친애하는 회원님들, 안녕하세요! 🙂

요즘 매일 달리시며 열정적으로 글을 올려주시는 어떤 매니저님의 모습을 보게 되었습니다. 그 모습을 보며, 조용히 홀로 배움을 탐구하고 연구하는 것을 즐기는 저 역시 그동안 쉼 없이 ‘정신적인 마라톤’을 달려왔다는 생각이 들었습니다.

그래서 오늘은 다음과 같은 세 가지 이유로 조금 긴 이야기를 나누어볼까 합니다.

1. 1. 회원님들께 영어 학습에 대한 작은 영감과 동기부여를 드리기 위해
2. 2. 제가 현재 진행 및 기획 중인 민트영어의 프로젝트들을 전반적으로 정리하여 공유하기 위해
3. 3. 사내 임직원분들께도 테스트 데이터와 기술적 취지를 설명하는 과정을 갈음하기 위해

[5년 간의 학습 마라톤 🏃‍♂️]

저는 AI가 대중적으로 뜨거워지기 직전인 2020년 중후반부터 인공지능에 관심을 갖기 시작했습니다. 간단한 버티컬AI 모델을 직접 만들어 보며 이 기술의 매력에 푹 빠지게 되었죠.

처음 몇 달은 당시 유행하던 '텐서플로우(TensorFlow)'라는 프레임워크를 공부했습니다. 데이터를 넣고 신경망 구조를 짜서 훈련시키면 꽤 높은 정확도로 결과를 추론해 내는 모델을 만들 수 있었습니다. 하지만 정확히 어떤 수학적 원리와 계산을 통해 작동하는지 모르는 제 자신을 발견하게 되었습니다. ‘이대로는 성장의 한계가 명확하겠다’는 위기감이 들었고, 기왕 하는 거 기초부터 착실히 다지자는 결심으로 OSSU (Open Source Society University) Data Science 과정 독학을 시작했습니다.

(OSSU: 전 세계 사람들이 정규 대학 과정의 컴퓨터 공학 및 데이터 사이언스 커리큘럼을 독학할 수 있도록 구성해 놓은 오픈소스 학습 커리큘럼입니다.)

다음은 제가 5년간 이수한 데이터 사이언스 트랙의 과목들과 학습 기간입니다.

2021년 5월 26일 첫 강의를 시작으로, 얼마 전인 2026년 8월 5일에 마지막 강좌를 수료하기까지 장장 5년 2개월이 걸린 발자취입니다. 표 하나로 정리하고 나니 감회가 참 새롭습니다.

빠르게 진도를 나가는 분들은 전체 과정을 1년 내에 완료하기도 합니다. 하지만 저는 직장인이다 보니 새벽에 기상해 2~3시간의 학습 시간을 확보하는 것이 최선이었습니다. 중간중간 학습을 잠시 중단하고 해당 시점까지 배운 지식을 실무에 적용해 보느라 특허 신청 자료를 2건 준비하고, 실제 작동하는 모델을 개발하여 테스트하는 시간도 가졌습니다. (다행히 2건 모두 승인되는 기쁨도 누렸습니다!)

포기하고 싶거나 번아웃이 온 순간도 많았습니다. 하지만 매일 비슷한 시간에 책상에 앉아 공부하는 '습관'을 들이니, 어느새 별생각 없이 숨 쉬듯 공부를 하고 있는 저를 발견하게 되더군요. 우리 회원님들께서도 영어 학습의 모멘텀이, 작은 슬럼프쯤은 가볍게 이겨낼 수 있는 강력한 원동력이 되기를 진심으로 응원합니다!

[어느덧 일상의 일부가 되어버린 AI, 그리고 민트영어의 변화 🚀]

회원님들께서도 이제 AI를 친숙하게 활용하고 계실 텐데요. 인공지능 기술의 적극적인 도입으로 민트영어가 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 어떤 혁신적인 프로젝트들이 준비되고 있는지 소개해 드리고자 합니다.

