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논문KCI 등재

역번역을 통한 기계번역의 한계와 발전 가능성 제고: 『채식주의자』를 중심으로

A Study on Limits and Prospects of Machine Translation Through Back Translation: Focusing on The Vegetarian

윤소영|김혜경
동화와번역연구소 (Children's Literature and Translation Research Institure)|2019.06|동화와 번역 (Children’s Literature and Translation)|제37호|pp. 13-37

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기계번역machine translation효용성efficacy역번역번역품질『채식주의자』The Vegetarianback translationtranslational quality

초록

이 연구는 기계번역이 한국어와 영어 문장에 대해 인지하는 수준을 파악하고, 원작이 전달하고자 하는 의미를 어느 정도 효과적으로 반영할 수 있는지를 알아보고자 하였다. 이를 위해 작가 한강의 소설 『채식주의자』를 구글 번역을 통해 번역 하고 그 결과물을 다시 기계번역으로 역번역하여 원전과 얼마나 의미 차이가 발생하며, 기계번역이 의미 도출에 있어 원전에 대한 충실성이 어느 정도까지 결여되어 있는지를 살펴봄으로써 기계번역의 현주소를 확인하고자 하였다. 특히 작품에서 주인공 영혜를 묘사하거나 영혜가 채식주의자가 되어가는 과정 및 사건에 관해 그려지는 작품 내 대화 등을 살펴봄으로써 역번역 시 어떠한 결과물이 도출되는가에 무게를 두었다. 기계번역 시 드러나는 문제점 중 단어 수준의 등가성 확보는 여전히 문맥의 의미를 제대로 파악하지 못해 발생하는 동음이의어의 채택 등의 문제를 야기했다. 더불어 문장의 구조가 정확하지 못한 경우, 가령 주어가 생략된 문장의 역번역은 구조뿐 아니라 의미상으로도 정확하지 못한 문장을 생성해냄을 알 수 있었다. 이로써 기계번역이 여전히 코퍼스의 활용이 더욱 왕성하게 이루어져야 번역상의 오류가 감소할 수 있음을 가늠하게 한다. 역번역을 수행함에 있어 기계번역을 활용한 것은 오역의 발생지점을 파악하는데 도움이 되었고, 이로써 기계번역의 코퍼스 활용의 문제와 한계에 대해 알 수 있었다.

Abstract

This study examines the differences and gaps between ST and BT of a Korean novel. For this, novelist Han Gang’s The Vegetarian is selected since it is well known for its English translation by Deborah Smith, who won the Man Booker Award in 2016. In this study, back translation is implemented to review the limits and prospects of machine translation. The purpose of back translation is to reveal the differences between linguistic structures and the meanings of words and sentences between ST and BT. To conduct this translation, Google Translate is utilized. Its main focus is on the characterization of its heroine Young-hae. In particular, the description and illumination of her unusual experiences reveals her bizarre choice to become a vegetarian. This serves as a pivotal part of this investigation. Through this analysis, it is found that the machine translation contains numerous errors, despite its recent epoch-making advances through deep learning systems. It still fails to employ a rich corpus, and contains many technical defects in identifying equivalent words and sentences to make sense.

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