블로그10일 만에 340만 단어: 로컬렉스 사후 편집 사례 연구

10일 만에 340만 단어: 로컬렉스 사후 편집 사례 연구

불과 몇 년 전만 해도 소규모 언어 서비스 업체가 수백만 단어 규모의 프로젝트를 몇 주 만에 처리한다는 이야기는 터무니없게 들렸을 것이다. 오늘날에는 기술과 팀워크 덕분에 이런 일이 현실이 되어가고 있다.

Vova Zakharov is a developer, AI experimenter, writer, and former Smartcat editor-in-chief with 22 years of background as a translator, editor, and copywriter. He writes about language technology, AI tooling, localization, and content workflows.

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불과 몇 년 전만 해도 소규모 언어 서비스 업체가 수백만 단어 규모의 프로젝트를 몇 주 만에 처리한다는 이야기는 터무니없게 들렸을 것이다. 오늘날에는 기술과 팀워크 덕분에 이런 일이 현실이 되어 가고 있다.

로컬렉스는 2015년 원격 근무하는 현지화 전문가 그룹이 설립한 언어 서비스 제공업체(LSP)입니다. 회사는 어려운 프로젝트를 처리하는 것을 꺼리지 않았지만, 3개월도 채 안 되는 기간에 650만 단어를 사후 편집해 달라는 요청은 그들의 기준으로도 도전적인 과제였습니다. 게다가 고객사는 세계적인 기술 기업 중 하나였기에, 단순히 금전적 문제뿐만 아니라 평판도 걸린 사안이었습니다.

LSP는 이 프로젝트를 맡기로 결정했습니다. 과정 중 마주한 장애물에도 불구하고, 그들은 이를 성공으로 이끌었습니다. 그들이 어떤 어려움을 겪었으며 어떻게 극복했을까요? 함께 알아보겠습니다.

하지만 먼저, 숫자를 살펴보겠습니다:

전체 프로젝트

6,500,000 단어

3개월

32개 언어

중요 배치

3,400,000 단어

10일

6개 언어

중요 배치에 대한 총 팀 규모

130명의 언어 전문가

중요 배치의 언어별 최대 팀 규모

27명의 언어 전문가

사용된 기술

신경망 기계 번역, 번역 메모리,
용어집, CAT, C#

이제 도전 과제로 넘어가겠습니다.

측면: 크기

도전 과제: 이렇게 많은 사람들을 어디서 찾을 수 있을까?

로컬렉스는 사내 언어 전문가와 신뢰할 수 있는 프리랜서 언어 전문가 모두와 협력합니다. 그러나 이처럼 대규모 프로젝트의 경우 일부 언어에 대해 20명 이상의 언어 전문가로 팀을 확대해야 했으며, 전체적으로는 100명 이상의 언어 전문가로 팀을 구성해야 했습니다.

로컬렉스는 일부 언어에 대해 20명 이상의 언어 전문가로 팀을 확장하고, 전체적으로 100명 이상으로 확대해야 했습니다.

솔루션: 스마트캣 마켓플레이스

Smartcat의 25만 명 규모의 마켓플레이스 덕분에, 로컬렉스는 새로운 포스트 에디터를 신속하게 찾아 번역 프로세스에 추가할 수 있었습니다. 이 모든 작업은 스마트캣 UI를 통해 이루어졌으며, 단 한 통의 이메일도 보내지 않고 외부 구인 게시판을 검색할 필요도 없었습니다.

도전 과제: 어떻게 이 모든 것을 관리할 것인가?

기존 방식에서는 130명의 언어 전문가를 관리하려면 10~15명의 프로젝트 매니저가 필요합니다. 이는 로칼렉스가 보유한 내부 인력보다 많은 수치입니다. 게다가 이로 인해 프로젝트 비용이 불가피하게 증가하게 됩니다. 결국 모든 프로젝트 매니저를 관리할 매니저가 추가로 필요해질 것입니다.

참고: 기존 방식에서는 10~15명의 프로젝트 매니저와 모든 프로젝트 매니저를 관리할 관리자 1명이 필요합니다.

