미디어젠 사업보고서 (2016.12)
II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

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. 즉, 마이크 등 입력장치를 통해 음성을 받아 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터로 전환한 후 이를 분석하여 문자 혹은 명령어로 변환해 주는 매카니즘으로 작동되는 것입니다. 과거에는 특수한 용도에만 제한적으로 사용되어왔던 음성인식 관련 기술들이 최근 들어 자동차 분야의 안정성 및 사용성 개선 이슈 및 휴대용 컴퓨팅 단말의 확산과 맞물려 급속도로 발전하고 있습니다.

음성인식 기술은 일반적으로는 Speech Recognition 혹은 Voice Recognition 라는 표현을 사용하며, 두 가지의 표현이 구분 없이 혼용되어 사용되는 경우가 많습니다. 그러나, 엄밀히 표현하자면 Speech Recognition과 Voice Recognition는 서로 간에 약간의 차이가 있으며 이는 다음과 같습니다.

Voice Recognition은 발화자의 신분을 확인하는 용도로 사용되며, 흔히 Voice Biometrics라는 표현을 사용합니다. 즉, 개인마다 틀린 목소리의 특징을 축출하여 개인의 신분을 확인하는 기술로써, 지문인식 같은 생체인식의 한 분야입니다. Voice Biometrics는 금융사기방지용으로 최근 이용되어지기 시작했으며, 향후 정부보안시스템 및 음성인식서비스의 개인화 용도로도 많은 이용이 될 것으로 예상됩니다.

한편, Speech Recognition은 발화자의 신분에 상관없이 발화자의 발화(Utterance, Speech)를 텍스트로 변환하는 기술로써 이를 ASR engine이라고 부릅니다. ASR engine에 의해 출력된 텍스트에 대한 이해를 하는 부분이 Speech Dialog System (SDS)라고 불리며, 과거에는 단순 단어형 명령어만 SDS가 인식하였다면 최근 기술은 문장도 이해하는 NLU (Natural Language Understanding) 기술이 발전하고 있습니다.

동사의 수익모델이었던 자동차 분야는 구글 나우(Google Now), 애플 시리(Apple Siri) 등 Cloud-Base 음성인식시스템보다는 보수적으로 시장에 제품을 선보이고 있습니다. 이유는 이동통신망 연결이 안 되는 지역에서 음성으로의 전화 걸기 및 내비게이션의 안정적 사용이 운전자의 편의성뿐 아니라 안전운전을 도모하기 때문입니다.

따라서, 자동차업계의 음성인식 시스템은 당분간 Embedded System을 기반으로, 다양한 콘텐츠 제공이 가능한 Cloud System을 도입하여 두 개의 시스템 (Embedded System + Cloud System) 을 적절히 함께 사용하는 Hybrid System의 형태로 지속될 전망입니다.

기타 사업부문은 과거에는 음성인식을 사용할 수 있는 기기의 부족 및 음성인식 기술자체의 부족으로 Call Center 등 매우 일부의 애플리케이션에 국한되어 있었으나, 지난 5년 간 CPU 속도의 증가, 모바일기기의 대중화, 음성인식 엔진(Automatic Speech Recognizer, “ASR”), 음성합성(Text -to-speech, “TTS”), 자연어처리(Natural Language Understanding, “NLU”) 기술의 발달과 함께 사용자 층이 증가되고 있는 추세입니다.

(2) 국내외 시장 현황

음성인식 시장은 크게 Consumer 부분과 Enterprise 부분으로 나뉩니다. Consumer 음성인식 시장은 애플 시리(Apple Siri), 구글 나우(Google Now), 아마존 에코(Amazon Echo), 마이크로소프트 코타나(MS Cortana) 등이 시장에서 영향력을 행사하고 있습니다. 이러한 회사들이 제공하는 음성인식 솔루션은 Hardware 구매 시 End-User에게 무상으로 제공되는 서비스로써, 이들 제공사의 매출에 직접적인 영향은 없습니다. 단, 본 서비스는 간접적으로 고객의 성향을 파악하여 향후 타깃 마케팅을 위한 Tool로 사용되어짐으로써, 가치 있는 미래의 자산을 확보하기 위한 제공사의 자체 투자 개념입니다. 한편, Enterprise 음성인식 시장의 경우 자동차, Healthcare, 금융, Call Center, Mobile기기 OEM업체 등에게 공급되고 있으며 서비스 및 제품 제공에 대한 직접적인 수익이 발생하게 됩니다. 미디어젠, 뉘앙스(Nuance) 등의 사업모델은 Enterprise 고객을 대상으로 한 수익모델을 기반으로 합니다.

음성인식기술 전 분야에서 뉘앙스의 세계시장 점유율은 약 32%로 파악되며, 구글, 애플 등과 함께 시장의 75%에 육박할 만큼 대부분의 시장을 지배하고 있습니다.

출처 : SIAC, BNP Paribas, 글로벌 음성인식 시장점유율(2015)

특히, 자동차 음성인식부분에서 뉘앙스가 시장의 대부분을 차지하고 있습니다. 뉘앙스를 제외하고는 미디어젠 및 VoiceBox가 자동차 음성인식 시장 양산부분에서 나머지 market share를 양분하고 있는 것으로 추정됩니다.

VoiceBox는 총 $13.54M을 2차례의 funding을 통한 자금 조달을 완료한 것으로 알려져 있으며, $7.5M의 매출을 달성한 것으로 알려져 있습니다. 주요 고객사로는 Toyota, Fiat, Dodge, Chrysler, Maserati, Renault, Mazda, Subaru, Tom-Tom이 있으나, Toyota가 VoiceBox의 가장 큰 고객사로 알려져 있습니다.

VoiceBox 및 미디어젠 모두 middleware인 자체 speech dialog system (SDS)를 Tier1에 공급하고 있습니다. 관련 업계의 경쟁이 미디어젠, VoiceBox, 뉘앙스 정도 3개사 밖에 안 되고 많은 부분이 영업기밀로 되어있어, 각 사에 대한 제품의 특징에 대해알려진 바는 거의 없습니다. 그러나 최근 미디어젠의 한 고객사에서 평가한 Embedded NLU의 benchmark 테스트에 의하면 미디어젠의 Embedded NLU SDS는 뉘앙스 및 VoiceBox보다 월등히 우수한 성능을 나타내었습니다.

(3) 향후 전망

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.

본격적으로 음성인식을 활용한 제품들이 상용화되면서 스마트 헬스, 자율주행차 등 다양한 융합 서비스의 개발과 출시가 이어져 15년 83,800만 달러인 세계 시장은 20년에 이르러 170,489백만원으로 두 배 이상 성장할 것으로 전망됩니다.

[음성인식 SW의 세계 시장규모 및 전망]
(단위: 백만달러, %) 세계시장 규모.jpg 음성인식 SW 세계 시장규모

출처 : 중소기업청, 중소기업기술정보진흥원, 중소·중견기업 기술로드맵(2016)

국내시장의 경우 세계시장과 같이 성장세를 이어갈 것으로 예상됩니다. 이는 기존의 음성인식 기술이 빠르게 보급될 수 있는 기반 산업의 발달에 기인한 것입니다. 높은 부가가치와 다양한 활용분야, 광범위한 파급효과로 이동통신사, 가전제품 제조사, 건설사 등의 기업을 중심으로 개발, 제공이 이루어져 15년 6,274억원인 시장은 20년에 이르러 9,039억원으로 성장할 전망입니다.

