본 논문은 기계 번역(MT) 분야, 특히 보건 분야에서 저자원 언어에 대한 평가 데이터셋의 부족 문제를 해결하기 위해 OpenWHO라는 문서 수준의 병렬 말뭉치를 소개합니다. 이 말뭉치는 세계보건기구(WHO)의 e-learning 플랫폼에서 제공되는 전문가가 작성하고 전문적으로 번역된 자료로 구성되어 있으며, 2,978개의 문서와 26,824개의 문장을 포함하고 있습니다. 20개 이상의 언어를 지원하며, 그 중 9개는 저자원 언어입니다. 이 새로운 자원을 활용하여 최신 대규모 언어 모델(LLM)과 전통적인 MT 모델을 평가한 결과, LLM이 전통적인 MT 모델보다 일관되게 우수한 성능을 보였으며, 특히 Gemini 2.5 Flash는 저자원 테스트 세트에서 NLLB-54B보다 4.79 ChrF 포인트 향상을 보였습니다. 또한, LLM 문맥 활용이 정확도에 미치는 영향을 조사하여 보건과 같은 전문 분야에서 문서 수준 번역의 이점이 두드러진다는 것을 확인했습니다. OpenWHO 말뭉치는 보건 분야의 저자원 MT 연구를 장려하기 위해 공개되었습니다.
