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예전에 지구의 100명이 살고있는 마을에 비교해서 뭐 61명은 아시아에 살고, 남자가 48명이고 등등 이해하기 쉽게 비교해놓은 표가 있었던 기억이 납니다. 곰곰히 생각해보면 뭐 마을까지 가지 않더라도 우리가 다니는 회사만 봐도 작은 지구촌이 아닐 수 없습니다. 물론 누군가에겐 거대폭풍이 매일 불어닥치는 목성같을 수도 있고 분위기가 살벌한 해왕성이나, "사직서 만지작 - 내일 말해야지 - 월급들어옴 - 일년만 채워보자" 를 반복하는 혜성같을 수도 있겠네요. 1인 기업은 이런느낌.....하아..회사와 지구촌엔 묘한 공통점이 있습니다. 사실 7명이든 70억이든 사람모여 있는 곳이 어디나 비슷비슷한 것 같습니다. 사람은 사회성과 본능의 균형을 간당간당하게 지키며 살아가는 존재니까요. 상반기공채 시즌이 다가왔습니다. 신입지원하시는 분들이나 심지어 경력이직하시는 분들도 입모아 얘기하는 건 항상 '사람' 입니다. 거긴 문화가 어때요? 분위기 어때요? 등등을 궁금해하고, 같이 일할 사람이 어떤 스타일인지 페북도 살펴보고 하는 등을 보면... 확실히 사람문제는 작은 부분이 아닙니다. 그래서 오늘은 가만히...밀싹쥬스를 마시며 생각을 해보았습니다. 지금까지 내가 있던 회사엔 어떤 사람들이 있었는가..하고 말이죠. 생각보다 매우 재미지더군요. 온갖 종류의 사람들이 참으로 다양하게도 적재적소에 잘 배치되어 있었던 것 같습니다. 창문 옆, 벽, 파티션 뒤, 화장실 앞, 문 앞, 부장님 옆자리 등등..각각의 포지션에 맞게 각각의 성향대로 존재하고 있었더라구요. 이번 글은 그냥 웃자고 쓰는 내용이 대부분이지만, 이제 갓 회사에 입사를 준비하시는 분들은 내가 앞으로 어떤 사람들을 만나게 될 지 가벼운 튜토리얼로 생각하셔도 무관할 듯 합니다. 단, 이번 글은 제 개인적 경험에 많이 의존한 글이니 만큼 이 범주에서 벗어난 더욱 다양하고 묘한 존재들이 많다는 것은 알아주셨으면 합니다. 지구는 우리의 상상 이상으로 매우 크고 많은 사람들을 담고 있으니까요.1. 일찍 출근하는 사람: 항상 일찍나와서 카누를 타먹고 책상정리를 합니다.2. 맨날 5분씩 늦는 사람: 신기하게 더도말고 덜도말고 5분 정도만 늦습니다. 아마 기상시간이 동일한 탓으로 보입니다. 지하철시간은 거의 일정하니까 5분 늦게 나를 회사로 데려다주는 바로 그 지하철을 타는 것이겠죠. 3. 맨날 1분 전에 오는 사람: 아까 윗분이 탄 지하철의 바로 앞차를 항상 타시는 분입니다.4. 기계식키보드 쓰는 사람: 타다다다타ㅏ다닫사다타다다삿타다다사다다타다다다다사사다닷. 그 날의 기분이나 일의 다급함을 청각적 정보로 전달해 주십니다. 5. 조용한 사람: 하루종일 아무말이 없습니다. 일만 열심히 합니다. 마우스도 무소음마우스... 6. 눈치스캐너: 출근하자마자 사무실 분위기와 팀장님 기분을 스륵 스캔하고 '어제 팀장님 술 많이 드셨대?' 를 물어보는 분입니다. 가끔 술자리에서 "하아, 진짜 내가 일일이 다 챙겨야 하니 너무 피곤하다.."라는 말도 합니다. 하지만 누가 딱히 챙겨달란 말을 하진 않았습니다. 7. 픽셀성애자: 이 분은 디자이너가 아닌데, 자꾸 픽셀이나 그리드 얘길 합니다. 심지어 나도 디자이너가 아닌데 자꾸 픽셀을 맞추라고 합니다. 옆에 있는 디자이너님은 절 아련한 눈빛으로 2초정도 쳐다봤습니다. 자꾸 픽셀픽셀 얘길 하는데...사실 생각해보면 아는 디자인지식이 그것밖에 없어서는 아닐지...하는 생각을 해봅니다.8. 과자창고: 두 번째 서랍에 항상 외국과자가 가득한 분이 있습니다. 물론 땅콩샌드나 그냥 캔디나, 눈을감자 등도 있습니다. 