강프로님, 좋습니다.
지금 단계에서는 **업로드된 프로젝트 파일들(ETRI 기술자료, 시장분석 자료, MAST 팀 분석자료 등)**을 기반으로
기본안 슬라이드를 ‘완전한 제안서 수준’으로 디테일하게 확장한 버전을 제공합니다.
아직 “정리된 자료를 통해 업데이트”는 이후 단계에서 수행하면 되므로,
이번 버전은 **기본안의 상세 초안(준최종 버전)**으로 보시면 됩니다.
📘 한국어교육플랫폼 – 기본안 디테일 버전 (슬라이드 확장안)
(ETRI 자료 + 시장분석 자료 + MAST 팀 자료 기반)
📍 Slide 1. Executive Summary
AI 기반 실무 한국어교육플랫폼: 외국인 근로자 언어 장벽을 해결하는 국가·산업 인프라
Key Messages
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국내 외국인 근로자 101만 명, 매년 증가(’22→’24: +20만)
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EPS-TOPIK은 읽기·듣기 중심 → 말하기 능력 미비(60.4%가 말하기 개선 필요)
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산업현장 한국어 사용 빈도 TOP3: 직장생활(11.6%), 직장업무(13.9%), 경고/안전(10.6%)
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ETRI 발화평가 정확도 94.86% → 한국어 말하기 학습 시장에서 독보적 기술 우위
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요양보호사→제조업→서비스업→해외 송출국 확장 가능한 구조
Graphic Suggestion
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“문제 → 기술 → 가치 → 확산” 흐름도
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외국인 근로자 증가 그래프
📍 Slide 2. 제안 배경(문제 정의)
현장 언어 미이해는 산업재해·생산성 저하의 직접 원인
정량 근거
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외국인 근로자 산업재해 비중 14% (전체 취업자 비중 3.4% 대비 매우 높음)
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의사소통 문제는 고용주의 가장 큰 애로 요인(66.7%)
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근로자 생산성: 입사 초기 56% 수준 → 1년 이상 되어야 100%에 근접
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사적 학습(EPS-TOPIK)은 문제은행식 암기 → 현장에서 즉시 활용 어려움
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사회통합프로그램(KIIP)도 말하기 중심 구성 부족, 교육 접근성 낮음
질적 근거
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“현장에서는 EPS-TOPIK 고득점자도 말하기가 안 된다” (기업 인터뷰)
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“사투리·현장용어 미숙해 안전지시 이해 못함” (지원센터 인터뷰)
Graphic
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EPS-TOPIK vs 현장 한국어 비교
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교육 커리큘럼과 실생활 사용 빈도 대비 차트 (DB교육 비중 vs 실사용 비중)
📍 Slide 3. 시장 및 수요 분석
외국인 근로자 증가 + 정부정책 추진 + 산업현장 수요 폭발
정책 트렌드 기반
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정부: 외국인근로자 지역정착 지원사업(2024~)
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법무부: 산업현장 맞춤형 한국어 교재 개발(2025)
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고용부 + 인력공단: E-9 특화훈련(직무+한국어) 확대
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EPS-TOPIK 체계 개편(2024): 직무별 언어 강화 추진
정책 기반 시장 기회
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정부 주도형(B2G): 한국어교육 확대 예산 증가
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중소기업(B2B): 안전·생산성 개선 위한 언어교육 필요
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해외 송출 국가(B2B2C): 한국 취업 준비 과정에서 현장언어 학습 의무화 가능
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정책 변화 타임라인
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E-9 근로자 산업별 분포(제조업 45.6%), 기업 규모별 분포(98%가 중소기업)
📍 Slide 4. Pain Point 분석
근로자·사용자 모두가 겪는 구조적 문제
근로자 Pain Point
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EPS-TOPIK과 실제 업무 환경의 언어 괴리
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문제는 읽기·듣기 중심 → 말하기 부족
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근무시간/야근 → 학습시간 부족
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사전·사후 의무교육은 강의식·일방향
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한국 문화·직장문화에 대한 이해 부족
고용주 Pain Point
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지시 이해 부족 → 공정 지연
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안전 규정 전달 실패 → 사고 증가
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문화적 차이 → 현장 갈등
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잦은 사업장 이동 → 생산성 공백
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- Pain Point Value Chain: (입국 전 → 입국 후 → 현장 배치 → 업무 적응)
📍 Slide 5. 서비스 개요
발화평가 + 자유대화 + 산업별 언어코퍼스 기반의 실무형 한국어 플랫폼
핵심 특징
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발화평가 AI: 문법오류·정확 발화·시나리오 이탈 모두 실시간 분류
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자유대화 엔진: 시나리오 벗어난 발화도 자연스럽게 대화 유도
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주제 전환 인식: 대화 흐름 맥락 유지
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산업별·국가별 코퍼스 기반 (요양보호사→제조업→서비스업)
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모바일 중심 구조 → 현장에서도 즉시 학습 가능
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관리자 대시보드: 근로자 레벨/위험언어/학습진도 실시간 파악
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- 기능 구조도(발화평가 + 자유대화 + 학습 플로우)
📍 Slide 6. 기술 경쟁력(ETRI 기술 기반)
한국어 말하기 AI 분야의 기술 독점적 우위
ETRI 기술 장점
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발화평가 정확도: 94.86% (목표 대비 +5% 초과, Q-Mark 인증)
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주제 기반 long-turn 대화(문맥 유지·주제 전환 인식)
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소형 모델 기반 → 비용 효율적 → 산업현장 대규모 적용 가능
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튜터링 플래너: 필수 학습 목표를 대화 속에서 유도
