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멘토란 경험과 지식이 풍부한 사람을 의미한다. 반면 멘티란 멘토에게 지도나 조언을 구하여 도움을 받는 사람을 의미한다. 멘토링이란 이처럼 멘토가 지도와 조언을 통해 멘티의 실력과 잠재력을 발전시키는 일련의 활동을 의미한다[12]. 오프라인 멘토링 외에 최근 온라인 멘토링은 현재 교육과 지식 전달의 좋은 방법으로 자리매김하고 있다. 이는 디지털 기술의 발전을 통해 시·공간의 제약이 없어지고 멘토링 또한 멘토, 멘티 간 비대면 상호작용이 가능하게 됨으로써 여러 분야의 전문 지식 전달과 스킬 향상이 활발하게 시도되고 있다[6]. 이러한 측면에서 멘토와 멘티 간의 강한 상호작용과 소통은 효과적인 멘토링의 핵심이며, 이 과정을 통해 멘토, 멘티는 지속해서 발전하는 관계를 형성할 수 있고, 멘티는 역량을 강화할 수 있다[13].

2030 세대가 가장 관심이 많은 예술∙문학 분야의 멘토링은 지식 전달을 넘어 활발한 아이디어의 교환과 멘토, 멘티 간 협업을 중시하는 분야이다. 따라서 다른 분야 대비 창의성을 요구하는 적극적인 활동과 과정상의 소통이 필수로 여겨진다. 2030 멘티들은 멘토링을 통해 자신의 아이디어를 공유하고 발전시키고자 하는 욕구가 있으며, 실력향상 학습 및 역량 강화뿐 아니라 가벼운 취미로서 자기계발을 위해 멘토링을 활용하기도 한다[7]. 모바일 설문 조사 기업 오픈서베이(Open survey) 결과를 보더라도 19% 대상자들은 실력향상 외에도 재미와 새로운 분야를 배우기 위해 취미생활과 자기계발을 하는 경향이 많다[14]. 이는 사용자 개인마다 실력과 취미 기준 자기계발의 정도와 방식을 다르게 시도하고 있음을 의미하므로 향후 멘토링 서비스는 멘티의 니즈에 맞춰 적합한 멘토 매칭 포함 전체 멘토링 만족도를 높일 필요가 있다.

생성형 AI(Generative AI)란 기존 콘텐츠인 텍스트, 오디오, 이미지를 이용하여 새롭게 유사 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술이다[19]. 2022년 11월 오픈 AI(Open AI)의 생성형 AI인 챗 GPT(Chat GPT)가 도입되기 전에도 2019년을 중심으로 일반 챗봇 기반 AI 교육 활용 연구가 급증하면서 학습 지원 도구로서의 AI 활용 환경이 충분히 조성되고 있었다[1]. 하지만, 앞서 언급했듯 2030 세대의 실사용 빈도가 높은 문화·예술 교육 분야에서는 아직 각 사용자 상황에 맞는 멘토 매칭 서비스가 비교적 부족한 실정이다[8]. 따라서 본 연구는 기존 온라인 멘토링의 매칭과 소통 어려움을 보완하고, 멘토, 멘티의 지속적 관계 형성 강화를 위해 AI 멘토 생성부터 실제 롤플레잉 유형 연계까지 생성형 AI 도입을 통해 활용도 높은 멘토링 서비스를 제안하고자 한다.

