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원래 리뷰 (Review)라는 개념은 서평, 즉 서적물에 대한 평론에서 출발한 개념이다. 컴퓨터와 웹문서가 존재하지 않던 20세기까지 사람들이 소비하는 컨텐츠라는건 사실 서적, 음악, 미술 등이 주를 이뤄왔고, 특히 서적 리뷰는 다양한 장르 + 누구나 본인의 전문지식을 활용할 수 있다는 점에서 리뷰의 핵심이던 시절이었다. 현대 자본주의 사회에서는 한정된 자본으로 거의 무한대의 소비 대상이 존재하기에 우리는 항상 누군가의 리뷰를, 특히 써본사람의 반응이나 전문가의 평가를 갈구할 수 밖에 없는 세상에 살고 있다. 즉, 옛날 소비할 재화 자체가 희소하던 시절에는 리뷰라는건 그저 옆집 김아저씨가 쓰는 물건이라는 딱 그정도의 가치밖에 없었겠지만, 지금처럼 수많은 브랜드와 제품이 쏟아지는 현대사회에서 잘 작성된 하나의 리뷰의 가치는 그 어떤 마케팅 컨텐츠를 능가하고도 남는다.영화 본사람은 7만인데 리뷰 조회수만 27만이 나온 영화 리뷰계의 전설적인 리뷰였다. 리뷰의 파워는 어마어마하다.하지만, 이런 재화-리뷰 역전현상에 힘입어 수 많은 리뷰 컨텐츠가 쏟아지고, 브랜드들 역시 리뷰를 그들의 마케팅 컨텐츠로 활용하다 보니 이제는 리뷰 공해 현상이 벌어지고 있다. 리뷰 공해 현상은 보통 다음 두가지 영역으로 대표된다. 첫째, 브랜드의 마케팅 컨텐츠의 하나로서 활용됨으로써 발생되는 리뷰 공해이다. 네이버 파워블로거들의 리뷰는 이미 수 많은 PR대행사들의 원고료를 지급받으면서 작성되는 저급 낚시글로 전락한지 이미 오래이고 (그런데도 여기에 낚이는 사람들이 아직도 많다는게 나는 놀라울 뿐이다.), 옛날에는 이런 마케팅 공세의 성지였던 뽐뿌같은 커뮤니티들 조차 요즘은 아주 지능화된 방법으로 추천글을 조작하고 있다.하지만 리뷰 공해의 가장 핵심 역할을 담당하는건 바로 두번째 영역인 '취향이 빠진 리뷰'이다. 다시 20세기 이전까지 리뷰 컨텐츠의 세계가 어떻게 역할하고 있었는지 한번 조명해 보자. 그 당시 리뷰라는건 일단 자본력이 있어서 재화를 소비할 수 있는 특정 세력에게나 가능했던 이야기이기 때문에 나름의 전문지식과 교향을 갖추고 있던 귀족 집단이나 저널리스트들을 중심으로 생산되어 왔다. 특히 이 귀족 집단은 리뷰의 아주 핵심적인 역할을 담당해 왔는데 (물론 산업혁명 이후 부르주아 자본주의 이후에는 신문사/잡지사가 이 역할을 빼앗아 가긴 하지만), 그 이유는 귀족들 나름의 취미생활, 관심분야에 따라 그들의 취향이 반영된 리뷰 컨텐츠들이 식사자리에서의 만담으로, 누군가에게 보내는 편지에서 글로, 신문사의 인터뷰 등의 수 많은 채널로 자연스럽게 흘러나가던 시기였기 때문이다. 즉, 이들의 리뷰가 가치있었던 이유는 바로 '그들의 생활과 취향이 반영된 리뷰'가 태생적으로 가능했기 때문이다.귀족들이 본인의 취향이 담긴 제품에 대한 가십이 바로 제품 리뷰의 시작이라고 할 수 있다.언제나 처럼 서론이 좀 길었다. 이제 디에디트라는 새로운 리뷰 매거진에 대해 논해보고자 한다. 리뷰공해에 시달리는 요즘, 그리고 특히나 IT분야 리뷰들은 하나같이 이 제품의 기능이나 기술적 측면만 조명하는 요즘 이 리뷰 매거진은 철학적 배경에서 부터 리뷰의 기본중의 기본을 갈구하며 탄생하였다. 