본 연구는 AI 번역 시대에 기계번역에 대한 일반이용자와 전문번역사 의 인식 차이를 비교·분석하였다. 135명을 대상으로 한 설문조사 결과, 두 집단 모두 기계번역의 사용 용이성과 수용성에서는 대체로 긍정적인 태도를 보였다. 그러나 번역 품질과 관련된 평가에서는 뚜렷한 차이가 드러났다. 일반이용자는 기계번역 결과가 목적 달성에 충분히 유용하다 고 평가한 반면, 전문번역사는 문화적 감성 전달과 정확성·신뢰성 측면에 서 낮은 점수를 부여하였다. 또한 일반이용자는 학습·여가 등 일상적 맥 락에서, 전문번역사는 번역 아이디어 도출 및 포스트에디팅 등 업무 보 조 도구로 기계번역을 활용하였다. 본 연구는 기술수용모델(TAM)에 번 역학적 요소를 접목하여 사용자 중심의 비교 연구를 시도함으로써, 번역 교육 및 산업 정책에 실질적 시사점을 제공한다.

The purpose of this study is to examine learners’ perceptions of AI-based machine translation (MT) in high school ‘Reading British and American Literature’ classes. This research explored how students perceived the impact of MT on their class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. The study also examined how the effectiveness of MT use differed according to students’ English proficiency levels. A total of 153 third-year students participated in a nine-week English literature course. Data were collected through an online survey and statistically analyzed. The findings reveal that students showed positive perceptions regarding class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. Notably, participation in the English literature classes using AI-based MT was significantly higher than that in other English classes. Analysis by English proficiency levels showed no significant differences in class participation and affective factors (learning motivation and confidence). However, lower-proficiency learners perceived greater improvement in English proficiency compared to higher-proficiency learners. These results suggest that incorporating AI-based MT in English literature classes can create an inclusive learning environment that supports learners across different proficiency levels, particularly benefiting lower-proficiency students in terms of improvement in English ability.

본 연구는 AI-Hub의 ‘방송콘텐츠 한국어-중국어 번역 말뭉치’ 데이터를 활용하여 네이버 파파고의 번역 품질을 평가하고 이를 시각화하는 것을 목표로 한다. 먼저 BL EU 점수를 통해 파파고 번역 품질을 정량적으로 분석하고, 다양한 시각화 기법을 활용하여 번역 품질의 패턴을 파악하였다. 연구 결과에 따르면, 파파고 번역은 짧고 단순한 문장에서 높은 성능을 보였으나, 문장이 길고 복잡해질수록 번역 품질이 저 하되는 경향이 나타났다. 특히, 구어체 표현이나 문화적 맥락이 필요한 표현에서는 번역 오류가 두드러지게 나타났다. 본 연구는 데이터 시각화를 통해 번역 품질 평가 의 이해를 돕고, 파파고 번역의 강점과 약점을 명확히 제시하였다. 향후 연구에서는 다양한 평가 지표와 데이터셋을 활용하여 번역 품질을 더욱 다각적으로 평가하고, 파파고 번역의 한계점을 개선 방안을 제시할 예정이다.