이전 기사에서는 기계 번역(MT: Machine Translation)이 무엇인지 알아보았습니다. 이제 게임 현지화 제품 파이프라인을 통해서 작업이 어떻게 진행되는지 알아보겠습니다.
MT에 대한 일반적인 관심은 비용 절감, 더 빠른 시장 출시 속도, 그리고 새로운 언어나 지역 탐색에 집중되어 있습니다. 이러한 측면에서 항상 발목을 잡는 제한 요소는 바로 번역 결과물의 품질입니다. 하지만 게이머들의 수가 늘어나고 수준 역시 높아지면서, 더욱 정확한 번역에 대한 요구가 증가했습니다. 형편없는 번역으로 인해 게임을 이해하기 어려워진다면, 이는 매출 감소로 이어질 것입니다. 그러므로 개발자와 퍼블리셔에게 가장 중요한 것은 올바른 방식으로 MT를 작업 흐름에 통합하고, 모든 상세 내용을 파악하며, 높은 품질의 콘텐츠를 만들기 위한 기본적인 규칙을 준수하는 것입니다.
MT 시스템 애그노스틱
우리는 시스템 애그노스틱 처리 방식을 상황별 프로젝트에 맞는 최고의 MT 시스템이라고 판단하여 MT 프로세스에 도입했습니다. 이 프로세스 덕분에 파트너사가 요구하는 수준의 데이터 보안, 비용 절감 및 더 빠른 처리 시간을 보장할 수 있게 되었습니다. 해당 프로세스는 지난 몇 년간 시행하면서 개선하여 입증된 최고의 소프트웨어지만, 당사는 높은 품질을 가장 중요한 목표로 지향하고 있으므로 이를 계속해서 발전시키고 있습니다.
기계 번역 품질 유지
품질에 대한 기준 가이드는 이전 작품 콘텐츠의 유무에서 시작됩니다. 작업에 차용된 번역이 있다면 이미 철저한 프로세스를 거쳤으므로, 차후 작업할 프로젝트에 견고한 기초가 되어 줍니다. 이상적인 프로젝트로는 게임 속편, MMO(반복되는 콘텐츠를 주로 사용), 온라인 게임(지속적인 콘텐츠 업데이트), 유사한 게임 등이 있습니다. 게임 산업에서는 독립형 콘텐츠보다 IP를 구축하는 것을 중요하게 여기기 때문에 입증된 콘텐츠의 저장소인 TM(번역 메모리, Translation Memory)을 강력하게 구축하는 것은 풍부한 기회를 만드는 것과 마찬가지입니다. 해당 IP의 TM을 사용할 수 있다면 기존 게임을 바탕으로 작업하여 후속 프로젝트에 드는 시간과 노력을 크게 절감할 수 있습니다.
게임 현지화 워크플로우 유형
세 가지의 대표적인 표준 프로세스가 있습니다.
- 저장소 사용: 일반 MT 엔진 저장소를 사용하여 Side의 게임 전문 링귀스트가 결과물을 후편집합니다. 사용 가능한 TM이 충분하지 않고 곧바로 결과물을 얻어야 하는 경우라면 이 방법을 활용할 수 있습니다. 하지만 품질에 영향을 주지 않고 생산성은 늘릴 수 있는지 확인하기 위해서 항상 프로젝트 초기에 타당성 테스트를 진행해야 합니다.
- 일부 맞춤 지원: 일부 맞춤 지원하는 워크플로의 경우, 저장소나 일반 엔진을 용어 사전으로 보완하고 일부 세부 조정 규칙을 추가합니다. 사용 가능한 TM이 충분하지 않고 곧바로 결과물을 얻어야 하는 경우라면 이 방법을 활용할 수 있습니다. 저장소 엔진으로만 진행하여 애매한 결과를 얻은 타당성 테스트에 대한 해결책이 될 수 있으며, 고객사의 용어집과 단어집을 항상 우선순위에 두고 작업합니다.
- 완전 맞춤 지원: 세 번째로 가능한 프로세스는 완전 맞춤 지원 엔진을 구축하는 것입니다. 프로젝트 개시 전이나 작업 진행 도중에 시작할 수 있으며, 기본 번역이 완료되고 나면 사용 가능한 기존 데이터가 없는 게임용 콘텐츠의 1/3을 검토하는 작업을 추가하여 진행됩니다.
Side의 경우, 우선적으로 선호하는 엔진 공급 업체는 없습니다. 각 프로젝트의 요구 사항에 따라 번역에 가장 적합한 엔진을 제시해야 하기 때문입니다. 현재는 콘텐츠 유형이나 목적에 따라 NMT 엔진이 너무 느려지거나 비싸지는 경우에 대비하여 실시간 번역 솔루션으로써 GPT-3을 검토하고 있으며, MT 커뮤니티에서 계속 연구를 진행하는 중입니다.
마지막 단계는 항상 기계 번역 후편집(MTPE: Machine Translation Post-Editing) 및 최종 감수입니다. 분명한 것은 엔진을 맞춤화하는 데 병렬 데이터를 사용할수록 더 나은 MT 결과물이 나온다는 것입니다. 당사의 게임 전문 링귀스트가 후편집에 더 적은 노력을 기울여도 된다면 더 짧은 시간 안에 더 많은 양을 처리할 수 있게 됩니다.
이 과정에서는 번역 엔진을 맞춤화하기 위해 필요한 활동을 고려해야 합니다. 예를 들어, 영어에서 출발하여 프랑스어로 도착하는 특정 언어 쌍의 경우에는 다른 언어에 비해 번역하기 수월합니다. 반대 사례로써 독일어를 한국어로 번역하는 경우라면, 독일어를 먼저 구심점이 되어 줄 영어로 번역해야 합니다.