[음성인식 SW의 국내 시장규모 및 전망]
(단위: 백만달러, %) 국내시장 규모.jpg 음성인식 SW 국내 시장규모

출처 : 중소기업청, 중소기업기술정보진흥원, 중소·중견기업 기술로드맵(2016)(4) 경쟁상황

세계 시장에서는 강력한 대규모 데이터 처리 기술을 바탕으로 독자적 기술개발에 성공한 구글과 2005년 Scansoft와 합병 이후 2010년 Persay, 2011sus Vlingo, SVOX등 경쟁기업을 차례로 계열사로 인수하면서 전체 세계 시장의 약 32%를 차지하는 미국의 뉘앙스사가 절대적인 강세를 보이고 있습니다. 이 외 MS, 애플, 야후, 아마존 등의 경쟁기업들도 음성인식 기업을 인수·합병하면서 자체개발과 점유율 확대를 위해 박차를 가하고 있습니다.

국내음성 시장 역시 뉘앙스와 그 계열사들이 진출하여 국내 기업 솔루션 및 단말기 제조사와 제휴를 추진해 치열한 경쟁을 진행하고 있습니다. 동사 또는 브리지텍과 같은 국내 고객 응대 기업 솔루션 및 단말기 제조사들은 이들과 제휴를 통해 음성인식 기반 솔루션과 제품을 출시하고 있습니다.

음성인식시장은 기술 노하우에 대한 폐쇄성이 강하기 때문에 신기술에 대해 단기간에 기술모방이 어려워 개방형 혁신보다 독자적 연구개발을 통한 기술혁신이 주로 일어나는 분야입니다. 기술개발 기간이 필요하여 초기 비용이 많이 들고, 전문 기술인력의 확보가 요구되므로 수익성의 문제로 인해 진입 장벽이 높습니다.

(5) 정부지원 정책

2016년 10월 11일에 지능정보기술연구원(AIRI, AI Research Institute)를 개원하였고, 정부 계획에 따르면 관계 기술 및 전문인력 양성, 인프라 구축 등에 향후 재원을 투자할 계획에 있습니다. 5년간 750억원 규모의 정부 국책 연구과제를 수행할 예정이었으나 현재는 국정감사에서 문제가 제기되어 수주가 무산되었습니다. 또한, 2016년 9월 미래부에서 범정부 차원의 ‘지능정보사회추진단’이 조직되어 인공지능(AI)개발을 비롯한 4차 산업혁명 대응을 지원하고 있으나 규모가 매우 작고, 핵심기술을 집중 개발할 연구진이 전무합니다. 외국과 비교했을 때 한국은 음성인식분야 후발에 해당하고 정부의 지원은 미비하며 정부가 지원하는 개발사업도 아직 초기단계입니 다.

나. 회사의 현황(1) 회사의 성장 과정

동사는 2000년 6월 설립된 음성인식 소프트웨어 기업으로 현재 음성인식 플랫폼 개발 및 관련 개발 용역을 수주하여 사업을 영위하고 있습니다. 동사의 대표이사는 고려대학교 전자공학 학사를 수료하였으며, 이후 한국전력공사를 거쳐 미디어젠을 설립하였습니다. 고훈 대표이사는 향후 부가가치와 시장성이 높은 음성인식 분야 연구에 집중 투자하여 사업기반 및 성장 동력을 마련하고, 국내 최고의 음성인식 기술의 선도자 역할을 수행하고자 창업하게 되었습니다.

동사는 설립 이후 국내의 경우 차량용 음식인식 기술 개발용역을 통해 성장해왔습니다. 또한 해외의 경우 미국 현지법인을 설립하여 해외 법인의 개발 용역을 수주하기 위해 노력하고 있습니다. 동사는 그 간의 경험과 기술 개발을 통해 안정적인 매출을 시현함과 동시에, 꾸준한 기술 개발, 신사업 진출을 통해 국내를 넘어 세계 시장에서 경쟁할 수 있는 음성인식 기술 기업으로 성장하려 합니다.

(2) 회사의 주요 기술가) 차량용 임베디드 음성인식 기술

1) 차량용 다국어 음성인식 플랫폼

최근 자동차는 IT 융합 기술을 적극적으로 적용하는 세계적인 흐름 속에서 고도화된 첨단 기술의 집약체로 거듭나고 있습니다. ABS나 차량 자세 제어장치(ESP) 등의 장착으로 제동 안전성이 높아진 대신 운전 속도는 더 높아지고 있으며, 다양한 멀티미디어 장치들이 부가되며 운전자의 집중도는 분산되고 있습니다. 안전성에 대한 확실한 보장과 다양한 기기를 쉽고 간편하게 조작할 수 있는 편리한 기술에 대한 필요성이 대두되는 가운데, 이 두 가지 중요한 요소를 모두 만족시킬 수 있는 음성인식과 음성합성 기술이 주목을 받고 있습니다.

음성인식 기술은 그간 성능의 문제 때문에 차량 내 적용이 어렵다는 평가를 받아왔지만 최근 차량 내 고속 환경에서도 안정적인 인식 성능을 보이는 것으로 확인이 되며 적용 차종이 급속히 늘고 있습니다. 내비게이션(주소검색, 지도설정, 경로설정 등), Radio, CD/DVD, DMB TV, DMB Radio, MP3, USB, 블루투스 핸즈프리 전화걸기 등 많은 조작 명령을 음성만으로 수행할 수 있다는 점은 매력적인 요소입니다.

이러한 음성인식의 적용은 한국어뿐만 아니라, 다국어의 수요도 매우 높습니다. 최근비약적으로 급성장하고 있는 해외 수출 규모에 발을 맞추기 위해서는 다국어 음성인식 지원이 필수적입니다. 동사는 하드웨어 어플리케이션과의 연동은 이미 구현되어 있는 상태에서 엔진만 교체할 수 있는 표준 음성 플랫폼 제공을 통해 간편하고 신속한 다국어 대응을 지원하고 있습니다.

위의 그림에서 음성 대화 엔진 SDS는 음성 인식 및 음성 합성 엔진의 제어, 음성인식Grammar 제공, 음성인식 시나리오 분기 판단, 시스템 장치 상태 분석 등 다양한 영역에서 여러 중요 기능을 수행하고 있습니다.

음성인식 엔진은 노이즈 제거와 음성을 텍스트로 변환하는 일이 주업무이고, 음성 합성 엔진은 텍스트를 음성으로 변환하는 일만을 담당하는데 비해, 음성 대화 엔진 SDS는 그 외의 나머지 모든 프로세스를 구동하는 일을 담당합니다.

2) 회사 기반 기술① 전문 인력 보유

동사는 현대자동차 양산을 경험한 음성 S/W 개발 전문 인력을 다수 보유하고 있습니다. 또한 각 분야별 전문가를 계속 확충하고 있으며, 개개인의 기술 및 노하우를 통합하여 고품질의 음성 시스템을 개발하고자 노력하고 있습니다.

A) 음성인식 및 음성합성 엔진 개발 인력 보유

동사는 2000년 창립 당시부터 자동차용 음성인식 및 음성합성 시스템 개발에 주력해왔으며, 자체 엔진 개발 인력을 그대로 보유하고 있습니다. 개발인력들은 2008년부터 지금까지 진행되고 있는 현대기아자동차 양산 개발을 통해 양산 프로세스 및 노하우를 축적하고 있습니다.

2009년부터 양산된 현대기아자동차의 한국어 내수 음성인식 시스템은 음성인식 엔진과 음성합성 엔진이 모두 동사에서 개발한 자체 엔진이 탑재되어 양산되었으며, 차량용 이외에도 블루투스 핸즈프리 및 웨어러블, IoT를 위한 소용량 다국어 음성인식 엔진을 기술 연구소에서 자체 개발하고 있습니다.

