번역 서비스는 우리의 생활에 스며들어 보편화된 서비스로 자리 잡고 있다. 단순히 텍스트나 웹사이트를 번역하는 것을 넘어, 스마트 디바이스를 통해 실시간으로 문자나 음성을 입력해서 번역된 결과물을 받아 이를 통해 대화를 나누는 것은 어느새 글로벌 시대를 맞은 우리들에게 드물지만 신기하지는 않은 평범한 풍경이 되었다. 다른 언어를 가진 사람들 간의 일상적인 대화는 물론 비즈니스에까지 광범위하게 활용되고 있는 번역 서비스는 앞으로도 발전을 거듭해 보다 쉬운 사용성과 높은 품질의 번역 결과물을 갖춰나갈 것으로 기대되고 있다.

▲필기 기능과 함께 갤럭시 제품군의 S번역기 기능을 중점적으로 노출시킨 갤럭시노트4 TV광고

번역 서비스의 일상화
중국을 찾아간 관광객이 스마트폰을 들이밀고 말을 하자, 곧 그 말이 외국어로 바뀌어 출력된다. 외국어를 전혀 하지 못하는 그 관광객은 스마트폰 덕에 관광지가 아닌 외진 지역을 별다른 불편함 없이 여행할 수 있다. 얼마 전 전파를 통해 송출돼 좋은 평가를 받았던 삼성전자의 갤럭시노트4의 광고 내용이다. 이 광고를 통해 삼성전자는 자사의 디바이스와 함께, 갤럭시 라인업에 탑재하고 있는 S번역기의 기능을 소개하고 있다. 자사 번역 앱의 기능과 활용방법을 소개하고 있는 이 광고는, 번역 서비스가 이제는 실생활에 활용할 수 있을 정도로 발전했음을 보여주고 있다.
한 매체를 통해 소개돼 유명세를 탔던 택시운전기사 이경 씨도 번역 앱을 적극적으로 이용해 외국인들 대상으로 서비스를 하는 것으로 SNS상에서 화제를 모았다. 이경 씨는 매체를 통해 번역기 앱을 이용해 외국인들과 커뮤니케이션을 취하고 있으며, 이를 통해 외국인 단골고객도 만들었다며 번역앱의 유용성에 대해 이야기한 바 있다.
비즈니스 방면에서도 번역 앱은 높은 활용도를 보이고 있다. 통역가가 함께 할 수 없는 자리에서 번역 앱의 번역 기능을 활용하는 경우가 점차 늘고 있으며, 많은 번역앱들이 이와 같은 활용을 상정하고 디자인되고 있다. 아예 비즈니스 번역을 상정하고 출시된 앱도 있는데, 일본무역센터가 선보인 국제 비즈니스용 일-한 번역 서비스인 ‘콩번역 서비스’를 그 예로 들 수 있다.
관광 업계에서도 번역 앱에 대한 지원이 많이 이뤄지고 있다. 우리나라의 경우는 인천시가 아시안게임을 맞아 스마트폰 통번역 서비스를 제공한 바 있으며, 일본의 경우에도 NTT도코모가 일본 여행자들을 대상으로 일본어로 번역해 주는 번역 서비스 Jspeak의 서비스를 진행하고 있다.

