기계번역과 인간번역의 혼합적 접근법

김양순 국제문화기술진흥원 2022 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.8 No.1

인공신경망기계번역은 점진적으로 인간번역과 기계번역의 경계를 허물어가고 있다. 기계번역의 현재와 미래 그리고 기계번역의 장·단점을 논의하는 가운데 인간번역과 기계번역의 실제 번역사례들을 살펴보고 최근 수년간 놀라운 발전을 이룬 인공신경망기계번역이 왜 인간번역의 손길을 필요로 하는지를 논의하는 것이 본 연구의 목표이다. 번역분야에서 인간이 기계로 대치될 수 있는가? 인공신경망기계번역 시대에 인간번역가는 도태되어야 하는가? 그리고 인공신경망기계번역과 지역의 세계화에 기반을 두고 확장하고 있는 세계영어들이라는 언어다양성 시대에 언어장벽을 없애는 것이 가능한가라는 질문 모두에 대하여 부정적인 결론과 함께 기계번역은 신속성, 정확성, 저비용의 생산성이라는 장점을 갖는 유용한 도구임에도 불구하고, 문화, 차용어, 중의성, (국가)방언, 신조어 등의 분야에서는 인간번역이 요구된다고 제안한다. 기계학습을 기반으로 하는 기계번역과 직관과 습득을 기반으로 하는 인간번역은 협업의 상태로 공생 발전해야할 것이다. 기계번역은 역 번역과 인간의 사후편집과 같은 방법을 활용할 때 도덕적 문제를 야기하지 않는 유용한 번역도구가 될 것이다. 결론적으로 기계번역은 인간번역의 손길 없이는 완성될 수 없다는 혼합적 접근법을 제안한다.

인공지능 시대의 한국어 교육에서 기계번역 활용 가능성-중한 번역을 중심으로

한설옥 한중인문학회 2020 한중인문학연구 Vol.69 No.-

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. This 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.

