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中韓(韓中) 번역을 통해 본 구글번역(GNMT)의 문제

Problems of Google’s Neural Machine Translation - Focused on the Chinese-Korean translation -

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최근 한국 사회에서 큰 화두가 되고 있는 것이 4차산업혁명이다. 4차산업혁명은 직업세계의 축소재편과 인간 사회의 큰 변화를 수반할 것이므로 많은 관심을 기울이는 것은 당연하다 할 것이다. 그런데 대학 내에서 과연 4차산업혁명이 불러올 변화에 대하여 구체적이고 실질적인 대비를 하고 있는지 자문해 본다면 반성의 여지가 없지 않을 것이다. 4차산업혁명으로 인한 변화 가운데 대학의 어문계열에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 것이 기계번역의 획기적인 발달이다. 최근 등장한 인공지능(AI) 기반의 신경망번역(Neural Machine Translation)은 지속적으로 그 기술이 진보하고 있으며 이미 초보적인 외국어 번역은 기계번역을 사용해도 큰 문제가 없다. 낮은 수준의 외국어 구사자들은 벌써 도태가 시작 된 것이다. 이러한 점을 염두에 두고 본고에서는 중한번역을 구글번역(GNMT)에적용시켜, 기계번역의 문제나 한계가 무엇인지 대략적으로 살펴보았다. 그 결과 주어진 원문만을 대상으로 하고, 원문에 대한 심층적 이해가 바탕이 되지 않으며, 번역가의 다양한 창의적 중재가 개입되기 어려운 기계번역은 앞으로도 고난도, 고수준의 번역을 해내기는 힘들 것이라는 예상을 할 수 있었다. 바꾸어 말하면 사람이 하기 쉬운 번역은 기계도 쉽게할 수 있고, 사람이 하기 힘든 번역에 한에서 기계번역도 약점을 보인다는 것이다. 그런데 기계번역은 처리 속도에 있어서 인간과 비교할 수 없을 정도로 빠르다는 강점이 있으며 관련 기술의 지속적인 발전으로 보아맥락이 낮거나 단순 정보 전달 목적의 번역은 상당부분 기계에 의해 대체될 가능성이 큰데, 이런 점들을 고려하면 대학의 어문계열에서는 교육과 연구에 있어서 많은 변화가 필요하다 할 것이다.

Abstract

In this paper I analyzed the machine translation’s problems through the Chinese-Korean translation, Korean-Chinese translation and Google’s latest translation technology.(GNMT: Google’s Neural Machine Translation System) Machine translation’s problems can be largely categorized as the difficulty of ST’s correction, the difficulty of using translation strategies, the difficulty of TT’s revision and the difficulty of context’s treatment. There is close correlation between the arcane of human language and machine translation’s problems. Surprisingly, human can understand their languages and communicate each other by using their brain in spite of language’s incompleteness. If AI(Artificial intelligence) can compare to human brain, machine can be equal to human in translation. So in this paper, I conclude that ultimately machine can’t reach human’s level in translation. But before long machine translation can produce high quality translation in low context and informative text. This also can make a big impact on language-related fields. So translation and language professionals should prepare for the AI age urgently.

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