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기계 번역과 번역가를 통한 번역, 무엇이 다를까?

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번역의 중요성

유엔에 따르면 오늘날 전세계에195개국이 있다고 합니다. 그렇다면 과연 현재 사용되고 있는 언어는 한국어를 포함해서 몇가지 일까요? Ethnologue에 따르면 현재 전세계에 7,139개의 다양한 언어가 사용되고 있다고 합니다. 쉽게 말해서, 한 개의 나라 안에서도 다양한 언어가 사용되고 있는 것입니다. 평생을 한 가지 언어를 사용하는 환경에서 산다면 큰 문제가 없겠지만, 세계화 흐름 속에서 국가 간 많은 교류가 이루어지고, 많은 사람들이 태어난 나라 외에 다른 나라로 여행과 유학과 사업을 하는 것이 자연스러워 지면서 언어 소통의 중요성은 점점 더 강조되고 있습니다.

이는 사람들에게 언어장벽이라는 보이지 않지만 확실히 존재하는 벽에 부딪히는 경험을 하게 합니다.

기계 번역이란

음식을 시키거나 간단한 안부 인사를 하는 정도의 대화나 문서가 아닌, 논문, 책, 계약서 등등의 중요 서류를 해당 나라의 언어로 번역하는 것은 그리 쉬운일 아닙니다. 이번 글을 통해서기계 번역과 번역가를 통한 번역의 차이를 알아보고자 합니다.

우선 기계 번역의 역사를 살펴보면, 놀랍게도 실질적인 기계 번역의 등장은 21세기가 아니라 1950년대라고 합니다.   이와 관련된 내용은 A (Brief) History of Machine Translation 에서 요약해서 잘 다루고 있습니다. 1949년에Warren Weaver의 메모장에 ‘machine translation’이라는 단어가 나옵니다. 그리고 1951년에는Yehosha Bar-Hillel이 이 분야의 연구를 MIT에서 시작합니다.

기계 번역에서 사용된 첫번째 상업적 시스템은  Rule-based Machine Translation (RBMT)입니다.  이 모델은 이미 정해진 문법적, 구문론적, 어의론적 규칙들을 이용해서 언어를 번역합니다. 세 가지의 단계를 거치게 되는 데, 첫째는 분석 과정이고 둘째는 전환 단계이며 마지막으로 생성단계로 구분됩니다. 이 방법은 역동적이고 추상적인 언어들간의 번역에 장점을 지닙니다. 두 번째로 많이 사용되었던 모델은 Statistical-based Machine Translation (SBMT) 입니다.  통계적 방법을 사용하여 기존에 이중언어로 쓰여진 문장들을 분석해서 유도된 매개변수들 번역하는 데 적용하는 방법입니다. RBMT가 단어 기반 번역인 반면, SBMT는 구문들을 사용함으로써 단어간 번역에 사용되는 알고리즘의 경직성을 줄이면서 좀 더 유연하게 번역합니다.  따라서 SMBT가 RBMT 보다는 좀더 자연스러운 문장들을 만들어 냅니다. 기존에 있던 번역사례를 분석하여 새로운 번역을 하기에 SBMT는 많은 분량의 번역사례가 필수적으로 필요하며, 기존 번역 사례들의 질에 따르기 때문에,  결과가 일정한 수준을 유지하기가 어렵습니다.