기계번역 활용 한국어 쓰기 수업에서 나타난 학습자 인식과 번역문의 특징

박수진 한국교양교육학회 2023 교양교육연구 Vol.17 No.3

This study examined how Korean learners perceive machine translation in Korean writing class, what the characteristics of machine-translated texts are, and what patterns appear depending on the level of Korean proficiency. Based on these results, this study aimed to suggest how machine translation in Korean writing class would help both of instructors and students. According to a survey of 77 Korean learners, 96% use machine translation and about 90% find it convenient. For beginners, most used machine translation when translating their native language into Korean, while intermediate and advanced learners used machine translation when translating Korean into their native language. Machine translation was mainly used for learning written language. In the second survey of same population, more than 98% of learners recognized that machine translation was convenient but inaccurate, and 97% required that there would be activities to use machine translation which could also provide feedback during class time. In sum, advanced level learners reviewed and modified machine-translated results more carefully than beginners and intermediate level learners, while beginners reviewed and modified less carefully than intermediate and advanced level learners. Thus based on this study, the teaching and learning methods for using machine translation in the writing class were presented as ‘1) finding problems and correcting one’s own language knowledge through self-correction after using machine translation, 2) discovering the differences between one’s mother tongue and Korean through back-translation activities, 3) discovering and using ways to reduce machine translation errors, where 4) the instructor should guide learners to discover cultural elements and provide explicit feedback., discovering various translations according to translation purpose and intention through cooperative activities.’ 이 연구에서는 한국어 쓰기 교양 수업에서 한국어 학습자들이 기계번역에 대해 어떻게 인식하는지, 기계번역을 활용하여 생성한 번역문의 특징은 어떠한지, 한국어 수준에 따라 어떤 양상이 나타나는지에 대해 살펴보았다. 그리고 이를 바탕으로 기계번역 활용 한국어 쓰기 수업의 교수⋅학습 방안을 제시하였다. 한국어 학습자 77명의 설문 조사 결과, 96%가 번역기를 사용하고 있고 90% 정도가 번역기 사용이편리하다고 하였다. 초급 학습자의 경우, 대다수가 모국어를 한국어로 번역할 때 기계번역을 사용하는 반면에 중급, 고급 수준의 학습자들은 한국어를 모국어로 번역할 때 기계번역을 사용하였다. 주로 문어 학습에 기계번역을 많이 사용하였다. 2차 설문 조사 결과, 98% 이상의 학습자들이 기계번역사용은 편리하나 부정확한 것으로 인식하였고 97%의 학습자들이 수업 시간에 기계번역을 사용하고 피드백하는 활동이 있기를 희망하였다. 초급 수준의 학습자보다 중급 학습자가, 그리고 중급보다 고급학습자가 기계번역 결과물을 더 세밀하게 검토하고 수정하는 것을 알 수 있었다. 초급 학습자들은 자기 수정 빈도가 가장 적게 나타났으며 기계번역 결과를 그대로 수용하는 경향이 강했으며 수정 시 문체에 집중하는 것을 알 수 있었다. 중급 학습자는 자기 수정의 성공률과 실패율이 고급 수준의 학습자와 큰 차이가 나타나지 않았으나 고급 수준의 학습자들은 기계번역 산출물의 대부분을 수정하였고 문장을 재구성하여 의미를 상세히 나타내려고 하였다. 이를 바탕으로 기계번역 활용 수업의 교수⋅학습 방안을 ‘1) 기계번역 활용 후 자기 수정을 통해 문제점을 찾고 자신의 언어지식 수정하기, 2) 역번역활동을 통해 학습자 스스로 모국어와 한국어의 차이 발견하기, 3) 기계번역 오류를 줄이는 방법을 발견하고 사용하기, 이때 4) 교수자는 특히 문화적 요소를 학습자들이 발견하도록 유도하고 명시적 피드백하기, 5) 협력 활동을 통해 번역 목적, 의도에 따른 다양한 번역문 발견하기’로 제시하였다.

언어학과 기계 번역-한문학 텍스트의 기계 번역과 관련하여

정성훈 근역한문학회 2019 한문학논집(漢文學論集) Vol.53 No.-

This study examines the history of machine translation in relation to linguistics and briefly introduces algorithms for rule based machine translation and data based machine translation. And the purpose of this study is to propose and prospect a machine translation of Korean texts in classical Chinese. Machine translation is a technology that automatically transforms a language into another language. Recently, it has been actively researched in artificial intelligence(AI) and computational linguistics. Machine translation started with Weaver(1949), and until the early 1980’s, rule based machine translation developed which is a system that applied many rules for vocabulary, grammar, and meaning. Since the 1980’s, the attempts using corpus for machine translation come up with computer development and large corpus construction, then data base machine translation has developed. In recent years, the machine translations with AI has become very popular. One of them is ‘Neural Machine Translation’. However, it is difficult to use rule based machine translation because it is not the agreed-on situation about vocabulary and grammar on Korean literature text in classical Chinese. Also, since there are not enough parallel corpora, it is difficult to use statistical machine translation or neural machine translation. Therefore, the most reasonable method of machine translation on Korean literature text in classical Chinese is to use ‘translation memory’. It is possible to minimize the time and cost for translating the current Korean literature text in classical Chinese, and to generate a large amount of parallel corpus which is required in neural network machine translation in the future. 본 연구는 언어학과 관련하여 기계 번역의 역사를 살펴보고, 규칙 기반 기계 번역과 자료 기반 기계 번역의 알고리듬을 간략히 소개한다. 또한 이를 통해 한문학 텍스트의 기계 번역에 대한 제안과 전망을 하는 것이 본 연구의 목적이다. 기계 번역은 컴퓨터를 이용하여 하나의 언어를 다른 언어로 자동으로 변환하는 기술인데, 최근 인공 지능(AI)과 전산언어학 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기계 번역은 Weaver(1949)에서 출발하였으며, 1980년대 초까지 언어학의 영향으로 어휘, 문법, 의미 생성에 필요한 많은 규칙을 적용한 시스템인 규칙 기반 기계 번역이 발전하였다. 1980년대 이후에는 컴퓨터의 발달과 대규모 코퍼스(corpus)의 구축이 가능해지면서 코퍼스를 기계 번역에 이용하려는 시도들이 나타났는데, 코퍼스를 기반으로 하는 자료 기반 기계 번역이 발전하였다. 최근에는 딥러닝(deep learning)을 통한 기계 번역의 인기가 매우 높아지고 있다. 그 중 주목받고 있는 기술은 ‘신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)’이다. 그런데 한문학 텍스트는 어휘와 문법에 대한 정확한 정의와 분류가 합의된 상황도 아닐 뿐만 아니라 이를 규칙화한 시스템도 구축하지 못한 상황이기 때문에 규칙 기반 기계 번역을 활용하기 어렵다. 한편 충분한 병렬 코퍼스도 부족하기 때문에 통계적 기계 번역이나 신경망 기계 번역을 활용하기도 어렵다. 따라서 현재 한문학 텍스트의 기계 번역에서 가장 합리적인 방법은 번역 메모리를 활용하는 방법이다. 이를 통해 현재 한문학 텍스트의 번역에 대한 시간과 비용을 최소화 할 수 있고, 향후 신경망 기계 번역에서 필요로 하는 대용량의 병렬 코퍼스를 생성해 낼 수 있을 것이다.

