[AI의 역사] [네 번째 이야기] [인공지능 비서]

### 인공지능 음성 비서의 발전과 음성 인식 기술의 진화

---

**1. 인공지능 음성 비서의 등장: 시리에서 구글 어시스턴트까지**

2011년, 애플은 아이폰 4S에 인공지능 음성 비서인 시리(Siri)를 처음으로 탑재하면서 음성 인식 기술의 대중화에 불을 지폈습니다. 시리는 두 달 뒤 애플에 인수된 후, 1년 만에 아이폰에 정식으로 포함되었습니다. 이후 2014년에는 아마존이 에코(Echo) 스피커를 출시하며 인공지능 스피커 시장에 진입했습니다. 2016년에는 구글이 구글 어시스턴트(Google Assistant)를 출시하며 음성 비서 시장의 경쟁이 더욱 치열해졌습니다.

한국에서도 인공지능 스피커의 발전이 빠르게 이루어졌습니다. 2016년 SK텔레콤은 누구(Nugu)를 출시했고, 2017년에는 네이버가 클로바(Clova)를, 카카오는 카카오 미니(Kakao Mini)를 선보였습니다. 이처럼 다양한 음성 비서와 인공지능 스피커가 출시되면서 음성 인식 기술은 점점 더 우리 생활에 깊이 뿌리내리게 되었습니다.

---

**2. 음성 비서의 기술적 기반: 시리와 빅스비의 연결고리**

흥미롭게도, 삼성의 빅스비(Bixby)와 애플의 시리는 같은 뿌리를 공유하고 있습니다. 시리 개발에 참여했던 인물들이 나중에 삼성으로 이동해 빅스비 개발에 참여한 것입니다. 이들은 시리에서 얻은 경험을 바탕으로 빅스비를 발전시켰고, 두 음성 비서는 서로 다른 기기와 플랫폼에서 비슷한 기술적 기반을 공유하게 되었습니다.

---

**3. 음성 비서의 작동 원리: 이해, 실행, 생성**

음성 비서가 작동하는 방식은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다: 이해, 실행, 생성.

1. **이해**: 음성 비서가 사용자의 음성을 인식하고, 그 음성을 텍스트로 변환하여 자연어를 이해합니다. 이는 음성 인식 기술과 자연어 처리 기술이 결합된 과정입니다.

2. **실행**: 다이얼로그 매니저(Dialogue Manager)와 스킬(Skill)이 이 과정에서 중요한 역할을 합니다. 음성 비서는 사용자가 내린 명령을 이해하고, 해당 명령을 실행하기 위해 적절한 행동을 선택합니다.

3. **생성**: 마지막으로, 음성 비서는 자연어 생성과 음성 합성을 통해 사용자가 이해할 수 있는 형태로 명령을 전달합니다. 이 단계에서 음성을 생성하여 다시 사용자에게 전달하게 됩니다.

---

**4. 음성 인식의 역사: 규칙 기반에서 통계 기반으로**

음성 인식 기술은 오랜 기간에 걸쳐 발전해 왔습니다. 1971년, DARPA(미국 방위고등연구계획국)는 음성 인식 기술 개발 대회를 처음으로 주최했지만, 당시 기술로는 큰 진전을 이루지 못했습니다. 초기 음성 인식 기술은 규칙 기반으로 작동했지만, 이 방식은 복잡한 음성 패턴을 인식하는 데 한계가 있었습니다.

1970년대 중반부터는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 같은 통계 기반 모델이 등장하면서 음성 인식 기술의 성능이 크게 향상되었습니다. 하지만 1990년대 중반까지도 음성 인식 오류율은 40% 이상에 달했습니다. 2010년 무렵에도 여전히 15% 이상의 오류율을 보였지만, RNN(Recurrent Neural Network)의 등장과 딥러닝 기술의 발전으로 음성 인식의 정확도가 크게 향상되었습니다.

---

**5. 자연어 이해와 의도 파악: 슬롯 필링과 멀티턴 대화**

자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)는 기계가 문장의 의미를 파악하는 기술입니다. 이는 사용자의 의도를 이해하고, 명령을 적절히 실행하는 데 필수적인 과정입니다. NLU는 발화 도메인(utterance domain)을 식별하고, 누락된 정보를 채워주는 슬롯 필링(Slot Filling) 기술을 사용하여 보다 정확한 대화를 가능하게 합니다.

또한, 멀티턴(Multi-turn) 대화는 음성 비서가 사용자의 여러 명령을 자연스럽게 이어서 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 단순한 명령어 실행을 넘어, 사용자가 계속해서 대화를 이어나갈 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

---

**6. 음성 합성: USS와 딥러닝의 결합**

음성 합성은 음성을 텍스트로 변환하는 과정이며, 크게 두 단계로 이루어집니다. 먼저, 멜 스펙토그램(Mel Spectrogram)을 통해 소리나 파동을 시각화하여 분석한 후, 보코더(Vocoder)를 통해 이를 실제 음성으로 변환합니다. 현재 대부분의 음성 합성 시스템은 USS(Unit Selection Synthesis) 방식을 사용하지만, 딥러닝 기술이 점점 더 음성 합성에 적용되고 있으며, 이는 미래에 음성 합성 기술의 주류가 될 가능성이 큽니다.

---

**7. 음성 비서의 작동 과정: 질문에서 답변까지**

음성 비서가 작동하는 전체 과정을 요약하면 다음과 같습니다:

1. 사용자가 질문을 하면, 음성 비서는 이를 텍스트로 변환합니다.
2. 변환된 텍스트를 이해하고, 해당 문장의 의미를 파악합니다.
3. 음성 비서는 사용자의 명령을 생성하고, 필요한 스킬을 실행합니다.
4. 실행 결과를 바탕으로 문장을 생성하고, 음성으로 합성하여 사용자에게 전달합니다.

이 과정에서 음성 비서는 사용자의 의도를 정확하게 이해하고, 그에 맞는 적절한 답변을 제공하는 데 집중합니다.

---

**결론: 인공지능 음성 비서의 미래**

인공지능 음성 비서는 단순한 도구를 넘어, 사용자와의 자연스러운 상호작용을 가능하게 하는 중요한 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. 음성 인식과 자연어 이해, 그리고 음성 합성 기술의 발전은 이러한 음성 비서가 더욱 정교해지고, 다양한 상황에서 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있도록 하는 기반이 됩니다. 앞으로 인공지능 음성 비서는 더욱 발전하여 우리의 일상에 깊이 뿌리내릴 것이며, 점점 더 많은 기능을 수행하게 될 것입니다.