바로 '여자의 취향'이다. 이 '여자의 취향'과 접목된 디에디트의 리뷰는 항상 다음과 같은 기본 뼈대로 생산된다.'여자의 리뷰, 당신의 취향' 캐치프레이즈가 눈에 띄는 리뷰 미디어 디에디트1. 기술 그 자체가 아닌 여자의 시선으로 바라본 기술을 조명.디에디트의 모든 리뷰의 핵심은 이 IT제품이 (여성으로서) 내 삶과 어떤 연관성을 지니고 있는지에 대해 조명하는 것이다. 즉, 디에디트에서는 이 제품의 기술적 내용이 어떻고, 어떤 최신 기술이 사용되었는지에 대해서는 크게 관심을 기울이지 않는다. 아무리 시대를 앞서가는 기술이 사용되더라도 그게 내 삶에서 아무런 가치를 줄 수 없다면 리뷰의 대상으로서도 가치가 없기 때문이다. 대신, 실제 본인의 생활 속에 쓰여지는 기술만 콕콕 찝어서 리뷰한다. 예를들면 이런식이다. 얼마전 애플뮤직에 대한 리뷰의 일부분이다.주말엔 잠시 드라이브를 다녀왔다. 카플레이에서 바로 애플뮤직을 플레이했는데, 차에 타고 있는 세 사람의 음악 취향이 모두 달라 어떤 음악을 들어야 할지 잠시 고민했다. 그러다 재생목록 리스트에서 다양한 샘플을 발견했다. ‘우아한 저녁식사’, ‘여름을 테마로 한 팝’ 등 직관적인 제목 덕에 선택이 어렵지 않았다. 선곡도 좋았다. 돌아오는 길엔 ‘JYP의 추천리스트’를 들었는데, 박진영의 자기애를 실감할 수 있었다. 본인이 프로듀싱하거나 본인이 부른 노래가 자꾸 나와…애플 뮤직의 근간이 되는 플레이리스트 생성의 복잡한 알고리즘, 애플 에디터-프로듀서-음반기획사와의 전략적인 생태계에 대한 설명을 하는 대신 실제 그녀들의 드라이브에서 어떤 곡을 들어야 할지 몰라서 이미 차는 움직이고 있고 신나는 기분의 클라이막스를 이미 때리고 난 후에도 아직도 플레이리스트 선곡을 하지 못한 불쌍한 DJ의 폐해를 M브랜드의 제품에서 많이 겪어본 그녀들의 위트있는 리뷰이다.2. 키치감성이 느껴지는 태그라인과 펀치라인.디에디트 리뷰를 매번 기다리는 독자로서 개인적으로 이번에는 또 어떤 위트있는 태그라인을 걸어서 리뷰를 배포할지가 항상 기대된다. 그녀들의 리뷰에는 항상 키치스러움이 느껴지는 재미난 태그라인과 펀치라인이 가득하기 때문이다. 이 부분은 가장 인상적이었던 몇가지 예를 들어서 설명해 보겠다.인생도 노이즈 캔슬링이 되나요? - 소니의 노이즈 캔슬링 해드폰 리뷰이다.밀당은 모르는 iOS 10 - 이번 iOS 업뎃의 들어서 깨우기, 알림센터 개편등에서 느껴지는 적극적인 인터페이스를 표현한 헤드라인이다.이런 씨타입 - 뉴 맥북의 USB Type-C 포트가 초래한 수 많은 애로사항을 한마디로 위트있게 표현했다.애플에게, 난 음악은 잘 몰라 - 애플 뮤직의 고차원 음악 추천 알고리즘에 대한 표현이다.이런 헤드라인 외에도 각 리뷰에는 위트와 키치스러움이 물씬 풍기는 다양한 펀치라인들이 가득 들어있어서 디에디트의 리뷰글은 리뷰 이상의 소비 가치를 선사한다.3. 비비드하고 얕은 심도의 사진에서 서브컬쳐와 자유분방한 페르소나 전달.디에디트에서 가장 인상적인 부분이다. 보통 리뷰매거진들은 사실 컨셉 자체가 본인이 써본 제품을 소개하는 것이기 때문에 사진 자체에 대해서는 크게 신경 안쓰는 편이다 (물론 전통적인 오프라인 잡지가 아니라면 말이다). 