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로컬라이제이션 엔진

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보고서

보고서를 통해 로컬라이제이션 엔진의 성과를 한눈에 파악할 수 있습니다. 번역량, 토큰 사용량, 로캘 커버리지, 용어집 깊이, 코드베이스 변경률, AI 평가자 품질 지표까지 폭넓게 확인할 수 있습니다. 모든 보고서는 조직 범위로 제공되며, 요청이 엔진을 거칠 때마다 자동으로 업데이트됩니다.

사용 가능한 보고서#

보고서측정 내용
단어 생성량일별 번역 단어 수
토큰 사용량일별 입력 및 출력 토큰 사용량
상위 로캘가장 많은 리소스를 사용하는 로캘
용어집 깊이로캘별 용어집 항목 수
변경률로캘별 GitHub의 로컬라이제이션 파일 변경
평균 점수AI 평가자의 일일 평균 번역 점수
용어 적용률번역에 용어집 용어가 얼마나 일관되게 적용되는지
지침 준수도번역에서 사용자 지정 지침이 얼마나 일관되게 지켜지는지

단어 생성량#

로컬라이제이션 엔진이 처리한 전체 단어 수를 일별로 집계해 추적합니다. 번역량 추이를 파악하고 용량 계획을 세우는 데 유용합니다.

필터: 엔진, 기간(월), 소스 로캘, 타깃 로캘

차트에는 선택한 월의 각 날짜별로 막대가 하나씩 표시됩니다. 번역 활동이 없는 날은 0으로 표시됩니다.

토큰 사용량#

LLM 토큰 사용량을 입력 토큰과 출력 토큰으로 나눠 일별로 집계해 보여줍니다. 토큰 사용량은 비용과 직접 연결되므로, 이 보고서를 통해 비용 급증 구간을 파악하고 엔진 또는 로캘 쌍별 효율을 비교할 수 있습니다.

필터: 엔진, 기간(월), 소스 로캘, 타깃 로캘

입력 토큰 vs. 출력 토큰

입력 토큰에는 system prompt, 용어집, 브랜드 보이스, 지침, 원문 텍스트가 포함됩니다. 출력 토큰은 번역 결과입니다. 입력 대비 출력 비율이 높다면 엔진 컨텍스트(용어집, 지침)가 번역된 콘텐츠에 비해 큰 편이라는 뜻일 수 있습니다.

상위 로캘#

리소스 사용량을 기준으로 로캘 순위를 매겨, 어떤 언어가 가장 많은 번역량과 비용을 만들어내는지 파악할 수 있도록 도와줍니다. 소스 로캘 또는 타깃 로캘 기준으로 순위를 볼 수 있으며, 입력 토큰, 출력 토큰 또는 단어 수를 기준으로 측정할 수 있습니다.

필터: 엔진, 기간(월), 로캘 유형(소스 또는 타깃), 지표(입력 토큰, 출력 토큰 또는 단어 수)

이 보고서는 "어떤 타깃 로캘이 가장 많은 토큰을 사용하나요?" 또는 "어떤 소스 언어가 가장 많은 단어를 생성하나요?" 같은 질문에 답해 줍니다.

용어집 깊이#

엔진 전반에서 로캘별 용어집 항목 수를 보여줍니다. 다른 보고서와 달리 시계열 데이터가 아니라 현재 시점의 스냅샷으로, 현재 용어집 구성 상태를 반영합니다.

필터: 엔진, 로캘 유형(소스 또는 타깃)

이 보고서를 통해 빈틈을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 엔진이 12개 로캘로 번역하지만 그중 3개에만 용어집 항목이 있다면, 나머지 로캘은 용어 선택을 전적으로 모델의 판단에 의존하게 됩니다.

변경률#

연결된 GitHub 리포지토리에서 발생하는 로컬라이제이션 파일 변경 속도를 로캘별, 일자별로 추적합니다. 이 보고서를 사용하려면 GitHub 연동이 활성화되어 있어야 하며, 아직 설정되지 않았다면 GitHub 연결 안내가 표시됩니다.

필터: 기간(월), 리포지토리, 로캘

변경률 보고서는 "각 로캘은 얼마나 활발하게 업데이트되고 있나요?" 또는 "어떤 리포지토리에서 가장 많은 로컬라이제이션 변경이 발생하나요?" 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

시간대 지원

날짜 그룹화는 조직에 설정된 시간대를 따릅니다. UTC 기준 23:30에 생성된 커밋도 다음 날로 밀리지 않고 올바른 현지 날짜에 표시됩니다.

