# \#translation **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/translation/1231.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Translate Book: arXiv - arXiv 논문을 원문 구조 그대로 번역 논문으로 만들어 주는 Claude Code 스킬](https://discuss.pytorch.kr/t/translate-book-arxiv-arxiv-claude-code/12097)
**Author:** [@kcy4334](https://discuss.pytorch.kr/u/kcy4334)\ **댓글:** 4\ **마지막 업데이트:** [10월 12, 2026, 12:34오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/translate-book-arxiv-arxiv-claude-code/12097 "2026-10-12T00:34:27Z")
왼쪽: arXiv:2609.11801 "Thinking with Looped Flows" 원문 7쪽 (CC BY 4.0), 오른쪽: 이 스킬로 만든 한국어 번역본 12쪽의 같은 표입니다. 영어 논문을 번역기에 넣어 본 분들은 겪어보셨을텐데, 문장은 그럭저럭 나오는데 수식이 다 깨집니다. 기호가 흩어지고, 식 번호가 사라지고, 그림은 엉뚱한데 붙어 있고요. 결국 가독성이 떨어져서 그냥 원문을 읽게 되더라고요. 그래서 PDF를 번역하지 않고, arXiv에 올라와 있는 LaTeX 원본을 받아서 번역하도록 만들었습니다. 저자가 쓴 원고를 그대로 번역하는 셈이라, 결과물이 "번역된 글"이 아니라 "번역된 논문"으로 나옵니다. 절 구성과 번호, 수식과 식 번호, 표, 캡션이 달린 그림, 본문 인용과 참고문헌까지 원문 구조가 그대로 살아 있고, "식 (3) 참고", "그림 2" 같은 상호 참조들도 그대로 따라옵니다. 원문을 옆에 펴 놓고 봐도 같은 위치를 바로 찾아 읽을 수 있습니다. 쓰는 법 Claude Code 스킬이라 "이 논문 한국어로 번역해줘" 하면 됩니다. 결과물은 바로 인쇄할 수 있는 PDF, 그리고 EPUB, DOCX로 나옵니다. 한국어 말고 다른 언어도 지원되도록 해봤습니다. Anthropic 공식 플러그인 디렉터리에 올라가 있어서 claude.ai에서 "Translate Book: arXiv"로 바로 설치할 수 있습니다. 또는 npx skills add kcy4334-lgtm/translate-book-arxiv -a claude-code -g Python, Pandoc, Calibre, Chrome(또는 Edge)이 필요합니다. python scripts/doctor.py를 돌리면 빠진 게 뭔지 알려 줍니다. 신경 쓴 부분 논문을 여러 조각으로 나눠 동시에 번역하고, 조각끼리 용어집을 공유해, 예를 들어 앞장에서 "attention"을 "어텐션"이라 했다가 뒷장에서 "주의"라고 쓰는 일이 없도록 했습니다. 제일 신경 쓴 건… --- ## [Jeju-Standard Korean Translator: 제주 방언과 표준어를 양방향 번역하는 88M 규모의 모델](https://discuss.pytorch.kr/t/jeju-standard-korean-translator-88m/10471)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [6월 8, 2026, 12:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/jeju-standard-korean-translator-88m/10471 "2026-06-08T00:30:10Z")
Jeju-Standard Korean Translator 소개 제주 방언(제주어, Jejueo)은 한반도 표준어와 음운, 어휘, 어미 체계가 크게 달라 같은 한국어 화자라도 알아듣기 어려운 경우가 많습니다. 옛 한국어의 흔적인 아래아(ᆞ) 같은 음절이 살아 있고, 종결 어미와 보조 용언의 쓰임이 독특해서 단순한 사투리를 넘어 별도의 언어 변종으로 다뤄지기도 합니다. 유네스코는 2010년 세계 위기 언어 지도(UNESCO Atlas of the World's Languages in Danger)에서 제주어를 "아주 심각하게 위기에 처한(critically endangered)" 언어로 분류했는데, 주로 노년층 화자에게만 온전히 남아 있어 세대가 바뀌면 사라질 위험이 크다는 이유에서였습니다. 