지난 9월 21일 우리대학의 학사 안내 챗봇 ‘훕또기’가 베타 서비스를 시작했다. 훕또기는 학생들이 묻는 질문에 답하는 대화형 챗봇으로 △교내 여러 사이트 내 공지△학교 홈페이지△학과 사이트에 흩어져 있던 학사 정보를 하나의 서비스를 통해 확인할 수 있다는 점에서 새로운 정보 창구로 기대된다. 하지만 정식 서비스 출시를 앞두고 아직 불완전한 면이 있어 극복해야 할 과제들 역시 존재한다. 본 기사를 통해 △훕또기 개발 현황△훕또기의 개선 과제△나아가야 할 방향을 알아보자.

 

 

◆훕또기 개발 현황

AI 챗봇 서비스 훕또기는 우리대학 학생과 정보처로 구성된 PoC*팀이 추진한 협업 프로젝트다. 정보처 관계자는 “우리대학이 인공지능을 활용해 학교생활과 업무 방식을 개선하는 첫걸음이다”라며 “학생과 교직원이 일상적으로 겪는 정보 탐색의 불편을 해결하는 데서 시작했다”라고 밝혔다. 그동안 학생들은 필요한 정보를 찾으려면 우리대학 익명 커뮤니티 에브리타임에 묻거나 담당 부서의 답변을 기다려야 했고 직원은 비슷한 질문에 반복해서 답해야 하는 경우가 많았다. 재학생 A 씨는 “졸업을 앞두고 확인해야 할 학사 정보가 많은 상황에서 잦은 공휴일과 방학 단축근무로 답이 늦어져 불편함을 겪은 적이 있다”라고 밝혔다. 이런 상황에서 훕또기는 학생들이 빠르게 궁금증을 해결하고 교직원이 다른 업무에 집중할 수 있도록 한다는 점에서 기대 효과를 갖는다.

 

훕또기는 OpenAI의 AI 모델을 활용해 △시간표△학과 정보△학내 공지△학사 규정 등 우리대학의 공개 자료를 근거로 답변을 생성하며 서울캠퍼스와 글로벌캠퍼스를 모두 지원한다. 해당 서비스는 지난 9월 21일 에브리타임을 통해 베타 서비스 출시를 알린 뒤 학과별 단체 공지방과 총학생회 인스타그램으로 홍보를 이어왔다. 지난 3일 기준 누적 사용자는 429명이며 누적 질문은 1,759건에 달했다. 자주 묻는 질문으로는 △수업 수강△이수학점△졸업 요건△장학금 관련 문의가 있었다.

 

훕또기의 활용 방안에 대해 정보처는 △신청 기간△절차△졸업 요건처럼 공식 자료로 확인할 수 있는 내용을 물어볼 것을 권했다. 예컨대 “지금 잔디광장에 온 연예인이 누구야?”처럼 현장 상황을 묻는 질문은 근거 자료가 없어 답하기 어렵다. 반면 퀸쿠아트리아(QUINQUATRIA)와 청랑제와 같은 교내 행사 자료는 답변 시기에 맞춰 반영하고 있어 행사 기간에 출연진이나 공연 시각을 확인할 수 있다. 훕또기는 답변의 근거가 된 원문을 함께 안내하므로 학생은 관련 내용을 직접 확인할 수 있다. 다만 질문 시 △학번△연락처△성적 같은 개인정보는 입력하지 않아야 한다. 질문 내용은 답변 생성을 위해 외부 AI 서비스인 OpenAI로 전송되기 때문이다.