1. 필리핀 교육센터 운영의 고도화

필리핀 센터의 규칙적이고 반복적인 업무들은 현재 AI와 RPA(업무자동화 프로세스)를 통해 빠르게 대체되고 있습니다. 과거 120명 규모였던 어드민 직원 수가 현재 50명 이하로 효율화되었음에도 불구하고, 누락되는 업무는 오히려 줄고 관리의 범위는 넓어졌습니다. 다만, 단순 반복 업무가 자동화되다 보니, 이제 인간(직원)이 처리해야 할 영역은 훨씬 더 복잡하고 고도의 사고를 요하는 업무들로 재편되고 있습니다. AI가 시스템 깊숙이 자리 잡을수록, 역설적으로 직원들에게는 더 높은 수준의 인지 능력과 전문성이 요구되는 미래 업무 환경을 실감하고 있습니다. 저 역시 이 점을 깊이 인지하고, 직원들이 과도한 인지적 부담으로 번아웃되지 않도록 세심하게 관리하려 노력 중입니다.

2. 교육 콘텐츠 개발

교육 개발 업무에도 AI를 적극 통합(Integration)하여, 'AI-휴먼 교육전문가 협업 체계'를 운영하고 있습니다. 버튼 한 번으로 완성되는 공장형 대량 생산 방식은 지양합니다. AI는 1차적인 텍스트 및 미디어 기본 자료를 초안 형태로 빠르게 생성하는 데 활용되며, 이후 인간 전문가(Human Expert)의 치밀한 검수, 편집, 큐레이션 과정을 반드시 거칩니다. 이를 통해 생산 속도는 비약적으로 향상시키면서도 콘텐츠의 퀄리티는 높은 수준으로 유지하고 있습니다. 향후에는 '다중 AI 오케스트레이션(Multi-AI Orchestration)' 기법을 도입하여, AI가 교차 검수까지 수행하는 고도화 방안도 연구 예정입니다.

3. 고객 지원 및 수업 품질 분석

고객의 클레임이나 품질 확인을 위해 수업 녹취를 확인해야 하는 경우, 기존에는 사람이 일일이 들어야 했습니다. 하지만 최근에는 개인 프라이버시 보호와 업무 효율성 증대를 위해 'AI 수업 분석 프로세스'를 도입했습니다. AI가 1차적으로 문제 발생 지점(시간대 및 맥락)을 특정해 내면, 관리자는 해당 구간만 빠르고 정확하게 재검증하는 방식으로 업무를 혁신하고 있습니다.

4. 신규 성인 교재 [DDE 프로젝트] 런칭 (9월 베타 예정)

성인 수강생을 위한 3종의 프리미엄 교재 DDE (Discussion, Debate, ESP)가 동시 런칭을 앞두고 있습니다.
개발 중 소수의 회원님들을 모시고 클로즈 베타 테스트(CBT)를 조용히 진행했기에, 이미 실제 수업에서 이 교재들을 먼저 체험해 보신 회원님들도 계실 것입니다. 치밀한 사전 검증을 거친 만큼, 이번 9월 베타 런칭을 통해 더 많은 분께 향상된 퀄리티를 선보이려 합니다.

• • [D : Discussion (디스커션 코스)]
  • ‣ 개요: 일상 주제부터 사회·문화적 이슈까지 다양한 영문 지문을 읽고 원어민 강사와 깊이 있게 토론하는 체계적인 회화 과정. (레벨 3~7 추천)
  • ‣ 특징: 60초 요약, 내용 이해도 점검, 심층 토론, 미래 전망 예측, 다양한 시각에서의 분석 등 세분화된 액티비티를 통해 논리적인 영어 말하기 능력을 배양합니다.
• • [D : Debate (디베이트 코스)]
  • ‣ 개요: 사회적/정책적 쟁점을 다루며 원어민 강사와 찬반을 나누어 치열하게 토론하는 심화 과정. (레벨 3~7 추천)
  • ‣ 특징: 미니 디베이트(Mini-Debate) 형식으로 근거 제시, 반박, 정책적 해결책 및 장단점 브레인스토밍(Problem & Solution)을 수행하며 비판적 사고력과 고급 표현력을 극대화합니다.
• • [E : ESP (특목영어 코스 - English for Specific Purposes)]
  • ‣ 개요: IT, 의료, 법률 등 특정 직무 및 전문 분야에서 즉시 활용할 수 있는 실무 밀착형 비즈니스 영어 과정. (레벨 4~7 추천)
  • ‣ 특징: 긴급 보안 경고, 문제 해결 등 실제 업무 시나리오 기반의 롤플레잉, 과거 실패 사례 분석(Case Study) 등을 통해 돌발 상황에서도 프로페셔널하게 대처하는 글로벌 소통 능력을 훈련합니다.

