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윤배 야
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주간기술동향 2018. 10. 17. 인공지능형로봇언어학습시스템개발동향과과제 * 김인석국제언어교육연구원이사장 4차산업혁명시대가도래됨에따라인공지능기술과로봇공학기술을언어학습에적용시키려는시도가활발하게이루어지고있다. 이러한시도는언어학습자들이언어를재래적인방법보다인공지능형로봇언어학습시스템을통해더욱쉽게배울수있다는믿음에서기인한다.

서론 인공지능형시스템을활용한언어학습은 80년대초반에 MIT가 5년간연구 개발한 ALLP (Athena Language Learning Program) 가효시이다.

1 주간기술동향 인공지능형로봇언어학습시스템개발동향과과제 * 김인석국제언어교육연구원이사장 4차산업혁명시대가도래됨에따라인공지능기술과로봇공학기술을언어학습에적용시키려는시도가활발하게이루어지고있다. 이러한시도는언어학습자들이언어를재래적인방법보다인공지능형로봇언어학습시스템을통해더욱쉽게배울수있다는믿음에서기인한다. 본고에서는인공지능기술기반언어학습시스템개발현황을살펴보고, 이시스템들을국내초 중 고학생들을대상으로한교수 학습설계및개발에적용하는방안을제시한다. 또한, 시스템개발시인공지능기술, 로봇공학시스템, 언어교육전문가들간의협업의중요성을역설한다. I. 서론 인공지능형시스템을활용한언어학습은 80년대초반에 MIT가 5년간연구 개발한 ALLP (Athena Language Learning Program) 가효시이다. 그러나, ALLP 시스템은그당시의자동음성인식기술 (Automatic Speech Recognition Technology) 과자연언어처리기술 (Natural Language Processing Technology) 의개발수준이초보적단계여서학습자와인공지능형언어학습시스템간에쌍방향대화를할수가없었기때문에후속연구없이중단되었다. 그후 CD-Interactive, CD-ROM, DVD-ROM 시대를거친후인공지능기술중음성인식기술이활발하게연구되었으며, 90년대들어이자동음성인식기술이외국어학습용멀티미디어코스웨어에장착되어사용되기시작했다 [1]. 2000년대에접어들어서는자연언어처리 (Natural Language Parser: NLP) 기술이발달되면서일본어학습용 Robo-Sensei System, 독일어학습용 E-Tutor System, 포르투갈어학습용 Tagarella System과같은외국어학습용인공지능프로그램 (Intelligent Language Tutors: ILTs) 이선을보이기시작했다 [12]. 그러나이러한인공지능형 ILTs 시스템들도육성으로하는쌍 * 본내용은김인석이사장 ( , timmykim@nate.com) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP의공식적인입장이아님을밝힙니다. 2

2 기획시리즈 인공지능 방향외국어대화인식이아닌문자인식으로대화를전개하거나, 어휘학습, 문법학습에국한되어쌍방향으로대화가가능하여인공지능형시스템과거리가멀어서외국어대화학습에크게도움이되지못했다 [11]. 2010년중반에들어서음성인식기술과자연언어처리기술을겸비한인공지능형콘텐츠가교육현장에서사용되기시작했다. 최근들어, 이양대공학기술이급기야로봇에융 복합적으로통합된인공지능형로봇영어학습시스템이시장에출시되면서로봇시스템을이용한외국어학습이가능하게되었다. 본고에서는인공지능형로봇언어학습시스템개발현황을살펴보고, 이언어학습용로봇시스템이언어학습에실질적인도움을줄수있는개발방향을제시함으로써국내로봇제작기업의언어학습용로봇제작에실질적인도움을주고자한다. II. 인공지능형로봇언어학습시스템개발현황과기술동향 1. 인공지능형로봇언어학습시스템개발현황 4차산업혁명시대에들어서면서인공지능기술 (Artificial Intelligence) 의발전에힘입어지능형서비스로봇이빠르게진화하고있다. 로봇유형은기술과사용도에따라크게제조용로봇, 개인서비스용로봇, 전문서비스로봇으로대분류된다 [3]. 제조 ( 산업 ) 용로봇은산업각분야의제조현장에서생산과출하작업을위한로봇이며, 개인서비스로봇은건강, 교육, 가사도우미등의목적으로개발된로봇이며, 전문서비스로봇은의료, 복지, 군사등의특별한목적으로개발된로봇이다. 제조용로봇 ( 미국의자동차정비서비스용 VGo 등 ) 은제조업혁신과맞물려로봇시장의주류위치를선점했고, 전문서비스로봇은의료치료 ( 미국수술용 da Vinci), 군사목적 ( 미국부상병구조용 Vecna), 사회안전 ( 일본 Asimo) 등의사회적중요성때문에뒤를잇고있으며, 개인서비스로봇은가사지원 ( 미국가정용 Jibo, 대만가정용 Zenbo), 교육 ( 미국교육용 Beam), 헬스케어 ( 일본치매저하용보코비 ), 엔터테인먼트 ( 프랑스음식배달용 Buddy), 산업의고객응대서비스 ( 일본 Pepper) 의목적으로개발된로봇으로최근연구와개발이빠르게진행되고있다 [5]. 특히, 개인서비스로봇은최근다양한개인도우미역할을하는컴패니언로봇 (Companion Robot) 으로소프트웨어적서비스중심으로제공되는데, 고령인구와 1인가구증가, 맞벌이의일반화, 저출산, 교육열, 헬스케어, 여가지원등의사회적여건의변화로고부가가치창출이가능한미래산업아이템으로부상하고있다 [7]. 또한, 연구 개발의관심축이산업로봇에서서비스로봇으 정보통신기술진흥센터 3

