영알못(영어 잘 알지 못한다)입니다. 그래서 늦은 나이에 다시 영어 책을 잡고 영문 자막이 있는 미드를 보면서 배워보려고 했지만 쉽지가 않더군요. 무엇보다 꾸준하게 해야 하는 영어가 느는데 영어 공부를 했다 안 했다하니 전혀 늘지가 않습니다. 게다가 영어를 배워야 할 당위도 없습니다. 영어 못한다고 사는데 크게 지장이 없고 영어 대사로 된 영화나 미국 드라마를 원어로 들을 수 있으면 좋지만 한글 자막이 깔린 미드도 엄청 많고 미국과 동시 방영하는 미드도 많아지면서 영어를 몰라도 사는데 큰 불편이 없습니다.
그렇다고 제가 영어를 스펙의 도구로 활용하는 20,30대도 아닙니다. 그럼에도 영어를 잘 하고 싶습니다. 사는데 지장이 없지만 영문 자료를 바로 바로 해석하고 싶은 욕망은 아주 큽니다. 전 세계 콘텐츠의 60% 이상이 영문으로 된 콘텐츠이자 정보입니다. 따라서 영어를 잘 하는 사람은 남들보다 정보력이 무척 뛰어납니다. 그러나 이걸 번역하려면 기본적인 영어 실력이 필요합니다. 또한, 유튜브 영상의 태반이 영어로 말하는 영상입니다. 이런 다양한 정보와 내용을 알아 듣고 싶습니다. 그러나 영어는 나에게 많은 시간과 고통과 돈을 요구하네요.
영어로 인한 고통을 치료해주는 치료제들이 등장
영어 배우는 건 재미있습니다. 재미있는데 시간도 없고 번역하는데 시간도 많이 걸립니다. 또한, 번역을 한다고 해도 제대로 했는지도 모르겠습니다. 또한, 번역하다가 가끔 두통도 동반합니다. 저는 이런 고통을 전체적으로 영어 울렁증을 동반한 영어 두통이라고 부릅니다. 그런데 최근에 이 영어 두통을 치료하는 치료약이 개발되었습니다. 100% 두통을 제거하지는 않지만 두통을 크게 완화 시켜주는 치료약입니다. 그 영어 두통 치료제를 거의 동시에 2개의 회사가 만들어서 선보였습니다. 하나는 네이버에서 만든 파파고이고 또 하나는 구글이 만든 번역입니다.
통계 번역보다 뛰어난 문장 전체를 번역하는 신경망 번역 기술
언어 번역은 상당히 고도화 된 기술이 필요합니다. 제대로 된 번역을 하려면 언어 해석 및 번역은 물론, 그 나라의 문화를 제대로 이해를 해야 합니다. 따라서 아직까지 번역이나 통역은 컴퓨터 보다 인간이 더 잘 합니다. 그런데 최근에 컴퓨터 번역 기술에 혁신이 일어났습니다. 알파고 덕분에 크게 알려진 인공 지능이 투입되면서 컴퓨터 번역 기술이 엄청나게 진화를 했고 그 진화 속도도 빠릅니다.
컴퓨터 번역 기술은 최근에 나온 기술은 아닙니다. 제 기억에도 1998년 경에 조악한 번역 프로그램을 이용했던 기억이 나네요. 그러나 2015년 이전 까지의 번역 기술은 통계 번역 기술이었습니다. 통계 번역 기술은 '아버지가방에들어간다'라는 문장을 아버지 가방에 내가 들어간다는 것인지 아버지가 방에 들어가시는 건인지 구분을 하지 못했습니다. 쉽게말해서 단어를 단순히 영어로 치환하는 수준이었습니다. 즉, 단어와 어절, 구 단위로 번역하는 단순 번역이었습니다. 이 통계 번역의 문제는 같은 단어라도 문맥에 따라서 다른 의미로 해석될 수 있지만 문맥을 이해하지 못했습니다.
반면, 인공지능이 번역에 뛰어들어서 번역을 하는 신경망 번역 기술은 기계 학습과 인공 지능 그리고 빅데이터를 활용해서 어와 구가 아닌 문장 전체틀 통으로 번역할 수 있습니다. 이렇게 문장 전체를 통으로 번역하기 때문에 문맥을 이해할 수 있습니다. 또한, 스스로 학습을 하는 기능이 있이서 시간이 지날수록 보다 정확한 번역을 할 수 있습니다.
