미디어젠 분기보고서 (2024.03)
7. 기타 참고사항

가 . 업계현황 및 전망(1) 음성인식 산업 정의 및 현황

음성인식 기술은 컴퓨터와 같은 자동적 수단을 이용해 인간이 발생시키는 음성신호로부터 언어적 의미를 식별해내는 기술을 의미합니다 . 과거에는 특수한 용도에만 제한적으로 사용되어왔던 음성인식 관련 기술들이 2000년대 들어 자동차 분야의 안정성 및 사용성 개선 이슈 및 휴대용 컴퓨팅 단말의 확산과 맞물려 급속도로 발전하고 있습니다 .

음성인식은 1980년대부터 기술 개발과 제품화 노력이 진행되었으나 , 2010년대에 이르러서야 조망을 받기 시작했습니다 . 시장 개화 초기에는 자연어를 정확하게 인식하여 명령을 실행시키는 것에 집중하는 솔루션에 불과했으나 최근 빅데이터와 인공지능 기술이 접목되며 각각의 서비스들을 한데 묶어 주는 플랫폼으로 변모하고 있습니다 .

특히 , 4차 산업혁명의 시대에 음성인식이 주목받는 이유는 입력과 설치의 편리성에 있습니다 . 음성인식 인터페이스를 설치하는 것만으로 신체를 기기에 접촉시키지 않고도 기기나 소프트웨어 기능을 실행하는 그 편의성에 소비자는 주목하고 있습니다 . 또한 코로나 19 이후 음성인식은 대화형 AI와 같이 보다 진화한 형태로 주목받고 있습니다 . (2) 국내외 시장 현황 및 향후 전망

한국 IDC가 최근 발간한 ‘국내 인공지능 분석 시장 전망 , 2023-2027’ 연구 보고서에서 국내 인공지능 시장이 2023년 전년 대비 17.2% 성장해 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성할 전망이라고 밝혔습니다 .

국내 AI 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하며 , 2027년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 전망입니다 . 다양한 산업에서 AI 채택을 가속화하는 가운데 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 생태계가 강화되고 여러 서비스 사업 혁신이 이뤄지면서 해당 시장 성장을 견인할 것으로 나타났습니다 . 또 많은 기업이 AI 관련 전문지식을 확보하기 위한 투자를 이어감에 따라 성장 추세가 지속될 것으로 예상됩니다 .

이번 보고서에서는 2027년까지 다양한 디지털 기술과 산업에서 사용되는 기술의 융합 , 예측 및 추천 솔루션 고도화 , 생성형 인공지능을 통한 새로운 기술 활용 범위 확장 등과 같은 시장 변화가 활발해지면서 성장 가도를 가속화할 것으로 나타났습니다 . 생성형 인공지능 (Generative AI)과 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스의 기대 수요에 의해 AI 전체 시장의 견고한 성장세가 유지될 것으로 분석했습니다 .

IT 시장분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날 데이터 코퍼레이션 (IDC)에 따르면 2023년 전세계 생성형 AI 솔루션 시장은 약 149억 달러 규모를 형성할 것으로 전망하였고 , AI 타임즈에 따르면 2024년 401억달러 , 2025년 686억달러 , 2026년 1,118억달러 , 2027년 1,511억 달러에 달해 , 2023년 ~2027년 5년간의 연평균 성장률은 73.3%로 예상했습니다 .

이처럼 국내외 인공지능 시장은 지속적으로 확장되고 있으며 , 특히 생성형 AI 솔루션 시장이 크게 성장할 것이라는 전망입니다 .

(3) 경쟁 상황

차량 음성인식 분야에서 당사 보유 기술의 차별화 경쟁력은 2가지입니다 . 첫째 , 신규 업체나 경쟁사가 당사의 기술을 모방할 수 없다는 점입니다 . 이는 다른 업체에게 진입장벽으로 작용하기 때문에 사업의 안정성으로 이어집니다 . 둘째 , 당사의 기술은 다른 제품에 적용이 잘되고 유연하며 확장성을 가진다는 점입니다 . 이는 신규고객을 끌어올 수 있는 장점으로 작용하기 때문에 사업의 성장성으로 이어집니다 .

