Smartcat+Globalese: Saylon의 통합 사례 연구

터키의 선도적인 번역 기업 중 하나인 Saylon은 의료, 제약 및 생명과학 분야 번역은 물론 마케팅, 웹사이트 및 이러닝 콘텐츠의 터키어 현지화를 전문으로 합니다.

기술에 정통하고 품질에 집착하는 것을 자부하는 Saylon 팀은 번역 프로젝트 관리를 최대한 편리하고 효율적으로 만드는 데 도움이 될 수 있는 최고의 솔루션을 항상 찾고 있습니다. Saylon이 Smartcat을 주요 번역 플랫폼으로 채택한 지 거의 6개월이 되었습니다 터키 지역 파트너로도 선정된 지 거의 6개월이 지났습니다. 최근 Smartcat과의 인터뷰에서 Saylon의 CEO Kürşat Özel은 Smartcat의 번역 자동화 기술이 번역 업계의 "현재 기술 트렌드를 뛰어넘는" 데 도움이 되어 공급업체 관리 효율화, 시간 절약 및 품질 향상에 기여할 수 있다고 밝혔습니다. Saylon 팀이 가장 선구적인 아이디어를 지속적으로 프로세스에 도입하는 가운데, 한 달 조금 넘게 전 강력한 생산성 도구를 추가했습니다. 언어 서비스 제공업체와 콘텐츠 소유자의 특별한 요구를 위해 설계된 Globalese는 신경망 기계 번역 엔진을 구축하기 위한 사용하기 쉬운 플랫폼입니다. 그러나 Saylon에게 가장 중요한 점은 Globalese가 Smartcat과 손쉽게 통합될 수 있다는 것이었습니다.

사일론은 다수의 국제 제약사 프로젝트를 통해 콘텐츠를 터키어로 현지화하는 작업을 수행해 왔으며, 이 과정에서 의약품 등록 및 시판 허가 절차와 관련된 방대한 영어 및 터키어 텍스트 데이터를 축적했습니다. 사일론의 프로젝트 매니저 오르쿤 겐초글루에 따르면, 해당 분야의 진행 중인 프로젝트에 구글과 마이크로소프트의 NMT(신규 기계 번역)를 시도해 보았으나, 두 엔진 모두 스마트캣에서 바로 사용 가능함에도 포스트 에디팅 과정에 지나치게 많은 시간이 소요되었다고 합니다. "저희는 더 진보된 솔루션이 필요했고, 방대한 번역 메모리에 저장된 콘텐츠가 지속적으로 증가하는 점을 고려할 때 글로벌리즈가 딱 맞는 선택이었습니다. 내장 엔진은 해당 콘텐츠를 활용할 수 없을 뿐만 아니라 특정 번역 분야에 맞는 용어를 선택할 수도 없었습니다. 약학 관련 프로젝트, 특히 CTD(공통 기술 문서) 형식의 파일에 특화된 엔진을 구축함으로써, 저희는 도메인별 TM을 해당 엔진으로 이전할 기회를 얻었습니다. 이를 통해 공개된 어떤 기계 번역 엔진보다도 저희 콘텐츠를 더 효율적으로 번역하도록 엔진을 훈련시킬 수 있었습니다,"라고 오르쿤은 말합니다.

Saylon에 따르면, Globalese를 사용하면 일반적으로 일주일이 소요되던 일련의 문서를 포스트 에디팅까지 포함해 이틀 만에 번역할 수 있어 매우 비용 효율적이며 마감일 유연성을 확보할 수 있습니다. 다만 현재로서는 Saylon이 천 단어 이상의 문서에만 Globalese를 사용할 예정입니다. 더 작은 규모의 프로젝트의 경우, 동일한 시간이 소요되므로 Smartcat 내에서 직접 번역하는 것이 더 쉽습니다(경우에 따라 내장된 기계 번역 엔진을 사용함).

“평균적으로 저희 번역가들은 하루에 2,500~3,500단어를 번역할 수 있습니다. Smartcat과 Globalese를 통합한 후 일일 처리량이 5,000~6,000단어로 증가했으며, 더 많은 인간 번역 데이터를 엔진에 업데이트하여 번역가의 효율성을 더욱 높이기 위해 노력 중입니다. Smartcat과 Globalese의 통합 없이는 불가능했을 일인데, 이 작업은 쉽게 이루어졌으며 비용도 전혀 들지 않았습니다.”

오르쿤 겐초글루, Saylon 프로젝트 매니저

“신경망 기계번역(Neural MT)을 통한 산업의 발전은 이제 막 시작 단계이며 그 잠재력은 엄청납니다. 저는 신경망과 기계학습이 오늘날 과거의 증기기관, 전기, 내연기관과 같은 역할을 한다고 믿습니다. 이들은 우리가 상상조차 못했던 새로운 기회를 열어줄 것입니다.”

가보르 베센예이, 모르포로직 로컬라이제이션 최고경영자(CEO)

신경망 기계번역(NMT)은 기계번역의 적용 범위를 더 많은 언어로 확장했으며, 통계 기반 기계번역(SMT) 시대에 비해 일본어나 터키어 같은 언어의 번역 품질을 획기적으로 향상시켰습니다. 반면 특정 상황에서는 SMT 엔진이 여전히 더 우수한 성능을 보일 수 있으므로, 이 문제가 흑백 논리로 해결되는 것은 아닙니다. 가보르는 "그럼에도 장기적으로 NMT가 SMT를 대체할 것이라는 점은 분명해 보입니다"라고 주장합니다.

Globalese와 Saylon은 기계번역(MT) 제공업체가 언어 서비스 제공업체(LSP)와 맺는 일반적인 방식으로 관계를 시작했습니다. Smartcat 역시 MT 출력물의 사후 편집에 편리하게 활용될 수 있어 중요한 역할을 했습니다. 그러나 곧 그들은 협력을 확대하기로 결정했습니다. "터키어는 항상 MT 분야에서 성과가 저조한 언어 중 하나였기에 Saylon이 좋은 결과를 달성했다는 소식을 듣고 매우 기뻤습니다"라고 그는 말합니다. "이제 Saylon이 터키 내 리셀링 파트너가 되어 기쁩니다. Saylon 팀은 단순히 프리랜서에게 작업을 하청하는 대신 고객에게 가치를 더하기 위해 노력하는 다른 LSP들과 협력하고자 했고, 우리는 그 아이디어를 매우 마음에 들어했습니다."

최근 기계번역(MT)의 발전에 비추어 번역의 미래에 대해 가보르는 번역가들의 작업 방식이 곧 변화할 것이라고 제안한다. 그는 "조종사가 더 이상 비행기를 수동으로 조종하지 않는 항공계와 마찬가지로, 번역가들은 타이핑을 줄이고 데이터를 더 많이 관리하며 기계번역 결과물의 품질을 보장하게 될 것"이라고 설명한다.

용어 작업, 언어 데이터 정리, 후편집 및 기계 번역 결과물에 대한 전문적인 언어적 피드백 제공; 이러한 모든 작업들은 결국 우리가 오늘날 알고 있는 번역 활동을 변화시킬 것입니다. 그러나 다가오는 이러한 변화들은 번역 직업 자체에 위협이 되지 않습니다.