[AI의 역사] [다섯 번째 이야기] [기계번역]

### 인간 언어의 복잡성과 기계 번역의 발전

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**1. 인간 언어의 복잡성: 세 가지 이유**

인간의 언어는 매우 복잡하고 정교하며, 이를 기계가 이해하고 번역하는 데는 많은 어려움이 따릅니다. 그 이유는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

1. **역사와 유행에 따라 무작위로 생성**: 언어는 시간의 흐름에 따라 진화하고 변합니다. 역사적 사건과 문화적 변화는 새로운 단어와 표현을 만들어내며, 이는 언어를 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 변화는 종종 규칙적이지 않으며, 예측할 수 없는 방식으로 이루어지기 때문에 기계가 이를 완벽하게 이해하는 것은 매우 어렵습니다.

2. **수많은 오류**: 언어는 사람이 사용하는 것이기 때문에, 필연적으로 오류가 발생합니다. 문법적인 오류, 철자 오류, 발음 오류 등이 모두 포함되며, 이러한 오류들은 기계가 정확하게 번역하거나 이해하기 어렵게 만듭니다.

3. **언어의 모호성**: 같은 단어나 문장이 상황에 따라 다른 의미를 가질 수 있습니다. 예를 들어, "bank"라는 단어는 금융기관을 의미할 수도 있고, 강가를 의미할 수도 있습니다. 이러한 모호성은 기계가 정확한 의미를 파악하는 데 어려움을 줍니다.

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**2. 기계 번역의 시작과 규칙 기반 번역의 한계**

기계 번역의 역사는 1986년에 설립된 시스트란(SYSTRAN)이라는 회사에서 시작되었습니다. 이 회사는 초기 기계 번역 기술의 대표적인 예로, 규칙 기반 기계 번역(Rule-Based Machine Translation, RBMT)을 이용했습니다. 규칙 기반 번역은 언어학자들이 만든 언어 규칙을 사용하여 번역하는 방식이었으나, 이 방식에는 한계가 있었습니다. 언어의 복잡성과 변화를 모두 포괄할 수 없었기 때문에, 정확한 번역이 어려웠습니다.

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**3. 통계 기반 기계 번역의 등장과 발전**

1980년대에 들어서면서 연구자들은 새로운 기계 번역 방법을 시도하기 시작했습니다. 일본 교토대학교의 나가오 마코토 교수는 예시 기반 기계 번역(Example-Based Machine Translation, EBMT)을 제안했습니다. 이는 언어를 이해하기보다는 경험을 통해 유사한 상황을 모방하는 방식으로, 언어 규칙보다 실제 사례를 통해 번역하는 데 중점을 두었습니다.

1990년대에는 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)이 등장했습니다. 이 방법은 수많은 텍스트 데이터를 분석하여 언어 간의 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 번역을 수행했습니다. 통계 기반 기계 번역의 가장 큰 장점은 언어학자가 일일이 규칙을 만들 필요가 없다는 점입니다. 이는 구문 기반 기계 번역(Syntax-Based Machine Translation)으로 발전하였고, IBM의 과학자 프레더릭 젤리넥은 "언어학자를 해고할 때마다 성능은 높아진다"라는 유명한 말을 남기기도 했습니다.

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**4. 딥러닝의 등장과 신경망 기반 기계 번역**

2010년대에 들어서면서 딥러닝이 기계 번역 분야에서 주목받기 시작했습니다. 한국의 조경현 교수는 신경망 기반 기계 번역(Neural Machine Translation, NMT)을 연구하며, 기계 번역의 새로운 시대를 열었습니다. 신경망 기반 기계 번역은 문장을 전체적으로 하나의 단위로 취급하여 번역하는 방식으로, 마치 오렌지 주스를 농축한 후 물을 섞어 희석하는 과정과 유사합니다.

이 과정에서 먼저 문장을 압축하여 벡터로 생성하고, 그 벡터에 해당하는 번역문을 찾습니다. 이 방식은 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 사용하며, 번역 과정에서 문장의 전체 의미를 포착하는 데 중점을 둡니다. 그러나 이 방식에도 문제는 존재했습니다. 번역할 원문의 길이와 관계없이 일정한 길이의 벡터로 한 번만 압축하기 때문에, 번역문이 길어질수록 핵심 단어를 놓칠 가능성이 커졌습니다.

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**5. 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델의 도입**

2014년, 조경현 교수는 이 문제를 해결하기 위해 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 제안했습니다. 어텐션 메커니즘은 번역할 문장에서 보다 중요한 단어에 집중할 수 있도록 돕는 기술로, 문장의 특정 부분에 더 많은 가중치를 부여하여 번역의 정확성을 높이는 역할을 합니다. 이 기술은 딥러닝 모델, 특히 트랜스포머(Transformer) 모델에서 큰 활약을 하며, 기계 번역의 품질을 비약적으로 향상시켰습니다.

트랜스포머 모델은 기존의 인코더-디코더 구조를 개선하여, 병렬 처리가 가능하도록 하면서도 더 긴 문장을 번역할 때도 중요한 정보를 놓치지 않도록 설계되었습니다. 이 모델은 현재 많은 기계 번역 시스템에서 사용되고 있으며, 신경망 모델은 끊임없이 발전하고 있습니다.

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**결론: 기계 번역의 미래**

기계 번역 기술은 인간 언어의 복잡성과 어려움에도 불구하고, 빠르게 발전해 왔습니다. 규칙 기반 번역에서 통계 기반 번역을 거쳐 딥러닝 기반의 신경망 번역에 이르기까지, 각 단계마다 새로운 도전과 혁신이 있었습니다. 특히 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델의 도입은 기계 번역의 정확성을 크게 높였으며, 앞으로도 기계 번역 기술은 더 발전할 것입니다.

이러한 기술의 발전은 언어 장벽을 허물고, 전 세계 사람들이 서로 이해하고 소통할 수 있는 기회를 더욱 넓혀줄 것입니다. 앞으로 기계 번역 기술은 더욱 정교해져, 인간의 언어를 완벽에 가까운 수준으로 번역하는 날이 올 것으로 기대됩니다.