당사는 엔진을 통합관리하는 플랫폼 기술에서는 누구보다 앞서 있습니다 . 그 이유는 당사의 플랫폼은 다양한 임베디드 엔진이나 클라우드 엔진 기술과 호환이 가능하기 때문입니다 . 더불어 고객사의 개발 사양 변경에 유기적 대응이 가능하며 , 신기술 적용에도 매우 유리합니다 .

당사는 OEM에서 요청하는 자동차 어플리케이션 서비스 제공에 특화되어 있으며 , 단말과 서버의 하이브리드 음성인식 사양 개발 및 실차 환경 테스트의 측면에서 강점을 가지고 있습니다 . 또한 자체 대화 시나리오 편집 툴을 보유함으로써 복잡한 음성 대화 시나리오도 매우 빠르고 쉽게 실물로 구현할 수 있습니다 .

차량에 양산 탑재되는 서비스는 비교적 오래 전 기술이 적용되지만 , 음성인식 서비스의 경우 최근의 신기술들이 속속 탑재되고 있어서 , 그 복잡성이나 기존 어플리케이션과의 호환성 문제가 많이 대두되고 있습니다 .

IQS 등 고객 품질 만족도에서 많은 이슈가 제기되는 것이 사용자의 감성적 품질과 더불어 음성인식 시스템 자체의 성능 및 기능적 완성도에 기반한 것임을 감안할 때 , 당사 음성 콘트롤 엔진 (VCE)의 품질과 유지보수 간편성 , 서비스 영역의 확장 가능성이라는 강점은 새로운 잠재 고객들의 관심을 끌고 있습니다 .

나 . 회사의 성장 과정

당사는 2000년 초반 음성인식 엔진에 대한 수요가 본격적으로 생기기 시작할 때를 맞추어 설립이 되었습니다 . 당시 많은 경쟁기업들이 음성인식 기술의 발전도가 상대적으로 높고 성능 확보가 용이한 전화망 서비스 음성인식 공급 시장에 주력한 것과는 달리 , 당사는 가장 어렵다고 알려진 자동차 음성인식 분야에 대한 전문적인 기술 개발을 목표로 연구 개발에 매진해 왔습니다 . 그 결과 2005년 현대오토넷 (현 현대모비스 )을 통해 쌍용자동차에 음성인식 소프트웨어 공급을 성공하면서 본격적으로 양산 제품으로서의 모습을 갖추었고 , 이후 한국어 음성인식 및 음성합성 엔진을 현대기아자동차에 납품하기 위한 개발을 진행하면서 상용화 수준의 성능 품질 확보가 가능하게 되었습니다 . 이 시기에 음성인식 엔진 개발부터 차량 통합 음성 플랫폼 개발 , 차량 내비게이션 시스템과의 연동 어플리케이션 개발 , 양산 품질 평가 등의 모든 기본 프로세스 역량을 갖추게 되었습니다 . 한국어 모델의 음성 플랫폼 구조의 양산 적용이 성공적으로 마무리되면서 , 고객사 내부에서는 해외 향지 플랫폼까지 모두 미디어젠의 음성 플랫폼을 확장하여 사용하는 방안이 큰 힘을 얻게 되었고 , 다국어로의 확장성을 보여준 당사의 플랫폼은 결국 현대기아자동차의 내수 /북미 /유럽 전체 수출 향지에 대한 표준적인 플랫폼으로 양산범위를 확대하게 됩니다 . 당사의 음성 플랫폼은 매년 새로운 기능과 신기술을 적용해 나가면서 음성인식 최신 기술의 동향을 선도할 수 있는 기반을 고객사에 제공하였고 , 당사에서 제안한 플랫폼 구조가 가지고 있는 모듈화의 장점 , 데이터 드리븐 방식의 도입 , 음성인식 어플리케이션의 매니징 레이어 도입 등은 글로벌 차량 제조사에서도 우수성을 인정하는 획기적인 개념의 양산 제품입니다 . 매년 북미 JD Power에서 발표하는 IQS 품질 지수에서 현대기아자동차가 2016년부터 2020년까지 5년 연속 1위를 차지하면서 품질 우수성을 인정받고 있는데 , 이러한 품질 지수의 향상에 음성인식 시스템이 크게 기여했던 바가 있다는 점은 널리 알려져 있습니다 . 다 . 회사의 주요 기술 (1) 차량용 다국어 음성인식 플랫폼

