METHOD AND APPARATUS FOR PERFORMING MULTI-LANGUAGE COMMUNICATION

According to one embodiment of the present invention, a method for performing multilingual communication may comprise the steps of: receiving an utterance; identifying a language of the received utterance; determining whether the identified language matches a preset source language; applying an interpretation model for interpreting the identified language as the source language to the received utterance if the identified language does not match the source language; changing voice data outputted as the source language into text as a result of the application of the interpretation model; generating a response message corresponding to the text of the voice data; and outputting the response message. Here, the interpretation model may be a deep neural network model generated through machine learning. The interpretation model may be stored in an edge device or provided through a server in an IoT environment over a 5G network. 본 개시의 일 실시예에 따른 다국어 커뮤니케이션을 수행하는 방법은, 발화를 수신하는 단계, 수신된 발화의 언어를 식별하는 단계, 식별된 언어가 미리 설정된 기준어와 일치하는지 판단하는 단계, 식별된 언어가 기준어와 일치하지 않는 경우, 식별된 언어를 기준어로 통역하는 통역 모델을 수신된 발화에 적용하는 단계, 통역 모델의 적용 결과로서 상기 기준어로 출력되는 음성 데이터를 텍스트로 변경하는 단계, 음성 데이터의 텍스트에 대응하는 응답 메세지를 생성하는 단계, 및 응답 메세지를 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 통역 모델은 기계 학습을 통해 생성된 심층 신경망 모델일 수 있으며, 통역 모델은 엣지 디바이스에 저장되거나, 5G 네트워크를 통한 사물 인터넷 환경에서 서버를 통해 제공될 수도 있다.