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[경제] ICT 게재 일자 : 2019년 11월 12일(火)
토익 스타강사된 ‘AI튜터’… “틀릴 문제 콕 짚어줍니다”
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▲  뤼이드는 토익 응시자가 짧은 시간에 고득점을 올릴 수 있도록 인공지능(AI)을 통해 틀리는 문제유형을 분석, 최적화 학습 과정을 설계해 주는 딥러닝 알고리즘으로 주목받고 있다. 현재 실력으로 득점 가능한 점수를 보여주는 화면의 모습(오른쪽). 뤼이드 제공

‘에듀테크’ 벤처 1호 장영준 뤼이드 대표

2014년 1000만원으로 창업
‘산타토익’ 1년만에 100만명
日선 5일만에 앱 매출 1위에

문제풀이 시간·오답 유형 등
AI가 수강자 학습패턴 분석
최적방법으로 성적향상 도와


서울 강남구 테헤란로에 있는 한 건물 10층에 들어서면 2014년 설립된 국내 1호 딥러닝 기반의 교육 인공지능(AI) 스타트업인 뤼이드를 만나볼 수 있다. 커다란 검은색 플래카드에 흰 글씨로 ‘Riiid! 우리는 분명, 위대한 역사로 기록될 것이다’라고 쓴 캐치프레이즈가 인상적이다. 뤼이드는 ‘산타 인사이드(Santa Inside)’로 이름 붙인 AI 엔진을 탑재한 ‘산타토익’을 한국과 일본에 출시해 국내에서 11개월 만에 100만 유저를 돌파했다.

일본에서도 유료 출시 5일 만에 안드로이드앱 교육부문 매출 1위를 기록했다. 학생이 스마트폰으로 AI 튜터와 일대일로 문제를 풀면 걸린 시간, 먼저 선택한 문항, 틀린 오답 패턴 등을 분석해 최단 시간 내 성적 상승이 가능한 학습 동선을 짜준다. 지난 10월에는 미국 ‘교육 기술 인사이트(Education Technology Insights)’가 뽑은 아시아·태평양 10대 에듀테크 스타트업 중 하나로 선정돼 커버스토리를 장식했다. 국내 최초로 영어 교육에 기계학습을 도입해 선풍을 일으킨 교육 인공지능(Edutech) 1호 벤처 뤼이드의 장영준(사진) 대표를 만나 교육사업에 몸을 담게 된 배경과 향후 계획을 들었다.

―왜 교육인가.

“학교 졸업 후 메릴린치보다는 실리콘밸리행을 택했다. 1년간 창업 경험을 쌓았지만, 빈털터리, 정말 주머니가 0원이 됐다. 하지만 그 상태에서도 교육에 AI를 접목한 사업을 한국에서 해야겠다고 마음먹었다. 한국에서 기술 기반의 회사를 만들고 싶었다. 왜 한국이냐? 의학, 금융 산업 데이터는 이미 상당량 구축돼 있으나 교육 데이터는 없기 때문이다. 우리가 만들어야 했다. 데이터를 모을 수 있는 동네가 어디일까, 생각해보면 정답이 나온다. 교육열이 높고 문제 풀이도 많이 한다. 미국은 사업 기회 측면에선 오히려 약하다. 중산층이 연간 수입의 40%를 자녀 교육에 투자하는 나라가 아니다. 수요가 크지 않다. 또 외국인이 창업하기 만만한 곳도 아니다. 이런 의미에서 아시아 시장이 낫고, 그중에서도 한국이라고 생각했다.”

그가 귀국해 보니 한국 교육시장의 헤게모니는 오프라인 매체에서 갖고 있었다. 전통적인 종이 학습지를 배포하는 출판사, 명강사를 앞세운 전문학원, 인터넷 강의였다. 데이터를 앞세운 머신러닝, 딥러닝 기반의 디지털 플랫폼 시장이 비어 있는 게 보였다.

―토익에 승부를 걸었는데.

“사실 우리 딥러닝 기술은 도메인이 한정되지 않고 범용성과 확장성이 있어 과목이 한국사냐 토익이냐는 중요치 않다. 과외 선생님 같은 영역 전문가도 필요 없다. 많은 교육 아이템 중 토익 시험을 첫 상용화 서비스 대상으로 출발한 이유는 세 가지다. 첫째, 시장 볼륨이 크다. 수능은 연간 60만 명, 토익은 200만 명으로 우리나라에서 가장 큰 교육시장이다. 둘째, 문제집·학원·인터넷 강의 3대 전통 공부 방식의 관성이 뿌리 깊은 시장이다. 저는 AI 튜터가 보완재 아닌 대체재가 되길 원했다. ‘학원 가는 대신 이걸 들어 봐, 우리가 성적 올려줄게’다. 고객에게 실제 성적을 올려주는 결과, 학습 효과를 보여주는 것도 중요했지만, 이걸로 돈을 벌 수 있다는 사실을 투자자에게 알려야 했다. 셋째, 구매 결정권자와 실사용자가 일치하는 시장이다. 학부모가 사주면 안 되고 학생이 직접 사야 한다. 토익은 구매 가격만 맞춰 준다면 대학생, 직장인이 직접 선택할 수 있는 교육시장이다.”

―왜 인공지능인가.

“교육에 정보기술(IT)을 접목하는 에듀테크 벤처들은 대부분 규칙 기반(rule-based) 적응 학습(Adaptive Learning) 방식을 채택하고 있다. 이와 달리 우리는 콘텐츠와 데이터를 AI가 스스로 학습해 학생의 학습 패턴을 분석하고, 최고의 점수 향상을 위한 최적의 학습 경로를 일대일 맞춤형으로 제공한다. 도메인 지식이 필요 없는 딥러닝 기술은 다른 분야로 확장이 쉬워 다른 객관식 시험(Test-Prep)에도 적용할 수 있다. 이미 토익 말고 미국의 대학입학자격시험(SAT) 시장에 진출해 베트남에서 서비스 중이며 내년에는 유료화를 앞두고 있다.”

노성열 기자 nosr@munhwa.com
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