그림 2는 멘토 생성을 위한 생성형 AI의 인물 재현 사례분석 결과로 본 연구의 멘토 생성 방식에 생성형 AI 기술을 도입하기 위해 관련 인물 재현 사례 중 특히 멘토 재현 가능성의 인사이트 도출에 도움 되는 사례를 주 분석 대상으로 선정하였다. 분석 도구의 경우 인물의 실재감 있는 재현의 방식에 필요한 멘토의 외적 표현인 인물 시각화, 발화 방식을 자연스럽게 맞춘 립싱크 기술, 그리고 제스처를 포함한 감정 소통 기반 대화 방식을 선정하였다. 그중 마지막 분석 도구인 감정 소통 기반 대화 방식을 위한 대화형 AI 서비스의 경우 주로 자연어 생성 모델(Natural Language Generation)을 기반으로 감정 표제어로부터 문장을 생성하고, 감정 문장을 활용한 대화 형식으로 확대되고 있다[9]. 이러한 맥락에서 최근 챗봇 서비스들에 사용되고 있는 AI에 특정 인격을 부여하는 사례도 함께 분석하였다. 이와 더불어 앞서 온·오프 멘토링 사례분석의 공통 분석 도구인 멘토와 멘티 매칭 방식, 장점과 한계점도 함께 분석 정리하였다. 그림 2의 1-1의 너티(Nutty) 사례[20]는 스캐터랩(Scatter Lab)이 2022년 5월 출시한 딥러닝(Deep Learning) 기술인 일상 대화 AI(Open-domain Conversational AI) 기반 챗봇 서비스이다. 너티의 챗봇 캐릭터는 4개가 제공되며 2D 일러스트레이션, 3D 스타일, 실사 이미지 유형으로 달리 시각화된다. 생성된 이미지는 정적으로 표현되어 사용자와의 1:1 채팅 중 사용된다. 채팅 중 사용자가 사진을 올리면 멀티 모달(Multi Modal) 기술로 사진을 분석하여 선택된 챗봇과 채팅을 진행할 수 있으며 대화가 누적될수록 캐릭터와의 친밀도가 상승하여 감정 기반의 대화를 이어갈 수 있다. 하지만 챗봇의 수가 한정되어 있고 대화가 일상 내용으로 한정되어 반복적인 사용을 이끌어내지 못하는 한계점이 있다. 1-2의 캐릭터 AI(Character.ai)[21] 사례도 인물 시각화 생성이 가능하며 사용자와의 채팅 소통 중 이미지 또한 생성할 수 있다. 특히 사용자들이 직접 이미지 스타일을 설정할 수 있어 자유로운 시각화가 가능하며 생성되는 인물은 유명인, 문학인, 애니메이션 캐릭터를 모두 포함한다. 대화 방식은 1:1 채팅과 그룹 채팅, 음성 대화가 가능하고, 대화할 수 있는 인물의 수와 소통방식이 자유롭다는 장점이 있다. 반면 간단한 설정을 통해 사용자들이 인물을 생성하는 방식으로 해당 인물에 대한 고도화된 재현과는 아직 거리가 있는 한계가 있다. 1-3의 무브 AI(Move AI)[22] 사례는 사람의 움직임을 센서로 감지한 뒤 데이터를 디지털 형태로 기록한 모션 캡처(Motion Capture) 기술을 언리얼 엔진(Unreal Engine)을 통해 시각화하였다[23]. 이는 손과 손가락 트래킹, 립싱크 기술을 포함한 표정을 구현하여 과거의 인물이 현 세계에 생성된 장점이 있다. 1-4의 디퓨툰(Diffutoon)[24]은 실사 영상을 애니메이션 표현방식으로 바꾸는 디퓨전 모델(Diffusion Model)이다. 스타일, 항상성, 피사체 구조, 색상에 초점을 맞춰 시각화되었으며 제스처를 포함한 립싱크 기술이 반영되어 있다. 따라서 섬세한 애니메이션 기법 구현과 프롬프트를 통한 추가 수정이 가능한 장점이 있다. 하지만 1-3과 1-4의 인물 표현 사례는 사용자와의 대화 및 매칭이 기능이 포함되어 있지 않은 한계가 있다. 이처럼 아직 서비스별 한계는 있지만, 생성형 AI의 인물 재현 시도는 활발히 진행되고 있으며 본 제안 서비스의 멘토 생성 방식의 인사이트로 충분히 연결해 보고자 한다.

