Hunyong’s Lab

결론부터 얘기하면 대박이다!

작년 말에 LG전자에서 LG씽큐 API를 공개했다는 기사를 봤었는데, 올해 7월에 공식 MCP 서버를 Github에 발표했었구나! 챗GPT한테 물어봐서 알게 됨! ㅎ

어차피 MCP 서버가 API 기반으로 만들어지는 경우가 많아서 당연한 수순으로 생각하긴 했는데 그래도 이렇게 빠른 시기에 만들어 줘서 고마움. 바로 Claude 데스크톱 앱에 연결하고 시험해 봤다.

이제 데스크톱에서 가전과 채팅 가능!

실제 대화

나: 로봇청소기를 시작해 줘.

Claude: 로봇청소기를 시작하겠습니다.
    (중간 코드 생략)
로봇청소기가 청소를 시작했습니다! 절전 모드에서 깨워서 정상적으로 작동을 시작했습니다.
    

나: 현재 실내 온도는 몇 도야?

Claude: 에어컨을 통해 현재 실내 온도를 확인해드리겠습니다.
    (중간 코드 생략)
현재 실내 온도는 26도 입니다.
에어컨 센서에서 측정한 상세 정보:
- 현재 온도 : 26°C (78°F)
- 설정 온도 : 25°C (77°F)
- 습도 : 63%
- 에어컨 상태 : 전원 꺼짐
- 공기질 : 좋음 (PM1: 8, PM2.5: 8, PM10: 9)
현재 에어컨이 꺼져 있는 상태에서 실내 온도가 설정 온도보다 1도 높게 측정되고 있습니다.
    

이렇게 MCP를 통해서 LG씽큐 앱에 등록되어 있는 가전을 제어하고 모니터링할 수 있다.

세밀한 제어는 아직 숙제

어차피 AI가 수행할 수 있는 동작은 MCP 서버 제공자가 정의한 것에 한정되기 때문에 아주 많은 동작을 컨트롤할 순 없다. 단적으로, 로봇청소기를 시작하고 멈추는 단순 동작은 제어 가능하지만, 흡입력이나 걸레 물 분사량을 조절하는 등의 세밀한 조작은 LG ThinQ 앱을 통해서만 가능하다.

나: 지금 로봇청소기 걸레가 건조 중인데 건조를 중지해 줘.

Claude: 로봇청소기의 걸레 건조를 중지하도록 도와드리겠습니다. 먼저 현재 상태를 다시 확인하고 사용 가능한 제어 명령을 확인해보겠습니다.
    (중간 코드 생략)
WAKE_UP 명령을 전송했습니다. 이 명령으로 로봇청소기가 현재 상태에서 깨어나면서 건조 과정이 중단될 수 있습니다.
하지만 현재 ThinQ Connect API로는 걸레 건조 기능을 직접 제어하는 명령이 제공되지 않는 것으로 보입니다. 더 정확한 건조 제어를 위해서는 LG ThinQ 앱을 통해 직접제어하시거나, 로봇청소기의 물리적 버튼을 사용하시는 것이 좋겠습니다.
    

이렇게 Claude는 내 요청을 수행하려 시도했지만, 애초에 MCP에 없는 기능이기 때문에 수행하지 못했다.

시각장애인에게는 이미 혁명

그럼에도 각종 기기의 현재 상태, 예컨대 냉장실과 냉동실 온도 등을 데스크톱에서 바로 모니터링할 수 있다는 것만으로 AI 사용자들에겐 큰 편의성 개선이다. 특히 나 같은 시각장애인에겐 더 그렇다.

참고로 개발자들이 스마트홈 허브로 많이 사용하는 홈 어시스턴트에서도 API를 이용해서 LG씽큐를 제어할 수 있다. 또한, 일반 사용자도 LG씽큐 앱을 스마트폰에 다운받아 홈 탭에서 자체 챗봇인 '챗씽큐'를 통해 가전을 편안한 자연어 대화로 제어할 수 있다.

아마도 곧 일반 소비자에게 출시될 예정인 씽큐온에서도 제어할 수 있는 범위는 비슷할 것으로 보인다. ('씽큐온'은 LG전자가 작년 9월에 생성형 AI 기반 스마트홈 허브가 될 거라고 발표한 제품. 현재 우리 집에 있는 AI 스피커 가운데 국산 네이버 클로바가 가전 제어는 가장 잘하지만 곧 씽큐온이 그 자리를 넉넉하게 차지할 예정. ㅎ)

물론 이 중 가장 광범위한 조작이 가능한 플랫폼은 LG씽큐 앱 그 자체이다. 홈 탭에 있는 챗씽큐 말고 디바이스 탭에서 기기별로 제어하는 UI 말이다. 그 외에 다른 플랫폼에서 사용할 수 있는 기능은 API에 제공된 대표적 기능 몇 가지로 크게 제약된다.

우리는 왜 통합 AI 비서를 원하는가

그렇다면 이미 똑똑한 스마트폰 앱 LG씽큐 앱이 있는데, 그리고 LG전자가 직접 가전을 제어할 수 있는 AI 스피커 씽큐온도 개발하고 있는데 뭐하러 MCP까지 필요한 걸까?

그건 자신이 마음대로 부릴 수 있는 비서 한 명쯤은 두고 싶어하는 우리의 심리랑 맞닿아 있다. 그냥 내 일을 대신 해 줄 수 있는 믿을 만한 비서 한 명, 아니 하나의 AI를 두고 싶은 욕구 말이다.

