웨비나속 Q&A
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[질문] 도메인 특화 전문 용어나 고유 명사를 실시간 음성 통역 시 오역 없이 인식시키는 커스텀 가이드나 용어집 반영이 가능한가요?"
DeepL은 산업별 전문 용어 커스터마이징을 다음 3가지 수준에서 지원하고 있습니다. 첫째, 글로사리（Glossary）입니다. 사내 전문 용어・브랜드명・고유명사를 등록하면 텍스트 번역 시 반드시 지정한 번역어로 출력됩니다. 둘째, Spoken Terms（음성 용어집）입니다. DeepL Voice 전용 기능으로, 음성 번역 중에도 등록한 전문 용어를 정확하게 인식・번역합니다. 빠른 발화나 전문 용어가 많은 비즈니스 회의에서도 오역을 크게 줄일 수 있습니다. 셋째, Translation Memory（번역 메모리）와 Style Rules（스타일 룰）입니다. 과거의 번역 자산을 축적・재활용하거나, 회사 고유의 문체・표현 규칙을 적용할 수 있습니다. 구체적인 커스터마이징 방법이나 활용 사례에 대해서는 솔루션 문의 메일로 문의해 주시면 상세히 안내드리겠습니다！
DeepL 담당자
2026-07-23 14:29
[질문] DeepL이 어떠한지는 실제 사용해보아야 알 수 있겠는데,, 이를 위해 어떠한 지원을 받을 수 있는지 궁금합니다. 또한 객관적으로 제품의 효과를 평가한 시뮬레이션 테스트 결과가 있다면 솔루션 비교 검토에 도움이 되겠습니다.
객관적 평가 자료는 외부 평가 기관 Slator에서 제공한 보고서를 통해 확인이 가능하실 것 같습니다. 웨비나 종료 후에 자료를 공유 드리겠습니다
에티버스 담당자
2026-07-23 14:29
[질문] 기존 번역 솔루션(예: ChatGPT, Google Translate, Microsoft Translator)과 비교했을 때 DeepL이 비즈니스 환경에서 가장 큰 차별점은 무엇이며, 실제 고객이 가장 만족하는 기능은 무엇인가요?
웨비나에서 소개되는 번역 품질 평가 결과 뿐 아니라, DeepL은 ChatGPT・Google・Microsoft와 달리 회사의 모든 리소스를 「번역」에만 집중하는 언어 AI 기업입니다. 번역 품질・데이터 보안・기업 커스터마이징 모두에서 번역 전문가로서 끊임없이 추구하고 있습니다.
DeepL 담당자
2026-07-23 14:30
[질문] 글로벌 기업에서는 Teams, Zoom, Google Meet 등 다양한 협업 도구를 함께 사용하는데, DeepL의 실시간 음성 번역은 이러한 협업 환경에 어떻게 연동되며, 실제 고객 사례에서 회의 시간 단축이나 의사소통 오류 감소와 같은 정량적인 효과가 있었는지 소개해 주실 수 있을까요?
회의 플랫폼 Teams, Zoom, Google Meet에서는 회의 URL을 입력 하는 방식으로 연동하고 있습니다. 의사소통 오류 감소와 관련된 정량적인 효과는 외부 평가 기관 Slator를 통해 발표된 내용이 있습니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:27
[질문] 기업 기밀 문서를 번역할 때 데이터가 AI 학습에 활용되지 않는다는 점을 기술적으로 어떻게 보장하며, 금융·공공기관에서도 사용할 수 있는 보안 구조는 어떻게 되어 있나요?
1.입력된 기밀 문서 데이터는 RAM 상에서만 일시 처리된 후 즉시 삭제되어 서버에 남지 않습니다. 2. AI 모델 학습 데이터셋으로 사용되지 않는 것이 계약 및 시스템 기술로 100% 보장됩니다. 3. ISO 27001, SOC 2 Type II, Data Residency(리전 지정) 제도를 기반으로 금융·공공기관의 보안 컴플라이언스 기준을 충족합니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:24
[질문] 회의 중 실시간 음성 번역 시 전문 용어나 업계 특화 표현이 얼마나 정확하게 번역되나요? 또한 발화와 번역 출력 사이의 지연(Latency)이 실제 대화 흐름을 방해할 수준인지 궁금합니다.
