1. 개발 목적
- 실생활 맥락 기반 한국어 학습: 교과서식 예문이 아닌 실제 생활 상황(식당 주문, 쇼핑 등)을 학습 단위로 설정하여 외국인 학습자가 현실에서 바로 활용 가능한 구어체 한국어를 습득할 수 있는 환경 구축.
- AI 기반 발음 정밀 교정: 단순 듣기·따라 말하기를 넘어 음소 단위 발음 분석을 통해 학습자 스스로 정확도·유창성·억양의 문제점을 인지하고 개선할 수 있는 데이터 기반 학습 시스템 구현.
- 지속적 학습 동기 부여: 점수·포인트·학습 이력 대시보드를 통해 학습자의 성취감을 가시화하고 재학습을 자연스럽게 유도하는 리텐션 구조 설계.
2. 기술 스택 및 선정 포인트
Front-end : Flutter / Dart Back-end : Python / FastAPI Server : AWS DB : PostgreSQL
마이크 녹음·실시간 오디오 스트리밍·TTS 재생 등 오디오 처리 기능과 iOS·Android 인앱 결제를 단일 코드베이스로 구현하기 위해 Flutter 채택. AI 음성 분석(STT·발음 평가) 처리에 최적화된 Python FastAPI 백엔드와 연동.
3. 필요 기능
LLM 기반 상황별 구어체 한국어 실시간 생성, TTS 원어민 음성 변환 재생, 오디오 녹음 및 실시간 스트리밍, STT 음성-텍스트 변환, 음소 단위 발음·유창성·억양 정밀 평가, 발음 분석 리포트 및 점수·포인트 제공, 학습 이력·평균 점수·저장 문장 대시보드, Apple·Google 인앱 구독 결제 연동
4. 루멘트만의 성공 전략
- 음소 단위 발음 평가 엔진: AI 정답 문장의 파형과 사용자 발화 파형을 비교하여 자음·모음 단위로 정확도를 분석하는 발음 평가 알고리즘을 독자 구현. 기존 언어 학습 앱이 제공하지 못하는 음소 레벨의 정밀 피드백으로 학습 효과를 극대화.
- LLM·TTS·STT 3종 AI 파이프라인 통합: 상황 입력 → 구어체 생성(LLM) → 원어민 음성 재생(TTS) → 사용자 발화 녹음 → 텍스트 변환(STT) → 발음 평가로 이어지는 완결된 AI 학습 루프를 단일 앱 내에서 구현하여 끊김 없는 학습 경험 제공.
5. 작업결과
- LLM·TTS·STT 기반 AI 학습 파이프라인 완전 통합 구현. 음소 단위 발음 정밀 평가 및 리포트 기능으로 차별화된 피드백 시스템 완성. Apple·Google 인앱 구독 결제 연동으로 글로벌 수익화 구조 확보.
* 실제 앱 화면은 하단의 이미지를 확인해주세요.