쉽게 말해서 기존의 통계 번역은 A는 B다 식으로 학원 주입식 교육이었다면 신경망 번역 기술은 내가 미국으로 유학을 가서 미국인들이 나누는 대화를 통해서 서서히 영어를 익히는 방법입니다. 처음에는 미국 친구들이 하는 말을 전혀 모르겠죠. 그러나 매일 만나고 떠들다 보면 눈치와 경험을 통해서 빠르게 영어를 학습할 수 있습니다. 우리가 돈을 많이 지불하면서 해외 유학을 가는 이유가 뭐겠습니까? 빠른 시간에 정확하고 유려하고 실용적인 영어를 배우기 위해서죠.
파파고의 N2MT와 구글의 GNMT 기술은 신경망 번역 기술
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이 신경망 번역 기술을 하려면 기본적으로 빅데이터를 주물럭 거리는 기술과 하드웨어가 있어야 합니다. 특히 클라우드 서비스가 있어야 신경망 번역 기술을 제대로 돌릴 수 있습니다. 신경망 번역 기술은 AI를 이용해서 거대한 데이터를 활용하기 때문에 클라우드 서비스 기술이 필수입니다. 이 신경만 번역 기술을 구현하는 두 회사가 있습니다. 바로 네이버와 구글입니다.
앵무새 아이콘의 네이버 파파고는 N2MT(Naver Neural Machine Translation)라는 신경망 번역 기술이 있습니다. 구글은 GNMT(Google Neural Machine Translation)라는 신경망 번역 기술이 있습니다. 축약어가 달라서 그렇지 풀어 보면 네이버 신경망 번역 기술과 구글 신경망 번역 기술로 기술 자체는 비슷합니다. 이 신경망 번역 기술은 기존의 통계 기반 번역 기술보다 문맥 파악력이 좋습니다. 또한, 통계 기반 번역이 한국어와 영어가 어순의 차이로 엉망 진창의 번역을 내놓는 경우가 많은데 신경망 번역은 어색하지 않는 어순으로 번역을 합니다.
이 신경망 번역 기술은 엄청난 혁신을 가져 올 것으로 보입니다. 앞으로 해외 여행 갈 때 간단한 생활 영어가 담긴 책자 들고 다닐 필요 없이 파파고나 구글 번역 앱을 설치하면 간단한 대화는 바로 할 수 있는 시대가 되었습니다. 그런데 이 국내외 두 신경망 번역 기술은 어떤 것이 더 좋을까요?
네이버 파파고 vs 구글 번역 UI 비교
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네이버 파파고와 구글 번역은 둘 다 PC와 앱 서비스를 제공합니다. 그러나 요즘은 PC보다 모바일을 더 많이 사용하기에 앱으로 비교해 보겠습니다.
UI는 네이버 파파고가 깔끔하고 단출합니다. 상단에 번역을 할 언어 변경은 비슷합니다. 그러나 그 밑에는 좀 다르네요. 구글 번역은 텍스트 입력창이 짧고 그 밑에 사진 촬영 번역인 OCR 번역과 중간에 마이크 모양 아이콘이 있는 음성 번역 그리고 오른쪽에 필기체 번역이 있고 그 밑에 방금 전에 번역을 한 문장들이 쭈루룩 보입니다. 반면, 네이버 파파고는 마이크 모양의 음성 번역, 중간에 텍스트 번역 그리고 가장 하단에 카메라 모양의 OCR 번역이 있습니다. 첫 인상은 네이버 파파고가 깔끔해서 좋네요. 기능은 구글이 필기체 번역까지 지원해서 기능면에서는 구글 번역이 더 많습니다.
네이버 파파고 vs 구글 음성 번역
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네이버 파파고와 구글 번역 모두 음성 번역을 지원합니다. 따라서 한국어로 말하면 자동으로 영어로 번역이 됩니다. 네이버 파파고는 영어, 일본어, 중국어(간체)만 지원하고 구글은 100개 국이 넘는 번역을 지원합니다. 지원 언어 차이는 꽤 큽니다만 글로벌 서비스와 국내 서비스의 차이라서 우리 입장에서는 큰 의미는 없습니다.
음성 인식력은 네이버 파파고나 구글 번역이나 비슷합니다. 그러나 번역은 좀 다르네요. 어떤 것을 번역해 볼까 하다가 애국가를 한국어 음성으로 입력했습니다. 파파고는 아주 정확하게 번역을 해주네요. 반면, 구글 번역은 너무 간단합니다. 이런 차이는 어디서 나올까요? 아마도 한국 기업이 만든 번역과 외국 기업이 만든 번역 서비스의 차이겠죠.
