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인공지능 시대의 한국어 교육에서 기계번역 활용 가능성-중한 번역을 중심으로
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2020
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Korean
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학술저널
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111-132(22쪽)
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본고는 한국어 교육의 관점에서 인공지능 시대 신속하게 발전하는 기계번역 기술의 활용가능성을 탐구하고자 하였다. 한국어 교육에서 번역은 교수법으로서의 번역 방법과 교육 대상으로서의 번역 교육으로 나눌 수 있는데, 전자는 언어 인식의 고양, 후자는 번역 수행에 수반되는 종합적인 능력 함양을 지향한다. 교육 현장에서 지향하고 있는 이러한 번역의 교육적 목표는 기계번역의 결과물에 대한 후속 편집 작업을 통해 효과적으로 성취할 수 있는 것이다. 왜냐하면 기계번역은 어느 정도의 정확성을 확보할 수 있는 결과물을 신속하게 산출할 수 있지만 현재까지는 명백한 한계를 보여주고 있기 때문이다. 또한 기계번역을 비판적으로 수용하고 창조적으로 활용할 수 있는 능력의 함양은 인공지능과의 공존 관계를 구성해야 하는 지금의 시대적 요구이기도 하다. 대상 텍스트 유형에 따른 기계번역의 특성과 한계점을 살펴보기 위해 본고는 정보적 텍스트, 호소적 텍스트, 표현적 텍스트에 대한 기계번역과 인간번역의 결과물을 어휘적, 문법적, 화용적 층위에서 비교 분석하였다. 정보적 텍스트의 경우, 기계번역은 인간번역의 결과물과 유사한 어휘, 문법 등을 사용하여 비교적 높은 수준의 번역문을 생산하였으나 유창성과 전달력이 다소 부족한 면을 보여주었다. 호소적 텍스트의 경우, 기계번역은 다양한 맥락이 존재하는 텍스트의 의미를 제대로 파악하지 못해 오류가 여러 층위에서 발생하였다. 표현적 텍스트의 경우, 기계번역은 결과물의 완성도 측면에서 인간번역과 비교적 큰 차이를 보여주었으며 전반적인 수정 작업이 요구된다. 이와 같은 결과를 고려하여 기계번역의 교육적 활용에 대해 번역 목적, 텍스트 유형, 학습자 수준 등 세 가지 측면에서 제안하였다.
더보기This study aims to explore the possibility of educational use of Korean language in machine translation technology that develops rapidly in the age of artificial intelligence. Translation in Korean language can be divided into translation methods as a teaching method and translation education as a subject of education, with the former aiming to enhance language awareness and the latter to foster comprehensive ability involved in translation performance. the former aims to enhance language awareness and the latter to develop comprehensive skills involved in translation performance. The educational objective of translation is to be achieved effectively through post-editing work on the results of machine translation. This is because machine translation can quickly produce results that can ensure some degree of accuracy, but so far it shows clear limitations. Furthermore, the cultivation of the ability to accept machine translation critically, and utilize it creatively is also a demand of the present era to form a coexistence relationship with artificial intelligence. To look at the characteristics and limitations of machine translation according to the type of source text, this study compared and analyzed the results of machine translation and human translation on lexical, grammatical and pictorial layers for informative text, operative text and expressive text. Considering the result, suggestions were made on the use according to the translation purpose, text type and learners’ level.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.46 | 0.46 | 0.46 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.41 | 0.808 | 0.05 |
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