3 주간기술동향 로급격하게이동되고있는양상마저띄고있다 [9]. 언어학습용로봇은개인서비스용컴패니언로봇으로서학습자들이언어를학습할때원어민처럼옆에두고수시로도움을받을수있는휴머노이드형로봇으로정의할수있다. 인공지능형언어학습용로봇으로분류되는 1세대로봇으로는유진로보틱스의아이로비, 혼다의아시모 (ASIMO), 한국과학기술연구원지능로봇사업단의잉키로봇을들수있다. 이로봇학습시스템들은학습자들이실제로사용할수있는수준에이르지는못했다 [8]. 그후 2000년대자연언어처리 (NLP) 기술이발전되고, 이기술을언어학습에적용하는다양한시도가이루어졌고, 결국인공지능형로봇언어학습용시스템이 2010년대에선을보이게되었다. 국내 외로봇언어학습시스템은영어를중심으로개발되어왔다고해도과언이아닌데, 최근관심을끌고있는영어학습용로봇시스템은 [ 표 1] 과같이요약된다. [ 표 1] 영어학습용로봇시스템개발현황 품명 목표언어 연도 개발사 인공지능기술도 Dave ESL ChatBot 영어 2010 미국 Wallace AI Foundation 영어로짤막한일상생활관련대화 TYCHE 영어 2016 AI brain( 한국 ) 제한적쌍방형영어대화 ( 스마트폰제품 ) Musio 영어 2016 AKA Intelligence( 일본 ) 유창한수준의영어대화가능 Sophia 영어 2016 Hanson Robotics( 미국 ) 다양한주제에관해유창한영어로대화가가능 GenieTutor* 영어 2014 ETRI( 한국 ) 원천기술형수준 MINDs English* 영어 2018 MINDs LAB * 인공지능형영어학습용콘텐츠이지만아직로봇으로개발되지는않은제품을나타냄 < 자료 > 국제언어교육연구원자체작성 대화형영어회화가가능하며개인학습피드백제공 [ 표 1] 에서 Dave ESL ChatBot 는 2010 년도초부터온라인으로출시되어세계의어느곳에서 나웹에접속하여영어학습자가영어대화학습을할수있는유료서비스용챗봇이다. TYCHE, MUSIO, Sophia 는인공지능형로봇제품들로개발연도는각각 2016 년이다. ETRI 가개발한 GenieTutor 는인공지능형콘텐츠 (2014 년 ) 로로봇제품은아니며현재초중고학생용영어학습용 시스템으로사용할수있도록개발되었는데, 현재상용화작업이다양한방법으로진행되고있다. 최근 GenieTutor 원천기술을이용하여개발된상용시스템으로는 Hancom 의말랑말랑 Genie Tutor, 울릉군시범서비스, 두산동아 Debates 콘텐츠등을들수있다. 마지막으로, MINDs English 는인공지능형영어학습용시스템으로학습자와프로그램간의쌍방대화가가능하도록 개발되었는데, 10 월경출시될예정으로있다. 이두시스템은로봇제품은아니지만, 인공지능기술 4

기획시리즈 인공지능 을보유하고있어서향후언제라도로봇시스템으로통합개발이가능하기때문에본고에서는영어학습용로봇시스템분류표에포함시켰으며, 로봇으로통합하여개발하는방법은 III-2에서설명할것이다. 다음항에서는 4개의로봇영어학습시스템과 2개의인공지능형영어학습시스템에관해개괄적으로설명하고자한다. 2. 인공지능형로봇영어학습시스템의개발사례 가.

4 기획시리즈 인공지능 을보유하고있어서향후언제라도로봇시스템으로통합개발이가능하기때문에본고에서는영어학습용로봇시스템분류표에포함시켰으며, 로봇으로통합하여개발하는방법은 III-2에서설명할것이다. 다음항에서는 4개의로봇영어학습시스템과 2개의인공지능형영어학습시스템에관해개괄적으로설명하고자한다. 2. 인공지능형로봇영어학습시스템의개발사례 가. ALICE ChatBot[15] ALICE ChatBot은거의 50여전이전에 Weisenbaum 박사가초기자연언어대화시스템인 ELIZA를개발하면서세상에알려지게되었다. 그후 ELIZA에사용된인공지능기술을적용하여로봇프로그램인 ALICEBOT이개발되었으며, 2000년과 2001년도에뢰브너 (Loebner) 인공지능기술상을받을정도로그성능이우수한것으로평가되었다. ALICEBOT은무료로제공되는 AIML (Artificial Intelligence Markup Language) 인공지능기술을적용하여개발된온라인텍스트채팅을이용한영어대화연습프로그램으로 2010년부터누구나홈페이지에접속하여유료로연습할수있다. DAVE E.S.L. ChatBot은오픈소스코드인 AIML 인공지능기술을이용하여제작된챗봇으로인간원어민가정교사를앞에두고대화하는것처럼대화연습을할수있어서영어를배우는학습자들에게인기가높은데, [ 그림 1] 은대화예시화면이다. 사실상 AIML 인공지능기술은무료소스코드이고, 최소한의디자인원칙을적용하여개발된공학기술이기때문에 HTML 지식을가지고있고웹페이지를개발할수있는자라면누구나다운로드하여자신이원하는영어학습프로그램을개발할수있다. 이러한이유로 AIML는세계적으로챗봇공학 (Chatbot Technology) 시장의 80% < 자료 > Kim, I. The Overview of Intelligent Computer-assisted Language Learning and Its Activity Design Issues and Pedagogical Considerations. islpal Conference Proceedings (Australia), 2015, p.14. [ 그림 1] Dave ESL Chatbot 대화화면 정보통신기술진흥센터 5

