글로벌 디지털 콘텐츠 수요 증가와 맞물려 다양한 언어로 음성 더빙과 자막을 빠르고 효율적으로 제공해야 하는 과제에 직면하고 있다. 멀티미디어 현지화 작업은 품질과 속도를 모두 요구하는 만큼, 생산성과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있는 기술적 대안이 절실해지고 있다. 이에 따라 AI를 도입한 자동화 기반 현지화 기술이 산업 전반에서 주목받고 있다.

전문 번역 및 현지화 기업 랭귀지 사이언티픽(Language Scientific)이 멀티미디어 현지화에서의 AI 활용 효과를 분석한 보고서 ‘멀티미디어 현지화 워크플로에서 AI 도구 활용 연구(Using AI Tools in Multimedia Localization Workflows: A Productivity Evaluation)’를 발표했다. 

통합형 AI가 가장 큰 생산성 확보

보고서는 자막과 음성 더빙 프로젝트를 중심으로 ▲수작업(manual) ▲연속형(cascaded) ▲완전 통합형(integrated) 워크플로 세 가지를 비교 분석했다.

수작업 워크플로는 전사, 번역, 음성 합성, 싱크 작업 전반을 사람이 직접 처리하는 방식으로, 전문성은 높지만 시간과 비용이 많이 소요된다. 연속형 워크플로는 AI가 전사 또는 번역 등 일부 단계를 선처리하고, 사람이 후편집(post-editing)하는 구조다.

완전 통합형 워크플로는 AI와 사람이 하나의 파이프라인에서 유기적으로 협업하며, 전체 과정이 자동화된 플랫폼에 통합돼 작업 속도와 품질을 동시에 최적화한다.

실험은 영어에서 스페인어 및 중국어(간체자)로의 자막 및 음성 더빙을 대상으로 진행됐다. 통합형 워크플로를 적용한 결과, 음성 더빙은 24시간 작업이 12시간으로 단축되며 86%의 비용 절감, 자막 작업은 19시간에서 8시간으로 줄어 71%의 비용 절감 효과를 보였다. 특히 언어 품질의 손실 없이 이러한 효율을 확보한 점이 주목된다.

AI 도입 조건 및 도구 선택 기준

멀티미디어 현지화에 사용되는 AI 도구 유형으로 오픈소스, 상용 API, 전용 영상 현지화 플랫폼 세 가지로 분류된다. 선정 기준은 사용 편의성, 비용, 언어 커버리지, 결과 품질 등이며, 내부 개발팀 보유 여부와 프로젝트 물량도 도입 전략 결정의 주요 변수로 언급됐다.

사용되는 AI 도구로는 아마존 트랜스크라이브(Amazon Transcribe), 구글(Google) TTS, 아마존 폴리(Amazon Polly), 딥엘(DeepL) 등이 있었다.

보고서는 완성도 높은 자동화 현지화 도구는 프로젝트 물량이 중간 이하이거나, 내부 기술 자원이 부족한 기업에게 적합한 전환 단계가 될 수 있다고 강조했다.

랭귀지 사이언티픽 애슐리 몬델로(Ashley Mondello) 운영 부사장은 “자동화는 시간과 비용을 줄이지만, 진정한 품질 향상은 AI 도구가 전문가 중심 워크플로에 통합될 때 가능하다.”라고 말했다.