챗GPT와 Claude는 그에 근접해 가고 있고, 이제 많은 서비스들이 MCP를 통해 AI와 연동되지 않으면 '구식' 취급을 받게 될 거다. 스마트폰 앱으로 제어할 수 있는 것만으로는 부족하단 얘기.

이번 주 HardFork 에피소드에서도 다뤘듯, 어쩌면 스마트폰은 AI의 등장으로 인해 대중의 머릿속에서 더 이상 '스마트'하지 않게 인식되어가고 있는지도 모른다.

이걸 '앱의 종말'이라고까지 표현하는 건 너무 많이 나가는 것이겠지만, 아무튼 사람들이 점점 더 많은 일을 개별 앱이 아닌 AI 플랫폼에서 하게 될 것은 분명하다. MCP가 출시된 이후 여러 MCP 서버를 Claude에 연동해 봤지만, 마침내 가전 제어라는 유용성을 직접 체감하니 그런 확신이 더 생긴다.

고민할 것은?

물론 편해지는 만큼 위험도 더 커진다는 것은 감안해야 한다. 그런 의미에서 Claude가 MCP 가지고 뭐 한 가지만 하려 해도 계속 허용 여부를 묻는 건 좋은 조치이다.

더불어 국내에서도 카카오 등에서 MCP 생태계를 만들려고 노력하고 있는데 주요 기업들이 국내 플랫폼도 좋지만 Github에 좀 공개했으면 좋겠다. Github이 몇 번 써 보니 비개발자인 나도 유용한 정보를 쉽게 얻을 수 있더라. 특히 MCP는 Github에 자세히 설명된 것 보고 하나하나 따라서 사용해 볼 수 있었다.

MCP(Model Context Protocol)란?

MCP는 2024년 11월에 Claude를 만든 Anthropic이 오픈소스로 발표한 소프트웨어 간 통신 표준이다. 각종 서비스나 데이터를 LLM 기반 챗봇 안에서 대화 중에 사용할 수 있게 하는 기술이다. 대표적으로 Claude 데스크톱 앱에서 지원되고 있지만, 범용 프로토콜이어서 곧 있으면 ChatGPT에서도 사용할 수 있게 될 예정이다.

참고 링크

• LG전자 개발자 홈페이지
• ThinQ Connect MCP Server (Beta)

중앙집권적 관료제는 어떻게 교육을 지배해 왔나?

1. 대한민국 교육은 오랫동안 교육부를 정점으로 한 중앙집권적 체계 위에 서 있었다.

2. 교육부 장관은 학교장의 인사부터 교과서 선정까지 유·초·중등학교의 교육정책 전반을 관장하며 ‘제왕적 장관’의 권력을 누리고 있다. 선출되지 않은 관료(장관)가 선출된 권력(교육감)을 압도하는 구조는 민선 교육감제 시행 18년째인 현재까지 흔들리지 않고 있다.

3. 시도교육청과 교육지원청, 학교와 교사는 이 위계 구조의 하위에 위치하며, 정책의 집행자로 기능하도록 고정되어 있다. 특히 교사는 ‘말단 행정직’의 지위를 강요받는다.

4. 이러한 구조는 단지 관료제의 역효과로 끝나는 것이 아니라 교사의 자율성과 교육의 다양성을 체계적으로 억압하는 정치적 질서로 기능한다. ‘무엇을 가르칠 것인가’라는 교육의 본질적 질문조차, 교사가 아닌 교육부의 고시와 승인에 종속된다.

교사는 무엇이 되었나?

5. 교사는 행정 시스템의 말단이 아니라, 공공성과 전문성을 구현하는 시민적 교육자가 되어야 한다.

6. 그러나 지금의 체계는 교사의 교육적 판단을 불신하며, 교사들을 ‘지시 이행자’로 전락시킨다.

7. 교육과정 결정권에서 배제된 교사는, 생활지도 권한에서도 학부모 민원의 대상으로 취급된다.

8. 교사의 지도는 존중이 아닌 감시의 대상이 되었고, 책임만 남은 자리에서 권위는 철저히 무너졌다.

9. 서이초 사건은 이 붕괴된 위상이 단지 교육의 문제에 머물지 않고, 교사의 생명과 존엄을 위협하는 문제가 될 수 있음을 비극적으로 방증했다.

구조에 대한 도전은 있었다

10. 교사들이 이 구조에 단순히 순응하기만 한 것은 아니다.

11. 1990년대부터 2010년대 중반까지 전교조는 그 저항의 상징이었다. 전교조는 중앙집권적 교육정책의 심장을 뚫는 강력한 힘이었다.

12. 하지만 단극 저항 체제는 집중된 힘만큼이나 쉬운 표적이 되었다. 2010년대 내내 탄압받았고, 그 결과 저항력은 물론 교사 집단 내부의 다양성에 대한 포용력도 약화했다.

13. 그 대안으로 2010년대 후반부터 교과 기반, 지역 기반의 다양한 노조들이 출연하며 교사들은 저항의 다극화를 실현하기 시작했다. 단순한 저항이 아니라 생활 밀착형 문제 해결과 생존권 투쟁까지 나아갔다. 그러나 그 또한 문재인 정권이라는 우산 아래여서 가능했다. 이는 후술할 거버넌스의 한계와 맞닿아 있다.

14. 어쨌든 이러한 교사들의 다변화한 저항은 단순한 조직 분산이 아니라, 교육부를 정점으로 한 수직적 거버넌스에 대한 조직적 반발이었다.