중국 대학 한국어 교육에서의 기계번역 활용 방안 연구

전미화 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.6

A Study on the Utilization Plan of Machine Translationin Korean Language Education at Chinese UniversitiesMeihua Quan Abstract: The purpose of this study explores machine translation in machine translation in Korean language education at Chinese universities. In this study, first of all, the category of machine translation utilization ability was proposed, and after examining the pattern of machine translation use by Korean language learners, the utilization plan was suggested on that basis. This study has classified the categories of machine translation utilization ability into the following based on the discussion of machine translation literacy and post-correcting ability: understanding of machine translation and the use of machine translation, pre-correcting ability, and post-correcting ability. Accordingly, as a result of examining the learner’s use of machine translation, the learners did not have sufficient understanding of machine translation and its use, and they could not efficiently correct original texts to be translated and translation results. The solution to promote the understanding of machine translation and its use and to improve pre- and post-correcting abilities was proposed. This study is expected to help improve the ability of Korean language learners at Chinese universities with an effective utilization of machine translation. Key Words: University in China, Korean Language Education, Machine Translation, Machine Translation Utilization Literacy, Utilization Plan 중국 대학 한국어 교육에서의 기계번역 활용 방안 연구전 미 화** 연구 목적: 이 연구는 중국 대학의 한국어 교육에서 기계번역을 활용하기 위한 방안을 모색하는 데에 목적이 있다. 연구 방법: 이 연구에서는 먼저 기계번역 활용 능력의 범주를 제시하고, 한국어학과 학습자의 기계번역 사용 양상을 살핀 후 이를 바탕으로 활용 방안을 제시하였다. 연구 내용: 기계번역 활용 능력의 범주는 기계번역 문식성과 사후수정 능력에 대한 논의를 기반으로 기계번역 및 기계번역 사용에 대한 이해, 사전수정 능력, 사후수정 능력으로 분류하였다. 이에 따라 학습자의 기계번역 사용 양상을 살핀 결과 학습자들은 기계번역과 그 사용에 대한 이해가 충분하지 않고 번역할 원문과 번역 결과물을 효율적으로 수정하지 못하고 있었다. 이에 기계번역과 그 사용에 대한 이해를 증진시키고 사전수정과 사후수정 능력을 향상시키기 위한 방안을 제시하였다. 결론 및 제언: 이 연구는 중국 대학 한국어 학습자들의 기계번역 활용 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것이다. 핵심어: 중국 대학, 한국어 교육, 기계번역, 기계번역 활용 능력, 활용 방안 □ 접수일: 2022년 11월 11일, 수정일: 2022년 11월 22일, 게재확정일: 2022년 12월 20일* 이 연구는 2022년도 한국학중앙연구원 해외한국학지원사업(AKS-2022-R-084) 및2022년도 江苏高校哲学社会科学研究项目(2022SJYB1847)의 지원에 의하여 수행된 것임. ** 강소해양대학교 한국어학과 조교수(Professor, Jiangsu Ocean Univ., Email: quanmeihua0906@163.com)

