中韓(韓中) 번역을 통해 본 구글번역(GNMT)의 문제 = Problems of Google’s Neural Machine Translation - Focused on the ChineseKorean Translation -

국문 초록 (Abstract)

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)에 적용시켜, 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 쉽게 할 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 보아 맥락이 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.

다국어 초록 (Multilingual 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.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 구글번역(GNMT)의 정확도
• Ⅲ. 中韓(韓中) 번역에서 발견되는 구글번역(GNMT)의 문제
• Ⅳ. 결론
• 참고문헌
• 〈국문요약〉
• 〈Abstract〉

참고문헌 (Reference)

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4 이노신, "통번역의 미래지평: 인공지능과 소통형 융합통번역 연구" 한국번역학회 17 (17): 65-89, 2016

5 박종한, "중국어번역테크닉" 시사에듀케이션 2004

6 이종호, "인문학전공자를 위한 인공지능 (언어처리와 기계번역)"

7 강동철, "인공지능 벤처 사들이는 구글⋅애플⋅페이스북" 조선일보

8 구현정, "의사소통의 기법" 박이정 2013

9 魯迅, "아Q정전⋅광인일기" 문예출판사 2013

10 魯迅, "아Q정전" 푸른숲주니어 2013

11 莫言, "사부님은 갈수록 유머러스해진다" 문학동네 2009

12 E T, Hall, "문화를 넘어서" 한길사 2013

13 Larry a, Samovar, "문화간 커뮤니케이션" 커뮤니케이션북스 2007

14 대구광역시 중구청, "근대路의 여행, 골목" 2013

15 유진상, "구글 번역, 인공지능 ‘딥러닝’ 기술 적용...번역 오류 58∼87%까지 줄여" 조선일보

16 張永富, "黃山精華" 中國撮影出版社 2006

17 莫言, "師傅越来越幽默" 作家出版社 2012

18 허동현, "地位 지향사회가 낳은 ‘입시 소용돌이’" 조선일보

19 나지홍, "“열심히 일해도 중산층 못돼”… 희망 잃은 397세대" 조선일보

20 김태균, "‘파파고’ 총괄 “AI 번역, 7년 뒤 일반인 수준 넘는다”" 연합뉴스

21 "https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine. html"

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24 "http://cnnews.chosun.com/client/news/viw.asp?cate=C08&mc ate=m1001&nNewsNumb=20121131002&nidx=31002"

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