15. 그러나 전체 권력 구조가 바뀌지 않는 한, 그 다극적 저항 또한 제한된 영향력 안에 갇힐 수밖에 없다. 현재 다양한 교사 집단이 존재하지만, 그 요구가 실질적 정책으로 전화되기 위한 제도적 통로는 지금 이순간에도 차단되어 있다. 유치원부터 대학교까지 850만 학생과 50만 교원의 요구가 교육부 장관 한 명에게 수렴되는 단극 구조는 여전히 건재하다.

거버넌스는 참여자들조차 위계화한다

16. 문제는 교육부의 권한 집중에만 국한하지 않는다.

17. 이 수직적 거버넌스는 그 안에 참여하는 모든 주체에게 위계적 질서를 강제한다.

18. 17개 시도교육청은 중앙의 정책을 ‘현장에 전달하는 통로’로 기능하며, 정책 설계에 있어 실질적 자율권은 없다.

19. 교원노조 역시 정책 테이블의 협의 주체가 아닌, ‘의견 청취 대상’으로만 간주된다. 전술했듯 교사 집단의 다극적 저항 역시 중앙이 설정한 어젠다 바깥으로 나아가지 못한 채, 구조 내부의 반응으로만 머문다.

20. 요컨대, 시도교육청은 중앙의 키워드를 반복하거나 모방하며, 자율을 가장하지만 실질적인 어젠다 생산 권한은 부재하다. 교원노조도 정책 담론에 참여하지만, 거버넌스 하부 구조에서 소모될 뿐, 중심을 구성하지는 못한다.

21. 여전히 교육정책의 어젠다 세팅 권한은 조직적으로는 교육부, 지역적으로는 서울 중심으로 집중되어 있다.

22. 수직적 거버넌스는 비판을 억압하는 방식으로만 작동하지 않는다. 비판마저 위계화하고, 저항조차 체계 안에 포섭한다. 자율은 흡수되고, 저항은 관리된다. 구조는, 견고하게 지속된다.

그런데 그 통제가 포용을 가능케 했다?

23. 그런데 여기서 우리는 하나의 불편한 사례를 마주한다.

24. 지금까지 비판해온 이 중앙집권적 거버넌스—그 수직적 통제가 때로는 포용의 진전을 가능케 한 유일한 조건이 된다는 사실이다.

25. 대표적인 사례가 장애인 교원 고용 확대다.

26. 현재 전국에는 5천여 명의 장애인 교원이 존재한다.

27. 이것은 현장의 인식 변화나 자발적 개방의 결과가 아니다. 1990년 제정된 「장애인고용촉진법」이 국가기관의 장애인 고용 의무화의 초석을 놓았고, 2005년, 당시 우원식 의원(현 국회의장)이 발의한 법률 개정이 교원임용시험 체계 내 장애인교원 특별전형 의무화로 이어진 결과다.

28. 법에 따라 2007학년부터 각 시도교육청은 매년 일정 비율의 장애인 교사를 선발하게 되었고, 지금의 수치에 도달하게 되었다.

29. 요컨대, 장애인교원 포용은 의식의 성장으로 실현된 것이 아니라, 법률에 근거한 강제적 개입의 산물이었다.

30. 우리는 이 사례 앞에서 다시 묻게 된다. 정녕 통제 없이 포용은 실현될 수 없는가?

다시 묻는다, 무엇을 바꿔야 하는가

31. 내가 보기에 지금 한국 교육의 가장 근본적인 문제는 개별 정책이 아니다.

32. 그 정책들을 반복적으로 만들고 실패하게 만드는, 통치 구조, 즉 위계적 거버넌스에 있다.

33. 이 체계에서는 자율이 허락을 받아야 하고, 포용은 강제되지 않으면 작동하지 않는다.

34. 이런 조건부 자율과 억압적 포용은 민주주의의 원리와 정면으로 충돌한다.

35. 그렇다면, 우리가 바꿔야 할 것은 정책이 아니라, 그 정책을 반복 가능하게 만드는 권력의 구조, 그리고 그 구조를 정당화하는 질서다.

어디에서부터 시작할까?

36. 첫째, 시도교육감협의회에 실질적 권한을 부여해야 한다.

37. 지금처럼 교육부에 건의만 하는 수준이 아니라, 법률안 발의, 행정 고시 제안, 교육부의 수용 의무 부과 등이 가능해야 한다. 선출된 권력이 임명된 권력을 견제하는 것은 민주주의의 가장 기본적인 원리다.

38. 둘째, 교과서 발행 체계를 자유발행제로 이행해야 한다.

39. 검정제 중심에서 인정제를 확대하고, 장기적으로는 자유발행제까지 이양하는 단계적 로드맵을 설계해야 한다. 교과서는 교사의 철학과 전문성이 구현되는 가장 구체적 장치이며, 그 장치를 누가 통제하느냐가 교육 자율성의 핵심이다.

40. 셋째, 포용 정책을 국가 프레임워크로 제도화해야 한다.

41. 법률이든 고시이든 상관없다. 중요한 것은 포용이 임의가 아닌, 국가의 책임으로 강제되어야 한다는 점이다. 교육부가 존재해야 할 이유가 있다면, 바로 이 포용의 규범을 실현하는 데 있을 뿐이다.

누가 해야 할까?

42. 두 말할 것 없이 궁극적 의사결정자인 국회, 특히 민주당이 해야 한다. ‘서울대 10개 만들기’ 같은 말잔치는 그만하자. 민주당이 가장 잘해 온 것은 민주화다. 이제는 교육이라는 마지막 중앙집권 영역에서 실현되어야 할 때다.

43. 다음으로 시도교육감들이다. 국민이 선출한 권력이라면, 이제 그 권력에 걸맞은 정치적 담대함을 보여야 한다. 교육부의 하위 집행기관이 아니라, 분권형 교육 질서를 설계하는 주체가 되어야 한다.

