면접 AI의 “0.5초”는 어디서부터 어디까지 잰 값일까요? 질문을 말하기 시작한 시점, 말이 끝난 시점, 서버에 요청한 시점은 서로 다릅니다. 말로뷰의 이번 기록은 검색 서버 응답 40건과 운영 API의 직접 입력 답변 2건입니다. 음성 질문부터 화면에 답변이 보이기까지의 시간으로 읽으면 안 됩니다.
말로뷰 운영사가 2026년 10월 29일 측정·작성했습니다. 경쟁 서비스와의 속도 비교가 아닙니다.
기다림은 여러 단계에서 생깁니다
음성 인식과 발화 종료 판단
경험 자료와 일반 지식 검색
답변 생성·네트워크·화면 표시
이번에 따로 잰 것은 가운데 단계의 검색과, 직접 입력 요청 후 첫 답변 글자가 API 클라이언트에 도착하는 구간입니다. 마이크·컴퓨터 소리·말끝의 침묵·브라우저 렌더링은 포함하지 않았습니다.
검색 40건: 중앙값 31.73ms
24,777개 공개 지식 자료를 색인한 서버에서 모델을 미리 올린 뒤, 한국어·영어·범위 밖 질문 40개를 순서대로 검색했습니다. Qwen3-Embedding-0.6B, HNSW와 SQLite FTS5를 사용하며 GPU가 있는 같은 서버의 로컬 HTTP 요청으로 측정했습니다.
옆으로 넘겨 표의 나머지 내용을 볼 수 있습니다. →
| 측정 항목 | 관측값 |
|---|---|
| 질문 수 | 40건 |
| 중앙값 | 31.73ms |
| 95번째 백분위 | 46.10ms |
| 가장 오래 걸린 검색 | 58.90ms |
| 참고 자료가 반환된 질문 | 25건 |
40개 중 25개에서 자료가 나왔다는 것이 정확도 62.5%라는 뜻은 아닙니다. 날씨·개인 논문 제목처럼 검색 대상이 아닌 질문도 포함했으며, 반환된 자료의 적합성을 전체 정답표로 채점한 시험은 아닙니다. 검색 결과가 없더라도 답변 모델은 질문과 승인된 개인 자료를 바탕으로 답할 수 있습니다.
서버 기동 직후의 모델 로딩 시간이나 여러 사용자가 동시에 몰리는 조건은 이 표에 포함하지 않았습니다.
운영 API 직접 입력 2건: 첫 글자와 완료를 나눠 보기
옆으로 넘겨 표의 나머지 내용을 볼 수 있습니다. →
| 직접 입력한 질문 | 첫 글자 | 응답 완료 | 준비한 검색 결과 |
|---|---|---|---|
| 프로세스와 스레드의 차이를 설명해 주세요. | 0.905초 | 1.052초 | 사용 |
| 연결 리스트에서 사이클을 어떻게 감지하나요? | 0.425초 | 0.711초 | 사용 |
기존 테스트 계정으로 순서대로 요청했습니다. 두 요청 모두 사전 검색을 마친 뒤 빠른 답변·30초 답변 길이 설정으로 진행했고, 첫 번째 답변 텍스트가 도착한 시간을 기록했습니다. 이 값은 글자 단위 수신 기록이며 첫 문장 완성이나 화면 표시를 의미하지 않습니다.
프로세스와 스레드의 차이를 설명해 주세요. — 실제 생성 원문
## 바로 말하기 프로세스는 독립된 메모리 공간을 가진 실행 단위이고, 스레드는 같은 프로세스 안에서 메모리를 공유하며 병렬로 실행되는 더 작은 단위입니다. ## 이어서 - **격리** → 프로세스는 주소 공간이 분리되어 안정성이 높지만, 통신 비용이 큽니다. - **공유** → 스레드는 힙 같은 메모리를 공유해 데이터 접근이 빠르지만, 경쟁 조건이 생길 수 있습니다. - **컨텍스트 스위칭** → 스레드는 같은 주소 공간이라 전환 비용이 프로세스보다 훨씬 적습니다. ## 꼬리질문 대비 스레드마다 별도로 갖는 실행 상태는 무엇인가요? → 스택, PC(프로그램 카운터), 레지스터 값 등 스레드 고유 실행 컨텍스트를 말합니다.
연결 리스트에서 사이클을 어떻게 감지하나요? — 실제 생성 원문
## 바로 말하기 플로이드의 토끼와 거북이 알고리즘을 사용해 두 포인터로 감지합니다. 느린 포인터는 한 칸, 빠른 포인터는 두 칸씩 이동하다가 만나는 순간 사이클이 있는 겁니다. ## 이어서 - **시간 O(n), 공간 O(1)** → 추가 메모리 없이 노드 수만큼만 순회하면 됩니다. - **만남 원리** → 사이클이 있으면 빠른 포인터가 느린 포인터를 결국 추월합니다. - **종료 조건** → 빠른 포인터가 null을 만나면 사이클이 없다는 뜻입니다. ## 꼬리질문 대비 사이클 시작 지점을 어떻게 찾나요? → 만나는 지점에서 한 포인터를 head로 보내고 같은 속도로 이동하면 다시 만나는 곳이 시작점입니다.
생성 답변은 검토가 필요합니다. 예를 들어 프로세스·스레드 답변의 ‘병렬’이라는 표현은 실행 환경에 따라 동시성과 구분해야 하고, 컨텍스트 전환 비용도 OS와 조건에 따라 달라집니다. 위 원문은 성능 기록을 위해 수정하지 않았습니다.
말이 이어지는 동안 자료부터 준비하는 이유
질문이 완전히 끝난 뒤 모든 검색을 시작하면 그만큼 기다림이 늘 수 있습니다. 말로뷰는 인식 중인 말과 최근 대화로 자료를 미리 찾습니다. 실제 질문과 맥락·직무·세션이 일치하면 준비한 결과를 사용하고, 달라지면 다시 검색합니다.
따라서 짧은 꼬리질문의 주제를 추정하는 데 앞선 대화가 쓰이지만, 예전 주제의 결과를 아무 질문에나 붙이지 않습니다. 검색 준비 단계에서는 답변 모델을 호출하지 않습니다. 자료 구성과 활용 방식에서 자세히 볼 수 있습니다.
이 기록으로 아직 말할 수 없는 것
- 한국어 음성 인식률이나 말끝 감지의 정확도
- 화상면접 소음·겹침 발화·네트워크 불안정 상황의 지연
- 다른 도구보다 빠르거나 정확하다는 결론
- 모든 사용자에게 같은 시간 안에 답변이 나온다는 보장
측정값을 비교할 때는 입력 방식과 측정 시작·끝을 맞추세요. 음성으로 시험하려면 동일한 자료·질문으로 기록하는 방법을 참고할 수 있습니다.