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그렇다고 구글 번역이 번역력이 떨어지는 것은 아닙니다. 일상 대화는 아주 잘 번역합니다.
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문제는 이런거죠. 우리에게는 흔하게 쓰는 '꿀잼' 같은 단어를 네이버 파파고는 Hella funny로 재미를 강조하는 단어가 앞에 붙었습니다. 반면, 구글 번역은 '꿀잼'을 꿀로 인식하네요. 따라서 네이버가 한국 서비스 답게 한국어 중에 유행어를 제대로 번역하네요. 사투리도 어느 정도 번역하긴 한데 사투리는 많이 부족하네요. 그래도 이 정도면 어디에요. 그리고 결정적으로 네이버 파파고는 말이 다 끝나면 음성 번역을 시작하고 텍스트와 음성으로 알려줍니다. 반면, 구글 번역은 번역이 아닌 통역이 주 목적인지 말을 하고 있는데 지가 말을 짜르고 음성 번역을 해줍니다. 따라서, 테이블 위에 켜 놓고 한 마디씩 하고 듣고 다시 말하는 통역기에 가깝습니다. 문제는 구글 번역은 지 멋대로 말을 짜르고 통역을 해버려서 불편합니다.
일상 언어, 간단한 음성 번역은 파파고가 더 낫네요. 파파고 승
네이버 파파고 vs 구글 텍스트 장문 번역
텍스트 번역을 해봤습니다. 텍스트 번역은 PC에서 많이 사용합니다. 구글은 장문 번역시 번역 단어의 수를 제한하지 않습니다. 그러나 네이버 파파고는 200자 이상 번역이 안됩니다. 이 차이는 기술의 차이가 아닌 서버 용량의 차이입니다. 구글은 아주 거대한 네트워크를 가진 클라우드 서버가 있지만 네이버는 구글만큼의 클라우드 서버가 있지 않습니다. 이 신경망 번역이 클라우드 서비스를 많이 이용하기 때문이죠. 이는 시간이 지나면 네이버도 장문 번역을 지원할 것입니다.
장문 번역을 해보니 미세하게나마 구글 번역이 더 낫네요. 문맥 인식도 좋고 고유명사 인식력도 좋습니다. 장문 번역은 구글이 조금 더 낫네요.
장문 번역은 구글 번역 승!
하지만 파파고는 파파고 미니를 지원해서 뉴스 기사 문장을 복사하면 바로 번역을 해줍니다. 전체적으로 파파고는 편의성과 깔끔한 UI 쪽에 강하고 구글은 다양한 기능과 장문 번역처럼 규모의 미가 있네요.
네이버 파파고 vs 구글 텍스트 이미지 번역
네이버 파파고는 이미지 번역을 제공합니다. 그러나 그 결과물이 안 좋네요. 제 스마트폰이 듀얼카메라를 사용하는 LG V20입니다. 이 V20은 일반 카메라와 광각 카메라가 있는데 이상하게 화질이 더 떨어지는 광각 카메라로 촬영을 하네요. 이걸 감안해도 이미지 번역은 좋지 못합니다.
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반면, 구글 번역은 촬영을 하면 텍스트 주변에 직사각형을 쳐서 문자를 인식합니다. 두 서비스 모두 내가 번역하고 싶은 문장이나 단어를 손가락으로 문지르면 번역이 됩니다. 구글 번역도 이미지 번역은 좋지 못하네요. 재미있는 것은 구글 번역은 이두처럼 한글 발음을 영문으로 적어 놓았네요.
해외 여행, 일상 언어에 강한 네이버 파파고, 기능성이 좋은 구글 번역
네이버 파파고는 일상 언어, 해외 여행을 할 때 편하게 사용할 수 있습니다. 특히, 한국어에 강해서 한국의 유행어나 단축어도 꽤 잘 번역해 줍니다. 반면, 구글은 한국 유행어 등에 약하네요. 하지만 장문 번역에 강하고 필기체 인식과 이미지 번역 검색이 좋습니다. 두 회사 모두 신경망 기반 번역 기술이라서 기술은 대동소이합니다. 텍스트 번역을 주로 하는 분에게는 구글 번역이 좋고 음성 번역을 주로 하거나 카페나 가게에 외국 손님이 오셔서 블라블라 할 때는 파파고를 켜고 음성 번역을 하면 좋습니다.
