다국어 번역을 지원하는 서비스와 기술 조사

 

 

글로벌 사회로의 진입이 가속화되면서, 다양한 언어 간의 원활한 소통은 개인과 기업 모두에게 필수적인 요소가 되었습니다. 이러한 흐름 속에서 다국어 번역 기술은 단순한 언어 변환을 넘어, 문화적 뉘앙스와 문맥을 고려한 정교한 커뮤니케이션 도구로 발전하고 있습니다. 

초기의 다국어 번역 기술은 주로 군사적 목적에서 출발하여, 제한된 언어 쌍을 대상으로 한 기계 번역 시스템이 중심이었습니다. 그러나 오늘날에는 인공지능(AI), 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 접목되면서, 실시간 음성 통역, 문서 자동 번역, 다국어 챗봇 등 다양한 형태로 확장되고 있습니다. 특히, 스마트폰과 클라우드 기반의 서비스는 사용자에게 언제 어디서나 다국어 번역 기능을 제공함으로써, 언어 장벽을 허무는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

 

ChatGPT 앱의 보이스 대화 기능을 이용해 실시간으로 대화를 처음 해 봤을 때의 충격과 기대는 아직도 생생합니다. 제 경우, 언어 울렁증 때문에 AI 기술이 나왔을 때부터 하루빨리 다국어 통번역 기술이 획기적으로 발전하길 바라고 있죠. -_-; 

 

다음은 다국어 번역을 지원하는 기술들로 어떤 것이 있는지 정리한 결과입니다. 

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1. 기계 번역 서비스

 

🌏️ 글로벌 서비스 

 

1️⃣ Google 번역 (Google Translate)

• 특징 : 세계에서 가장 널리 사용되는 무료 기계 번역 서비스. 다양한 입력 방식(텍스트, 음성, 이미지, 웹사이트) 지원
• 지원 언어 : 130개 이상 지원
• 장점 : 다양한 플랫폼에서 사용 가능 (웹, 모바일, 브라우저 확장 등), 실시간 카메라 번역, 대화 모드 등 편의 기능 풍부
• 용도: 여행 중 번역, 문서, 웹페이지 번역, 학습용 단어/문장 해석
• 링크: https://translate.google.com

2️⃣ DeepL Translator

• 특징 : 인공신경망(NN)을 기반으로 한 고품질 번역 서비스. 특히 유럽 언어에 강점 (DeepL이 독일회사)
• 지원 언어 : 약 30개 (한국어 포함)
• 장점 : 문맥을 잘 반영한 자연스러운 문장 번역, 번역문 편집 기능 제공, 파일 업로드 번역 가능 (PDF, Word 등)
• 용도 : 전문 문서 번역, 이메일, 논문 등 포멀한 텍스트 번역, 다국어 업무 커뮤니케이션
• 링크 : https://www.deepl.com/translator

3️⃣ Microsoft Translator

• 특징 : Microsoft의 클라우드 기반 번역 서비스. 다양한 제품군에 통합
• 지원 언어 : 100개 이상
• 장점 : Office 제품군과의 뛰어난 연동성, 실시간 회의 번역 (Teams, Skype 등), 다중 사용자 번역 회의 기능 제공
• 용도 : 업무용 번역, 실시간 회의/대화 번역, 모바일 번역 앱 활용
• 링크 : https://translator.microsoft.com

 

🇰🇷 한국 서비스

 

1️⃣ Papago (네이버)

• 특징 : 한국어 기반의 고정밀 번역 AI. 일상 표현에 강하고, 자연스러운 문장 구현
• 지원 언어 : 15개 (한국어 ↔ 주요 언어 중심)
• 장점 : 한국어 문법에 최적화, 음성·이미지·웹사이트 번역 지원, 어학 학습 기능 제공 (예문, 단어장 등)
• 용도 : 일상 회화 번역, 여행/쇼핑/메일 등의 간편 번역, 학생·직장인의 빠른 번역
• 링크 : https://papago.naver.com

