기계번역과 포스트에디팅 교육

서론

• 4차 산업혁명의 가속화로 번역 분야도 영향을 받고 있으며, 네이버 파파고, 구글 트랜슬레이트 외 딥엘 등 다양한 기계번역기가 등장하고 있음
• 기계번역 품질 개선 및 활용 범위 확대로 대학, 대학원 번역 교실에서 교육에 대한 고민이 깊어짐
• 기계번역물을 인간이 수정하는 포스트에디팅 교육 관련 연구 증가
• 포스트에디팅은 품질 저하 없이 번역 생산성 향상 가능

선행연구 분석

• 통번역대학원생은 기계번역에 호의적이지 않은 경향이 있고, 포스트에디팅 방법 교육이 쉽지 않음
• 기계번역 활용 능력은 번역자의 경쟁력에 영향
• 통번역대학원 번역 과목에서 포스트에디팅 지침 교육 없이 기계번역 자율 활용 수업 구성
• 학생들의 번역기 활용 및 포스트에디팅 양상과 기계번역에 대한 인식 파악 목표
• 전문번역가 대상 설문조사에서 59.9%가 구글 트랜슬레이트 사용, 파파고와 바이두가 뒤를 이음
• 통번역대학원생 대상 설문조사에서 파파고(73.1%) 사용률이 가장 높고, 구글 트랜슬레이트가 22%
• 파파고 성능이 빠르게 향상되어 구글 트랜슬레이트보다 높은 사용률을 보임
• 학부생 대상 인식 조사에서는 기계번역 품질에 만족, 교육에 긍정적으로 나타남
• 대학원생의 기계번역에 대한 인식 연구 필요

기계번역의 오류와 포스트에디팅 기준

• 해외 연구에서 Vilar et al.(2006)은 기계번역 오류를 어휘 누락, 어휘 배열, 어휘 오역, 불분명한 어휘, 맞춤법의 5개 범주로 분류
• 자오(Zhao et al. 2013)는 부정확한 어휘, 내용어 누락, 어휘 배열, 의미 오역, 이름 표기 오류, 숫자/수량 형용사/시간 표시 어휘 오류 등을 파악
• 서보현과 김순영(2018)은 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자를 기준으로 기계번역 오류 분류: 정확성(부정확한 의미, 누락), 가독성(맥락 오류, 단어/절 배열 오류), 통사구조(미완성 문장, 문법 오류)
• 의미 중심 오류가 가장 많고, 누락 오류가 적음
• 인간번역은 형태적 오류 비중↑, 기계번역은 의미·논리적 오류 비중↑, 원문 내용 미전달 오류 빈번
• Mossop (2020)에 따르면, 포스트에디팅은 기계번역 출력물을 수정하는 작업
• 라이트 포스트에디팅은 이해 가능한 수준으로 편집, 풀 포스트에디팅은 인간번역 수준으로 수정
• 윤미선 외(2018)는 의미, 언어와 문법, 구조로 포스트에디팅 분류, 영어-한국어 가이드라인 제시
• 최진실(2023)은 학부생 대상 포스트에디팅 오류 유형을 모국어 특성, 어휘 의미 선택 오류, 문장구조 분석 오류 등으로 분류

연구 방법

• 2023년 통번역대학원생의 번역기 선호 및 활용 방식, 기계번역 오류 개선 여부, 기계번역에 대한 인식 조사
• 국내 통번역대학원 2023년 1학기 영한번역 수강생 11명을 대상으로 연구 진행
• 연구 과정: 학생들의 기계번역 이해도 및 활용도 파악, 기계번역기 소개 및 사용 방법 설명, 6종 텍스트 번역 및 코멘터리 제출
• 텍스트 종류: 정보적, 설득적, 표현적 텍스트 포함
• 학생들의 기계번역 종류와 활용 방식 자율 선택
• 학생 번역 결과물, 코멘터리, 설문조사를 바탕으로 분석 진행

분석 결과 및 논의

• 학기말 조사 결과, 챗GPT와 딥엘 사용이 증가
• 학생들은 자율적으로 파파고, 구글 트랜슬레이트, 챗GPT 등을 활용
• 학습 과정에서 단순 내용 파악, 포스트에디팅, 스스로 번역 후 대조 방법을 사용
• 학생들은 고유명사, 전문용어 표기 오류, 내용 누락, 의미 부정확, 문장 응집성, 어색한 한국어, 문체 오류, 맞춤법/띄어쓰기 오류 수정
• 학생들이 가장 자주 지적하는 부분은 고유명사와 전문용어가 미번역되거나 오역되었다는 점
• 누락 부분은 ST와 번역기 대조 과정에서 발견
• 학생들은 명확한 한국어 단어를 찾는 데 어려움을 겪고 전문 용어 검색 능력을 포함한 전문 용어 교육의 필요성을 느낌

가독성

• 번역에서 문장 간 응집성을 높이기 위한 수정이 관찰
• 문장 간 연결을 자연스럽게 하기 위해 지시어 첨가 및 통사구조 변경 시도
• 기계 번역에 대해 긍정적인 평가를 내림

문체조정

• 목표 언어의 관습에 맞게 번역하고 형식을 변경하기도 함

번역에 대한 인식

• 기계번역은 장르별로 의존도를 달리해야 한다
• 문학적인 텍스트는 의존도가 낮음
• 번역기는 번역 효율을 높인다는데 동의

결론

• 학생들은 ITT의 오류를 잘 알고 있다
• 학생들이 주로 사용하는 ITT는 여전히 변화하고 있음
• 학생들은 여전히 문장을 다시 쓰고 ITT에서 가져온 단어들을 고치고 있음
• 학생들은 기계번역으로 일자리를 잃을 것을 걱정하고 있지만 업계에서 필수적인 것으로 믿고 있습니다

추가 고려 사항

• 교육 방법이 필수적임
• 학생들이 자주 사용하는 번역기임을 확인하고 그에 따라야 함
• 번역이 번역 능력을 저해한다는 보고가 있었지만 그렇지 않다고 생각하는 학생들이 있었음
• 학생들에게 번역 도구로 생각하도록 설득하는 것이 필수적입니다