- ISO 인증
ISO 9001:2015
ISO 17100:2015
ISO 18587:2017
- ISO 9001:2015
- ISO 17100:2015
- ISO 18587:2017
LQA 품질 평가
- MQM 오류 유형과 심각도 기반 평가
- Term 용어집과 브랜드 표현 일관성
- Report 개선 가능한 품질 리포트
Quality criteria
무엇을 오류로 볼지 먼저 정의합니다
좋은 번역과 나쁜 번역을 주관적으로 판단하면 리뷰가 반복될수록 기준이 흔들립니다. LQA는 오류 유형, 심각도, 문서 목적, 고객사 용어 기준을 먼저 정리합니다.
정확성
오역, 누락, 추가, 숫자, 단위, 고유명사, 조건문, 참조 오류를 점검합니다.
용어 일관성
승인 용어, 제품명, 기능명, 약어, 금칙어, 산업 용어가 문서 전체에서 일관되는지 확인합니다.
스타일
문체, 톤, 존댓말, 문장 길이, 브랜드 표현, 독자 수준에 맞는 표현을 검토합니다.
형식
태그, 줄바꿈, 표, 플레이스홀더, 링크, 숫자 형식, PDF와 DTP 구조를 확인합니다.
UI 문맥
버튼, 메뉴, 오류 메시지, 제한 길이, 화면 문맥에서 자연스럽게 보이는지 점검합니다.
AI 번역 리스크
LLM 환각, 직역, 용어 흔들림, 문맥 누락, 반복 문장, 과잉 번역을 별도 기준으로 평가합니다.
LQA workflow
LQA는 샘플링부터 리포트까지 단계적으로 진행됩니다
전체 리뷰가 필요한 프로젝트와 샘플 평가가 충분한 프로젝트는 접근 방식이 다릅니다. 문서 목적과 리스크에 따라 검수 범위를 정합니다.
- 기준 수립 고객사 용어집, 스타일 가이드, 문서 목적, 평가 기준, 오류 심각도를 정합니다.
- 샘플 또는 전체 검수 분량과 리스크에 따라 샘플링, 전체 검수, 핵심 섹션 검수를 선택합니다.
- 오류 기록 오류 유형, 원문, 번역문, 수정안, 심각도, 코멘트를 남깁니다.
- 개선안 전달 용어집, 스타일 가이드, 엔진 선택, MTPE 범위, 번역사 피드백에 반영할 수 있게 정리합니다.
When to use
이런 상황에서 LQA가 필요합니다
번역 품질 이슈가 반복되거나, 여러 리소스가 함께 작업하거나, AI 번역 결과를 대외 공개해야 할 때 LQA가 특히 중요합니다.
AI 번역 공개 전 검수
엔진 결과를 그대로 쓰기 어려운 제품 문서, 웹사이트, 마케팅 자료, 고객 안내문을 점검합니다.
다국어 일관성 관리
여러 언어와 여러 번역사가 참여하는 프로젝트에서 용어와 스타일 기준을 맞춥니다.
기존 번역물 진단
이미 납품된 번역물의 품질을 평가하고 수정 우선순위와 개선 방향을 도출합니다.