아키핀 "영어 교육 재밌어야 한다, 방법은 체험형 게임"

[IT동아 정연호 기자] 언어를 배우는 정도(正道)는 ‘체험’이라는 말이 있다. “영어를 배우고 싶다면 영미권 국가를, 중국어를 배우고 싶다면 중화권 국가를 가라” 흔히들 하는 말이다. 언어 교육을 목적으로 한 조기유학도 적지 않다. 다만, 조기유학 자체가 큰 효과가 없는데 비용만 많이 들어간다는 불만이 계속 나오는 상황이다. 조기유학생 수는 꾸준하게 감소하고 있는데 업계에선 이를 두고 “재정적인 문제도 있지만 현지 부적응의 문제가 크다”라는 말도 나온다. 어린 나이의 아이가 문화도 다르고 언어도 다른 미국에서 부모와 떨어진 채로 적응을 하는 건 쉽지 않은 일이다.

에듀테크 기업 아키핀(대표 지도현)이 한국의 부모를 대상으로 설문조사를 한 결과, 부모들은 부작용만 없다면 어린 자녀의 영어 공부 방법으로 가장 선호하는 게 체험학습(즉 조기유학)인 것으로 나타났다. 조기유학의 효과가 생각만큼 크지 않다는 비판이 우세한 상황이지만, 여전히 많은 부모에게 조기유학은 일종의 ‘로망’으로 남아있는 셈이다. 이에 게임 기반 체험형 영어 학습 ‘헬로루디’를 개발 중인 아키핀의 지도현 대표를 만나 체험형 영어 공부와 관련된 이야기를 나눠봤다.

“게임의 재미는 기억을 강화한다”.. 재밌는 영어 공부는 더 효과적

게임에서 가장 중요한 것은 ‘세계관’이다. 각각의 게임은 고유한 세계관이 있고, 이를 뒷받침하는 스토리가 IP(지적재산권)의 매력을 결정한다. 목표와 보상이란 피드백 루프(Feedback Loop)는 이용자가 세계관에 더 몰입할 수 있게 만드는 장치다. ‘게임이 가장 잘하는 것은 결국 체험을 제공하는 것이다’라는 판단하에 아키핀은 체험형 영어교육 게임 헬로루디를 개발하고 있다.

지 대표는 “뇌과학적으로 언어는 어릴수록 더 자연스럽게 학습할 수 있다. 체험을 통하면 우리가 소위 말하는 전두엽이 아닌 다양한 자극으로 언어를 익힐 수 있는데, 이를 통해 별도의 사고과정 없이 언어가 바로 튀어 나가는 실질적인 기능을 강화할 수 있다”고 말했다.

체험은 비단 아이의 언어 학습에만 유효한 방식은 아니다. 우리가 영어를 배우는 과정을 생각해보자. 책상에 앉아서 “I want to eat pizza”라는 문장을 계속 머릿속으로 암기하는 것보다, 현장에서 그 문장을 써보는 게 기억에 더 잘 남는다. 미국 여행 중 점심 메뉴를 고민하는 상황에서 친구에게 그 문장을 말했다면, 추후에 유사한 상황에서 복잡한 계산 없이도 그 문장이 바로 나올 확률이 높다. 사람의 기억은 감정에 따라 기억되는 정도가 달라진다. 이 과정에 감정적인 판단을 내리는 뇌의 ‘편도체’가 개입한다. 감정중추인 편도체는 기억중추인 해마에 영향을 주는데 이로 인해 감정을 동반한 경험과 주변 기억이 오랫동안 저장되는 것이다.

지도현 대표는 “아이들은 가상환경에서 긴장을 풀고 편하게 게임을 즐기면서 언어를 배울 수 있다”면서 “어린 아이일수록 놀이와 배움의 경계가 모호해진다. 헬로루디는 7~10살 아이에게 적합한 방식”이라고 설명했다. 헬로루디를 통해선 게임 속 NPC와 마이크를 통해 영어로 직접 대화를 하고, 여러 미션을 수행하면서 상황에 맞는 영어 문장, 단어, 문법을 학습할 수 있다. 게임엔 다양한 시나리오가 마련돼 있어서 아이가 흥미를 잃지 않고 새로운 상황에서 영어를 배울 수 있도록 했다. 게임적인 재미를 위해서 미션을 수행하면 아바타를 꾸밀 수 있는 보상도 제공된다.

NPC는 “내가 지금 기억이 안 나는데 다리가 4개 있는 동물이 뭐였더라?”라는 질문은 던져 아이가 해당 단어를 영어로 말하게 하거나, “지금 내가 급해서 그러는데 혹시 A에게 가서 부탁을 좀 해줄래?”라며 아이에게 미션을 준다. 이렇게 헬로루디의 전체 커리큘럼을 2년 정도로 잡았다.

헬로루디는 자연언어 처리 기술을 적용했기 때문에 이용자의 언어를 이해한다. ‘언어이해 기술’ 중 사람이 만든 텍스트 의미를 이해하고, 텍스트 정보를 추출 및 분류하며, 더 나아가 직접 텍스트를 생성하는 기술을 ‘자연언어 처리 (Natural Language Processing, 이하 NLP)’라고 한다. 챗봇 등의 질의응답 시스템, 기계 번역, 자동 통역, 문서 요약, 문서 분류 등 다양한 영역으로 확장될 수 있는 기술이다.

