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[IT뉴스][인터뷰]“땡끄 끌리닝”도 알아듣는다…플리토 AI가 조선소 사투리 잡아낸 비결

온카뱅크관리자

2026-09-22 10:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 강동한 플리토 공동창업자 겸 CTO “현장 데이터 수집부터 학습·운영까지” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “땡끄 끌리닝해라.”
 조선소 작업 반장이 인도네시아 국적 현장 직원에게 탱크를 청소하라고 지시했지만 AI가 받아 적은 말은 ‘땡큐클리닉’이었다. 현장 특유의 억양이 섞인 작업 지시를 범용 음성인식 엔진이 엉뚱한 말로 인식한 것이다. 외국인 근로자에게 지시를 번역해 전달하려면, 먼저 한국인 작업자의 말부터 제대로 분석하는 작업이 필요했다.
 플리토가 한화오션 맞춤형 AI 통번역 솔루션 ‘오톡(OTalk)’을 구축하며 마주한 과제다. 언어 데이터 사업에서 쌓은 수집·검수 역량은 조선소의 사투리와 은어를 학습하고 실제 업무에 적용하는 기반이 됐다. 데이터 공급을 넘어 현장 문제를 해결해야 하는 인공지능 전환(AX)의 현장을 마주한 셈이다.
 강동한 플리토 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 지난 21일 &lt;디지털데일리&gt;와 진행한 인터뷰에서 “음성인식 혹은 번역만 잘하거나 용어집 데이터를 많이 가지고 있는 등 하나만으로는 고품질 AI 번역 서비스를 제공할 수 없다”며 “좋은 데이터를 빠르게 모으고 학습시키는 것부터 현장 암묵지를 AI에 적용하는 것까지 종합적인 역량이 필요하다”고 말했다.
 ◆사투리 배우다 표준어 잊을라…단어보다 문장·맥락 학습에 집중
 오톡은 한화오션 AX사업부가 현장 요구사항을 바탕으로 기획하고 한화시스템과 플리토가 함께 구축했다. 한화오션이 현장 언어 데이터와 요구사항을 제공하고 플리토가 맞춤 용어집 구축과 모델 고도화를 맡았다. 작업기간은 준비를 포함해 6개월 가량 소요됐다.
 조선소에서는 기계 소음에 사투리와 전문용어, 작업자끼리 쓰는 은어까지 겹친다. 같은 도구도 작업장이나 작업자에 따라 부르는 이름이 달랐다. 예컨대 현장에서는 금속이나 돌을 깎는 ‘정(chisel)’ 계열 도구를 ‘따가네’ ‘노미’ ‘딸깍이’ 등으로 불리는 식이다. 단어를 일괄 치환하기보다 어떤 작업에서 무슨 뜻으로 쓰였는지를 확인하는 것이 핵심이었다.
 ‘탱크’ 인식 오류도 해당 단어만 반복 학습시켜 해결할 수는 없었다. 특정 발음에 지나치게 맞추면 기존에 알아듣던 표준어를 잘못 인식할 수 있기 때문이다. 플리토는 자체 크라우드소싱 플랫폼 ‘아케이드’에서 문제가 된 단어를 포함한 문장을 구성하고 현장 작업자와 유사한 연령대·지역·성별 조건의 음성을 수집했다.
 강 CTO는 “단어만 수집해서 학습하면 편향이 많이 생기기 때문에 그 단어가 들어간 문장을 대규모로 수집해 학습시켰다”며 “현장 작업자 발음을 알아듣게 한다고 표준어를 쓰는 사람의 말을 이해하지 못하면 안 되기 때문에 표준어도 섞어 학습시켜야 했다”고 설명했다.
 기존 일반 데이터와 현장 특화 데이터를 함께 학습하는 혼합 학습과 리플레이 방식도 활용했다. 새 발화를 배우면서 기존 인식 능력을 유지하도록 한 것이다. 표준어와 현장 발화 평가 데이터를 구분하고 어느 한쪽 성능이 떨어지지 않는지 반복 확인했다.
 번역 과정은 음성을 문자로 바꾸는 음성인식(STT)에서 시작한다. 이때 사투리와 현장 표현을 표준어로 정리하고 그 의미를 상대방 언어로 번역해 화면에 보여준다. 음성 자체를 다른 단어로 잘못 알아들으면 뒤에서 용어만 바꾸는 데 한계가 있어 음성인식 모델의 추가 학습과 용어집 적용을 함께 진행했다.