44. 그리고 교원노조들이다. 이미 구성원의 수로 인해 무시하지 못할 권력을 가지고 있다. 단지 정해진 어젠다를 수정하거나 반대하는 조직이 아니라, 새로운 질서를 기획하고 실현하는 정치적 행위자로 서야 한다.

45. 시대의 과업은, 거버넌스를 해체하고 다시 짜는 일이다.

46. 이재명 정부 교원 정책의 화두가 교사 정치 참정권 보장이다. 하지만 참정권 보장은 단지 몇 개의 법률안 통과로 달성되지 않는다. 구조 안에서 실질적 권리를 쟁취하는 과정을 통해서야 비로소 현실이 된다.

우리가 끝까지 물어야 할 질문

47. 우리는 아직 모든 답을 갖고 있지 않다. 하지만, 우리는 질문해야 한다.

48. 통제하에서만 허용되는 자율, 강제하에서만 작동하는 포용은 정당한가?

49. 교육 개혁의 열쇠는 정책이 아니라, 구조다. 그 구조를 다시 묻는 일에서부터, 우리는 시작해야 한다.

50. 새로운 분권형 교육 거버넌스를 상상하고 설계할 책임은 우리에게 있다.

AI 디지털 교과서는 왜 실패했나?

1. AIDT의 결정적 패착은, 교육부가 정점에 선 중앙집권적 거버넌스 구조에 있었다.

2. AI가 열어주는 교육의 가능성은 분산성과 탈중심화, 그리고 학습자가 주체가 되는 패러다임의 전환이다.

3. 그러나 AIDT의 설계, 심사, 배포의 전 과정에서 교사와 학생은 배제되었다. 분산도, 탈중심도 없었다. 오직 교육부와 출판사·개발사만 있었다.

4. 이에 더해, AIDT는 교육부가 독점해 온 교과서 콘텐츠 편집 권한과 결합해, 교육을 더욱 획일화하는 수단이 되었다. 콘텐츠와 툴이 완전히 결합되며, 중앙통제의 완결판이 된 것이다.

5. 그 결과는 AI를 활용한 교육이 아니라, AI를 명분 삼아 기존 교육 방식을 디지털 방식으로 고착화한 것에 불과했다.

6. 압축하면, AIDT 강제는 통제 기반의 거버넌스가 자율적 학습 생태계의 가능성을 압살한 사건이었다.

AI 디지털교과서는 잘못되기만 했나?

7. 그런데 위 주장에는 강력한 안티테제가 존재한다.

8. 아이러니하게도, 이렇게 중앙집권적이고 통제적인 거버넌스였기 때문에 AIDT 정책에 장애학생과 장애인 교원의 목소리를 반영할 수 있었다.

9. KERIS가 2023년 9월에 배포한 「AIDT 개발 가이드라인」에는 “제8장 UDL 및 접근성”이 별도 챕터로 들어갔다. 이 내용은 바로 2024년부터 검정 심사 기준이 되었고, 모든 출판사/개발사가 강제로 최소한의 접근성 기준을 충족해야만 하는 강력한 제도적 수단이 됐다. KERIS는 뿔 난 출판사/개발사들을 달래주기 위해 2025년, 개발 업무 담당자들이 실질적 컨설팅을 받을 수 있는 웹 접근성 테스트랩을 개관하기까지 했다.

10. UDL+접근성 기준의 가이드라인 삽입에서 컨설팅 테스트랩 구축까지, 이런 체계적인 포용적 조치는 우리나라의 공공 발주형 기술 사업에서 단 한 번도 시도된 적 없는 대담한 조치였다.

11. 이 정도의 강제적 조치는 다수의 이해관계자가 자율적으로 협의하는 느슨한 구조에서는 도달하기 어려웠을 것이다. 오히려 획일적이고 위계적인 구조였기에 가능했다. 통제 기반 거버넌스가 자율성을 억압했지만, 동시에 포용의 공간을 연 것이다. 우리 사회처럼 생존의 논리가 모든 가치를 덮어버리는 곳에서는, 이런 방식만이 취약계층에게 유일한 안전망이 되기도 한다.

12. 이것이 AIDT가 던지는 통제와 포용의 역설이다.

민주당이 하려는 것은 무엇인가?

13. 그렇다면 민주당이 주도하는 AIDT 교육자료 격하 법안은 무엇을 의미하는가?

14. 민주당이 발의한 초·중등교육법 개정안의 핵심은 ‘교육자료’ 범주를 신설해, AI 디지털교과서 등 지능정보기술을 활용한 학습지원 소프트웨어 및 전자 저작물을 모두 교육자료 에 해당하도록 규정하는 것이다. 즉, AIDT의 껍데기를 바꾸는 법안이다.

15. 껍데기가 바뀌면 AIDT는 각종 규제의 대상에서 제외된다. 그 대신 치열한 시장의 경쟁을 뚫고 스스로 학교로 들어가는 판로를 개척해야 한다.

16. 요컨대, AIDT의 성격을 공공재에서 상품으로 바꾸는 것이다.

17. 4일, 이 법안이 본회의에서 통과될 가능성이 높다고 한다.

민주당의 접근은 무엇이 잘못됐나?

18. 나는 이런 민주당의 ‘이전 정권 정책 백지화’식의 무차별적 폐기는 오히려 교육 현장에 혼란만 가중할 것이라고 생각한다.

19. 게다가 교육의 공공성보다는 상업성을 강화하는 방향이다. 그 효과성에 대해선 찬반 논란이 있겠지만 내가 관심 있는 거버넌스 개선과 포용성 증대 차원에선 분명한 역행이다.

