한일 동시통역에서의 발화의 수정 사례 연구
An Empirical Case Study of Self-Repairs in Korean-Japanese Simultaneous Interpretation
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초록
본 연구는 한일･일한 동시통역의 유창성을 방해하는 요소 중 발화의 수정에 주목하여 이를 통역의 방향성, 원천텍스트의 종류, 수정의 유형이라는 세 가지 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 온라인 화상회의를 설계하고, 국제회의 현장 경험이 풍부한 전문통역사에게 의뢰하여 동시통역 실험을 실시하였다. 실험을 통해 한국인 통역사가 모국어인 한국어를 일본어로 동시통역할 때와 외국어인 일본어를 한국어로 통역할 때 발현되는 발화수정의 빈도와 형태를 분석하고, 왜 이러한 결과가 도출되었는지에 대한 설명을 제시하였다. 실험 결과, 발화의 수정은 통역의 방향과는 무관하게 거의 같은 수준으로 나타나 통역사들이 균형 잡힌 양방향 동시통역을 하고 있다는 사실을 확인하였다. 원천텍스트의 종류에서는 연사가 요약된 슬라이드를 보면서 설명하는 발표문보다 사전에 준비된 원고를 낭독하는 연설문에서 수정이 두 배 이상 많이 발생하였다. 수정의 세부 항목에서는통역사 모두에게서 더욱 명확한 메시지 전달을 위한 적합성 수정보다 단순 오류 수정이 압도적으로 많았다. 이러한 연구 결과는 동시통역에서의 발화 수정의 양상을 밝히고, 결과적으로 동시통역의 유창성을 저하시키는 발화 수정을 줄이는 데 기여할 것으로 기대한다.
Abstract
The central purpose of the present paper is to identify and analyze the occurrence of professional interpreters’ self-repairs in Korean-Japanese simultaneous interpretation and to present plausible account for the research results. To that purpose, a group of four Korean interpreters with 10 or more years’ hands-on experience in the field participated in the experiment, in which they were asked, in the designed video conference, to perform simultaneous interpretation in both directions: from Korean into Japanese (AB interpretation) and from Japanese into Korean (BA interpretation). The current analysis examines the collected data of self-repairs in terms of repair types, source-text types, and directionality of simultaneous interpretation. It was found, first, that there did not exist a significant difference between the frequency of self-repairs in AB translation and that in BA translation. Also, much more self-repairs were identified in their interpretation of formal speeches and presentations in both directions. As for the repair types, appropriateness repairs were found in their interpretation than error repairs, also in both directions. These findings are expected to shed light on the occurrence of self-repairs in simultaneous interpretation and consequently help reduce interpreters’ self-repairs, which is a big part of the non-fluency.
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