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 용어집도 납품 시점에 고정하지 않았다. 한화오션이 제공한 용어 데이터에 플리토 언어 전문가 번역을 더하고 현장 테스트에서 발견한 표현을 추가했다. 고객사가 관리자 화면에서 용어를 직접 편집할 수 있도록 해 운영 중에도 보완할 수 있게 했다.
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 ◆소음 조절하고 번역 전 확인…현장 요구가 기능으로
 현장 적용에 필요한 암묵지 데이터 수집도 이번 서비스 구축의 핵심 과제였다. 플리토 직원들이 조선소를 여러 차례 방문해 음성을 수집하고 테스트와 교육을 진행했다. 한화시스템은 현장과 개발 조직 사이의 조율을 지원했다. 본사에서는 데이터 정제와 학습, 앱·웹·서버 개발을 병행했다.
 ‘제조 현장’이라는 특수성을 감안한 기능도 포함됐다. 바로 ‘5단계 소음 조정’이다. 기계음이 큰 작업장부터 휴게실과 사무실, 조용한 면담 공간까지 환경이 달라지기 때문에 소음 제어 수준을 조절하도록 했다.
 대화 방식도 상황에 맞춰 나눴다. 일대일 면담에서는 두 사람이 한 기기의 화면을 보며 각자의 언어로 대화한다. 여러 국적의 근로자가 참여하는 그룹 대화에서는 각자 설정한 언어로 번역문을 받아본다. 한국인 관리자가 한국어로 말하면 인도네시아 근로자에게는 인도네시아어로 표시되는 식이다.
 사진 첨부와 자주 쓰는 표현을 빠르게 입력하는 기능도 현장 요청으로 추가했다. 도구 이름을 정확히 모르더라도 사진을 찍어 보여주면서 작업을 지시할 수 있도록 했다.
 강 CTO는 “이름은 모르지만 사진을 보면 누구나 알 수 있는 공구나 부품도 있어 사진 전송 기능을 넣었다”며 “안전에 주의하라거나 작업 후 보고하라는 식의 자주 쓰는 표현도 현장과 계속 이야기하면서 기능으로 추가했다”고 말했다.
 ◆데이터 공급에서 현장 AX로…“맞춤 적용이 잘할 영역”
 플리토에 따르면 시범 운영 당시 외국인 근로자 기준 사용률은 약 96%다. 협력사에서도 도입 요청이 이어지고 있어 한화그룹 내 이용 대상도 점차 늘릴 예정이다.
 강 CTO는 통번역 시장도 사실상 현장 밀착 엔지니어링 역량 중요성이 커지고 있다고 분석했다. 통번역 AI 모델을 잘 만드는 것도 중요하지만 각 번역 서비스가 실제 업무에 실질적인 도움을 줄 수 있도록 설계하기 위해서는 문서상으로 드러나지 않는 현장 분위기와 업무 체계 등을 서비스에 녹여내야 하기 때문이다.
 통번역 AI에서도 고객사 현장에 엔지니어가 들어가 문제를 정의하고 해결하는 전진배치엔지니어링(FDE) 방식의 중요성이 점차 커지고 있다는 것이 강 CTO 분석이다. 한화오션 구축 사례에서도 현장에서 발견한 발음 오류를 학습 데이터로 보완하고 작업 지시와 안전교육 절차에 맞춰 기능을 추가할 수 있었다. 데이터를 수집·가공하는 역량이 고객사의 업무를 이해하고 서비스를 설계·개선하는 AX 역량으로 이어진 것이다.
 강 CTO는 “프런티어AI 모델을 만들어 경쟁하기보다는 각 현장과 필요한 곳에 맞춰 파인튜닝하고 용어집을 추가하는 것이 우리가 잘할 수 있는 영역”이라며 “고객사 환경에 맞춰 가장 적절한 형태로 제공할 수 있어야 한다”고 말했다.
 이어 그는 “통번역을 잘하려면 음성을 텍스트로 옮기는 전사 자체를 잘해야 하기 때문에 내부적으로는 통번역에만 한정해 이야기하지 않는다”며 “기업이나 기관에서도 음성을 빠르고 정확하게 전사해 내부 데이터를 축적할 수 있다면 이를 기반으로 다양한 서비스 발굴이 가능해질 것”이라고 덧붙였다.
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