B) 음성 대화 시스템 개발 인력 보유

동사는 2008년부터 현대기아자동차 내수 AVN에 미디어젠 자체 통합 음성 대화 시스템(SDS : Speech Dialogue System)을 제공하고 있는데, 해외 독점 기업에서 북미향 AVN에 제공하던 경쟁 제품보다 간결하고 효용성이 높은 음성 대화 플랫폼입니 다. SDS는 언어 독립적인 플랫폼으로, 다국어 관련 언어팩 데이터만 제공하면 곧바로 해당 언어의 음성인식 시스템을 구동할 수 있는 장점이 있습니다. 이를 위해서 타사 엔진 컨트롤, 연동 기법, 모듈화 기법, Data-Driven 방식의 시나리오 구현, 실시간Grammar 생성 등 다양한 프로그래밍적 기술이 제공됩니다.

음성 대화 시스템은 전체 음성 솔루션의 브레인 역할을 담당하는 모듈로 내비게이션,라디오, USB, iPod 등 다양한 장치 어플리케이션을 구동하기 위해 중요한 판단을 내리는 핵심 장치입니다. 음성인식 엔진의 제어와 각 어플리케이션의 동작을 제어하고 관리하므로 통상 미들웨어라고도 불립니다. 음성 대화 시스템을 개발하기 위해서는 고도의 프로그래밍 능력뿐만이 아니라 언어 시나리오 처리 방법과 음성 엔진의 제어 방법, 통계적 모델링 방법 등 다방면에 대한 이해가 깊은 인력이 필요하며, 오랜 기간숙련된 인력이 필요합니다.

C) 어플리케이션 핸들러 개발 인력 보유

동사는 2007년 현대기아자동차 북미 AVN에 해외 독점 기업의 음성 엔진과 미들웨어를 각 어플리케이션과 연동하는 어플리케이션 핸들러(Application Handler)를 개발하여 양산하였습니다. 또한 2008년부터 현재까지 양산되고 있는 현대기아자동차 내수 AVN의 어플리케이션 핸들러도 초기 개발하였는데, 이러한 과정을 통해 현대자동차 및 현대모비스 단말기와의 연동과 관련된 노하우를 축적하였습니다. 따라서 미디어젠 음성 대화 엔진(Speech Dialogue Engine)을 제공할 때, 연동과 관련된 문제점이나 이슈가 발생할 확률이 매우 낮아, 안정적이고 효율적인 시스템 개발이 가능합니 다.

D) 언어처리 전문 인력 보유

동사는 현재 현대기아자동차 내수/북미/유럽 전차종 대상 음성인식 솔루션 개발을 진행하고 있으며, 이를 위해 24개 다국어 개발을 진행하면서 다국어 데이터 수집 및 처리작업을 진행하고 있습니다. 동사의 언어처리 담당 팀장은 L, Nuance, ETRI 등에서 실제 음성인식 및 음성합성 관련 언어처리 업무를 담당했던 경험이 있으며, 해외의 유명 대학(San jose Univ., UCLA 등) 및 번역 전문 업체(Yamagata Europe), 프리랜서 언어 전문가 등 다수의 다국어 처리 관련 Contact Point를 가지고 있습니 다. 언어처리 팀원들은 기본적으로 음성의 성분 분석(Spectrogram Analysis) 등이 가능하며, 북미/유럽 원어민들도 수시로 활용하여 다국어 처리를 진행하고 있습니 다.

E) 테스트 전문 인력 보유

동사는 양산 프로세스를 진행하는 과정에서 자체적인 품질 확보에 중점을 두어, 테스트 파트를 따로 생성하였고, 전문 테스트 인력들을 고정 배치하여 상시 기능 및 품질 테스트를 진행하고 있습니다.

현재 전체 사내 인력의 약 10%를 품질 관리에 할당하고 있으며, 이를 통해 현대기아자동차의 품질 지수가 매년 상승하고 있습니다. 테스트 및 품질 확보 관련 각종 교육을 이수하고 있으며, 화이트 테스트, 블랙박스 테스트, 몽키 테스트 등 다양한 테스트조건에 대해 다년간 축적된 테스트 케이스와 노하우를 보유하고 있습니다.

또한 자동화 테스트 및 실차 테스트에 대한 프로세스가 정비되어 있으며 통계적으로 분석된 결과를 바탕으로 하여 성능 개선의 피드백으로 활용하고 있습니다.

② 언어 독립 음성 대화 시스템(SDS) 보유

동사의 음성 대화 엔진(SDE)은 특정 언어에 종속적이지 않기 때문에 해당 언어의 언어팩에 명령어 및 시나리오 정보만 추가하면 해당 언어로 음성인식 시스템을 구동할 수 있도록 준비가 되어 있습니다. 따라서 이러한 음성 대화 엔진을 이용하여 어떠한 요구 사양이라도 만족시킬 수 있는 음성 시스템을 간편하고 빠르게 구현할 수 있습니다. 또한 음성인식 및 음성합성 엔진의 교체가 편리한 엔진 독립형 구조를 갖추고 있어서 다양한 음성 엔진을 선택적으로 사용할 수 있습니다. 차종마다 다른 기능 및 특성은 각각의 모듈 추가를 통해 곧바로 구현할 수 있으므로, 사양 변경에 대한 대응 유연성이 매우 좋습니다. 명령어 및 시나리오 데이터는 Data-Driven 방식을 통한 실시간 변경 적용이 가능하여, 평가 결과에 따른 개선 조치가 쉽고 빠르게 진행될 수 있는장점이 있습니다.

현대기아자동차의 경우 기존에 해외 기업의 고가 솔루션을 미디어젠 음성 플랫폼 SDS로 교체한 이후 막대한 수입 대체 효과를 올렸고, 그 공로로 동사는 2011년 지식경제부 장관상을 수상하였습니다.

③ 다국어 처리 해외 거점 보유

현재 24개 언어의 언어팩 개발을 진행하면서 북미와 유럽에 번역 및 데이터 처리를 위한 거점을 마련하여 해외 현지 작업을 진행하고 있습니다. 유럽어는 다국적 번역 업체인 Yamagata Europe에서 진행하고 있으며, 북미어는 산호세 대학(San jose Univ.)에서 처리를 담당하고 있습니다. 각각의 결과물은 크로스 체크를 통해 오류의 유무를 검증하며, 프리랜서 전문 언어 분석가의 최종 검토를 진행하여 현지화(Localization)의 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 있습니다. 현재 미국의 산호세 주립대, UCLA를 비롯하여 유럽의 여러 대학에 콘택 포인트를 확보해 놓은 상태이며, 향후 그외 국가들에 대한 해외 거점의 수를 늘려나갈 예정입니다.

마케팅 측면에서는 2015년 LA에 북미 지사를 설립하여 Ford, Toyota, Harman, Melco 등 해외 OEM 및 Tier1과의 직접 접촉을 진행하고 있습니다.

④ 음성 데이터 수집 프로세스 보유

음성인식 성능을 높이기 위한 음성 데이터 수집(ODC : Off-line Data Collection)은 시간과 비용이 많이 드는 까다로운 작업입니다. 데이터 수집 환경을 정확하게 조성하지 않으면 그 효과를 기대하기가 어렵기 때문에 관련 장비의 완비와 노하우가 필수적으로 필요한 작업입니다. 동사는 자체적으로 개발한 데이터 수집 S/W를 통해 차량 환경에서의 음성 데이터를 꾸준히 수집해 왔습니다. 또한 이러한 데이터를 곧바로 DB로 구축할 수 있는 데이터 처리 툴 및 인력을 보유하여, 성능 개선을 위한 데이터 수집 프로세스를 지속적으로 가동하고 있습니다.

최근에는 빠른 시간 안에 음성 데이터 취득 및 분석을 할 수 있도록 전용 녹음실 부스2개를 추가로 연계하고 있습니다.