전문 용어 정확도 측면에서는, DeepL Voice의 Spoken Terms（음성 용어집）기능을 통해 사전에 업계 특화 전문 용어・브랜드명・고유명사를 등록하면 실시간 번역 중에도 정확하게 인식・번역됩니다. 또한 언어전문 독립기관의 품질 벤치마크에서 다른 솔루션과 비교하여 DeepL Voice를 1위로 평가했습니다. (곧 소개됩니다 웨비나에서) 지연（Latency） 측면에서는, 실제 고객 피드백에서 「거의 실시간에 가까운 번역 속도로 매우 인상적」이라는 평가를 받고 있습니다. 자막 형태로 제공되기 때문에 발화와 번역 간의 약간의 지연이 있더라도 대화 흐름을 크게 방해하지 않는 수준입니다.
DeepL 담당자
2026-07-23 14:27
[질문]글로벌 협업을 위해 슬랙(Slack), 마이크로소프트 팀즈(MS Teams), 줌(Zoom) 등 다양한 협업 툴을 이미 사용하고 있습니다. DeepL의 실시간 번역 기능이 이러한 기존 커뮤니케이션 플랫폼들과 API 형태로 매끄럽게 통합되어 작동할 수 있는지, 아니면 별도의 전용 인터페이스를 거쳐야 하는지 궁금합니다
DeepL API를 이용하여 기존 플랫폼 내부 UI에 임베딩하고 있습니다. Teams, Zoom, Google Meet의 경우에는 별도 개발 없이 Voice 제품 사용이 가능합니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:23
[질문]다국적 인원이 참여하는 화상회의에서는 주변 소음이나 동시 발화, 각기 다른 억양(Accent)이 변수로 작용합니다. DeepL의 실시간 음성 번역 엔진이 이러한 청취 환경 악화 속에서도 화자를 정확히 분리하고 번역의 정확도를 유지하는 기술적 원리가 무엇인지 알고 싶습니다.
미팅에 참석하는 구성원이 각각 미팅툴로 접속하시는 방식으로 화자 분리가 됩니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:23
[질문]일반적인 일상 대화와 달리, 글로벌 비즈니스(예: 금속 제조, 무역, 기술 사양서 등)에서는 각 산업별 전문 용어나 은어가 빈번하게 사용됩니다. DeepL 음성/텍스트 번역 시 특정 산업 도메인의 사내 용어집(Glossary)을 연동하여 오역을 줄이는 커스터마이징 기능이 어느 수준까지 지원되나요?
좋은 질문 감사드립니다. DeepL은 산업별 전문 용어 커스터마이징을 다음 3가지 수준에서 지원하고 있습니다. 첫째, 글로사리（Glossary）입니다. 사내 전문 용어・브랜드명・고유명사를 등록하면 텍스트 번역 시 반드시 지정한 번역어로 출력됩니다. 둘째, Spoken Terms（음성 용어집）입니다. DeepL Voice 전용 기능으로, 음성 번역 중에도 등록한 전문 용어를 정확하게 인식・번역합니다. 빠른 발화나 전문 용어가 많은 비즈니스 회의에서도 오역을 크게 줄일 수 있습니다. 셋째, Translation Memory（번역 메모리）와 Style Rules（스타일 룰）입니다. 과거의 번역 자산을 축적・재활용하거나, 회사 고유의 문체・표현 규칙을 적용할 수 있습니다. 구체적인 커스터마이징 방법이나 활용 사례에 대해서는 솔루션 문의 메일로 문의해 주시면 상세히 안내드리겠습니다！
DeepL 담당자
2026-07-23 14:21
동시에 다국어 구현에 대한 시연도 가능할지요?
지금 시연으로 나오는 부분입니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:14
[질문] 단순 번역을 넘어서 DeepL Voice가 대화 내용을 분석해 발화자의 감정 톤이나 발언의 의도 같은 비언어적 정보까지 파악해 번역 결과에 반영하거나 별도로 알려주는 기능이 있나요? 그리고 영어 발언을 한국어로 번역할 때 상황에 맞게 존댓말 처리가 가능한가요?