Fig. 2. 
Examples of figure portrayal with generative AI

롤플레잉이란 일상생활에서 할 수 있는 여러 역할을 모의로 재연하는 것을 의미한다[25]. 롤플레잉으로 소통하면 개인은 실생활과 유사한 상황에서 역할 수행을 하여 학습자로서의 적극적인 참여를 높이고 목적의식을 높일 수 있다[26]. 본 연구는 생성형 AI를 통해 생성한 멘토와 적합한 롤플레잉 유형을 연계한 효율적 멘토링 체계를 마련하고자 한다.

롤플레잉의 명칭은 사용 목적과 유형에 따라 다른 이름으로 지정되거나 새롭게 만들어지는 경향이 있다. 그러므로 이러한 용어들은 의미에 차이가 있는 것으로 보이지만, 서로 간에 연관 관계를 갖는다[27]. 국내의 롤플레잉 기법 구체화에 관한 연구는 주로 서비스 디자인 쪽 연구가 중심이다[27]. 그림 3은 선행사례와 문헌 분석을 바탕으로 롤플레잉 종류를 18가지로 유형화한 후 글, 음성, 몸짓을 포함한 소통방식으로 멘토링 서비스에 활용할 수 있을지 정리한 내용이다. 핵심 내용을 짧게 정리하면 1의 즉흥(Improvisation)[28] 기법은 사용자가 우연적 행동을 음성과 몸짓으로 표현하여 진행하는 유형이며, 2의 드라마트루기(Dramatreugy)[29]는 연극에서 유래되었으며 하나의 작품의 구조적 특성과 그것을 연구하는 역할 또는 기능이다. 3의 드라마(Drama)[30] 기법은 창작된 아이디어를 사용자 앞에서 창작자가 연기하듯 표현하는 유형이며, 4의 데스크탑워크스루(Desktop workthrough)[31]는 서비스 환경을 축소한 모형으로 상황을 재현하는 방법이다. 5의 바디스토밍(Bodystorming)[32] 기법은 프로토타입(Prototype)을 사용하여 행동으로 하는 사용자의 직접 표현의 방법이며, 6의 인포먼스(Informance)[30]는 디자이너가 결과물을 소개 하거나 사용하는 상황에 대해 연기하는 유형이다. 7의 서비스 스테이징(Service Staging)[33] 기법은 이해관계자들과 함께 시나리오(Scenario)와 프로토타입을 실제로 경험하는 방법이며, 8의 퍼펫 시나리오(Puppet Scenario)[34]는 이러한 시나리오를 현재와 미래로 나누어 인형을 통해 연기하는 방법이다. 9의 서비스 롤플레이(Service Role-play)[35]는 아이디어의 생성을 위해 직원과 고객이 마주치는 상황을 재연하는 유형이다. 10의 테이블탑 롤플레잉(Tabletop Role-playing)[36]은 플레이어들이 테이블 위에서 주사위를 굴린 후 그에 따른 대화나 행동을 연기하는 유형이며, 11의 라이브 액션 롤플레잉(Live Action Role-playing)[37]은 사람들이 모여서 제시된 게임 캐릭터의 행동을 대화와 몸짓으로 연기하여 진행하는 유형이다. 12의 소셜 롤플레잉(Social Role-playing)[38]은 주변의 사회적 상황과 관계를 모티브로 실제 사회에서의 관계를 모방하거나 재현하는 유형이며 13의 글쓰기 롤플레잉(Writing Role-playing)[39]은 글을 통해 캐릭터의 행동과 대화를 기술하여 이야기를 진행하는 방식이다. 14의 실제 세계 롤플레잉(Real Life Role-playing)[40]은 시나리오를 대화와 행동을 통해 연기하며 재연하는 방법이며 15의 대화 롤플레잉(Dialogue Role-playing)[41]은 대화를 중심으로 자신의 캐릭터를 발전시키는 유형이다. 16의 도서 롤플레잉(Book Role-playing)[42]은 소설 속의 캐릭터들을 모티브로 글과 음성을 통해 연기하는 유형이며, 17의 즉흥 롤플레잉(Impromptu Role-playing)[43]은 연극 리허설처럼 이해관계자들과 함께 프로토타입을 실험하는 유형이다. 마지막으로 18의 소셜 미디어 롤플레잉(Social Media Role-playing)[44]은 소셜 미디어 플랫폼에서 글을 활용하여 특정 주제를 바탕으로 캐릭터를 생성하는 유형이다. 이와 같이 리서치 후 유형화한 롤플레잉의 기법을 본 연구에서 생성된 멘토와 사용자 니즈에 맞춰 매칭시켜 사용하고자 한다.