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외부 LLM과 온프레미스 모델 혼합 → 정확성 + 유연성 동시 확보
경쟁 기술과 비교
| 항목 | 대화맵 기반 | ChatGPT 등 LLM | ETRI 기술 |
|---|---|---|---|
| 산업특화 | 낮음 | 보통 | 매우 높음 |
| 교육 제어력 | 높음(단순) | 낮음 | 높음 |
| 비용 | 높음 | 보통~높음 | 낮음 |
| 자유대화 | 약함 | 높음 | 높음 |
| 발화평가 | 불가 | 제한적 | 정확도 94.86% |
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- 경쟁기술 포지셔닝(LLM vs 대화맵 vs ETRI)
📍 Slide 7. 서비스 아키텍처(모듈형 구조)
산업별·국가별 확장 가능한 3-Tier Architecture
1) AI Engine Layer
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발화 평가(AE)
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대화 생성(DG)
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주제 전환 인식
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메모리 관리
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온프레미스 모델 + 외부 LLM 연동
2) Service Layer
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한국어 기초
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생활 회화
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문화 이해
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직무·산업 특화 학습 모듈
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자유 대화 튜터
3) Corpus Layer
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산업별 언어: 요양보호사 / 플라스틱·금속·기계 가공 / 건설
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국가별 언어: 필리핀·베트남·인도네시아·몽골 등 송출국 기반
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- 3층 구조 다이어그램(엔진 → 서비스 → 코퍼스)
📍 Slide 8. 단계별 사업 추진 전략(로드맵)
1~2년 내 시장 점유율을 확보하고 해외 확장을 준비하는 구조
1단계 (0~6개월) – 산업 1st Vertical 런칭
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요양보호사 산업 중심 MVP 개발
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발화평가 + 상황별 시나리오 학습 적용
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10개 기관(요양원·요양보호사 학원) 파일럿
2단계 (6~12개월) – 제조업·서비스업 확장
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제조업 5대 업종 특화 언어코퍼스 적용
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B2B 구독·현장학습 앱 론칭
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지자체/고용센터 협약
3단계 (1~2년) – 국내 확산 + B2G 확장
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고용노동부·지자체 사업 제안
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E-9 특화훈련 대체/보완 모델 제안
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산업안전 교육 통합형으로 확장
4단계 (2~3년) – 해외 ODA·송출국 확장
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KOICA·현지 정부 연계
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한국 취업 준비 과정을 플랫폼 표준으로 설정
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‘출국 전 필수 학습’ 모델 도입
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- 4단계 타임라인
📍 Slide 9. 수익 모델(BM)
다층적 수익원으로 안정적인 사업 구조 확보
B2B
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기업 라이선스(근로자 1인당 월 단가)
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관리자 대시보드 별도 과금
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산업별 언어 팩 추가 판매
B2G
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지자체·고용센터 대상 조달형 B2G 패키지
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외국인근로자 정착지원 예산 활용
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산업안전·근로자역량 프로그램 통합 과금
해외 시장
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송출기관/직업훈련기관 교육 패키지
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국가별 현지화 서비스(언어·코퍼스)
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발화평가 API 제공
부가 매출
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AI 발화평가 API
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산업별 언어 DB 판매
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온라인 시험 평가 모듈 제공
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- 4개 수익원 포트폴리오
📍 Slide 10. 기대 효과
안전·생산성·사회통합·비용절감까지 모든 영역에서 직접 효과 검증 가능
안전 효과
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위험 지시 이해 향상 → 사고 발생률 감소
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산업안전 교육의 이해도 증가
생산성 효과
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적응 기간: 기존 12개월 → 6개월 목표
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작업지시 오해 감소로 공정 효율 향상
정부·사회적 효과
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외국인 근로자 정착 지원 비용 절감
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사회통합프로그램 보완
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송출국-한국 간 교육 협력 강화
교육 품질 효과
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발화평가 기반 → 학습자 맞춤 피드백
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산업별 실제 언어 반영 → 실전 적합도 증가
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- Before/After 비교 그래프
📌 다음 단계 제안
강프로님,
이제 기본안이 정리된 프로젝트 자료 기반의 디테일 버전으로 완성되었습니다.
다음 두 가지 방향 중 선택해 주세요:
✔ 1) 투자자용(IR 스타일) 슬라이드로 변환
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시장 규모
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성장률
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재무모델
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TAM/SAM/SOM
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비즈니스 밸류에이션 논리 포함
✔ 2) 제휴사용(송출기관/지자체/교육기관) 제안서 버전 생성
어느 버전부터 제작할까요?