The purpose of this study was to examine the use of machine translation by Uzbek-speaking Korean learners, focusing on their usage patterns, attitudes, perceptions, and expectations, as well as identifying the educational implications of using machine translation. An online survey, lasting two weeks, involved 85 Korean language learners from universities in Korea and Uzbekistan. The main findings indicated a high reliance on machine translation for Korean language learning, with the majority of respondents using machine translations to find accurate vocabulary and expressions. Regarding their attitudes towards machine translation, learners mainly utilized it for literal communication, reading, and writing, and were generally satisfied with them, especially as tools for learning spellings and pronunciations. The use of machine translation significantly influenced learners’ confidence, interest in learning, and anxiety reduction. In terms of perception, learners found machine translation effective for learning Korean vocabulary, expressions, and writing, but also perceived machine translators as sources of stress and anxiety. Expectations for using machine translation were high for completing tasks in vocabulary, expression, and writing, but low for improving grammar skills and producing error-free Korean expressions.

In light of the expanding use of technology in education, we attempted to analyze how Korean college students perceived the use of Machine Translation (MT) tools in the classroom. Specifically, this study attempted to explore students’ perceptions of their ability to use MT tools and to measure the reliability of the MT-generated output, along with measuring students’ general sense of confidence in English learning. This research analyzed 183 EFL college students’ responses to an online survey, and a one-way ANOVA was used to test for the differences in the averages of three groups. The results of data analysis revealed that 1) Among beginners, intermediate learners, and advanced learners, those self-identifying as advanced had the highest scores on all the factors measured.; 2) There was a significant mean difference in students’ perceptions of the ability to use MT tools, their beliefs regarding MT’s effectiveness as a learning tool, and affective attitudes towards the use of MT tools between beginner and advanced groups. Based on the findings, pedagogical implications for the effective use of MT tools in the Korean EFL classrooms, and suggestions for future research were presented.

정보통신 기술의 발전과 더불어 기계번역, 음성인식, 언어자료 데이터베이스(DB) 구축 등 언어처리 시스템의 실현에 있어서 자연언어처리(NLP)의 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 한·중 문법구조 대응 방법에 대한 자연언어처리의 정확도를 높이기 위한 방법을 모색하고자 ‘있다’에 대응하는 중국어 단어인 ‘有，在，着’를 중심으로 한국어와 중국어의 대응 구조를 분석하였다. 이와 관련하여 한국인 중국어 학습자들이 자주 범하는 오류 유형에 대해 Google 번역을 시도하고 그 결과를 분석하여 오류를 수정·보완할 수 있는 해결 방안을 제시 하였다. 본 연구가 한국어와 중국어를 위한 전산시스템을 구축하는 데 도움이 되길 기대한다.

문학 번역은 작가나 시인의 상상력을 통한 창조력과 예술성이 농축된 언어의 결과물을 타 언어로 재창조하는 과정이다. 따라서 번역가/번역기계는 표면적 의미뿐만 숨겨진 의미에 대한 고차원의 번역 능력과 기술 이 요구된다. 무엇보다도 문학 번역은 단순한 언어의 전환이 아닌, 문화와 작가/시인과 독자를 연결해주는 소통의 미학이 되어야 하는 점이 중요하다. 이 글에서는 엘리엇의 마지막 시중 하나인 크리스마스 트리의 수양과 프로스트의 크리스마스 트리를 기존의 번역과 기계번역을 서로 비교해 보았다. 크리스마스 트리의 수양에서 기계번역은 예수 그리스도의 재림을 기쁨과 두려움, 그리고 경이로움으로 바라보려는 한 노인/시인의 마음을 잘 드러내지 못했다. 또한 크리스마스 트리에서도 도시와 도시인의 냉정하고 차가운 이미지를 간과하기에 도시를 빛나던 장소로 오인하게 하였다. 이처럼 기계번역은 시인이나 작가의 의도를 파악하지 못하고 표면적인 묘사나 단어 나열에 그칠 수 있는 위험성을 다분히 보인다. 따라서 문학에서 기계번역은 당분간 인간번역에 종속적으로 사용될 필요가 보인다.