Fig. 3. 
Types of role-playing

서비스 제작에 앞서 본 서비스의 AI 멘토링과 롤플레잉 미션에 대한 사용자의 추가 니즈 파악을 위해 2023년 4월 22일부터 5월 13일까지 사전 파일럿 인터뷰를 진행하였다. 비대면 심층 인터뷰 방식을 사용하여 개인 경험기반 자유 답변을 통해 인사이트를 도출하였다. 그림 4는 인터뷰 대상자 목록으로 미술, 사진, 음악, 문학 분야를 전공했거나 관심이 있는 5명으로 선정하였다. 시·공간 제약 없이 멘토링받고 싶은 구체적 인물, 원하는 대화 내용, 멘토의 캐릭터 표현 방식, 그리고 선호하는 롤플레잉 미션으로 질문지를 구성하여 본 서비스 제작 전 사용자가 원하는 서비스의 방향성을 파악해 보았다. 대상자들은 멘토의 일방향적 전달 형태의 활동보다, 작품을 주고받거나 멘토링을 통해 실질적인 조언을 얻으며 자신이 직접 체험할 수 있는 활동을 하고 싶다는 의견이 많았다. 또한, 롤플레잉 미션 중 정적 또는 활동적인 방식 중 선호유형에 관한 질문에서는 멘토링마다 다르게 시도하고자 하며, 개인별 선호 활동 유형이 다르게 나타났다. 이를 통해 멘토 매칭뿐 아니라 멘토링 활동 또한 사용자 개인 맞춤형이 중요함을 알 수 있었고, 사용자 맞춤 멘토 생성 후 멘토와 사전 대화를 나눈 후 나눈 대화를 바탕으로 롤플레잉 미션을 선택한다는 서비스 핵심 아이디어 방향성을 도출하였다.

Fig. 4. 
List of pilot interview subjects

앞서 파일럿 인터뷰를 통해 서비스 핵심 아이디어 중심의 MVP를 제작하였으며, 본 프로토타입 제작 전 개선점 및 추가 인사이트 파악을 목적으로 MVP 테스트를 진행하였다. MVP 테스트 질문 항목은 멘토링, 롤플레잉 경험과 예술·문학 분야 자기계발 경험을 중심으로 구성하였으며, 사용자 정보 입력을 통한 멘토 매칭, 멘토 인물 탐색과 선택, AI 멘토와의 대화 및 롤플레잉 미션 관련 내용도 포함하였다. 테스트 대상은 멘토링과 AI 사용 유경험자 중 사진, 미술 분야 멘토링에 관심이 있는 24세 여성 1명과 음악, 미술 멘토링에 관심이 있는 29세 남성 1명으로 선정하였다. 2023년 6월 3일과 4일 양일 비대면 인-뎁스 인터뷰(In-depth Interview) 방식으로 진행하였으며 피험자별 1시간 이상 충분히 의견을 경청할 수 있도록 진행하였다. 그림 5는 테스트 결과 중 핵심 의견을 정리한 내용이다. 대상자들은 멘토링 대상자의 인물 정보 탐색과 멘토 생성 과정에서 생애 및 작품 정보뿐 아니라 인물의 성격과 가치관도 알고 싶어 하며, 다른 유형의 멘토링별 멘토의 적합한 가치관 제공이 필요하다는 의견을 제시했다. 롤플레잉 미션 수행 과정에서는 두 대상자 모두 진행될 롤플레잉에 관한 구체 정보가 필요함을 느끼며, 미션 진행 전 롤플레잉 방식의 충분한 이해를 바탕으로 참여하려는 공통된 견해를 보였다. 또한, 서비스 콘셉트 측면에서는 제안 방식이 흥미로워서 관심이 적은 분야도 호기심이 생겨 도전해 보고 싶은 의지가 생긴다고 답변했다. 다만 롤플레잉 미션 기반 멘토링을 마친 후에는 사용자 개인 활동을 이어갈 수 있는 제안 정도가 선호된다는 의견과, 롤플레잉 미션 과정에서 생긴 궁금증을 추가로 대화로 알아보고자 하는 의견으로 나뉘었다. 초기 제작된 MVP 테스트를 통해 현 직무 분야가 아니더라도 롤플레잉을 시도하고자 하는 니즈가 있음을 확인했으며 멘토 생성 및 매칭 시 사용자별 희망 멘토의 성격, 가치관, 작품 유형의 다름까지 고려해 멘토를 제공해야 함을 확인했다.

