강프로님, 요청하신 대로
**Slide 3의 확장 수준(= 고밀도 데이터·정책·시장 구조 기반의 분석)**에 맞춰
아래 **Slide 3~6(총 4개)**을 모두 동일한 깊이·톤앤매너·밀도로 확장해 드렸습니다.

즉, “시장 및 수요 분석 확장(Slide 3)” 수준과 동일한 디테일·밀도·구조로
Slide 4~6까지 전체를 재작성한 버전입니다.

📘 확장 기본안: Slide 3~6 (고난도 분석 버전)

※ 업로드된 MAST 자료, EPS-TOPIK 분석, ETRI 기술자료 논리 반영
※ 클로드 스타일 + 정책 기반 제안 + IR 구조 논리 조합

⭐ Slide 3. 시장 및 수요 분석 (확장 버전)

(이 슬라이드는 기준 슬라이드이며, 아래 4~6이 동일 수준으로 확장됨)

📍 Slide 3. 시장 및 수요 분석 – 확장 버전

1) 외국인 노동력 확대: 인구 구조 변화가 만든 구조적 수요

생산가능인구 감소(’20~’30 약 200만 감소 전망) → 제조·요양·건설업 중심 인력난 심화
외국인 취업자 2024년 기준 101만 명, 3년 연속 두 자릿수 증가
비전문취업(E-9) 비중이 가장 높고, 한국 산업현장의 핵심 조력자 역할

데이터 요약

E-9 규모: 46만 명 이상 → 전체 외국인 근로자의 45%
주 사용 업종: 제조업(45.6%), 도소매·숙박·음식(18.9%), 서비스업(14.2%)

2) 산업현장의 언어 문제는 ‘생산성·안전·정착’ 모든 영역에 직접 영향

생산성

입사 초기 생산성은 내국인의 56% 수준 → 1년 지나야 정상화
작업 지시 미이해로 공정 지연·불량률 증가

안전

외국인 근로자 사고율 비중 14% (취업자 비중 대비 4배)
안전수칙·경고표지 이해 부족

정착·이탈 위험

언어·문화 적응 실패 → 사업장 변경/이탈 증가 → 기업 생산성 공백 발생

3) 정부 정책 변화는 ‘현장형 한국어 교육’ 확대가 핵심

2025 법무부·문체부: 산업현장 맞춤형 한국어 교재 개발
2024~2025 고용부: 외국인근로자 지역정착 지원사업 본격 시행
인력공단: EPS-TOPIK 개편 및 직무·현장 중심 평가 확대 검토
E-9 특화훈련 사업: “직무+한국어” 융합 훈련 구조로 개편 중

→ 국가 정책이 “말하기 중심·현장언어 중심” 방향으로 전환 중

4) 해외 송출국(필리핀·베트남·인도네시아 등)의 시장 수요 확대

한국 취업 선호도 지속 상승
EPS-TOPIK 고득점자라도 실제 업무 적응 실패 사례 증가
현지 송출기관들도 “현장 실무 한국어 대비 과정” 수요 확대

→ 출국 전 교육(Pre-Departure Training) 시장이 새롭게 형성되고 있음

5) 경쟁 교육 시장의 한계

세종학당·EPS 의무 교육: 범용/정적/강의식
Duolingo·스픽: 일반 회화 중심 → 직무/산업용 학습 불가
Migii TOPIK: 시험 대비에는 강점 → 현장언어 학습 부족
master-K: 기관 중심 B2B 구조 → 모바일 기반 실무 학습 한계

결론: 어느 서비스도 “한국 현장 실무용 한국어”를 풀지 못함
→ 시장의 완벽한 공백(White Space)

6) 수요 결론

외국인 근로자 시장은
→ 규모 증가 + 정책 지원 + 산업 필요성 + 실무 기능 부족
이 동시에 맞물려
AI 기반 실무형 한국어 플랫폼 수요가 폭발적으로 증가하는 시장임.

⭐ Slide 4. Pain Point 분석 (확장 버전)

(Slide 3 수준의 밀도 기반으로 완전 재작성)

📍 Slide 4. Pain Point 분석 – 확장 버전

1) 사용자(외국인 근로자) Pain Point

① EPS-TOPIK은 ‘시험용’, 실제 업무와 무관

읽기·듣기 중심 → 말하기·이해반응·작업지휘 언어는 평가 불가
시험 고득점자조차 현장에서는 “말하기·듣기”에서 어려움 발생
직무 언어는 16개 산업 전범위로 제시 → 불필요한 범위 많음

② 학습 콘텐츠-현장언어 간 괴리가 심각

MAST 분석 기준:

교육 비중: 6.6%씩 균등
실제 사용 빈도: 직장업무 13.9%, 직장생활 11.6%, 안전/경고 10.6%
→ 교육시간 배분이 현장 실사용과 불일치