그래서, 이용자 모두에게 동일한 대화 선택지가 제공되는 게 아니라, 대화가 이용자 맞춤으로 진행된다. “무엇을 하고 싶니?”라는 질문이 나왔을 때 A/B/C 세 가지 선택지만 말할 수 있는 게 아니란 뜻이다. 아이의 모든 문장이 해당 질문에 적합한 답이 된다. NPC는 이용자의 말을 이해하고, 대답을 기반으로 대화를 이끌고 새로운 질문을 던진다. 이용자의 영어 실력을 고려해서 NPC 옆에는 물음표 버튼을 배치했는데, 이 버튼을 누르면 그 상황에 적합한 답변을 추천받게 된다.

이렇게 NPC와 이용자가 맥락에 맞춰 대화를 할 수 있는 이유는 두 가지다. 첫째, 게임이 시나리오 기반이기 때문에 아이의 답변을 전반적으로 예측할 수 있다. “오늘 무엇을 하고 싶니?”라는 질문에 아이들은 대부분 비슷한 답변을 한다. 이러한 답변 세트를 미리 인공지능에게 학습시켜 두면 아이의 답변을 NPC가 더 잘 이해할 수 있게 된다. 둘째, 대화의 내용이 데이터로 남기 때문이다. 아이가 “I want to go”라는 문장을 말하면서 목적지를 말하지 않더라도, NPC는 대화 데이터를 통해 “방금 전에 네가 A에 가고 싶다고 했는데 여기 가고 싶어 하는구나?”라는 답을 할 수 있다.

대화 중 아이의 문장을 자연스럽게 교정하는 기능도 있다. 아이가 불완전한 문장을 말할 때 “혹시 이런 말을 하려고 한 거니?”라면서 교정된 문장을 아이에게 들려준다. 아이에게 어떤 색을 좋아하는지 물었을 때 문장이 아닌 “Blue”라는 단어만 계속 말한다면 영어 실력이 발전할 수 없기 때문이다. 명확하지 않은 발음을 말할 경우엔 NPC가 좀 더 원어민에 가까운 발음을 반복해서 말해준다.

지 대표는 “음성 인식에서 글로벌하게 최고라고 평가받는 게 구글이다. 헬로루디는 아키핀이 타깃으로 하는 국내 집단을 대상으로는 구글보다 거의 2배 가까운 음성 인식률을 보였다”고 말했다. 구글은 타깃으로 하는 집단이 넓지만, 아키핀은 그 대상을 좁혔기 때문에 가능한 일이다. 즉, 한국의 7~8세 어린이를 대상으로 기술을 개발했기 때문에 이 대상에 한해서 음성 인식률이 높다는 것이다.

다만, 여전히 음성인식을 높이는 데 어려움은 있다. 말로 내뱉은 문장을 학습하기 위해선 데이터화, 즉 우선 텍스트로 변형을 해야 한다. 텍스트화된 데이터엔 문장을 분절하는 구두점이나 콤마가 표현되지 않는다. 어디서부터 어디까지가 한 문장인지 파악하기 어려운 것이다. 데이터 학습을 위한 라벨링도 걸림돌이다. 인공지능은 사람처럼 데이터를 직접 학습하지 못하기 때문에, 개는 ‘개’라고 사람이 일일이 답을 달아줘야 한다. 이를 데이터 라벨링이라고 한다. 데이터를 얼마나 ‘정확하고, 효율적으로’ 라벨링 할 수 있는지가 인공지능의 성능을 결정한다. 많은 기업이 데이터 라벨링을 위한 인력이 부족하다고 말한다.

“이제 시대가 바뀌었다”, 게임에 심리적 저항이 적은 부모들

아무리 유용하다는 설명이 있더라도 게임이 학습의 도구가 된다는 것에 부모들이 망설이진 않을까? 아이와 관련된 서비스와 상품의 마케팅 타깃은 보통 ‘부모’이다. 아무리 아이가 즐겁게 배울 수 있더라도 부모를 설득할 수 없다면 무용지물이다. 지 대표는 “현재 저학년의 부모들은 대부분 게임을 해왔던 세대들이다. 게임을 모르기 때문에 거부하는 세대는 아니다”라고 답했다. 게임도 유익하게 이용할 수 있다는 것을 이해한다는 뜻이다. 실제로 게임을 하면서 특정 지식을 얻게 되는 사례도 적지 않다. 실존역사를 기반으로 한 게임을 통해서 역사 지식이나 시대와 관련된 정보를 배우는 것처럼 말이다.

헬로루디는 올해 말 출시를 목표로 현재 CBT(클로즈드 베타 테스트)를 진행 중이다. 지 대표는 “내년 상반기까지는 헬로루디를 통해서 좋은 사례를 많이 만들고 부모들의 심리적인 저항 문제를 해결하고자 한다”며 계획을 밝혔다. 그는 “기존의 영어 학습은 영어 발음은 좋아지지만, 아이가 영어를 편하게 쓸 수 있는 레벨까지 가는 건 어려운 경우가 많았다”면서 “아이의 영어 기본기를 닦아주기를 원하는 부모에게 헬로루디가 도움이 될 것”이라고 했다.

글 / IT동아 정연호 (hoho@itdonga.com)