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기계번역(MT) 연구를 시작한 지도 벌써 70년이 넘었습니다. 그러나 이 기술은 IT 기업이 온라인으로 MT 서비스를 제공하고 나서야 비로소 주류가 될 수 있었습니다. 지난 몇 년간 기계번역은 상당한 발전을 이루었습니다. 덕분에 기업은 더 많은 글로벌 고객에게 다가가고 전 세계 직원들과 내부적인 소통을 강화할 수 있는 전례 없는 기회를 맞이했습니다.
라이온브리지(Lionbridge)의 Smart MT 솔루션을 이용하면 전체 고객 경험에 동급 최고 수준의 MT 기술을 적용할 수 있습니다.
가장 일반적인 기계번역 유형은 통계적 기계번역(SMT)과 신경망 기계번역(NMT)입니다. 통계적 기계번역에서는 통계 모델과 많은 양의 언어 데이터를 활용해 최상의 번역을 예측합니다. 신경망 기계번역에서도 대량의 언어 데이터를 활용하지만, 기계번역을 구현하기 위해 다양한 유형의 신경망 모델을 사용합니다. 일반적으로 신경망 기계번역의 품질이 통계적 기계번역보다 더 좋으며, 이에 따라 통계적 기계번역은 신경망 기계번역으로 대체되면서 수요가 서서히 줄고 있습니다.
보통 가장 좋은 번역 결과는 MT 결과물을 검토하고 다듬어야 얻어집니다. 기존에는 사람이 후편집 작업을 진행했지만 이제는 생성형 AI/대규모 언어 모델(LLM)이 기계번역 결과물을 검토 및 개선하고, 사람이 추가로 검토해야 하는 텍스트를 파악할 수 있습니다. 당사 블로그에서 LLM 보조 후편집에 대해 자세히 알아보고, 라이온브리지의 서비스가 어떻게 Lionbridge Aurora AI™ 콘텐츠 관리 플랫폼을 통해 조율되는 종합 번역 솔루션에 통합되었는지도 확인해 보세요.
기계번역 및 관련 용어가 아직 낯설다면 당사의 용어 목록을 살펴보고 가장 많이 통용되는 용어를 익혀 보세요.
기업은 다양한 방식으로 콘텐츠 수명주기에 기계번역을 도입할 수 있으며 일반적으로 다음과 같은 전략을 사용합니다.
무료 MT 서비스 - Google Translate 또는 Bing Translator 등의 무료 서비스를 활용하는 전략입니다. 적은 양의 콘텐츠를 빠르게 번역할 수 있으며, 고객은 해당 콘텐츠의 의미를 대략적으로 파악할 수 있습니다. 그러나 이러한 방식에는 위험이 따릅니다. 이들 회사는 서비스를 무료로 제공하는 대가로, 입력된 모든 콘텐츠를 자사 번역 엔진을 학습시키는 데 사용합니다. 따라서 이 방식은 개인정보 보호와 데이터 보안을 원하는 기업에는 바람직하지 않습니다.
클라우드 MT - 대형 IT 기업에서 제공하는 클라우드 서비스가 포함된 전략으로 대량 번역이 필요하고 MT 엔진을 학습시킬 수 있는 사내 IT 담당자나 MT 전문가가 있는 기업에 적합합니다.
업계 최상의 MT - 이 전략에서는 다양한 IT 기업에서 출시한 여러 MT 엔진을 하나의 플랫폼에 통합해 제공하므로 사용자는 콘텐츠 유형, 언어쌍에 따라 최적의 옵션을 선택할 수 있습니다. 기계번역의 품질은 높이고 비용도 절감할 수 있는 가장 유연한 전략입니다. 라이온브리지가 제공하는 업계 최상의 Smart MT에 대해 자세히 살펴보고, 기계번역에 적합한 용어집 활용을 통해 Smart MT로 번역 품질을 개선하는 방법을 알아보세요.
