정보검색기반 버그 추적 기술은 버그리포트를 쿼리로 사용하여 결함이 있는 소스 파일을 자동으로 찾아주는 기술로, 개발자들이 버그 위치를 찾는데 소모되는 시간을 크게 단축시킬 수 있다. 이 기술의 핵심은 버그리포트와 소스 파일 텍스트 간 유사도를 계산하는 것이다. 그러나 한국어로 작성된 버그리포트의 경우, 영어를 기반으로 하는 소스 코드와의 단어 매칭이 어렵기 때문에, 텍스트 유사도가 효과적이지 않을 수 있다. 본 연구에서는 국내 개발자들이 이 기술을 효과적으로 사용할 수 있도록, 번역을 활용한 한국어 버그리포트를 위한 정보검색기반 버그 추적 기술을 제안한다. 이를 위해 다양한 번역기 결과를 종합적으로 활용하는 soft voting 방식을 적용한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해, 269개의 한국어 버그리포트를 수집하고, 세 종류의 번역기와 두 종류의 순위 모델을 통해 실험을 수행했다. 그 결과, 제안 기법이 기존 버그리포트 대비 결함 추적 성능을 44% 개선시킴을 확인했다.