당사의 Hybrid 음성인식 플랫폼은 장기간에 걸쳐 조금씩 진보되어 온 음성인식 기술의 발전적 결과물들이 반영되어 있으며 , 또 한편으로는 점차 커져가고 있는 자동차 산업의 요구사항들이 빠짐없이 적용되어 있는 기술적 집약체라고 할 수 있습니다 . 따라서 음성인식 엔진 , 전처리 , 후처리 , 상황인지 , 지능화 처리 등 각종 요소 기술을 양산 실적이 없는 회사에서 단번에 따라잡는다는 것은 불가능에 가까운 일이라고 생각됩니다 .

실제로 현재 저희가 진행하고 있는 양산 프로젝트 중에 저희 플랫폼을 사용하는 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트를 비교했을 때 , 양산 품질 수준에 도달하는 시간과 비용 그리고 유연성 면에서 몇 배 이상의 불필요한 시행착오를 다시 겪을 수밖에 없는 현실을 생생하게 확인하고 있습니다 .

멀티미디어 장치의 발달 , 고객의 눈높이 상승 , 음성인식 기술에 대한 기대감 향상 등 다양한 환경 조건에서 완성차 제조사와 1차 벤더 기업들이 이러한 시행착오를 겪으며 특정 기업을 육성하는 정책을 펼치는 것은 기대할 수 없는 현실입니다 .

미리 준비되어 있고 , 충분한 양산의 레퍼런스를 가지고 있는 회사들만이 지속적인 차량용 음성인식 사업의 주도권을 가지고 갈 수 있는 구조로 귀결될 것이며 , 그러한 과정에서 미디어젠의 역할과 사명이 매우 큰 의미를 지닌다고 할 수 있겠습니다 .

특히 , 글로벌 기업과 견줄 수 있는 제품과 품질 , 양산 이력을 가지고 있으며 , 전 세계 완성차 기업의 관심이 점차 미디어젠의 기술과 제품으로 모아지고 있는 점 등 여러 조건에서 충분히 폭발적 성장을 기대할 수 있다고 할 수 있습니다 .

차량 산업의 특징은 차량 특성을 고려한 소프트웨어의 구조 수립 가능성과 철저한 품질 검증 절차의 통과 가능성이 확실하게 증명되어야만 진입할 수 있는 구조를 갖추고 있다는 점입니다 . 따라서 처음 차량 산업에 진입하는 것도 너무 어렵지만 , 일단 진입하여 성과를 내게 되면 다른 신생 경쟁사가 들어오기가 굉장히 어려운 산업 구조를 가지고 있습니다 .

음성인식 소프트웨어도 이와 마찬가지여서 , 아무리 우수한 기술을 개발하였다고 하더라도 차량 환경에서 온전한 성능을 낼 수 있도록 성능을 육성하는 과정이 순탄하지 않습니다 .

차량 개발 프로세스에서는 설계부터 구현 , 검증까지 수많은 고객사의 점검 절차와 이벤트를 거치게 되는데 , 해당 프로세스를 완수하기 위해서는 개발 인력도 중요하지만 프로젝트의 관리 , 프로젝트의 리딩 , 이슈의 관리 , 타 부문과의 협력 , 고객사의 소프트웨어 공학 프로세스 준수 등 외부적으로 충족해야 할 사항도 많기 때문에 , 이에 대한 완비가 쉽지 않습니다 .