학부 러시아어 전공 학습자의 기계번역 사용 양상과 인식

한현희 한국노어노문학회 2023 노어노문학 Vol.35 No.1

본 연구는 러시아어 학습자의 기계번역 사용 양상 및 인식 파악을 목표로 한다. 이를 위해 국내 대학 러시아어 전공 학부생 121명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 분석 결과는 다음과 같다. 1) 러시아어 학습자는 기계번역에 대한 의존도가 높다. 2) 러시아어 학습자는 품질상의 이유로 구글번역을 선호하며, 주로 한국어에서 러시아어 방향을 이용한다. 3) 러시아어 학습자는 주로 어휘 및 표현 검색, 문장구조 파악, 내용 보충 순의 목적으로 기계번역을 이용한다. 4) 러시아어 학습자의 기계번역 신뢰도는 5점 기준으로 3.17, 만족도는 3.07로 나타나 평균 이상을 보인다. 5) 러시아어 학습자는 기계번역 사용이 러시아어 실력 향상에 도움이 되며, 기계번역 덕분에 러시아어가 더 쉽게 느껴진다고 여길 뿐만 아니라, 독해 및 작문에 효과적일 것이라고 판단하여 학습 도구로서 기계번역의 효용성을 높이 평가한다. 6) 러시아어 학습자는 전공 수업에서 기계번역의 사용이 필요하고 바람직할 뿐만 아니라 기계번역에 관한 교육이 필요하다고 여겨 교육 도구로서 기계번역의 효용성 또한 높이 평가한다. 7) 러시아어 학습자는 기계번역에 대한 의존성, 품질 검증 불가능, 전공자의 역할 위협 등에 대해 우려한다. 8) 러시아어 학습자는 올바른 기계번역 사용을 위해 이용 시기, 목적, 프리에디팅 및 포스트에디팅, 교정 등 교사의 가이드라인을 필요로 한다. 9) 러시아어 수준이 높을수록 기계번역 덕분에 러시아어가 더 쉽게 느껴지는 것으로 나타나, 학습 도구로서 기계번역의 긍정적 효과를 인정하고 수용하는 정도가 높은 것으로 확인된다. 10) 기계번역을 많이 활용하는 학습자일수록 기계번역에 대한 신뢰도 및 만족도가 높이 나타나며, 기계번역 덕분에 흥미, 난이도 저감, 도움 정도가 높게 나타난다. 아울러 전공 수업 시 기계번역 사용의 필요성 및 타당성에 대해서도 긍정적인 태도를 보여 학습 및 교육 도구로 인지하고 수용하는 정도가 높은 것으로 확인된다. 이상의 분석 결과를 종합해 볼 때 기계번역 기반의 러시아어 전공 수업 커리큘럼 개발이 필요하다.