하지만 디에디트의 모든 사진 컨텐츠는 그들 잡지의 페르소나를 최종적으로 완성하는 핵심 역할을 담당하고 있음을 한눈에 알 수 있다.위 주요 사진들에서 보다시피 대부분의 사진은 1/비비드한 컬러톤, 2/아웃포커싱의 아주 얕은 심도, 3/보일듯 말듯한 여성 피사체, 이 3가지 속성을 담고 있다. 이런 속성들이 뭔가 이 제품을 쓰는 사람은 20대의 자유분방하면서도 본인만의 개성이 뚜렷한 팝아트나 서브컬처, 다소 힙스터 스러움도 느껴지는 뚜렷한 페르소나를 충분히 전달해 주고 있다.향후 비즈니스 모델 전망디에디트는 기본적으로 리뷰매거진이기 때문에 아마도 주 수익원은 트래픽장사일 것 같다. 또한 직접 써본 제품을 리뷰하는게 모토인지라 제품협찬 정도를 넘어서는 광고성 리뷰는 아마도 지양하지 않을까 싶다. 하지만 우리 모두 돈을 벌어야 먹고 살기에, 내 개인적으로 디에디트에 어떤 사업모델들이 가능할지 한번 상상해 보았다 (아마 지금 하고 있는것도 분명 있을것이다).1. 컨텐츠 중심의 멀티 채널 미디어가장 기본적인건 아마도 버즈피드 방식의 미디어 수익채널을 구상중이지 않을까 싶다. 옛날에는 (물론 지금도 대다수가 이렇다..) 온라인 미디어들이 최대한 트래픽을 본인 사이트로 '낚아'서 거기에 각종 배너광고를 태워서 광고비를 먹는게 주 수익원이었으나, 버즈피드가 이를 완전 뒤엎어 버렸다. 버즈피드의 웹사이트는 배너광고 따위 있지도 않고, 컨텐츠를 버즈피드 웹사이트만으로 유통하지도 않는다. 버즈피드가 페이스북, 유투브, 웹사이트 등 멀티채널을 최대한 활용해서 각 채널별로 다양한 수익원을 발굴한 멀티 채널 미디어를 지향하고 있듯이 디에디트도 현재 운영중인 유투브, 페이스북, 인스타, 웹사이트, 브런치 등의 채널을 계속 확장하여 각 채널에 맞는 수익원을 찾음으로써 컨텐츠 사업을 할 수 있지 않나 생각한다. 특히나 컨텐츠의 경쟁력만 확보된다면, 요즘처럼 큐레이션 미디어가 넘쳐나는 시대에 컨텐츠 유통 수수료에 집중하는 것도 나쁘지 않은 사업모델이다.2. 리뷰 콜라보레이션 미디어아마도 현재 디에디트가 지향하는 핵심 영역이 아닐까 생각한다. 즉, 디에디트 팀의 까다로운 취향에 부합하는 제품군들만 선별해서 콜라보한 리뷰 컨텐츠를 생산하고 광고비를 받는 방식이다. 물론 소비자 입장에서 저게 광고라는걸 아는 순간 리뷰로서의 가치가 반감될 수 있는 리스크는 있지만, 이건 팬덤 층만 두텁게 형성된다면 충분히 극복 가능한 부분이다. 이미 이런 모델로 대박을 친 미디어들로 '리뷰왕 김리뷰'나 '반도의 흔한 애견샵 알바생'이라는 페북 페이지가 있다. 특히 리뷰왕 김리뷰는 토스, 지그재그, 모씨 등이 이미 거쳐갔을 정도로 콜라보가 아주 활발하게 진행되는 리뷰미디어고, 김리뷰가 리뷰하면 고정적으로 그 제품을 사용해주는 팬덤이 있을 정도라고 한다.3. 커머스와 어필리에이트 마케팅테크 가젯들을 판매하는 쇼핑몰은 대부분이 남성 위주의 제품구성 및 디스플레이를 이루고 있고, 타겟도 대부분 남성이다. 그런데 타겟이 남성이라고 스타일도 뭔가 남성스럽고 아재스러울 필요가 있을까, 오히려 디에디트처럼 뭔가 여성의 취향으로 추천해주는 셀렉트샵이 있다면 남성에게 더 큰 가치를 전달해 줄 수 있다. 