또 가장 중요한 요소로 지적되고 있는 개발 히스토리의 문제는 도저히 극복하기 어려운 사항입니다 . 예를 들어 , 현재 주어진 사양으로 음성인식 기능을 개발을 하였는데 , 이유를 알 수 없는 문제가 발생하여 동작이 되지 않는다면 음성인식 부서만이 아니라 , 시스템 , UI, 타 어플리케이션까지 모든 분야의 인원들이 투입되어 문제를 함께 해결해야 합니다 . 그러나 이러한 문제가 오래 전에 이미 협의되어 음성인식에서 처리되기로 한 이력이 있는 것으로 밝혀진다면 , 간단한 이력만으로 문제를 예방할 수 있는 사항을 어마어마한 자원과 시간이 투입되는 이슈로 처리하도록 한 대가를 치루어야 합니다 . 차량 산업에서는 특히나 이러한 비효율적 자원과 시간의 낭비를 원하지 않기 때문에 , 차량 음성인식 산업에서 그간 진행되어 온 트렌드와 각종 문제점을 다시 겪지 않기 위해 숙련된 인력과 문제 해결 프로세스 , 그리고 양산 레퍼런스를 갖춘 기업을 선호할 수밖에 없습니다 .

양산 레퍼런스와 히스토리를 간직한 숙련된 인력을 바탕으로 , 고객사가 원하는 내재적이고 통합적인 음성 솔루션을 만드는 것은 매우 어려운 일입니다 . 아무리 실리콘 밸리의 촉망받는 기업이라 하더라도 자동차 제조사가 원하는 방향으로 미리 소프트웨어를 만들어 놓고 기다릴 수 없습니다 .

B2C 비즈니스와 B2B 비즈니스의 차이점을 극명하게 보여주는 곳이 차량 산업이라고 할 수 있습니다 .

차량용 음성인식 시스템을 간단히 요약하면 , ① 사용자가 발화한 음성을 정확하게 인식하고 , ② 가장 효율적인 대화 시나리오를 제공하며 , ③ 사용자가 원하는 기능으로 정확하게 안내하는 일을 하는 소프트웨어입니다 .

음성 플랫폼은 이 3가지 기본 기능에 모두 관여하면서 , 음성 신호를 엔진에 공급하고 , 음성인식 엔진을 정상 작동하도록 제어하며 , 결과를 받아서 올바른 안내를 생성하고 , 필요하면 질문을 만들어 냅니다 . 최종적으로는 화자의 의도를 추출하여 분석한 뒤 다른 어플리케이션에 동작 명령을 내립니다 .

음성 플랫폼에는 이미 이러한 정보의 흐름이 원활하게 이루어지도록 구현되어 있습니다 . 만약 이러한 플랫폼 구조가 아니라 직접 하나하나 코딩을 한다면 매우 큰 어려움에 직면할 수 있습니다 .

예를 들어 , 음성인식 엔진을 받아서 새로운 플랫폼에 포팅을 할 때 , 만약 사용자가 전화를 블루투스로 연결한다면 전화기 안에 있는 연락처 목록을 음성 기호로 변환하여 엔진에 공급해야 합니다 . 이때 연락처 목록을 받기 위한 통신을 해야 하고 , 통신 프로토콜과 정보 전달 코드 , 정보 확인 코드 , 예외 처리 코드 등을 매번 프로젝트가 달라질 때마다 새롭게 개발해야 합니다 . 이것은 단지 1개의 기능에 대한 예일 뿐이지만 , 음성인식 양산 개발 시 보통 수천 가지 이상의 구현 기능 (Feature)가 존재한다는 점에서 엄두조차 나지 않는 작업입니다 .

미디어젠의 Hybrid 음성인식 플랫폼을 사용하면 , 프로젝트가 매번 달라져도 안정적으로 동작하는 정보 송수신 , 정보 검증 , 통신 프로토콜 검증 등의 기능을 그대로 사용할 수 있습니다 . 자연스럽게 음성인식 기능 요구 사항의 상당 부분을 별도 개발하지 않고 추진할 수 있습니다 .

또 사용자의 의도를 파악하고 대화 시나리오를 결정하는 과정에서도 고난이도의 처리가 필요합니다 . 인식 문법 (Grammar)이 필요한 단말 음성인식 엔진이 문장으로 결과를 낼 수 있도록 하게 하고 , 추출된 의미가 적정한지를 검사하고 , 사용자에게 추가적인 대화 유도가 필요한지 판단하고 , 어떤 정보를 제공해야 할지를 결정하는 과정을 일일이 코딩으로 표현한다면 , 적어도 1년 안에 모든 기능 구현이 완료되어야 하는 양산 프로세스에서는 감당이 되지 않는 일일 것입니다 .

