01MODEL사람을 담다
설명 몇 줄로는 사람이 되지 않습니다.
무엇을 경험했고 어떻게 판단하는지, 어떤 상황에서 어떻게 반응하는지까지 담습니다. 대화 친구, 고객, 특정 전문가처럼 목적에 따라 담는 방식도 달라집니다. 전문가 Twin은 본인이 직접 내용을 교정하고, 대화를 확인한 뒤 승인합니다.
TECHNOLOGY
자연스러운 대화는 우연히 생기지 않습니다.
언제 말하고 언제 기다릴지 정하는 대화 타이밍, 사람을 담는 모델링, 목적에 맞는 평가. 두 개의 서비스를 직접 운영하며 쌓아 온 플레이모어의 기술입니다.
CONVERSATION TIMING · 대화 타이밍 엔진
좋은 대화의 네 가지 행동.
하나만 잘하기는 쉽습니다. 늘 오래 기다리면 말을 자를 일은 없지만, 그만큼 대답이 느려집니다. 플레이모어는 네 가지를 동시에, 사람처럼 해내는 것을 목표로 합니다.
같은 장면, 두 가지 봇
- 01
맞장구엔 계속 말하기
상담 봇이 배송 일정을 안내하는 중, 고객이 “네네” 하고 맞장구칩니다.
기존 방식“네네” 한마디에 말을 끊고, 1초 가까이 멈췄다가 안내를 처음부터 다시 시작합니다.
봇사람대기 0.95초Playmore맞장구로 알아듣고, 안내를 멈추지 않고 그대로 이어 갑니다.
봇사람 - 02
머뭇거리면 기다려 주기
영어 학습자가 “I went to the… um…” 하고 단어를 찾느라 2초 넘게 말을 멈춥니다.
기존 방식1.45초 만에 끼어드는 바람에, 학습자가 다시 말을 잇자 1.55초 동안 목소리가 겹칩니다.
봇사람겹침 1.55초대기 1.45초대기 1.45초Playmore아직 말이 끝나지 않았다고 보고 기다리다가, 말이 끝나자 0.2초 만에 답합니다.
봇사람0.2초 - 03
끝났으면 바로 답하기
식당 예약 전화. 이름, 인원, 시간을 차례로 묻고 고객이 짧게 답합니다.
기존 방식답이 끝날 때마다 1.25초씩 기다려, 세 번 주고받는 동안 4초 가까이 비어 있습니다.
봇사람대기 1.25초대기 1.25초대기 1.25초Playmore답이 끝난 게 분명하니 매번 0.2초 만에 다음 말로 넘어갑니다.
봇사람0.2초0.2초0.2초 - 04
진짜 끼어들면 멈추기
봇이 보험료 갱신을 안내하는데, 고객이 “잠깐만요, 오른다고요?” 하고 끼어듭니다.
기존 방식고객이 끼어든 뒤에도 1.45초 동안 계속 말해, “오른다고요?”까지 목소리가 겹칩니다.
봇사람겹침 1.45초대기 1.25초Playmore“잠깐만요” 한마디에 바로 멈추고, 고객의 말이 끝나자 0.2초 만에 사과와 설명을 시작합니다.
봇사람겹침 0.65초0.2초
합성 음성으로 만든 장면입니다. 플레이모어가 답하고 멈추는 시점은 실제 엔진이 같은 소리를 듣고 내린 판정 그대로이고, 기존 방식은 정해진 침묵(한국어 1.25초, 영어 1.45초) 뒤 답하고 받아쓰기가 확정되면 멈추는 일반적인 규칙입니다. 답변 생성 시간은 양쪽 모두 뺐습니다.
BENCHMARK
실제 통화에서, 가장 정확하게 답할 때를 압니다.
사람이 판정한 실서비스 통화에서, 플레이모어는 말이 끝났는지를 비교한 모든 시스템보다 정확하게 가려냈습니다. 말을 고르는 사람은 기다려 주고, 말을 마친 사람에게는 빠르게 답합니다.
실제 통화에서, 사람이라면 언제 답할까?
실서비스 통화의 멈춘 자리마다 사람이 ‘답할 때 · 기다릴 때 · 맞장구칠 때’를 판정했습니다. 같은 녹음을 각 시스템에 들려주고, 답할 자리를 얼마나 정확히 가려내는지 쟀습니다. 대표 문항 기준, 플레이모어는 비교한 모든 시스템보다 높았습니다.
말 끝 판단 정확도 (AUC)
답할 자리와 맞장구칠 자리 구분 (AUC)
실제 학습자 대화: 기다려 주면서도 빨리 답한다
잘 기다려 주는 시스템은 대답이 늦고, 빨리 답하는 시스템은 말을 자주 끊습니다. 오른쪽 위로 갈수록 둘 다 잘하는 것이고, 그 자리에 있는 건 플레이모어뿐입니다.
한국어 전화망 실통화에서도 기다림 85%, 답함 92%로 상위권입니다.
“예전에는 제가 말을 끝내면 언제 대답할지 예상돼서 기계적인 느낌이 있었어요. 지금은 상황에 따라 조금씩 다른 타이밍에 반응하니까, 실제 사람과 대화하는 것처럼 느껴져요.”
벤치마크용 목소리가 아니라, 진짜 사람의 말을 듣습니다.
업계 벤치마크 대부분은 합성 음성으로 평가합니다. 하지만 같은 말을 합성 목소리로 바꾸기만 해도 말 끝 판단 점수가 크게 떨어지고, 시스템 순위까지 바뀝니다. 이어 말하려고 잠깐 멈춘 순간이 말이 끝난 것처럼 들리기 때문입니다. 그래서 플레이모어는 실제 서비스 통화에서, 사람이 직접 판정한 기준으로 잽니다.
