부제: 나를 아는 AI
ChatGPT에게 수학 문제를 물어본 적 있으신가요?
그럴듯한 풀이를 내놓다가 갑자기 엉뚱한 공식을 적용하거나, "이 문제는 풀 수 없습니다"라며 손을 드는 경험. 한 번쯤 해보셨을 겁니다.
SNarGPT는 다릅니다.
수능과 모의고사에 특화된 6가지 핵심 엔진이 하나의 팀처럼 움직이며, 학생의 질문에 정확하고 신뢰할 수 있는 답을 내놓습니다. 오늘은 그 내부를 들여다보겠습니다.
1. 에이전트 AI: 지시를 기다리지 않고, 스스로 계획합니다
기존 AI는 질문에 답하는 '수동적인 사전'이었습니다. 물어봐야 대답하고, 물어본 것만 대답합니다.
에이전트 AI는 다릅니다. 목표를 던져주면 스스로 할 일을 정리하고 실행하는 '자기주도적 해결사'입니다.
예를 들어 "이 문제 풀어줘"라고 하면, 단순히 답만 내놓는 게 아닙니다. 문제 유형을 파악하고, 필요한 개념을 확인하고, 풀이 전략을 세운 뒤 단계별로 설명합니다. 마치 옆에 앉은 과외 선생님처럼요.
SN만의 차별점
SNarGPT의 에이전트는 단순한 텍스트 생성을 넘어 '추론'과 '계획' 능력을 갖춘 AI 아키텍처를 기반으로 합니다. 수능이라는 명확한 목표 아래, 가장 효율적인 학습 경로를 스스로 설계합니다.
2. 장기기억: 어제의 대화를 기억하고, 내일의 성장을 설계합니다
요즘 AI들도 사용자를 기억합니다. 이름, 직업, 관심사 정도는 기억하죠.
하지만 수험생에게 필요한 기억은 다릅니다.
"이 학생은 미적분 정적분에서 자주 실수한다", "설명은 천천히 단계별로 해줘야 한다", "목표는 서울대 수의예과다"—이런 학습 맥락을 기억하고 활용하는 AI는 드뭅니다.
SNarGPT는 학습에 특화된 기억을 합니다.
며칠 전에 물어본 고민, 자주 틀리는 문제 유형, 목표 대학, 선호하는 설명 방식까지. 마치 1년 내내 나를 지켜봐 온 담임 선생님처럼요.
SN만의 차별점
단순히 대화 내용을 저장하는 게 아닙니다. 벡터 데이터베이스 기반의 '시맨틱 검색' 기술로 수개월 전의 맥락도 현재 대화에 즉시 연결합니다.
"선생님, 저번에 미적분 어렵다고 했잖아요"라고 말하면, SNarGPT는 그때 어떤 유형을 틀렸는지, 이후 얼마나 개선됐는지까지 파악합니다. 시간이 지날수록 더 정교해지는 맞춤형 학습 가이드. 이것이 SNarGPT가 단순한 AI를 넘어 '나만의 학습 파트너'가 되는 이유입니다.
3. 멀티모달 오케스트레이션: 전문가들의 완벽한 협주
한 명의 AI가 모든 걸 다 잘할 수는 없습니다.
SNarGPT는 각 분야의 전문가 AI들이 팀을 이뤄 일합니다.
이들을 하나의 오케스트라처럼 지휘하는 것이 '오케스트레이션' 기술입니다. 학생이 사진 한 장을 올리면, 어떤 전문가에게 어떤 순서로 일을 맡길지 순식간에 판단합니다.
SN만의 차별점
이미지, 텍스트, 수식을 실시간으로 처리하며 최적의 에이전트에게 업무를 배분하는 독자적인 라우팅 시스템. 이것이 SNarGPT가 복합적인 수능 문제에 강한 이유입니다.
4. RAG: 기억에 의존하지 않고, 교과서를 펼쳐보고 답합니다
AI가 가끔 엉뚱한 소리를 하는 이유는 뭘까요?
자기 기억(학습 데이터)에만 의존하기 때문입니다. 마치 시험 전날 외운 내용이 헷갈리는 것처럼, AI도 '환각(hallucination)'을 일으킵니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 다른 접근법을 씁니다. 질문을 받으면 먼저 방대한 데이터베이스에서 정확한 근거 자료를 찾아냅니다. 그다음 그 자료를 바탕으로 답변합니다.
