한국어 뉴스 헤드라인의 구글 번역기 페르시아어 번역 오류에 관한 연구

• 영문명: Google Translate’s Persian Translations of Korean News Headlines -Identifying the most frequent translation error types and patterns-
• 발행기관: 국제한국언어문화학회
• 저자명: 세터레 누리(Setare Noori)
• 간행물 정보: 『한국언어문화학』제22권 제1호, 69~105쪽, 전체 37쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

본 연구는 한국어 뉴스 헤드라인의 구글 번역기 페르시아어 번역 결과물에 나타나는 오류를 유형별로 정리하고, 빈번하게 발생하는 오류 유형 및 패턴을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 최근 신경망 기계 번역 기술의 급속한 발전과 함께 기계 번역의 풀질이 과거에 비해 상당히 향상되었으며, 이에 따른 기계 번역 수요도 증가하였다. 그러나 번역 결과물에서 사소한 오류부터 중대한 오류까지 다양한 문제점이 여전히 남아 있다. 기존 국내 기계 번역 오류 연구는 주로 주요 언어 쌍을 대상으로 진행되었다. 이에 본 연구에서는 한국어 뉴스 헤드라인의 구글 번역기의 페르시아어 번역 오류 유형을 분석하였다. 연구 결과, 페르시아어 뉴스 헤드라인의 특성을 반영하여 인간 번역자 포스트에디팅 수행의 필요성을 시사하였다.

영문 초록

Journal of the International Network for Korean Language and Culture 22-1, 69-106. This study aims to classify the types of errors found in Google Translate’s Persian translations of Korean news headlines and identify the most frequent error types and patterns. With the rapid advancements in neural machine translation technology in recent years, the quality of machine translation has improved significantly, leading to increased demand and usage. However, various issues, ranging from minor inaccuracies to critical errors, continue to persist in machine translation outputs. Previous domestic studies on machine translation errors have primarily focused on major language pairs. In this context, the present study examines the types of errors observed in Google Translate’s Persian translations of Korean news headlines. The findings highlight the necessity of post-editing by human translators to better reflect the linguistic characteristics of Persian news headlines. (Seoul National University)

목차

1. 서론

2. 뉴스 헤드라인의 특징 및 번역 관련 선행연구 검토

3. 연구 대상 및 분석 방법

4. 뉴스 헤드라인 오류 유형 분석

5. 결론

참고문헌

키워드

구글 번역 기계 번역 뉴스 헤드라인 한국어-페르시아어 번역 번역 오류 유형 Google Translate Machine Translation News Headlines Korean-Persian Translation Types of Translation Errors