LLM 기반 번역 주석 도구 LATA

초록

LATA는 텍스트 메타데이터 수집·단락 정렬·LLM 지원 문장 정렬의 3단계 파이프라인을 제공하고, 템플릿 기반 프롬프트와 JSON 출력 제약을 통해 자동화와 인간 검증을 결합한 번역 주석 도구이다. React‑Electron‑SQLite 구조와 스탠드오프 형식으로 설계돼 다중 레이어 주석과 향후 단어‑레벨, 지식 그래프, 멀티모달 연동까지 확장 가능하다.

상세 분석

LATA는 구조적으로 복잡한 언어쌍, 특히 아랍어‑영어와 같은 형태론·구문론 차이가 큰 경우에 기존 통계적 정렬기가 놓치는 의미·형식 변이를 보완하기 위해 설계되었다. 핵심은 템플릿 기반 Prompt Manager로, 사용자는 언어, 문단 번호 등 변수만 채워 프롬프트를 생성하고, LLM에게 문장 분할·정렬을 요청한다. 이때 LLM은 사전에 정의된 JSON 스키마(예: {source_id, target_id, alignment_type})에 맞춰 결과를 반환하도록 강제된다. JSON 형식은 후속 파이프라인(예: CES‑compliant XML 변환)에서 오류를 최소화하고, 데이터베이스에 구조화된 형태로 저장한다.

파이프라인은 세 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계인 메타데이터 수집에서는 저자·출판연도·도메인 등 외부 정보를 M={author, genre, date, source_lang, target_lang} 형태로 기록한다. 이는 향후 코퍼스 필터링·통계 분석에 필수적인 provenance 정보를 제공한다. 두 번째 단계인 단락 정렬에서는 P_src와 P_tgt를 각각 집합으로 두고, f: p_i → p’_j 매핑을 생성한다. 매핑에는 구조적 변형(예: 한 단락이 두 개로 분할) 등을 주석 C와 함께 저장해, 인간 검증자가 왜곡 원인을 추적할 수 있게 한다. 세 번째 단계에서는 LLM이 각 단락 내 문장을 s_i,k와 s’_j,l으로 분할하고, 1:1, 1:N, M:N 등 다양한 정렬 유형을 제시한다. 인간 annotator는 인터페이스에서 시각적 커넥터를 통해 정렬을 수정하고, 필요 시 새로운 정렬 유형을 정의한다.

기술 스택은 React 기반 UI, Electron 메인 프로세스, SQLite 로컬 DB를 결합한 decoupled 구조다. IPC를 이용해 UI와 백엔드가 비동기적으로 통신함으로써 대용량 텍스트 처리 시에도 응답성을 유지한다. 사용자 정의 프롬프트와 기술 주석 템플릿은 JSON 스키마와 연동돼, 연구자가 Negation, Omission, Addition 등 자신만의 번역 기법 분류 체계를 손쉽게 구축하도록 지원한다. 또한, 스탠드오프 형식의 CES‑compliant XML 출력은 원본 텍스트를 손대지 않으면서 다중 레이어 주석을 겹쳐 저장할 수 있게 해, 재현성 및 데이터 무결성을 보장한다.

향후 개발 로드맵은 세 가지 축으로 확장된다. 첫째, 문장 단계에서 파생된 단어‑레벨 정렬·주석을 도입해 시제·품사·어휘 변환까지 세밀히 기록한다. 둘째, NER과 연계해 양언어 엔터티를 추출하고, 이를 기반으로 이중 언어 지식 그래프를 구축한다. 셋째, 이미지 좌표와 텍스트 단위를 연결하는 멀티모달 앵커링 기능을 추가해, 문화유산·시각 자료와 번역 전략 간의 상호작용을 분석할 수 있게 한다. 전체적으로 LATA는 자동화와 인간 검증 사이의 효율‑정밀도 트레이드오프를 최소화하면서, 복잡한 번역 현상을 체계적으로 기록·분석할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다.