20. 당장 가이드라인에 명시된 UDL 및 접근성 기준을 포함해 학생 및 교사 권리 보장을 위한 각종 규제가 모두 무효화될 것이다. KERIS가 개관한 테스트랩은 문을 닫을 것이고, 출판사/개발사들에 포용적 의무를 부과할 어떠한 정책적 수단도 남지 않게 될 것이다.

21. 검정심사제로 대표되는 경직된 하향식 교과서 정책을 교사의 자율성을 보장하는 교과서 자유발행제로 전환하는 근본적 개혁은커녕 현재 교과서 정책의 문제점을 개선할 동력조차 일어버릴 것이다. 현장은 교과서와 교육자료가 따로 노는 개판이 될 것이다.

22. 요컨대, 민주당에겐 AIDT 사태로 드러난 대한민국의 교육 거버넌스가 지닌 하향식, 중앙집권적 구조를 바꿀 비전도 없으며, 그렇다고 교육 취약계층 학생과 나와 같은 소수 장애인교원을 보호할 의지도 없다.

23. 한마디로 민주당에는 대안이 없다. 나태한 법안뿐이다.

무엇이 남나?

24. 교육자료로 격하된 AIDT는 치열한 시장의 경쟁을 거치겠지만 어쨌든 학교로 들어올 것이다. 이미 막대한 투자가 이루어진 상태여서 그렇다. AIDT는 살아남을 것이다. 아무런 규제도, 정치적 압력도 받지 않는 형태로.

25. 출판사/개발사들은 AIDT가 평가와 입시에 활용되도록 로비할 것이다. 그래야 수익성을 담보할 수 있으니까. 각종 판촉물이 남을 것이다.

26. 출판사/개발사들은 교육부를 상대로 손해배상을 청구할 것이다. 교육부에는 빚이 남을 것이다. 빚은 다른 교육 예산의 축소를 가져올 것이다.

27. 그리고 장애학생 및 장애인교원의 눈물이 남을 것이다. 국가가 아닌 출판사로, 개발사로, 국회로 향하는 허망한 발길만이 남을 것이다.

28. 새 정부의 교육부 차관은 이것들을 “약간의 혼란”이라 명명했다. 묻고 싶다. 그렇게 가벼이 볼 일인지.

29. 내가 보기에 남을 것은 출판사/개발사들의 비건설적인 경쟁, 공공의 빚, 소수 약자의 절망뿐이다.

여섯 살에 실명하고 가족은 언제나 세상을 내가 이해할 수 있는 방식으로 설명해 주는 번역자였다. 그중에서도 쌍둥이 형의 존재는 내가 세상을 경험하는 데 거의 절대적인 역할을 한 것 같다. 교회며, 시장이며, 병원이며, 미용실이며…. 형과 함께 가지 않은 곳이 없었다. 그리고 그 모든 곳에서 형은 늘 눈앞에 펼쳐진 상황을 알려주곤 했다.

고등학생 땐 한참 유행하던 일본 애니메이션 ‘이누야샤’를 형과 함께 봤다. 형은 150화도 넘는 에피소드 자막을 하나도 빼놓지 않고 내게 읽어 주었다. 자막만 읽어준 것이 아니라 화면도 설명해 주었다. 그래서 한 에피소드를 수도 없이 스페이스바를 누르며 보았던 것 같다.

한참 지난 언젠가 형이 자신은 자막을 읽어 주느라 애니메이션을 제대로 보지도 못한 것 같다고 얘기했을 때 그게 ‘당연한 것’이 아니라는 걸 처음 깨닫고 미안했던 기억이 난다. 그 정도로 내게 가족의 번역 노동은 당연했다.

그런데 이젠 내가 아빠가 되어 그때 형의 역할을 해야 할 처지에 놓였다. 도도는 하루에도 몇 번씩 내게 그림책을 들고 다가온다. 책장을 고사리 같은 손가락으로 짚으며 내게 무언가 물어보는 듯한 몸짓을 할 때 과거, 애니메이션을 함께 봤던 형이 떠올랐다.

내가 그랬듯, 정작 도도는 자기가 무엇을 모르는지 모를 것이다. 그저 ‘무언가가 있다’라는 느낌만으로 ‘이게 뭔지 모르겠으니 알려 달라’는 엉성한 질문을 온몸으로 내뱉을 뿐이다. 형은 내가 답답함을 표현하면 금세 결핍의 정체를 파악하고 내가 이해할 수 있는 언어로 설명해 주었다.

하지만 나는 형처럼 할 수 없다. 나는 도도가 보고 있는 ‘그것’이 무엇인지 파악할 수 없기 때문이다. 공감할 준비도 되어 있고 설명 능력도 충분하지만 정작 ‘그것’이 무엇인지 알 수 없는 상황에서 내 공감과 설명 능력은 빛 좋은 개살구가 된다.

그렇다면 나는 도도에게 무엇을 해 줄 수 있을까? 도도에게 좋은 번역자가 될 수 있을까?

앞으로 이런 물음이 수없이 생길 것이다. 그리고 그것이 내가 아빠가 되어가는 과정이겠지.

도도와 놀며 어린 시절 가족과 함께한 추억이 많이 생각난다. 돌아보면 그 추억은 모두 BGM처럼 깔린 가족의 번역 행위 위에 있었다. 그 추억과 일상을 지나며 형도, 엄마도, 아빠도. 다 내 인생 최고의 번역자가 되어 갔다. 새삼 고맙고 미안하다.