쉽게 말해 '오픈북 시험'을 보는 AI입니다.
SN만의 차별점
SN RAG는 저작권이 확보된 수능·모의고사 데이터와 10년 이상 축적된 학습 관리 및 학원 운영 노하우를 결합한 시험 특화 RAG 시스템입니다. 평가원 및 시·도 교육청 기출문제 약 10만 문항을 기반으로 학습이 이루어졌으며, 수학·국어 과목은 구축을 완료했고 타 과목은 상반기 내 단계적으로 확장 중입니다. 본 시스템은 온라인상의 비정형·비검증 정보가 아닌, 실제 시험에 출제된 문제와 공식적으로 검증된 풀이 데이터만을 참조하도록 설계되었습니다.
5. MCP: AI에게 손과 발을 쥐여주다
아무리 똑똑해도 손발이 없으면 할 수 있는 일이 제한됩니다.
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 세계와 소통하며 실제 업무를 수행하게 만드는 '연결 통로'입니다. 인터넷 검색, 파일 분석, 데이터베이스 조회 같은 작업을 AI가 직접 수행할 수 있게 해줍니다.
SNarGPT는 MCP를 통해 단순히 "답을 알려주는 AI"를 넘어 "실제로 자료를 찾고, 분석하고, 정리해주는 AI"로 진화했습니다.
SN만의 차별점
업계 표준 인터페이스를 채택해 확장성을 확보했습니다. 앞으로 새로운 학습 도구나 데이터 소스가 추가되어도, SNarGPT는 자연스럽게 연동됩니다.
6. SNarKeeper: 학습 몰입을 지키는 가디언
솔직히 말해, AI는 양날의 검입니다.
공부하러 접속했다가 잡담에 빠지거나, 학습과 무관한 질문으로 시간을 낭비하기 쉽습니다. 더 심각한 경우, 유해한 콘텐츠에 노출될 수도 있습니다.
SNarKeeper는 이런 문제를 막는 'AI 가디언'입니다. 학습과 관련 없는 대화를 지혜롭게 걸러내고, 학생이 공부에 집중할 수 있도록 환경을 보호합니다.
단순히 차단하는 게 아닙니다. "그 질문보다 이 개념을 먼저 정리해볼까?"처럼 자연스럽게 학습으로 유도합니다.
SN만의 차별점
기술의 윤리적 활용과 교육적 목적성을 분명히 하는 SN의 철학이 담겼습니다. 부모님은 안심하고, 학생은 몰입할 수 있는 환경. 그것이 SNarKeeper가 지키는 가치입니다.
하나의 질문, 여섯 엔진의 협주
이 6가지 엔진이 어떻게 함께 작동하는지, 실제 시나리오로 보여드리겠습니다.
학생: (수학 문제 사진을 찍어 업로드) "이거 어떻게 풀어요?"
SNarKeeper 가동
학습 관련 질문 확인 ✓ → 통과
장기기억 조회
"이 학생은 미적분 정적분 유형에서 자주 실수함"
"설명은 단계별로 천천히 해주는 걸 선호함"
SNARVIS 작동
이미지에서 문제 텍스트와 수식 인식
"미적분 - 정적분의 활용" 유형 판별
RAG 검색
유사 기출문제 3건 발견
2023 수능 · 2024 6월 모평 · 2024 9월 모평
SNarGo 풀이
단계별 풀이 생성
학생의 취약점과 선호 스타일 반영
에이전트 AI 종합
풀이 + 유사문제 + 개념정리를 하나의 답변으로 구성
"지난번에도 이 유형 틀렸는데, 오늘 확실히 잡아볼까?"
SNarGPT:
"이 문제는 정적분의 넓이 활용 유형이에요. 핵심은 두 함수의 교점을 먼저 찾는 거예요..."
사진 한 장에서 맞춤형 과외까지, 불과 1초 만에 일어나는 일입니다.
마치며
SNarGPT는 단순한 AI 챗봇이 아닙니다. 대기업 수준의 AI 아키텍처를, 교육에 진심인 작은 팀이 직접 설계하고 구축했습니다.
10년 넘게 수험생 곁을 지켜온 SN독학기숙학원의 노하우와, 최신 AI 기술이 만나 탄생한 학습 파트너입니다.
양평의 작은 기숙학원에서 시작된 이 도전이, 대한민국 수험생의 공부 방식을 바꿔나가고 있습니다.
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