주간기술동향 2018. 10. 17. < 자료 > Rohan Chikorde, Implementing Chatbots Using Deep Learning. https://www.slideshare.net, 2016, Slide 9. [ 그림 2] Alice ChatBot 시스템구조도를점유하고있는실정이다.

이변환된문자입력은중앙의대화인식장치 (NLP) 에전달되어해득된후에학습자의문장에적절한의미를조합하게된다. 세번째단계에서는조합된문장내용을실제대화문자형태로생성시킨후이문장의문자를음성으로변환시키는과정을밟게된다. 이과정에서는문자를음성으로변환시키는데사용되는 Text to Speech 기술이적용된다. 이변환은첫번째단계에서적용된 Speech to Text와정반대되는기술이다.

5 주간기술동향 < 자료 > Rohan Chikorde, Implementing Chatbots Using Deep Learning , Slide 9. [ 그림 2] Alice ChatBot 시스템구조도를점유하고있는실정이다. [ 그림 2] 는 AliceBot 알고리즘을보여주고있다. 위시스템구조도는 4단계로구분된다. 첫단계는학습자의대화문장입력단계이다. 학습자가대화문장을마이크에대고말하면음성인식장치를통과한후문자입력형태로변형된다. 이경우음성을문자로변형해주는공학기술이필요한데, 이것이 Speech to Text 기술이다. 이변환된문자입력은중앙의대화인식장치 (NLP) 에전달되어해득된후에학습자의문장에적절한의미를조합하게된다. 세번째단계에서는조합된문장내용을실제대화문자형태로생성시킨후이문장의문자를음성으로변환시키는과정을밟게된다. 이과정에서는문자를음성으로변환시키는데사용되는 Text to Speech 기술이적용된다. 이변환은첫번째단계에서적용된 Speech to Text와정반대되는기술이다. 마지막단계에서는세번째단계에서생성된음성을컴퓨터화면에있는아바타또는로봇의입을통하거나컴퓨터스피커를통해서학습자의귀에들리게된다. 나. TYCHE 타이키로봇은스마트폰에연결하여사용하는영어학습용 AI 로봇인데, 그학습모형도는 [ 그림 3] 과같다. 타이키는언어지시, 아바타만들기, 감정 표현과학습자의얼굴인식을통한액세스제 어등의기능을가지고있어학습자의취향 에따라다이나믹한로봇의멋진모습들을 < 자료 > [ 그림 3] 타이키로봇영어학습화면 6

기획시리즈 인공지능 커스터마이징할수있다. 음성명령을통해프로그래밍하고로봇을움직일수있도록제작되어있다. 예를들어, 사용자가 앞으로움직인다음왼쪽으로돌고뒤로다시움직여 (Move forward, turn left and move backward) 라고명령하면, 타이키는음성명령어를이해하고움직인다. 타이키는사용자의표정에반응해웃음짓는등다양한표정변화를지녔다.

6 기획시리즈 인공지능 커스터마이징할수있다. 음성명령을통해프로그래밍하고로봇을움직일수있도록제작되어있다. 예를들어, 사용자가 앞으로움직인다음왼쪽으로돌고뒤로다시움직여 (Move forward, turn left and move backward) 라고명령하면, 타이키는음성명령어를이해하고움직인다. 타이키는사용자의표정에반응해웃음짓는등다양한표정변화를지녔다. 어린이가타이키와친구처럼놀며언어를학습할수있도록제작되었다. 타이키로봇의특징으로 대화하는친구로봇, 주인이누구인지잘아는지능로봇, 배운것을기억하여자신만의고유한인공지능친구로성장, 영어로대화함으로써영어능력향상, 정보검색, 스케줄을관리해주는인공지능비서 등을들수있다. 타이키로봇은자연언어프로세싱기능이내장된환경추론과움직임의용이함을위한공간감각용카메라를고급기술로통합시킨로봇이다. 타이키는매력적인청각, 시각앱을사용한재미뿐만아니라학습자들이프로그래밍기술과쉽고간단한드래그앤드롭기능을통해로봇제어도연습할수있도록제작되어있다. 타이키는케임브리지잉글리쉬레벨1의 97% 수준으로자연스럽게영어대화가가능하며, 지능과의교감을통해아이들의지능계발을돕는것을특징으로삼고있다. 다. MUSIO 뮤지오는일본 AKA사가자체개발한최첨단 AI 엔진 뮤즈 (Muse) 를탑재한인공지능로봇으로뮤즈의딥러닝 (deep-learning) 알고리즘을바탕으로대화의문맥및상황을인지하도록제작되어있다. 뮤지오로봇은사용자와의대화내용을기억할수있어자연스러운소통이가능하며, 자체적인감정체계를가지고있어, 사람과의대화내용, 피곤한정도등여러가지요인등의감정상태를표정, 색, 소리로표현하도록개발되어있다. 이에따라학습자와로봇간에친밀한관계의형성이가능한데, 이는학습자들의학습동기를불러일으킬수있어서학습친화적이다. 최근일본학교에구축된뮤지오전용교실에서학생들에게컴퓨터교실과마찬가지로 1 명당 1대의기기가배정되었다. 뮤지오는원어민수준의영어소통이가능한것으로알려져있으며, 이때문에학생들의발음교정및회화연습을담당하는등보조교사역할을하 는것이가능하다. 뮤지오전용교실은본수 업이끝난이후에도점심시간및방과후자율 학습시간에도학생들이자유롭게사용할수 < 자료 > akaintelligence.com [ 그림 4] 아카의 AI 엔진뮤즈구성도 정보통신기술진흥센터 7