Fig. 5. 
Pilot testing the MVP of core idea

MVP 테스트 이후 본 서비스 제작 전 예술·문학 분야의 자기계발을 시도하는 2030 세대의 구체적 고민을 수집하고, AI 멘토와 나누고 싶은 구체적 콘텐츠 측면의 활동 내용을 파악하기 위한 목적으로 양적 설문 조사를 시행하였다. 대상자는 현재 예술·문학 분야 멘토링에 관심이 있는 2030 세대 78명이며 2023년 9월 4일부터 9월 27일까지 구글 폼(Google Form)을 이용한 온라인 설문 조사 방법으로 시행하였다. 성비는 남성 28.2%, 여성 71.8%, 직업은 학생 55.1%, 직장인 24.4% 가장 많았다. 멘토링 경험은 77%가 유경험자, 23%가 무경험자였다. 질문 문항은 예술·문학 활동과 자기계발 경험, 멘토링 참여 목적과 멘토 선택 기준, 본 연구 서비스에 대한 의견으로 구성하였으며 설문 조사의 주요 결과는 그림 6과 같다. 예술·문학 분야별 멘토링 참여 의사는 미술 29명, 사진 32명, 음악 30명, 문학 30명으로 유사하게 나타났다. 대화와 롤플레잉 미션 동안 함께할 멘토 캐릭터 표현방식의 선호도는 43.6%의 응답자가 멘토링 상황별로 사용자가 직접 설정하는 방식을 선호했으며 3D 캐릭터, 드로잉 일러스트 방식, 선명한 2D 일러스트, 단순화 2D 일러스트 순으로 선호하였다. 주관식 질문 답변으로 멘토 선택 시 중요하게 고려하는 요소는 자신과 비슷한 상황을 겪은 인물, 작업 스타일이 나와 유사한 인물과 같이 응답자 본인과 멘토와의 유사 경험 요소를 주요하게 여기는 경향을 보였다. 또한, 멘토에게 얻고 싶은 조언으로는 어떤 아이디어로 예술 창작을 시작하는지, 혹은 당시의 심경과 극복하기 위한 노력 등이 있었으며, 예술·문학 분야에 관심을 가진 후 느낀 고민으로는 혼자 작업할 때 자신감 부족하다, 창작 활동을 처음 시작하기가 어렵다, 영감을 얻기 힘들다 등의 답변을 얻었다.

Fig. 6. 
Key responces from survey

앞선 MVP 테스트와 설문조사의 핵심 결과를 보면 2030 세대는 자신의 전공 및 직무 분야가 아니어도 새로운 관심 분야의 자기계발을 원하고 있다. 해당 분야 멘토의 높은 전문성과 기술 능력을 중요시하기도 하나, 멘토 선택 시 인물의 예술·문학적 가치관, 성격과 같은 내적 특성도 작용한다. 멘토 생성 시 멘토링 상황별 다른 멘토 외형을 원하며, 롤플레잉 미션 전 해당 롤플레잉에 대한 충분한 이해를 바탕으로 활동하고자 한다. 이와 같은 핵심 결과를 바탕으로 본 연구는 멘토의 성격과 작업 스타일에 대한 정보를 구체적으로 제공하여 원하는 인물을 더 수월하게 찾도록 하며, 멘토의 캐릭터 스타일과 어투를 사용자가 선택하도록 하여 멘토링 상황에 적합한 멘토를 직접 생성할 수 있는 맞춤 설정 방식을 적용하고자 한다. 또한, 멘토링에 활용되는 롤플레잉의 요소와 유형에 대한 정보와 미션의 가이드를 제공하여 미션 전 이해하기 쉽게 하고, 멘토링을 마친 후에 개인 활동을 제안하거나 다음 단계의 롤플레잉 미션으로 이어져 장기적인 자기계발을 연결할 수 있는 멘토링을 구성하고자 한다.

