강병규 / 서강대학교 / 인문학 / GPTs에 기반한 학술번역과 문학 번역 AI 모델 연구: 영-중-한 번역을 실례로 / 2024년도 중견연구자지원사업 예비선정
연구목표:
생성형 인공지능(Generative AI)의 발전은 기계번역 분야에 새로운 가능성을 열어주고 있다. 기존의 신경망 기계번역 시스템은 문장 단위의 번역에 집중했지만, 생성형 인공지능은 문맥, 언어의 미묘한 뉘앙스까지 포착하는 번역을 가능하게 한다. 이는 학술 번역이나 문학 번역과 같이 높은 수준의 정확성과 문맥 이해가 요구되는 분야에서 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.
GPTs와 같은 모델을 활용한 사용자 특화 번역 연구의 필요성도 높아지고 있다. 기존의 신경망 번역기가 사용자의 특정 요구사항에 맞추어 수정하기 어려운 반면, GPTs를 활용한 접근 방식은 사용자의 요구사항, 문맥, 뉘앙스까지 반영할 수 있는 가능성을 제공한다. 대화형 AI의 등장은 사용자 맞춤형 솔루션 제공에 새로운 기회를 열어, 사용자가 번역 과정에 직접 참여하고 피드백을 제공할 수 있게 함으로써, 번역의 품질과 사용자 만족도를 극대화하는 방향으로 나아가고 있다.
위와 같은 연구의 필요성을 바탕으로, 본 연구는 현재의 기계번역 시스템이 직면한 문제점을 극복하고, 번역의 정확성과 자연스러움을 높일 수 있는 새로운 접근 방법을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, GPTs(Generative Pre-trained Transformers) 기반 번역 모델의 개발 및 최적화에 중점을 둔다. GPTs는 사용자에게 특화된 번역을 제공하기 위해 사용자의 요구사항과 특정 도메인의 데이터를 기반으로 한 적응형 학습이 가능한 모델이다. 본 연구의 목표는 다음의 세 가지로 나누어 볼 수 있다.
첫째, GPTs 기반 번역 모델의 개발 및 최적화를 통해, 학술 및 문학 번역을 위한 특화된 GPT 모델을 제작한다. 이 과정에서 GPT Builder와 같은 도구를 활용하여, 사용자와 도메인 특화 요구사항에 맞춘 커스텀 GPT 모델을 구성한다.
둘째, 학술 번역에서의 GPTs 활용에 관한 연구를 수행한다. 영-한 학술 번역 사례를 분석하여, 연구자의 학술서적 번역 경험을 토대로 한 프롬프트 구성 연구를 진행한다. 또한, 학술 분야에서의 적응형 학습 적용을 통해 GPT 모델의 최적화 방안을 탐색한다.
셋째, 문학 번역에서의 GPTs 활용에 초점을 맞춘 연구를 진행한다. 중-한 문학 번역 사례를 분석하고, 문학적 뉘앙스와 문화적 배경을 반영하는 번역 방법론을 개발한다. 이를 통해, 작가의 의도와 문체를 이해하고 반영할 수 있는 GPT 모델의 교육 및 개선 방안을 모색한다.
기대효과:
본 연구에서 목표로 하는 GPTs 기반 번역 모델은 학술 및 문학 분야에 특화된 모델 개발을 통해 번역의 정확성 및 자연스러움을 현저히 향상시킬 것으로 기대된다. 사용자 요구사항 및 도메인 특화 데이터에 대한 적응형 학습을 통해, 본 연구는 기존 번역 시스템의 한계를 극복하고, 번역의 질을 대폭 개선할 것이다.
학술 번역 분야에서는 연구자의 학술서적 번역 경험을 바탕으로 한 프롬프트 구성 연구를 통해, 학술 분야에 최적화된 적응형 학습 방법을 적용함으로써 학문적 정확성 및 문맥 이해도를 높일 것이다. 또한, 중-한 문학 번역 사례 분석을 통해 개발된 문학적 뉘앙스 및 문화적 배경을 반영하는 방법론은 작가의 의도와 문체를 보다 정확하게 번역하는 데 크게 기여할 것이다.
번역 과정의 자동화를 통한 효율성 증대는 번역 과정에서의 반복 작업 시간을 줄이고, 번역자의 집중력을 향상시키며, 전반적인 번역 비용을 절감하는 등의 경제적 이점을 제공할 것이다. 이는 또한 다양한 언어의 정보 접근성을 높이는 결과를 가져올 것이다.
본 연구를 통해 창출될 새로운 번역의 가능성은 기존에는 불가능했던 창의적인 표현 및 문체 개발을 가능하게 하여 번역 작품의 문학적 및 학술적 가치를 높이는 새로운 경로를 제시할 것이다. 이는 학술 논문, 문학 작품, 뉴스 기사 등 다양한 콘텐츠의 번역에 적용될 수 있으며, 이를 통해 정보의 접근성을 크게 향상시키고 글로벌 커뮤니케이션의 장벽을 낮추는 데 기여할 것이다.
GPT 기술을 활용한 번역 플랫폼의 개발은 사용자에게 맞춤형 번역 서비스를 제공한다. 이는 사용자가 원하는 특정 주제나 분야에 대한 번역 요구를 정밀하게 충족시킬 수 있는 기능을 포함한다. 예를 들어, 학술적 용어나 문학적 표현에 특화된 번역 옵션을 제공함으로써, 사용자는 자신의 목적에 더욱 부합하는 번역 결과를 얻을 수 있다. 이러한 맞춤형 서비스는 지식과 문화의 접근성을 크게 향상시키며, 국제적인 학술 교류와 문학적 소통에 도움이 되리라 판단된다.