주로 이 분이 가지고 있는 아이템은 킷캣이나 로이스초콜렛, 3개월 정도 된 펑리수 같은 것들이 있습니다. 9. 정오의 현자: 회사 근방 500m지역의 맛집과 식당, 메뉴, 가격에 대한 정보가 풍부하고 다양한 시식으로 맛평가까지 내려주십니다. 특히 이런 분은 기상에 민감하신데 날씨에 따라 메뉴를 센스있게 결정해야 한다는 신념이 있습니다. 그러나 종종 더 높은 분의 전날 숙취나 당떨어짐 등으로 인해 현자의 말이 묵과되는 경우가 많습니다.10. 더 높은 분: 더 높은 분은 주로 점심을 결정하십니다.11. 그보다 낮은 분: 더 높은 분보다 조금 낮은 분은 점심 후 커피를 결정하십니다.12. 완벽한 일개미: 이 분은 뚠뚠 일을 하십니다. 뚠뚠. 그러나 거의 완벽을 추구합니다. 보고서의 표지와 폰트의 통일, 자간과 위계까지 챡챡 맞춰서 실수없이 일처리를 하려고 노력하시는 분입니다. 주로 안경을 쓰셨을 확률이 높습니다. 뚠뚠. 약간 워커홀릭느낌이 납니다. 13. 후드입은 사람: 꼭 후드입은 분들이 한 분씩 있습니다. 주로 개발자나 디자이너일 가능성이 높습니다. 특히 웹디나 퍼블리셔 분들은 매우 높은 확률로 후드를 입습니다.14. 욕먹는 사람: 욕도 먹는 사람이 항상 먹습니다. 특히 뭔가 미운털이 박히면 똑같이 실수를 해도 더 욕을 먹습니다. 그런데 원래 먹던 분은 좀 더 큰 성량과 다양한 표현이 가미된 욕을 먹는 경우가 있습니다. 저러면 안되는데..싶지만 어쩐지 다른 사원들도 그 분을 딱히 가까이 하려 하진 않는 듯 보입니다. 이런 건 좋지 않습니다. 15. 지박령: 저 분은 왜 집에 안가는 지 궁금합니다. 언제 집에 다녀왔는지도 모르겠습니다.16. 미스테리쇼퍼: 왜 회사컴퓨터로 옷을 사는 지 미스테리한 쇼퍼입니다. 딱히 구매를 하는 것 같진 않습니다. 그냥 보는 것에 의의를 두는 모양입니다. 요즘같은 벚꽃시즌이나 환절기 땐 더욱 스크롤과 알트+탭이 더욱 바빠집니다.17. 점심 안먹는 분: 높은 확률로 다이어트, 약복용중, 어제밤샜어, 피곤해, 잘래, 약속있어..등으로 점심을 안먹는 분이 계십니다. 저도 해봤는데 사실 진짜 이유는 좀 불편해서 입니다. 속도 그렇고 맘도 그렇고... 그리고 진짜 졸릴 때도 있구요.18. 은행가시는 분: 거의 점심을 먹고 나면 1,2명 정도가 은행이나 우체국에 다녀온다고 하십니다. 은행이 이토록 우리가 자주 이용하는 곳이었나 싶지만, 운영지원팀이나 등기발송 등의 업무가 있는 듯 합니다. 대부분 업무를 마치면 커피를 사옵니다. 사실 좀 혼자 있고 싶어서가 아닐까요.19. 병자: 대부분 미열이나, 비염, 안구건조, 위염, 피부트러블 등 다양한 증상과 지병을 보유하고 계십니다. 자주 병원과 약국에 가시고 반차와 연차등을 통해 충분한 휴식을 취합니다.20. 영웅: 뭐 크게 하는 것 같지도 않은데 챡챡 일을 잘해내는 능력자같은 분입니다. 이런 분이 많다면 좋겠지만 애석하게도 영웅은 그리 많지않습니다. 실제로 영웅이 있어도 난세가 아니라면 딱히 그 능력이 드러날 기회도 없구요. 원래 영웅은 위기상황에서 진가를 발휘합니다. 21. 제목학원수강생: 이 분은 다수의 짤과 개그력을 지니고 있습니다. 유쾌한 말발과 드립력으로 회식이나 식사시간을 재미있게 만들어줍니다. 종종 협업툴에도 짤을 올리곤 합니다. 대부분 네이버뿜이나 개드립.net에서 가져온 소스입니다.22. 엘사: 낯가림이 심한 분입니다. 높은 확률로 안경을 쓰고 계신데, 인사나 말을 잘 안받아주는 경향이 있습니다. 뭔가 날 보면 후다닥 지나가기도 하고 다른 분들하곤 말을 잘 하지만 나에겐 업무적인 이야기만 합니다. 이걸 보고'훗 날 보고 설레여서 제대로 눈도 못 마주치는 건가..이놈의 귀여움이란..'