이러한 배경에서 제주 방언을 자동으로 표준어로 옮기거나, 반대로 표준어를 제주 방언으로 생성하는 번역 모델은 단순한 편의 도구를 넘어 저자원 방언 보존(Low-Resource Dialect Preservation) 의 기초 인프라가 됩니다. Jeju-Standard Korean Translator는 바로 이 문제를 겨냥한 88.79M 파라미터의 소형 언어 모델입니다. PCN R&S LLM 팀이 공개한 이 모델은 Qwen3 계열의 디코더 전용(Decoder-only) 아키텍처를 채택했으며, 다른 대형 모델을 미세조정한 것이 아니라 처음부터 학습(From-scratch Pretraining) 한 점이 특징입니다. 약 147만 쌍의 제주 방언과 표준어 평행 코퍼스(Parallel Corpus)를 H100 GPU 한 장으로 4시간 동안 학습해, 단일 체크포인트 하나로 방언에서 표준어 , 표준어에서 방언 두 방향을 모두 처리합니다. 흥미로운 점은 이렇게 작은 모델이 번역이라는 좁은 과제에서는 충분히 쓸 만한 품질을 낸다는 것입니다. 방언에서 표준어로 옮기는 방향에서 BLEU 77.67, 표준어에서 방언으로 생성하는 방향에서 BLEU 60.97을 기록했습니다. 모델 가중치는 1… --- ## [LTEngine: Rust 기반으로 완전 로컬 실행 가능한 AI 번역 API](https://discuss.pytorch.kr/t/ltengine-rust-ai-api/7128)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [6월 19, 2025, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/ltengine-rust-ai-api/7128 "2025-06-19T09:30:54Z")
LTEngine: Rust 기반으로 완전 로컬 실행 가능한 AI 번역 API LTEngine은 Rust로 작성된 오픈소스 로컬 AI 머신 번역 서버입니다. LibreTranslate의 API와 호환되며, llama.cpp와 llama.cpp의 Rust 바인딩인 llama-cpp-rs를 통해 로컬에 설치된 GGUF 형식의 대형 LLM을 사용해 번역을 수행합니다. 기존 LibreTranslate가 Argos Translate 기반 경량 모델을 사용했다면, LTEngine은 메모리와 속도를 희생해서라도 더 나은 번역 결과를 제공합니다. CPU만으로도 실행할 수 있지만, CUDA, Metal, Vulkan 같은 GPU 가속기를 활용하면 실사용에 충분히 대응할 수 있습니다 . LTEngine의 주요 기능 LibreTranslate API 호환: 기존 코드 수정 없이 대체 가능 다양한 모델 지원: gemma3-1b, 4b, 12b, gemma4-27b 등 GPU 가속 지원: CUDA, Metal (macOS), Vulkan 호환 정적 바이너리 빌드: 하나의 바이너리로 윈도우, 맥, 리눅스 실행 가능 AGPL‑3.0 라이선스: 강력한 오픈소스 보호 :hammer\_and\_wrench: 사용 방법 1. 의존성 설치 Rust clang, CMake C++ 컴파일러(g++, MSVC) 2. 클론 및 빌드 git clone https://github.com/LibreTranslate/LTEngine --recursive cd LTEngine cargo build --release --features cuda,vulkan,metal 3. 실행 ./target/release/ltengine 4. 모델 선택 기본은 gemma3-4b 명시적 실행 예시: ./ltengine -m gemma3-12b --model-file /path/to/custom.gguf GGUF 형식 모델은 llama.cpp 호환시 모두 지원 5. API 사용 예시 await fetch… --- ## [PDFMathTranslate: 수식/차트 등의 구조를 유지하며 논문 PDF를 번역하는 오픈소스 도구](https://discuss.pytorch.kr/t/pdfmathtranslate-pdf/5771)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [1월 1, 2025, 8:30오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pdfmathtranslate-pdf/5771 "2025-01-01T20:30:22Z")