그 동안 기계 번역은 기존 번역 알로리즘을 사용하면서 많은 문제점들과 미숙함을 가졌지만 , 21세기 현재에 이르러  구글(Google)의   인공지능(AI)를 이용한 신경망 기계번역(Neural Machine Translation) 기술을 통해서 획기적으로 발전하고 있습니다. 특히 1인 1대 기계 번역기 시대의 도래에 관련해서  많은 이야기들이 오가고 있습니다.  신경망 기계번역은 2013년에 처음으로 세상에 등장한 후 현재에는 영어와 중국어 사이의 번역과 같은 특정 언어 간에는 이미 인간 수준(Human Parity)이라는 견해까지 나오고 있습니다.  신경망 기계번역은 SBMT의 발전된 버전으로 인공적인 신경망을 사용해서 긴 구문이나 문장들의 연결을 예상하고 이를 번역에 반영합니다. 기존의 SBMT와는 달리 신경망 기계번역은 번역 모델들이 유기적으로 연결되어 사용되기에 더 적은 메모리를 이용해서도 더 좋은 번역 수준을 생성하게 됩니다. 이는 심층 학습(딥 러닝, deep learning)과 인공지능을 사용하기에 가능하게 된 최신 기술입니다. 현재 Unbabel은 Hybrid Human –MT Solutions을, Lilt  와 IBM은 Domain-Adapted Machine Translation을, 구글과 마이크로소프트사와 SLD과  Yandex는 신경망 기계번역을 사용하여 기계 번역을 발전시키고 수행하고 있습니다. 특히 구글에서 사용 중인 컴퓨터를 이용한 자연언어를 번역하는 대표적인 신경망 기계번역은 Zhixing Tan 외의  Neural machine translation: A review of methods, resources, and tools에서 잘 설명되어 있으니 참고하기 바랍니다.

번역가를 통한 번역이란

기계 번역이 현대에 들어서 나타난 것이라면, 사람에 의한 번역이나 통역을 통해서 정보가 한 언어에서 다른 언어로 변환되어 전달되는 것은 인류의 역사와 같이 먼 과거에서부터 시작되었습니다. 이상적으로는 전문 번역가를 통한 번역은 이중 또는 다중 언어에 능통할 뿐만 아니라 번역하고자 하는 분야에 따라서 그 전문 분야의 개론과 전문 언어에 대한 전문지식이 있는 전문가에 의한 번역을 의미합니다.  그러므로 본질적으로 어느 번역가가 번역하느냐에 따라서 번역의 질도 달라지게 됩니다. 번역가를 통한 번역을 할 때는 일반적으로 한명의 번역가에게 번역을 의뢰하는 것보다는 다양한 분야의 번역 전문가들을 고용하고 있는 전문회사의 도움을 받는 것이 더 나은 선택일 수 도 있습니다.

번역가에 의한 번역과 컴퓨터를 이용한 기계 번역의 장단점을 따지는 것은 기계 번역이 세상에 등장하면서 부터 당연한 과정일 것입니다. 아직까지는 기계 번역이 전문 번역가에 의한 번역에 비교할 수 없을 정도로 뒤쳐지고 있지만 기계 번역이 기술의 발달과 함께 끊임없이 발달하고 있다는 것은 주지해야 합니다.

기계 번역의 장단점

여기서 번역가에 의한 번역과 기계 번역의 장단점을 좀더 살펴보면 다음과 같습니다.