마찬가지로 나도 지금은 어설프지만, 도도에게 둘도 없는 번역자가 되고 싶다. 비록 내가 그림은 보지 못하지만. 글쎄…. 다른 방식으로라도 말이다. 아마도 도도가 조금 더 크면 눈에 보이지 않는 것을 설명해 주는 번역자가 될 수 있지 않을까?

이렇게 인생은 큰 사이클을 돈다. 역할을 바꿔 가며, 서로의 번역자가 된다.

AI 팟캐스트로 듣기 - Google NotebookLM

Part 1. AI 서비스, 무엇을 할 수 있는가?

1. 생성형 AI의 이해와 종류

생성형 인공지능(Generative AI)은 기존 데이터를 학습하여 새로운 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 콘텐츠를 만들어내는 기술을 의미함. 교육 및 업무 현장에서 자료 조사, 문서 작성, 학습 자료 제작 등 다양한 과업의 효율성을 획기적으로 높이는 핵심 도구로 부상하고 있음.

1) 멀티모달 AI (Multimodal AI)의 이해

• 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 AI 모델을 의미함.
• 사용자가 텍스트로 질문하고 이미지로 답변을 받거나, 음성으로 명령하고 텍스트와 이미지가 포함된 결과물을 받는 등 복합적인 상호작용이 가능함.
• 대표적인 모델로는 OpenAI의 GPT-4o가 있으며, 이는 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 동시에 처리하여 결과를 생성하는 강력한 멀티모달 능력을 보여줌.

2) 추론 모델 (Reasoning Model)의 이해

• 단순 정보 생성을 넘어, 복잡하고 여러 단계의 논리적 사고가 필요한 문제를 해결하는 데 특화된 AI 모델임.
• 복잡한 코드를 분석하고 작성하거나, 과학적 원리를 설명하고, 어려운 수학 문제를 푸는 등 고도의 추론 능력이 요구되는 작업에 강점을 보임.
• 대표적인 모델로는 OpenAI의 o3 모델과 Anthropic의 Claude 4 모델이 있으며, 이들은 특히 코딩과 전문 분야의 문제 해결에서 뛰어난 성능을 발휘함.

3) 학교 현장에서의 활용 요약

2. 시각장애 학생 및 교사를 위한 AI 서비스

AI 기술은 시각적 제약을 보완하고 정보 접근의 장벽을 허무는 강력한 보조 기술(Assistive Technology)로서의 잠재력을 가짐. 특히 시각 정보의 텍스트화, 음성 기반의 상호작용, 방대한 정보의 구조화 및 요약 기능은 시각장애 사용자의 학습과 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있음.

1) 주요 활용 분야

• 시각 정보의 이해 (새로운 눈): 스마트폰 카메라를 통해 주변 사물, 문서, 환경을 인식하고 음성으로 설명해 줌. 인쇄된 학습지나 책의 내용을 즉시 파악하는 데 유용함. (예: ChatGPT Vision, Seeing AI, Sullivan+)
• 청각 중심의 정보 습득 (정보의 바다 항해): 긴 보고서나 논문을 오디오 팟캐스트 형식으로 변환하여 듣거나, 웹 페이지의 텍스트를 자연스러운 음성으로 읽어주어 효율적인 정보 습득을 도움. (예: Google NotebookLM, Speechify, ElevenLabs, Edge '소리내어 읽기')
• 장벽 없는 문서 작업 및 학습: 복잡한 표나 서식으로 구성된 문서의 내용을 분석하고 재구성하거나, AI와의 대화를 통해 아이디어를 구체화하는 등 문서 작업의 물리적, 인지적 부담을 줄여줌.

2) 시각장애인 활용 AI 서비스 요약

Part 2. AI 기반 업무 자동화 및 효율화

3. 채팅 기반 AI를 활용한 문서 작성

채팅 기반 AI는 단순 정보 제공을 넘어, 사용자의 구체적인 요구에 맞춰 글의 구조를 짜고 내용을 생성하는 창의적인 파트너가 될 수 있음. Gemini 2.5 Pro는 긴 글을 자연스럽게 생성하는 데 강점을 보이며, ChatGPT o3 모델은 논리적, 학술적 글쓰기에 유리함. Anthropic의 Claude Sonnet 4 모델은 깔끔한 보고서 작성에 적합함.

1) 주요 사용법

• 구체적인 프롬프트 작성: '당신은 OOO 전문가입니다'와 같이 AI에게 역할을 부여하고, 원하는 결과물의 형식(표, 목록 등)과 톤(공식적, 친근한 등)을 명확히 제시하는 것이 중요함.
• 점진적 고도화: AI가 내놓은 초안을 바탕으로 추가 질문이나 수정을 요구하며 결과물의 완성도를 높여감.
• 참고 자료 업로드 및 분석: 관련 규정이나 이전 보고서 등 참고 자료를 파일로 업로드하여, 이를 기반으로 일관성 있는 문서를 작성하도록 지시할 수 있음.

2) 마크다운 문서와, csv/tsv 문서의 이해

• 마크다운(Markdown): 간단한 기호(#, *, - 등)를 사용해 텍스트의 서식을 지정하는 경량 마크업 언어. AI에게 "결과를 마크다운 형식으로 정리해 줘"라고 요청하면, 제목, 목록, 표 등이 구조화된 형태로 답변을 얻을 수 있어 가독성이 높아짐.
• CSV/TSV: 쉼표(CSV)나 탭(TSV)으로 데이터를 구분하는 표 형식의 텍스트 파일. AI에게 "다음 내용을 CSV 파일 형식으로 만들어줘"라고 요청하면, 엑셀이나 구글 스프레드시트에서 바로 열 수 있는 데이터를 생성할 수 있어 표 작업에 매우 유용함.