PDFMathTranslate 소개 PDFMathTranslate는 (수학) 논문 PDF를 번역하고, 원본 문서와 번역된 문서를 비교할 수 있는 기능을 제공합니다. 특히 수식, 차트, 목차, 주석 등 원본의 구조를 유지하면서 번역 결과를 제공하고 있어 수학 분야를 비롯한 자연 과학 분야의 논문들을 번역하기에 좋습니다. 다양한 언어 및 외부 번역 서비스 등을 지원하며, 명령줄 도구, GUI, Docker 환경 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 다음 영어 -\> 중국어 번역 예시를 참고해주세요: PDFMathTranslate를 사용하여 연구자는 번역 품질을 높이고, 번역된 문서와 원본을 빠르게 비교할 수 있습니다. 최근 업데이트로 로컬 AI 모델 지원 및 비-PDF/A 문서 호환성 등이 추가되어 더욱 강력해졌습니다. PDFMathTranslate의 주요 특징 구조 보존: 수식, 차트, 목차 등의 구조를 손실 없이 번역 다양한 번역 서비스 지원: Google Translate 및 DeepL 등과 호환 다양한 사용 방식: 명령줄(CLI)에서 간편하게 실행 가능하며, GUI를 통해 브라우저 기반으로도 활용 가능 고급 옵션 제공: 부분 번역, 멀티 스레드 지원 및 사용자 정의 번역 프롬프트 추가 등 PDFMathTranslate 설치 및 사용법 설치 pip를 사용하여 pdf2zh 패키지를 직접 설치하거나, Docker 이미지를 불러와 사용할 수 있습니다: # pip를 사용한 직접 설치 pip install pdf2zh # Docker Image 불러오기 docker pull byaidu/pdf2zh 기본 사용법 CLI로 실행하며 문서 파일을 인자로 제공하여 번역하거나, GUI 모드로 실행하여 웹 브라우저로 접속할 수 있습니다: # CLI: 설치 후 명령줄에서 다음 명령으로 번역 실행 pdf2zh document.pdf # GUI: 다음 명령어로 실행 후, 브라우저로 접속: http://localhost:7860/ pdf2z… --- ## [PyVideoTrans: 비디오 번역 및 더빙 도구](https://discuss.pytorch.kr/t/pyvideotrans/5040)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [8월 15, 2024, 3:07오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/pyvideotrans/5040 "2024-08-15T03:07:40Z")
PyVideoTrans 소개 PyVideoTrans는 비디오를 다른 언어로 번역하고 자동으로 자막과 더빙을 추가할 수 있는 도구입니다. 다양한 음성 인식, 번역, 텍스트 음성 변환(TTS) 모델을 지원하여, 사용자가 다양한 방법으로 비디오 콘텐츠를 다른 언어로 변환할 수 있도록 돕습니다. PyVideoTrans의 주요 기능 비디오 번역 및 더빙: 비디오의 음성을 다른 언어로 번역하고 해당 언어의 자막과 더빙을 생성합니다. 자막 생성: 오디오나 비디오 파일에서 음성을 인식하여 자막(srt) 파일로 추출합니다. 대량 자막 생성 및 번역: 여러 자막 파일을 번역하거나 더빙할 수 있습니다. 오디오 및 비디오 파일 병합: 오디오 파일, 비디오 파일, 자막 파일을 하나의 비디오 파일로 병합합니다. 배경 음악 유지: 배경 음악을 포함한 비디오에서 음성을 분리할 수 있습니다. 지원 언어 PyVideoTrans는 다음 언어들을 지원합니다: 중국어(간체, 번체) 영어 한국어 일본어 러시아어 프랑스어 독일어 이탈리아어 스페인어 포르투갈어 베트남어 태국어 아랍어 터키어 헝가리어 힌디어 우크라이나어 카자흐어 인도네시아어 말레이어 체코어 폴란드어 설치 및 사용 방법 윈도우 설치 방법 Python 3.10을 설치합니다. 설치 시 "Add to PATH" 옵션을 선택합니다. Git을 설치합니다. 명령 프롬프트를 열어 아래 명령을 순서대로 실행합니다: git clone https://github.com/jianchang512/pyvideotrans cd pyvideotrans python -m venv venv .\\venv\\scripts\\activate pip install -r requirements.txt --no-deps MacOS 설치 방법 Homebrew를 설치하고, 아래 명령을 터미널에서 실행합니다: brew install libsndfile ffmpeg git python@3.10 export PATH="/usr… --- ## [\[GN⁺\] Speakz - 7살 아이와 함께 외국어 동영상을 보기 위해 제작한 AI 더빙 도구](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-speakz-7-ai/3667)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [2월 29, 2024, 2:11오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gn-speakz-7-ai/3667 "2024-02-29T14:11:44Z")
GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. :smiley\_cat: Speakz: 다국어 미디어 번역 서비스 한 언어로 된 비디오를 다른 언어로 번역하여 새로운 오디오 트랙을 생성 원본의 목소리, 기타 소리 또는 배경 음악을 보존하면서 의미, 개성, 타이밍을 조화롭게 맞춰 자연스럽고 진정성 있는 번역을 제공 개발자는 독일인인 자신과 7세 딸이 YouTube 콘텐츠를 독일어로 즐길 수 있도록 도구를 만듦 지원 언어 및 번역 속도 출력 언어: 영어, 중국어, 스페인어, 아랍어, 프랑스어, 러시아어, 독일어, 이탈리아어, 한국어, 폴란드어, 네덜란드어를 지원 입력 언어: 추가적으로 힌디어, 벵골어, 포르투갈어 등 다양한 언어를 지원 30분짜리 비디오를 번역하는 데 약 1시간이 소요되며, 실시간 번역 및 스트리밍을 향한 발전 가능성이 있음 크리에이터와 일반 사용자를 위한 활용 크리에이터는 Speakz를 사용하여 기존 콘텐츠로 더 많은 오디언스에게 다가갈 수 있음 YouTube는 비디오에 여러 오디오 트랙을 추가하는 것을 지원하므로 Speakz를 통해 자동으로 다양한 언어의 오디오 트랙을 추가할 수 있음 일반 사용자도 개인 베타에 참여하여 원하는 비디오를 번역할 수 있음 비용 및 프라이빗 베타 참여 비용은 아직 확정되지 않았으나, 언어당 시간당 약 5달러가 될 것으로 예상됨 동일한 비디오를 여러 언어로 번역하거나 크리에이터를 위한 대량 할인이 있을 수 있음 프라이빗 베타에 참여하고자 하는 사용자는 웹사이트를 통해 신청할 수 있음 GN⁺의 의견 Speakz는 다언어 콘텐츠 소비를 원하는 사용자와 글로벌 시장을 목표로 하는 크리에이터 모두에게 유용한 도구임 실시간 번역 기능은 라이브 스트리밍이나 실시간 이벤트에서의 언어 장벽을 허물 수 있는 잠재력을 가짐 비슷한 기능을 제공하는 다른 서비스로는 Google의 자동 자막 기능이나 Amara와 같은 커뮤니티 기반 번역 플랫폼이 있음 Sp… --- ## [SeamlessM4T: Meta AI에서 공개한, 번역을 위한 멀티모달에서의 파운데이션 모델](https://discuss.pytorch.kr/t/seamlessm4t-meta-ai/2328)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [8월 23, 2023, 11:34오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/seamlessm4t-meta-ai/2328 "2023-08-23T11:34:01Z")
이 글은 GPT 모델로 자동 요약한 설명으로, 잘못된 내용이 있을 수 있으니 원문을 참고해주세요! :smile: 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다! :bowing\_man: 세계를 더 가깝게 만드는, 멀티모달에서의 파운데이션 모델을 통한 음성 번역 (Bringing the world closer together with a foundational multimodal model for speech translation) 세계를 더 가깝게 연결해주는 기본 다중 모달 모델을 통한 음성 번역을 소개합니다. 개요 현대는 인터넷, 모바일 기기, 소셜 미디어 및 커뮤니케이션 플랫폼의 글로벌 확산 덕분에 이전보다 훨씬 더 연결되어 있습니다. 이러한 맥락에서 언어의 장벽 없이 정보를 소통하고 이해하는 능력은 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 기술은 이러한 비전을 현실로 만들어 가고 있습니다. 주요 내용 SeamlessM4T 소개 Meta AI는 음성과 텍스트 간에 원활하게 번역하고 전사하는 기본 다중 언어 및 다중 작업 모델인 SeamlessM4T를 소개합니다. 이 모델은 다양한 언어에 대한 자동 음성 인식, 음성-텍스트 번역, 음성-음성 번역, 텍스트-텍스트 번역 및 텍스트-음성 번역을 지원합니다: 100여종의 언어에 대한 자동 음성 인식 100여종의 입력 및 출력 언어에 대한 음성-텍스트 번역 100여종의 입력 언어와 35종(+영어)의 출력 언어를 지원하는 음성 대 음성 번역 100여종의 언어에 대한 텍스트-텍스트 번역 텍스트 음성 변환, 100여종의 입력 언어와 35종(+영어)의 출력 언어 지원 Automatic speech recognition for nearly 100 languages Speech-to-text translation for nearly 100 input and output languages Speech-to-speech translation, supporting nearly 1…