일단 기계 번역의 장점으로 첫째는 많은 기계 번역기가 무료로 서비스를 제공한다는 것입니다. 둘째는 빠른 번역 속도입니다. 웹 서비스인 구글 번역기를 사용해 보면 알겠지만, 원하는 번역이 실시간으로 실행되는 것을 볼 수 있습니다. 셋째는 다양한 언어로 동시에 번역이 가능하다는 것입니다. 한국어에서 영어로, 프랑스어로, 중국어로, 일본어로 동시에 번역이 가능합니다. 넷째는 기계 번역의 결과물이 상당히 만족할 만 수준이 되어가고 있고 지금도 발전하고 있다는 것입니다. 그렇다면 기계 번역의 단점은 무엇일까요? 첫째는 정확성이 상당히 낮다는 것입니다. 배를 ship으로도 pear로도 또는 boat 나 belly로도 번역을 하게 됩니다. 진짜 원하는 단어가 무엇인지 기계 번역 알고리즘이 정확하게 찾아내지 못할 때가 많습니다. 둘째는 번역되는 언어들에 따라서 번역의 정확성이 일정한 수준을 유지하기 어려울 수 있습니다. 앞에서 얘기 했듯이 영어와 중국어 간의 번역은 많이 향상되어 있지만 아직도 영어와 한국어 간의 번역은 구글 번역기의 결과를 보면 실망스러울 때도 많습니다. 물론 이에는 영어와 중국어 간의 공유되는 문법이나 문장 어순이 영향이 있을 수 있습니다. 우리가 알다시피 영어와 한국어의 어순은 많이 다릅니다. 오히려 프랑스어와 한국어의 문장 어순이 비슷합니다. 셋째, 기계 번역은 문맥을 이해해서 번역을 하지 못합니다. 표면적인 표현만 번역하는 것이 기계 번역입니다. 넷째, 기계 번역이 작동을 하지 않는 경우입니다. 가끔 구글 번역기를 사용할 때, 한국어로 장황하게 쓴 문장의 상세한 표현이나 단어들을 원하는 언어로 번역하지 않고 매우 단순한 문장으로 번역한 것을 볼 수 있습니다. 의도한 바가 제대로 전달되지 않는 것입니다. 다섯째로, 앞에서 말한 단점들로 인한 실수의 결과는 기계 번역기의 비용이 무료라는 장점에도 불구하고 잠재적으로 더 큰 비용 손실을 가져오게 할 수 있습니다.

번역가를 통한 번역의 장단점

그렇다면 번역가에 의한 번역의 장점은 무엇이 있을 까요? 첫째, 상당히 높은 정확도를 지닌 번역 수준을 기대할 수 있습니다. 둘째, 단순한 번역을 넘어서 문장이나 문단이 지닌 의미나 내용을 제대로 전달해 줄 수 있는 창조적인 번역이 가능합니다. 셋째, 번역가나 번역 서비스 팀은 그들의 작업을 다시 검토하고 퇴고하며 결과물의 수준을 향상 시킬 수 있습니다. 넷째, 은유나 직유 또는 속담과 같은 이중적 의미를 지닌 단어나 문장을 번역가들은 해석해서 번역할 수 있습니다. 다섯째, 해석하기가 어려운 문장들을 번역가나 번역 서비스 팀은 다른 전문가들이나 원문작성자와의 대화나 공동작업을 통해서 번역해낼 수 있습니다.

단점으로는 첫째, 번역을 하는 데 걸리는 시간이 깁니다. 둘째는 번역서비스의 비용이 무료가 아닌 경우가 대부분입니다. 셋째는 국제적 번역 전문회사에 의뢰하지 않는 이상 번역할 수 있는 언어나 전문분야의 범위가 한정되어 있습니다.

어떤 번역이 내게 맞을까?

그러므로 자신이 어느 정도 원문과 번역문을 읽고 문장을 좋고 나쁨을 판단할 수 있는 정도가 아니라면 기계 번역은 대략적인 번역이나 간단한 문장의 번역을 위해서 사용하고 전문적이고  중요한 문서의 번역을 위해서 시간과 비용이 더 들더라도 해당 전문분야의 번역가를 통한 번역을 하는 것이 좋습니다. 전문번역가의 번역서비스를 받을 수 있는 곳 중에 하나로 Ulatus라는 곳이 있습니다. 전문화된 분야별 매칭을 통한 전문번역가의 번역을 기대할 수 있습니다. 24/7 방식으로 24시간 휴무일 없이 다양한 세계 125 국가들에서 서비스를 받아 볼 수 있습니다. ISO 17100:2015, ISO 9001:2015, ISO/IEC 27001:2013인증을 받아 운영하고 있는 세계적인 번역서비스 업체입니다. 또한 번역 공부를 온라인으로 해보고 싶은 분은 다양한 자료를 찾아 볼 수 있는 데 그 중에 추천해드리고 싶은 곳으로 에스더의 온라인으로 영상 번역 배우기나 한국문학번역원이 운영하는 번역아카데미가 있습니다.

 

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