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초록

영어

Recently, generative AI translators, ChatGPT and DeepL, have gained a lot of attention. They can translate large amounts of PDF text quickly and facilitate multilingual translation. This study aims to compare the translation quality of AI translators in a graduate class where English texts are the main literature, and to recognize the importance of their accuracy and use. First, chapter 1 of Alan-Turing's 'Computing Machinery and Intelligence' paper. Assuming 'The Imtation Game' as the analysis text, we analyzed the translation and 'translator translation' through two AI translators, ChatGPT and DeepL, and summarized the analysis results in three main ways. First: The superiority of 'Translator Translation' is due to 'Translator Decision'. The "translator translation" with many paraphrases is the result of the "translation, TB's” theory. Second, the quality of the translations did read much from the three translation tools capturing the meaning of the source text. However, the most natural translation was the translator's translation with paraphrasing. Third, the translations from ChatGPT and DeepL were close to direct translation. In particular, the free version of DeepL does not provide a Mongolian translation service.

한국어

최근 생성형 인공지능 번역기, 쳇GPT와 DeepL 번역기가 크게 관심을 받고 있다. 다량의 pdf 텍스트 번역이 빠르게 이루어지며, 다국어 번역이 용이하다. 본 연구는 영어 텍스트가 주된 문헌이 되는 대학원 수 업에서 인공지능 번역기의 번역 수준을 비교하고, 그에 대한 정확성과 사용의 중요성을 인식하는데 계기를 마 련하고자 연구를 진행하였다. 먼저, 앨런 튜링의 ‘계산 기계와 지능(1950)’논문 제1장. ‘흉내 게임’분 석 텍스트로 상정하고, 2개의 인공지능 번역기, 쳇GPT와 딥앨(DeepL)를 통한 번역과 ‘번역가 번역’분 석으로 진행한 결과 크게 세 가지로 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째: ‘번역가 번역’의 우수성 이다.‘번역가의 결정’이 주요한 것으로 나타났다. 다수의 의역이 포함된 ‘번역가 번역’은 ‘번역 브 리프’이론에 의한 결과다. 둘째, 번역품질은 세 가지 번역 도구에서 원문의 텍스트가 담은 의미를 파악 하는데, 크게 무리는 없었다. 다만 가장 자연스러운 번역은 의역이 첨가된‘번역가 번역’이었다. 셋째, 쳇GPT와 DeepL의 번역은 직역에 가까웠다. 다국가 간의 상호작용 번역에서도 어려움이 있었다. 특히 딥엘(DeepL)의 무료 버전에서는 몽골어 번역 서비스를 제공 받을 수 없었다.

목차

국문초록 / ABSTRACT
Ⅰ. 서론
1. 연구의 필요성
2. 연구의 목적
Ⅱ. 이론적 배경
1. 선행연구
2. 유형 분석으로서의 인공지능 모델 탐색
3. 분석 기능로서의 번역 수단: Chat GPT. DeepL. 번역가 번역
Ⅲ. 앨런 튜링의 ‘계산 기계와 지능’
1. 앨런 튜닝의 ‘생각하는 기계’
2. 텍스트 분석 1: 챗GPT. DeepL. 그리고 번역가 번역
4. 텍스트 분석 2: 다국어 번역의 실태
Ⅳ. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 신세연 [ Seyeon Shin | 단국대학교 문화예술 대학원 석사과정 ]
• 오용토야 [ Purevdorj Oyuntuya | 단국대학교 문화예술 대학원 석사과정 ]
• 투굴두르 [ Tuguldur | 단국대학교 문화예술 대학원 석사과정 ]
• 송보나 [ Bona Song | 단국대학교 문화예술 대학원 강사 ] Corresponding Author

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• 간행물명

  에듀테인먼트연구 [Journal of the Edutainment]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2671-9789

• eISSN

  2672-0329

• 수록기간

  2019~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 370 DDC 370