TECHNOLOGY
기술 · 데이터
랑구스토리의 핵심 자산은 AI가 바로 활용할 수 있도록 정규화한 한국어 교육 데이터입니다. 이 데이터가 쌓이는 과정을 따라가 보세요.
THE PROBLEM
처음에는 GPT-4o로 교안을 만들었습니다
하지만 생성된 교안의 내용은 학습자 급수와 자주 맞지 않았습니다. 국립국어원 표준 교육과정을 기준으로 구축한 평가 데이터셋으로 급수 분류 정확도를 측정했습니다.
기존 데이터에는 AI가 활용할 수 있도록 구조화된 급수 정보가 부족했습니다. 그래서 필요한 데이터를 직접 구축하기로 했습니다.
SOURCE
논문, 한국어 교재, 표준 교육과정.
여기서 시작했습니다
한국어교육 전공 연구진이 직접 영역별로 구성했습니다
STEP 1 · VOCABULARY
0표제어어휘
1~6급 전 급수 · 어휘 인스턴스 26,574개 · 의미부류 매핑 26,574건
STEP 2 · GRAMMAR
0행문법
문법 항목 660 + 활용형 24,418 · 특허 기술로 자동 검증
STEP 3 · TOPIC
0범주주제
단원 매핑 2,766 · 급수 순서 341
STEP 4 · FUNCTION
0범주기능
의사소통 기능 범주 · 단원 매핑 5,875 · 급수 순서 205
STEP 5 · CROSS MAPPING
0행크로스 매핑
어휘×문법 · 어휘×기능 · 어휘×주제 · 기능×문법 등. 낱개 리스트가 하나의 그래프로 연결됩니다
TOTAL
0행정규화 한국어 교육 데이터
INTELLECTUAL PROPERTY
지식재산권
한국어 음소 유사도 기반 발음 정확도 평가 방법
제10-2966195호
등록 2026.05.13
한국어 문법 데이터의 자동 검증 방법 및 시스템
제10-2999681호
등록 2026.07.30
MCP SERVER
통합된 데이터를 각 서비스에 제공합니다
어휘·문법·교육과정 등 각 영역이 연결되어야 학습자의 수준과 목적에 맞는 한국어 교육 데이터를 제공할 수 있습니다. 통합된 데이터는 MCP 서버를 통해 각 서비스에 제공되며, 한국어를 제2언어로 배우는 학습자를 위한 콘텐츠 생성에 활용됩니다.