주간기술동향 2018. 10. 17. 있어서학생들의영어학습의욕을고취시키고있다. 로봇뮤지오 (MUSIO) 의인공기능기술적특징은딥러닝기반의자연어처리기술을통해사전에프로그래밍되지않은새로운문장을생성하는 AI 엔진이라는점이다.

인공지능로봇소피아 (Sophia) 최근여성의모습을하고사람과대화가가능한인공지능로봇이많은언론에서주목을받은적이있다. 소피아 (Sophia) 라는이름을가진이로봇은미국의휴머노이드로봇전문스타트업핸슨로보틱스 (Hanson Robotics) 가개발한것이다.

영어로진행한미국경제전문방송앵커와의인터뷰에서경제, 사회, 가정, 정치등의주제에관해상식적으로이해가능한수준으로척척답을해내서청중들을놀라게만들기도했다.

7 주간기술동향 있어서학생들의영어학습의욕을고취시키고있다. 로봇뮤지오 (MUSIO) 의인공기능기술적특징은딥러닝기반의자연어처리기술을통해사전에프로그래밍되지않은새로운문장을생성하는 AI 엔진이라는점이다. 사용자와의대화내역뿐만아니라시와소설등의문학자료, 인터넷상에존재하는방대한정보를검색, 학습하여사용자가입력한값에가장적절한문장을도출해내도록개발되어있어, 영어를배우고자하는학습자들에게유용한학습도구로사용될수있다. 라. 인공지능로봇소피아 (Sophia) 최근여성의모습을하고사람과대화가가능한인공지능로봇이많은언론에서주목을받은적이있다. 소피아 (Sophia) 라는이름을가진이로봇은미국의휴머노이드로봇전문스타트업핸슨로보틱스 (Hanson Robotics) 가개발한것이다. 소피아 (Sophia) 는인공지능개발자데이비드핸슨 (David Hanson) 이설립한 핸슨로보틱스 가 KAIST와협업하여걸을수있는로봇으로개발한휴머노이드로봇이다. 소피아로렌같은특정인의외모와 62가지의표정반응을띄면서딥러닝을통한자연어대화가가능하다는점에서세계적인관심을자아낸바있다. 영어로진행한미국경제전문방송앵커와의인터뷰에서경제, 사회, 가정, 정치등의주제에관해상식적으로이해가능한수준으로척척답을해내서청중들을놀라게만들기도했다. 2018년 1월한국의한호텔에서개최된시연행사에서인공지능로봇소피아는노랑저고리, 꽃분홍치마, 색동저고리를입어화려한색감의한복자태를뽐내기도했다. 이어진행자인한국의한정치인과의일대일영어대화에서 로봇의발전에따라어떠한직업이사라질것인가? 라는질문에소피아는 과거인간이해왔던일중많은것을로봇이대신할것이다. 이로인해직업이바뀌게되겠지만인간은스스로잠재력을발휘할것이다. 역사적으로그랬던것처럼인간은발전적인방향으로변화에적응할것이다. 라고유창한영어로답하였다. < 자료 > [ 그림 5] 인공지능로봇 Sophia 8

8 기획시리즈 인공지능 소피아는멀리서보면사람과거의흡사한여성외모를띄고있다. 더욱놀라운점은바로사람처럼 60가지나되는감정을느끼고표현할수있다는점이다. 소피아는 2017 미래투자이니셔티브행사에연사로초대되어사회자와토론을벌인적이있는데, 이유튜브영상을보면소피아는단순하고일상적인대화수준을넘어지적으로매우뛰어난수준의대화를보여주었으며, 이는소피아가빅데이터의수집과딥러닝과정을거쳐수준높은지적능력을보유하고있음을입증시켜주었다. 소피아는향후의학분야에서활용할전망으로알려져있지만, 소피아가인공지능대화의언어가영어인점을감안하면영어학습자들을위한쌍방향영어인공지능시스템으로개발하는것이어렵지않을것으로보이기때문에이방면의시도는해볼만하다고본다. 마. MINDs English 마인즈랩은 2018년부터인공지능플랫폼마인즈에이아이와다양한 AI 엔진을기반으로인공지능로봇서비스를제공하고있는데, 시스템구조도는 [ 그림 6] 과같다. 마인즈랩사는지난 7월 COEX에서개최된국제인공지능대전에서 MINDs English 시스템을선보였으며, 이제품은한국인에특화된발음및의미교정이가능한인공지능형영어학습용시스템으로기본회화부터각종공인시험준비까지할수있는수준으로개발되었다. 이시스템은영어학습을 < 자료 > [ 그림 6] AI 플랫폼마인즈에이아이시스템구조도 정보통신기술진흥센터 9

