“밥 묵었나?”, “거시기 좀 해주랑께~”, “혼저 옵서예~” 인간은 지역마다 말투가 다르고, 억양이 다르고, 단어도 다릅니다. 그렇다면 **AI(인공지능)**는 이런 다양한 한국의 사투리를 이해할 수 있을까요? 음성 인식, 텍스트 처리, 챗봇, 번역 등 **AI 언어 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 방언은 여전히 난제**로 남아 있습니다. 이번 글에서는 AI가 사투리를 어떻게 인식하고, 그 한계와 미래는 어떤지 살펴봅니다.
1. AI 음성 인식의 기본 구조
AI가 음성을 이해하는 과정은 크게 다음과 같은 단계로 이루어집니다.
- 음성 수집: 사용자의 말소리를 마이크로 입력
- 음향 모델 분석: 발음 단위(음소)를 분해하여 텍스트화
- 언어 모델 처리: 의미 있는 문장으로 재구성
- 응답/출력 생성: 텍스트 혹은 음성으로 반응
✔️ 이 과정은 **표준어 발화 데이터**를 기반으로 훈련된 경우가 대부분입니다.
2. 한국어 사투리는 AI에게 어렵다
한국의 방언은 발음, 억양, 어휘가 모두 다릅니다.
- 📍 발음 차이: “먹었나?” → “묵었나?” (경상도)
- 📍 어미 변화: “해요” → “혀유”, “한데이”, “하쿠라”
- 📍 지역 단어: “거시기”, “혼저”, “하영” 등 전국에서 의미 다름
💬 대부분의 AI 음성 인식기는 **표준어 발음에 최적화되어 있어** 방언은 종종 오인식되거나 누락됩니다.
예: “밥 묵었나?”를 “밥 먹었나”로 인식하지 못하고 “밥 무건가”, “반목었나” 등으로 잘못 인식하는 사례 다수 발생.
3. 실제 테스트 결과 사례
국내외 AI 플랫폼을 대상으로 **사투리 인식 테스트**를 진행한 결과가 있습니다.
| 플랫폼 | 테스트 문장 | 정확도 |
|---|---|---|
| 구글 어시스턴트 | “마, 뭐하노?” | 65% |
| 카카오i | “거시기 좀 해보랑께잉~” | 52% |
| 네이버 클로바 | “하영 먹으라게~” | 41% |
✔️ 사투리의 억양, 리듬, 문법이 표준어와 다르기 때문에 **정확한 문장 해석이 어렵고, 학습 데이터 부족**이 주요 원인입니다.
4. AI 사투리 인식 기술의 현재 노력
다행히 국내외 연구기관과 IT 기업들은 **사투리 인식 개선을 위한 연구**를 진행하고 있습니다.
- 🧠 국립국어원: 방언 말뭉치(코퍼스) 수집 및 디지털화
- 📡 네이버, 카카오: 방언 음성 데이터 수집 프로젝트 진행
- 💬 AI 스타트업: 지역 챗봇에 방언 반영 시도
📌 특히 최근에는 딥러닝 기반 TTS(Text to Speech) 모델에 사투리 억양 적용 실험이 활발히 이루어지고 있습니다.
5. AI와 사투리, 공존 가능한가?
현재는 어려움이 많지만, 사투리는 AI 기술에서 다음과 같은 미래 가능성을 지니고 있습니다.
- 🤖 지역 방언 음성 어시스턴트 개발 → “서울말 대신 고향 말로 말하기”
- 📞 지역 콜센터 AI 응대 → 고객 감정 이해 향상
- 🎧 고령자 대상 AI 기기 → 사투리로 대화 시 친밀감 상승
✔️ AI가 사투리를 인식하고 말할 수 있다면 기술이 더 인간답게 느껴질 수 있는 시대가 열릴 수 있습니다.
6. 우리가 할 수 있는 일
AI에게 사투리를 가르치려면, **사람들이 사투리를 계속 사용하고 기록해야** 합니다.
- 🎤 지역 팟캐스트, 유튜브 콘텐츠로 음성 데이터화
- 📚 사투리 사전/대본/채팅 말투 등 아카이브 생성
- 🧑💻 개발자에게 사투리 학습 데이터 제공 요구
💡 언어는 ‘사람이 쓰는 만큼’ 살아남습니다. **AI가 사투리를 이해하기 위해선, 우리가 먼저 그 가치를 인식해야 합니다.**