온프레미스 MT - 기업의 자사 시스템에 MT 기술을 구축하는 전략으로 MT 엔진에 입력되는 데이터를 완전히 제어하려는 조직에 적합합니다. 이러한 방식으로 기계번역을 실행하려면 사내에 MT 서버를 구축하고 이를 관리하며 학습시켜야 합니다. 이는 기술팀과 R&D팀이 관리해야 하므로 비용이 가장 많이 드는 구축 전략입니다.
AI가 급속히 확산되고 있지만 번역 속도와 경제성 측면에서 생성형 AI는 아직 최고의 MT 엔진을 따라잡을 수 없습니다. 게다가 현시점에도 MT 엔진은 번역 품질 면에서 LLM을 능가하는 것으로 나타났습니다. 라이온브리지 기계번역 추적 도구 페이지에서 두 기술을 비교해 보세요.
AI의 단점으로 인해 아직까지는 기계번역이 번역 워크플로에서 확고한 자리를 차지하고 있습니다.
- 프로세스 시작 단계의 초기 번역에는 MT가 가장 좋은 결과를 보입니다.
- LLM은 전반적인 품질 개선을 위한 후편집 작업과 품질 보증 작업에 가장 적합합니다.
기업은 사람의 감독하에 MT 및 LLM 기술을 결합함으로써 원하는 번역 결과를 얻을 수 있습니다.
웹사이트나 기타 제품 관련 자료를 번역하는 등 기계번역을 활용할 수 있는 방법은 무궁무진합니다. 원어민을 고용하지 않고도 사내외 직원들과 소통할 수 있고, 고객지원팀은 MT 기술을 사용해 더 많은 시장의 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 직원들이 내부 문서를 번역할 수 있게 되면 업무 생산성을 높일 수 있습니다. 기계번역 활용 방법은 다음과 같습니다.
기계번역을 활용할 경우 기업은 나날이 증가하는 콘텐츠를 처리하고 디지털 채널 전반에서 활발하게 소통할 수 있습니다. 또한 한정된 마케팅 예산과 로컬라이제이션 예산으로도 기존 및 신규 시장 모두에서 콘텐츠 배포 범위를 확장할 수 있도록 지원합니다. 기계번역은 기업의 경쟁력을 효과적으로 끌어올릴 수 있습니다.
광범위한 조사 결과에 따르면 결과물의 번역 품질이 완벽하지 않아도 사용자는 이를 기꺼이 수용하는 것으로 나타났습니다.
29개국 8,709명의 소비자를 대상으로 한 설문조사 결과:
(출처: “읽지 못하면 사지도 않는다(Can’t Read Won’t Buy) - B2C”, CSA Research, 2020년 6월)
기업은 콘텐츠 수명주기에 기계번역을 도입함으로써 모국어가 아닌 콘텐츠를 접할 잠재고객에게도 보다 나은 경험을 선사할 수 있습니다. 기계번역을 제대로 실행하면 기업은 언어와 콘텐츠 유형에 상관없이 일관된 브랜드 보이스를 제공할 수 있습니다. 이때 주의해야 할 점은 무료 MT 서비스를 사용하면 일관된 브랜드 보이스를 유지하기 어렵다는 것입니다. 실제로 무료 서비스에서 제공하는 번역은 품질이 평균 이하인 경우가 많아 고객 경험의 질을 떨어뜨릴 수 있습니다.
기계번역의 비용 효율성과 처리 속도, 방대한 콘텐츠 처리 능력을 활용하면 놀라운 기회가 펼쳐집니다. 이제 기업은 저렴한 비용으로 더 많은 시장에서 입지를 넓힐 수 있습니다.
Smart MT와 LLM을 업무에 도입하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으신가요? 라이온브리지에 문의하세요.
참고: 이 블로그는 2022년에 처음 작성된 게시물을 업데이트한 것입니다.
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