앞선 선행사례 분석 및 설문 조사와 MVP 테스트의 인사이트를 바탕으로 그림 7과 같이 본 서비스의 브랜드 및 디자인 콘셉트를 구체화하였다. 그림 7의 1은 브랜드 디자인 콘셉트로 서비스명 롤업(ROLEUP)은 롤플레잉의 ‘Role’과 올라가는 ‘Up’의 합성어로, 롤플레잉 멘토링을 통해 발전한다는 의미를 담고 있다. 이 맥락에서 멘토링을 통한 자기계발을 상승하는 풍선에 비유하여 로고 무비에 반영했으며 블루 색상과 선명한 라임 색상을 포인트 컬러로 사용하였다. 디자인 키워드는 편안하고 친밀한 멘토링 참여 의미의 ‘친밀한(Friendly)’, 높은 가시성과 긍정적인 활동으로 참여를 이끄는 ‘활기찬(Vibrant)’, 순차적 단계로 발전을 유도하는 ‘단계적인(Staged)’이다. 그림 7의 2는 인터페이스에 활용된 일러스트와 아이콘 디자인이며, 멘토링에 활용되는 롤플레잉 18개의 아이콘을 제작하여 생소한 롤플레잉도 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 적용하였다.

Fig. 7. 
Brand design concept and illustration, icon design

그림 8은 본 서비스 내에서 멘토, 멘티, 그리고 사용자 간의 역할을 나타내는 서비스 다이어그램이다. 상호 작용하는 순환 구조를 통해 멘토링 생태계를 구성하였다. 서비스의 주요 기능은 ‘AI 멘토와의 대화’, ‘롤플레잉 미션’, 간단한 창작 활동을 이끄는 ‘챌린지’, 사용자 간 소통하는 ‘조인’으로 구성하였다. 멘티는 멘토의 경험기반 노하우와 가치관을 전달받고, 롤업의 AI 멘토 생성을 통해 생성된 현존 멘토 또한 자신의 인지도를 향상할 수 있다. 또한, 동일 멘토를 선택하거나 같은 관심 분야를 가진 사용자끼리 멘토링에 대해 서로 소통하며 유대감을 형성하고 이후 목표를 함께 달성할 수 있다.

Fig. 8. 
Service diagram

서비스 시작 시 그림 10의 1과 같이 사용자 특성을 입력하는 온보딩 페이지가 진행된다. 1-1에서 멘토링받고자 하는 분야를 선택하면 1-2처럼 호기심부터 수익 창출까지 4단계 중 현재 관심도를 선택할 수 있고, 1-3에서 텍스트, 음성, 몸짓 중 멘토와 소통하고 싶은 방식을 자유롭게 선택할 수 있도록 하였다. 마지막으로 1-4와 같이 사용자의 해당 분야 고민을 입력하면 온보딩이 끝나고 앞서 언급한 MMoE AI 모델을 통해 그림 10의 2-1과 같이 복수의 멘토가 추천된다. 사용자의 초기 정보를 기반으로 추천된 멘토들은 2-2와 같이 인물의 생애 정보와 멘토링을 통해 참여할 수 있는 롤플레잉 미션 정보 탐색이 가능하고 사용자가 선택 시 멘토로 매칭된다.

