Jupyter Notebook(.ipynb) 번역: 코드 실행 가능하고, Markdown은 잘 보이나요?
핵심 현황 진단
“데이터 분석 보고서는 일반적으로 실행 가능한 코드, 실행 결과, Markdown 설명 텍스트가 혼합되어 있어 전체를 일괄 번역하면 코드가 동작하지 않거나 출력 결과가 변조될 수 있습니다.”
근본 원인 분석
1
셀 유형 지능형 분류
상역 AI는 JSON 구조의 `cell_type` 필드를 기준으로 분류합니다. `markdown` 셀은 번역 엔진으로 보내지고, `code` 셀은 엄격하게 보호됩니다. `raw` 셀은 사용자가 필요에 따라 번역 여부를 선택할 수 있습니다.
2
Markdown 내장 수식 보호
Markdown 셀에는 LaTeX 형식의 수학 수식(예: `$E=mc^2$`)이 자주 포함되어 있습니다. AI 엔진은 `$` 구분 기호를 인식하여 해당 내용을 '불변 토큰'으로 처리하고, 수식 주변의 설명 텍스트만 번역합니다.
3
출력(Output) 데이터 정제
기본적으로 Output은 업로드 전에 삭제할 것을 권장하지만, 텍스트형 출력(오류 로그나 print 결과 등)이 포함된 경우 AI는 설정에 따라 자연어 부분만 번역하고 Traceback 구조는 그대로 유지할 수 있습니다.
최종 솔루션 요약
Kaggle 경진대회 공유 또는 교육용 자료의 현지화 요구사항에 완벽히 대응하여, 코드 로직과 설명 문서가 일관되게 유지되도록 보장합니다.