웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
[질문] 세션 악용과 계정 탈취 공격이 고도화되는 상황에서 단일 인증 단계를 넘어선 실시간 세션 위험 평가와 즉각적인 세션 차단은 어떤 방식으로 구현되는지 궁금합니다
AI가 탑재되어 특정 기간동안 로그를 모으고 있으며, 다른 시간대에 접속한 기록이 있으면 담당자에게 알림이 발생되거나 아니면 다른 인증 방식을 사용하여 로그인할 수 있도록 또는 차단할 수 있도록 진행을 할수 있습니다.
아이티센 PNS 담당자
2026-07-28 14:06
[질문]AI Agent가 사용자를 대신해 ERP, GitHub, Microsoft 365, ServiceNow 등의 API를 호출할 때, IDIRA에서는 사람의 권한을 그대로 위임하지 않고 최소 권한(Least Privilege)과 Just-In-Time 권한을 어떻게 적용하는지 실제 아키텍처가 궁금합니다.
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[질문] 실시간 AI 음성통역(DeepL Voice)을 회의나 고객 상담에 적용할 경우, 실제 지연시간(Latency)과 번역 정확도를 객관적인 수치로 확인할 수 있을까요?
질문 감사합니다. DeepL에서 제공드릴 수 있는 정량적인 자료도 있지만, 사용하는 네트워크, 인터넷 상황 등 SaaS특성 상 여러가지 요소가 영향을 미칠 수 있으므로, 가장 좋은것은 고객측에서 직접 측정해 보는 것입니다.
DeepL 담당자
2026-07-23 14:47
[질문] DeepL 사용 시, 한국어에 대한 문해력에 대한 보완과 개선이 필요한 경우에 어떻게 지원되며 모델링 업그레이드 방안은 무엇인지요? 타 AI 솔루션과의 차별점 등은 어떻게 되며, 의료/법률/회계 등 전문분야에 대한 품질은 어떻게 되는지요?
질문 감사합니다. DeepL은 번역 품질 개선을 위해 각 언어의 전문 언어학자가 지속적으로 모델 개발에 참여하고 있으며, 한국어도 마찬가지입니다. 품질에 문제가 있는 경우 고객 피드백을 DeepL에 전달하면 제품 개선에 반영됩니다（사내에 고객 피드백을 반영하는 정립된 프로세스가 있습니다）. 타 AI와의 차별점은 웨비나에서 소개드린 품질에서 압도적으로 차이난다는 점과, 언어 번역 AI에 회사의 모든 리소스를 투입하고 있다는 점 등이 있습니다. 현재 의료・법률・회계 인더스트리의 고객에서도 DeepL을 적극 도입하여 사용하고 있습니다. 자세한 내용은 DeepL로 문의해 주시면 안내드리겠습니다！
DeepL 담당자
2026-07-23 14:43
[질문] 실시간 다언어 자막 인식 오류율이 어느 정도 될까요? 예를 들어 글로벌 지역 언어는 사투리 등 여러가지 상황이 있을 것 같은데요.
회의 참여자의 발화에 따라 인식 오류가 있을 수 있습니다. 정량적인 오류율을 말씀드리기는 조금 어렵습니다. 사투리는 실제 인식하는 부분도 일부 있기는 합니다. PoC를 통해서 확인해 보실 수 있을 것 같습니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:42
[질문] DeepL API를 ERP, CRM, 그룹웨어, 고객센터(CS) 시스템에 연동한 실제 구축 사례에서 가장 어려웠던 점과 이를 해결한 방법은 무엇이었나요?
시스템적으로 API를 연결하는데 어려움은 없었습니다. 다만 사용하는 사용자의 사내 문화를 조성하는 것이 어려운 부분이 있었습니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:39
[질문] 실시간 음성 번역 DeepL 언어 AI 적용 사례를 효과적으로 적용/활용하기 위해 담당자에게 필요한 특별한 전문기술, 능력 또는 업무 경험이 뭐가 있을까요? 추가로, 자동차 부품 업체에 특화하여 제시해 줄 수 있는 적용 전략이나 기대효과가 무엇이 있을지 궁금합니다.
질문 감사합니다. 어떤 글로벌 회의/미팅/업무에서 번역이 필요하고, 어떤 곳에 DeepL을 활용하실지 먼저 고민해보는 것이 중요한 것 같습니다. 담당자에게 필요한 역량 측면에서는, DeepL은 특별한 기술 전문성 없이도 도입・운영할 수 있도록 설계되어 있습니다. 자동차 부품 업체의 경우, 해외 OEM과의 기술 협의나 부품 사양 확인 회의 등에서 특히 효과적으로 활용하실 수 있으며, 업계 전문 용어를 글로사리에 등록해두시면 더욱 정확한 번역이 가능합니다. 구체적인 활용 방안은 DeepL로 문의해 주시면 안내드리겠습니다！
DeepL 담당자
2026-07-23 14:38
[질문] 사내 고유 용어·브랜드명·약어처럼 일반 번역 엔진이 잘못 처리하는 표현을 DeepL에 학습시키거나 글로사리로 등록해 번역 품질을 높이는 것이 가능한가요?
DeepL은 모델을 학습시키는 것은 고객 쪽에서 하실 수 없고 용어집 기능을 통해 번역 품질을 높일 수 있습니다.
에티버스 담당자
2026-07-23 14:35
[질문] API를 활용하여 AI Agent를 In-house 시스템과 연계 구성하여 업무 효율성을 극대화 할 수 있는 방법이 있을까요?
질문 감사합니다.！ DeepL Translation API・Voice API・MCP를 활용하면 사내 시스템과 AI 에이전트를 유연하게 연계할 수 있습니다. 구체적인 연계 방안과 유스 케이스 등은 별도로 상담을 통해 안내드리겠습니다！
DeepL 담당자
2026-07-23 14:35
[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