- Repository를 저장소로 흔히 번역하는 경우가 많지만 이는 storage의 뜻이며 repository의 더 포괄적이고 명확한 의미를 내포하기 위해 레포지토리라고 영어 그대로 번역하였다.
- Configuration 혹은 config라는 단어를 그대로 번역하면 '배열', '환경 설정'이지만 AI 소프트웨어를 구성하는 측면에서 생각해봤을 때 "구성 요소 설정"이라는 닺어가 가장 근접하다고 생각되었다. 하지만 이 역시 configuration이라는 단어가 가지고 있는 온전한 의미를 함축하지 못한다고 생각되어 뒤에 번역 뒤에 config라고 추가로 적었다. 이후 각 구성요소에 대한 구체적인 이름이 부여될 시 구성 요소라는 단어를 빼고 구체적 역할에 대한 단어를 넣었다.
예시. 그냥 'config'의 경우 '구성 요소 설정'으로 번역했지만 'Model config'의 경우 '모델 설정'이라고 번역하였다.
- 예시. 그냥 'config'의 경우 '구성 요소 설정'으로 번역했지만 'Model config'의 경우 '모델 설정'이라고 번역하였다.
- Field는 문맥 상 AI 소프트웨어를 구성하는 다양한 구성 요소(Model, Optimizer, Scheduler 등)들을 뜻하기 때문에 번역에서는 이를 풀어서 '다양한 구성 요소'라고 의역했으며 모호함을 없애기 위해 그 뒤에 예시들을 추가하였다.
예시. "introduce each field in the config according~" -> "각기 다른 구성 요소(Model, Optimizer, Data Processor 등)에 대해 설명하고~"
- 예시. "introduce each field in the config according~" -> "각기 다른 구성 요소(Model, Optimizer, Data Processor 등)에 대해 설명하고~"
- Function은 직역하면 함수, 기능이지만 문맥 상 역할과 기능이라는 뜻이 더 잘 어울린다고 생각하였다.
예시. "different function modules" -> "다양한 역할 및 기능"
- 예시. "different function modules" -> "다양한 역할 및 기능"
- 원문에서 "Neural Network"라는 단어가 "Model"과 혼용해서 쓰이는데 혼동을 피하기 위해 번역에서는 "모델"로 통일하였다.
...
...
@@ -65,23 +65,23 @@ e.g. gamma -> 감마, beta -> 베타
- 원문에서 애매하게 줄임말로만 되어있는 부분이 있어 이를 영어로 풀어서 번역하였다.
예시. BN은 Batch Normalization의 줄임말이며 이를 배치 정규화로 번역, GN은 Group Normalization의 줄임말이며 이를 그룹 정규화로 번역
- 예시. BN은 Batch Normalization의 줄임말이며 이를 배치 정규화로 번역, GN은 Group Normalization의 줄임말이며 이를 그룹 정규화로 번역
- 원문에서는 "style"이라고 단순하게 나와있는데 이를 조금 더 구체화 시켜 예시와 함께 제시하였다.
예시. PyTorch style, TensorFlow Style
- 예시. PyTorch style, TensorFlow Style
- 원문에서 Runner 클래스에 대한 설명 없이 바로 Runner라는 단어를 써서 사용자들이 혼란스러울 것이라고 생각되었다. 따라서 Runner 클래스에 대한 간단한 설명을 추가하였다.
예시. "Runner는 MMDetection 프레임워크에서 모델을 훈련(train), 검증(validation), 테스트(test)를 하기 위한 기본적이고 필수적인 모듈이다."
- 예시. "Runner는 MMDetection 프레임워크에서 모델을 훈련(train), 검증(validation), 테스트(test)를 하기 위한 기본적이고 필수적인 모듈이다."
- Pipeline에 대한 설명 역시 부족하여 이에 대한 간단한 예시를 추가하였다.
예시. 데이터 파이프라인(이미지 크기 재설정 등과 같은 데이터 전처리 과정)
- 예시. 데이터 파이프라인(이미지 크기 재설정 등과 같은 데이터 전처리 과정)
- Evaluator에 대한 설명 역시 부족하여 이에 대한 설명을 추가하여 흐름이 어색하지 않도록 구성하였다.
예시. "Evaluator는 MMDetection 프레임워크에서 모델을 평가하는데 사용되는 모듈이다."
- 예시. "Evaluator는 MMDetection 프레임워크에서 모델을 평가하는데 사용되는 모듈이다."
- Intermediate variable이라는 애매한 설명 대신 단순 variable이라고 생각하고 번역하였다.
...
...
@@ -94,5 +94,6 @@ e.g. gamma -> 감마, beta -> 베타
## 🤔 생각해봐야할 점
번역한 문서가 현재 아주 빠르게 발전하고 있는 AI와 관련된 문서이고 관련 학문에 대한 정립이 온전하게 되어있지 않기 때문에 번역하는데 있어서 굉장히 까다로웠다. 예를 들어 "gradient clipping"이라는 학습 기술을 직역하면 "기울기 자르기(?)"이다. 하지만 번역된 문서에 "기울기 자르기"라고 표시해놓으면 오히려 사용자들에게 혼란을 줄 수 있고 영어 그대로 "gradient clipping"이 단어를 이해하는데 더 좋은 방식일 수 있다. 따라서 한국인 커뮤니티에서는 "그레디언트 클리핑"과 같이 영어 발음 그대로를 한국말로 번역한 단어를 사용한다. "Mixed precision training" 역시 마찬가지의 경우이다.
이러한 점을 고려해 해당 프로젝트에서는 번역 시 애매하다고 생각한 부분을 영어와 한국어 모두 표기하는 방법을 채택하였고 그 부분에 있어서 명확한 기준점이 존재하지 않고 내 주관에 기대어 했다는 점을 언급하고자 한다.