테스트 데이터 관련하여서는 2차례에 걸쳐 현대기아자동차의 음성인식 평가에 사용되는 대규모 음성 DB를 납품한 실적이 있습니다. 데이터 수집은 국내/북미/유럽 현지에서 직접 원어민을 고용하여 진행하며 대략 1회당 500명 수준으로 진행됩니다.

⑤ 자동화 테스트 프로세스 보유

동사는 음성인식 평가용 자동화 테스트 S/W를 개발하여 판매하고 있습니다. 이 S/W를 이용하여 단시간에 많은 수의 평가 항목에 대한 객관적인 평가가 가능하게 되었습니다. 이러한 평가 프로세스는 현대자동차 및 현대모비스의 정식 평가 프로세스로 인정받고 있으며, 자체적인 평가 결과 분석을 통해 양산 품질 수준 확인 및 문제 해결에도 직접적인 도움을 주고 있습니다. 최근에는 LG 전자에서도 글로벌 OEM에 대한 음성인식 제품 평가용으로 동사 제품을 도입하였습니다. 자동화 평가 시스템은 테스트용 음성 DB를 녹음하여 진행하는데, 다국어 화자의 음성을 녹음하면 다국어 평가 시스템으로도 곧바로 활용할 수 있습니다.

양산 시 가장 큰 위험 요소는 품질의 확보 문제입니다. 양산 가능 품질 수준은 일반적인 성능을 훨씬 상회하며, 어떠한 소비자가 이용해도 문제점이 발생하지 않은 높은 수준의 품질을 유지해야 합니다. 이를 위해서는 OEM 및 Tier1의 평가 시스템을 잘 이해하고, 평가 기준을 통과할 수 있는 품질을 자체적으로 확보하여 제공하는 자체 평가 프로세스 및 품질 관리 프로세스를 확보하고 있어야 합니다.

동사는 현재까지의 양산 과정을 통해 전수 검사를 통한 기능 테스트 프로세스, 자동화 성능 테스트 프로세스 등 양산 품질 확보를 위한 평가 프로세스를 확립하고 있으며, 이러한 프로세스의 매뉴얼화를 통해 균등한 품질을 보장할 수 있는 노력을 계속하고 있습니다. 또한 문제점 즉각 해결 및 성능 개선 방안 도출 등 후속 조치를 적극적으로 진행하고 있습니다.

나) 차량용 음성인식 플랫폼 SDS

동사의 음성 대화 엔진(이하 SDS : Speech Dialogue System)은 차량 내 AVN과 Aduio 등 단말기에서 음성인식 시스템 적용을 가능하게 하는 음성 플랫폼입니다. SDS는음성인식 엔진과 음성합성 엔진을 제어하며, 명령어 및 시나리오를 생성합니다. 어플리케이션의 상태 정보를 파악하여 사용자가 의도하는 명령을 수행하도록 하기 위해서는 잘 짜여진 시나리오대로 명령의 흐름(Flow)이 이어지도록 구현되어야 하는데, 이러한 역할을 SDS에서 담당합니다.

■ SIF : Speech Interaction Framework (ASR/TTS 엔진 포팅)

■ Language Pack(LP) : Language Data Scenario Data

■ SDS : Speech Dialogue System, SDS = SIF+LP

미디어젠의 SDS는 현대기아자동차의 AVN과 Audio에 공통 적용되는 표준 플랫폼을기반으로 하고 있으며, 추가되는 고급 사양들을 포함하여 제공됩니다.

1) 차량용 음성인식 플랫폼 구조

미디어젠 SDS는 동사의 음성 플랫폼인 SIF(Speech Interaction Framework)에 투입된 LP(언어팩) 데이터를 포함한 전체를 아우르는 명칭입니다.

A) 음성인식 엔진 및 음성합성 엔진 포팅

음성인식 엔진을 포팅하기 위한 S/W 기반의 추상적인 API를 제공하여, 어느 회사의 음성인식/음성합성 엔진을 도입하더라도 간편하게 포팅하여 사용할 수 있는 호환성을 특징으로 합니다. Open Architecture 방식을 통한 공용 API 사용으로 이러한 것이 가능한데, 엔진 교체에 따르는 비용적 부담과 시간을 절약하고 개발의 지연을 방지할 수 있습니다.

B) 모듈화된 기능 처리

다양한 기능을 모듈화하여 차종별 사양의 변경에 따라 쉽게 기능을 추가할 수 있도록확장성 있는 구조로 구현되었습니다. 데이터 기반(Data Driven) 방식을 통해 언어팩(Language Pack) 데이터의 간단한 수정만으로도 다양한 기능의 구동이 가능하도록 하였습니다. C, VDE, VAD, VAE, POI 등의 기능은 각각의 사양에 따라 모듈로서 추가 및 제거가 가능합니다.

C) 어플리케이션 연동

미디어젠 SDS는 프로토콜만 정의되면 OEM의 AVN 및 Audio 어플리케이션과 쉽게연동할 수 있는 메시지 방식의 프로토콜 전달 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 방식을 통해 SDS와 음성인식/음성합성 엔진, 그리고 SDS와 Tier1의 어플리케이션 사이의 정보를 양방향 통신 방식으로 관리할 수 있게 되었습니다. 이는 실시간으로 엔진 및 어플리케이션의 상태를 파악하고 제어하는 데에 매우 유리한 구조이며, 이를 통해SDS가 음성인터페이스의 원활한 흐름(flow)을 보장하게 됩니다.

미디어젠 SDS는 이러한 구조를 바탕으로 하여, 하위 계층의 문제가 전체 시스템에 영향을 준다거나, 한 부분의 문제가 다른 부분에 영향을 주는 경우, 음성인식/음성합성 엔진 교체 시 전체 프로세스의 변경을 수반하는 등의 단일 프로세스에서 발생하는문제를 야기하지 않는 안정적인 서비스 제공을 가능하게 합니다.

2) SDS 플랫폼 특징

A) 언어 독립형 Speech Platform

동사의 음성 플랫폼(SDS)는 언어 독립적으로 구현되어 있습니다. 따라서 어떤 언어이든 해당 언어의 음성 엔진을 포팅하고 언어팩에 데이터만 수록하여 투입하면 전체 음성 시스템은 바로 그 해당 언어로 동작을 하게 됩니다.

이러한 구조의 장점은 기본적인 프로그램 동작의 틀은 그대로 둔 채, 엔진과 컨텐츠만의 변경만으로 다양한 언어의 음성 시스템을 간편하게 구현할 수 있다는 것입니다.

B) ASR TTS Engine Porting

동사의 SDS는 다국어 ASR 엔진 및 TTS 엔진의 포팅이 가능합니다. 음성 엔진의 성능을 좌우하는 Grammar 생성 툴을 통해 요구 스펙에 맞도록 음성인식/음성합성 엔진을 제어합니다. Open Architecture 방식의 표준화된 추상화 API 층위를 제공함으로써, 엔진에서 제공하는 무수히 많은 API 중에 현대기아자동차에서 필요한 핵심 API를 쉽고 간편하게 호출하여 제어할 수 있습니다.

C) 모듈화 처리 (기능 및 장치)

동사의 SDS는 차종별로 다른 기능과 장치를 모듈로서 장착 또는 해제할 수 있습니 다. 이러한 방식을 통해 기본적인 플랫폼의 구조 변경 없이 빠르고 안정적인 차종별 사양 대응이 가능합니다. 이러한 기능 및 장치 모듈은 언어팩에서 데이터 기반(Data Driven) 방식으로 작성 및 수정이 가능하므로, 개발 일정의 단축과 비용의 절감을 기대할 수 있습니다.