따위의 생각을 하면 안됩니다. 그냥 낯을 가리는 성향이거나 아니면 진심 싫은 것일 수도 있습니다.23. NPC: 뭔가 물어보면 필요없는 정보까지 상세히 잘 알려주십니다. 신입들에겐 단비같은 분입니다. 종종 커피나 담배타임, 비타500, 모닝커피 등으로 보상을 주기도 합니다.24. 팩트폭격기: 할 말은 반드시 하는 분입니다. 주로 팀장급과 논쟁을 벌이십니다. 정의로움이 가득하기도 하고, 합리적인 걸 중요하게 생각합니다. '아니, 상식적으로..' 라는 말을 즐겨 하십니다. 말의 속도가 빠르고 성량이 조수밉니다.25. 양손아이템: 고렙의 장비들이 많은 분입니다. 아이맥27인치와 부속품들, 팬쿨러와 아이패드프로, 아이펜슬, 접히는 노트북 등..신기방기하고 비싼 제품들이 가득합니다. 주로 이런 분들은 집에 전동킥보드 같은 게 있습니다.26. 리액션장인: 딱히 뭔 말을 하진 않는데, 웃음소리가 호탕한 분입니다. 파하하하하하하!!.. 27. 오띄꾸띄르: 단 하루를 출근해도 완벽한 패션센스를 뽐내는 분들입니다. 하지만 드문 것 같습니다. 대부분은 그 날 퇴근 후 뭔가 약속이 있을 경우엔 의복과 용모를 단정히하고 오는 것이 보통입니다. 하지만 어쩌다 꾸미고 오면 막 '오오오 약속있어? 애인생겼어?' 등의 시덥잖은 오지랍에 시달릴 수 있습니다. 다른회사 면접보러가요. 라고 대답해주도록 합시다.28. 정치인: 자꾸 라인만들고 다닙니다. 액티브능력으론 뒷다마까기와 '그렇지 않아?' 라고 동조끌어내기가 있습니다. 패시브능력으론 수근대기, 탕비실가기, 담배친구랑 옥상담배하기 등등이 있는데... 여느 정치인이 그러하듯 엮일 땐 조심해야 합니다.29. 엑셀장인: 물어볼 일이 많습니다. 주로 안경을 쓰고 계시고, 웃는 상에 단정한 옷을 즐겨입으십니다.30. 피피티장인: 왠만한 포토샵보다 더 괜찮은 결과물을 파워포인트로 만들어내는 미래형인재입니다. 주로 이 장인님은 집에 늦게 들어가십니다.31. 곧죽을몸: 뭐만 하면 힘들어죽겠다, 못해먹겠다, 졸려죽겠다, 배불러죽겠다, 허리아파죽겠다, 조용해죽겠다 등.. 모든 것에 생명을 걸고 생활하시는 치열한 분입니다. 좀 같이 힘빠지는 경향이 있습니다.32. 아니면말고: 의견을 던졌으면 끝까지 마무리를 지어야지, 이건 별로 맘에 안든다고 하면서 '그냥 뭐 제 의견은 그렇다고요~' 하고 치고 빠지는 분들도 있습니다. 회사를 아프가니스탄이나 베트남정도로 생각하시는 듯 합니다. 게릴라전술은 회사에선 딱히 좋지 않습니다.33. JTBC뉴스룸: 뭔가 모든 정보를 다 알고있는 듯한 분입니다. 누르면 바로바로 '아! 나 그거 알아.' 라고 튀어나오는데 그 정보가 또한 얕고 넓은 것이 놀랍습니다. 하지만 깊게 들어가면 별로 좋아하지 않습니다. 대부분 뉴스를 열심히 탐독하거나 페이스북에 여러 포스팅을 '저장함' 으로 보유하고 있는 분입니다.34. 제록스: 캐릭터 이름이 아닙니다. 복사기 장인입니다. 뭐 고장나면 다 고칩니다. 대부분은 타격과 뭔가열었다닫기 기술로 해결하지만, 종종 잘 쓰지 않는 기능, 내컴퓨터로 스캔이미지 전송하기나, 초기 프린터IP잡기 등등을 수행하실 수 있는 분입니다. 가끔 랜선이나 내선전화선 정리를 하실 수 있는 분도 있는데.. 회사 자리바꿀 때 이 분 없으면 큰일납니다.35. 사내연애: 본인들만 모르고 다 압니다. 가끔 비상계단 문에서 5초정도의 시간차이로 나올 때가 있습니다.36. 꼰대: 왜 이게 안나오나 하셨을 겁니다. 꼰대는 그 유형이 굉장히 넓습니다. 하나로 규정할 순 없지만, 큰 의미에선 지는 안하면서 나한테만 시키는 전가형 꼰대와, 자신의 왕년스토리나 신념, 가정사, 재미없는 성적농담을 좋아하는 스토리텔링형 꼰대가 있습니다. 음.. 