5. 신규 주니어 교재 개발 (포시즌 대체 예정)

주니어 회원님들을 위해 Speaking, Writing, Reading, Listening 스킬을 균형 있게 발달시킬 수 있는 1~6학년 대상의 새로운 통합 교재를 개발 중입니다. 영미권 원어민 아이들의 교육 수준에 맞추기 위해 AR 지수(Accelerated Reader Index)를 엄격하게 적용하여 커리큘럼을 설계하고 있습니다.

6. 향후 개발 과제 (회원님들의 의견을 기다립니다)

DDE와 주니어 교재 런칭 이후에는, 기존의 NS(Natural Speech) 코스 리뉴얼, IELTS 리뉴얼, 혹은 완전히 새로운 포맷의 신규 교재 개발도 고려 가능합니다. 현재는 무작정 새로운 것을 늘리기보다 기존의 뼈대를 단단하게 다듬는 리뉴얼 쪽에 무게를 두고 있습니다. 회원님들께서 "이 과정은 꼭 개편되었으면 좋겠다" 혹은 "이런 교재가 새로 생기면 좋겠다" 하시는 아이디어가 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요!

[핵심 R&D: AI 수업 분석 및 초개인화 학습 관리 시스템]

작년 회원님들의 의견을 조사했을 때, 가장 압도적으로 많았던 요청이 바로 'AI 수업 분석 기능'이었습니다. 매 수업 내용을 AI가 다각도로 분석하여 피드백을 주고, 학습자의 강/약점을 시스템이 '영구 기억'하여 지속적인 발전을 이끌어내는 마스터플랜입니다. 현재 기술 타당성 검증(PoC) 단계이며, 임시 기획된 아키텍처는 다음과 같습니다.

1. 1. 데이터 획득 및 변환 (Data Acquisition & STT): 오디오 텍스트화 및 메타데이터 추출.
2. 2. 다차원 AI 분석 (Multi-dimensional Analysis): 단일 프롬프트가 아닌 여러 번의 프롬프트 패스(Multi-pass prompt)를 통해 문법, 어휘, 유창성 등을 정밀 분할 평가.
3. 3. 맞춤형 피드백 생성 (Feedback Generation): 단순 오류 지적을 넘어 자연스러운 원어민 대체 표현(Alternative Expressions) 제공. 강사에게는 코칭 가이드 제공(ex. "오늘 학생 발화량이 평소보다 적습니다").
4. 4. 장기 기억소 구축 (Permanent Memory Storage): 분석된 약점, 자주 틀리는 문법, 신규 어휘 등을 학생 고유의 데이터베이스에 태그 형태로 인덱싱하여 영구 저장.
5. 5. 지속 발전 루프 (Continuous Improvement Loop): 망각 곡선과 라이트너 시스템(Leitner System)을 연동. 다음 수업 시 강사에게 "이 학생이 지난번 관계대명사를 자주 틀렸으니 오늘 한 번 더 체크해주세요"라고 사전 프롬프팅.

이 원대한 계획을 실현하기 위한 첫 관문은 다름 아닌 'STT (Speech-to-Text: 음성인식) 품질 확보'입니다.