솔루션: Smartcat 워크플로 자동화

Smartcat의 핵심은 강력한 워크플로 자동화 플랫폼으로, 진행 상황 추적, 기여자와의 소통, 프로젝트 자산 관리를 한 곳에서 모두 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 Localex는 사내 프로젝트 매니저 4명만으로 전체 프로젝트를 관리할 수 있었습니다.

“Smartcat은 포스트 에디터, 교정자, QA 전문가, 프로젝트 매니저로 구성된 대규모 팀과 협업할 때 필수적인 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 해주었습니다.” — Çiğdem Tura, Localex 운영 매니저

도전 과제: 품질을 어떻게 보장할 것인가?

이처럼 대규모 프로젝트를 진행할 때는 품질 기준을 다소 낮추고 자동화된 QA 도구만 활용하는 유혹에 빠지기 쉽습니다. 그러나 로칼렉스는 그런 방식을 선택하지 않았습니다.

“우리는 높은 작업량과 촉박한 마감일 뒤에 ‘숨어’ 이를 변명으로 삼아 낮은 품질의 작업을 제공하기를 원하지 않았습니다.”

해결책: 팀워크

로칼렉스는 기술적 및 언어적 관점에서 품질을 보장하기 위해 전담 인력을 배정했지만, 스마트캣의 협업적 특성 덕분에 종종 간과되곤 하는 추가적인 품질 향상이 이루어졌습니다.

“누군가 댓글을 남기면 모든 언어의 언어학자들이 이를 볼 수 있습니다. 따라서 언어학자들은 서로에게 모호성에 대해 경고하고, 가능한 오해에 대해 논의하며, 유용한 링크를 공유했습니다. 많은 경우 언어학자들 사이에 우호적이고 생산적인 유대감이 형성되는 것을 목격했습니다.”

누군가 댓글을 남기면 모든 언어의 언어학자들이 이를 볼 수 있습니다. 우리는 언어학자들 사이에 생산적인 유대감이 형성되는 것을 목격했습니다.”

측면: 사후 편집

이 프로젝트에 포스트 에디팅을 적용하자는 것은 고객의 초기 요청이었습니다. 주된 이유는 당연히 비용이었습니다: PEMT는 "기존 방식" 번역보다 최소 2배, 때로는 3배까지 저렴합니다. 이로 인해 일련의 독특한 어려움이 발생했습니다.

도전: PEMT가 무엇이죠?

PEMT는 업계에서 새로운 개념이 아니지만, 많은 기업과 특히 번역가들은 아직 그 본질을 제대로 이해하지 못하고 있습니다. 많은 이들이 원시 기계 번역 결과물을 지나치게 수정하며 '완벽함'(그것이 무엇이든)을 추구합니다. 반면, 너무 소홀히 여겨 자연스럽게 들리지만 사실적으로 잘못된 기계 번역 결과물을 놓치는 경우도 있습니다.

해결책: 교육

로컬렉스는 모든 포스트 에디터에게 TAUS 가이드라인을 공유했습니다. 스마트캣의 주석 기능을 통해 문서 내부에서 맥락을 유지한 채 작업을 진행할 수 있었기에, 끝없는 이메일 교환이 필요하지 않았습니다.

도전 과제: 어떤 기계 번역 엔진이 더 나은가?

다양한 기계 번역 엔진은 서로 다른 유형의 콘텐츠를 다르게 처리하며, 어떤 엔진이 프로젝트에 가장 적합할지 미리 알 수 없습니다. 그 정도로 큰 규모의 프로젝트에서는 실수의 대가가 너무 클 수 있습니다.

해결책: 테스트

다행히 Smartcat은 다양한 기계 번역 엔진을 지원하며, 해당 체크박스를 선택하기만 하면 테스트해 볼 수 있습니다. 이는 각 언어별로 개별적으로 설정할 수 있습니다:

도전 과제: 기계 번역이 실패하면 어떻게 될까?

비록 신경망 기계 번역이 "충분히 괜찮은" 번역에 점점 더 적합해지고 있지만, 때로는 그조차도 해내지 못할 때가 있습니다. 일반적인 원인으로는 원문의 잘못된 서식, 실수이든 의도적이든 오타 등이 있습니다. 특정 하위 프로젝트에서는 MT 출력이 너무 엉망이어서 번역사가 모든 작업을 처음부터 다시 해야 했습니다.