3) 다국어 언어팩(Language Pack)

언어팩에는 기본적인 명령어, 시나리오 흐름(flow), 기능 및 장치 제어 등의 컨텐츠가포함되어 있습니다. 전체 VUI 설계 시에 작성된 메뉴트리(Menutree)의 대부분을 언어팩에서 구현하며, 어플리케이션의 상태에 따른 다이얼로그 천이 정보 및 사용자 인터페이스 정보들을 포함합니다. 이러한 데이터는 각 언어별로 별도 작성되며, 각 해당 언어의 언어적 특성, 지역적 특성, 문화적 특성 등이 고려된 현지화(Localization) 작업을 거쳐 실제 양산 후에도 편리한 사용성을 확보하도록 구현됩니다.

A) 재가용성

언어팩의 가장 큰 특징은 각 언어별 데이터가 Data-Driven 방식으로 작성되어 있으므로, 해당 데이터에 대한 재가용성이 매우 높다는 것입니다. 예를 들어 기존의 언어팩 데이터를 새로운 플랫폼에 적용할 때, VUI 사양이 크게 바뀌지 않는다면, 대략 60~70% 이상의 데이터를 재가용할 수 있습니다. 이는 곧 새로운 플랫폼 개발 시 소요되는 개발비를 크게 줄일 수 있는 장점으로 작용합니다.

B) Data-Driven 방식

동사의 SDS는 언어 독립적으로 구동될 수 있는 프레임인 SIF(Speech Interaction Famework)와 언어별 명령어 및 시나리오 데이터의 집합체인 언어팩으로 구성되어 있습니다. 여기에서 언어팩은 데이터 기반(Data Driven) 방식을 통해 구현되는데, 이러한 방식은 자동차 환경의 음성인식 시스템 양산 과정에서 몇 가지 우수한 효과를 불러옵니다.

- 신속한 명령어 교체 : 사양이 최종적으로 결정되지 않은 상태에서도 초기 버전 구현이 가능하고, 추후에 명령어의 변경이 있다 하더라도, 하드코딩 없이 데이터 부분만 수정하면 되므로 즉시 명령어 교체가 가능합니다. 이러한 특성은 다른 다국어의 경우에서도 모두 동일하게 적용됩니다.

- 편리한 시나리오 변경 : 음성인식의 수행 과정은 여러 가지의 분기와 선택, 판단의 과정에 내재되어 있기 때문에 사양의 변경이 있을 경우 이를 일일이 하드코딩으로 구현하기에는 예외 처리의 경우가 너무 많이 생기게 됩니다. 시스템의 복잡도 증가는 필연적으로 수정 및 대응의 지연과 비용의 증가를 수반하기 때문에 빠른 양산 대응에는 매우 불리한 구조입니다. 따라서 Data Driven 방식을 이용한 언어팩 개발은 문제점 수정 및 사양 변경에 매우 유리하며, 초급 개발자도 툴을 이용하여 무리 없이 데이터 생성 및 수정에 참여할 수 있으므로 접근성이 뛰어납니다.

- 간편한 기능 및 장치 적용 : 언어팩에서는 각 기능에 대한 여러 명령어를 설정하도록 하는데, 차종별로 서로 다른 기능 및 장치가 적용되는 경우 Data Driven 방식을 통해 이를 쉽게 관리할 수 있는 장점이 있습니다.

C) 언어팩 개발 절차

원천 DB를 요청하여 LP Data를 생성하는 과정은 아래와 같습니다.

- 서비스 추가 대상 업데이트 DB 수신 : 우선 기본적으로 사양 협의된 메뉴트리와 명령어 리스트를 바탕으로 필요 DB를 선정합니다. 각 장치(Device)에서 사용하는 원천DB를 정제 하는 것을 목적으로 기본 DB를 요청 및 수신합니다. 그리고 서비스 추가 대상 업데이트 DB를 요청함에 있어 서비스 대상에 따른 DB 포맷을 구별하여 원천 DB를 수신 및 검토 합니다.

a. 기본제어 명령어(C) : VUI 화면 천이 및 도움말 관련 명령어 사양 정의 후 관련요청 명령어 리스트를 대상으로 정제

b. 주소검색(VDE) : NAVI에서 사용하는 DB를 기본으로 주소 명칭 및 각 구역 행정코드 리스트를 대상으로 정제

c. 새주소검색(VDE) : NAVI에서 사용하는 DB를 기본으로 주소 명칭 / 길이름 및 각구역 행정코드 리스트를 대상으로 정제

d. 시설검색(POI) : NAVI에서 사용하는 DB를 기본으로 시설 이름 및 각 구역 종별코드 리스트를 대상으로 정제

- 대상 DB 명령어 선정 : 업데이트 된 DB를 기본으로 가공하여 가용한 DB 형태로 명령어 리스트를 선별합니다. LP Data를 생성하기 위한 서비스 사양에 맞추어 인식명령어를 검토합니다. 실제 사용자에 맞추어 명령어를 선정하고, 명령어 사양을 정하여 명령어를 추가합니다.

- 1차 가공 : 선정된 명령어 사양을 바탕으로 대상어휘 및 사용 인식 엔진에 따른 인식명령어 리스트를 구분합니다. 대상 어휘에 대한 가용한 포맷에 맞추어, 인식명령어에 중복 및 특수기호 등 Tool을 사용하여 인식명령어 대상에 불필요한 정보에 대해서가용 DB를 구성하여 정제 작업을 수행합니다. 이것이 곧 LP Data를 생성하기 위한 1차 Data 구성이 됩니다.

- 2차 가공 : 지역적 특성에 맞는 이형태 명령어와 사용성을 확보하기 위한 추가 명령어를 선별합니다. 시설명 또는 새주소검색과 같은 대용량 대상 어휘에 대한 가용한 포맷에 맞추어, 2차 가공 Data를 구성하여 정제 작업을 수행합니다. 주요 오인식 유발 단어를 고려하여 관련 발성을 확인 및 수정합니다. 이처럼 오인식 패턴 생성 및 LP 리스트 수정하는 것이 LP Data를 생성하기 위한 2차 Data 구성이다. 단, 기본제어명령어의 경우 이 과정을 생략할 수 있습니다.

- LP Data 설계 및 생성 : 정제된 가공 Data를 바탕으로 시나리오 및 다이얼로그를 설계합니다. 사양 정의된 메뉴트리를 기반으로 각 다이얼로그별ID를 선정합니다. 최종 정제된 Data를 이용하여 LP Data를 생성합니다. Tool을 통하여 생성된 바이너리 Data를 릴리즈합니다. 각 장치(Device) 연동을 통한 서비스를 추가 확인합니다.

언어팩 개발 과정은 위의 순서도와 같이 진행됩니다. 데이터 생성 및 검증(Data Creation Verification) 작업, 사용자 사전(User Dictionary) 생성이 우선적으로 진행됩니다. 음성인식 명령어와 시나리오 천이 정보 등 텍스트 데이터의 생성 이후 컴파일 과정을 통해 음성 플랫폼에서 사용 가능한 데이터 구조를 생성합니다. 데이터 생성 작업 완료 후에는 Test DB 구축을 통한 기능 및 연동 테스트가 진행됩니다. 인식률과 반응 속도 등 성능에 영향을 주는 요소들의 연관 관계 설정을 위해 다이얼로그별 파라미터 조정을 통한 최적값 정의 및 테스트 작업이 최종적으로 실시됩니다.

D) 지원 언어

동사에서 지원하는 다국어 목록은 다음과 같습니다. 다국어는 지속적으로 확장이 가능하며 추후 많은 수의 언어가 지원될 것으로 예상됩니다.