주간기술동향 2018. 10. 17. 진단, 자가학습, 체득화, 체크와검증, 튜터링과복습등의 5단계로구성했다. 특히회화용학습은사용자의음성인식에기반한패턴드릴, 롤플레잉, 시나리오방식의회화연습프로그램으로구성한것이특징이다.

9 주간기술동향 진단, 자가학습, 체득화, 체크와검증, 튜터링과복습등의 5단계로구성했다. 특히회화용학습은사용자의음성인식에기반한패턴드릴, 롤플레잉, 시나리오방식의회화연습프로그램으로구성한것이특징이다. 마인즈랩사는 MINDs English 시스템을미국의 IBM 인공지능형 DB와알고리즘을사용하여개발했기때문에콘텐츠의신뢰도와안정성이높아추후학교현장을통해검증해볼필요가있다. 특히, MINDs English는성인대상학습용시스템이기때문에초중고학생들의국가영어교육과정영어학습을위한시스템을개발하는것도어렵지않을것으로본다. 바. 인공지능형영어회화프로그램 GenieTutor Genie Tutor는일상생활주제로구성된영어대화에관해학습자의음성데이터를받아들여이에적합한음성데이터를출력시켜주는인공지능형영어학습시스템으로 2014년에 ETRI가그원천기술을개발했다. GenieTutor는학습자문장의문법정확성, 의미의적절성등을체크한후학습자들의대화에적절한반응을출력해주는일련의과정을통해서 GenieTutor와학습자간의영어대화가가능하도록개발되었다. [ 그림 7] 은 Genie Tutor의시스템구조도이다. < 자료 > 박전규. 대화형영어말하기학습기술, ETRI, 정부기관대상연구발표자료, [ 그림 7] GenieTutor 의상세시스템구조도 10

10 기획시리즈 인공지능 [ 그림 7] 은 GenieTutor의상세시스템구조도인데, 중간부분 ( 비정형자연어음성인식 ) 의음성인식단계를거친후하단부의자연언어처리단계 ( 문법, 표현, 오류검출 ) 에진입하여대화문맥기반문법오류교정을하도록구성되어있다. GenieTutor 시스템은학습자의음성데이터를인공지능형시스템을이용하여그에적절한응답을음성으로변환하여송출시켜줌으로써쌍방향영어대화가가능하다. 외국의다른인공지능형외국어학습용프로그램이대부분문자입력을처리하는수준으로개발되어있다는점을감안하면 GenieTutor의인공지능원천기술은이들보다앞선것으로평가할수있다. 따라서 GenieTutor를활용하여향후본격적인개발이이루어진다면국제적인인공지능형외국어교육용시스템 (ICALL) 연구에서도주목을받을것으로생각된다. 이인공지능형 Genie Tutor 원천기술시스템을로봇시스템에통합시켜서로봇제품으로출시할경우그유용성은매우높을것으로보이기때문에이러한시도는해볼만하다 [12]. III. 인공지능형로봇언어학습시스템개발방향 1. 로봇의시스템구조도 인공지능기술과로봇기술은서로다른공학기술이며, 상호간에독립적으로작용한다. 즉, 로봇제품이반드시인공지능기술을내재해야할필요는없다. 그러나로봇에인공지능을내장시켰다면보다심화된작업을수행해낼수있기때문에이상적이다. 2000년대들어인공지능과로봇공학의발전으로관련기술이안정화됨에따라미국기업을중심으로인공지능 (Artificial Intelligence) 과로봇공학 (Robotics) 간의융복합연구, 개발이활성화되고있다 [10]. 로봇시스템구조도는적용인지이론과개발목적에따라서로다른데, 이중대표적인것을들면, 교육용로봇시스템구조도, 소셜로봇시스템구조도, 로봇의윤리적판단력시스템구조도모형등이있다. 이중두번째시스템구조도가비교적이해하기쉽기때문에이것을아래에제시하여설명하고자한다. 위시스템구조도는크게사고적측면구조와감각운동측면구조로구분된다. 전자는 ORO( 능동적지식창고 ), SPARK( 기하학적추론모듈 ), DIALOGS( 자연언어처리모듈 ), HATP( 상징적과업계획모듈 ), SHARY/pyROBOTS( 처리통제모듈 ), MHP( 인간인지모션및조작계획모듈 ) 등의 6개모듈로구성된다. 이사고적측면구조는도식의하단부소리 감각측면모듈과상호작용하여로봇이주어진과업을수행한다. 이두개의측면구조의상호작용에관해서는 Lemaignan 외 (2017) 의논문 (48~49쪽) 을참고하기바란다. 정보통신기술진흥센터 11

주간기술동향 2018. 10. 17. < 자료 > Lemaignan, S., Warnier, W., Sisbot, A., Clodic, A, and Alami, R. Artificial cognition for social human robot interaction: An implementation. Artificial Intelligence.