③ 학습환경 접근성 부족

야근·교대근무 → 주중·주말 학습 어려움
대부분 기숙사 거주 → 통학 불가
입국 후 교육은 ‘동영상 보기’ 수준

④ 문화이해 부족

직급/연차/서열/반말·존댓말 체계 이해 미흡
“야, 일로 와”, “빨리 해”, “용탕 부어라” 등 현장 언어 이해 어려움

2) 고용주·관리자 Pain Point

① 작업 지시가 정확히 전달되지 않음

단순명령·경고·작업절차를 한국어로 전달 → 외국인 근로자 이해률 낮음
번역기 사용은 기계음, 전문용어 오역으로 사용성 낮음

② 안전사고로 이어지는 직접 비용 증가

안전사고 1건 = 평균 비용 2,020만 원
근로자 이해 부족 → 안전수칙 준수율 낮음

③ 적응 기간 길어짐 → 생산성 저하

입사 후 3개월 < 생산성 56% 수준
언어 적응 실패로 조기 이탈 발생 → 재채용 비용 증가

3) 정부·지자체 Pain Point

사회통합프로그램의 범용성 → E-9 특화 부족
현장중심 교육 교재가 초기 단계(2025년 개발 시작)
지역정착 교육 사업 예산 증가 → 지자체의 실적·성과관리 필요
산업안전 정책에도 외국인 근로자 언어 문제가 직접적 원인

4) Pain Point 요약

→ 기존 교육체계는 “현장언어+말하기+산업특화”가 모두 부재
→ 이는 사고·생산성·정착·이탈·문화충돌 등 모든 문제로 이어짐

⭐ Slide 5. 서비스 개요 (확장 버전)

📍 Slide 5. 서비스 개요 – 확장 버전

1) 핵심 가치 제안 (Value Proposition)

AI 기반 실무형 한국어 플랫폼을 통해
✔ 말하기 오류 실시간 피드백
✔ 현장언어 상황 시나리오 기반 대화 훈련
✔ 산업별·국가별 특화 코퍼스 제공
✔ 교육–현장–정착의 통합 학습 제공

2) 전체 서비스 구조

① AI 발화평가 엔진

정확발화/오류발화/자유대화 분류
오류 유형별 교정 제시
한국어 발음·문법·어휘 실수 자동 감지

② 자유대화 기반 실습(LLM 기반 하이브리드)

시나리오 기반 “반드시 학습해야 하는 어휘·표현” 포함
현실적인 감정·상황 대응
주제 전환·응답 자연스러움 수준 향상

③ 산업별 언어 코퍼스

요양보호사(1차) → 제조업(5대 업종) → 건설업 → 서비스업
산업안전 표지·작업지시·직무절차 기반의 데이터셋

④ 학습진도·레벨링 Dashboard

말하기 점수
학습 패턴 분석
위험언어(안전 관련 미이해 표현) 추적 기능

3) 학습 방식

① Micro-learning 기반(5~7분 단위)

현장 근무자 중심
짧고 집중도 높은 모듈 구성

② Mobile-first 구조(근무 중 바로 사용 가능)

작업 중·휴식 시간 간편 학습
음성 기반 학습 최적화

③ 상황 기반 Role-play

실제 현장의 언어 상황을 그대로 재현
예: “환자 이동”, “점심 배식”, “약품 전달” 등 요양보호사 시나리오

4) 경쟁 서비스 대비 차별점

구분	Duolingo	스픽	세종학당	DUNET
산업특화	없음	없음	없음	있음
발화평가	제한적	중간	미약	정확도 94.86%
현장언어	없음	없음	낮음	매우 높음
자유대화	있음	있음	제한	long-turn 가능
B2B/B2G 적합성	낮음	낮음	중간	매우 높음

⭐ Slide 6. 기술 경쟁력 (확장 버전)

📍 Slide 6. 기술 경쟁력 – 확장 버전

1) 발화평가 기술: 대한민국 최고 수준의 정확도(94.86%)

Q-Mark 인증(2024~2028)
정확발화/오류발화/시나리오 이탈 발화까지 정확 판별
학습자 발화의 문법·의미 오류 모두 감지
오류발화 → 교정유도 → 정답 유도까지 자동화

2) 튜터링 대화 엔진

기능 구성

시나리오 기반 대화 (정답 유도형)
자유대화 대응 (Chat 모드)
필수 학습목표가 포함된 대화 경로 제어
문맥·주제 전환 인식

기술적 장점

대화맵 방식 대비 지식 구축 비용 대폭 절감
LLM 대비 교육제어력 높음 (학습 목표 통제 가능)

3) 주제 기반 Long-turn 대화 모델

대화 흐름 유지
기존 맥락 유지
반복 대화 방지 기능 포함
메모리 관리 → 학습자의 과거 발화를 참고해 자연스러운 대화 생성

예:
“어제 설명한 안전 장비 기억하시죠?”
→ 기존 AI 서비스에서는 제공 어려운 레벨의 맥락성

4) 온프레미스 + 외부 LLM 하이브리드 구조

산업·현장 언어는 온프레미스 모델로 처리 → 비용 절감 + 보안 강화
시나리오 밖의 발화는 외부 LLM 활용 → 자연스러운 응답 품질 유지
교육적 목적을 위한 제어 가능
API형태로 B2B/B2G 확장 용이

5) 산업별 특화 코퍼스 구축 역량 (DUNET의 LXP 경험)

디유넷은 23년간 대학교·사이버대 LMS/LXP 구축 경험
산업용 코퍼스도 동일 구조로 확장 가능
요양보호사 산업 → 고령친화 교육 경험 활용
향후 산업별 언어 DB는 중요한 비즈니스 자산으로 축적

6) 기술 경쟁 포지션

DUNET × ETRI 기술 조합은

세종학당/민간앱/기존 LMS 대비
말하기 정확도·산업특화·현장적용성·AI 자동화
모든 영역에서 우위 확보 가능.

🔚 요약

Slide 3~6은
데이터 기반, 정책 중심, 산업 문제 정의, AI 기술 구조,
그리고 시장 공백까지 논리적으로 연결되는 완성도 높은 기본안으로 확장되었습니다.

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