합성 음성 벤치에서 5위, 실제 통화에서는 1위
같은 7개 시스템을 두 시험으로 비교했습니다. 합성 음성으로 만든 공개 벤치마크에서 1위였던 시스템이 실제 통화에서는 4위로 내려가고, 5위였던 플레이모어는 1위로 올라섭니다.
- GPT-Live-10.901
- LiveKit Agents (multilingual)0.802
- Gemini 3.1 Flash Live0.793
- Gemini 3.8 Live Ext. Thinking0.764
- 플레이모어0.755
- GPT Realtime 2.10.716
- Gemini 3.8 Live0.657
- 10.94플레이모어
- 20.76Gemini 3.1 Flash Live
- 30.71Gemini 3.8 Live
- 40.69GPT-Live-1
- 50.65Gemini 3.8 Live Ext. Thinking
- 60.60LiveKit Agents (multilingual)
- 70.55GPT Realtime 2.1
맞장구는 듣고, 끼어들면 멈춘다
같은 녹음을 12개 음성 AI에 들려주었습니다. 대부분은 끼어들기에 빨리 멈추지만, “음-흠” 같은 맞장구에도 88~100% 말을 멈춥니다.
기다릴 때 기다리고, 끝나면 답한다
한국어 대화에서 말을 고르느라 멈춘 사람은 기다리고, 말을 마친 사람에게는 바로 답해야 합니다. 둘 중 하나만 잘하기는 쉽습니다.
듣는 동안의 추임새
사람은 듣는 동안에도 “네”, “mm-hm” 하고 반응합니다. 플레이모어도 알맞은 순간에 추임새를 넣고, 상황에 어울리는 추임새와 다음 답변의 감정까지 고릅니다. 자체 청취 평가에서 추임새가 없는 쪽이 낫다는 판정은 한 번도 나오지 않았습니다.
눈 깜빡임보다 빠르게
판단 한 번에 걸리는 시간은 약 0.07초. 눈을 한 번 깜빡이는 것보다 짧고, 대표적인 공개 턴 감지 모델의 절반 남짓한 시간입니다. 대화의 흐름을 끊지 않을 만큼 가볍게 만들어, 사용자가 말을 마치면 답할지 기다릴지 곧바로 판단합니다.
2026년 10월 측정. 서비스 통화 지표는 우리 실데이터를 사람이 직접 듣고 판정한 결과와 실제 통화 재생 시뮬레이션에서 나왔습니다.
TRANSCRIPT CORRECTION
잘못 들은 말도, 스스로 바로잡습니다.
이름, 숫자, 전문 용어처럼 중요한 말일수록 더 정확하게. 사용자의 말을 정확히 알아들으니 대화는 그 사람에게 맞춰 자연스럽게 이어지고, 정확한 통화 기록 덕분에 상담 요약과 평가, 분석도 더 믿을 수 있게 됩니다.
- −68%
오류 최대 1/3로
통화 기록의 핵심 단어 인식 오류가 최대 68% 줄었습니다.
- 52~68%↓
오류 절반 이하
보험 상담·어르신 돌봄 통화·영어 회화 세 분야 모두에서 핵심 단어 오류가 절반 이하로 줄었습니다(52~68% 감소).
- −63%
잘못 알아듣고 엉뚱하게 답하는 일, 1/3로
잘못 알아들은 말이 있던 대화에서, AI가 잘못된 정보로 답하는 일이 약 63% 줄었습니다.
자체 평가 기준. Deepgram Nova-3 실시간 받아쓰기로 보험 상담·어르신 돌봄 통화·영어 회화의 실제 통화를 테스트해, 보정 전후를 비교했습니다.
대화를 만드는 세 가지 기반
02CONVERSE목소리로 잇다
무엇을 말하느냐만큼, 언제 말하느냐가 중요합니다.
말이 끝났는지 잠시 생각 중인지 가려내고, 상대가 끼어들면 멈추고, 들으면서 “음”, “그렇구나” 하고 맞장구치는 일. 플레이모어의 대화 타이밍 엔진이 이 순간들을 판단하고, 실제 서비스 통화 속에서 매일 다듬어지고 있습니다.
03REFINE더 잘 담다
어디서 어긋났는지 찾고, 바꿔서 비교합니다.
그 사람이라면 할 법한 답인지, 고객이 실제로 할 법한 반론인지, 대화가 자연스럽게 이어지는지 살핍니다. 목적에 맞는 기준으로 대화를 평가하고, 어긋난 부분을 찾아 다음 버전에 반영합니다.
시끄러운 곳에서도, 목소리만 또렷하게
사용자는 조용한 스튜디오에서 말하지 않습니다. 플레이모어는 실제 서비스 환경에 맞춘 노이즈 억제 엔진을 직접 만들어 운영합니다. 시끄러운 카페에서 녹음한 같은 음성을 각 엔진으로 처리했습니다.
- 01
카페 원본
- 02
플레이모어 실시간 엔진Playmore
- 03
플레이모어 고품질 엔진Playmore
- 04
프리미엄 상용 엔진
- 05
오픈소스 엔진 (RNNoise)
우리가 직접 만드는 것
플레이모어는 사람을 담는 설계부터 대화의 흐름과 타이밍, 평가와 운영까지 직접 만듭니다. 어떤 모델이 나오더라도, 더 사람다운 대화를 만드는 일에 집중합니다.
메모리 기반 실시간 대화 생성, 다차원 지표 기반 대화 코칭·평가에 관한 특허 2건을 2025년에 출원했습니다.
실제 서비스Ameego · Callplay