지역	언어

북미	(1) US English
(2) Canadian French
(3) Mexican Spanish

중국	(4) Mandarin Chinese
(5) Cantonese Chinese

유럽	(6) European Portuguese Language
(7) UK English Language
(8) European French Language
(9) Italian Language
(10) German Language
(11) European Spanish Language
(12) Russian Language
(13) Dutch Language
(14) Swedish Language
(15) Polish Language
(16) Turkish Language
(17) Czech Language
(18) Danish Language
(19) Slovakia Language
(20) Greek Language
(21) Finnish Language
(22) Bulgarian Language
(23) Norwegian Language

아랍	(24) Arab Language

한국	(25) Korean Language

E) OS 호환성

미디어젠 SDS는 X86 기반의 PC버전과 WinCE, Linux, Android, MeeGo, Nucleus, QNX 등의 다양한 OS 환경에서도 잘 동작할 수 있는 임베디드 버전을 지원합니다.

4) 언어 현지화(Localization)

A) 언어 현지화 목적

소극적 의미에서 언어 현지화는 번역을 뜻합니다. 그러나 적극적인 의미에서 언어 현지화는 외국에서 만들어진 콘텐츠를 현지에서 아무런 불편 없이 사용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

예를 들어서 “Call James”라는 영어식 명령어는 한국어로 번역할 경우 “전화걸기제임스”로 번역할 수 있습니다. 물론 이러한 명령어를 그대로 사용하는 것도 가능하지만, 우리의 입장에서는 “제임스에게 전화걸기”가 더 자연스러울 것입니다.

음성인식의 명령어를 잘 숙지하지 못한 일반적인 사용자의 경우, 영어식 명령어인 “전화걸기 제임스”보다는 한국어식 어순인 “제임스에게 전화걸기”라고 명령어 발화를 할 가능성이 높고, 또한 이 방식이 더 자연스럽습니다.

이처럼 언어마다 다른 어순을 고려하여 자연성을 높이기 위한 노력을 한다거나 언어마다 차이가 생기는 요소들을 적절하게 조정하는 역할을 하는 작업이 바로 언어 현지화 작업입니다.

B) 언어 현지화의 요소

언어마다 차이가 나는 부분은 성, 수, 격, 숫자 읽기 방법, 어순, 단어 의미 차이, 어 감, 가치관, 사회적 배경 등 매우 많습니다. 따라서 단순한 번역만으로는 각 언어별 변수들을 정확하게 반영할 수 없습니다. 성의 구별이 없는 한국어 명령어를 성의 구분이 있는 다른 언어로 바꾸기 위해서는 번역 이외의 다른 정보들을 포함시켜야 합니다. 특히 음성인식 명령어 및 안내 프롬프트에서 자주 쓰이는 분야에 대해서는 언어 현지화의 중요성이 더욱 크게 부각 될 수밖에 없습니다.

주소검색(VDE) 서비스의 경우 주소 체계는 나라마다 다르므로, 이 체계에 맞게 음성인식 문법(Grammar)을 생성하여야 합니다. 이때 주소 입력을 위한 번지의 경우 각 언어마다 숫자를 읽는 방식의 차이에 따른 변경 요소들을 잘 반영해야 합니다.

전화걸기(VAD) 서비스의 경우 성(Gender)과 이름(Name)을 구분하여 인식 문법을 생성해야 합니다. 한국과 달리 성과 이름의 순서가 바뀐 경우가 있으므로, 이러한 부분도 반영이 되어야 합니다. 또한 전화 번호의 경우 나라마다 다른 번호 체계가 고려된 번역 결과를 반영해야 하며, 전화를 걸기 위한 명령어와 번호의 순서 등을 현지 사정에 맞게 잘 반영해야 합니다.

라디오 주파수의 경우 주파수 사용 범위가 다르고, 한국에는 없는 XM 위성 방송이 나, 판도라 등의 스테이션 네임 등 그 지역 환경에 맞는 언어 변환이 필요합니다.

이렇게 각 언어에 맞는 언어 현지화의 작업은 단순한 번역을 넘어서는 정밀한 조사 및 검토 작업이 수반되어야 하는 중요한 작업입니다.

C) 언어 현지화의 수행

언어 현지화는 크게 2 단계의 작업을 통해 수행합니다. 기본적으로 언어 현지화를 위해 기준이 되는 명령어 Set은 한국어로 설정합니다. 한국어의 경우 우리가 모국어 사용자이므로, 가장 정확하고 자연스러운 명령어 및 인식 문법 설계가 가능합니다. 그리고 나서 이를 영어로 번역하여 사용합니다. 한국어 명령어 및 프롬프트 리스트를 영어로 번역하는 것이 가장 쉬운 접근 방법인데, 영어는 세계적으로 널리 사용되는 언어이므로 현지화가 가장 쉽고 빠르게 이루어질 수 있기 때문입니다.

1단계는 영어로 번역되고 검증된 결과물을 기반으로 하여 다국어 번역을 수행하는 것이고, 2단계는 번역된 다국어 번역 및 가공 결과물을 공신력 있는 해외 대학 또는 연구기관으로부터 철저한 검증을 받는 것입니다.

각 언어마다의 특성을 제대로 반영하여 사용자의 불편을 최소화하기 위해 언어 현지화 작업은 원어민을 통한 수행을 원칙으로 합니다. 가급적이면 언어학적 지식이 있는번역자에게 의뢰하는 것이 유리합니다.

언어팩 개발 과정에서 번역 및 보완, 검증은 모두 해외의 공인된 기관을 통해 담당하도록 할 예정이며, 해외의 유명 대학 및 연구기관과 접촉하여, 번역 결과에 대한 감수를 받아 언어 현지화에 세밀한 노력을 기하고 있습니다.

D) 언어 현지화 수행 방법

- 번역 및 다시 쓰기 작업 : 수집된 영어 대화 텍스트를 19개 언어로 번역 및 다양한 표현으로 다시 쓰기 작업을 진행(paraphrasing)합니다. 번역 작업은 벨기에 Yamagata Europe에서 담당하는데, 이 회사는 다국적 번역 전문 기업으로 전원 원어민으로 구성되어 있습니다.

a. 방법 : 번역 시 현지의 언어, 사회, 문화적 특성 반영하도록 함

b. 데이터 처리 : 번역된 텍스트의 화행/의미 태깅을 진행함

- 기본 한국어 대화모델에서 정의된 화행, 의미 태그셋을 사용하여 태깅

- 언어별 특성을 반영하여 태그셋 추가/수정

c. 언어별 음성 데이터 수집

- 영역별 텍스트 데이터로부터 출현 빈도를 고려한 테스트셋 추출

- 언어별 원어민 화자에 대한 음성 데이터 수집

- 음성 녹음: 국내 거주 원어민을 섭외하거나 해외 스튜디오 연계를 통해 현지인 음성데이터 수집

다) 음성인식 평가1) 기능 평가A) 실차 음성인식 평가

차량용 음성인식은 실차에서 직접 테스트를 하는 것이 가장 정확한 방법이라고 할 수있습니다. 그러나 고속 운행의 위험성과 피험자 섭외의 어려움, 시간적 제약 등 여러 문제 때문에 다수 인원에 의한 테스트가 원활하지 않습니다.동사는 양산 개발 과정에서 다수의 실차 음성인식 테스트를 수행하였고, 그 과정에서인식률에 영향을 미치는 환경적 요인과 다양한 시나리오 등에 대한 노하우를 축적해 왔습니다. 그러나 20개 언어 이상의 다국어가 적용되는 현재 시점에서는 실차 테스트와 매우 유사한 인식 성능을 보이는 시뮬레이션 평가를 주로 사용하고 있습니다.

B) 시뮬레이션 테스트

시뮬레이션 테스트에는 Mouth Simulator또는 Torso가 사용됩니다, 이 장비는 실제 사람의 음성을 매우 유사하게 재현할 수 있다는 장점이 있습니다.