따라서 이런 컨셉을 자연스럽게 연결시킨 독특한 IT 커머스 몰이나 큐레이션 몰 같은 사업모델이 가능하지 않을까 상상해 본다. 뭐, 쇼핑몰까진 아니더라도 어느정도 트래픽 쌓이면 리뷰한 브랜드와 제휴해서 쿠폰, 경품행사나 컨버젼에 대한 수익쉐어 같은 어필리에이트 마케팅도 가까운 시일내에 가능하지 않을까 싶다.4. 여성의 취향이 메인 컨셉인 구매력 있는 30-40대 라이프스타일 커머스2번에서 더 나아가서 아예 테크제품뿐 아니라 30-40대의 구매력 있고 뭔가 라이프스타일에서 차별화 욕구가 뚜렷한 남성들을 위한 큐레이션 커머스로 확장할 수도 있을것 같다. 실제로 디에이트 리뷰 대상 제품들이 IT제품 뿐 아니라 술, 아웃도어 등 라이프스타일 관련 다양한 제품군을 다루고 있기도 하다. 이런 라이프스타일 몰들이 대부분 제품을 구매하는 소비자의 시선에서 그들 취향에 맞는 맞춤형 큐레이션에 집중하고 있는 이 때, 아예 젊은 여성들이 '이런 제품을 사용하면 섹시해 보인다' 던지 '여자의 까다롭고 세련된 취향으로 선별된' 제품들을 큐레이션 해주는 30-40대 남성 타겟 커머스몰도 제법 가능성 있지 않나 생각한다.5. 스튜디오와 비디오 커머스디에디트의 컨텐츠는 글 뿐만 아니라 동영상 형태로도 유통된다. 특히 유투브 채널은 시작한지 얼마 안됐는데도 벌써 구독자수가 2,700명을 넘었다. 아프리카 TV에도 유통하는지는 잘 모르겠으나, 이렇게 여자들이 테크 제품에 대해 토크쇼를 진행하는 컨셉이 왠지 먹힐것도 같고, 이미 아프리카 TV에서 이런 컨셉으로 활동하는 BJ들이 제법 있는 걸로 알고 있다. 아예 전문 스튜디오를 구축해서 이런 테크톡 채널을 확장함으로써 유투브 광고수익, 별풍선, 제품제휴, 광고 등 다양한 수익원 창출이 가능하지 않을까 싶다. 또한, 이런 여성 전문 리뷰어를 양성해서 뭔가 스타 리뷰어를 탄생시키는 엔터테인먼트 사업모델도 가능하지 않을까 생각한다.온라인 리뷰미디어 시장에 '여자의 취향'이라는 독특한 컨셉으로 혜성처럼 등당한 디에디트. 아직 출시된지 반년도 채 안된 이 신생 미디어의 앞날이 매우 기대된다.디에디트 웹사이트 - http://the-edit.co.kr/디에디트 브런치 - https://brunch.co.kr/@theedit디에디트 페이스북 - https://www.facebook.com/page.theedit/글쓴이는 스팀헌트 (Steemhunt) 라는 스팀 블록체인 기반 제품 큐레이션 플랫폼의 Co-founder 및 디자이너 입니다. 비즈니스를 전공하고 대기업에서 기획자로 일하다가 스타트업을 창업하고 본업을 디자이너로 전향하게 되는 과정에서 경험한 다양한 고군분투기를 연재하고 있습니다.현재 운영중인 스팀헌트 (Steemhunt)는 전 세계 2,500개가 넘는 블록체인 기반 앱들 중에서 Top 10에 들어갈 정도로 전 세계 150개국 이상의 많은 유저들을 보유한 글로벌 디앱 (DApp - Decentralised Application) 입니다 (출처 - https://www.stateofthedapps.com/rankings).스팀헌트 웹사이트 바로가기

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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