 

 

◆훕또기의 개선 과제

이처럼 훕또기는 학사 생활의 편의에 기여할 것으로 기대되고 있으나 정식 출시를 앞두고 개선해야 할 과제 역시 남아 있다. 가장 우선적으로 해결해야 할 과제는 답변 근거의 오류다. 훕또기는 릴리즈노트**를 공개한 지난달 11일부터 27일까지 아홉 차례 업데이트를 거치며 개선을 거듭하고 있다. 그러나 훕또기의 업데이트 내역을 확인한 결과 근거 자료가 섞이거나 누락되는 문제가 반복됐다. 우리대학 한국학과 교수진을 묻는 질문에 아프리카학부 교수진 명단을 제공하거나 규정과 계약서의 근거가 섞여 잘못 연결되는 사례도 있었다. 공지 자료가 갱신된 뒤 신청 마감일과 학기 정보가 빠지는 문제도 있었다. 훕또기는 하단 근거 영역에 출처를 표기하고 있으나 일부 답변은 수강편람으로만 출처를 표시해 학생이 문서의 어느 부분을 근거로 삼았는지 직접 확인하기 어렵다.

 

외국어 지원 역시 미비한 상황이다. 우리대학 홈페이지에 따르면 지난해 4월 기준 우리대학의 외국인 유학생 현황은 전체 학생 19,648명 중 3,846명으로 전체 학생의 19.57%에 달한다. 하지만 현재 훕또기가 지원하는 언어는 영어뿐이며 실제 외대학보의 취재 결과 사용자가 독일어로 질문하자 훕또기는 한국어로 답하는 등 외국어 입력 시 실시간으로 번역할 수 없음을 확인할 수 있었다. 답변을 영어로 번역하는 기능은 있으나 지난달 26일 업데이트 전까지는 학년을 나열하거나 원화 금액이 포함된 답변을 번역하면 실패하는 문제도 나타났다. 이처럼 외국어 안내가 불완전하면 유학생은 학사 정보에서 소외될 수밖에 없다.

 

나아가 현재 훕또기의 접근성이 낮아 챗봇 서비스로서의 활용도가 낮다는 의견 역시 존재한다. 훕또기는 우리대학 홈페이지나 종합정보시스템이 아닌 별도의 사이트(chat.hufs.ac.kr)에서 운영된다. 이에 대해 정보처는 “별도 사이트로 운영하면 학교 홈페이지와 포털에 미치는 불필요한 영향을 줄이면서 기능과 답변을 빠르게 개선할 수 있다”라고 설명했다. 그러나 학생들이 자주 이용하는 홈페이지와 포털에서 바로 접근할 수 없다면 기능이 좋더라도 이용으로 바로 이어지기 어렵다.

 

마지막으로 맞춤형 개인화 서비스 역시 부족한 상황이다. 현재 훕또기는 공개 자료만을 근거로 답하기 때문에 학생 개인의 상황을 반영하지 못한다. 실제로 외대학보가 “지금까지 들은 수업 기준으로 졸업까지 몇 학점 남았어?”라고 묻자 훕또기는 학과별 졸업 요건만 포괄적으로 안내했다. 정보처에 따르면 질문 기록에서는 학생들이 자신의 △입학 연도△재학 상황△학과를 덧붙여 구체적인 조건을 묻는 경우가 확인되는 만큼 개인 맞춤형 안내에 대한 수요는 분명하다. 다만 이러한 개인화된 질문엔 개인정보 유출 우려도 함께한다. 권고 문구 이외의 방지 장치가 없어 실수로 개인정보를 입력했을 때 문제가 발생할 수 있다는 의견도 제기되고 있다. 개인 맞춤형 안내를 위해선 학생 개별의 개인정보가 요구되나 현재 훕또기는 Open AI 모델을 사용해 외부로 정보를 전송하기에 민감한 정보가 유출될 수 있어 이를 입력하지 말 것을 권고 중이다.

 

 

◆나아가야 할 방향

정보처에 따르면 훕또기는 이달 말 △학과 정보△학내 공지△학사 규정 등 공개 데이터를 기반으로 답변을 제공하는 공식 서비스를 출시할 예정이다. 또한 학생 개인의 교과와 비교과 이수 내역을 반영한 맞춤형 대화 서비스는 보안 검토를 거쳐 다음 해 1학기 개강에 맞춰 정식 오픈하는 것이 목표다. 성공적인 정식 출시를 위해서는 남은 과제를 해결할 필요가 있다.