번역 서비스의 기본 구조는
우리에게는 이미 친숙한 구글 번역기와 같은 형태의 방법은 기본적으로 ‘기계번역’으로 불리고 있다. 기계번역은 군사기술로 시도됐다. 냉전시대에 미국과 러시아가 상대국의 정보를 수집할 목적으로 개발된 것이 기계번역인 것이다. 이후에는 다른 언어를 사용하는 유럽 국가들이 커뮤니케이션을 위해 기계번역을 보다 더 발전시킨 것으로 알려져 있다. 이런 기계번역을 일반 대중이 사용할 수 있게 된 것은 얼마 되지 않았는데, 사실상 그 시초로 알려져 있는 것은 구글이 서비스하는 구글 번역기다. 구글 번역기 이전에도 프로그램의 형식으로 배포되던 어프로케일 같은 형식의 설치형 번역기들은 존재했지만, 구글 번역기가 시초로 평가받는 것은 이를 웹서비스에 적용하면서 많은 이용자들이 어렵지 않게 접근할 수 있도록 했다는 점 덕분이다.
기계번역은 크게 두 가지의 과정을 거쳐 결과물을 내놓는다. 바로 규칙기반 번역(rule-based machine translation)과 통계적 번역(statistical machine translation)의 방식이다. 규칙기반 번역은 입력 언어를 형태론, 구문론, 의미론으로 분석한 뒤에 변환을 진행하는데, 쉽게 이야기하자면 사전 그 자체를 데이터베이스에 두고 실시간으로 단어들을 번역할 언어의 것으로 치환한 다음에 재배치하는 방식이라고 할 수 있다. 또한 여기에 가미되는 것이 통계적 번역인데, 많은 사람들이 번역하고 수정한 결과에 기반해 결과물을 내놓는 방식이다. 얼마 전 구글 번역기로 ‘퇴근’을 번역하니 ‘Work’가 나온다는 이야기가 화제를 낳은 적이 있다. 많은 사람들이 퇴근을 Work라고 입력하면, 사전적 의미와는 다르게 최근에는 퇴근을 Work로 사용하는 것으로 인식, 규칙기반 번역과는 별도로 통계적 번역을 따라 퇴근=Work로 결과물을 내놓게 되는 것이다.
통계적 번역의 가장 큰 장점은 이용자가 많아지고 이용량이 많아질수록 번역의 정확도가 높아진다는 점이다. 통계적 번역은 이용량이 많아질수록 입력 언어와 출력 언어가 매칭되는 병렬 코퍼스(bilingual corpus)의 양이 많아지기 때문이다. 최근 포털 서비스들을 중심으로 서비스되는 번역들은 대부분 기본적인 규칙기반 번역을 기반으로 해서 통계적 번역을 가미하는 형태로 이뤄지고 있다.

▲현재의 번역 서비스들은 클라우드소싱과 방법론을 같이 하고 있다

발전하는 인식 기술
번역 기술은 사용하는 사람들이 많아지면서 점차적으로 발전해 나가고 있다. 레퍼런스가 갈수록 쌓여가는 구조기 때문에, 갈수록 발전하고 나아질 수밖에 없는 것이다. 문장은 갈수록 정교해 지고, 정확하지는 않더라도 의미는 전달될 수 있을 정도까지 대부분의 번역 서비스들이 나아가 있는 상황이다.
최근 들어서 번역 서비스는 자기진화를 거듭하고 있는 번역의 질과 함께, 주로 번역할 문장의 입력 방법에서 함께 발전이 이뤄지고 있다. 특히 두각을 나타내고 있는 기술은 이미지 인식 기술로, 스마트폰의 보급으로 카메라의 화상을 디바이스에 입력하는 것이 쉬워지면서 이미지 인식을 통한 번역 기술의 활용도가 높아짐에 따라 자연스레 주목을 받게 된 것으로 분석된다.
이 분야에 가장 눈에 띠는 활약을 보이고 있는 업체는 워드렌즈(Word Lens)라는 카메라 기반의 번역 앱을 개발한 퀘스트비주얼(Quest Visual)이다. 퀘스트비주얼의 워드렌즈는 iOS와 안드로이드, 그리고 구글 글래스에서 이용할 수 있는 앱이다. 스마트폰의 카메라에 비춰진 글자를 실시간으로 다른 언어로 번역해서 촬영된 이미지와 동일한 형태로 출력해 주는 방식으로, 네트워크에 연결하지 않고도 번역이 가능한 방식을 취하고 있다. 워드렌즈는 영어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어 등을 지원하며, 워드렌즈의 기술을 활용해서 구글 번역앱에도 카메라 인식 및 번역의 기능이 적용될 예정이다.
음성의 인식도 더욱 정교해져가고 있다. 통역기 앱의 이용약관에는 대부분 입력되는 음성이 음성인식의 개선 자료로 활용될 수 있다는 내용의 문구가 포함돼 있다. 통계적 번역과 같은 방식의 클라우드소싱(crowd sourcing)을 통해, 음성인식을 이용한 스마트 콘텐츠들이 많아지고 이용률이 높아짐에 따라 음성인식의 정밀성도 점점 높아지고 있는 것이다. 애플의 시리가 처음 선보일 때보다 최근 들어 훨씬 사람들의 말을 잘 알아듣고 있는 것도 이런 연유다. 그리고 보다 정교해진 음성인식 기능 덕에 번역 서비스는 번역을 넘어선 다음 단계로 나갈 준비를 하고 있다.