또한 GPT 기반의 번역 기술은 교육 및 연구 분야에서도 중요한 역할을 한다. 번역 교육 자료의 개발을 통해 학습자는 개인 맞춤형 외국어 학습 경험을 할 수 있다. 다양한 언어로 제공되는 자료를 통해 학습자는 자신의 언어 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있으며, 이는 궁극적으로 글로벌 커뮤니케이션 능력의 증진으로 이어지기 때문이다.
연구요약:
본 연구의 핵심 목적은 GPTs 기반 번역 모델의 구축 및 최적화에 초점을 맞추는 것이다. 이를 위해, 첫 번째 단계로 GPT Builder를 활용하여 사용자의 특정 요구사항을 반영할 수 있는 커스텀 GPT 모델을 제작한다. 이 과정은 번역의 특성에 따라 다양하게 구성될 수 있으며, 특히 학술 및 문학 번역의 경우에는 각 분야의 독특한 요구를 충족시키는 모델을 구성하는 데 중점을 둔다.
또한 이러한 커스텀 GPT 모델의 효과적인 구성을 위해 프롬프트의 구성 방법을 고찰한다. 이는 모델이 사용자의 의도와 번역의 목적을 정확하게 이해하고 반영할 수 있도록 하는 핵심 요소로 작용한다. 더 나아가 번역 모델의 지속적인 개선을 위한 적응형 학습의 적용을 모색한다. 이는 사용자 피드백과 도메인 특화 데이터를 모델 학습에 활용하여, 모델이 지속적으로 업데이트되고 개선될 수 있도록 한다. 이 과정은 모델이 특정 도메인의 깊은 이해를 바탕으로 더욱 정확하고 자연스러운 번역을 생성할 수 있게 하는 핵심적인 단계이다.
둘째로 본 연구에서는 학술 번역 분야에서 GPTs의 활용 가능성과 그 효과를 심도 있게 탐구하고자 한다. 이를 위해, 영-한 학술 번역의 구체적인 사례를 분석하여, 번역 과정에서의 GPTs 활용 방안과 그 결과를 검토한다. 특히, 연구자 본인의 학술서적 번역 경험을 토대로, GPT 모델을 활용한 번역에서 프롬프트 구성이 어떻게 이루어지는지, 이를 통해 어떠한 번역 결과가 도출되는지를 실제 사례를 바탕으로 분석한다. 이 과정에서 프롬프트의 구성 방법, 번역 모델의 선택 및 조정 방법 등이 주요 연구 포인트로 다루어진다.
또한, 학술 분야 특유의 요구사항을 충족시키기 위한 GPT 모델의 최적화 방안을 탐색한다. 학술 번역은 정확성과 전문 용어의 적절한 사용이 매우 중요하므로, 모델이 학술적 문맥과 용어를 정확하게 이해하고 적용할 수 있도록 하는 적응형 학습의 적용이 필수적이다. 이를 위해, 학술 분야에서의 사용자 피드백과 도메인 특화 데이터를 활용하여 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선하는 방법에 대한 연구가 진행된다. 이 과정에서 학술 분야의 다양한 텍스트와 데이터를 모델 학습에 적극적으로 활용함으로써, 모델이 학술적 내용을 더욱 정확하고 효과적으로 번역할 수 있도록 하는 전략이 모색된다. 이러한 연구를 통해, GPTs 기반의 번역 모델이 학술 번역 분야에서 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 실질적인 가이드라인을 제시하고자 한다.
셋째 본 연구에서는 문학 번역에서 GPTs의 활용성과 그 효과를 깊이 있게 탐구하고자 한다. 이를 위해, 중-한 문학 번역의 구체적 사례를 분석하여, 문학적 뉘앙스와 문화적 배경을 정확하게 반영할 수 있는 번역 방법론을 개발하는 데 중점을 둔다. 문학 번역은 단순한 언어의 변환을 넘어서 작가의 의도, 문체, 그리고 작품이 내포하는 문화적 맥락까지 고려해야 하는 복잡한 과정이다. 이러한 특성 때문에, GPTs를 활용한 문학 번역은 기존의 기계 번역 방식과는 다른 접근 방법을 요구한다.
본 연구에서는 특히 GPT 모델을 활용하여 문학 작품의 섬세한 언어적 특성과 문화적 뉘앙스를 어떻게 효과적으로 번역할 수 있는지를 탐색한다. 이 과정에서 중요한 것은 GPT 모델의 적응형 학습의 적용이다. 작가의 의도와 문체를 이해하고, 이를 반영한 번역을 생성하기 위해서는 GPT 모델이 문학적 텍스트의 특성을 정확하게 학습하고, 이를 기반으로 번역을 수행할 수 있도록 지속적으로 교육되고 개선되어야 한다. 이를 위해 문학 분야에서의 사용자 피드백과 도메인 특화 데이터의 중요성이 강조된다. 사용자의 피드백과 특정 문학 장르나 작가의 작품에 대한 깊은 이해를 반영한 데이터를 모델 학습에 적극적으로 활용함으로써, 모델이 문학적 언어와 문화적 맥락을 더욱 정확하게 이해하고 반영할 수 있도록 한다.
키워드:
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