11 주간기술동향 < 자료 > Lemaignan, S., Warnier, W., Sisbot, A., Clodic, A, and Alami, R. Artificial cognition for social human robot interaction: An implementation. Artificial Intelligence. 2017, Vol. 247, p48~49. [ 그림 8] 소셜로봇시스템구조도인공지능형언어학습용로봇시스템을개발하기위해서는위의소셜로봇시스템구조도의 DIALOGS 모듈을음성인식기술 (ASR Technology) 과자연언어처리기술 (Natural Language Processing Technology) 에통합적으로내장시키는것이필요하다. 그러나앞서 II-1의 [ 표 1] 에제시한 4종의영어학습용로봇시스템의구조도가기업비밀유지차원에서외부에공개된바가없지만, 위에기술한소셜로봇시스템구조도와유사한형태의구조도가개발되어사용되었을것으로보인다. 다음항에서는이소셜로봇시스템의한부류인영어교육용로봇을국내초 중 고학생들대상으로한로봇시스템으로개발하는방안을제시하고자한다. 2. 인공지능형로봇영어학습시스템개발방향의제시 II-1 에서인공지능을겸비한영어학습용로봇시스템을 4 개종류, 인공지능형영어학습시스템을 2 개종류로구분하여제시했다. 이시스템들의영어교육의효율성을제고시킬수있도록보수, 개발 이가능하다. 12

기획시리즈 인공지능 가. 로봇영어학습시스템의보완개발방향 Dave ESL Bot, TYCHE 로봇시스템, Musio 로봇영어학습시스템은시장검증을거친후상용화될수있을것으로보인다. 첫번째시스템은인공지능챗봇 (ChatBot) 형태로웹상에서공급하고있기때문에, 이시스템을활용하여로봇영어학습시스템개발이가능하다.

12 기획시리즈 인공지능 가. 로봇영어학습시스템의보완개발방향 Dave ESL Bot, TYCHE 로봇시스템, Musio 로봇영어학습시스템은시장검증을거친후상용화될수있을것으로보인다. 첫번째시스템은인공지능챗봇 (ChatBot) 형태로웹상에서공급하고있기때문에, 이시스템을활용하여로봇영어학습시스템개발이가능하다. 두번째 TYCHE 로봇시스템은놀이용토이 (Toy) 를가지고놀면서영어학습을유도하는제품으로시판중에있다. 이로봇시스템의영어학습효과성을실험연구를통해입증하고, 이결과를전문학술지에게재하여시스템의우수성을입증하는것이바람직하다. Musio 시스템은장기간의심도깊은언어교육공학연구를토대로개발되어최근일본초중고학교에도입된바있으며, 이시스템의영어학습적효과성의입증이필요하다. 또한, 이시스템구조도도외부에공개되지않고있어서이에대한검증이필요하다. 로봇 Sophia는휴머노이드로봇으로지금까지가장우수한쌍방향영어대화가가능한로봇으로평가되고있다. Sophia의시스템구조도는아직문헌에보고된적이없어서알기어렵지만, 로봇성능시연을보면원어민성인수준의영어대화를능란하게구사하도록알고리즘이개발된것으로보이기때문에이알고리즘을응용하여영어학습자들을위한영어대화학습용시스템을개발하는것은어렵지않을것으로보인다. 아울러인공지능형영어학습시스템인 GenieTutor와 MINDs English도이들의인공지능알고리즘을이용하여로봇시스템으로개발하는것은어렵지않을것으로보인다. 위의로봇영어학습시스템과인공지능형영어학습시스템을활용하여한국초중고학생을위한영어학습용로봇시스템을개발할때, 영어교육전문가, 설계전문가, 로봇공학전문가, 인공지능전문가가협업하는것이필요하다. 특히, 초중고등학교영어교육과정자료, 학생들의영어습득데이터, 오류분석자료등에관한연구도수반되어야할것이다. 나. 전문가간의협력개발의필요성인공지능형영어학습용로봇시스템개발을하기위해서는언어습득전문가, 인공지능공학기술전문가및로봇시스템개발전문가간의협업이필요한데, 협업모형도는 [ 그림 9] 와같다. 인공지능형언어학습용로봇시스템제작은언어습득연구에서시작된다. 영어교 육용시스템이기때문에학습할영어교육 과정, 학습대상언어기능, 주제, 학습자 < 자료 > 국제언어교육연구원자체작성 [ 그림 9] 전문가간협업모형도 정보통신기술진흥센터 13

