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'자동 평가'통합검색 결과 입니다. (2건)

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크레버스, AI로 에듀테크 혁신 이끈다…평가 솔루션 '허밍버드' 주목

크레버스가 자체 설계한 인공지능(AI) 평가 시스템을 기반으로 차별화된 학습 경험 제공에 나서고 있다. 크레버스는 자체 개발한 AI 영어 자동 평가 시스템 '허밍버드(Hummingbird)'를 통해 온라인 학습 환경을 혁신하고 있다고 12일 밝혔다. 허밍버드는 학생의 에세이 글쓰기 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 글의 구조, 내용, 문체 등을 평가하고 학습자 맞춤형 피드백을 즉각 제공하는 에듀테크 솔루션이다. 해당 시스템은 학생이 작성한 글을 자동으로 평가하고 피드백을 제공함으로써 마치 개인 튜터가 실시간으로 글의 논리적 구조와 문법적 오류를 점검해 주는 것과 같은 학습 경험을 제공한다. 기존에는 과제를 제출하고 교사의 피드백을 받기까지 며칠씩 걸리곤 했지만, 허밍버드를 통해 학생들이 몇 초 만에 피드백을 받아 자신의 학습을 바로 수정하고 향상시킬 수 있다는 게 강점이다. 이러한 즉시성은 학습자의 몰입도를 높이고 스스로 문제점을 파악해 개선하도록 돕는다. 허밍버드는 ▲학생 글의 구조·내용·문체 등 핵심 지표를 AI가 실시간 평가 ▲개인별 맞춤형 피드백을 즉각 제공해 자기주도 학습과 몰입 유도 ▲학습 데이터를 기반으로 취약점을 진단하고 반복 학습을 지원 ▲교사에게는 학생의 글쓰기 평가 결과와 개선 방향에 대한 정보를 제공하는 등의 강점을 보유하고 있다. 이를 통해 학생들은 AI로 언제든지 자신의 영어 에세이를 점검하고 개선할 수 있으며 교사는 개별 학생의 데이터를 토대로 부족한 부분을 정확히 파악해 효과적인 보충 지도를 할 수 있다. 이처럼 즉각적인 AI 피드백이 선행되면서 교사는 학생별 정확한 학습 데이터를 확보하게 돼 보다 맞춤형 지도가 가능해진다. 허밍버드는 대규모언어모델(LLM)과 정교한 프롬프트 엔지니어링이 결합된 AI 기반 글쓰기 평가 솔루션이다. 단순히 문법 오류를 지적하는 데 그치지 않고 글의 논리적 구조와 내용 전개의 완성도를 종합적으로 분석해 점수를 산출하고 그에 맞게 어떤 부분을 개선해야 할지 구체적으로 알려준다. 이러한 정교한 자동 평가와 맞춤형 피드백 기능은 기존의 일반적인 영어 교육 플랫폼에서는 찾아보기 어려운 차별화된 기능이라는 게 회사 측 설명이다. 이러한 AI 성과를 바탕으로 크레버스는 지난해 7월 마이크로소프트가 선정한 'AI를 활용한 국내 교육 혁신 사례'로 공식 소개되기도 했다. 이 AI 평가 시스템의 기획·개발은 크레버스 내부의 AI 기술개발 전담 조직인 네스토 본부(Nesto CV Division)가 맡았다. 교육 기업 안에 독립된 기술개발 본부를 두고 있다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 크레버스는 네스토 본부의 AI 기술개발 역량을 바탕으로 향후 영어 외에도 수학, 사고력 교육 등 다양한 분야에 유사한 AI 학습 지원 기술을 확대 적용할 계획이다. 허밍버드로 축적된 학습 데이터와 평가 알고리즘을 다른 과목의 교육 플랫폼에도 접목함으로써 에듀테크 서비스의 범위를 넓혀간다는 목표다. 크레버스 관계자는 "전통적인 교육 기업의 틀을 깨고 기술 중심의 혁신을 추구하는 행보로 교육 업계와 IT 업계 모두에서 주목받고 있다"며 "자체 설계된 AI 평가 시스템을 기반으로 한 차별화된 학습 경험은 학생과 학부모의 만족도를 높이는 것은 물론, 기업의 경쟁력과 확장성을 동시에 강화하는 성공 요인으로 평가된다"고 강조했다. 이어 "교육과 기술의 융합을 통해 새로운 시장 기회를 개척하는 우리의 사례는 에듀테크 산업에서 하나의 롤모델로 떠오르고 있다"고 덧붙였다.

2025.05.14 08:00한정호

KETI, 'AW 2025'서 LLM·모방학습 이용한 조립공정 자동화 기술 공개

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)이 12일 서울 코엑스에서 개최한 '2025 스마트공장·자동화산업전(AW 2025)'에서 '거대언어모델(LLM) 및 모방학습을 이용한 조립 공정 자동화 기술' 등 총 13개의 로봇·인공지능(AI) 기술을 선보였다. KETI 지능로보틱스연구센터가 선보인 'LLM 및 모방학습을 이용한 조립 공정 자동화 기술'은 별도 작업 지시나 프로그래밍 없이 사용자가 자연어 형태로 입력하면 직관적으로 로봇을 제어할 수 있도록 구현했다. 이 기술은 모방학습을 활용해 복잡한 공정을 자동화할 수 있다. 또 LLM을 통해 다양한 형태의 사용자 명령에도 유연하게 대응할 수 있다. KETI 관계자는 “모방학습 네트워크는 사용자 시연을 통해 학습 데이터를 획득하고 로봇의 위치 정보와 3개의 카메라 정보를 활용해 학습을 수행했고 LLM은 사용자의 자연어 명령을 모방학습 네트워크가 이해할 수 있는 형태로 변환해 직관적인 로봇 제어를 구현한다”고 설명했다. 이번 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지원하는 로봇산업기술개발 사업의 '고난도 조립작업 교시 및 작업상태 인지 기반 자율작업 계획 솔루션 개발' 과제를 통해 추진됐다. 한편, KETI는 'AW 2025' 컨퍼런스인 'AI‧로봇이 열어가는 자율제조 혁신포럼'을 개최, 자율제조의 핵심 기술인 AI·지능형 로봇·로봇AI 기반 자동화·디지털 트윈 등의 최신 연구와 산업 동향을 공유하고, 제조업의 혁신 방향을 모색한다. 행사에는 국내 로봇산업 주요 산학연 전문가들이 참여해 실제 제조업에서 적용된 로봇 기반 자율제조 사례와 성과를 분석하고, 도입 과정에서의 문제점과 해결 방안을 논의할 계획이다. 임태범 KETI 지능정보연구본부장은 “이번 포럼은 산업계·학계·연구기관 사이 로봇 기술 협력과 확산을 촉진하는 계기가 됐다”며 “로봇 기반 자율제조가 국내 제조업의 글로벌 경쟁력 강화를 위한 핵심 전략이 될 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 포럼은 산업부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 로봇산업기술개발 사업의 '빅데이터 활용 마이스터 로봇화 기반 구축' 과제와 '협업지능 기반 로봇플러스 경쟁력 지원 사업' 과제를 통해 진행했다.

2025.03.12 17:48주문정

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