해결책: 재협상

로칼렉스는 고객에게 상황을 설명했고, 다행히도 고객 측에서 전적인 이해와 동의를 얻었습니다. 로칼렉스와 번역가 모두 초기 합의보다 높은 요율로 작업할 수 있었습니다. 해당 금액은 Smartcat의 결제 자동화 기능을 통해 청구서에 추가되었습니다.

측면: 기술적 세부사항

도전 과제: 파일 형식

수백만 단어 규모의 프로젝트에는 종종 다양한 형식이 포함되며, 각각은 고유한 접근 방식이 필요합니다. 예를 들어, Localex는 각각 고유한 특징을 지닌 열두 가지의 서로 다른 형식으로 작업해야 했습니다.

해결책: 올바른 CAT

대부분의 CAT 도구는 다양한 파일 형식을 지원하지만, 지원 범위는 도구마다 다릅니다. Localex는 대부분의 경우 Smartcat을 사용할 수 있었으나, 일부는 초기 전처리가 필요했습니다 — 이에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠습니다.

도전 과제: 현지화에 불리한 콘텐츠

IT 프로젝트의 경우, 문서가 CAT 도구가 기본적으로 인식하지 못하는 맞춤형 형식으로 제공될 수 있습니다. 예를 들어, Localex가 작업해야 했던 형식 중 하나는 XLF였습니다. 이 형식은 XML 기반이었지만, 현지화에 불리한 여러 가지 문제를 안고 있었습니다. 여기에는 지나치게 긴 세그먼트, 복잡한 태그 구조, 그리고 맞춤형 자리 표시자가 포함되었습니다.

솔루션: 전처리 및 후처리

로컬렉스는 원본 콘텐츠에 대해 일부 정규화 작업을 수행했습니다. 불필요한 줄바꿈을 제거하고, 태그를 숨기며, 재분할하고, 번역 불가능한 부분에 대한 자리 표시자를 추가했습니다. 이로 인해 포스트 에디터가 텍스트 작업을 더 쉽게 수행할 수 있게 되었고, 궁극적으로 생산성이 향상되었습니다.

도전 과제: 결제

전 세계에 흩어져 있는 130명의 언어 전문가에게 급여를 지급해야 할 때는, 한 국가 내 12명에게 지급할 때보다 결제 문제가 훨씬 더 복잡해집니다. 각 국가마다 해외 송금에 대한 규정이 다르며, 일부 국가에서는 익숙한 결제 수단을 지원하지 않을 뿐만 아니라, 거래 수수료도 적정 수준에서 터무니없는 수준까지 다양합니다.

해결책: 결제 자동화 솔루션을 사용하십시오

로컬렉스는 스마트캣의 결제 자동화 솔루션을 두 가지 방식으로 활용했습니다. 첫째, 스마트캣을 통해 채용한 프리랜서에게 지급하기 위해 사용했습니다. 이 경우 프로세스가 완전히 원활하게 진행되며, 스마트캣이 모든 작업에 대한 비용을 자동으로 계산합니다. 둘째, Localex는 번역과 무관한 작업에 대한 맞춤형 지급 항목을 추가하여 동일한 청구서에 포함시켰습니다.

회사는 프리랜서에게 지급할 때 어떤 서류 작업도 처리할 필요가 없었고, 거래 비용을 절감했으며, 법적 또는 세금 관련 사항을 전혀 고려하지 않았습니다. 이 모든 것이 Smartcat에서 처리되었기 때문입니다.

