강의에 특화된 지능형 전사 도구로, 수동 작업 없이 음성 콘텐츠를 자동으로 정확한 텍스트 기록으로 변환합니다. 시스템은 라이브 발표나 녹화된 세션 등 강의 오디오를 캡처한 뒤, 이를 고급 음성 인식 기술로 처리합니다. 기본적인 전사를 넘어 핵심 개념, 주요 요점, 중요한 정의를 지능적으로 식별하여 구조화된 요약을 생성하므로, 효율적인 학습과 복습에 도움이 됩니다.

강의 중 수동으로 필기하면 듣기와 쓰기 사이에 주의가 분산되어, 정보 누락, 불완전한 노트, 이해도 저하로 이어지기 쉽습니다. 이 자동 전사 솔루션은 모든 발언을 그대로 기록하면서도 내용을 이해하는 데 온전히 집중할 수 있게 해 그 딜레마를 해소합니다. 복잡한 기술 강의, 빠르게 진행되는 발표, 세부적인 학술 토론 등 어떤 상황에서도 학습에만 집중할 수 있습니다. 시스템이 강의 중 제시되는 중요한 개념을 놓치지 않고 포괄적으로 문서화해 주므로, 자료에 몰입하거나 핵심 내용을 놓치는 일 없이 학습할 수 있습니다.

여러 가지 녹음 방식이 다양한 강의 환경과 상황에 대응합니다. 웹 플랫폼을 통한 온라인 강의의 경우, 스트리밍 플랫폼의 오디오를 직접 캡처하는 브라우저 탭 녹음 기능을 사용할 수 있습니다. 대면 강의실 수업이나 컨퍼런스 발표의 경우, 기기의 입력 장치를 통해 오디오를 캡처하는 마이크 녹음을 활용합니다. 또한 미리 녹음된 강의 영상이나 오디오 파일을 업로드할 수도 있습니다. 라이브와 녹화 방식 모두 교육 콘텐츠, 전문 용어, 다양한 말하기 스타일을 정확하게 전사할 수 있도록 최적화된 고품질 오디오 캡처를 제공합니다.

배경 잡음이 적고 음질이 좋은 강의 오디오의 경우 전사 정확도는 일반적으로 90%를 상회하지만, 성능은 오디오 품질, 발화 명료도, 음향 환경에 따라 달라질 수 있습니다. AI는 다양한 억양, 속도, 과학·인문·공학·의학 등 특수 학문 분야의 전문 용어를 효과적으로 처리합니다. 질문을 위한 일시 정지, 학생의 끼어들기, 겹치는 발화 등 대화 패턴에도 적응합니다. 최상의 결과를 위해서는 조용한 환경과 좋은 오디오 장비를 사용하는 것이 좋습니다. 이상적인 조건이 아니더라도, 전사 결과는 이후 편집을 통해 다듬을 수 있을 만큼 충분히 활용도가 높습니다.

고급 화자 분리 기술을 통해 강의 중 여러 목소리를 구분하고, 강의자와 질문하는 학생을 전사본에서 각각 별도로 라벨링하여 가독성을 높입니다. 시스템은 서로 다른 사람이 말하고 있음을 인식해 ‘Instructor(강의자)’, ‘Student 1(학생 1)’, ‘Student 2(학생 2)’와 같이 구분하지만, 별도의 설정 없이 특정 인물을 이름으로 식별하려 하지는 않습니다. 이러한 방식은 참여자의 프라이버시를 존중하면서도 강의 전사본의 대화 흐름을 명확하게 유지합니다. 필요하다면 후편집 과정에서 교수 이름이나 학생 이름을 수동으로 추가해 가독성을 더욱 높일 수 있습니다.

라이브 강의 녹음뿐 아니라, 오디오 파일, 비디오 파일, 텍스트가 포함된 이미지 등 미리 준비된 교육 콘텐츠도 처리할 수 있습니다. 강의 아카이브에 저장된 기존 강의 녹음, 녹화된 컨퍼런스 발표, 다운로드한 교육용 영상을 업로드하세요. 시스템은 비디오 파일에서 오디오를 추출해 전사하고, 독립된 오디오 녹음의 음성을 텍스트로 변환하며, 광학 문자 인식(OCR)을 통해 강의 슬라이드나 손글씨 노트에서 텍스트를 추출합니다. 이와 같은 유연성 덕분에 다양한 형태의 교육 콘텐츠를 하나의 인터페이스에서 처리할 수 있습니다.

AI 기반 요약 기능은 전체 강의 전사본을 분석해 가장 중요한 정보를 식별·추출하고, 핵심 학습 내용을 강조하는 간결한 개요를 생성합니다. 생성된 요약은 다룬 핵심 개념, 새로 소개된 중요한 정의, 제시된 주요 논지, 논의된 핵심 사례를 중심으로 구성됩니다. 이러한 구조화된 요약을 통해 전체 전사본을 모두 읽지 않고도 강의 내용을 빠르게 복습할 수 있어, 효율적인 학습 계획 수립, 시험 대비, 개념 강화 및 장기 기억에 도움이 됩니다.

50개 이상의 언어를 아우르는 다국어 기능을 통해 국제 학생, 교환학생 프로그램, 다양한 언어로 진행되는 강의를 지원합니다. 서로 다른 언어로 진행되는 강의도 일관된 정확도로 처리하여, 유학 중이거나 국제 온라인 강의를 수강하는 학생이 강의 언어와 관계없이 완전한 강의 노트를 유지할 수 있게 합니다. 시스템은 언어별 음운, 학술 용어, 지역 방언을 처리해 의미와 뉘앙스를 그대로 보존하므로, 다양한 교육 환경을 지원합니다.