2️⃣ Kakao i 번역

• 특징 : 카카오의 AI 플랫폼 기반 번역 엔진. 자사 서비스와의 연동성이 특징
• 지원 언어 : 7개 (한국어 ↔ 영어, 중국어, 일본어 등)
• 장점 : 카카오톡, 다음 웹툰 등과 연계, 음성·문장 번역 기능, 간단한 인터페이스로 접근성 높음
• 용도 : 일상 생활 속 번역, 콘텐츠 번역 보조, 앱 기반 간단한 커뮤니케이션
• 링크 : https://kakaoi.kakao.com/services/translation/

 

 

2.이외에 다국어 번역에 활용되는 클라우드 서비스들

다음 목록을 보면 아시겠지만, 최근에는 대부분 LLM 기반을 사용하는 경우가 많아졌습니다. 그 이유는 번역의 품질과 맥락, 그리고 문장 속에 들어 있는 다양한 전문용어에 대한 이해 등을 고려했을 때 최종적으로 더 나은 품질을 보여주는 쪽은 LLM인 경우가 많기 때문입니다. 사람들이 많이 사용하는 것들을 정리해 보면 다음과 같습니다. 

 

1️⃣ ChatGPT (OpenAI)

• 특징 : 음성, 텍스트, 이미지 번역을 모두 지원하는 멀티모달 모델, 문맥 기반 번역, 대화형 인터페이스 제공, 실시간 번역 지원
• 지원 언어 : 80개 이상 언어
• 장점 : 실시간 음성 통역, 높은 접근성 (모바일, 웹 등)
• 용도 : 비즈니스 커뮤니케이션, 학습 및 연구, 여행 및 일상 생활, 콘텐츠 제작
• 링크 : https://chatgpt.com/

2️⃣ Gemini (Google)

• 특징 : 멀티모달 AI(텍스트, 음성, 이미지 지원), 문맥 기반 번역, 대화형 인터페이스 제공, 실시간 음성 번역 지원
• 지원 언어 : 100개 이상의 언어 지원, 음성번역(Gemini Live)의 경우, 40개 이상의 언어 지원, Google Workspace 에서는 7개 언어 지원하도록 통합되어 있음 (한국어 포함)
• 장점 : 자연스런 표현, 다양한 입력 지원, Google 서비스와 통합, 실시간 번역 지원
• 용도 : 비즈니스 커뮤니케이션, 학습 및 연구, 여행 및 일상 생활, 콘텐츠 제작
• 링크 :  https://gemini.google/

3️⃣ Aya Expanse (Cohere for AI)

• 특징 : 대규모 다국어 언어 모델, 명령어 기반 튜닝, 다국어 선호도 학습, 모델 병합 등 기술 적용
• 지원 언어 : 23개 언어 지원 
• 장점 : 고성능 번역, 오픈 소스 모델, 다양한 활용 (텍스트 생성, 요약, 번역, 등등)
• 용도 : 기업용 번역, 콘텐츠 제작, 연구 및 개발
• 출처 : https://cohere.com/research/aya

 

3.이외에 다국어 번역에 활용되는 클라우드 서비스들

온프레미스 (Private Cloud 포함)을 지원하는 솔루션들도 다수 있습니다. 다만, 아무래도 성능은 온라인 서비스들 대비해서 차이가 많이 나는 것은 사실입니다. 

 

1️⃣ Argos Translate

• 특징 : 경량이면서도 강력한 오픈소스 번역 소프트웨어, 내부적으로는 OpenNMT 를 이용하고 있음
• 언어 지원 : 한국어를 포함한 20여 개 언어
• 장점 : 설치가 쉽고 빠르며, 서버에서 완전 오프라인 작동 가능, MIT 라이선스, 빠른 반응 속도, Github 45k의 star
• 링크 : https://github.com/argosopentech/argos-translate

2️⃣ OpenNMT

• 특징 : 뉴럴 네트워크 기반 번역 시스템
• 언어 지원 : 커스텀 학습을 통해 모든 언어 가능 (사전학습 모델 존재)
• 장점 : 기업 환경에서 커스터마이징 및 미세조정 가능, API 지원
• 단점 :  OpenNMT-py는 코드 공식 지원이 중단되고, 대신 Eole라는 프로젝트로 전환되었다고 합니다. 
• 링크: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py