▲구글 번역기 앱에도 탑재될 카메라 화상 인식 기술, 퀘스트비주얼의 워드렌즈

번역을 넘어서 통역까지
현재의 번역 서비스는 번역을 넘어 통역의 단계로까지 나아가고 있다. 마이크로소프트는 자사의 스카이프에 실시간 번역, 다시 말해 통역 기능을 구현했다. 스카이프의 실시간 번역 서비스는 외국어로 말하는 통화 상대와 통화 중에 번역 버튼을 누르면, 음성을 인식해 상대방이 말하는 언어와 내 언어를 채팅창에 띄워주는 형태를 취하고 있다. 마이크로소프트는 이에 대해 ‘전 세계 사용자와의 실시간 대화를 목표로 진행된 프로젝트’라고 설명하며, ‘수백만 개의 언어 샘플을 바탕으로 대화를 분석하고 구현’했다고 전했다. 스카이프의 실시간 번역 프로그램은 현재 영어와 스페인어를 지원하며, 앞으로 지원 언어는 점차적으로 확대될 전망이다.
구글도 실시간 번역 프로그램을 조만간 선보일 예정이다. 말하는 형태를 글자로 인식하고 번역하는 형태가 아니라, 대화 내용이 실시간으로 통역되는 형태의 서비스를 준비하고 있는 것이다. 뉴욕타임즈는 구글이 스마트폰 운영체제인 안드로이드에 제공하는 업그레이드 번역 앱을 공개할 채비를 마쳤다고 지난 1월 11일 보도했다. 기존 번역 앱의 기능을 업그레이드해 외국인과의 대화를 실시간 판별해 원하는 언어로 바꿔서 들려주는 것을 그 골자로 하고 있는데, 보도자료에 따르면 완벽에 가까운 번역 수준을 보여주고 시간차 역시 거의 없는 통역에 가까운 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대되고 있다.
음성인식이 아닌 텍스트에 한정하자면 네이버 라인의 경우에는 일본 서비스를 통해 얻어진 풍부한 데이터베이스를 바탕으로 통역에 가까운 실시간 채팅 통역 서비스를 이미 진행하고 있다. 이는 라인 채팅창에 실시간 번역 봇을 참가시키고 다른 언어로 대화를 나누면 원문과 함께 기계번역으로 바뀐 해석본을 채팅 메시지창에 함께 표시하는 방식이다. 지원언어가 많지는 않지만 라인 앱의 특성상, 특히 일본어와 한국어의 상호번역의 퀄리티는 상당한 수준으로 평가되고 있다.

▲이야기를 실시간으로 스페인어로 변환해 보여주는 스카이프 트렌스레이터

아직 발전의 여지가 남은 건
하지만 기계번역을 통한 번역 서비스의 수준이 아무리 높아지더라도, 아직 그 퀄리티가 완벽하지 않은 점은 어쩔 수 없는 한계로 지적되고 있다. 기본적으로 번역이란 다른 문화권의 말을 이해할 수 있도록 치환해 주는 작업이기 때문에, 문장의 기본적인 의미만 파악해서는 뜻이 전달되지 않을 때가 많다. 그렇기에 번역 서비스는 문학과 같은 문장보다는 보고서나 논문과 같은 수사가 많이 사용되지 않는 문서들의 번역에, 다시 말해 번역보다는 직역이 되어도 완벽하게 뜻이 전달될 수 있는 분야에서 정확도가 높은 편이다.
또한 언어란 사용하는 사람들의 행태로 인해 끊임없이 변화하고 발전해 나가는 성질을 지니고 있기 때문에, 시간이 지남에 따라 그 의미가 바뀌어 번역 서비스만으로는 번역할 수 없는 단어와 문장도 생겨날 수밖에 없다. 번역 서비스는 아직 인간의 행태를 실시간으로 쫓아가진 못하고 있다.
사용자가 적은 언어의 경우에는 번역의 질이 낮을 수밖에 없다는 맹점도 존재한다. 이용자가 적으면 데이터가 축적되기 힘들고, 자연스레 기계번역의 통계적 번역이 빈약해 질 수밖에 없는 것이다. 네이버 라인이 일본어에 있어서는 여타 비슷한 서비스를 능가하는 품질을 보이지만, 그 외의 언어에 있어서는 보다 사용자가 많은 구글의 번역 서비스에 약세를 띨 수밖에 없는 점도 여기에 기인한다. 번역 서비스는 이미 눈부신 발전을 이뤘지만 현재 이런 면들에서는 부족함이 있기 때문에, 아직까지는 계속 발전해 나갈 여지가 많은 것으로 여겨지고 있다.