3) 문서 작업별 추천 AI 요약

4. 검색 증강형 AI를 활용한 자료 조사

수업 발표나 연구 보고서 작성을 위해서는 최신성과 신뢰성을 갖춘 자료 조사가 필수적임. Perplexity와 같은 검색 증강형 AI는 웹상의 최신 정보를 실시간으로 탐색하고, 답변의 근거가 되는 출처를 명확히 제시하여 정보의 신뢰도를 높여줌. 이는 사용자가 정보의 사실 여부를 검증하고 심화 학습으로 나아가는 데 큰 도움이 됨.

1) 주요 사용법

• 정확한 질문: 궁금한 점을 명확하고 구체적인 문장으로 질문함.
• 출처 확인: AI가 제시한 답변 하단의 출처 목록을 클릭하여 원문 정보를 직접 확인하는 습관이 중요함.
• 검색 범위 설정(Focus): Perplexity의 'Focus' 기능을 활용해 검색 대상을 'Academic(학술자료)'이나 'YouTube' 등으로 한정하여 결과의 정확성을 높일 수 있음.

2) 자료 조사 목적별 추천 AI 요약

5. 대화형 음성 모드 활용

키보드 입력 없이 음성만으로 AI와 실시간으로 대화하는 기능으로, 정보 검색, 아이디어 구상, 외국어 회화 연습 등 다양한 상황에서 활용도가 높음. 특히 이동 중이거나 손을 사용하기 어려운 시각장애인에게 매우 유용한 기능임.

1) 주요 서비스별 특징

• ChatGPT (고급 음성 모드): 텍스트를 타이핑할 필요 없이 자연스러운 대화가 가능하며, 반응이 빠르고 대화의 흐름을 잘 유지함.
• Gemini (Live 모드): 미묘한 억양과 감정까지 표현하는 자연스러운 음성 출력이 강점이며, 보다 인간적인 대화 경험을 제공함.
• Perplexity: iOS 및 안드로이드 앱에서 음성으로 질문하고 답변을 들을 수 있으며, OpenTable이나 Uber와 같은 외부 앱을 음성으로 실행하는 기능도 지원함.
• Claude: 모바일 앱에서 베타 버전의 음성 모드를 제공하며, AI가 말하는 동안 핵심 내용을 화면에 글머리 기호로 요약해주는 특징이 있음.

2) 대화형 음성 모드 활용 요약

6. 음성 합성 AI를 활용한 학습 자료 제작

음성 합성 기술은 텍스트를 사람처럼 자연스러운 음성으로 변환하여, 교육 콘텐츠를 더욱 실감 나고 접근성 높게 만들어 줌. Speechify나 ElevenLabs와 같은 서비스는 다양한 언어와 목소리를 지원하여, 외국어 듣기 평가 자료를 만들거나 학습 자료를 음성으로 제공하는 데 매우 유용함. 특히 시각적 자료에 의존하기 어려운 학생들에게 동등한 학습 기회를 제공하는 데 기여할 수 있음.

1) 주요 사용법

• 텍스트 준비: 음성으로 변환할 스크립트를 미리 작성함.
• 목소리 및 언어 선택: 학습 목표와 내용의 분위기에 맞는 목소리를 선택함.
• 속도 및 톤 조절: 학습자의 수준에 맞춰 음성 속도를 조절하거나, 특정 부분을 강조하도록 설정할 수 있음.

2) 음성 합성 서비스 비교 요약

Part 3. 생산성 향상을 위한 도구 활용

7. Google Workspace를 활용한 협업

학교 현장에서는 교사 간, 또는 교사와 학생 간의 효율적인 협업이 필수적임. Google Workspace는 클라우드 기반으로 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 등을 공동으로 편집하고 실시간으로 공유할 수 있는 강력한 도구를 제공함. 특히 데스크톱용 Google Drive 앱을 활용하면 로컬 PC 환경의 익숙함과 클라우드의 협업 기능을 동시에 누릴 수 있어 생산성을 극대화할 수 있음.

1) 데스크톱용 Google Drive 주요 기능

• 로컬 PC 연동: PC에 설치 후 '내 PC'에 생성된 구글 드라이브 폴더를 일반 로컬 폴더처럼 사용 가능함.
• 실시간 동기화: 한글(HWP), MS Office 등 모든 형식의 파일을 PC에서 직접 편집하고 저장하면, 수 초 내에 클라우드에 자동으로 동기화되어 모든 공동 작업자가 최신 버전을 확인할 수 있음.
• 간편한 권한 관리: 폴더나 파일에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭 > 'Google Drive로 공유'를 통해 공동 작업자를 추가하고 '편집자', '뷰어' 등 권한을 쉽게 설정할 수 있음.

2) 주요 Google 앱 활용 요약

8. 시각장애인을 위한 접근성 및 키보드 단축키

디지털 환경에서 정보 접근성은 모든 사용자의 권리이며, 특히 시각장애인에게는 학습과 업무 수행을 위한 필수 조건임. 키보드 단축키와 스크린리더 활용 팁을 익히면 마우스 없이도 PC를 훨씬 효율적으로 사용할 수 있음.