둘 다 싫습니다.37. 인바운더: 전화 진짜 잘받는 분이 있습니다. 이게 쉬운 것 같죠? 결코 그렇지 않습니다. 저 콜센터에서 일할 때 그 콜연습하려고 10일 내내 같은 스크립트만 연습하고 그랬던거 생각해보면...전화도 훈련이 필요한 것 같습니다.38. 그건안되는 분: 대부분 어떤 요청을 하면 99%의 확률로 그건 안된다고 하시는 분입니다. 가끔 되는 일을 찾는 재미가 있으므로 어떤 것이 되는 것인지 도전해보도록 합시다.39. 카페인천사: 가끔 아침에 커피사오는 분입니다. 세상 고마움.40. 실수폭발자: 뭔가 쾌활하고 명랑하긴 한데 실수가 끊이지 않는 분입니다. 마무리가 잘 되지 않는 스타일이죠. 꼼꼼함은 지하창고에 인셉션팽이처럼 영원히 가둔 듯 합니다. 41번이 필요합니다.41. 나노옵저버: 이 분은 오탈자 하나, 띄어쓰기 하나, 디자인시안의 잘못 지정된 선굵기까지도 한 번에 알아챕니다. 숫자 틀린 건 물론이고, 서류도 순서대로 클리핑을 해놓으시는데 그 꼼꼼함이 가히 대단합니다. 하지만 본인은 자신이 그리 꼼꼼하다고 생각하고 있지 않습니다. 40번이 운영, 말발, 행동력이 있다면 나노옵저버와 팀을 이뤄 시너지를 발생시킬 수 있습니다. 실제로 경험해봤는데 굉장했습니다. 42. 노블레스: 이게 너와 나의 눈높이다! 를 시전하며 신입이나 팀원들은 범접하지도 못할 레퍼런스와 지식을 보유하신 분입니다. 방대한 경험과 전문용어들로 '이게 어려워?' '그거 체크했어?' 등등을 시전하십니다. 경우에 따라 좋을 수도 있고 악몽이 될 수도 있습니다.43. 상담전문가: 꼭 회사 근처 카페로 가서 일대일 면담을 하는 팀장님들이 있습니다. 말을 들어주고 달래고 어르고 등등을 합니다. 내담자는 주로 일을 잘하는 팀원일 가능성이 높습니다. 이 상담으로 뭔가가 해결되는 듯 하지만, 실제론 임시방편인 경우가 많습니다.44. 예비자유인: 곧 퇴사를 앞두고 있거나 고민중인 분도 꼭 있습니다. 이런 분은 2,3명이 항상 같이 다니는데 점심시간 이후 등등 '좋겠다.' '다른데 알아보니 어때?' 등등의 퇴사정보를 공유합니다. 실행이 이루어지면 격월로 퇴사가 쭉쭉 발생할 수 있습니다.45. FM조교: 에프엠은 이거야. 라고 꼭 찝어 알려줍니다. 에프엠을 중요하게 생각합니다. 반대는 당연히 가라신봉자가 있습니다. '대충해' '괜찮아' '그냥와' 등등을 시전합니다. 46. 선생님: 말투가 뭔가 가르치는 말투인 분이 있습니다. 주로 말끝에 '그지?' '예를 들어~' '이해돼?' 등등을 자주 씁니다.47. 딴지장인: 진지함과 엄격함으로 무장한 이들은 종종 농담이나 예능을 다큐나 시사프로그램으로 받아칩니다. 말이 길어지고 뭔가를 설명하려고 합니다. 가끔 노잼이란 소릴 들을 수 있습니다. '왜 저래, 이상해.' 라는 뒷말의 대상이 되기도 합니다. 하지만 이상한 게 아닙니다. 그냥 성향입니다.48. 개자식: 위 47개 유형과 전혀 무관하게 그냥 나랑 진짜 안맞는 사람입니다. 주로 퇴사의 큰 원인을 제공합니다.49. 혁신주의자: 뭔갈 항상 바꿔야 한다고 하는 분입니다. 종종 대표님이 혁신주의자일 경우 실무자들은 위험해집니다. 실무자가 혁신주의자일 경우엔 '쟤 또또또 저런다.' 란 소릴 듣기도 합니다. 변화와 현실 사이에서 적절히 협의할 수 있는 성숙된 문화가 자리잡았으면 좋겠습니다. 50. 마니또: 물론 회사는 일하는 곳이고 가좆같은 분위기를 지양하는 요즘이지만 그럼에도 불구하고 수호천사 한 명쯤은 존재하기 마련입니다. 단순히 말이 잘 통하고 일손이 잘 맞는 수준이 아니라, 진짜 친구처럼 소중한 존재가 되는 사람들 말이죠. 직장에서 친구만들지 말라고 하지만...그건 의지로 되는 문제가 아닙니다. 퇴사 후에도 사람 인연은 어찌될 지 모르는 거죠. 