▲미사여구가 없는 문장일수록 번역 서비스의 정확도는 높아진다, 특히 논문과 같은 경우 번역 서비스의 정확도는 탁월한 편

적극적인 기업들의 움직임
구글 번역기를 이용하는 구글은 번역 서비스의 확장에 가장 적극적이다. 번역 기술에 있어서 가장 뛰어난 기술을 가지고 있는 구글은 앞서 이야기한 워드렌즈의 비주얼퀘스트까지 인수했다(인수의 구체적인 규모는 밝히지 않았다). 향후 워드렌즈의 기술은 구글 번역기는 물론 구글의 구글 글래스와 결합돼 완성도 높은 증강현실 도구를 만들어 갈 것으로 기대되고 있다.
다양한 국가에서 서비스되고 있는 페이스북 역시 번역 서비스에 적극적이다. 페이스북은 다국어 번역 서비스인 지비고(Jibbigo)를 지난 2013년 인수했다. 지비고 앱은 모바일테크놀로지라는 기업에서 2009년 론칭한 앱으로 다국어를 동시 번역해 주는 서비스다. 페이스북은 이 인수를 통해 자사 페이스북의 다국어 지원을 강화해, 현재는 뉴스피드의 글 자동번역, 채팅의 실시간 번역 등의 서비스를 진행하고 있다.
마이크로소프트는 자사의 서비스 ‘빙(BING)’과 윈도우 OS를 통해 번역 서비스를 제공하며 점유율 상승을 도모하고 있는 상황이다. 마이크로소프트는 빙 웹사이트에서 번역 서비스를 제공하는데 이어, 카메라를 비출 시에 번역을 해 주는 윈도우8용 앱을 서비스하고 있으며 iOS용 트위터앱에도 빙 번역툴을 적용시키는 등 저변확대를 위해 다방면으로 다양한 시도를 하고 있다(하지만 현재는 트위터용 빙 번역툴은 제공되지 않고 있다). 아울러 앞서 이야기한, 10년 이상 개발을 진행한 것으로 알려져 있는 자사 메신저 스카이프의 실시간 번역 서비스 ‘스카이프 트랜스레이터(Skype Translator)’ 서비스도 목전에 두고 있다.

