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"번역기 돌렸냐"는 말, 인공지능 발전으로 의미 바꿀까?

  • 송고 2016.06.17 06:00 | 수정 2016.06.17 06:51
  • 강승혁 기자 (kang0623@ebn.co.kr)

구글·네이버·MS, 번역기 정밀도 향상 위해 '딥러닝' 활용

네이버사전 한일번역기 이미지. ⓒ네이버

네이버사전 한일번역기 이미지. ⓒ네이버

그동안 "번역기 돌렸냐"는 말은 문장 성분의 자연스럽지 않은 배열, 단어의 오용 등 어색한 번역을 희화화하는 표현으로 통용돼 왔다. 그러나 인공지능 기술의 발전으로 '핫도그 세 개'를 '핫도그 월드(세계)'라고 말해주는 자동 번역기의 실수도 잦아들 것으로 전망된다.

17일 관련 업계에 따르면, 인공지능인 딥러닝(Deep Learning)으로 번역기의 정밀도를 높이는 활용 사례가 늘어나고 있다.

인공지능은 뉴런과 시냅스의 움직임으로 이뤄지는 인간의 뇌 시스템을 모방해 만들어졌다.

뇌의 회로 역할을 하는 약 1000조개의 시냅스는 뉴런과 활발히 작동하면서 다소 모호하거나 틀린 값에도 올바른 해석을 내린다. 인공지능도 부정확한 입력을 계속 학습하면서 오류를 보정하며 정확도를 높인다. 이때 학습에 필요한 것이 데이터이며, 데이터가 풍부하게 입력될수록 인공지능은 더 똑똑해진다. 이 같은 일련의 과정을 딥러닝이라고 일컫는다.

글로벌 IT 기업들은 이 같은 딥러닝의 가능성에 주목하고 음성인식, 언어번역, 음성합성 등 자동 통·번역 SW의 기술력을 높여 시장을 확대할 계획에 나서고 있다.

모든 번역 규칙을 일일이 정해주는 방식 대신, 단어와 문장별 빅데이터를 학습하도록 하는 딥러닝 기술을 사용해 실질적으로 번역 품질을 향상시킬 수 있기 때문이다.

구글은 인공지능 '알파고'의 딥러닝 기술을 자사 번역기의 혁신적 기능 개발을 위해 도입하겠다고 선포했다.

어느 번역기도 그렇지만 항상 번역기가 사용자의 의도에 맞는 결과물을 100% 내놓지는 못한다. 구글 번역기 또한 한국어와 영어 간 번역 시 오역을 내는 경우가 발생한다.

'민준아 포도를 사자'의 경우 'Min Joon Oh lion grapes(민준, 오(아), 사자, 포도)'로 문장 구조를 이해하지 못하거나 '백조 세 마리가 살았다'의 경우 'He lived 100,000,000,000,003'로 백조(새)를 수의 단위로 번역을 하기도 한다.

여기에 딥러닝을 활용해 글로벌 언어에 대한 빅데이터가 구글 번역기에 결합한다면 보다 양질의 동시통역을 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

제프 딘(Jeff Dean) 구글 시니어 펠로우는 지난 3월 샌프란시스코에서 열린 데이터 구조 컨퍼런스에서 "현재의 구글 번역기에 딥러닝을 사용해 정확한 번역 결과를 선보일 것"이라고 말했다.

또, 구글은 스마트폰 카메라로 표지판과 메뉴를 가져다 대면 외국어를 즉시 번역해주는 '워드렌즈' 기능을 제공하고 있다. 특히 워드렌즈의 중국어 지원은 딥러닝을 통해 이뤄졌다. 중국어는 표의문자라는 특성상 수많은 글자를 인식해야 하는데, 구글 개발진은 딥러닝을 활용해 이를 가능케 했다.

마이크로소프트(MS)의 트랜스레이터 앱은 한국어를 포함해 중국어, 아랍어, 프랑스어, 러시아어, 스페인어 등 약 50개 정도의 언어를 지원한다.

딥러닝에 기반한 MS 트랜스레이터 앱은 번역을 필요한 단어나 문구를 말하거나 키보드로 입력하면 번역된 문장을 화면에 보여주고 말로도 알려준다. 딥러닝 기반 이미지 인식 기술로 사진을 찍어도 번역이 가능하다.

네이버는 현재 10개국 언어에 대해 자동 번역 서비스를 제공하고 있다. 네이버는 통계를 기반으로 한 기계학습의 알고리즘을 사용하여 외국어를 번역하는 '기계번역'을 사용하고 있는데, 이 분야에도 딥러닝의 연구 결과를 활용해 정확도를 높이고 있으며 번역 가능한 언어 수를 늘려가는 중이다.

특히 딥러닝 기술을 기계번역에 포함해 새롭게 개발한 'Neural MT(Neural Machine Translation)' 기술은 해외 콘테스트 'WAT2015'에서 호평을 받기도 했다고 네이버 측은 설명했다.

빅데이터 전문가인 한상기 소셜컴퓨팅연구소 대표는 "딥러닝 영역이 발전된 밑바탕은 인터넷, SNS, 모바일"이라며 "딥러닝이 급속히 발전한 이유는 좋은 알고리즘을 만드는 공학자와 함께 이 같이 굉장히 많은 데이터를 공급할 수 있는 방법이 생겼고, 그것을 굉장히 빨리 처리할 수 있는 컴퓨터 시스템이 개발됐기 때문"이라고 설명했다.

이어 한 대표는 "딥러닝은 최근 데이터를 기반으로 한 가장 효과적인 기술 중 하나"라며 "그렇다고 해서 딥러닝이 만병통치약은 아니다"고 말했다.

알파고가 개발됐다고 해서 모든 인공지능 솔루션에 알파고 같은 성능을 기대하는 것은 무리라는 설명이다. 바둑 분야에 최적화된 알파고를 제약, 영상의학 등 분야에 일률적으로 적용할 수 없는 것처럼 각각의 모델에 맞춰 효율적인 알고리즘을 개발해야 한다는 것.

한 대표는 "(번역 품질 향상이라는) 근본적인 문제를 풀기 위해서는 구조분석, 의미분석 등도 중요하게 고려해야 한다"고 강조했다.


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