Fig. 10. 
Onboarding for customized AI mentor

그림 11과 같이 멘토 매칭 후 사용자는 멘토 인물의 외형과 어투를 설정할 수 있다. 1-1은 실제 멘토의 외적 특징이 반영된 캐릭터 스타일 예시로, 앞선 사용자 조사 답변 결과로 도출된 내용에 따라 단순화 단계가 다른 흑백, 단톤 블루, 풀 컬러, 3D 일러스트의 기본 네 개 유형의 멘토 스타일을 제공하였다. 더불어 이 기본 4개 옵션 외에도 2장에서 언급한 생성형 AI 인물 재현 분석을 바탕으로 사용자 선호에 따라 추가 스타일이 생성될 수 있게 기획하였다. 또한, 1-2와 같이 멘토의 목소리를 설정할 수 있다. 이러한 사용자 맞춤 설정 과정을 통해 멘티 사용자의 선호에 맞는 개성 있는 스타일의 AI 멘토 캐릭터를 생성하여 멘토링 과정 동안 사용자가 지속해서 친근감 있게 소통할 수 있도록 하였다. 생성된 멘토 캐릭터는 1-3과 같이 표정 표현이 가능하며 2장에서 언급한 기술을 바탕으로 멘토링 대화 시 립싱크와 몸짓, 롤플레잉 미션 활동과 연관된 제스처를 구현하여 멘토 캐릭터와의 자연스러운 소통을 가능하게 하였다.

Fig. 11. 
Mentor character customizing

생성한 AI 멘토와의 멘토링을 시작하면 그림 12의 1-1과 같은 대화 화면으로 이어진다. 좌측의 AI 멘토 캐릭터와 나눈 대화 내용은 우측 채팅창에 텍스트로도 기록된다. 사용자 조사에서 파악되었듯이 앞단 시점에 사용자 니즈 중 멘토의 일대기인 생애에 대해 알아보고, 멘토링 토픽 관련 고민 등의 대화를 나눌 수 있다. 이때, 대화를 원활하게 돕기 위해서 1-2와 같이 화면의 오른쪽 위에 버튼을 배치하여 멘토의 대표작을 함께 보고 주제를 추천받을 수 있도록 하였다. 이는 사용자 조사에서 파악되었던 멘토와 기술 조언뿐 아니라 심리적 고민을 나누고 싶어 하는 니즈에 맞춰 기획되었으며 이러한 대화는 텍스트 혹은 1-3과 같이 음성으로 진행된다. AI 멘토와의 대화를 통해 배우고 싶은 내용이 구체화되었다면 대화 내용을 기반으로 멘토가 롤플레잉 미션을 추천한다. 이와 같은 과정을 통해 대화를 단계별로 진행할수록 사용자에게 맞춤화된 미션을 생성하고 추천받을 수 있다.

