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Frameout의 Arduskey Project 01: 온디바이스 AI 키보드로 다시 설계한 음성 입력
UX 회사가 자체 AI 제품으로 증명하는 AI Native 전환
2026-06-09
Frameout의 Arduskey Project 01: 온디바이스 AI 키보드로 다시 설계한 음성 입력 대표 이미지

프레임아웃은 오랫동안 UX를 설계해온 회사입니다. 화면을 만들고, 흐름을 정리하고, 사용자의 행동을 읽고, 기업의 서비스를 더 쉽게 만드는 일을 해왔습니다.

그런데 생성형 AI가 등장한 뒤, UX의 질문은 달라졌습니다.

"어떻게 더 좋은 화면을 만들 것인가?"에서 "화면 이전에, 사용자의 의도를 어떻게 이해할 것인가?"로.

그리고 더 근본적으로는 "AI를 어디에 붙일 것인가?"가 아니라 "AI가 들어온 시대에 회사는 어떻게 일하고, 어떤 제품을 직접 만들 수 있는가?"로.

Arduskey는 이 질문에서 시작된 프레임아웃의 자체 제품입니다. 검증 가능한 온디바이스 한국어 AI 음성 키보드. 사용자의 음성이 기기를 떠나지 않고, 말한 내용을 받아 적은 뒤, 상황에 맞는 톤으로 자연스럽게 정리하는 모바일 입력 경험입니다.

하지만 Arduskey는 단순한 음성 키보드 프로젝트가 아닙니다. 프레임아웃이 UX 전문 회사에서 AI driven UX 회사로, 그리고 AI native company로 이동하고 있다는 첫 번째 증거입니다.

음성 입력의 본질은 "편리함"이 아니라 "신뢰"다

음성 입력 제품을 만들 때 가장 먼저 보이는 가치는 속도입니다. 키보드로 치는 것보다 말하는 것이 빠르기 때문입니다.

하지만 실제 사용자의 문제는 속도만이 아닙니다.

긴 문장을 말했는데 오타가 많으면, 사용자는 다시 키보드로 고쳐야 합니다. 회의 내용이나 업무 지시를 말했는데 숫자, 파일명, 일정, 금액이 틀리면 빠른 입력은 의미가 없습니다. 클라우드로 음성이 전송된다면, 개인정보와 업무 기밀이 포함된 문장을 마음 놓고 말하기 어렵습니다.

그래서 Arduskey의 출발점은 "더 똑똑한 AI 키보드"가 아니었습니다.

우리가 세운 기준은 더 분명했습니다.

  • 사용자의 음성은 외부로 나가지 않아야 한다.
  • 한국어 문장은 한국어답게 정리되어야 한다.
  • 장문 음성 입력에서 수정 부담을 줄여야 한다.
  • 업무, 법률, 의료, 회계처럼 민감한 도메인에서도 신뢰할 수 있어야 한다.
  • 배터리와 가격 부담이 클라우드형 서비스보다 낮아야 한다.

이 기준을 만족시키려면 단순히 기존 클라우드 AI API를 연결하는 방식으로는 부족했습니다.

왜 클라우드가 아니라 온디바이스인가

클라우드 AI는 강력합니다. 큰 모델을 사용할 수 있고, 실시간으로 개선할 수 있으며, 복잡한 reasoning도 가능합니다.

하지만 음성 입력 제품에서 사용자가 매번 원하는 것은 복잡한 추론이 아닙니다. 대부분의 순간에 사용자는 단순합니다.

"내가 말한 것을 정확히 받아 적어줘." "너무 이상하지 않게 정리해줘." "내 업무 문장을 밖으로 보내지 말아줘."

Arduskey가 선택한 온디바이스 구조는 이 needs에 정면으로 맞춰져 있습니다.

음성 인식은 기기 안에서 처리합니다. 텍스트 정제도 기기 안에서 처리합니다. 네트워크가 꺼져 있어도 핵심 기능이 작동해야 합니다. 모델 다운로드나 업데이트 알림 같은 제한된 통신을 제외하면, 음성·텍스트 데이터는 외부 서버를 거치지 않는 구조를 목표로 합니다.

이것은 마케팅 문구가 아니라 제품 아키텍처의 문제입니다. "우리는 데이터를 저장하지 않습니다"가 아니라, "데이터가 나갈 경로 자체를 만들지 않습니다"에 가까운 접근입니다.

클라우드형 음성 입력과 Arduskey 온디바이스 음성 입력 구조 비교표
Arduskey는 음성과 텍스트가 기기 안에 머무르는 입력 경험을 목표로 설계되었습니다.

