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- 국방기술연구원(영한)과 글로벌 IT 기업(다국어) 프로젝트 사례를 중심으로

“이제 ChatGPT나 DeepL로 번역하면 되는 거 아닌가요?”

최근 몇 년 사이 AI 번역 기술이 빠르게 발전하면서 가장 자주 듣는 질문입니다. 실제로 인공지능 번역(AI Translation, 이하 AT)의 품질은 빠르게 고도화되고 있으며, 일상 문서나 단순 기술 문서는 AT만으로도 의미 전달이 충분한 수준에 도달했습니다.

그러나 전문 분야의 번역은 여전히 다른 문제입니다. 올해 진행한 두 가지 프로젝트를 통해 AI 번역 시대에 번역 PM이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전문 번역 서비스의 진정한 가치가 무엇인지 다시 확인할 수 있었습니다.

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케이스 1: 국방기술연구원 ATPE 프로젝트

국방기술연구원으로부터 의뢰받은 프로젝트는 방위산업 기술 문서를 대규모로 영→한 번역하는 작업이었습니다. 기밀성이 높고 전문 용어가 많은 데다 납기까지 촉박했기 때문에 인공지능 번역 후 편집(ATPE) 방식을 제안했습니다.

초기 AT 결과물은 문장 구조는 자연스러웠지만, 전문 용어의 정확성과 일관성에서 큰 문제를 보였습니다.

예를 들어 “Unmanned Combat System”이 어떤 문장에서는 “무인전투체계”, 다른 문장에서는 “무인전투시스템”으로 번역되는 식이었죠.

이를 해결하기 위해 저희는 3주간 1,000여 개의 전문 용어집을 구축했습니다. 국방과학기술용어사전, NATO 표준 용어집, 기존 번역 자료를 교차 검증하며 대응어를 확정했고, “target acquisition”처럼 문맥에 따라 다른 번역이 필요한 용어는 별도 기준을 설정했습니다.

용어집만으로는 충분하지 않았습니다. AT 엔진이 국방 문서 스타일을 최대한 반영하도록 수십 차례 테스트를 반복하며 프롬프트를 최적화했습니다.

같은 원문이더라도 프롬프트에 따라 “시스템은 50km 거리에서 표적을 탐지할 수 있다” 같은 직역형부터, “표적 탐지 능력은 50km 범위에서 확보된다” 같은 기술문서 스타일까지 결과가 다양하게 나왔습니다.

이 중 어떤 스타일이 적합한지 판단하고 AI를 원하는 방향으로 가이드하는 것—바로 여기가 PM의 전문성이 발휘되는 지점입니다.

이후 3단계 QA를 통해 용어 일관성, 기술적 정확성, 전체 가독성을 점검했고 전체 문장의 약 10~20%를 문맥 조정과 기술적 정확성 개선을 위해 수정했습니다.

그 결과, 납기 기한을 30% 이상 단축하면서도 높은 품질의 AT 결과물을 생산할 수 있었습니다.

케이스 2: 10개 언어 번역 프로젝트

글로벌 IT 기업의 모바일 앱 UI/UX 콘텐츠를 한국어에서 10개 언어로 번역하는 프로젝트에서는 AT 품질의 언어별 편차를 뚜렷하게 확인할 수 있었습니다.

영어·일본어·중국어는 AT 품질이 비교적 우수했습니다. 반면 희소 언어는 상황이 달랐습니다.

말레이어는 존댓말 표현을 반영하지 못했고, 태국어는 공손 입자(ครับ/ค่ะ)가 무작위로 들어가 문장 구조가 틀어지는 일이 많았습니다. 아랍어는 RTL(오른쪽→왼쪽) 특성으로 인한 텍스트 방향 문제가 생기고, 격식체와 비격식체가 섞여 일관성이 떨어졌습니다.

그럼에도 AT 과정에서의 AI 활용은 방대한 참고 자료를 제공하고, 10개 언어 간 용어 일관성을 빠르게 확인하게 해 주는 등 번역 품질의 정확성 및 전문성을 강화하는 학습 도구로서의 가치가 충분했습니다.

이 프로젝트에서 PM의 핵심 역할은 세 가지였습니다.

첫째, 언어별 전략 수립: 영어·일본어·중국어는 AT 활용도를 높이고, 말레이어·아랍어 등 희소 언어는 AT를 참고만 하며 완전 재번역을 원칙으로 설정했습니다.

둘째, 표준 용어 확정: 450개 핵심 UI 용어에 대해 10개 언어별 표준 번역어를 확정했습니다.

셋째, UX 기반 현지화 전략 설계: 각 국가의 문화와 사용자 경험을 반영할 수 있도록 현지화 중심 프롬프트를 연구·적용했습니다.

AI는 도구, 사람은 오케스트레이터(Orchestrator)

두 프로젝트를 통해 깨달은 점은 명확합니다. AI 번역 시대의 번역 PM은 단순히 번역을 관리하는 사람이 아니라, 복잡한 언어 기술 시스템을 설계하고 조율하는 ‘오케스트레이터’라는 것입니다.

AI 기술의 발전은 누구도 부정할 수 없습니다. 그러나 바로 그렇기에 전문 번역 회사와 번역 PM의 역할은 더 중요해졌습니다.

AI 엔진을 프로젝트 목적에 맞게 커스터마이징하고, 체계적인 용어집을 구축하며, 언어별 전략을 설계하고, 정확한 QA 프로세스를 운영하는 일은 여전히 사람의 전문성이 필요한 영역입니다.

백조가 물 위에 우아하게 떠 있지만 밑에서는 끊임없는 발장구를 치고 있는 것처럼, 겉으로 보기엔 매끄럽게 완성된 AT 결과물도 그 뒤에는 치밀한 설계와 수십 번의 테스트, 용어 검증, 품질 조율이 숨어 있습니다.

AI는 강력한 도구지만, 그 도구를 목적에 맞게 설정하고 활용하는 사람의 역할은 사라지지 않습니다. 오히려 더 전략적이고 기술적인 방향으로 진화하고 있습니다.

그리고 이 변화의 중심에서 번역 PM들은 지금 이 순간에도 최적의 해답을 찾기 위해 치열하게 연구하고 노력하고 있습니다.

<번역사업부 유현정 / 010-8187-7490 / hjyu@lexcode.com>

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