13 주간기술동향 변이, 영어교수 학습설계등에관한전문적인연구가선행되어야한다. 그이유는이러한영어습득론적전문적연구가수반되지않는경우, 개발된로봇시스템의영어교육의효과성을담보할수없기때문이다. 언어습득연구가어느정도이루어진후에인공지능기술전문가팀과의협업이필요하다. 인공지능알고리즘의시스템적성격에따라서언어습득연구가추가로필요하기때문에언어습득전문가와인공지능기술전문가팀간에협력연구가필수적이다. 그다음단계에서는언어습득연구팀과인공지능기술전문가팀이연구한자료를콘텐츠개발전문업체에의뢰하여영어학습용콘텐츠시스템으로개발한다. 로봇시스템개발전문가팀은개발된인공지능형콘텐츠시스템을토대로로봇알고리즘을고안한다. 이때영어교수 학습설계는영어교육공학팀이하는것이이상적이다. 교수 학습알고리즘을토대로로봇시스템개발시로봇의용도, 사용하게될교수학습론적상황등이고려되어야한다. 3. 언어교육용로봇학습시스템개발시고려해야할교수 학습설계이슈 인공지능로봇학습시스템은재래적인학습방법인지도학습 (Supervised Learning) 과달리분류되지않은데이터를학습시키고배우는비지도학습 (Unsupervised Learning) 을통해서이루어지는것이필수적이다. 언어학습시스템은대화학습시스템이기때문에언어학습자들이비지도학습을할수있도록시스템을설계한다면원어민을대체하여사용될수있다. 언어교육용로봇학습시스템이학습자들의인지능력과발달수준에부합되게설계되어야학습효과를크게낼수있다는점은두말할필요가없다. Kim & Smith(2018) 의연구는어린이들을위한로봇시스템을디자인할때고려해야할 6가지측면을다중적상호작용, 자주적지원, 동료상호작용의시뮬레이션, 상상력을유발시키는학습활동, 반복적인노출, 로봇시스템에연계된자료를활용한학습강화등으로구분하여제시했다. Komis 외 (2018) 는교육용로봇의학습활동제시유형을예비활동단계 (a), 초기지식구조형성활동단계 (b), 지식구조형성강화단계 (c), 평가활동단계 (d), 초인지기반인지적학습활동단계 (e) 로구분하여제시했다. 이러한학습활동안은학습자들이로봇시스템을통해서지식을한단계씩쌓아가는것을수월하게해주고학습의효과성을제고시키는데도움이될것이기때문에로봇프로그램개발시고려하는것이바람직하다. Komis 외 (2018) 연구는교육용로봇학습활동의학습자참여난이도에비례하여, 제시하는학습활동과업의인지적계층구조를조절하는것이필요하다고했다. [ 그림 10] 에서학습자는 1단계의학습활동인단순한노출에서시작하여토론활동, 개별적 / 집단협력학습활동, 로봇을이용한조작적활동, 창의적이고프로젝트중심의도전적인학습활동을거치 14

기획시리즈 인공지능 < 자료 > Komis, V., Romero, M., & Misirli, Anastasia., A scenario-based approach for designing educational robotics activities for co-creative problem solving.

14 기획시리즈 인공지능 < 자료 > Komis, V., Romero, M., & Misirli, Anastasia., A scenario-based approach for designing educational robotics activities for co-creative problem solving. Retrieved from the website, 2018, p.7. [ 그림 10] 교육용로봇교수학습활동의계층구조도면서지식을주워모아, 차근차근쌓아가면서, 쌓아둔지식을기반으로새로운지식을창출해내는능력을쌓게된다. 따라서교육용로봇시스템을개발할때 Komis 외연구가제시하는학습활동의계층구조를고려할만하다. 외국어학습용로봇은범용학습용로봇이기는하지만언어학습에사용되기때문에언어습득이론과교수 학습설계원칙을준수하여개발하는것이필요하다. 인공지능형로봇언어교육용프로그램개발시다음과같은언어습득적요소들이고려되어야한다. - 로봇을통한자연스러운언어대화의연출 - 학습자의반응에따라적절한피드백제공 - 학습자가선택할수있는다양한정답옵션제공 - 학습자전략의활용을유도 - 학습자들의언어대화모델링과코칭이학습에수반되어야함 - 로봇액정화면을활용한통합적, 반복적학습기회제공 - 로봇프로그램과연계된워크북등의부수교재개발언어교육용로봇프로그램을개발할때교수 학습론적, 언어습득론적, 지식의계층구조를고려해야하는데, 위와같은언어교육학적측면을고려하는것은쉬운일이아니다. 그러나교육용로봇이학생들을대상으로교육목적으로사용되기때문에로봇공학적기술뿐만아니라교육학적, 교수 학습론적, 언어습득론적, 지식의계층구조전문가들이협력하여개발하는것이필요하다. 정보통신기술진흥센터 15