미디어젠의 Hybrid 음성인식 플랫폼은 “지니 (JINIE)”라는 스크립트 언어를 자체 개발하여 활용하고 있습니다 . 앞서 말씀 드린 대화 처리의 복잡성을 직접 일일이 코딩하거나 , 테이블 매칭으로 불러오는 방식이 아니라 , 스크립트 코딩을 통해 쉽고 간편하게 제어할 수 있는 틀을 제공합니다 . 이러한 스크립트 언어를 활용한 자연어 처리 및 대화 제어 기술은 타 경쟁사에서 시도된 바 없는 미디어젠 고유의 기술입니다 .

또한 21개 언어 이상 제공되는 다국어에 대한 인식 문법의 리소스 , 대화 코퍼스 , 사양 분석 결과 등 내부적으로 지니고 있는 방대한 양의 데이터를 통해 새로운 프로젝트가 시작되어도 시행착오 없이 빠른 시간에 구현 및 검증이 가능합니다 .

기존 고객사에서 미디어젠을 오랜 기간 협력의 파트너로 삼아 온 이유 중에는 미디어젠의 보유한 데이터의 재가용성 부분도 큰 역할을 담당하고 있습니다 . 예를 들어 , 초기 세대 내비게이션에서 16개 다국어의 음성인식을 개발하였다면 , 다음 세대에서 21개 언어를 개발할 때 , 이미 초기 세대에서 개발된 데이터의 상당 부분을 재가용할 수 있기 때문에 개발 일정 및 개발 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다 .

한편 미디어젠은 지난 양산 개발 과정에서 발생한 주요 문제점과 그 원인 , 분석 결과 등의 데이터를 보유하고 있고 , 실제로 몸소 그 과정을 겪은 숙련 인력들이 있습니다 . 아무리 소프트웨어 개발 능력이 출중하다고 해도 , 이러한 데이터와 노하우를 지닌 인적 인프라를 뛰어넘기는 어렵습니다 .

양산 개발의 과정에서 특정 이슈가 발생했을 때 그 이슈의 원인을 얼마나 빨리 파악하고 , 또 얼마나 빨리 해결하는지가 양산 실력을 보유했는지 그렇지 못한지를 판단하는 기준이 됩니다 . 미디어젠은 전 세계 글로벌 OEM 중에서도 평가 기준이 가장 엄격한 자동차 산업에서 다수의 양산을 진행해 오면서 , 켐페인이나 리콜 등의 품질 문제를 야기한 바가 없습니다 . 이는 곧 IQS라는 북미 품질 지수에서 음성인식의 개선 결과로 이어지는 사항이며 , 글로벌 OEM들에게 품질 및 평가 관련 제품 판매와 컨설팅을 가능하게 하는 원동력입니다 .

이상의 내용을 간략히 요약하면 다음과 같습니다 .

① 미디어젠 솔루션은 보유 데이터 , 소프트웨어 구조 , 고유한 스크립트 언어 사용을 통한 효율화 등 기술적 대체 및 모방이 매우 어려운 제품입니다 .

② 차량 산업적 특성 , 레퍼런스 , 히스토리 , 인력 숙련도 , 테스트 이력 등의 측면에서도 새로운 경쟁 상대가 나타나기 매우 어려운 높은 진입 장벽이 존재합니다 .

③ AI 서비스의 많은 출시와 잠재 고객사의 내재화 수요 등의 정세로 볼 때 , 미디어젠에 대한 역할과 기회가 점점 커지는 시장 흐름이 감지됩니다 .

(2) 음성인식 평가 자동화 시스템

최근 미디어젠의 기술력이 반영된 북미 IQS 순위 급상승 원인에 대한 분석이 각 제조사를 통해 이루어지고 있는데 , 그 중 인식률의 상대적 우위가 중요한 요인으로 지목되고 있습니다 . 미디어젠의 음성인식 자동화 평가 Tool 및 장비를 통해 이루어지는 반복적인 대규모 테스트에 대해 많은 자동차 제조사들이 관심을 보이고 있으며 , 이에 대한 도입의 필요성을 적극적으로 검토하고 있습니다 .