평균 점수#

AI 평가자의 일일 평균 번역 점수를 백분율로 시각화합니다. 이를 통해 시간에 따른 품질 추이를 추적하고, 엔진·모델·용어집 변경 이후 발생한 회귀를 빠르게 포착할 수 있습니다.

필터: 엔진, 기간(월), 보기(집계 또는 세부 보기)

단일 엔진을 볼 때는 각 선이 해당 엔진에 연결된 하나의 채점기를 나타냅니다. 모든 엔진을 함께 볼 때는 모든 엔진의 모든 채점기를 평균한 단일 선을 보려면 집계를, 채점기별 차이를 나란히 비교하려면 세부 보기를 선택하세요.

AI 평가자 필요

이 보고서는 최소 1개의 AI 평가자가 구성되어 실제로 번역을 채점하기 시작한 이후에만 데이터를 표시합니다.

용어 적용률#

번역에서 용어집 용어가 매일 얼마나 일관되게 올바르게 적용되는지 추적합니다. 선 그래프는 일일 적용률(올바르게 적용된 용어 ÷ 전체 관련 용어)을, 막대 그래프는 적용된 용어의 절대 개수를 보여줍니다. 마우스를 올리면 적용 수/전체 수의 세부 내역과 각 데이터 포인트를 뒷받침하는 검토 수를 확인할 수 있습니다.

필터: 엔진, 기간(월)

적용된 용어 수는 많은데 적용률이 떨어진다면, 번역량이 늘어날수록 용어집 용어가 누락되거나 잘못 번역되는 일이 더 자주 발생하고 있다는 신호입니다. 이는 용어집이나 엔진 지침을 점검해야 한다는 유용한 조기 경고가 될 수 있습니다.

지침 준수도#

엔진의 사용자 지정 instructions가 번역에서 매일 얼마나 일관되게 지켜지는지 추적합니다. 백분율은 지침이 실제로 관련 있었던 검토만을 기준으로 계산되며, 툴팁에는 followed / relevant가 표시되어 비율과 표본 수를 함께 확인할 수 있습니다.

필터: 엔진, 기간(월)

새로 추가한 지침이 실제로 동작을 바꾸는지 확인하고, 모델 교체나 프롬프트 변경 이후 엔진이 규칙을 무시하기 시작하는 회귀를 포착하는 데 유용합니다.

필터링 및 기간#

모든 시간 기반 보고서는 월 단위 기간으로 동작하며, 기본값은 현재 월입니다. 필터는 URL에 유지되므로 필터링된 보기를 공유하거나 북마크할 수 있습니다.

보고서 전반에서 공통으로 사용되는 필터:

필터사용 가능한 보고서설명
엔진단어 생성량, 토큰 사용량, 상위 로캘, 용어집 깊이, 평균 점수, 용어 적용률, 지침 준수도특정 엔진만 보거나 전체를 확인
기간단어 생성량, 토큰 사용량, 상위 로캘, 변경률, 평균 점수, 용어 적용률, 지침 준수도월 선택(YYYY-MM)
소스 로캘단어 생성량, 토큰 사용량소스 언어 기준으로 필터링
타깃 로캘단어 생성량, 토큰 사용량타깃 언어 기준으로 필터링
리포지토리변경률GitHub 리포지토리 기준으로 필터링
보기평균 점수단일 집계 선 또는 채점기별 세부 보기

품질 vs. 볼륨#

보고서는 서로 보완적인 두 가지 관점으로 나뉩니다. 볼륨 및 비용(단어 생성량, 토큰 사용량, 상위 로캘, 용어집 깊이, 변경률)과 품질(평균 점수, 용어 적용률, 지침 준수도)입니다. 품질 보고서를 보려면 최소 1개의 AI 평가자가 구성되어 있어야 합니다.

다음 단계#

AI 평가자
자동화된 번역 품질 모니터링 설정
LLM 모델
로캘별 모델 선택과 대체 설정 구성
용어집
로캘 전반의 용어집 커버리지 개선
API 레퍼런스
워크플로에 로컬라이제이션 API 통합

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Max PrilutskiyMax Prilutskiy·업데이트됨 약 2개월 전·4 min read