한국 속담의 러시아어 기계번역 가용성과 한계 연구 - 속담의 은유적 표현을 중심으로

전혜진 한국노어노문학회 2022 노어노문학 Vol.34 No.4

인공지능이 나날이 발전하고 있는 현시점에서 기계번역이 '문화 간 소통' 기능을 얼마나 충실히 수행하고 있는가에 따라 기계번역의 현주소를 평가할 수 있을 것으로 여겨진다. 번역 가운데 문화적인 요소가 농후한 장르는 속담일 것이다. 속담은 문화와 떼려야 뗄 수 없는 밀접한 관계에 놓여 있고, 속담번역은 한국어와 러시아어 사이의 언어와 문화 간, 문화와 문화 간의 관계성을 증명할 수 있는 번역 장르이다. 그러므로 민족적 정서, 역사, 전통, 관습, 생활 방식 등 한 문화의 정체성과 함축성 그리고 상징성을 내포하고 있는 속담번역을 분석 대상으로 삼으면, 기계번역의 현 수준을 측정할 수 있고 속담의 특성과 문화적인 색채를 잘 살려서 번역한 인간 번역과의 비교를 통해 기계번역의 '문화 간 소통 번역 역량'의 문제점과 한계를 제시할 수 있을 것이다. 따라서 본고의 목적은 기계번역의 '문화 간 소통' 번역 수준을 측정하기 위해 한국 속담의 인간과 기계의 러시아어 번역 결과물을 비교 분석하고, 그를 토대로 인간번역과 기계번역이 주로 사용하는 번역 기법과 전략을 연구하여 기계번역의 가능성과 한계점을 도출하는 것이다. 다채로운 문화적인 색채와 문화 이데올로기적인 배경을 바탕으로 인간의 수많은 시간과 노력의 결과로 만들어진 인간번역 결과물과 신속하고 방대한 데이터를 기반으로 만들어진 기계번역 결과물을 속담번역 장르에서 비교하는 것은 단순히 기계번역의 오류와 한계점을 규명하는 것에 그치지 않고, 향후 번역의 패러다임이 어떻게 변할 것인지에 대한 번역의 미래 지형도를 제시할 수 있는 계기가 될 것으로 사료된다. 본고의 과제는 다음과 같다. 첫째, 한국 속담의 특징을 고찰하고 한국 속담을 은유적 표현의 유무에 따라 분류한다. 둘째, 한국 속담의 인간번역(HT)과 기계번역(MT) 결과물을 비교하고, 기계번역의 오류를 규명하고 유형화한다. 셋째. 한국 속담의 러시아어 번역시 기계번역과 인간번역에 적용된 번역전략을 비교하고 연구한다. 넷째, 한국 속담의 러시아어 번역 장르에서 기계번역의 한계점과 인간번역의 장점을 도출한다.