미국의 CES, SAE, 일본의 Automotive World 등의 다양한 전시회 출품을 통해 홍보 활동을 진행하고 있으며 , 다수의 관심 고객으로부터 계약 문의를 받고 있습니다 . 2019년 해외 고객사 납품 이후 국내 및 해외에 지속적인 판매가 이루어지고 있으며 연간 업그레이드 계약이 추가로 이루어지고 있습니다 .

음성인식 자동화 평가 Tool은 S/W 및 H/W의 판매뿐만이 아니라 , Test DB의 구축 , 평가 용역 , 성능 검증 컨설팅 등 다양한 분야로 사업 영역이 확장될 수 있습니다 . 본 시스템은 국내는 물론 미국과 일본에도 특허가 등록되었습니다 .

(3) 음성인식 UX 평가 및 컨설팅

다수의 고객사와 국내외 소비자를 대상으로 한 사용성 조사를 지속적으로 수행해 왔습니다 . 이러한 결과들을 바탕으로 제품의 가치를 높일 수 있는 사용성 개선에 기여하고 있습니다 . 다양한 UX 컨설팅 레퍼런스를 기반으로 하여 , 해외 기업과의 UX 컨설팅 계약을 수주하여 성공적으로 진행한 이력이 있습니다 .

이러한 UX 컨설팅은 음성인식에 대한 사용자의 만족도가 인식률 및 반응속도에만 있지 않고 , 사용성과 VUI(Voice User Interface)의 충실성에 있음을 반증하는 것이며 , 글로벌 시장에서도 음성인식에 대한 전문성 있는 UX 컨설팅 회사가 없기 때문에 향후 이 분야에 대한 전망이 매우 밝다고 할 수 있습니다 .

특히 , 최근 주요 북미 /일본 메이저 차량 제조사의 음성인식 IQS 점수가 매우 낮은 점과 코로나 이후 사용자 경험이 달라진 것을 감안하면 , 이에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되고 있습니다 . 이를 증명하듯 최근 해외 완성차 업체의 UX 컨설팅 프로젝트를 수주하여 성공적으로 컨설팅을 마무리했습니다 .

(4) 딥러닝 음성인식 엔진 기술 공급

2018 년 노랑풍선의 음성인식 챗봇 여행 예약 서비스를 시작으로 STT 엔진의 상용화가 시작되었습니다 . STT 엔진은 딥러닝 기반의 음성인식 받아쓰기 엔진으로 , 한국어와 영어에 대해 알고리즘을 직접 개발하고 상용화 가능한 수준의 커스터마이징을 마쳤습니다 .

딥러닝 알고리즘을 직접 SW 코드로 구현하는 것은 물론 , 각종 파라미터에 대한 튜닝 툴 및 튜닝 프로세스를 완비하였습니다 .

당사 음성인식 엔진의 장점은 양산 전담 인력들이 참여하여 디코딩 모듈을 직접 개발하였기에 매우 빠른 인식 속도를 보여주는 점이며 , 성능 면에서도 B2B 사업 고객의 눈높이에 맞는 솔루션 제공이 가능하다는 점입니다 .

현재 모바일 시장에서 (포털 등이 아닌 콜센터 또는 예약 서비스 등 ) 널리 적용되고 있는 음성인식 엔진은 대부분 외산이거나 기술이전을 받은 엔진인데 , 자체 엔진이 아니다 보니 데이터가 있어도 성능을 개선할 수 있는 음향 모델 튜닝 작업을 진행이 불가하다는 큰 문제들을 안고 있습니다 . 당사의 음성인식 엔진은 이에 대한 대안으로서 해당 시장으로의 신규 진입이 유력합니다 .

(5) 자동 음성 응대 시스템 및 자동 음성 주문 시스템

자동 음성 응대 시스템은 콜센터의 통신원이 담당하는 단순한 상담 업무를 인공지능 음성인식으로 대체하는 분야이며 , 자동 음성 주문 시스템은 홈쇼핑의 전화 상담원 주문을 인공지능 음성인식으로 대체하는 것을 뜻합니다 .