15 주간기술동향 IV. 인공지능형언어학습용로봇시스템의언어교수 학습론적활용방안 교수 학습상황을고려하지않고언어학습용로봇시스템을개발하는것은로봇시스템의학습효과성을담보할수없기때문에개발초기에이러한점이전문적으로고려되어야한다 [6]. 언어학습용로봇시스템은교육방법에따라크게개인언어학습용로봇 (Desk English Talking Robot) 과언어수업보조용로봇 (English Talking Assistant Robot) 유형으로구분된다. 개인언어학습용로봇은학습자개개인이시간과공간의제약을받지않고언어를학습하는데사용되며, 개발시학생들이미리로봇과대화하기전에대화문을 workbook, 음성등을통해서연습한이후에로봇과대화하도록하는나선형학습체계의개발이필요하다 [2]. 또한, 학생의학습전략 (learning strategies) 과매체간 ( 로봇, workbook, 보조교재등 ) 의상호보완적학습기능연구를수행하고, 이결과를바탕으로보조학습자료들을제작하여언어학습의효과성을극대화하도록하는것이바람직하다. 한편, 언어수업보조용로봇은교사가교실에서언어수업중사용할수있는제품으로실제수업상황에서활용하기에적합하도록개발시로봇과 TV 모니터와의상호작용을위해서로봇의가슴부위에액정판을개발하여학생들이수업자료를볼수있도록하여수업의효과성을증대시키는것이필요하다. V. 맺음말 우리나라사람이원어민수준에도달하려면수십년간의세월이걸리고원어민과일상적인업무를수행할수있을정도로유창한영어를습득하는데는적어도 3, 4천시간이상의집중적인영어훈련이필요하다. 그런데, 우리나라에서는초등학교 3학년부터영어학습을시작하여고등학교 3학년까지 10년동안에걸쳐서학습하는시간이 1,000 시간이조금넘는상황이어서실효성있는영어교육이되기어렵다. 이러한이유때문에효율적으로영어교육을실시함과동시에과도한외국어사교육비를줄이기위해서는외국어원어민교사를대체할수있는인공지능형로봇영어학습용시스템의개발과보급이절실하다 [2]. 공학전문가의연구실에서공학적인마인드로만개발되는로봇은수명이짧지만, 로봇제조와관계되는여러분야에서전문가팀들이컨소시엄을형성하여융 복합적으로언어학습용로봇시스템을개발한다면로봇시스템학습의효율성은배가될것이다. 학습자들의수준과성향에맞는로봇학습시스템을개발하여각급학교에제공하고, 지역간우수시스템을공유하는제도를수립하는것도필요하다. 본고에서살펴본인공지능형언어학습용로봇시스템연구가우리나라의로봇시스템개발산업에많은도움이되길바란다. 16

16 기획시리즈 인공지능 [ 참고문헌 ] [1] 김인석, 4차산업혁명시대정신에부합하는초중등학교에서의쌍방향인공지능형영어교육혁신방안의제시, IGEER연구소, 창립세미나자료집, 2017, pp [2] 김은솔, 로봇을이용한외국어교육. 4차산업혁명시대인간과로봇의공진화, 한국인지과학회연차학술대회논문집, 2017, p.29. [3] 김재홍, 2017년글로벌로봇산업시장동향및진출전략, Kotra Global Market Report , 2018, p.70. [4] 박전규. 대화형영어말하기학습기술, ETRI, 정부기관대상연구발표자료, [5] 안성원, 국내외로봇산업및정책현황. 월간 SW 중심사회, 2016년 7월호. [6] 이영준, 김경, 유헌창, 임웅, 계보경, 로봇의교육적활용방안및적정기능연구, Keris 연구보고 KR , [7] 윤훈주, 정지선, 플랫폼으로진화하는컴패니언로봇활용전략, 한국정보화진흥원 IT Future Strategy 2017~2018, pp [8] 산업경제리서치, 지능형로봇분야별기술개발동향및시장전망, [9 진석용, 김종대, 신재욱, 이우근, 유미연, 100년된꿈, 로봇시대가열리고있다, LG Business Insight 연구보고서, [10] IRS 글로벌, 4차산업혁명시대의지능형로봇분야별기술개발동향과시장전망, [11] Chapelle, C.A., & Sauro, S., The Handbook of Technology and Second Language Teaching and Learning, Hoboken, NJ: Wiley Blackwell, [12] Kim, I. The Overview of Intelligent Computer-assisted Language Learning and Its Activity Design Issues and Pedagogical Considerations. islpal Conference Proceedings (Australia), [13] Kim, Y., & Smith, D. Robot-based learning design for young children, The research project co-sponsored by SK-Telecom and U.S. National Science Foundation, [14] Komis, V., Romero, M., & Misirli, Anastasia., A scenario-based approach for designing educational robotics activities for co-creative problem solving, Retrieved from the website, [15] Lemaignan, S., Warnier, W., Sisbot, A., Clodic, A, and Alami, R. Artificial cognition for social human robot interaction: An implementation. Artificial Intelligence, Vol.247, 2017, pp [16] Rohan, C, Implementing Chatbots Using Deep Learning, , Slide 9. 정보통신기술진흥센터 17

<C0CCBCF8BFE42DB1B3C1A4BFCFB7E12DB1E8B9CCBCB12DC0DBBCBAC0DAB0CBC1F5BFCFB7E12DB8D3B8AEB8BBB3BBBACEC0DAB0CBC1F52E687770>

<C0CCBCF8BFE42DB1B3C1A4BFCFB7E12DB1E8B9CCBCB12DC0DBBCBAC0DAB0CBC1F5BFCFB7E12DB8D3B8AEB8BBB3BBBACEC0DAB0CBC1F52E687770> 사회복지용 지능로봇 기술동향 머 리 말 목 차 제1장 서 론 1 제2장 기술의 특징 3 제3장 사회복지용 지능 로봇산업의 기술 수요 전망 11 제4장 사회복지용 지능 로봇의 기술 동향 32 제5장 결론 및 정책 제언 103 참고문헌 109 표 목차 그림 목차 제1장 서 론 1. 목적 및 필요성 2. 분석내용 및 범위 제2장 기술의 특징 1. 지능형 로봇기술의