기계번역 포스트에디팅(MTPE)을 활용한 러시아어 번역교육 과정 개발에 관한 연구

전혜진 한국노어노문학회 2022 노어노문학 Vol.34 No.1

The goal of this paper is to design and develop a Russian translation education curriculum using Machine Translation Post-Editing (MTPE). Empirical research, such as learners' error analysis of MTPE results, mainly consists of research results in other languages. On the other hand, in this paper, an experimental attempt is made to develop a Russian translation education design and curriculum using MTPE, and to present examples of practical application of translation education. The tasks for developing a Russian translation education curriculum using MTPE are as follows: First, the necessity and effectiveness of introducing MTPE into translation education are studied. Second, translation education theories are reviewed in connection with language teaching methods, and the correlation and problems between translation education and language teaching methods are analyzed. Based on the analysis results, this paper explores the possibility of using MTPE and studies the methodology by focusing on Russian translation education. Third, methodology to improve post-editing competence is researched , and post-editing guidelines that aim for completeness of translation and communication of translation are established. Fourth, as core strategies for Russian translation education using MTPE, 'communication-oriented Russian translation education' and 'process-oriented Russian translation education' are set, and 'a curriculum for cultivating Russian communicative translation competence using MTPE' is developed. Fifth, 'a curriculum for cultivating Russian communicative translation competence using MTPE' is linked with the field of Russian translation education to present actual cases, and the expected effects and implications of the curriculum are analyzed. 오늘날 기계번역과 함께 포스트에디팅은 번역학계와 언어서비스 산업 분야에서 하나의 트렌드가 되었고, 인간과 기계가 협업하여 번역의 신속성, 생산성과 정확성을 보장하는 번역의 새로운 시대가 열렸다. 최근 몇 년 동안 스스로 학습 능력을 갖춘 '딥 러닝(Deep Learning)'에 기반을 둔 기계번역이 급속도로 발전하면서 이제 기계번역과 인간번역 결과물의 품질 차이가 좁혀지고 있다. 하지만 기계번역만으로는 부족하고 취약한 점이 많기 때문에, 기계번역을 한 후 포스트에디팅을 하는 번역 과정, 즉, 기계와 인간이 협업을 하는 번역 과정과 번역 방식이 새로운 패러다임이 되었다. 따라서 교육기관은 이러한 언어서비스 산업에서의 획기적인 변화에 주목할 필요가 있다. 이렇게 빠르게 변화하고 있는 언어서비스 산업 현장에 능동적으로 대응하기 위해서 전문 번역사에게 새로운 번역 실무 환경에 부응하는 번역 역량(translation competence)이 요구되므로, 통번역 대학원과 학부 교육 현장에서도 번역교육의 새로운 방향성을 모색하여 교육 모형을 설계하고 교육 방법론을 도입하는 것이 중요하다. 전통적인 번역교육의 틀에서 벗어나 기계번역 포스트에디팅(Machine Translation Post-editing, MTPE)을 활용한 번역교육을 도입하는 혁신적인 전환이 요구된다 할 수 있다. 이는 급변하는 번역 실무 환경의 변화에 부응한다는 측면뿐만 아니라. 번역 학습자들의 번역 학습 효과를 배가할 수 있다는 측면에서도 시너지 효과가 크다. 기계번역 포스트에디팅을 활용한 번역교육이 실제 소통적 번역 과정을 체험하고 번역 능력을 함양할 수 있는 출발점이 될 수 있을 것으로 본다. 그러므로 본 논문의 목표는 기계번역 포스트에디팅(MTPE)을 활용한 러시아어 번역교육 과정을 개발하는 것이다. 다른 언어권의 연구 결과물은 학습자들의 MTPE 결과물의 오류 분석 등 실증적, 경험적 연구가 주를 이룬다. 이와 달리 본고에서는 실험적 시도를 하여 MTPE를 활용한 러시아어 번역교육 설계와 교육 과정을 개발하고, 번역교육의 실제 적용 사례를 제시하고자 한다. MTPE를 활용한 러시아어 번역교육 과정 개발 사례는 번역 전 단계(기획하기) - 번역 단계(기계번역) - 번역 후 단계(포스트에디팅)로 수행하는 인간과 기계가 협업하는 번역 활동 과정의 메커니즘을 제시하는 번역교육의 새로운 방향이자 지향점이 될 것이다, 아울러 과거의 전통적인 결과 중심적인 번역교육의 틀을 깨고 소통 중심적이고 과정 중심적인 번역교육의 창의적이고 혁신적인 패러다임으로의 전환을 위한 실험적 시도로 간주할 수 있다.

기계번역, 저작권법에서 자유로운가?