이 두 분야 모두 콜센터 운영 기업에서 신사업 개발 및 수익 증대를 위해 적극적으로 추진하는 사업으로 실제 고객사에서 먼저 데이터 제공 및 서비스의 솔루션화를 제안하고 있는 상황입니다 .

콜센터의 기본적인 상담 업무는 이미 챗봇 시스템이 일부 기능을 대체하고 있는 상황이기 때문에 , 그 시장에 그대로 음성 솔루션을 탑재함으로써 더 용이하게 수익을 올릴 수 있습니다 .

챗봇의 광범위한 도입은 그 효용성이 완벽하지는 않더라도 단순 상담에는 대체 가능한 수준이라는 것을 의미하는데 , 이에 노약자의 챗봇 접근성이 매우 떨어지는 점을 감안하면 , 자동 음성인식 응대 서비스의 유용성이 입증될 것으로 판단됩니다 .

당사는 약 150여 개의 콜센터를 위탁 운용하고 있는 회사와 협력 관계를 맺고 , 다양한 고객의 데이터를 전달 받아 모델링을 진행하고 있습니다 .

최근 협력사 담당자의 평가에서 STT 인식률이 90%를 상회하는 결과를 받음으로써 당사 솔루션에 대한 신뢰도가 매우 높아진 상태이며 , 고객사 적용 범위를 점차 넓힘으로써 협력사와 당사가 서로 윈윈할 수 있는 사업 구조를 생성하고 있습니다 . AI 콜봇 사업은 기존 고객사의 다양한 콜센터 서비스를 기반으로 고객 수가 점차 증가 추세에 있으며 , 2021년에는 기존에 진입하지 못했던 은행권에도 AI 콜봇 서비스 공급이 시작되었습니다 . 또한 TA 시스템과 콜봇을 통합하여 완성된 형태로 고객사에 납품하기 위해 신규 플랫폼 개발을 진행하고 있습니다 . AI 콜봇의 스마트 고객 응대 서비스가 본격적으로 전개되면서 핵심 동력인 음성 AI 부문은 어느 산업 못지않게 큰 성장을 할 것으로 전망됩니다 . 당사에서는 스마트 컨택센터 시장에 한국어 음성인식을 종단형 (E2E) 엔진으로 적용하고 있으며 , 고객사로부터 우수한 성능에 대한 좋은 피드백을 받고 있습니다 .

(6) 텍스트 분석 (TA) 시스템

음성 녹취 중심의 기존 콜센터는 통화가 끝나고 나면 해당 정보들이 녹취 파일로 저장될 뿐 가공이 되지 않은 채로 쌓여 있게 됩니다 . 이 데이터들을 텍스트로 변환하면 엄청나게 많은 유의미한 정보로 변환할 수 있습니다 .

예를 들어 , 자주 주문하는 상품 , 사용자의 긍정 표현 또는 부정 표현 , 자주 발생하는 불만 요인 등 고객의 피드백에서 향후 사업에 유용하게 활용할 수 있는 마케팅 정보를 추출할 수 있습니다 .

특히 음성인식 기술의 발전으로 텍스트 변환 정확성과 속도가 올라감에 따라 TA 작업을 통한 유의미한 소비자 맞춤 전략 수립의 수요가 점점 더 커지고 있습니다 .

당사는 언어학 전공 인력들이 투입되고 있으며 이와 관련한 툴킷을 직접 제작함으로써 빠르고 정확한 TA 결과를 고객사에 제공할 수 있습니다 .

2019 년부터 다수의 고객사들과 이와 관련된 복수의 계약이 체결되었으며 , 매년 꾸준하게 TA 사업이 진행 중에 있습니다 . 최근 생성형 AI 기술을 활용한 텍스트 분석 및 고객 응대 고도화 기술이 각광을 받고 있으며 , 당사는 이러한 새로운 기술에 대한 신규 공급자로서 향후 많은 수익 창출이 기대됩니다 .

