Translation & OCR Prototype — Seol Sunwoo (Jake)

문제: 한국어 교육 콘텐츠를 베트남어로 확장하려니 번역이 병목이었는데, 겉으로는 '번역 품질' 하나로 보였습니다. 열어보면 세 개의 서로 다른 문제였습니다 — 수십만 자에 걸쳐 문맥이 흐트러지는 문제, 오류가 나도 누구 탓인지 모르는 문제, 사람 검수자가 밤새 읽어야 하는 문제. 여기에 종이 교재를 데이터로 바꿀 수 있는지(OCR)까지. '좋은 모델 하나면 된다'는 생각은 첫 주에 깨졌습니다.
역할: 번역 프로세스와 AI 워크플로우 설계, 프롬프트 작성, 검수 기준 설계, ePub 프로토타입과 OCR 파이프라인 개발, 실제 검수와 품질 관리까지 — 이 프로토타입의 전 구간을 1인으로 수행했습니다. 외주로 넘기면 검증이 아니라 납품이 되기 때문입니다.
과정: 첫 갈림길은 모델 선택이었습니다. 큰 모델 전부 — 품질은 유지되지만 장편 소설 단위 비용이 폭발합니다. 작은 모델 전부 — 비용은 되지만 문체가 장마다 흔들립니다. 답은 계층이었습니다: 큰 모델은 작업 방향과 지시 일관성만 쥐고, 실제 작업은 작은 모델이 병렬로 맡는다. 병렬로 돌려도 문체가 유지되는 걸 확인했고 검수 통과율이 올랐습니다. 두 번째 고민은 검수자였습니다 — '다 읽고 판단한다'는 비효율을 상태값 설계(해결됨/재발/경고)로 쪼개 검수자가 판정만 하도록 흐름을 바꿨습니다. OCR은 파이프라인부터 만들지 않았습니다. 정확도 테스트로 '되는지'를 수치로 확인한 뒤에 '어떻게'를 만들었습니다.
결과: 작업 시간이 줄고 비용이 절감됐고 인간 검수 통과율이 상승했습니다. 그런데 이 프로젝트의 진짜 수확은 다음 실패의 위치였습니다 — 병목은 모델이 아니라 '인간 검수자를 어떻게 운용하고 상부에 보고할 것인가'라는 조직 문제였습니다. 기술 검증 다음은 조직 설계다,를 미리 배운 셈입니다.