김윤명 한국법제연구원 2023 법제연구 Vol.- No.64

Translation is also for social contributions or public interests in that it allows people to enjoy information or culture in various fields. Translators increase the utilization of language and play a role as cultural propagators. Machine translation is much lower wavelength. The right to the translation, which is the result of translation, should be considered to belong to the user who used the machine translation service as a tool, not to the business operator that provides the machine translation service. However, machine translation is only a simple reproduction, not the creation of a secondary work called the right to translate. This is because the machine translation process has no room for the user's creative contribution to the translation, independent of the original work's creative performance. Therefore, since machine translation is only a conversion of language, not a secondary work creation act, machine translation in which permission is granted is a reproduction under the Copyright Act and violates the copyright holder's right to reproduce. However, users may be directly liable for infringement, but there is a high possibility that they will be exempted in accordance with the private replication regulations. Therefore, it is questionable whether it is reasonable to hold the online service provider (OSP) legally responsible even though the user is exempted as a regular offender. Therefore, I think it is reasonable to indemnify the translation service provider in consideration of the public interest of the translation service as to whether the copyright holder violates the right to reproduce. The problem is that the current OSP exemption regulations are difficult to apply to online service providers that provide machine translation. This is because it is questionable whether the translation service meets the type of OSP exemption regulations. Therefore, online service providers that provide machine translation are bound to be responsible for infringement, so it is necessary to review whether the translation service can be exempted in accordance with the fair use regulations. In conclusion, the conclusion made after reviewing the utility that users can obtain through translation compared to the transaction cost of obtaining permission from the right holder for the public interest provided by the translation service is highly likely to be exempted. However, for the social contribution of translation service providers and the legal stability of online service providers accordingly, I would like to propose a legislative proposal that includes a new type of OSP exemption in the form of general provisions. Separately, it is necessary to clarify the rights relationship of important machine translation such as universal services in the intelligent information society through in-depth research or policy review on machine translation such as translation quality. In the future, when a generative AI model, such as ChatGPT, directly translates as a policy task that may appear in the machine translation process, it is necessary to specifically discuss matters such as attribution of the rights of translation data(or translation memory). 번역은 다양한 분야의 정보나 문화를 향유할 수 있도록 한다는 점에서 사회적 기여나 공공의 이익을 위한 것이기도 하다. 번역가는 언어의 활용도를 높이고, 문화적 전파자로서 역할을 한다. 기계번역(machine translation)은 훨씬 더 전파력이 크다. 번역에 따른 결과물인 번역물에 대한 권리는 기계번역 서비스를 제공하는 사업자가 아니라 기계번역 서비스를 도구로써 활용한 이용자에게 귀속된다고 보아야 한다. 다만, 기계번역은 번역권이라는 2차적저작물의 작성이 아닌 단순한 복제에 불과하다. 기계번역 과정은 원저작물의 창작성과는 별개로 번역물에 대한 이용자의 창작적 기여가 발생할 여지가 없기 때문이다. 따라서, 기계번역은 2차적저작물 작성행위가 아닌 언어의 변환에 불과하므로 허락이 이루어지는 기계번역은 저작권법상 복제로서 저작권자의 복제권을 침해하는 구조이다. 다만, 이용자는 직접적인 침해책임을 질 수 있으나 사적복제 규정에 따라 면책될 가능성이 높다. 따라서, 정범으로서 이용자가 면책됨에도 온라인서비스제공자(OSP)에게 법적 책임을 지우는 것이 합리적인지 의문이다. 그렇기 때문에 저작권자의 복제권 침해 여부에 대해서는 번역서비스가 갖는 공익성 등을 고려하여 번역서비스 제공자를 면책하는 방안이 합리적이라고 생각한다. 문제는 현행 OSP 면책규정은 기계번역을 제공하는 온라인서비스제공자에게 적용하기 어렵다는 점이다. 번역서비스가 OSP 면책규정의 유형에 부합한 것인지 의문이기 때문이다. 따라서, 기계번역을 제공하는 온라인서비스제공자는 침해책임을 질 수밖에 없어, 차선으로써 번역서비스가 공정이용 규정에 따른 면책될 수 있는지 검토가 필요하다. 번역서비스가 제공하는 공익이 권리자로부터 이용허락 등을 얻는 거래비용에 비해 번역으로 이용자가 얻을 수 있는 효용 등을 검토한 후에 내린 결론은 면책가능성이 높다고 본다. 다만, 번역서비스 제공자의 사회적 기여 및 이에 따른 온라인서비스제공자의 법적안정성을 위해서라도 OSP 면책규정이 일반조항 형태로 새로운 유형을 포함하는 입법안을 제안하고자 한다. 이와 별개로, 번역품질 등 기계번역에 대해서는 심도 있는 연구 내지 정책적 검토를 통해 지능정보사회에서 보편적 서비스와 같이 중요한 기계번역에 따른 권리관계를 명확히 하거나 정보격차 등의 해소방안으로써 접근하여 예상되는 법적인 문제를 해결하는 방안을 고려하는 것도 필요하다. 향후, 기계번역 과정에서 나타날 수 있는 정책적 과제로서 ChatGPT와 같이 생성형 AI모델이 직접 번역하는 경우, 번역데이터(또는 번역메모리)의 권리 귀속, 번역결과물에 대한 편향·오류 등에 대한 사항을 구체적으로 논의할 필요가 있다.

