번역도 추천이 되나요?

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04
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2021

디스토피아적 미래를 그린 영화 ‘마이너리티 리포트’를 기억하시나요? 2000년대 초반에 개봉했으니  좀 오래되기는 했지만, 디스토피아적인 미래사회를 인상적으로 표현한 덕분에 지금까지도 회자되는 것 같습니다. 개인적으로는, 영화에 등장하는 미래기술 중 비교적 평범한 아이템이긴 하지만, 주인공이 거리를걸어갈 때 디스플레이형 광고판이 그를 인식하고 관심을 가질만한 ‘맞춤형 광고’를 실시간으로 보여주던 장면이 기억에 남았습니다.

물론 아직까지 그런 맞춤형 실시간 디스플레이형 광고가 시장에 도입되지는 않았습니다. 하지만 매일 우리가 일상생활에서 친숙하게 이용하는 대부분의 서비스에는 이미 ‘나를 위한 추천’이 포함된 경우가 많죠.  페이스북, 인스타그램 등 소셜 네트워크부터 아마존, 쿠팡 같은 이커머스 그리고 유튜브, 넷플릭스 같은스트리밍 서비스까지 모두 핵심 경쟁력과 수익은 ‘추천’을 통해 만들어지고 있습니다.

추천의 알고리즘


최근 기술이 급속도로 발전하다 보니 간혹 나보다 서비스들이 나를 더 잘 아는 것 같아 소름 돋을 때가 있습니다. 이미 인터넷 쇼핑몰에서 잘 팔리는 상품들을 모아서 보여주는 단순한 수준은 넘어선지 오래입니다. 빅데이터 등 활용 가능한 데이터가 폭발적으로 늘어난 것은 물론, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 등 최첨단 기술이 고도화되면서 이제는 개인화된 맞춤형 추천까지 제공하고 있습니다. 이제는 각 개인이 구매할 만한 아이템을 보여주고, 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하면서 소비자를 기술적으로 유혹합니다.

하지만 대부분의 추천 알고리즘이 소비자 간의 유사도에 기반에 추천하는 방식이다 보니 분명 한계점도 존재합니다. 예를 들어 철수가 어떤 아이템을 좋아하는지 정보를 모두 모으고, 소비 패턴이 비슷한 영희가 구매한 상품 중 아직 철수는 구매하지 않은 상품을 추천해주는 식입니다. 또는 철수가 볼펜을 샀다면, 볼펜과 함께 사는 경우가 많은 노트를 추천해주는 방식도 있습니다. 여기서 더 발전한 방식이 최근 유튜브, 넷플릭스 등에서 사용하는 콘텐츠 기반 추천 방식입니다. 아직 부족한 점은 있지만 최근 추천은 계속해서 단점을 보완하면서 정확도와 만족도를 높이고 있습니다.

번역도 추천이 필요해

하지만 이미 우리의 일상에 자리잡은 첨단 서비스 중 아직까지 추천이 대중화(?)되지 않은 것이 바로 번역기입니다. 기계에게 인간의 언어를 이해시키기 위해 딥러닝(Deep Learning), 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 등 최첨단 인공지능 기술이 사용되고 있음에도 불구하고 추천 기능이 잘 보이지 않죠. 이커머스에서 주로 사용하는 고객 간 유사성에 기반한 추천은 무엇보다 정확성이 중요한 번역기에 도입하기에는 적합하지 않은 점도 많기 때문입니다.