결과

결국 로컬렉스는 프로젝트를 기한 내에 완료하여 고객의 만족을 이끌어냈습니다. 구체적인 성과는 다음과 같습니다:
  • 생산성 30–40% 향상

  • 포스트 에디터 1인당 일일 평균 5,000–8,000 단어 번역

  • 프로젝트 비용 40% 절감

  • 100명 이상의 언어 전문가로부터 수집된 피드백

  • 기계 번역 엔진 훈련을 위한 신규 데이터 확보

  • Smartcat의 지속적인 개선을 위한 피드백 제공

핵심 내용

규모

  • Smartcat 마켓플레이스에서 새로운 포스트 에디터를 찾으세요

  • Smartcat의 워크플로 자동화를 활용하여 소통하고 진행 상황을 추적하세요

  • 언어 전문가 간의 팀워크를 장려하여 품질을 보장하세요

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  • Smartcat의 워크플로 자동화를 활용하여 소통하고 진행 상황을 추적하세요

  • 언어 전문가 간의 팀워크를 장려하여 품질을 보장하세요

  • 포스트 에디팅

    • 포스트 에디터와 TAUS 가이드라인을 공유하세요

    • 다양한 MT 엔진을 테스트하여 가장 적합한 엔진을 확인하세요

    • 고객과 합의된 "MT 우회 계획"을 마련하세요

    기술적 사항

    • 사용 중인 CAT 도구가 예상되는 모든 또는 대부분의 파일 형식을 지원하는지 확인하세요

    • 번역을 단순화하기 위해 파일을 사전 처리하고 정규화하세요

    • Smartcat의 결제 자동화 플랫폼을 활용하여 서류 작업을 줄이세요

    대형 고객사가 소규모 언어 서비스 업체를 필요로 하는 이유

    대형 기술 기업이 이처럼 대규모 프로젝트를 다국적 MLV가 아닌 소규모 전문 에이전시에 맡기기로 결정한 것은 직관적이지 않게 보일 수 있습니다. 하지만 이 사례 연구를 자세히 살펴보면 그 이유가 분명해집니다.

    우선 소규모 에이전시는 해당 고객사에 모든, 혹은 거의 모든 자원을 집중할 수 있어 프로젝트 기간 동안 사실상 '동료 같은 회사' 역할을 수행합니다. 로칼렉스(Localex)의 국제 영업 매니저 베키르 디리(Bekir Diri)는 "매일 아침 고객사와 일일 회의를 진행하며 현황을 공유하고 발생 가능한 문제를 해결했으며, 24시간 내내 요청에 대응할 수 있었습니다"라고 말합니다.

    둘째, 이는 훨씬 더 투명한 프로세스를 가능하게 합니다. MLV가 이러한 프로젝트에서 가장 흔히 취하는 방식은 열 개의 소규모 LSP를 찾아 프로젝트의 일부를 그들에게 넘기는 것입니다. 하위 단계에서 발생하는 모든 일은 고객에게 완전히 숨겨지므로 실시간 진행 상황 추적이 불가능합니다.

    마지막으로, MLV는 훨씬 더 높은 간접비를 발생시킵니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
    • 그들이 필요로 하는 보조 인력 군단,

    • 프로젝트 가격에 한 가지 형태로든 포함되는 광고 비용, 그리고

    • 관련된 공급망 하위 단계의 모든 언어 서비스 제공업체(LSP)로부터 발생하는 마진.

    이 모든 요소를 종합해 보면, 업계 운영 방식을 실제로 이해하는 고객들이 점점 더 '거대 기업'과의 협력을 꺼리고, 공급업체로 더 작고 민첩한 에이전시를 선호하는 이유를 알 수 있습니다.

    안타깝게도 많은 고객들이 업계가 어떻게 돌아가는지 모릅니다. 해결책은? 이 이야기를 그들과 공유하고, 올바른 선택을 할 수 있도록 도와주세요.

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    Kacie Saxer-Taulbee
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    Kacie Saxer-Taulbee

    Kacie Saxer-Taulbee is Director of Growth at EverQuote and a data-informed content leader with a background in high-scale B2B SaaS, legal tech, and insurtech. As former Director of Content and Strategic Brand at Smartcat, she led global storytelling efforts connecting thought leadership with AI-powered localization and multilingual communication.

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    Nicole DiNicola
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    Nicole DiNicola

    Nicole DiNicola is Senior Director of Product Marketing at Progress Software and a high-performing, empathetic global marketing leader with over 15 years of experience in B2B technology. She previously served as Global VP of Marketing at Smartcat, leading global marketing strategy, growth, and enablement for AI-powered content and localization solutions.

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