DeepL Voice는 비언어적 감정 톤 추출은 미지원하며, 텍스트 맥락에 따른 화자의 의도 파악 및 한국어 존댓말(Formality) 제어는 매우 완성도 높게 지원하고 있습니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:05
[질문] 1. DeepL Pro/Enterprise를 사용할 경우 번역 요청한 데이터는 학습에 절대 사용되지 않는다고 이해하고 있습니다. 그런데 실제 데이터는 어느 국가에서 처리되고, 로그는 어떤 항목이 얼마나 보관되며, 고객이 데이터 레지던시를 선택할 수 있는 옵션도 제공되나요?" 2. "기업마다 사용하는 용어집(Glossary)이나 브랜드 표현이 다른데, DeepL은 용어집만 지원하는 수준인지, 아니면 회사별 문체나 스타일을 지속적으로 반영하는 커스터마이징도 가능한가요? 실제 고객 사례가 있다면 소개 부탁드립니다." 3. "많은 기업이 Microsoft 365 Copilot이나 Teams를 사용하고 있는데, DeepL을 별도로 사용하는 것이 어떤 차별점을 가지는지 궁금합니다. Copilot 번역과 비교했을 때 DeepL이 제공하는 명확한 강점은 무엇인가요?"
좋은 질문 감사합니다. DeepL 유로 플랜 고객의 데이터는 번역 처리 후 즉시 삭제되는 사양입니다. 데이처 처리 지역은 기본적으로 유럽이며 Data Residency 옵션을 통해 EU・미국・일본 리전을 선택하실 수 있습니다. 로그는 관리자 화면에서 감사 로그를 확인하실 수 있으며, 보관 기간은 180일입니다. DeepL은 용어집（Glossary）뿐만 아니라 회사별 문체・스타일을 지속적으로 반영하는 Style Rules（스타일 룰）와 Translation Memory（번역 메모리）도 제공하고 있습니다. 예를 들어 AstraZeneca에서는 100만 건 이상의 전문 용어를 DeepL에 마이그레이션하여 활용 중입니다. 구체적인 고객 사례나 커스터마이징 방법에 대해서는 DeepL로 문의해 주시면 상세히 안내드리겠습니다！ Microsoft Copilot은 범용 AI이지만 DeepL은 번역에 특화된 독자 LLM입니다. 주요 차별점은 3가지입니다. 자세한 비교 자료는 DeepL로 문의해 주시면 안내드리겠습니다. 또한 Microsoft를 표준 시스템 및 클라우드로 사용하면서 번역과 관련된 업무는 DeepL을 공식적으로 사용하는 한국 및 외국 회사가 많이 있습니다. 감사합니다.
DeepL 담당자
2026-07-23 14:08
[질문] 실시간 음성 번역에서 가장 어려운 부분은 단순 번역보다 '맥락(Context)'과 '화자 의도'를 유지하는 것이라고 생각합니다. DeepL의 언어 AI는 전문용어, 관용 표현, 문화적 뉘앙스를 실시간으로 어떻게 보정하며, 이를 측정하는 품질 지표는 무엇인지 궁금합니다.
전문 번역가를 통해서 블라인드 테스트를 정기적으로 실시 하고 전문 번역가를 통해서 진행 하고 있습니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:03
[질문] 인터페이스 운영 과정에서 가장 자주 발생하는 실수와 예방 방법은 무엇인지요?
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[질문] 인공지능 서비스 연계 시 기존 인터페이스를 그대로 활용할 수 있는 범위는 어디까지인지 궁금합니다.
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[질문] 인터페이스 호출량 증가에 대비해 비용을 효율적으로 관리하는 방법은 무엇인지요?
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[질문] 특정 사용자나 서비스의 비정상적인 사용 패턴을 어떻게 구분하고 대응하는지 설명 부탁드립니다
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[질문] 사내 여러 부서가 동일한 AI API를 공유하는 경우 사용량과 비용을 부서별로 추적해야 합니다. 멀티 테넌트 환경에서 사용량 격리와 비용 청구(차지백)를 어떻게 구현하는 것이 좋을까요?
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[질문] 외부 개발자에게 인터페이스를 제공할 때 가장 중요하게 고려하는 운영 정책은 무엇인지 설명 부탁드립니다
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