▲페이스북에 인수된 지비고의 기술을 통해 페이스북 번역 기능이 구축됐다

▲네이버 번역기

우리나라의 사례를 들자면
해외의 사례를 지나 국내의 사례를 이야기하자면 가장 먼저 이야기할 수 있는 기업은 역시나 네이버다. 네이버는 2011년부터 기계번역 관련 연구를 진행해, 라인을 비롯한 일본 서비스를 통해 얻은 노하우를 활용해 완성도 높은 한-일 번역기를 제공하고 있다. 네이버가 채택하고 있는 기계번역은 NSMT(Naver Statistical Machine Translation)라는 자체개발 기술로 통계기반의 기계번역 엔진을 이용하고 있다. 이 기술은 네이버, 라인 등을 통해 서비스되고 있는데, 특히 일본어 번역의 경우에는 구글 번역기에서는 잘 지원되지 않는 일본어 특유의 겸손, 겸양의 비즈니스 용어까지 상호번역될 정도로 높은 품질을 보여준다.
갤럭시 라인업에 탑재된 S번역기를 개발한 CLSi(지금의 시스트란)도 빼놓을 수 없다. CLSi는 2000년부터 2007년까지 구글 번역기에 번역 소프트웨어를 공급했으며, 작년에는 프랑스의 최대 기계번역 회사 ‘시스트란’을 인수해 CLSi 사명을 시스트란인터내세널으로 바꾸기도 했다. 현재 시스트란의 번역 솔루션은 총 128개의 언어 번역을 지원하고 있으며, 한국과 일본에 이어 중국의 기계번역 소프트웨어 시장의 진출을 준비 중이다.
기계번역이 아닌 색다른 방식의 번역 서비스를 지원하는 업체도 있다. 번역 서비스 ‘플리토’ 이야기인데, 플리토는 클라우드소싱에 집중한 형태의 번역 SNS를 지향하고 있다. 사용자들끼리 번역을 주고 받고, 이를 통해 이용자들에게 리워드를 지급하는 구조를 취하고 있는 것이다. 이용자가 텍스트나 음성, 이미지 등 다양한 콘텐츠에 대해 번역을 요청하면 해당 요청이 번역가 300명에게 동시에 요청되며, 요청을 받은 번역가가 문장을 번역해서 보내면 그에 해당하는 포인트를 받을 수 있는 방식이다. 어느 정도는 기존의 통계적 번역과 궤를 같이 하지만, 플리토는 자체 번역 소프트웨어를 제공하지 않는다는 측면에서는 여기에서 소개한 다른 서비스들과는 다른 성격의 SNS에 가까운 서비스라고 이야기할 수 있을 것이다.

▲1968년 설립된 가장 오래된 기계번역회사 중 하나를 국내 기업이 인수했다

번역 서비스, 어디까지 진화할까
국내에 개봉돼 천만 관객을 동원했던 영화 아바타에는 외계 종족인 나비족과 인간이 번역기를 통해 대화를 나누는 장면이 등장한다. 소설 ‘은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서’에는 바벨피시라는, 몸속에 넣으면 어떤 종족의 언어든 해독할 수 있는 생명체가 등장한다. 또한 영화 스타워즈에는 여러 언어를 자유롭게 이해하고 말 할 수 있는 능력을 가진 C3PO라는 로봇이 등장한다. 설국열차에서도 송강호가 분한 캐릭터 남궁민수가 휴대용 통역기를 이용해 영어권의 사람들과 실시간으로 대화를 나누는 장면이 등장한다.
SF영화의 단골 소재였던 서로 다른 언어를 쓰는 이문화 간의 사람들이 번역기를 통해 어려움 없이 대화를 나누는 것이 이제는 현실로 다가올 날이 머지않은 것으로 여겨진다. 기술은 어느새 우리들의 예상을 뛰어넘은 빠른 속도로 변화했다. PC에서만 이뤄지던 기계번역이 스마트폰을 만나 이동성을 갖게 되면서, 번역 서비스는 실로 급속도의 진화를 이뤄가고 있다. 단순히 텍스트를 입력하는 것이 아니라 이용자들이 이동하며 사진을 찍거나 말을 하면 그 결과물을 분석해서 번역해 주는 방식으로 진화했으며, 더 나아가서는 통역까지 가능한 상태로 발전했다.
이제 앞으로는 어떤 세상이 올까. 향후의 세상이 어떻게 변하든 이번 기사를 통해 알 수 있는 분명한 사실 한 가지는, 다른 문화권의 사람들이 훨씬 더 자유로운 대화를 나눌 수 있을 것이 확실하다는 점이다. 번역 서비스는 올해 안에 완벽하지는 않더라도, 다른 언어를 가진 사람들이 큰 어려움 없이 실시간으로 대화를 나눌 수 있는 통역 단계까지 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

▲ 설국열차에서 구현된 실시간 번역기보다도 더 발전된 성능의 스마트 콘텐츠가 이제 곧 우리를 찾아올 예정이다

앱스토리 매거진(www.appstory.co.kr) | 최덕수 기자

최덕수 기자 press@appstory.co.kr