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AI 번역 운영

AI Translation, OCR and LQA

AI 번역은 엔진 선택, OCR, 보안, LQA까지 함께 설계해야 합니다

DeepL, Phrase, AWS, Azure, Google Vertex AI, NMT, LLM API, 내부 LLM, OCR을 문서 유형과 보안 조건에 맞춰 조합하고, MTPE와 LQA로 결과물을 검수합니다.
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AI 번역 상담 번역 서비스 보기
  • Engine 문서별 AI 번역 엔진 선택
  • OCR 스캔 PDF와 이미지 문서 구조화
  • LQA AI 결과물 오류 유형 기반 검수
Engine strategy

번역 엔진을 문서 목적에 맞게 선택합니다

AI 번역 품질은 어떤 엔진을 쓰는지보다 어떤 문서에 어떤 조건으로 적용하는지에서 갈립니다. 반복 문서, 민감 문서, 스캔 문서, 제품 UI는 서로 다른 조합이 필요합니다.

NMT·MTPE

신경망 기계번역 결과를 전문 번역사가 문맥, 용어, 문체, 누락 기준으로 후편집합니다.

DeepL·Phrase

반복 콘텐츠와 CAT Tool 기반 프로젝트에 번역 메모리, 용어집, 워크플로를 연결합니다.

AWS·Azure·Vertex AI

클라우드 번역, 문서 AI, OCR, LLM API를 프로젝트 조건과 고객 보안 정책에 맞게 조합합니다.

LLM API

요약, 문체 변환, 용어 점검, 품질 평가처럼 번역 전후 작업에 LLM을 선택적으로 적용합니다.

내부 LLM

외부 학습 위험을 줄여야 하는 문서는 내부 모델, 접근 제어, 로그 관리 중심으로 처리합니다.

엔진 비교

문서 샘플 기준으로 엔진별 결과를 비교하고 비용, 속도, 보안, 품질 리스크를 함께 판단합니다.

OCR and security

OCR과 보안을 먼저 정리한 뒤 AI 번역을 적용합니다

스캔 PDF, 계약서, 매뉴얼, 이미지 문서는 텍스트 추출 품질과 형식 유지가 결과물 품질을 좌우합니다. 민감 문서는 외부 API 사용 범위와 비학습형 처리 조건도 함께 정해야 합니다.
  1. 파일·보안 분석 문서 민감도, 외부 API 사용 가능 여부, 비학습형 처리 필요성, 접근 권한, 로그 보관 기준을 확인합니다.
  2. OCR 구조화 스캔 PDF, 이미지, 표, 도면, 계약서 조항을 번역 가능한 Word, Excel, PDF 구조로 정리합니다.
  3. 엔진 선택 NMT, DeepL, Phrase, Vertex AI, Azure, AWS, 내부 LLM 중 적합한 조합을 정합니다.
  4. 납품 형식 유지 태그, 표, 플레이스홀더, 줄바꿈, DTP 조건을 점검해 후속 편집과 내부 검토가 가능하게 만듭니다.
LQA merged

LQA로 AI 번역 결과를 기준화합니다

LQA는 별도 페이지로 분리하기보다 AI 번역 운영 안에서 함께 봐야 합니다. 엔진 결과를 오류 유형, 심각도, 용어, 스타일, UI, 형식 기준으로 평가해 다음 프로젝트 자산으로 남깁니다.

정확성 검수

오역, 누락, 추가, 숫자, 단위, 고유명사, 조건문, 참조 오류를 확인합니다.

용어·스타일

승인 용어, 제품명, 브랜드 표현, 약어, 금칙어, 존댓말, 문장 길이, 고객사 선호 표현을 적용합니다.

AI 리스크

LLM 환각, 문맥 오류, 부자연스러운 직역, 용어 흔들림, 반복 문장, 누락을 별도 기준으로 봅니다.

UI·형식 오류

버튼, 메뉴, 오류 메시지, 줄바꿈, 길이 제한, 태그, 플레이스홀더, PDF와 DTP 구조를 점검합니다.

품질 리포트

오류 유형과 심각도를 기록해 엔진 선택, MTPE 범위, 용어집, 스타일 가이드 개선에 반영합니다.

도입 범위 판단

어떤 문서는 AI 초벌로 충분한지, 어떤 문서는 사람 번역 또는 전체 리뷰가 필요한지 기준을 세웁니다.

Use cases

AI 번역이 특히 유효한 작업

대량 반복 문서, 스캔 문서, 다국어 업데이트, 기존 번역물 품질 점검에서 효과가 큽니다.

제품 문서

매뉴얼, 도움말, 릴리스 노트, 지식베이스처럼 반복 구조가 많은 문서.

웹·앱 콘텐츠

UI 문자열, FAQ, 마케팅 페이지, SaaS 도움말의 빠른 다국어 운영.

OCR 문서

스캔 계약서, 이미지 매뉴얼, PDF 자료를 추출·번역·검수하는 프로젝트.

Data preparation

AI 번역 전에 데이터를 정리하면 품질과 비용이 달라집니다

AI 번역은 파일을 그대로 넣는 방식보다 원문 정리, 용어 기준, 반복 문장 처리, 민감정보 분리 과정을 먼저 거칠 때 더 안정적입니다. ISiS Korea는 번역 전처리 단계에서 문서 구조와 보안 조건을 정리해 엔진 결과의 편차를 줄입니다.

원문 전처리

중복 문장, 잘못된 줄바꿈, 깨진 표, OCR 오류, 불필요한 머리말과 꼬리말을 정리해 번역 오류를 줄입니다.

용어 기준 설정

제품명, 기능명, 법률 용어, 의학 용어, 사내 표현을 사전에 정리해 엔진과 리뷰어가 같은 기준을 보게 합니다.

민감정보 분리

개인정보, 계약 조건, 내부 코드, 고객명처럼 외부 처리 범위를 조정해야 하는 항목을 사전에 확인합니다.

파일 분류

기계번역 적합 문서, 전문가 번역 필요 문서, 전체 리뷰가 필요한 문서를 분리해 예산과 리스크를 조정합니다.

반복 자산 활용

기존 번역문, 용어집, 스타일 가이드, 번역 메모리를 활용해 AI 결과가 이전 납품물과 이어지도록 합니다.

샘플 테스트

소량 샘플로 엔진별 품질과 후편집 난이도를 비교한 뒤 본 작업 범위를 확정합니다.

Delivery model

AI 번역 납품은 단계별로 통제합니다

AI 번역 결과를 바로 납품하지 않고, 문서 목적에 따라 사람 검수와 자동 점검을 조합합니다. 내부 검토용 초안과 대외 공개용 번역물은 서로 다른 품질 기준이 필요합니다.
  1. 초안 생성 문서 목적과 보안 조건에 맞는 엔진으로 초안을 생성하고 태그, 숫자, 파일 구조를 확인합니다.
  2. MTPE 또는 전문 리뷰 문맥, 전문 용어, 문체, 누락, 과잉 번역, 숫자 오류를 사람이 검토합니다.
  3. 자동 QA 용어 일관성, 태그, 숫자, 플레이스홀더, 금칙어, 길이 제한을 자동 점검합니다.
  4. 최종 리포트 주요 오류 유형과 개선 포인트를 정리해 다음 업데이트와 엔진 선택 기준으로 남깁니다.

Start the workflow

AI 번역, OCR, LQA 범위를 함께 정리하세요

문서 유형, 보안 조건, 납품 형식을 알려주시면 어떤 엔진을 쓰고 어디에 사람 검수를 둘지 제안드립니다.

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