Fig. 12. 
Conversation with AI mentor

그림 13은 AI 멘토와 대화를 나눈 후 진행하는 롤플레잉 미션의 시나리오별 화면이다. 사진 분야의 사용자와 문학 분야 사용자를 대상으로 두 가지의 롤플레잉 미션 프로토타입을 제작하였다. 그림 13의 1은 사진 분야 멘토링으로 환경 블로그에 게시하기 위한 사진을 찍고 싶은 멘티가 환경운동가인 사진작가 멘토와 롤플레잉 미션을 하는 내용이다. 롤플레잉 미션은 그림 13의 1-1과 같이 앞서 언급한 MMOE AI 모델을 통해 총 18개 롤플레잉 중 사진 촬영 멘토링에 적합한 인포먼스, 소셜, 바디스토밍의 3개 롤플레잉을 생성한 후 각각 3단계로 미션이 제공된다. 3단계 미션은 점차 고도화되는 활동으로 구성되며, 해당 멘토링 관련 사용자 고민과 앞선 멘토링 대화 내용에 맞춰 롤플레잉 미션의 구체적 내용이 생성된다. 사용자는 3단계의 순서를 따르거나 순서에 상관없이 원하는 미션에 바로 참여하여 자기계발을 할 수 있다. 또한, MVP 파일럿 테스트의 인사이트에 따라, 힌트 아이콘을 탭 하면 참여 전 각 롤플레잉 미션 정보를 충분히 볼 수 있어 사전 이해가 가능하다. 그림 13의 1-1은 3단계 미션 생성 내용으로 사용자의 사진 분야 관심도는 호기심 단계이며 몸짓 소통을 희망하고, 멘토와 자연을 담은 사진 촬영을 시도하고 싶다는 대화를 나눈 경우이다. 이를 통해 인포먼스, 소셜, 바디스토밍 롤플레잉이 생성되며 그중 2개 시나리오를 예시로 제작하였다. 1-2 Step 1은 인포먼스롤플레잉으로 이는 결과물을 소개하거나 사용하는 상황에 대해 체험하는 롤플레잉 방법임을 소개하고, 멘토가 작품을 촬영했던 장소를 재현하여 구도 연출을 살펴본 후 롤플레잉 미션을 실제 시도할 수 있도록 제안한다. 1-3은 다음 단계인 Step 2 소셜 롤플레잉 미션으로 이는 사회적 관계를 바탕으로 타인과 상호작용하는 롤플레잉임을 소개한다. 취지에 맞게 멘토 및 타 멘티 사용자들과 야외 출사를 나가며, AR(Augmented Reality)을 통해 멘토의 사진 구도를 현장 학습하고, 필요에 따라 타 사용자들의 사진 구도도 함께 탐색하며 자신만의 자연 사진을 촬영하여 공유할 수 있다. 그림 13의 2는 문학 분야의 시나리오 예시로 추리 소설에 도전하고 싶은 멘티가 매칭된 추리 소설가 코난도일 멘토를 생성한 후 해당 멘토링에 적합하게 매칭된 3개 롤플레잉 중 테이블탑 롤플레잉 미션에 참여하는 시나리오이다. 먼저 테이블탑 롤플레잉은 테이블 위에서 캐릭터를 맡아 대화나 행동을 연기하며 진행하는 롤플레잉임을 소개한다. 이후 생성 멘토의 소설을 구현한 미션을 생성하여 소설 속 캐릭터와 함께 단서를 찾는 미션 수행을 통해 추리 소설의 구성과 단서 배치 방법에 대해 멘티가 이해할 수 있도록 도움을 준다. 각 미션을 마친 후에는 진행한 미션과 연관되는 이론 정보를 제공하여 이론 학습을 통한 복습을 유도한다. 이 예시 시나리오들과 같이 18개 롤플레잉 중 사용자 고민과 멘토 특성을 조합한 롤플레잉 미션 3개를 생성한 후 사용자에게 맞춤화된 단계별 멘토링 활동을 제공한다. 또한, 롤플레잉 미션 후 다시 멘토와 대화를 나눌 수 있게 하여, 지속적 멘토링 활동을 통해 자기계발 할 수 있는 환경을 조성하였다.

Fig. 13. 
Role-playing mission for photography and literary scenarios

그림 14의 1은 멘토링을 마친 후 참여하는 ‘챌린지’ 화면이다. 멘토링 활동에 이어 챌린지 활동 제안을 받아 사용자가 개인적으로도 예술·문학의 자기계발 활동을 할 수 있다. 지금 참여하기 버튼을 통해 바로 참여할 수 있으며, 나중에 참여하고 싶다면 챌린지 카드를 위로 스와이프(Swipe)하여 보관할 수 있다. 챌린지 활동은 2장에서 조사한 선행사례의 자기계발 활동 중 본 서비스 시나리오에 적합한 릴레이 글쓰기, 문장구조 바꾸기를 사용하였다. 또한, 그림 14의 2 ‘조인’ 기능을 통해 같은 멘토를 선택하거나, 같은 관심사를 가진 사용자들과 대화할 수 있으며, 미션 이야기 및 멘토링 관련 고민을 나누거나 또 다른 멘토를 추천받을 수 있다. 그림 14의 2와 같이 홈 화면에서 나눈 대화의 확인이 가능하다. 이를 통해 멘티끼리 서로 소통하며 유대감 형성이 가능하다.

Fig. 14. 
Challenge and join