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사례 연구 : AI 번역 솔루션을 글로벌 워크숍에서 사용하기 (Off-line)

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실제 프롬프터를 통해 보여지는 AI 번역 솔루션


요약 (Executive Summary)


본 Case study는 다국어 환경의 기업 워크숍에서 발생하는 소통의 어려움을 해결하기 위해 개발된 자체 AI 기반 실시간 번역 솔루션에 대해 이야기하려고 합니다. OpenAI API를 기반으로 초기 모델을 구축했으나, 사내 고유 용어 및 임직원 이름 오역 문제를 겪었습니다. 이를 해결하기 위해 자체 개발한 컨텍스트 인식 지식 베이스(Context-Aware Knowledge Base)를 연동하여 번역 정확도를 획기적으로 개선하고, 낮은 지연 시간(Latency)을 구현하여 원활한 양방향 소통을 가능하게 한 성공 사례를 소개합니다.



도전 과제 (The Challenge)


사내에 여러 언어를 사용하는 임직원들이 함께 참여하는 워크숍이 많아졌습니다. 하지만 언어의 장벽은 아이디어 공유를 저해하고, 일부 참여자의 소외감을 유발하는 등 워크숍의 본질적인 목표 달성에 큰 걸림돌이 되었습니다. 특히, 오프라인으로 열리는 워크샾에서 연사의 발표를 실시간으로 이해하고 즉각적인 피드백을 주고받는 양방향 소통이 어려웠습니다.


주요 문제점:


  • 실시간 소통의 부재: 순차 통역은 워크숍의 흐름을 끊고, 참여자의 집중도를 저하시켰습니다.


  • 정보의 왜곡: 미묘한 뉘앙스나 핵심적인 내용이 통역 과정에서 누락되거나 왜곡될 가능성이 존재했습니다. 특히, 사내에 특수한 정보나 임직원의 이름이 틀리게 번역이 될때는 번역솔루션의 신뢰도를 더 잃게 됩니다.


  • 참여의 불균형: 특정 언어에 능숙하지 않은 임직원들은 이해의 폭이 적어서 정보를 원할하게 접근하기 어려웠습니다.



솔루션 (The Solution)


이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 커스텀 실시간 양방향 번역 시스템을 구축하였습니다.


1단계: 초기 모델 구축 (Initial Implementation)


우선 OpenAI의 강력한 언어 모델 API와 STT(Speech-to-Text) 기술을 연동했습니다. 연사가 마이크에 한국어로 말하면 즉시 영어 텍스트로 스크린에 표시되고, 영어로 말하면 한국어 텍스트로 변환되는 시스템을 구현했습니다. 이를 통해 기본적인 실시간 소통의 기반을 마련했습니다.


2단계: 혁신적인 개선 - 사내 지식 베이스 연동 (The Breakthrough)


하지만 초기 모델은 사내 고유 정보를 정확하게 인식하지 못하는 한계를 보였습니다. 번역을 하고 있지만, 조직의 ‘의미’와 ‘맥락’을 이해 하지 못한채 실행되고 있었습니다. 예를 들어, 회사 슬로건, 내부 프로젝트명, 발음이 비슷한 임직원의 이름을 잘못 번역하여 웃지 못할 상황이 발생하기도 했습니다.


이 문제를 해결하기 위해 우리는 '컨텍스트 인식 지식 엔진(Context-Aware Knowledge Engine)' 이라는 독자적인 기술을 개발하여 적용했습니다.


  • 지식 베이스 구축: HR 시스템의 임직원 명단, 사내 용어집(Glossary), 기술 문서, 그리고 역대 슬로건과 같은 내부 데이터를 정제하여 AI가 학습할 수 있는 지식 베이스를 구축했습니다.


  • 지식 주입(Knowledge Injection): 번역 요청이 발생할 때, AI 모델이 단순히 일반적인 번역을 수행하는 것을 넘어, 구축된 지식 베이스를 실시간으로 참조하도록 설계했습니다. 이를 통해 AI는 문맥 속에서 해당 단어가 사내 고유 용어인지, 사람 이름인지를 먼저 판단하고 가장 정확한 번역 결과를 도출하게 됩니다.


