‘기술’이 만드는 새로운 ‘소통’의 온기

DX News letter 24년 12월호

이진수 ✦ 디지털 혁신(DX)팀

2024년 12월 2일

❄️ 추운 겨울, 따뜻한 목소리를 전달하는 ‘Xi Voice’☃️

안녕하세요, DX News Letter 구독자 여러분!

찬바람이 귓가를 스치고, 겨울의 깊은 숨결이 온 세상을 감싸 안는 12월입니다.

이맘때면 차가운 공기 속에 서로의 온기가 더 그리워지기 마련인데요, 그 온기를 전하는 가장 아름다운 방법은 다름 아닌 따뜻한 ‘말 한마디’가 아닐까 싶습니다.🌡️

2024년의 마지막 페이지를 넘기며, 우리는 어떤 이야기를 남길 수 있을까요?

이번 뉴스레터에서는 지난 6월 세상에 처음 목소리를 내기 시작한 'Xi Voice’를 통해 기술이 만들어내는 새로운 소통의 온기와 가능성을 이야기해보려 합니다.

매서운 추위 속에서 특별한 메시지가 가슴속에 닿길 바라며,지금부터, 그 따뜻한 여정을 시작해볼까요?

아파트를 ‘듣는’, 아파트를 ‘짓는’ 외국인에게 필요한 통역 서비스

“ 아파트~🎵 아파트~🎵, 아파트~🎵 아파트~🎵”

블랙핑크 로제의 ‘아파트’ 한번씩 다 들어보셨죠?

최근 빌보드 싱글 차트에 5주 연속 진입하며 전세계의 이목을 집중시키고 있는데요, 술자리 게임에서 유래되었다는 사실이 알려지며 글로벌 술자리🍺 문화를 선도(?)하고 있습니다.

K-팝 뿐만 아니라 K-드라마, K-뷰티는 한류와 더불어 외국인 방문객이 늘어나는 원동력이겠죠?

외국인 방문객을 위한 ‘진짜 서비스’

이렇게 늘어나는 외국인 방문객을 위해 지하철역에 설치된 ‘언어 자동 번역 시스템’ 보신적이 있으신가요?

우리에게는 별로 관심 없는 존재일지 모르나 한류에 취해있는 외국인 방문객의 마음을 사로잡는 ‘진짜 서비스’ 😇가 아닐까 생각합니다.

홍대입구역에 설치된 언어 자동 번역 시스템을 사용하는 외국인 방문객

안전을 위한 ‘최소한의 소통 서비스’

조금은 다를 수 있지만 건설현장에도 전체인원의 30%가 넘는 외국인 근로자가 출역하고 있습니다. 돈을 벌기 위해 한국에서 일하고 있지만 우리가 제공해야 하는 최소한의 서비스는
‘안전’이 아닐까 생각됩니다. 당연히 안전을 보장해 주기 위해서는 서로간의 명확한 의사 소통이 필요하겠죠? 이렇게 건설 현장에도 번역 서비스가 필요하게 되었고, 안전 소통 번역앱 프로젝트를 통해 ‘Xi Voice’가 탄생하게 되었습니다.

📻 AI시대, 번역 서비스의 품질 향상

Neural Machine Translation(NMT) 개념소개 영상

문맥을 파악하고, 문장의 의미를 생각하는 ‘인공 신경망’

먼저 번역 기술의 변화에 대해서 알아보면, 초기 기계 번역은 규칙 기반과 통계적 기법으로 출발했지만, 언어의 복잡성과 문맥을 이해하는 데 한계를 보였습니다.

그러나 AI와 딥 러닝 기술의 등장으로 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 이용한 번역의 품질은 혁신적인 전환을 맞이했습니다. 인공 신경망은 문맥을 파악하고 문장의 의미를 자연스럽게 해석하며, 사람에 가까운 번역을 가능하게 하고 있습니다.

인코더-디코더 구조 설명 영상

인공 신경망의 원리에 대해 설명해보자면,

인코더-디코더(Encoder-Decoder)의 구조로 입력된 문장을 인코더가 단어 단위로 처리하고

벡터로 변환하여 동시에 문장의 의미와 문맥 정보를 학습하게 됩니다.

디코더는 인코더에서 생성한 벡터를 받아들여 번역된 문장을 생성하는데, 이때 문맥 정보를 기반으로 가장 적절한 단어를 선택하여 문장을 완성하게 됩니다.

이러한 학습과 개선의 과정을 거쳐 가장 자연스럽고 다양한 언어를 지원하게 되는 거죠.

실생활에서 쉽게 찾아 볼 수 있는 구글번역(Google Translate), 페이스북(Faacebook), 전자 상거래(E-commerce)도 인공 신경망이 적용되어 있답니다.

물론, ‘Xi Voice’도 인공 신경망을 활용하고 있습니다.

🛠️ ‘Xi Voice’의 번역 개념

‘다단계형 번역’에서 ‘종단형 번역’으로의 진화

자, 그럼 Xi voice가 작동 되는 원리에 대해 이야기 해볼까요?

Xi Voice는 ‘다단계형 번역 개념’을 기본으로 하고 있습니다.

각각의 단계별 가장 유리한 조건의 모델을 선택해서 최상의 번역 품질을 추구하죠.

총 세단계로 나눠지는데 먼저 음성 인식 그리고 자연어 처리, 자동번역의 순서로 작동됩니다.

네이버 음성 인식을 통해 우리가 말하는 음성을 받고, 자체 개발된 모델과 카카오를 이용하여 자연어 처리를 하게 됩니다.

마지막 자동 번역의 단계에서는 인공 신경망 번역을 활용하고 있는 구글 번역을 통해 진행하죠.

Xi Voice는 최상의 번역 품질을 위해 각각의 단계에서 많은 일들을 하고 있답니다.

음성 인식 시 사용자의 목소리를 받아들이고, 그 결과를 정교하게 보정하는데, 사용자가 입력한 어휘집과 과거 번역 내용에서 학습한 단어를 우선적으로 활용하죠.

번역 작업에서도 단순한 사전적 의미의 번역을 뛰어 넘어, 사용자 맞춤형 사전을 스스로 생성하며, 이를 통해 매 순간 최적화된 번역을 제공합니다.

이 과정에서 각각의 언어의 문화를 존중하고, 실제 감정과 뉘양스를 전달하는 구어체 번역 개념을 적용하여 사용자의 의도를 가장 잘 반영하는 표현을 선택하게 됩니다.

그리고 일정한 세션이 끝난 후, 번역 품질(속도)을 스스로 평가하고, 다음 세션에서는 가장 적합한(빠른) AI를 선택해 더 나은 번역을 제공합니다.

최근 AI의 발달과 함께 End to End 즉 종단형 번역이 많이 활용이 될 전망이라고 합니다. 종단형 번역이란 모델의 선생님 모델 ‘티처 모델’이 다른 모델을 학습 시키는 개념이라고 하는데요, 음성이 입력되면 단일 모델로부터 번역 내용이 직접 추론 되도록 학습하여 조금 더 자연스러운 번역 결과를 기대할 수있다고 합니다.

결국 Xi Voice도 종단형 번역이 적용될 날이 오겠죠?