이미 학습, 업무 등 일상에서 떼려야 뗄 수 없는 존재로 자리잡은 구글, 파파고 번역기지만 사실아직은 다소 부족한 점이 많은 친구들입니다. 평소 번역기를 사용하면서 다들 한번쯤 이런 의심을 가진 적이 있을 겁니다. ‘이 번역이 정말 맞아?’, ‘이게 실제로 쓰이는 표현이 맞아?’, … 누구나 이런 불안감을 느낀 경험이 있을 겁니다. 그럴 때면 원어민이나 해외 경험이 풍부한 지인에게 물어볼 수 있으면 좋겠다는 생각이 듭니다. 하지만 친한 지인 중 그런 능력자가 없는 저의 경우 차선책으로 선택하는 방법이 그런 미심쩍은 번역문을 구글에 검색해보는 겁니다. 해당 표현이 구글 검색 결과에 여러 개가 보이면 실제로 전 세계의 영어 사용자들이 많이 쓰는구나 생각하며 조금은 안심하곤 했습니다.


추천하는 번역기, 지콘스튜디오

사실 좋은 추천의 조건을 명확히 정의내리기는 쉽지 않죠. 정확성, 다양성, 재현성 등등 좋은 추천의 조건으로 고려해볼만한 지표들은 너무 여러가지가 있기 때문입니다. 그런데 지콘스튜디오는이런 잠재적인 평가 지표들 실제로 가장 많이 쓰이고 있는 용어나 표현을 추천하는 방법을 채택했습니다.

좀 더 구체적으로 설명해보면 구글, 파파고, 카카오 i 등 다양한 번역기들의 번역 결과를 모으고, 서로 다른 번역문을 비교해서, 전 세계의 방대한 언어 데이터가 축적된 구글의 검색결과 수(개)를 기준으로 번역문을 추천하죠. 그래서 지콘스튜디오가 추천하는 번역문은 아무래도 그 언어를 사용하는 사람들이 실제로 쓰는 용어나 표현일 가능성이 높습니다.



***


혹시 저처럼 실제로는 잘 사용하지도 않는 어색한 용어를 사용해 번역하는 것은 아닐까 불안했던 경험이 있다면, 이제부터는 지콘스튜디오에서 번역 추천을 이용해보면 어떨까요?

번역 추천 사용해보기

지콘스튜디오

Difference Makes Possibilities.

다양한 번역기를 동시에 확인하는 비교 번역은 물론 중역, 역번역을 통해 사용자에게 맞는 더 정확하고, 자연스러운 번역 경험을 제공합니다.

번역도 추천이 되나요?

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디스토피아적 미래를 그린 영화 ‘마이너리티 리포트’를 기억하시나요? 2000년대 초반에 개봉했으니  좀 오래되기는 했지만, 디스토피아적인 미래사회를 인상적으로 표현한 덕분에 지금까지도 회자되는 것 같습니다. 개인적으로는, 영화에 등장하는 미래기술 중 비교적 평범한 아이템이긴 하지만, 주인공이 거리를걸어갈 때 디스플레이형 광고판이 그를 인식하고 관심을 가질만한 ‘맞춤형 광고’를 실시간으로 보여주던 장면이 기억에 남았습니다.

물론 아직까지 그런 맞춤형 실시간 디스플레이형 광고가 시장에 도입되지는 않았습니다. 하지만 매일 우리가 일상생활에서 친숙하게 이용하는 대부분의 서비스에는 이미 ‘나를 위한 추천’이 포함된 경우가 많죠.  페이스북, 인스타그램 등 소셜 네트워크부터 아마존, 쿠팡 같은 이커머스 그리고 유튜브, 넷플릭스 같은스트리밍 서비스까지 모두 핵심 경쟁력과 수익은 ‘추천’을 통해 만들어지고 있습니다.

추천의 알고리즘


최근 기술이 급속도로 발전하다 보니 간혹 나보다 서비스들이 나를 더 잘 아는 것 같아 소름 돋을 때가 있습니다. 이미 인터넷 쇼핑몰에서 잘 팔리는 상품들을 모아서 보여주는 단순한 수준은 넘어선지 오래입니다. 빅데이터 등 활용 가능한 데이터가 폭발적으로 늘어난 것은 물론, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 등 최첨단 기술이 고도화되면서 이제는 개인화된 맞춤형 추천까지 제공하고 있습니다. 이제는 각 개인이 구매할 만한 아이템을 보여주고, 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하면서 소비자를 기술적으로 유혹합니다.

