미디어젠 반기보고서 (2021.06)
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 최근 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.

(2) 국내외 시장 현황 및 향후 전망

아래 표에 따르면, 차량 음성인식 시장은 2024년에 약 544.5백만불(약 6,000억 원) 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 연간 평균 15.2% 이상의 성장률을 보일 것으로 예측되고 있습니다.

또한 스마트 스피커, 스마트 IoT 등 일반 사용자 시장은 2024년에 약 10,742.1백만불(약 11조 8천억 원) 규모로 평균 약 26%의 연간 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

이처럼 본격적으로 음성인식을 활용한 제품들이 상용화되면서 스마트 헬스, 자율주행차 등 다양한 융합 서비스의 개발과 출시가 이어져 음성인식 시장은 매우 크게 성장할 것을 전망하고 있습니다.

음성인식 소프트웨어는 매년 15% 이상의 고성장이 예상되며 특히 구글(Google), 애플(Apple) 등 모바일 관련 음성인식 기술의 확산, 국내의 경우 네이버, 다음 등 검색서비스의 음성인식 기술 탑재 등을 통해 본격적으로 성장할 것으로 예측됩니다.

그 외에도 위의 표와 같이 각종 사업 분야에서 음성인식 기술 시장이 지속적으로 수요가 있을 것이라는 점을 예상할 수 있습니다.

이와 같은 현황을 종합할 때, 동사는 음성인식 산업의 성장과 함께 지속적인 기술 개발과 안정적인 라이센스 매출을 통해 계속적으로 발전해 나갈 것으로 기대됩니다.

(3) 경쟁 상황

차량에 직접 장착할 수 있는(Embedded) 음성인식 및 음성합성 기술을 가진 기업은 세계적으로 Cerence社(예전 Nuance 오토사업부)가 독보적입니다. 전세계 자동차에 들어있는 음성인식(ASR) 및 음성합성(TTS) 엔진의 대부분은 Cerence社 제품입니다

차량용 음성 콘트롤 엔진(VCE)을 개발, 판매하는 기업은 당사를 비롯해서 북미에 Voicebox社가 있었는데, 얼마 전 Serence社로 인수되었습니다. 따라서 현재 음성콘트롤 엔진을 주력으로 판매하는 기업은 당사와 Cerence로 알려져 있습니다. 즉 시장 및 경쟁구도는 Cerence社의 독점적 구조 아래, 당사가 해외 시장 점유율을 넓히고자 노력하는 단계에 있습니다.

당사의 보유기술의 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 엔진이나 KAKAO, Sound Hound 등 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 기여하고 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) 스마트 IoT 음성인식 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.

이러한 부분은 음성인식을 처음 접해보는 회사라면 시행착오를 통해 상당한 시간과 비용의 소모가 필요한 사항입니다. 따라서 미디어젠에서 자체 개발하는 음성 대화 플랫폼으로 그대로 연동하여 서비스하는 클라우드 음성 ICT 플랫폼을 바로 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 서비스 사업을 진행하고 있습니다. 이를 위해 별도의 사업실을 조직하여 국내외 영업 및 마케팅 활동을 진행하고 있습니다.

당사는 딥러닝 기반의 음성인식 엔진과 통계 기반 머신러닝 언어 이해 엔진, 그리고 IoT 제어 대화 엔진을 통합한 OCF(Open Connectivity Foundation) 표준 IoT 음성 플랫폼 개발을 완료하였습니다.

(3) 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. 2020년에 본격적인 해외 매출 발생이 예상됩니다.

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.

(4) 음성인식 UX 평가 및 컨설팅

현재 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, 최근 해외 기업과의 UX 컨설팅 계약을 수주하여 성공적으로 진행하고 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 점을 감안하면, 이에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되며, 실제로도 이와 관련한 많은 접촉과 미팅을 진행하고 있습니다.

(5) 딥러닝 음성인식 엔진 기술 공급

2018년 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. 당사의 딥러닝 엔진은 음성인식에 가장 일반적으로 사용되는 KALDI 기반 DNN이며, 2019년 우수한 산학 인력들을 영입하여 현재 제2연구소장 포함 20여 명의 연구원이 개발에 참여하고 있습니다.

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.

당사의 음성인식 STT 엔진은 2019년 공인 인증 기관인 TTA로부터 IoT 영역에 대해 한국어 WER 3.12%(인식률 96.9% 수준), 영어 WER 2.62%(인식률 97.4% 수준)의 높은 성능을 인정 받았습니다.

또한 네트워크가 없이도 구동할 수 있는 임베디드 타입의 딥러닝 음성인식 엔진을 개발하여, 잠재 고객사들과 IoT 관련 사업화를 협의하고 있습니다.

이러한 딥러닝 음성인식 엔진(일명 STT : Speech to Text 엔진)은 당사에서 개발 중인 챗봇 시스템, 음성 IoT 플랫폼, 무인 AI 음성 응대 시스템 등 다양한 산업에 적용될 수 있는 범용성을 지니고 있습니다.

(6) 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.

(7) 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.

2019년에는 다수의 고객사들과 이와 관련된 복수의 계약이 체결되었으며, 활발한 TA 사업이 진행 중에 있습니다.

(8) 딥러닝 기반 영어 발음 교육 엔진

기존의 영어 발음 교육은 원어민 음성의 물리적 특징을 분석하여, 이를 피교육자의 실제 음성 데이터와 비교하여 제시하는 방법을 사용하였습니다. 이러한 방식은 단순 비교를 통해 점수를 계산하므로 정확성이 떨어집니다. 전체 단어나 문장의 억양 등에 대한 유사도 비교를 활용한 발음 교육은 각 음소 별 점수 집계가 되지 않으므로, 세밀한 성능을 담보하기 어려운 구조입니다.

당사의 기술은 기존의 특징 분석 방법이 아닌 딥러닝 인공지능 기반의 훈련 모델을 활용하므로, 각 단어 및 문장의 자모음에 대한 발음 점수를 표시함으로써 사용자가 잘못 발음한 음소가 어떤 것인지에 대한 평가 정보를 제공할 수 있습니다. 이에 따라 피교육자가 어떤 발음이 잘못되었는지 직관적으로 확인하고 이를 수정하여 발음 능력을 향상시키는 데에 탁월한 시스템을 제공합니다.

본 시스템은 아래의 기술을 적용함으로써 높은 성능을 보장합니다.

딥러닝 기반의 강제 정렬 시스템은 특정 단어나 문장의 자모음 위치를 시간 단위로 세분하여 정리할 수 있는 기술로, 대규모 데이터를 통한 딥러닝 학습을 통해 높은 정확도로 자모음 단위를 구분할 수 있습니다. 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. 이를 기반으로 2021년에는 대화 시스템을 기반으로 한 AI 튜터 개발 진행이 추진되고 있습니다.