1) 스크린리더(센스리더) 사용 팁

• 웹 브라우저: Chrome 이나 Edge 사용 시, '가상커서 설정(Ctrl+Shift+F9)'에서 '브라우저 탭키 방식'을 선택하면 탐색이 용이함.
• Google Drive 웹: '공유 문서함'에서 파일을 데스크톱용 드라이브에 추가할 때, 가상커서를 끄고 'n'키로 객체 간 이동하면 편리함.
• Microsoft Edge: '소리내어 읽기(Ctrl+Shift+U)' 기능을 활용하면 기사 등 긴 글을 자연스러운 음성으로 들을 수 있으며, '몰입형 리더(F9)'로 광고 없이 본문에만 집중할 수 있음.

2) 유용한 키보드 단축키

• 이모지 패널 열기: Windows 키 + . 또는 Windows 키 + ;
• 특수문자 입력(한컴오피스 한글):
  • 문자표 열기: Ctrl + F10
  • 체크박스(☑) 입력: 유니코드 입력창(Alt+U)에 '2611' 입력 후 Enter
• 바로 가기 생성: 자주 사용하는 앱이나 폴더의 바로 가기를 만든 후, '속성'에서 Ctrl+Alt+단축키를 지정하여 한 번에 실행할 수 있음.

3) 정보 접근성 향상 팁 요약

Part 4. AI 시대, 현명한 사용자가 되기 위하여

9. AI의 한계와 비판적 활용

AI가 제공하는 편리함 이면에는 분명한 한계와 위험이 존재함. '환각(Hallucination)' 현상은 AI가 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 지어내는 대표적인 문제로, 사용자의 비판적인 사고와 검증 능력이 무엇보다 중요함. AI를 맹신하기보다는, 효율적인 업무를 위한 '보조 조종사'로 여기는 자세가 필요함.

1) 주요 한계점

• 환각 (Hallucination): AI는 학습 데이터에 없는 내용을 질문받거나 논리적 모순에 직면했을 때, 거짓 정보를 사실처럼 생성할 수 있음.
• 부정확성: 숫자 계산이나 최신 정보 등에서 오류가 발생하기 쉬움. 실제 도시가스 계량기 숫자를 잘못 읽어 낭패를 본 사례처럼, 안전과 관련된 민감한 정보는 AI에 전적으로 의존해서는 안 됨.
• 편향성: AI는 인터넷상의 방대한 데이터를 학습하므로, 데이터에 내재된 사회적, 문화적 편견을 그대로 답습하고 증폭시킬 수 있음.

2) AI 사용 시 유의사항 요약

Part 5. AI 서비스 활용 심화 실습

10. 실습 과제: AI를 활용한 교수학습자료 제작

이 섹션에서는 앞서 배운 다양한 AI 서비스를 종합적으로 활용하여 실제 학교 현장에서 사용할 수 있는 자료를 제작하는 실습을 진행함.

1) [실습 1] 수행평가 안내문 및 채점 기준표 만들기

• 목표: 채팅 기반 AI를 활용하여 체계적이고 구체적인 수행평가 안내문을 제작하기.
• 프롬프트 예시: "당신은 10년 차 중학교 역사 교사입니다. '독립운동가 N명 탐구 보고서 쓰기' 수행평가에 대한 안내문을 작성해 주세요. 평가 목표, 보고서 형식, 제출 기한, 유의사항을 포함하고, '상-중-하' 세 단계로 구성된 구체적인 채점 기준표를 표 형식으로 만들어 주세요. 결과는 마크다운으로 정리해 주세요."
• 활용 서비스: Claude (Sonnet 4 모델)

2) [실습 2] 멀티모달 프레젠테이션 자료 제작

• 목표: 텍스트, 이미지, 오디오를 결합한 종합적인 발표 자료를 AI로 만들기.
• 활동 절차:
  1. 대본 작성: Gemini(2.5 Pro 모델)에 "기후 변화의 심각성을 알리는 3분 스피치 대본을 청소년 눈높이에 맞춰 작성해 줘."라고 요청.
  2. 시각 자료 생성: 대본의 핵심 내용(예: 녹고 있는 빙하, 사막화된 토지)을 ChatGPT(GPT-4o)에 입력하여 발표에 사용할 이미지를 생성함.
  3. 음성 파일 제작: 완성된 대본을 Speechify에 붙여넣고, 호소력 있는 목소리를 선택하여 발표용 음성 파일을 제작함.
• 활용 서비스: Gemini, ChatGPT, Speechify

3) [실습 3] 긴 학습자료를 접근성 높은 팟캐스트로 변환하기

• 목표: Google NotebookLM을 활용하여 시각장애 학생도 쉽게 소화할 수 있는 청각적 학습 자료 만들기.
• 활동 절차:
  1. 긴 분량의 PDF 학습 자료(예: 과학 논문, 역사 사료)를 Google NotebookLM에 업로드함.
  2. 'Audio Overview' 기능을 실행하여 AI가 생성하는 팟캐스트 형식의 음성 요약본을 생성함.
  3. 생성된 오디오 파일을 공유하여 학생들이 이동 중이거나 다른 활동을 하면서도 학습 내용을 들을 수 있도록 안내함.
• 활용 서비스: Google NotebookLM

4) [실습 4] AI 음성 비서와 브레인스토밍하기

• 목표: AI의 대화형 음성 모드를 활용하여 아이디어를 구체화하고 정리하기.
• 프롬프트 예시: (ChatGPT 앱의 음성 모드를 켠 후) "우리 반 학급회의 안건으로 '학교 폭력 예방 캠페인' 아이디어를 내고 싶어. 창의적이고 학생들이 즐겁게 참여할 수 있는 아이디어 5가지만 제안해 줄래? 그리고 마지막에 내가 말한 내용까지 포함해서 회의록 형식으로 정리해 줘."
• 활용 서비스: ChatGPT(고급 음성 모드)

5) 실습 과제 요약