하지만 대부분의 추천 알고리즘이 소비자 간의 유사도에 기반에 추천하는 방식이다 보니 분명 한계점도 존재합니다. 예를 들어 철수가 어떤 아이템을 좋아하는지 정보를 모두 모으고, 소비 패턴이 비슷한 영희가 구매한 상품 중 아직 철수는 구매하지 않은 상품을 추천해주는 식입니다. 또는 철수가 볼펜을 샀다면, 볼펜과 함께 사는 경우가 많은 노트를 추천해주는 방식도 있습니다. 여기서 더 발전한 방식이 최근 유튜브, 넷플릭스 등에서 사용하는 콘텐츠 기반 추천 방식입니다. 아직 부족한 점은 있지만 최근 추천은 계속해서 단점을 보완하면서 정확도와 만족도를 높이고 있습니다.

번역도 추천이 필요해

하지만 이미 우리의 일상에 자리잡은 첨단 서비스 중 아직까지 추천이 대중화(?)되지 않은 것이 바로 번역기입니다. 기계에게 인간의 언어를 이해시키기 위해 딥러닝(Deep Learning), 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 등 최첨단 인공지능 기술이 사용되고 있음에도 불구하고 추천 기능이 잘 보이지 않죠. 이커머스에서 주로 사용하는 고객 간 유사성에 기반한 추천은 무엇보다 정확성이 중요한 번역기에 도입하기에는 적합하지 않은 점도 많기 때문입니다.

이미 학습, 업무 등 일상에서 떼려야 뗄 수 없는 존재로 자리잡은 구글, 파파고 번역기지만 사실아직은 다소 부족한 점이 많은 친구들입니다. 평소 번역기를 사용하면서 다들 한번쯤 이런 의심을 가진 적이 있을 겁니다. ‘이 번역이 정말 맞아?’, ‘이게 실제로 쓰이는 표현이 맞아?’, … 누구나 이런 불안감을 느낀 경험이 있을 겁니다. 그럴 때면 원어민이나 해외 경험이 풍부한 지인에게 물어볼 수 있으면 좋겠다는 생각이 듭니다. 하지만 친한 지인 중 그런 능력자가 없는 저의 경우 차선책으로 선택하는 방법이 그런 미심쩍은 번역문을 구글에 검색해보는 겁니다. 해당 표현이 구글 검색 결과에 여러 개가 보이면 실제로 전 세계의 영어 사용자들이 많이 쓰는구나 생각하며 조금은 안심하곤 했습니다.


추천하는 번역기, 지콘스튜디오

사실 좋은 추천의 조건을 명확히 정의내리기는 쉽지 않죠. 정확성, 다양성, 재현성 등등 좋은 추천의 조건으로 고려해볼만한 지표들은 너무 여러가지가 있기 때문입니다. 그런데 지콘스튜디오는이런 잠재적인 평가 지표들 실제로 가장 많이 쓰이고 있는 용어나 표현을 추천하는 방법을 채택했습니다.

좀 더 구체적으로 설명해보면 구글, 파파고, 카카오 i 등 다양한 번역기들의 번역 결과를 모으고, 서로 다른 번역문을 비교해서, 전 세계의 방대한 언어 데이터가 축적된 구글의 검색결과 수(개)를 기준으로 번역문을 추천하죠. 그래서 지콘스튜디오가 추천하는 번역문은 아무래도 그 언어를 사용하는 사람들이 실제로 쓰는 용어나 표현일 가능성이 높습니다.



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혹시 저처럼 실제로는 잘 사용하지도 않는 어색한 용어를 사용해 번역하는 것은 아닐까 불안했던 경험이 있다면, 이제부터는 지콘스튜디오에서 번역 추천을 이용해보면 어떨까요?

번역 추천 사용해보기

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