(7) AI 에듀테크

딥러닝 기반의 영어 음성인식 시스템은 각 자모음 별로 음성인식 엔진에서 인식된 결과를 확률값으로 리턴받아 , 해당 발음이 실제 자모음의 발음과 얼마나 일치하는지를 점수로 출력할 수 있습니다 . 반복 인식 시스템은 각 자모음에 대한 인식을 2회 반복하여 수행함으로 높은 성능이 보장되는 결과를 출력합니다 .

본 기술은 특히 온라인 교육을 위한 기술 사업화에 매우 용이하며 , 임베디드 기반의 엔진도 공급이 가능하므로 다양한 서비스 사업화에 유리합니다 .

현재 복수의 고객사와 상용화를 위한 협의가 진행 중이며 , 2020년 전문 영어 교육 기업과 MOU를 맺은 바 있고 , 한국 시장에 발음 평가 엔진이 런칭되었습니다 . 추후 빠른 시간 안에 해외 진출을 위한 논의가 진행 중에 있습니다 . 2021년에는 대형 어학원과 신규 공급 계약을 체결하였고 , 추가로 개발한 발음 평가 고도화 엔진도 신규 공급 계약을 완료했습니다 . 이를 기반으로 , 기존의 영어 발음 교육뿐만 아니라 영어 문법 교정 엔진인 ‘그래머프로 (GrammarPro)‘와 영어 어휘력 향상 엔진인 ‘보카프로 (VocaPro)’를 신규 출시하여 미디어젠의 AI 튜터를 완성했습니다 . ‘그래머프로 (GrammarPro)’는 딥러닝 기술을 기반으로 영어 문법 오류를 즉시 수정하고 , 오류 유형을 인공지능으로 분석하여 학습자의 문법 수준을 종합적으로 향상시키는 솔루션입니다 . 학습자가 직접 영어로 쓴 문장의 문법을 알아서 고쳐주고 관련 정보도 제공해줄 수 있습니다 . 또한 보카프로 (VocaPro)는 학습자가 작성한 영어 작문 속 어휘의 뜻과 예문을 제공하고 , 개별 어휘의 수준을 분석하여 종합 어휘 수준을 진단하는 솔루션입니다 . 평가가 완료된 뒤에는 학습자의 수준별 통계를 보여주는 종합 평가 보고서를 즉시 제공하여 빠른 피드백을 제공합니다 . ‘스피치프로’ , ‘그래머프로’ , ‘보카프로’의 영어 학습 AI 튜터 라인업을 구성함으로써 , 통합적인 비대면 온라인 영어 학습 시스템을 선보일 예정입니다 . 최근에는 부산외국어대학교에 AI LMS 시스템을 구축했습니다 . AI를 접목한 진단평가를 통하여 학습자의 수준을 파악하고 , 이를 통한 교육 방향과 학습의 전 과정을 아우르는 향후 교육 내용까지 제시하는 온라인 플랫폼 기반 맞춤형 외국어 교육은 국내 최초입니다 .

(8) AI 키오스크 당사가 보유한 STT, TTS, NLU, UX 등의 솔루션을 활용하여 각종 키오스크에 적용하고 있습니다 . 이미 공항철도 (서울역 , 김포공항역 , 인천공항역 )에는 자동발매기에 당사의 음성 솔루션이 적용되어 시범 사업을 진행하였고 , 현재 본사업 확장을 위해 준비 중에 있습니다 . 2021년 제주도청에서 발주된 민원 서식 작성 도우미 시스템의 개발이 완료되었고 추가적인 사용성 개선 작업을 거쳐 현재 제주도 13개 주민 센터에서 운영하고 있습니다 . 또한 2022년에는 성동구청에서 발주된 스마트 민원서식 작성 시스템 구축 사업에 선정되어 AI 키오스크 확산 사업을 성공적으로 마무리 했습니다 . 해당 키오스크에는 장애인들의 접근성을 위해 디지털 촉지도 , 스마트 키패드 , 스크린 리더 등 배리어 프리 솔루션을 적용했습니다 . 2023년에는 성동구청의 고도화 사업을 성공적으로 잘 완료하였고 , 이를 바탕으로 다른 지자체들로 AI 키오스크 및 배리어 프리 키오스크를 공급하는 사업을 추진할 계획입니다 .