물론 절대 많지 않습니다. 1명? 정도면 성공이라고 봅니다. 격한 스압으로 여기까지 오신 분들에게 박수와 짝짝짝을 보냅니다. 정말 다양한 사람들이 우글우글한 곳이죠. 직장은 일을 위해 모인 곳이지만 사실 개개인의 사연과 성향은 모두 다릅니다. 목표가 같다고 해서 모두가 한 마음 한 뜻이란 얘긴 아니잖아요. 직무능력과 전문성은 물론 중요합니다. 하지만 회사에 들어갔다는 것의 의미는 단순한 직무역량 이상입니다. 내가 이만큼 똑똑하고 니들은 닝겐이다! 가 아니고.. 내가 가진 능력과 발톱을 너네들과 함께 나누고싶다! 라는 개념이랄까요.그러니 내 능력을 표현하고 전달하고 나누는 능력이 훠어어어얼씬 중요한 듯 합니다. 이제 상반기 공채가 한창 진행되고 있고, 어느덧 봄이 다가오고 있네요. 조만간 사무실이 굉장히 졸려질텐데, 모두들 벚꽃같은 인연들 잘 맺으며 행복하시길 바랍니다!!(잠깐..벚꽃은 짧고 아름답잖아?..)

제가 몸담고 있는 에듀테크 기업 바풀이 운영 중인 소셜러닝 애플리케이션 바로풀기에서 2016년 9월 6일 저녁 자동답변 기술이 탑재된 바로풀기를 버전 업데이트했습니다.‘자동답변’ 기술은 바풀 김영재 CTO를 포함한 3인 프로젝트 팀의 쾌거였는데요. 인프라와 한글엔진, 이미지처리엔진 개발은 김영재 CTO가, 바풀에 완전히 합류하기 전부터 자동답변 팀의 일원이 되어 수식엔진과 딥러닝 개발은 오형석 개발자가, 제대로 인식돼야 할 문제들을 선별하고 인식 결과를 평가하는 등 데이터품질검증은 바로풀기 수학 참고서를 직접 집필하기도 한 박태균 연구원이 맡아서 진행했습니다. 2년이라는 길다면 길고 짧다면 짧은 시간 끝에 바로풀기 자동답변 ver.1을 서비스에 배포하고 시연 영상을 바로풀기 페이스북에서 처음 공개했을 때 반응은 실로 뜨거웠습니다. (아직도 뜨겁습니다. 하하)바풀 페이스북 https://www.facebook.com/bapulmath/videos/1288610331158212/특히 관련 업계 종사자들의 뜨거운 관심과 과분한 찬사를 받았는데요. 도대체 자동답변이 뭔데? 질문 올리면 인공지능이 대답해줘? 아니면 사람을 수백 명쯤 고용해서 막 다 풀어줘? 궁금해하시는 분들을 위해, 아니 사실은 곁에서 인고의 시간을 지켜봤지만 사실 그들이 2년 동안 대체 뭘 한 건지 궁금했던 저(바풀 PR 담당잡니다) 자신의 궁금증 또한 해소하기 위해 김영재 CTO와 간단한 인터뷰를 진행했습니다. (스압 주의)Q. 우리가 개발 초기부터 ‘자동답변’이라고 불러왔지만, 실제로는 학생들이 찍어 올린 문제를 풀어서 자동으로 답변을 구해주는 기술은 아니다. ‘자동답변’을 한 마디로는 어떻게 정리해볼 수 있을까.기술적인 답을 원하느냐, 이해하기 쉽게 포장하기를 원하느냐.쉽게 말하자면, 딱 찍고 딱 올리면 (답이) 딱 나오는 거다. 기술적으로 최대한 간단하게 풀어보면, ‘학생이 질문 사진을 찍어 올리면 20여 단계를 거쳐서 사진 속 수식, 글자, 이미지를 인식하고 그 결과를 즉시 기존 바로풀기 답변이 있는 100만 개의 기존 DB에서 똑같은 질문을 찾아서 보여주는 기술’이다. 답변이 이미 달려 있으니까 똑같은 문제를 찾았다면 ‘자동답변’이 되는 거고, 똑같은 문제가 우리 DB에 아직 없거나 인식의 문제로 찾지 못했다면 유사한 문제를 찾아서 보여준다. 유사한 문제이므로 풀이를 보고 질문한 문제의 답을 구하는 데 힌트를 얻을 수 있을 것이다.Q. 듣기로는 이미지를 인식한 결괏값을 기존 DB와 비교해서 같은 걸 찾는 2~3단계 정도의 기술 같은데 20여 단계를 거친다니, 그중에 가장 중요한 과정이 뭔가.가장 핵심은 ‘수식과 평문’ 두 개를 온전히 인식하는 것이다. 