 

우선 근거 부정확성 문제에 대해 정보처는 외대학보와의 인터뷰에서 지속적인 점검과 업데이트를 진행할 것을 밝혔다. “자체적으로 마련한 고정 평가 문항으로 새 버전을 배포할 때마다 같은 기준으로 성능을 점검 및 비교하고 있다”라고 밝혔다. 별도로 실제 사용자 질문도 평가해 학생들이 궁금해하는 내용에 적절히 답하는지 확인하고 있다. 챗봇이 충분히 답하지 못했거나 직원 확인이 필요했던 질문은 자료를 추가로 수집하거나 검색과 답변 방식을 고쳐 보완한다. 학생들은 챗봇 화면의 개선 의견 남기기와 답변 별 평가 기능으로 오류를 알릴 수 있다. 정보처는 접수된 내용을 보통 2~3일 안에 반영하고 늦어도 일주일을 넘기지 않는 것을 목표로 하고 있다. 이처럼 정보처의 꾸준한 업데이트와 직원 검토를 통해 근거의 정확성을 높이고 정교한 출처 표기를 병행한다면 학생들이 훕또기를 더욱 신뢰하며 사용할 수 있을 것으로 보인다.

 

외국어 지원 사례로는 경희사이버대학교의 콜봇 사례를 참고할 만하다. 경희사이버대학교가 지난 7월 도입한 생성형 AI 기반 다국어 서비스 콜봇은 한국어를 비롯해 총 8개 국어로 24시간 상담 기능을 제공한다. 훕또기 또한 질문 언어를 인식해 같은 언어로 답하고 유학생이 많이 사용하는 언어까지 지원 범위를 넓힐 필요가 있다. 유학생들이 자주 묻는 질문을 중심으로 외국어 답변을 정기적으로 점검하고 이를 고정 평가 문항에 함께 포함한다면 외국어 특성화 대학으로서 다국어 지원이 필수적인 우리대학에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

 

마지막으로 접근성과 개인화에 대해 정보처는 공식 오픈 때 학교 홈페이지에 챗봇 위젯을 마련하는 방식으로 접근성을 개선할 계획이라고 밝혔으며 개인화는 원광대학교의 사례를 참고할 수 있다. 원광대학교는 챗봇에 로그인하면 △공결△등록 내역△성적 확인△수강 신청△시간표△장학 6개 분야의 개인 맞춤형 정보를 안내하도록 했다. 정보처 역시 종합정보시스템과 연계해 학생의 이수 내역과 학적을 반영하고 장기적으로는 신청 절차를 돕는 기능을 검토하고 있다. 다만 개인화에는 개인정보 유출 우려가 따르는 만큼 정보처는 민감한 개인정보가 담긴 질문을 감지하기 위해 우선 대규모 언어모델(LLM)을 활용하는 방안을 추진하고 추후에는 민감정보를 탐지하는 전용 모델을 도입할 예정이라고 밝혔다.

 

베타 서비스 기간은 학생들의 목소리를 서비스 개선에 반영할 수 있는 가장 좋은 시기다. 학생들이 적극적으로 의견을 전하고 개발팀이 이를 꾸준히 반영해 훕또기가 비로소 학생들이 믿고 쓰는 학사 안내 창구로 자리 잡을 수 있길 기대한다.

 

*PoC(Proof of Concept): 새로운 △신기술△아이디어△프로젝트가 실제로 구현 가능하고 효과가 있는지 사전에 확인하는 기술 및 기능 검증 단계.

**릴리즈 노트(Release Note): △게임△소프트웨어△앱 등의 제품이나 서비스가 새로운 버전으로 출시될 때 그동안 달라진 변경 사항과 업데이트 내용을 정리해 사용자나 내부 관계자에게 알리는 문서.

 

 

이나연 기자 12nayeon@hufs.ac.kr