AI 지원 문화유산 보급: 암각화 문서에서 NMT와 용어집 증강 LLM 번역의 비교

요약

본 연구는 암각화 학술 텍스트와 같이 전문 용어가 밀집된 문화유산 자료를 다국어로 보급하는 과정에서 발생하는 번역 품질 문제를 다룹니다. 스페인어 암각화 텍스트에 대한 세 가지 영어 기계 번역(MT) 설정(DeepL, Gemini-Simple, Gemini-RAG)을 비교한 결과, 용어집 증강 프롬프팅을 적용한 Gemini-RAG가 가장 높은 정확도의 전문 용어 일치율과 전반적인 품질을 보여주었습니다. 이는 최소한의 자원으로도 문화유산 번역에서 효과적인 용어 제어를 달성할 수 있음을 시사합니다.

핵심 포인트

• 용어가 밀집된 문화유산 텍스트는 정확하고 일관된 전문 용어 사용이 필수적이다.
• Gemini-RAG(용어집 증강 프롬프팅)는 DeepL과 Gemini-Simple보다 높은 전문 용어 일치율을 기록하며 우수한 성능을 보였다.
• 용어집 증강 프롬프팅은 복잡한 모델 수정 없이도 문화유산 번역의 용어 제어를 개선할 수 있는 저비용 방법이다.
• 평가 과정에서 다방향 직접 평가(DA)와 표적 용어 감사(terminology auditing)를 활용하여 성능을 측정했다.