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생활 속 AI 활용
AI로 되살린 추억, 고전게임에 한국어를 입히다
AI와 함께 되살린 추억, 번역 없던 고전게임에 한국어를 입히다
🤖 활용 AI 도구
ChatGPT
1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
처음에는 최신 게임들이 제공하는 전용 번역 프로그램을 이용해 대형 모드의 텍스트를 AI로 번역했습니다. 직접 플레이하고 싶었던 모드들을 번역해 공유하면서, 제가 만든 번역을 실제로 사용하는 사람들이 있다는 점에서 보람을 느꼈습니다.
그러던 중 문득 "전용 번역 도구조차 없어 한글화되지 못한 고전게임도 AI를 이용하면 가능하지 않을까?"라는 생각이 들었습니다. 이후 단순히 번역 파일을 만드는 것에서 벗어나, 별도의 번역 도구나 한글 지원 환경이 없는 고전게임까지 직접 한글화하는 작업으로 범위를 넓혔습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
사용한 AI는 ChatGPT였습니다. 처음에는 번역과 문장 교정에만 활용했지만, 고전게임으로 넘어가면서 텍스트 추출, 파일 구조 분석, 오래된 문자 인코딩 분석, 한글 폰트 적용, 변환 스크립트 작성, 오류 원인 분석, 미번역·변수·특수문자 검사 등으로 활용 범위가 넓어졌습니다.
단순히 “번역해 줘”라고 요청하는 방식이 아니라, 게임의 구조와 용어집, 앞뒤 문맥, 번역해서는 안 되는 게임 명령어나 변수 등을 함께 제공하고, 작업 결과를 다시 검증하는 방식으로 활용했습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
예전에는 정해진 번역 프로그램이나 전용 도구가 있어야만 게임 한글화가 가능하다고 생각했습니다. 그러나 AI를 활용하면서 그런 환경이 전혀 갖추어지지 않은 게임도 직접 분석하고, 필요한 도구를 만들고, 번역을 적용할 수 있게 되었습니다.
그 결과 1990년대 DOS RPG부터 오픈소스 게임 엔진, 대규모 통합 모드까지 구조가 서로 다른 여러 고전게임의 한글화를 진행할 수 있었고, 일부 프로젝트는 실제로 플레이 가능한 패치나 빌드 형태로 배포할 수 있었습니다.
이 경험을 통해 AI는 단순히 정해진 작업을 대신하는 도구가 아니라, 사용자가 문제를 어떻게 나누고 어떤 정보를 제공하느냐에 따라 활용 범위가 크게 달라질 수 있는 도구라는 점을 알게 되었습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI의 결과를 그대로 믿지 않는 것이 가장 중요했습니다. 실제 작업에서는 AI가 번역을 누락하거나 게임용 변수까지 번역하고, 이미 확인한 문장을 다시 미번역이라고 판단하는 경우도 있었습니다.
그래서 용어집을 만들고, 번역하면 안 되는 태그와 변수를 보호하고, 스크립트로 누락과 구조 오류를 검사한 뒤 마지막에는 실제 게임을 실행해 확인하는 과정을 만들었습니다.
번역 → 검증 → 게임 적용 → 플레이 확인 → 오류 수정의 과정을 반복하면서, AI의 실수를 사람이 확인하고 다시 보완할 수 있는 방식으로 작업 흐름을 발전시켰습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
게임마다 파일 구조는 다르지만 기본적인 작업 방식은 충분히 재사용할 수 있습니다.
원문 추출 → AI 번역 → 용어 및 문맥 검수 → 변수와 특수문자 검사 → 게임 데이터로 변환 → 실제 플레이 확인이라는 흐름은 다른 게임이나 프로그램의 번역에도 적용할 수 있습니다.
특히 번역할 자료는 많지만 작업 인력이 부족하거나 반복적인 검수가 필요한 프로젝트에서 활용하기 좋습니다. 또한 제가 진행한 작업 과정과 결과물은 가능한 범위에서 GitHub에 공개하고 있어, 다른 사람도 실제 작업 방식을 참고하거나 비슷한 프로젝트에 응용할 수 있도록 했습니다.