Mouth Simulator는 보통 Dummy에 장착하여 자동차 운전석이나 조수석에 거치하고 미리 수집된 다국어 Test DB를 재생합니다. 각 명령어 발화에 따른 시나리오 및 연동 여부를 판단하여 오류를 파악하고 수정합니다.이러한 시뮬레이션 시스템은 자동화된 프로세스로 진행되며, 테스트 전담 요원이 모든 시뮬레이션 테스트를 관리하면서 혹시 발생할지 모르는 돌발 상황에 대처합니다. 시뮬레이션 테스트는 실차 환경을 조성하여 직접 AVN 보드에서 기능 작동 여부를 테스트할 수 있다는 점에서 매우 효율적인 방법입니다. 특히, 다국어의 경우 원어민 화자를 지속적으로 고용할 수 없는 현실적인 문제를 해결하기 위한 좋은 대안으로 평가됩니다.

C) 원어민 평가

원어민 평가는 단순히 녹음된 음성을 발화하는 것이 아니라, 해당 언어를 사용하는 원어민을 섭외하여 직접 테스트를 진행하는 것입니다. 그러나, 해당 언어 수가 많고 명령어의 개수가 많은 상황에서 전면적으로 사용하는 것은 어려우며, 일부 제한적으로 수행될 수 있습니다.

a. 음성인식 엔진 관련 평가

음성인식 엔진 관련 평가는 SDS가 제대로 음성인식 명령어 목록을 작성하였고, 정확한 Grammar를 생성하여 엔진에 전달하였는가에 대해 평가합니다.

언어팩에서 발생한 명령어의 작성 오류, Grammar 생성 파일의 오류, 발음열 생성 오류, 기타 파라미터 오류 등이 음성인식 엔진의 성능을 심각하게 저하시킬 수 있으므로, 이러한 문제 발생 여부 대한 평가를 진행합니다.

b. 음성합성 엔진 관련 평가

SDS는 음성합성 엔진에 합성할 문장을 제공합니다. 따라서 음성합성 목록이 제대로 작성되어 있지 않을 경우, 이와 관련된 심각한 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 문제를 체크하는 데에 중점을 두어 평가를 진행합니다.

D) 시나리오 천이 관련 평가

시나리오 천이가 잘못되는 경우 모든 음성인식 VUI의 흐름이 망가지는 결과가 발생합니다. 따라서 이러한 문제가 발생하지 않도록 다이얼로그 천이 정보 및 VUI Flow를 고려한 평가가 진행되어야 합니다.

E) 연동 관련 평가

SDS는 Tier1의 어플리케이션과 Protocol 협의를 통한 양방향 메시지 방식으로 정보를 전달합니다. 이때 각 어플리케이션과의 연동이 제대로 잘 이루어지고 있는지에 대한 평가를 진행합니다. 시뮬레이션 테스트를 통해 연동의 여부를 쉽게 파악할 수 있습니다.

2. 주요 제품 등에 관한 사항(단위: 백만원

제 품 명	생산(판매)
개 시 일	주요상표	매출액(비율)
(17년 상반기 기준)	제 품 설 명

차량용 음성인식 양산 SW 시스템	2000년	-	4,985 (59%)	음성인식/합성 SW 개발 용역을 통하여 발생한 매출로, 2000년 설립 이후 지속적으로 SW 개발 용역 업무 수행

SDS
(Speech Dialog System)	2008년	-	3,437 (41%)	당사의 SDS(Speech Dialog system) 솔루션 라이선스 기술료로, 2008년 양산된 Gen2.0 플랫폼을 시작으로 기존 및 신규 양산 플랫폼에 대하여지속적으로 라이선스 매출 발생

합 계	8,422(100%)	-

3. 매입에 관한 사항가. 매입 현황

동사는 연구개발 용역만을 수행하므로, 관련 해당사항은 없습니다.

나. 원재료의 제품별 비중

동사는 연구개발 용역만을 수행하므로, 관련 해당사항은 없습니다.다. 원재료 가격변동추이

동사는 연구개발 용역만을 수행하므로, 관련 해당사항은 없습니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항가. 생산능력 및 생산실적

동사는 연구개발 용역만을 수행하므로, 관련 해당사항은 없습니다.

나. 생산설비에 관한 사항

동사는 연구개발 용역만을 수행하므로, 관련 해당사항은 없습니다.

5. 매출에 관한 사항가. 매출실적(단위: 백만원)

매출유형	부문	2014년도 (제15기)	2015년도 (제16기)	2016년도 (제17기)

음성인식용역	수출	-	87	72

내수	4,375	3,945	4,192

소계	4,375	4,032	4,264

로열티	수출	-	-	-

내수	2,796	3,388	3,437

소계	2,796	3,388	3,437

기타	수출	-	-	-

내수	-	954	721

소계	-	954	721

합계	수출	-	87	72

내수	7,171	8,287	8,350

소계	7,171	8,374	8,422

나. 수출현황(단위: 백만원)

매출유형	2014연도 (제15기)	2015연도 (제16기)	2016연도 (제17기)

수출국	수출액	수출국	수출액	수출국	수출액

용역	-	-	미국(하만)	37
($31,108)	미국(하만)	70
($58,861)

-	-	미국(MZ)	50
($42,392)	콜롬비아
(LG CNS)	2
($1,545)

계	-	-	-	87
($73,500)	-	72
($60,406)

다. 향후 매출액의 변동에 영향을 줄 것이라고 인정되는 사항

[수요변동요인]

최종 고객사의 내부 구매 정책에 따라 플랫폼 공급사를 이원하여 운영하고 있으며, 이에 따라 동일한 플랫폼을 2개의 Tier1 개발사가 개발/공급 진행하고 있습니다. 이에 따라 동사에서는 동일한 사양의 플랫폼에 대한 개발 요청이 2개의 Tier1으로부터 접수되고 있어, 이러한 개발 요청의 증가는 NRE 매출의 증가로 이어질 수도 있으나, 반대로 동일한 사양의 중복 개발에 따른 청구 개발비 증가에 대한 이슈가 발생할 가능성이 있습니다.

또한, 동사의 SDS 라이선스 물량/매출의 증가에 따라 고객사로부터 라이선스 단가 인하 요청이 접수될 가능성이 있습니다.

북미 사업 진출을 위해 2015년 북미 법인을 설립하였으며, Consulting 용역, 자동화 평가 Tool (ART) 등을 통하여 매출이 발생할 것을 기대하고 있습니다.

ICT 시장의 음성인식 수요 확대에 따라 ICT 음성 플랫폼 기술을 개발 중이며, 이를 통한 IoT, 모바일, 웨어러블 서비스 시장 매출의 발생을 기대하고 있습니다.

[공급변동요인]

현재 납품 중인 OE 고객사의 차량 판매 증감에 따라 동사의 라이선스 매출 변동 가능성 있습니다. 현재 동사에서 추진 중인 해외 Global OE / Tier1 고객사 확보에 대한 성과 도출 여부에 따라 개발 완료 이후 라이선스 매출과 유지 보수 매출의 변경될 수 있습니다.

6. 판매에 관한 사항

가. 판매조직동사는 별도의 판매조직을 구성하고 있지 않고, 사업총괄실에서 차량용 음성인식과 같은 기존 사업을, ICT 사업실에서는 신규 사업에 대한 고객 대응을 담당하고 있습니다.