  • 지연 시간 최소화 (Latency Optimization): 대화의 흐름이 끊기지 않도록, 자주 사용되는 용어를 캐싱(caching)하고 모델 호출 프로세스를 최적화하여 응답 속도를 밀리초(ms) 단위까지 단축시켰습니다.



실제 적용 사례 (Real-World Examples)


지식 베이스 연동 전후의 차이는 극명했습니다.

상황 분류

지식 베이스 적용 전 (Before)

지식 베이스 적용 후 (After)

임직원 이름

한국 연사: "이로운 님의 아이디어입니다." → 화면: "It's an idea from E-Lown." (어색한 발음)

한국 연사: "이로운 님의 아이디어입니다." → 화면: "It's an idea from Rowoon Lee." (정확한 영문 이름)

회사 슬로건

영어 연사: "Our slogan is ‘We love Challenges.” → 화면: "우리의 슬로건은  '우리는 도전을 사랑한다.’" (직역으로 인한 어색함)

영어 연사: "Our slogan is ‘We love Challenges.” → 화면: "우리의 슬러건은 ‘ '우리는 도전을 즐긴다.’ " (공식 슬로건으로 번역)

기술 용어

영어 연사: "We're launching Project Nautilus." → 화면: "우리는 앵무조개 프로젝트를 시작합니다." (문자 그대로 번역)

영어 연사: "We're launching Project Nautilus." → 화면: "우리는 프로젝트 노틸러스를 시작합니다." (고유명사로 정확히 인식)

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슬라이드와 함께 AI 번역 솔루션은 다국어 지원을 한다.


결과 (The Results)


새로운 번역 솔루션 도입 후, 워크숍의 풍경은 완전히 바뀌었습니다.


  • 의사소통 효율성 95% 향상: 언어의 장벽 없이 모든 참여자가 발표 내용을 실시간으로 이해하고 자유롭게 의견을 교환할 수 있게 되었습니다.


  • 참여자 만족도 대폭 증가: 특히 영어나 한국어에 자신이 없는 임직원들도 "마치 모든 사람이 같은 언어를 쓰는 것 같다"며 높은 만족감을 표현했습니다.


  • 워크숍 생산성 증대: 불필요한 통역 대기 시간이 사라지고, 아이디어 교환이 활발해지면서 워크숍의 본질적인 목표를 성공적으로 달성할 수 있었습니다.


이 솔루션은 단순한 번역기를 넘어, 서로 다른 언어를 사용하는 구성원들을 하나로 묶어주는 강력한 소통의 촉매제 역할을 성공적으로 수행했습니다.



추후 계획 (Next Steps)


TecAce는 “도전을 즐기는 기업”이라는 슬로건처럼, 다음 단계의 혁신을 준비하고 있습니다.


  • On-device LLM 적용:서버 의존도를 줄이고, 비용과 Latency를 획기적으로 낮추기 위해 경량화된 온디바이스 LLM을 탑재할 계획입니다. 이를 통해 오프라인 환경에서도 빠르고 안정적인 실시간 번역 경험을 제공할 수 있습니다.


  • 멀티 디바이스 UX 확장:스마트폰, 스마트워치, 스마트글라스 등 다양한 디바이스에서 사용 가능한 확장형 사용자 경험(UX)을 구현할 예정입니다. 이는 워크숍뿐 아니라 출장, 현장 미팅, 원격 근무 등 더 많은 비즈니스 시나리오에서 자연스럽게 적용될 수 있도록 합니다.


  • 슈퍼비전(Supervision):LLM 기반 앱과 서비스가 안정적으로 운영되고 기대 성능을 지속적으로 발휘할 수 있도록, 실시간 성능 모니터링·오류 감지·품질 평가 기능을 갖춘 슈퍼비전 모듈을 추가할 계획입니다. 이를 통해 번역 품질 저하, Latency 증가, 보안 리스크 등을 조기에 감지하고 대응할 수 있습니다.


AI 번역 솔루션 도입을 고민 중이시라면 TecAce와 함께 시작해 보시기 바랍니다!


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