처음에는 최신 게임들이 제공하는 전용 번역 프로그램을 이용해 대형 모드의 텍스트를 AI로 번역했습니다. 직접 플레이하고 싶었던 모드들을 번역해 공유하면서, 제가 만든 번역을 실제로 사용하는 사람들이 있다는 점에서 보람을 느꼈습니다.
그러던 중 문득 "전용 번역 도구조차 없어 한글화되지 못한 고전게임도 AI를 이용하면 가능하지 않을까?"라는 생각이 들었습니다. 이후 단순히 번역 파일을 만드는 것에서 벗어나, 별도의 번역 도구나 한글 지원 환경이 없는 고전게임까지 직접 한글화하는 작업으로 범위를 넓혔습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
사용한 AI는 ChatGPT였습니다. 처음에는 번역과 문장 교정에만 활용했지만, 고전게임으로 넘어가면서 텍스트 추출, 파일 구조 분석, 오래된 문자 인코딩 분석, 한글 폰트 적용, 변환 스크립트 작성, 오류 원인 분석, 미번역·변수·특수문자 검사 등으로 활용 범위가 넓어졌습니다.
단순히 “번역해 줘”라고 요청하는 방식이 아니라, 게임의 구조와 용어집, 앞뒤 문맥, 번역해서는 안 되는 게임 명령어나 변수 등을 함께 제공하고, 작업 결과를 다시 검증하는 방식으로 활용했습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
예전에는 정해진 번역 프로그램이나 전용 도구가 있어야만 게임 한글화가 가능하다고 생각했습니다. 그러나 AI를 활용하면서 그런 환경이 전혀 갖추어지지 않은 게임도 직접 분석하고, 필요한 도구를 만들고, 번역을 적용할 수 있게 되었습니다.
그 결과 1990년대 DOS RPG부터 오픈소스 게임 엔진, 대규모 통합 모드까지 구조가 서로 다른 여러 고전게임의 한글화를 진행할 수 있었고, 일부 프로젝트는 실제로 플레이 가능한 패치나 빌드 형태로 배포할 수 있었습니다.
이 경험을 통해 AI는 단순히 정해진 작업을 대신하는 도구가 아니라, 사용자가 문제를 어떻게 나누고 어떤 정보를 제공하느냐에 따라 활용 범위가 크게 달라질 수 있는 도구라는 점을 알게 되었습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI의 결과를 그대로 믿지 않는 것이 가장 중요했습니다. 실제 작업에서는 AI가 번역을 누락하거나 게임용 변수까지 번역하고, 이미 확인한 문장을 다시 미번역이라고 판단하는 경우도 있었습니다.
그래서 용어집을 만들고, 번역하면 안 되는 태그와 변수를 보호하고, 스크립트로 누락과 구조 오류를 검사한 뒤 마지막에는 실제 게임을 실행해 확인하는 과정을 만들었습니다.
번역 → 검증 → 게임 적용 → 플레이 확인 → 오류 수정의 과정을 반복하면서, AI의 실수를 사람이 확인하고 다시 보완할 수 있는 방식으로 작업 흐름을 발전시켰습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
게임마다 파일 구조는 다르지만 기본적인 작업 방식은 충분히 재사용할 수 있습니다.
원문 추출 → AI 번역 → 용어 및 문맥 검수 → 변수와 특수문자 검사 → 게임 데이터로 변환 → 실제 플레이 확인이라는 흐름은 다른 게임이나 프로그램의 번역에도 적용할 수 있습니다.
특히 번역할 자료는 많지만 작업 인력이 부족하거나 반복적인 검수가 필요한 프로젝트에서 활용하기 좋습니다. 또한 제가 진행한 작업 과정과 결과물은 가능한 범위에서 GitHub에 공개하고 있어, 다른 사람도 실제 작업 방식을 참고하거나 비슷한 프로젝트에 응용할 수 있도록 했습니다.