예를 들어 방정식 문제에서 x라는 이미지가 인식됐다면 이건 수식일 수도 있지만 평문일 수도 있다. 이걸 수식으로 보고 결과를 찾을지, 평문으로 보고 결과를 찾을지를 결정하는 과정에서 검색 결과의 정확도가 좌우될 수 있기 때문이다. 지금까지 등장한 기술은 수식만 인식하거나, 평문만 인식하거나 둘 중 한 가지만 가능했지만 바로풀기 자동답변은 이 두 가지를 동시에 인식하여 구분해낼 수 있고 현재 이 기술을 갖고 있는 건 국내에서 바풀이 유일하다. 아마 전 세계적으로도 거의 없는 것으로 알고 있다. 전 세계적으로 드문 이유는 수식이 아닌 수학 문제를 인식하는 것이 공학자들이 해결해야 할 문제의 우선순위에서 높지 않았기 때문이기도 하다. 하지만 우리에게는 최우선이었다.Q. 수식과 평문을 구분해내는 게 그렇게 어려운 일인가.인식할 텍스트의 베이스라인(기준선) 때문이다. 평문 안에 수식이 들어가는 순간 기준선이 달라지는데 우리 팀은 처음부터 달라지는 상황을 가정하고 수식엔진을 설계했기 때문에 기존의 접근방식보다는 훨씬 더 수학 문제 인식에 최적화된 방식이었다고 본다.자동답변 과정Q. 자동답변 기능이 실 서비스에 적용된 지 2주 정도 됐다. 지금까지의 반응은?아직은 100% 똑같은 문제를 찾아내고 있지는 않다.(6:4 정도로 6개가 똑같은 질문, 4개가 유사한 질문) 2년 간의 노력이 드디어 공개된다고 생각하니 긴장이 되기도 했고 인식 품질과 속도에 대해서는 지금도 계속해서 개선 작업을 하고 있기 때문에 별다른 공지 없이 자동답변 기능을 앱에 추가했다.그런데도 2주 만에 2,800명의 이용자들이 7,000회 정도 자동답변 기능을 이용했고, 완전히 다른 문제인지(1점), 힌트가 되는 문제인지(2점), 완전히 같은 문제인지(3점)를 체크하도록 했더니 평점 평균이 2.41점 정도로 예상보다 높게 나왔다. 다만 개발 과정에서 충분히 많은 문제들을 실험해봤다고 생각했는데, 실제로는 훨씬 더 다양한 질문이 들어오고 있는 상황이다. 물론 질문 수준을 예측하지 못한 건 아니지만, 품질은 예상하지 못했기 때문에 인식할 수 있는 품질 수준을 더 올려야겠다는 생각이 들었다.Q. 품질 수준을 올리겠다는 얘기가 나온 김에, 그렇다면 지금 자동답변 팀이 머릿속에 그리고 있는 ‘자동답변’의 완성형은 어떤 모습인가?최종적인 그림은 물론 문제를 찍으면 완전히 똑같은 문제가 최우선으로 나오는 것이다. 그래서 지금 하고 있는 작업은 인식 결과가 빠르고 정확하게 나오도록 하는 것인데, 지금 처리 시간이 최저 사양 기준 4초 정도로, 앞으로 2초대로 줄이려고 한다.역시 OCR 기술을 이용하고 있는 바로단어장의 경우는 처리 속도가 1초 정도였는데, 영문보다는 수식이 들어간 이미지 인식이 더 오래 걸릴 수밖에 없지만 2.5초 정도를 목표로 하고 있다.Q. 빠르고 정확하게.. 원래 정확하게 하려면 오래 걸리고 빨리 하려면 정확도가 떨어질 수밖에 없는 것 아닌가.그래서 어렵다. 지금은 엔진이 수식엔진, 평문엔진, 이를 합치고 관장하는 통합엔진 등 3가지로 나눠져 있는데, 셋 사이의 통신도 느리고, 각각이 하는 일도 복잡하다. 노하우가 좀 더 쌓이고 패턴을 알아내면 각각의 시간도 줄어들고, 때로는 두 개의 엔진을 하나로 합치는 것도 가능해질 수 있다고 본다.앞으로도 질문과 답변은 끊임없이 쌓일 거고 우리 팀의 노하우 또한 축적될 테니 이걸 통해서 정확도를 높이면서도 속도는 줄여나가는 것이 목표다.Q. 바로풀기 페이스북을 비롯해 CEO, CTO의 페이스북에 자동답변 영상 론칭에 대한 소식이 올라갔을 때 대부분은 응원과 격려를 보냈지만, 일부에서는 학생들이 숙제 해결에 악용하는 게 아니냐는 우려의 목소리도 있었다. 