유연한 내보내기 기능을 통해 강의 전사본과 요약을 PDF(보관 및 인쇄용), Word 문서(편집 및 주석용), 일반 텍스트(복사·붙여넣기 용이) 등 다양한 형식으로 제공할 수 있습니다. 결석한 동료 학생과 자료를 공유하거나, 시험 대비용 학습 가이드를 만들고, 학습 관리 시스템(LMS)에 업로드하거나, 개인 노트 컬렉션에 보관할 수 있습니다. 이러한 배포 옵션을 통해 강의 콘텐츠를 복습, 스터디 그룹 협업, 학업 기간 전반에 걸친 장기 참고용으로 언제든지 활용할 수 있습니다.

라이브 강의 중 실시간 전사를 통해 강의자가 말하는 즉시 텍스트가 출력되며, 발화와 전사본 표시 사이의 지연은 최소화됩니다. 업로드한 강의 녹음의 경우, 처리 시간은 콘텐츠 길이에 비례하지만 일반적으로 몇 분 안에 완료됩니다. 15분 분량의 짧은 세그먼트는 1분 이내에 처리되며, 1시간 분량의 강의도 전사 및 요약 생성에 몇 분 정도만 소요됩니다. 이러한 빠른 처리 속도 덕분에 개념이 머릿속에 생생할 때 바로 복습과 학습 준비를 할 수 있어, 시험 당일 대비나 과제 마감 준비에 특히 유용합니다.

이 애플리케이션은 전통적인 강의실 수업, 온라인 동영상 강의, 컨퍼런스 발표, 초청 강연, 세미나 토론 등 다양한 교육 형식에 폭넓게 활용할 수 있습니다. 체계적인 내용으로 구성된 정규 강의, 토론 시간이 포함된 상호작용형 세미나, 빠르게 진행되는 컨퍼런스 발표 등 어떤 상황에서도, 시스템은 다양한 발표 스타일, 수강 인원, 강의 길이에 유연하게 적응합니다. 이러한 유연성 덕분에 학부 강의, 대학원 세미나, 직무 연수 워크숍, 평생 교육 프로그램 등 여러 교육 맥락에서 활용할 수 있습니다.

전사 후 편집 기능을 통해 자동 생성된 강의 전사본을 다듬어 오인식된 부분을 수정하고, 전문 용어를 조정하며, 전체적인 가독성을 향상시킬 수 있습니다. 편집 인터페이스는 정확도를 위해 타임스탬프를 유지하므로, 강의 녹음에서 특정 시점을 정확히 찾아갈 수 있습니다. 필요한 경우 교재에서 가져온 보충 설명이나 본인의 학습 노트를 추가할 수 있습니다. 중요한 개념을 강조 표시하거나, 복습이 필요한 구간을 표시하는 것도 가능합니다. 자동 전사와 수동 보완을 결합함으로써, 완전 수동 필기보다 훨씬 적은 노력으로 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

강력한 검색 기능을 통해 긴 강의 전사본이나 방대한 강의 아카이브에서도 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. 키워드, 개념, 주제별로 검색해 몇 초 만에 관련 강의 구간을 찾아보세요. 특정 정의를 다시 확인하거나, 강의에서 다룬 특정 예시를 복습하고, 교과서 챕터에 대한 언급을 찾을 수 있습니다. 여러 강의 전사본을 한 번에 검색해 한 과목 전반에 걸친 개념 전개 과정을 추적할 수도 있습니다. 이러한 검색 기능은 강의 전사본을 정적인 문서에서 동적인 학습 자료로 전환해, 시험 대비, 과제 조사, 개념 복습을 훨씬 효율적으로 만들어 줍니다.

자동 강의 전사를 시작하는 데에는 최소한의 설정만 필요하며, 별도의 기술 지식도 요구되지 않습니다. 강의가 시작되면, 수강 방식(대면 또는 온라인)에 따라 브라우저 인터페이스나 마이크 옵션에서 녹음을 활성화하기만 하면 됩니다. 시스템이 백그라운드에서 자동으로 전사를 처리합니다. 강의가 끝난 후에는 생성된 전사본과 요약을 검토하고, 필요한 편집이나 주석을 추가한 뒤 학습 자료로 저장하면 됩니다. 직관적인 인터페이스 덕분에 별도 교육이나 복잡한 설정 없이 바로 사용할 수 있어, 기술 수준이 다양한 학생 모두에게 적합합니다.

협업 기능을 통해 스터디 그룹이 출석 여부나 시간표와 상관없이 강의 내용, 핵심 개념, 학습 우선순위에 대한 공통된 이해를 유지할 수 있습니다. 결석한 학생도 완전한 전사본과 요약을 통해 수업 내용을 따라잡을 수 있습니다. 스터디 그룹 구성원은 댓글을 추가하고, 중요한 개념을 강조 표시하며, 질문이 있을 때 동료를 태그하고, 강의 내용을 바탕으로 공동 학습 가이드를 만들 수 있습니다. 이러한 협업 방식은 그룹의 과목 이해도를 맞추고, 지식 격차를 줄이며, 바쁜 학사 일정과 팀 프로젝트 속에서도 학습 연속성을 유지하는 데 도움을 줍니다.