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영어

In the 21st century, where generative AI is rapidly advancing, its applications are expanding not only in the field of science but also in various disciplines such as linguistics and translation studies. This study analyzes and compares the patterns of Chinses translation produced by generative AI and traditional machine translation systems, focusing on idiomatic expressions that appeared in question 21 of the Readiong section of the Test of Proficiency in Korean(TOPIK II), which is closely related to Korean language learners. The results show that generative AI performs better than traditional machine translation in translating idiomatic expressions into Chinses, particularly exhibiting a distinct tendency to present both the literal and idiomatic meanings simultaneously. In the analysis of idiom structure types, generative AI demonstrated diverse translation patterns, with a notably high frequency of four-character idioms and general verb expressions in Chinese translations. Furthermore, when translating example sentences containing idioms, generative AI showed a superior ability to reflect multiple idiomatic meanings embedded in a single expression. In terms of answering actual test questions involving idioms, the three generative AI models generally showed strong performance, although CLOVA X produced an incorrect answer for a specific item. These findings suggest that generative AI has strong potential as an effective tool for learning idiomatic expressions for Korean language learners.

한국어

생성형 AI가 활발히 발전하고 있는 21세기에는 과학 분야뿐만 아니라 언어학, 통·번역학 등 다양한 분야에서도 생성형 AI의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 본고는 한국어 학습자와 밀접한 관련이 있는 한국어능력시험(TOPIK II) 읽기 영역 21번 관용어 기출문제를 대상으로 생성형 AI와 전통적 기계번역의 중국어 번역 양상을 비교 분석하였다. 생성형 AI는 전통적 기계번역에 비해 관용어의 중국어 번역에서 더 나은 성능을 보였으며, 특히 ‘축자적 의미’와 ‘관형적 의미’를 동시에 제시하는 경향을 두드러진다. 관용어 구조 유형 분석에서 생성형 AI 는 다양한 중국어 번역 양상을 보였고 사자성어와 일반동사의 번역 결과의 비율이 높게 나타 났다. 관용어 예문의 번역에서는 생성형 AI가 관용어가 드러나는 두 가지 이상의 관용적 의미 를 반영하는 능력이 뛰어난 결과를 보였다. 관용어 기출문제 풀이 양상에서도 세 종류의 생성 형 AI는 대체로 우수한 성과를 보였으나 CLOVA X는 특정 문제에서 오답을 보였다. 이러한 분석 결과는 생성형 AI가 한국어 학습자의 관용어 학습에 효과적인 도구가 될 가능성을 시사한다.