[아이티투데이 박근모 기자] 글로벌 시대에 있어서 다양한 언어를 사용하는 사람이나 문서를 접할 기회가 갈수록 늘고 있다. 많은 이들이 모국어가 아닌 이상 다른 나라의 언어를 통·번역하여 원하는 목적을 이루기 위한 작업을 힘들어 한다.

물론 구글이나 네이버 같은 기업들이 통·번역 서비스를 제공하고는 있지만 사람번역에 비해서 많은 부분 부족하다고 느낄 수밖에 없다.

그동안 통·번역 기술은 통계기반의 기계번역과 규칙기반의 기계번역 측면에서 개발됐다. 하지만 이러한 통계기반이나 규칙기반의 기계번역으로는 사람번역에 비할만한 수준을 보여주지 못한 것이 사실이다. 때문에 통·번역이 반드시 필요한 경우에는 사람번역을 통한 작업을 할 수밖에 없었던 것이다.

하지만 앞으로 이런 모습은 차츰 바뀔 것 같다.

기존과는 다른 인공신경망 기술기반의 통·번역 기술이 발표됐기 때문이다.

지능형 언어처리 기업 시스트란 인터내셔널(대표 지 루카스)는 인공신경망 기술기반 기계번역 엔진 'PNMT' 상용화를 1일 삼성동 그랜드인터컨티넨탈에서 기자간담회를 통해 선언했다.

간담회장에서 설치된 데모 부스를 통해서 시스트란 PNMT 엔진 번역기와 구글, 네이버 등의 번역 서비스를 직접 비교한 결과 이전보다 매끄러운 번역 결과를 보여주는 것을 눈으로 확인할 수 있었다.

호망 로드리게즈 시스트란 CAO는 "1세대 PNMT 번역 엔진을 공개한다"며 "이번 PNMT 엔진은 32개 언어를 지원하며 파일번역도 지원하는 기술이 포함된 솔루션"이라고 소개했다.

시스트란은 자신들의 PNMT 엔진을 일반 분야뿐만 아니라 제약회사, 자동차회사, 금융회사 등 특화된 용어를 사용하는 분야에 더 큰 강점이 있다고 강조했다.

호망 로드리게즈 시스트란 CAO는 "현재 1세대 번역 엔진을 통해 32개 언어를 지원하지만 12월에는 지원하는 언어가 60개로 확장된 2세대 번역 엔진을 준비 중"이라고 밝혔다.

또한 "1세대 번역 엔진을 사용 중인 고객은 기능이 확장된 2세대 PNMT 엔진 무료 업그레이드를 제공할 계획"이라고 전했다.

시스트란의 PNMT 번역 엔진은 '하버드 NLP 연구소'와 '프랑스 국립과학연구센터' 그리고 한국의 'ETRI'와 지속적인 언어모델 트레이닝 연구와 피드백을 주고 받으면서 연구 개발 했다고 설명했다.

호망 로드리게즈 시스트란 CAO는 "딥러닝을 통해 인공신경망 번역 기술을 사람보다 오류률이 낮게 나오도록 하는 것을 목표로 하고 있다"며 "우리는 인공신경망 기계 번역 엔진인 PNMT가 사람번역을 넘어선 '슈퍼휴먼' 단계를 이루기 위해서 계속 노력할 것"이라고 밝혔다"

덧붙여서 "현재 PNMT 엔진은 법률, IT, 자동차, 금융 등 특정분야 번역에 있어서 이미 사람번역 수준을 넘어섰다"고 주장했다.

시스트란측은 현재 일반 분야 번역에 있어서 아직 사람번역에 비해 38% 정도 부족한 것으로 나타나지만, 번역 기술 경쟁 업체들에 비해서는 60~65% 성능이 높게 나타난다고 강조했다.

김유석 시스트란 글로벌 전략부문 상무는 2017년, 2018년 시스트란의 전략으로 NTT 도코모와 JV을 예로 들면서 "NTT 도코모와 성공적인 JV 협업을 통해 2017년 매출 400억대를 목표로 진행 중"이라고 밝히면서 "2018년에는 JV 모델을 더욱 확대하여 매출 500억대 돌파를 목표로 하고 있다"고 말했다.

한편, 시스트란 인공신경망 기술기반 PNMT엔진과 구글 번역의 차이로는 언어의 접근 방법론을 들면서 구글은 한가지 언어인 영어를 방법론적 기준으로 삼고 이를 통해 다양한 언어 번역에 접근하지만, 시스트란은 각 언어마다 각기 다른 방법론을 적용하여 번역 서비스를 제공한다고 설명했다.

또한 네이버 랩스가 이번에 선보인 인공신경망 기반 서비스는 시스트란 PNMT에 비해서 지원 언어나 문장 길이 제한, 전처리·후처리 모듈의 부재 등 기술력에 아직 많은 차이가 있다고 전했다.