UX 회사가 AI 제품을 만들 때 달라지는 것

프레임아웃이 온디바이스 AI 제품 Arduskey를 만들며 가장 크게 느낀 것은, AI 제품의 UX는 화면에서 시작하지 않는다는 점입니다.

AI 제품의 UX는 모델 선택에서 시작합니다. 데이터 라이선스 정책에서 시작합니다. 평가 기준에서 시작합니다. 실패를 어떻게 기록하고 다시 개선할지 정하는 제품화 방식에서 시작합니다.

예를 들어 Arduskey에는 단순히 "음성을 텍스트로 바꾼다"는 기능만 있지 않습니다.

  • 한국어 음성 인식 (STT) 엔진
  • 모바일용 소형 언어 모델 (LLM)
  • 톤별 정제 어댑터
  • 사용자 사전
  • 오디오 전처리
  • 실사용 기기 검증
  • 실패 표현 기록
  • 실행 환경별 결과 검증
  • 네트워크 차단 상태 검증

이 모든 층이 하나의 사용자 경험을 만듭니다.

사용자가 보는 것은 작은 마이크 버튼 하나일 수 있습니다. 하지만 그 버튼 뒤에는 "정확도, 배터리, 프라이버시, 한국어 자연스러움, 도메인 확장성"을 동시에 만족시키기 위한 복합 시스템이 있습니다.

작은 마이크 버튼 뒤의 AI driven UX 제품 경험 계층 구조
AI 제품의 UX는 화면, 프라이버시, 모델, 검증 기준, 확장성이 함께 만들어내는 총체적 경험입니다.

UX는 더 이상 화면의 문제가 아닙니다. AI 시대의 UX는 모델과 데이터, 인터페이스와 운영 프로세스가 합쳐진 총체적 경험입니다.

Arduskey가 먼저 풀고 싶은 문제

Arduskey의 출발점은 거창한 선언이 아니라, 한국어 모바일 음성 입력에서 반복적으로 느껴지는 불편함입니다.

기존 모바일 음성 입력은 짧은 문장에서는 충분히 쓸 만하지만, 업무 문장이나 장문 입력에서는 수정 비용이 커집니다. 특히 한국어는 띄어쓰기, 한자어, 외래어, 숫자 표현, 존댓말과 반말, 메신저 톤과 업무 톤이 섞입니다.

프레임아웃은 이 지점을 먼저 해결해야 할 사용자 문제로 봤습니다.

한국어를 native하게 이해하는 음성 입력. 카카오톡, 메일, 슬랙, SNS처럼 상황에 맞춰 톤을 정리하는 입력. 법률, 의료, 회계, 코딩처럼 전문성이 필요한 영역으로도 언젠가 확장 가능한 입력. 그리고 무엇보다, 사용자가 민감한 내용을 말해도 클라우드 서버를 걱정하지 않는 입력.

아직 큰 이야기를 앞세우기보다, 프레임아웃은 이 작은 불편을 끝까지 밀고 들어가 하나의 신뢰 가능한 제품 경험으로 만드는 데 집중하고 있습니다.

자체 제품은 프레임아웃의 다음 성장 방식이다

Arduskey를 만드는 과정은 프레임아웃에게 중요한 전환점입니다.

우리는 고객사의 서비스를 설계해온 회사였습니다. 이제는 직접 AI 제품을 만들며, 우리가 설계하던 UX 원칙을 모델, 데이터, 앱, 평가 자동화, agentic workflow까지 확장하고 있습니다.

이 변화는 단순히 포트폴리오에 자체 제품 하나를 추가하는 일이 아닙니다.

프레임아웃이 AI를 더 잘 이해하게 되는 방식입니다. 고객사의 AI 프로젝트를 더 깊게 설계할 수 있게 되는 방식입니다. 디자인 산출물을 넘어, AI 제품이 실제 사용자에게 도달하기까지 필요한 전체 시스템을 몸으로 익히는 방식입니다.

AI 시대의 UX 회사는 화면만 잘 그려서는 충분하지 않습니다. AI의 한계를 알고, 그 한계를 제품 경험으로 번역하고, 실패를 근거로 다시 설계할 수 있어야 합니다.

Arduskey는 그 능력을 프레임아웃 내부에서 실제 제품으로 증명하는 프로젝트입니다.

프레임아웃은 AI를 사용하는 회사에서, AI로 일하고 AI 제품을 만드는 회사로 이동하고 있습니다. 그리고 그 변화는 이미 시작되었습니다.