자동답변을 만든 진짜 이유가 뭔가. 자동답변 기능이 완성되면 이제 바로풀기는 ‘특정 학생이 모르는 게 뭔지’를 알 수 있게 된다. Knowledge Tracing이 가능해지는 것이다. 모르는 문제를 계속 찍어 올리기만 해도 Knowledge Tracing이 가능하다.교육적 관점에서는, 이 기술만이 현재 우리나라 수학교육의 문제를 해결하는 첫 단추라고 생각한다. 현행 수학 교육은 한 학기에 1천 문제 넘는 유사문제 반복 풀이로 패턴 학습을 강요한다. 반복 풀이에 대한 관성과 노동집약적인 숙제 만으로 시간을 보내도록 하는 교육 문제를 해결하고 싶다.Q. Knowledge Tracing이라면 이미 다른 곳에서도 많이 구현해낸 기술이 아닌가.그게, 차이가 있다. 기존의 Knowledge Tracing은 제공하는 곳에서 설계한 방식대로 그들이 만든 문제를 풀어야만 파악이 가능했는데, 우리는 말 그대로 ‘노매드’다. ‘학습자가 모르는 문제’만 찍어 올리면, 많이 찍어 올릴수록, 우리는 자동으로 Knowledge Tracing이 가능하다.이렇게 해서 어떤 사람이 뭘 모르는지를 알게 되면 이를 활용하는 서비스를 만드는 파트너사에 제공할 수도 있고 우리가 직접 학습 곡선이나 학습 이력을 케어하고, 개별 맞춤 강의나 지도를 제공할 수도 있다.한 사람이 우리 서비스에 ‘모르는 문제’ 데이터를 많이 쌓을수록 학습자 본인보다 우리가 더 학습자의 수준을 잘 파악해 핀포인트 러닝을 제공해줄 수 있게 된다. “넌 인수분해를 해야 해.” -> “넌 이 사람이랑 공부해야 해.”를 통해 1:1 맞춤지도를 제공하는 바풀공부방으로 연계해줄 수 있다.바풀공부방은 처음부터 이런 생각에서 출발했다.첫 번째는, 바로풀기에서 서로 친해진 사람끼리 1:1로 수업할 수 있게 해주자.두 번째는, 바로풀기에서 가공된 데이터와 지식을 활용해 공부방에서 활용하게 해주자.Q. 서비스 출시 후 다양한 업계로부터 다양한 반응이 있었다. 기억에 남는 것들을 정리해본다면?자동답변이 ‘어떤 어떤 기술’로 구현된 것일 거라고 넘겨짚는 부분들이 있는데 그건 실제의 30% 정도도 되지 않는다. 글자 인식과 딥러닝을 썼을 거라고 많이들 추측하는데 틀린 것은 아니지만 그건 현재 우리 기술에서 없어도 될 만큼 중요하지 않은 요소다.또 ‘손으로 쓴 것도 인식해서 똑같은 문제를 찾아주냐?’고 많이들 묻는데 안 된다. 앞으로도 할 생각이 없다. 우리는 계산기를 만드는 것이 아니고 우리의 철학과도 맞지 않다.우리 기술의 핵심은 ‘문제에서 데이터를 뽑아내고(엔지니어링/인식), 그 문제를 이용하는 유저들로부터 지식 추적을 한다(지식 구축)’는 것이기 때문이다.Q. 앞에서도 잠깐 언급했지만 자동답변 기술이 완성되면 숙제 해결 도구로 전락해 오히려 학생들이 수학 공부를 제대로 하지 않을 것이라는 지적이 있었다.할 수 있는 지적이라고 본다. 자동답변이 되면 문제를 깊게 고민하고 풀지 않고 검색해서 답만 찾으려 할지도 모른다는 우려를 할 수 있다. 하지만 우리가 자동답변 기술을 개발하면서 고민하는 지점, 던지는 지점도 결국은 같은 것이다. 우리가 그리는 그림은 단순히 정답만 빠르게 주는 게 아니다. 우리는 오히려 이 기술을 통해 ‘선생님들의 역할’에 대해 질문을 던지고 요구를 하게 될 것이라고 생각한다. 특히 기존 학원들은 잘 팔리는 문제집을 교재로 선택해 숙제 많이 내주고 무조건 문제를 많이 풀게 하는 방식으로 지도해온 게 사실이다. 그간에는 숙제가 정말 도움되는 학습방법이라고 생각해서 숙제를 많이 내줬다기보다는, 한 선생님이 관리할 수 있는 학생수를 항상 넘겨왔기 때문에, 다수 학생을 관리하기 용이한 방식으로서 숙제를 택해왔다고 본다. 