3️⃣ MarianMT

• 특징 : Transformer 기반의 고성능 기계 번역 프레임워크, C++ 기반
• 언어 지원 : 100여 개 이상의 언어쌍에 대해 사전 학습된 모델 제공
• 장점 : 성능이 뛰어나며 CPU와 GPU 모두 지원, 온프레미스 환경 구축이 용이 (하다고 되어 있지만 확인 못함)
• 단점 : 설치 없이 테스트 해 볼 수 있는 데모 사이트가 제공되지 않음 (즉, 실제로는 못 돌려봤단 얘기!)
• 링크: https://github.com/marian-nmt/marian

4️⃣ OPUS-MT

• 특징 : Helsinki NLP 그룹이 제공하는 오픈소스 번역 솔루션
• 언어 지원 : 다양한 언어쌍에 대한 사전 학습 모델 제공
• 장점 : 빠른 설치와 사용 편의성, Hugging Face를 통한 손쉬운 배포 가능
• 기타 : Hugging Face 상의 데모에서는 생각보다 속도가 너무 느렸음 (번역은 잘 되는 듯)
• 링크 : https://github.com/Helsinki-NLP/Opus-MT

그림 : OPUS-MT 데모에서 번역 결과

 

5️⃣ LibreTranslate

• 특징 : 완전 오픈소스, 자체 서버 배포가 쉬운 번역 API 서버 (번역은 Argos Translate 라이브러리 이용)
• 언어 지원 : 한국어 포함 주요 언어 지원 (Argos Translate 모델 사용 가능)
• 장점 : RESTful API를 통해 손쉬운 통합 지원, 자체 서버 배포 및 관리 용이
• 링크 : https://github.com/LibreTranslate/LibreTranslate

그림 : Libre Translate 데모를 이용한 번역 (실제 내부는 Argos Translate)

 

 

 

대략 쓸만한 오프라인 솔루션을 요약 비교해 보면 다음과 같습니다. 

항목	OpenNMT	MarianMT	Opus-MT
개발 주체	SYSTRAN, Harvard NLP 등	Microsoft (원래: Univ. of Edinburgh)	Helsinki NLP (Univ. of Helsinki)
프레임워크	PyTorch / TensorFlow	C++ (효율성 중심)	MarianMT 기반 (Marian 엔진 사용)
지원 언어	무제한 (사용자 훈련에 따라)	100+ 언어쌍 (사전 훈련 모델 있음)	수백 개 언어쌍 (Hugging Face 모델 제공)
모델 접근 방식	사용자 직접 훈련 또는 사전 모델 활용 가능	사전 훈련 모델 + 사용자 Fine-tuning 가능	사전 훈련 모델 사용 위주 (언어쌍별 최적화)
특징	모듈화, 사용자 맞춤 아키텍처 선택 가능	고속 번역, 경량화 최적화	설치 간편,Hugging Face 연동 최적화
장점	유연한 구조, 연구/상용 모두 활용 가능	속도 빠름, CPU에서도 효율적	다양한 언어쌍, 사전 모델 즉시 사용 가능
단점	학습 비용 큼, 모델 구축 필요	C++ 환경 설정 어려움, 디버깅 어려움	커스터마이징 한계, 언어쌍마다 품질 편차 있음
라이선스	MIT License	MIT License	MIT License (Hugging Face 모델도 동일)
실행 속도	보통 (PyTorch/TensorFlow 속도에 의존)	매우 빠름 (C++ 최적화된 백엔드, 병렬 처리 우수)	빠름 (Marian 기반, CPU/GPU 모두 효율적)
사용 예시	연구용, 커스터마이징 번역 시스템	상용 서버형 번역기, 내장형 번역 서비스	앱 번역, 다국어 웹사이트, API 기반 번역
공식 사이트	opennmt.net	marian-nmt.github.io	huggingface.co/Helsinki-NLP

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참고자료

• 사이트) LLM 한국어 사용성 순위 (위키독스)