아랍어-한국어 기계번역의 오류 유형 및 해결방안

진소영 한국아랍어아랍문학회 2019 아랍어와 아랍문학 Vol.23 No.4

This study aims at a comparison of human translation and machine translation, focusing on the visual verb in chapter Adham in ‘ˀAwlād Ḥāratinā’(1959) by Najīb Maḥfūẓ. Through the comparison, this study finds the errors of machine translation and suggests its solutions. Korean and Arabic have different linguistic features and sentence structure. So, it is not easy to translate machine translation from Arabic to Korean. This study classifies the errors of representative machine translation that appear mainly on the visual verb in ‘ˀAwlād Ḥāratinā’ as follows; Errors in contextual understanding, polysemy, missing content, idiomatic sentence, cultural vocabulary, etc. Continued technological advances in machine translation may improve the current limitations. Therefore, the results of this study are limited to specific time points. 본 연구에서 분석한 12개 문장을 바탕으로 번역가가 아랍어와 한국어 간 언어적 차이를 줄이기 위해 어떻게 번역을 하였는지 살펴보았다. 본 연구는 아랍어-한국어 기계번역의 오류를 분석하고 기계번역의 한계점을 극복하는 방안을 구체적으로 언급하였다. 아-한 기계번역의 오류는 다음과 같이 나타난다; 맥락이해의 오류, 내용누락의 오류, 다의어 오류, 문화 관련 어휘 오류, 관용어 오류, 기타 오류이다. 이러한 기계번역의 오류를 줄이기 위해 다음과 같은 해결방안을 제안한다. 1) 복합문을 단문으로 분리한다. 2) 접미인칭대명사가 지칭하는 대상을 명시화한다. 3) 생략된 주어를 명시화한다. 4) 다의어 어휘 사용을 지양한다. 5) 문화 관련 어휘를 맥락에 맞게 적절한 단어로 바꾼다. 6) 내용누락 오류가 나타나면 같은 의미를 뜻하는 다른 단어로 바꾼다. 인공지능 신경망을 이용한 기계번역은 맥락에 따른 문장 단위의 번역이 가능하다고 하지만, 번역이 단순히 언어 전환이 아닌, 문화 간의 소통이며 작가의 의도를 독자에게 전달해주는 역할이라는 점을 고려한다면(김명균, 2013: 26) 기계번역은 아직도 번역가 수준의 결과를 도출하지 못한다는 것을 보여준다. 기술 발전으로 인해 기계번역의 결과물은 과거와 비교해서 많이 개선되었지만, 미학적 특성을 고려해야 하는 문학 텍스트 번역에서는 번역가의 결과물에 필적할 만한 결과물을 여전히 보여주지 못한다. 본 연구에서 나타난 기계번역의 한계점은 기계번역 시스템의 성능이 개선될 수도 있기 때문에 특정 시점에 한정한다. 본 연구는 특정한 자료만으로 기계 번역을 분석하였기 때문에 오류 해결방안을 보편화하기에는 어렵다. 다양한 텍스트를 통한 후속 연구에서 아랍어-한국어 기계번역의 오류 유형 및 해결방안에 대한 모색 및 보완 연구가 이루어지길 기대한다.