Immersive Language AI Companion

기획의도
이 프로젝트는 외국어 학습이 앱 안의 정해진 공부 시간에만 머무르는 한계에서 출발했습니다. 외국어를 실제로 잘 사용하기 위해서는 반복적인 노출과 자연스러운 대화 경험이 필요하지만, 해외에 있지 않은 환경에서는 일상적으로 외국어를 말해볼 기회가 부족하고, 혼자 학습할 때는 잘못된발음이나 어색한 표현을 즉시 교정받기 어려워, 오류가 습관처럼 굳어질 수 있습니다.
Tiko는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 생활 공간 자체를 외국어 학습 환경으로 바꾸고자했습니다. 앱을 열고 공부하는 순간에만 학습이 일어나는 것이 아니라, 방 안에서 간식을 챙기거나 외출을 준비하거나 책상 앞에 앉는 일상적인 행동이 외국어 대화의 시작점이 되도록 기획했습니다.
이때 로봇이라는 요소를 넣은 이유는 언어 학습을 화면 안의 콘텐츠가 아니라 현실 공간 속 상호작용으로 확장하기 위해서입니다. 로봇은 사용자의 방 안에 머무르며 행동, 사물, 위치, 시간대 등을 인식하고, 적절한 순간에 짧은 외국어 대화를 제안합니다. 이를 통해 사용자는 공부한다는 부담보다, 곁에 있는 작은 언어 파트너와 자연스럽게 말해보는 경험을 하게 됩니다.
모바일 앱은 로봇과 나눈 대화 기록, 발음 오류, 자주 틀린 표현을 정리해 피드백과 복습 미션으로연결합니다.

줄거리 (내용)
서비스의 중심에는 방 안에 머무는 AI 언어 반려 로봇이 있습니다. 로봇은 카메라, 마이크, 조도 센서, 소음 감지, 근접/모션 센서, 스마트태그 등을 활용해 사용자의 행동, 사물, 공간 위치, 시간대, 음성 상태를 인식합니다. 예를 들어 사용자가 사과를 집거나, 가방을 메거나, 책상 앞에 앉거나, 문 쪽으로 이동하는 행동을 감지하고, 해당 상황이 외국어 대화로 이어질 수 있는지 판단합니다. 이때 로봇은 모든 행동에 바로 반응하는 것이 아니라, 사용자가 대화 가능한 상태인지, 현재 상황이 학습 주제와 연결되는지, 개입이 부담스럽지 않은지를 함께 판단하도록 설계했습니다.
데이터 구조는 크게 로봇 입력 데이터, 모바일 앱 입력 데이터, 로봇-앱 연동 데이터, 외부 API 데이터로 나누어 설계했습니다. 로봇 입력 데이터는 사용자의 행동, 사물, 위치, 시간대, 음성, 입 모양, 반응, 소음, 스마트태그 정보를 포함합니다. 모바일 앱 입력 데이터는 사용자의 학습 언어, 현재 수준, 목표, 관심 주제, 정규 학습 결과, 퀴즈 및 복습 데이터, 학습 루틴, 선택한 학습 모드 등을 포함합니다. 로봇과 앱은 서로의 데이터를 주고받으며, 로봇에서 발생한 대화와 교정 결과는 앱으로 전달되고, 앱에서 누적된 학습 결과는 다시 로봇의 다음 대화 난이도와 주제에 반영됩니다.
로봇은 사용자의 현재 상황에 맞는 짧은 외국어 질문을 음성으로 전달하고, 발음 오류가 감지되면 입 모양, 혀 위치, 예시 발음, 반복 문장을 함께 제시합니다. 모바일 앱은 이러한 로봇 대화 기록을 바탕으로 오늘의 피드백, 발음 오류 카드, 집중 복습, 정규 학습 콘텐츠, 스낵 미션, 성장 리포트로 변환합니다. 이를 통해 사용자는 방 안에서 나눈 짧은 대화가 앱 안의 학습 기록과 복습 콘텐츠로 이어지는 흐름을 경험할 수 있습니다.
최종 산출물인 웹페이지는 이 서비스 기획을 사용자가 이해할 수 있도록 재구성한 포트폴리오형 페이지입니다. 웹페이지는 티켓을 뜯고 입장하는 첫 화면에서 시작해, 서비스 소개, 로봇과 앱의 연결 구조, 데이터 기반 작동 방식, 공간별 사용 시나리오, 앱 프로토타입, 사용성 평가 설문으로 이어집니다. 특히 1인 가구, 다인 가구, 아이가 있는 가구를 주요 생활 환경으로 설정하고, 각 공간에서 로봇이 어떤 상황을 인식하고 어떤 대화를 제안하는지 보여주었습니다. 이를 통해 기획서의 기술적 구조와 서비스 시나리오를 단순 설명이 아닌 웹 콘텐츠와 인터랙션으로 경험할 수 있도록 구성했습니다.