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인공지능시대(41): 인공지능 통역/번역 기술
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2021년 09월 17일(금) 16:49 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
자동 통번역 기술의 정의
자동 통번역 서비스는 컴퓨터의 처리능력을 활용해 어떤 언어를 다른 언어로 변환하는 서비스로 1990년대부터 개발이 본격화되었고, 2016년 이후 인공지능(AI) 번역기술의 발전으로 활용도가 획기적으로 높아지는 중이다.
자동통역과 자동번역의 차이점은 말소리를 옮기는 것과 텍스트를 옮기는 것의 차이며, 자동통역은 음성인식, 음성언어 번역, 음성합성 기술로 구성되어 비문이 많고 문장 전체에 대한 정보가 부족해 난도가 높은 반면, 자동번역은 전체 테스트 정보가 입력되고 문단구분과 문장부호 등의 정보가 존재하므로 난도가 낮은 편이다.
한편 자동 통번역 시장은 향후 지속 발전될 것으로 전망되며, 구글, 네이버 등 국내외 ICT 기업은 고유의 AI 기반 기계번역 기술을 개발해 활발히 서비스 중이다.
자동 통번역 기술의 변천
자동 통번역 기술은 ‘규칙기반 기계번역’에서 ‘통계기반 기계번역’으로 발전하고 있으며, 사람의 뇌가 학습하는 과정을 본뜬 ‘신경망 기계번역’으로 진화하고 있다.
규칙 기반의 기계번역: 초반에 많이 사용했던 기술로, 개발자가 직접 정의한 규칙에 따라 번역한다. 정의된 규칙에 맞게 작성된 올바른 문장을 입력해야 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 번역기 내 새로운 언어가 추가될 때마다 해당 언어에 능통한 개발 인력이 필요하다.
통계 기반 기계번역: 빅데이터 분석 역량이 확보되면서 단어나 구 단위로 나누어 번역한 후, 다른 언어의 어순에 맞춰 나열하는 방식이다. 수많은 번역 데이터의 통계 결과를 추출해 결과를 제시하여 상대적으로 넓은 범위의 결과 제공이 가능하다. 그러나 최소 200만 개 이상의 번역 데이터가 필요하므로, 분석 시간과 비용이 많이 소요됨에도 불구하고, 어순이 다른 언어의 경우 문법 문제가 존재하는 등의 불편함이 있다.
“신경망 기계번역” 문장 정보를 사용해 전체 문맥을 파악한 후, 단어 순서, 문맥 의미 등을 반영해 번역하는 시스템으로, 인간이 구사하는 언어와 유사하게 번역하며, 더 정확하고 자연스러운 결과가 도출된다. AI가 스스로 학습하기 때문에 번역 이용자가 늘고 데이터가 많아지면 품질이 지속적으로 향상된다.
자동 통번역 서비스 동향
해외: 구글은 통계기반 기계번역을 적용한 “구글 번역기”, 마이크로소프트는 윈도우용 “빈(Bing) 번역기”, 페이스북 AI연구소는 “컨볼루션 신경망(CNN, 전처리를 수행하는 구조)을 이용한 번역기술”, 아마존의 인공지능 번역 “앱 사파바”, 네이버의 자동 통번역 서비스 “파파고의 베타버전” 등이 있다.
국내: 네이버의 자동 통번역 서비스 “파파고”의 베타버전, 프랑스의 글로벌 1위 자동번역 솔루션 업체를 한국이 인수한 “시스트란(Systran)”, 한컴인터프리와 한국전자통신영구원(ETRI)이 개발한 “지니톡”, 플리토의 전문가와 일반인들이 참여할 수 있는 “집단지성 번역 서비스”, 카카오의 NMT 기술 적용한 “AI 번역 베타서비스” 등이 글로벌 기업으로 성장하고 있다.
자동 통번역 기술의 전망
구글, 네이버, MS 등 주요 사업자들이 대부분 신경망 기계번역으로 전환하고 있으며, 기계가 스스로 학습하고 더 정확한 결과를 낼 수 있도록 진화하고 있다. 또한 기기다변화와 음성인식 기술 발전으로 텍스트 입력 기반의 자동 변역에서 음성을 알아듣고 실시간 자동 통역을 수월하게 해 줄 수 있는 디바이스로 확대 다변화하고 있다.
따라서 조선시대 역관(譯官)이라는 관직을 통해 통번역 전문가를 양성해왔듯이, 최근 4차 산업혁명으로 AI의 역할이 다양화되고 정보의 획득, 기계-인간의 의사소통이 중요해지고 있으며, 단순한 자동 통번역기술에서 기계인식이 가능한 신경망 기반 통번역 기술로 전환되면서 진화 중이다.
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