따라서 이런 것들을 자동답변이 대체해버린다면 학원에서는 더 이상 이런 방식의 수업을 할 수 없을 것이다.앞으로는 선생님들도 수학을 어떻게 가르쳐야 할지 고민하게 되고 역할까지 바꾸게 되지 않을까. 아이들이 특정한 문제에 대해 좀 더 깊이 고민하고 생각하면서 풀 수 있도록 지도하게 될 거라고 기대한다.Q. 처음부터 ‘자동답변’을 목적으로 연구와 개발이 시작됐기 때문에 ‘자동답변’이라고 부르고 있기는 하지만 2주 정도 테스트 기간을 거쳐보니, 검색 결과를 얻은 유저 중 82%가 답을 받았고 이중 완전히 같은 문제와 답을 결과로 받은 사람은 10명 중 6명. 아직 4명은 유사 문제를 통해 힌트만 얻어가고 있는 상황인데, 기대하는 수준의 ‘자동답변’은 언제쯤 가능할 것으로 보나.1년 내로 가능할 것으로 본다. 우리는 이에 관해서는 국내 최고의 팀임을 자부한다. 어차피 이 문제를 해결해야 한다고 생각하는 곳이 우리 외에는 거의 없기도 하다.Q. 현재는 수학만 가능하다. 다른 과목에도 적용할 계획이 있나.물론이다. 다른 과목에도 적용한다면 다음은 영어, 한국사 순이 될 것 같다. 영어의 경우 이미 ‘바로단어장’으로 검증과 준비가 돼 있고 영어가 인식이 더 쉽기도 하다. 다음으로 한국사를 생각하는 이유는, 한국사 학습자들의 욕구가 유사문제를 반복해서 풀어야 할 필요가 많기 때문이다. 공부 방식 자체가 많은 문제를 풀고, 단 한 문제의 결과에 따라서 당락이 오락가락하기 때문에 검정시험이나 공무원을 준비하는 수험생에게 우리가 실질적인 도움을 줄 수 있을 것 같다.Q. 마지막으로 하고 싶은 말이 있다면예전에 구글이 도서관 정보를 모두 DB화 했을 때도 논란은 있었지만 결과적으로는 모든 사람이 양질의 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 한 것이었고 그 기술 자체가 잘못된 건 아니라는 데 어느 정도 합의를 이루었다고 본다. 파장을 일으킨 건 기술 그 자체이고 그걸 앞으로 어떻게 활용할지 기술 등장 이후의 흐름을 어떻게 만들어 가느냐가 우리의 몫이다.바풀이 하려는 게 ‘유저’에겐 Knowledge Tracing을 돕는 것이고, ‘찍어 올린 문제들’에게는 메타 콘셉트 데이터를 구축하는 것이다. 메타 콘셉트 데이터를 구축하면, 문제 하나가 갖고 있는 여러 가지 개념들을 묶어주고 분류할 수 있게 되는데, 특히 유저가 직접 참여해서 만드는 참여형 메타 콘셉트로는 새로운 콘텐츠를 기획하는 데 무척 유용하다.앞으로도 우리는 이런 식으로 교육 방식이나 철학에 대해 끊임없이 질문하고 변화시키고 또 변화된 교육 방식에 우리의 기술과 노하우를 전달하려고 한다.사실 현재로서 제일 뿌듯한 것은, 그 밑에 깔린 기술이 얼마나 복잡한 것이든 관계없이 유저들이 보는 화면에는 귀여운 부엉이가 뛰어놀고 있다는 것이다(문제 검색에 걸리는 3초 정도의 시간 동안 바로풀기의 캐릭터인 부엉이 ’바로'가 날갯짓을 하는 애니메이션이 나온다) 설득력 있고 친절한 기술, 하나의 인격체 같은 기술을 만들겠다는 것이 가장 중요하게 생각했던 부분이고 그래서 이렇게 부엉이를 매개로 유저와 만난다는 것이 솔직히 가장 기분 좋다. 구글에서는 비둘기가 검색 결과를 찾아준다면 우리는 부엉이가 풀이와 답변을 다 찾아준다.이용자들끼리 ‘와 신기하다. 이거 어떻게 하는 거야?’ ‘부엉이가 해준대.’라고 대화하는 장면을 상상하면 흐뭇하다.그렇습니다. 정말 부엉이가 찾아주는 거예요. #둠칫두둠칫바로가 수학문제 풀이와 답을 바로 찾아드립니다#바풀 #솔루션 #바로 #에듀테크 #인사이트 #기획 #인사이트 #서비스소개 #서비스

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