특정 엔진의 효율을 평가하는 것은 해당 엔진을 툴로써 작업대에 추가할 것인지 평가하는 데 중요한 요소가 됩니다.
예비 또는 타당성 테스트
예비 테스트 단계는 이와 같은 결정을 내리는 데 도움이 될 정밀한 틀을 제공해 줍니다. 엔진을 훈련하는 것은 데이터를 준비하고 엄선된 TM을 공급하며 기존 용어집을 입력하는 것으로 시작하며, 최종적으로는 MT 시스템 적용으로 이어집니다. 이러한 MT 적용은 자동 메트릭 점수로 평가하거나, 사람이 직접 평가합니다.
사람이 평가하는 유형의 경우에는 A/B 테스트부터 등급 책정까지 다양할 수 있으며, 시간이 부족하거나 한정된 리소스에도 불구하고 자동 메트릭스 점수 평가가 충분히 고무적인 경우라면 곧바로 매우 꼼꼼한 후편집 작업으로 건너뛸 수 있습니다. 이와 같은 전략은 실제 프로젝트에 적용할 수 있을 뿐만 아니라, MTPE 자문에 대한 중요한 피드백(즉, 편집 거리 스코어)도 수집할 수 있습니다. 이 프로세스의 최종적인 목표는 CAT(컴퓨터 보조 번역, Computer Aided Translation) 툴로 불러오는 것입니다.
분명한 사실은 이러한 프로세스가 최종 결정이 아니라는 점입니다. MT 툴 간의 비교 또한 평가의 중요한 구성 요소로써, 여러 번역 엔진의 결과를 평가하여 특정 프로젝트에 가장 적합한 엔진을 찾아야 합니다. 그 후 번역 결과물에 대해 후편집 테스트를 실시하여 후편집자의 생산성을 비교하고 기계 번역된 텍스트의 사용성 수준을 고려합니다.
최종 평가 및 통합
마지막으로 품질이 측정된 데이터의 유창성, 정확성을 평가하고 주요 오류 유형에 주석을 달아서 해당 언어의 링귀스트(해당 영역 또는 장르에 대한 전문 번역가/후편집 감수자)에게 피드백을 받습니다.
이러한 작업 중 어느 한 부분도 외부와 단절되거나 개발자 및 퍼블리셔가 인지하지 못하는 일은 없어야 합니다. 실제 프로세스에서는 관련 당사자들 간의 협력이 아주 중요해서, Side의 파트너사는 이와 관련된 기존 콘텐츠를 제공하므로 높은 품질을 기대할 수 있으며, 당사는 프로젝트에 가장 잘 맞는 MT 솔루션을 추천해 드립니다. 또한, 이러한 협업에는 프로젝트의 요구 사항에 맞는 솔루션을 만들 수 있도록 엔진 맞춤화와 품질 테스트가 모두 포함됩니다. 그리고 개발자는 Side가 가장 효율적인 통합을 설계할 수 있도록 개발 워크플로를 공유하여 일정이 지연되는 일이 발생하지 않도록 조율합니다.
사람이 직접 하는 후편집
Side의 링귀스트는 신경망 MT 엔진으로 진행하는 기계 번역 후편집에 숙달되어 있는데, 이러한 후편집에 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 "APE"(자동 후편집) 프로세스가 적용됩니다. APE에는 성별 제어, 편집, 검토, 그리고 언어 전문가에게 파일을 전송하기 전에 기계 번역 결과물에 적용되는 기타 후처리 기술이 포함됩니다. 스타일 가이드나 용어집이 있는 경우, 이러한 규칙은 프로젝트의 요건에 따라 맞춤화되며, 반자동 또는 완전히 커스터마이징된 기계 번역 엔진에 활용될 관련 용어집과 스타일 가이드를 만들고 개발하는 데도 도움을 드릴 수 있습니다.
MT 엔진을 꾸준히 개선하기 위해서 당사의 후편집 감수자들은 구조화된 피드백을 제공하는 데 숙달되었으며, 프로젝트의 구성과 마무리까지 참여합니다. 때때로 게임 전문 후편집 감수자를 찾지 못할 수도 있지만, 다양한 분야와 장르에서 풍부한 경험을 보유한 번역가를 구하는 것을 권장합니다. 예를 들자면 게임 내 대화문은 구어체로 이루어져 있으므로 TV 시리즈나 영화 업계에서 일하는 시청각 분야 번역가의 능력을 활용할 수 있으며, 장르적인 면에서는 레이싱 게임과 아케이드 게임의 차이점 등을 고려할 수 있어야 합니다. MT 시스템과 같이 MTPE 프로젝트에도 최고의 리소스를 선정하는 것이 중요합니다.
지속적인 개선
그러므로 이 시점에서 저희는 기계 번역 프로세스를 단거리 경주가 아닌 마라톤으로 이해해야 한다는 점을 분명히 하고자 합니다. 자체적으로 구축되는 프로세스이기에 지속적인 개선이 필요하며, 더욱 중요한 것은 이러한 개선 사항을 검토하는 시간을 가져야 한다는 점입니다. 이러한 프로세스는 시간이 지날수록 더욱 좋은 결과를 얻게 됩니다. 기계 번역의 결과물은 지속적인 검증이 필요하므로, 단지 손쉬운 솔루션으로 간주하지 않는 것이 중요합니다.
출시까지 걸리는 시간을 절약하면서 파트너사를 위한 최상의 품질이라는 결과물을 얻을 수 있기에, 당사는 이러한 프로세스에 소요되는 노력과 시간을 투자할 가치가 충분하다고 생각합니다.