전세계적으로 대략 2억 8천 5백만 명의 시각장애인이 살고있습니다. 비장애인들에게는 어쩌면 자연스럽고 당연한 책과 방대한 자료들이 시각장애인 분들에게는 쉽게 접근하기 어려운 상황입니다. 모든 텍스트의 3%만이 점자로 번역되어 있습니다. 물론 점자 번역기가 시중에 있긴하지만, 소수의 사람만 사용할수 있습니다. 또한, 축약어 규칙인(Grade II)로 인해 번역기의 정확도는 높지 않습니다. 규칙서만 해도 A4용지로 300페이지가 넘을 뿐만 아니라, 점자 자체가 다면적이며 이해하기 복잡합니다.

다수의 축약형을 가지고 있어 문맥에 따라 달라지고 서로 영향을 미칩니다. 이러한 이유로 점자 번역 결과물의 정확도를 높이려면 노련한 전문가의 번역 및 감수가 필요합니다. 하지만, 안타깝게도 그런 전문가는 많지 않습니다. 점자 번역이 복잡하고 많은 노력을 필요로 하며, 점자책은 가격의 한계가 있기 때문에 출판사들은 점자책 출판으로 수익을 내기가 어려웠습니다. 이러한 여러 이유로 점자로 된 정보나 자료의 양은 계속 제한될 수 밖에 없습니다.

이를 해결하고자 닷은 글로벌 에이전시 서비스플랜과 함께 기존의 번역 소프트웨어가 실패하게 된 원인들인 언어의 규칙과 분야들을 연구하고 있습니다. 가능한 최상의 결과를 도출하고자 여러 방식으로 연구했습니다. 여기에는 AI 머신 러닝 방식 뿐만 아니라 문법 기반 번역 방식도 포함됩니다. 해당 분야의 연구는 큰 주목을 받지 못하고 있어 결국 우리가 연구 하는데 기초로 삼을 자료들이 충분하지 못했습니다. 게다가 정확하고 잘 구성된 영어-점자 간 번역물을 찾는 것은 굉장히 어려웠습니다. 그래서 닷은 훈련할 수 있는 알고리즘을 자체 개발하였고 검증된 번역물로 이루어진 60만 문장을 훈련 알고리즘에 입력했습니다. 기존 규칙기반 오픈 소스 툴에서 얻은 동일한 번역물과 비교 대조하며 수정하는 과정을 거쳤습니다.

이후 점자의 복잡한 규칙에 맞춘 RNN 기반의 아키텍쳐를 가진 신경망을 구축하였고 훈련의 결과를 바탕으로 규칙을 단독으로 학습하는 것이 가능해 졌습니다. 더 나아가 특별히 설계한 웹 인터페이스는 점자 번역기 기능을 갖고 있습니다. PDF 파일과 텍스트 파일을 간단히 drag & drop 방식으로 번역합니다. 링크는 직접 입력을 통해 자동적으로 인식되고, 링크의 콘텐츠는 직접 번역됩니다. 이뿐만 아니라 음성 입력 방식으로 점자를 점역할 수 있습니다. “Edit” 기능을 활용해 수동으로 번역을 수정할 수도 있습니다.