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AI는 개인과 기업의 작업 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다. 번역과 문서 개발 분야도 예외가 아닙니다. 한샘글로벌의 실무자들은 매일 AI를 활용해 새로운 작업 방식을 실험하고, 때로는 결과에 실망하기도 하지만, 많은 영역에서 분명한 성과를 확인하고 있습니다. 이처럼 AI는 더 이상 특별한 기술이 아니라 실무의 일상적인 일부가 되었습니다. 반복되는 AI 활용에서 시작된 아이디어 문제는, 현장에서 AI를 활용하기 위해 매번 […]

MTQE(Machine Translation Quality Estimation, 기계 번역 품질 예측)는 최근 로컬라이제이션 업계에서 가장 활발히 논의되는 주제 중 하나입니다. “사람의 개입을 줄이고, 번역 품질을 자동으로 평가한다”는 개념은 매력적이며, TAUS EPIC, ModelFront, COMET-QE, Intento 등 다양한 글로벌 솔루션들이 이미 여러 기업의 벤치마크로 자리 잡고 있습니다. 한샘글로벌 역시 여러 솔루션을 검토한 끝에, 고객사 문서 환경과 실제 프로젝트 요구에 가장 […]

제품이 복잡해지고, 현지화 언어 수가 늘어나면서 사용설명서와 기술 문서에서의 오류 관리와 품질 보증은 점점 더 어려워지고 있습니다. 특히 수작업 기반의 검수 방식만으로는 반복되는 오류를 걸러내기 어렵고, 납기 압박 속에서는 작은 실수가 그대로 납품 오류로 이어지는 경우도 많습니다. 한샘글로벌은 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해 문서 품질을 자동화하는 기술, Hansem Global QA Suite 시스템을 개발하여 운영하고 있습니다. […]

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 이제 번역과 현지화 분야에서도 AI는 필수적 요소로 자리 잡고 있습니다. 하지만 모든 AI 솔루션이 모든 콘텐츠에 동일하게 효과적인 것은 아닙니다. 게임 번역에 적합한 기술과 드라마 영상 더빙에 적합한 기술이 다르듯, 각 도메인과 문서 유형, 고객의 제작 니즈에 따라 최적의 AI 솔루션은 달라질 수 있습니다. 한샘글로벌은 이러한 차이를 명확히 이해하고 특정 솔루션 […]

글로벌 시장 확장과 기계 번역(MT, Machine Translation) 기술의 발전으로 인해 기업들은 대규모 다국어 콘텐츠를 신속하게 현지화할 필요성이 커지고 있습니다. 하지만 방대한 양의 번역된 콘텐츠를 효과적으로 검증하고 품질을 보장하는 것은 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다. 한샘글로벌은 이러한 문제를 해결하기 위해 대용량 번역 품질 평가 자동화 솔루션을 자체 개발했습니다. 기존의 수작업 기반 평가 방식이 가진 한계를 […]

2022년부터 주목받기 시작한 생성형 AI(Generative AI, 이하 GenAI)는 번역 산업에도 빠르게 영향을 미치고 있습니다. 특히 언어 서비스 업계에서는 “기존의 신경망 기계번역(NMT)은 곧 구식이 되는 것이 아니냐”는 우려가 제기되고 있습니다. 이에 대해 글로벌 리서치 기관 CSA Research는 다음과 같은 분석을 내놓았습니다.원문: Is GenAI Going to Replace NMT?저자: Arle Lommel (CSA Research) 한샘글로벌은 이 보고서를 기반으로 GenAI의 […]

UI 용어 번역은 단순한 텍스트 변환을 넘어 다양한 요소를 고려해야 하기 때문에 까다롭습니다. 텍스트 길이, 문화적 차이, 전문 용어의 번역, 일관성 유지 등 여러 복잡한 문제들을 신중하게 다루어야 하며, 번역 후에는 품질을 철저히 확인하는 과정이 필요합니다. 이 글에서는 UI 번역의 어려움 중에서도 특히 텍스트 길이 제한 문제에 집중해 이를 해결하는 한샘글로벌의 혁신적 접근 방식을 소개하고자 […]

사용설명서 현지화 프로젝트는 대상 언어 수가 많고 규모가 크더라도, 양산 및 제품 출시 일정과 연동되기 때문에 제작 기간은 짧은 반면 문서 정확성에 대한 요구는 매우 높습니다. 이 때문에 단순히 더 많은 인력을 투입해 시간을 확보하는 방식으로는 한계가 있으며, 보다 효율적인 접근이 필요합니다. 한샘글로벌은 이러한 다국어 매뉴얼의 특수성을 고려하여, 콘텐츠의 품질과 효율성을 동시에 극대화할 수 있는 […]