AI 시대의 번역학 연구 방향 모색: 한중 기계번역 연구동향 중심으로
Exploring the Research Direction of Translation Studies in the Age of AI: Focusing on Trends in Korean-Chinese Machine Translation Research
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기계번역은 최근 통번역학계뿐만 아니라 외국어 교육 분야에서도 주목을 받고 있는 화제이다. 기존 인공신경망을 기반으로 하는 기계번역과 더불어 ChatGPT의 등장으로 기계번역의 품질이 크게 향상되었으며, 기계번역의 사용도 보다 일반화되었다. 이에 역에 관한 연구가 통번역학계에서어떠한 방향으로 발전하고 있는지 고찰해보는 과정이 향후 기계번역의 발전과 통번역의 변화를예측하는데 필요한 과정이라고 사료된다. 특히 국내 학계와 상대적으로 통번역학 연구 시작이 늦은 중국의 연구 상황을 비교하여 현재 기계번역에 대한 연구 동향을 파악함은 물론, 미래 연구방향을 탐색해보고자 한다. 국내 연구는 학술연구정보서비스(RISS), 중국 연구는 중국지식인프라프로젝트(CNKI)에 등록된 최근 3 년간의 학술지 게재논문을 비교 분석하였다. 그 결과, 과거에비해 기계번역에 관한 연구수가 증가했으며, 그 주제 또한 기존 오류분석에서 교육, 활용, 개선, 젠더, 번역사의 위치 재정립 등 다양한 방향으로 분화되었음이 확인되었다.
Abstract
Machine translation is a hot topic not only in the field of translation studies but also in foreign language education. With the emergence of ChatGPT alongside traditional neural network-based machine translation, the quality of machine translation has significantly improved, and its usage has become more widespread. Consequently, examining the direction of research on translation in the field of translation studies is considered a necessary step in predicting the future development of machine translation and the changes in translation practices. In particular, comparing the research situation in China, where translation studies started relatively late compared to domestic academia, with that in South Korea, this study aims to grasp the current trends in machine translation research and explore future research directions. By comparing and analyzing academic journal articles published in the last three years registered in the Research Information Sharing Service (RISS) for domestic research and the China National Knowledge Infrastructure (CNKI) for Chinese research, it was found that there has been an increase in the number of studies on machine translation compared to the past. Moreover, the topics have diversified into various directions such as education, application, improvement, gender, and repositioning of translators, departing from the traditional focus on error analysis.
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