나. 판매경로(단위: 백만원)

매출유형	품 목	구 분	판매경로	매출액	비중

음성인식용역
및 기타	S/W 개발
용역	국 내	고객사 요구사항 접수 - 사양협의/조정 - 견적제안	4,985	59.2%

로열티	라이선스	국 내	고유 솔루션을 고객사 제품에 적용/판매	3,437	40.8%

합 계	8,422	100.0%

다. 판매전략

1) 차량용 음성인식 플랫폼 및 관련 어플리케이션

가) 국내 시장 판매

현재 국내 시장은 현대모비스와 LG전자를 통한 현대기아자동차 및 폭스바겐 음성인식 기술 적용 영업을 진행 중이며, 별도 사업 조직에서 양산 기술 및 각종 어플리케이션 기술 개발에 대한 판매 활동을 담당합니다. 각 Tier 1의 요구사항에 대한 즉각적인판매 영업 대응과 기술 분석 지원이 가능하도록 밀착 대응을 수행 중입니다.

또한 신기술 도입을 위한 각종 선행 개발에 대한 기술 확보 및 어플리케이션 개발 공급도 함께 진행하고 있으며, 각 고객사와의 빈번한 만남을 통해 요구사항을 분석하고이에 맞는 제품 판매 활동을 수행하고 있습니다.

나) 해외 시장 판매

최근 현대자동차의 북미 IQS 지수 급상승으로 인해, 북미 및 일본의 주요 자동차 제조사에서 동사의 기술력에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이에 미국 LA 근방에 위치한 미디어젠 북미 사무소를 중심으로 활발한 영업 활동을 진행 중입니다.

미국 LA 인근에는 현대기아자동차를 비롯하여 토요타, 혼다 등의 타 제조사 개발 연구소 및 사업 거점이 밀집되어 있고, 지리적으로 실리콘 밸리가 가까워 신기술 동향 탐지 및 고객사 회의에 대응하기가 편리한 지리적 장점을 가지고 있습니다.

한편으로는 디트로이트에 위치한 포드, GM, 토요타, 하만, 비스테온, 덴소 등과의 주기적 미팅을 통해 음성인식 플랫폼 적용을 위한 영업 활동을 수행하고 있습니다. 기술적 지원을 위해 동사 본사에서 개발 인력 출장 지원을 하고 있으며, 프로젝트가 수주될 경우 북미 현지 상주 인원을 채용할 계획을 가지고 있습니다.

차량용 음성인식 플랫폼 양산 적용 규모로 인해, 판매까지 시간은 다소 걸리지만, 기존 대비 더 높은 관심으로 인해 유의미한 판매 실적의 확보가 가능할 것으로 전망됩니다.

2) 음성인식 UX 컨설팅가) 국내 고객사 컨설팅

현재 현대기아자동차와는 국내 소비자에 대한 사용성 조사를 지속적으로 수행해 왔고, 2013년부터는 북미 현지 원어민에 대한 UX 컨설팅을 진행해 왔습니다. 2017년 60명의 국내 운전자들이 직접 차량을 운행하면서 UX 테스트를 수행하고 있으며, 이와 함께 다른 음성인식 기술에 대한 벤치마킹 작업을 다년간 쉬지 않고 진행하고 있습니다.

2014년에는 현대모비스와 유럽에서 70명의 독일인과 러시아인을 대상으로 현지 UXTest를 수행하는 등 해외에서 직접 테스트를 수행하고, 이에 대한 결과를 보고하여 사용성 개선에 기여하고 있습니다.

나) 해외 고객사 컨설팅

다양한 UX 컨설팅 레퍼런스를 기반으로 하여, 2015년에는 토요타 북미 연구소에서 UX 컨설팅 계약을 수주하여 성공적으로 진행하였습니다. 이때 보고서는 일본 본사 경영진에까지 보고가 되었다고 전해집니다.

또한 2017년에도 H사와 UX 컨설팅 용역 계약이 진행 중이며, 성공적으로 완수될 경우 후속 프로젝트를 기대할 수 있는 상황입니다.

이러한 UX 컨설팅은 음성인식에 대한 사용자의 만족도가 성능 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 낮아 관련 수요가 급증할 것으로 예상되며, 실제로도 이와 관련한 많은 미팅을 진행하고 있습니다.

3) 음성인식 자동화 평가 Tool

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

미국의 CES, SAE, 일본의 Automotive World 등의 다양한 전시회 출품을 통해 홍보활동을 진행하고 있으며, 특히 미디어젠 북미 사무소에서 보유한 DEMO Set를 활용하여 직접 고객사 방문 설명회를 진행하고 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.

4) ICT 음성 플랫폼

아마존 에코의 놀랄만한 성공으로 인해 SK의 누구, KT 기가 지니 등 스마트 스피커를 통한 음성인식 대화 시스템의 수요도 함께 높아지고 있습니다. 음성인식을 아주 쉽게 음악, 가전 기기 제어, 예약, 쇼핑 등에 활용할 수 있는 신개념의 서비스로서 관련 기기로의 확장이 유력해 보입니다.

하지만 이러한 음성인식 시스템도 제조사가 자신만의 서비스로 활용하기에는 아직 진입 장벽이 높습니다. 아마존 에코의 알렉사 시스템이 오픈되어 있지만, 이를 이용하기 위해서는 음성인식 시스템을 포팅해야 하고, 자신만의 서비스를 위한 VUI를 별도로 개발해야 합니다.

음성인식을 처음 접해보는 회사라면 시행착오를 통해 상당한 시간과 비용의 소모가 필요합니다. 따라서 동사에서 자체 개발하는 음성 대화 플랫폼으로 그대로 연동하여 서비스하는 클라우드 음성 ICT 플랫폼을 바로 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 서비스 사업과, 아마존 에코 등의 음성 시스템을 대신 포팅하여 주고 VUI를 개발 대행하는 용역 사업을 병행 추진 예정입니다. 이를 위해 별도의 신사업 TFT를 운영하여 국내외 영업 및 마케팅 활동을 진행하고 있습니다.

7. 연구개발활동가. 연구개발비용(단위: 백만원)

구 분	2014연도
(제15기)	2015연도
(제16기)	2016연도
(제17기)

자산
처리	원재료비	-	-	-

인건비	1,486	694	976

감가상각비	-	-	-

위탁용역비	30	-	-

기타 경비	3	4	-

소 계	1,519	698	976

비용
처리	제조원가	-	-	-

판관비	1,189	2,536	2,364

합 계
(매출액 대비 비율)	2,708(37.8%)	3,234
(38.6%)	3,340
(39.7%)

나. 지적재산권 등

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	주무관청

1	특허권	명령횟수를 줄일 수 있는 음성인식을 이용한 주소검색방법	미디어젠
㈜	2009.05.25	2011.09.01	주1)	특허청

2	대화체 앞뒤 문장정보를 이용한 다국어 음성합성시스템 및 방법	2010.03.03	2011.12.15

3	스티어링휠에 설치된 차량용 제어장치	2010.03.03	2012.05.16

4	다중 명령어가 포함된 단일 문장의 음성인식방법	2013.02.25	2014.04.03

5	음성인식시스템의 증폭율 조정장치 및 방법	2012.11.09	2014.06.02

6	음량 크기의 통계적 특성을 이용한 음량측정방법	2013.04.26	2015.05.11

7	사용자 패턴에 기반한 오류 DB모듈을 적용한 임베디드 음성인식 처리방법 및 시스템	2015.02.10	2016.04.18

8	제스처 인식을 이용한 차량용 음성 인식시스템	2015.05.28	2016.08.18

9	헤드셋 기반 2채널 음향 입출력 장치를 이용한 위험상황 알림장치	2015.05.28	2016.09.23

10	하이브리드 음성인식 복합 성능 자동 평가시스템	2016.10.11	2017.01.20

11	다국어 지원 객실용 서비스요청장치를 이용한 서비스요청 시스템 및 서비스요청방법	2016.10.11	2017.05.31