[STT 리서치 및 기술적 과제]

현재 사용 중인 상용 솔루션(Zoom)은 원어민 강사의 발음은 훌륭하게 인식하지만, 영어가 모국어가 아닌 학습자(특히 발음이나 억양이 아직 완성되지 않은 분들)의 발화는 심각하게 오인식하거나 내용을 왜곡하는 치명적인 한계가 있습니다.

OpenAI나 DeepGram 같은 최고급 상용 API를 쓰면 상당 부분 해결되지만, 민트영어의 방대한 수업량을 감당하기엔 매월 수백~수천만 원의 막대한 비용이 발생합니다. 이에 저희는 '자체 AI 서버 구축 및 최적화 모델 운영'으로 가닥을 잡고 연구 중입니다.

자체 테스트 결과, 기존 Zoom 솔루션 대비 획기적인 정확도 향상을 확인했으며, 고가의 최상급 상용 API들과 비교해도 손색없는 수준의 인식률을 달성했습니다.

• 변환물 예시

• ‣ 학생 실제 발화: "I made a lot of beverages. Use the ube and matcha."
• ‣ Zoom STT 인식: "I made a lot of paporezi, used material. Watch out."
• ‣ 자체운영 STT 인식: "I made a lot of beverages. Use the ube and matcha." (correct)

아직 첫걸음을 뗀 상태라 갈 길이 멀지만, 회원님들의 압도적인 학습 효율 향상을 위해 반드시 해내야 할 과제로 보고 끊임없이 연구 중입니다. 언젠가 멋진 결과물로 짠! 하고 선보일 날을 고대합니다.

[마치며]

지금까지 저의 개인적인 학습 여정과 함께, 민트영어가 현재 어떤 미래를 그리며 달려가고 있는지 소개해 드렸습니다. 이 글에 대한 아이디어나 피드백이 있으시다면 자유롭게 댓글로 남겨주세요. 하나하나 소중히 새겨듣고 향후 방향성을 정하는 데 참고하겠습니다.

저는 앞으로 저의 기술적 역량을 한 단계 더 끌어올리기 위해 머신러닝(ML; Machine Learning) 관련 자격증 취득에 도전할 계획입니다.

총 4종의 자격증을 순차적으로 준비해야 하는 과정이라 험난하겠지만, 시험이라는 목표가 생기면 텐션을 잃지 않고 달릴 수 있는 훌륭한 동기부여가 될 것 같습니다. 제가 축적하는 지식과 스킬들은 결국 우리 민트영어 회원님들의 학습 환경을 발전시키는 멋진 서비스로 환원될 테니, 앞으로도 많은 관심과 응원 부탁드립니다! :)

감사합니다.

📝 [TL;DR AI요약본]

• • 매니저의 AI 학습기: 5년 2개월에 걸친 데이터 사이언스(OSSU) 독학 마라톤 완주! 매일 조금씩 쌓는 '공부 습관'이 슬럼프 극복의 핵심이었습니다.
• • 민트영어 운영의 변화: 필리핀 센터 자동화 및 AI-인간 협업 시스템 도입으로 업무 효율과 퀄리티가 동시에 상승하고 있습니다.
• • 신규 교재 런칭 예고: 9월 중 성인 대상 심화 교재인 DDE (Discussion, Debate, ESP) 베타가 오픈되며, AR 지수를 엄격히 적용한 초등 1~6학년 통합 주니어 교재도 개발 중입니다. (기존 교재 리뉴얼 아이디어도 받습니다!)
• • 핵심 AI 프로젝트: 회원님들의 최대 염원인 [AI 수업 분석 및 초개인화 학습 관리(영구 기억 시스템)] R&D에 착수했습니다. 비원어민의 발음도 정확히 잡아내는 '자체 AI 음성인식(STT) 서버'를 연구하며 비용과 성능의 허들을 넘고 있습니다.
• • 앞으로의 다짐: 매니저는 머신러닝(ML) 자격증에 도전하여 역량을 더 키울 예정이며, 이 모든 연구의 결과물은 회원님들의 영어 실력 향상을 위한 서비스로 보답하겠습니다!