한국어-스페인어 맥락 기제 통역 행위에 대한 고찰 : 공적담화(Public discourse)의 인간 통역과 기계번역의 대조를 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This dissertation examines consecutive interpreting in single-speaker public discourse within the political and diplomatic domain, with particular attention to how human interpreting actions emerge through variations in contextual mechanisms that shape textual production. Rather than treating interpreting solely as a process of linguistic transfer, this study approaches interpreting as an activity in which interpreters actively reorganize discourse under situational, temporal, and audience-related constraints. These patterns are examined in comparison with outputs produced by neural machine translation (NMT) systems and large language model (LLM)–based translation.
Empirical data were collected through a series of controlled experiments involving master’s students in their final semester, who performed consecutive interpretations of presidential speeches and international forum presentations. For the same source texts, NMT and LLM translation outputs were generated and analyzed. In order to further distinguish interpreting from post-editing behavior, the same human participants were also asked to post-edit NMT outputs, allowing for a direct comparison between interpreting agency and post-editing intervention.
The analysis indicates that human interpreters do not simply reproduce source-text structures. Instead, they frequently adjust sentence boundaries, reorganize information, and reinforce levels of formality in response to the communicative situation and the intended audience. At the same time, certain elements of the source text are occasionally left unrealized. These omissions, however, are better understood as the result of selective restructuring under time pressure rather than as straightforward errors. NMT outputs, by contrast, show persistent features of translationese, including repetitive use of identical connectives such as y, which often reduces textual readability. Difficulties were also observed in cases requiring inferential recovery of ellipted elements, sometimes leading to distorted representations of the original information.
LLM-based translations demonstrate more flexibility than NMT in adjusting sentence boundaries and performing inference, although this tendency appears to be strongly influenced by prompt design. While recent advances in large language models have expanded the scope of machine translation, this study proceeds from the assumption that such systems remain fundamentally constrained in handling contextual risk in political discourse. What is particularly noteworthy is that LLM outputs occasionally introduce information absent from the source text or remove parts of the speaker’s utterance without explicit justification. From the perspective of political and diplomatic interpreting, such behavior raises serious concerns related to risk management.
By foregrounding the role of contextual mechanisms in consecutive interpreting, this study clarifies qualitative differences between human interpreting, machine translation, and post-editing practices. Rather than evaluating machine translation performance per se, this dissertation uses machine-generated outputs as a contrastive lens through which the nature of human interpreting agency becomes visible. It further argues that while human–machine collaboration in public discourse settings may become increasingly common, such collaboration requires a cautious framework supported by clearly defined and domain-sensitive guidelines.

목차 (Table of Contents)

• I.서론 1
• 1.연구의 배경 및 필요성 1
• 2.연구 질문과 주제 및 범위 9
• 3.용어의 정의 13
• II. 이론적 배경 및 선행 연구 15
• 1. 분석 대상으로서의 공적 담화와 맥락 15
• 1.1. 분석 대상으로서의 공적 담화 15
• 1.1.1. 담화의 정의와 유형 15
• 1.1.2. 공적 담화의 성격과 언어적 자질 24
• 1.1.3. 텍스트 타입과 장르로서의 공적 담화 25
• 1.1.3.1. 텍스트 타입으로서의 공적 담화 25
• 1.1.3.2. 장르로서의 공적 담화 29
• 1.1.4. 정치담화의 유형과 특성 31
• 1.1.4.1. 정치담화의 정의와 유형 31
• 1.1.4.2. 정치외교 공적 담화의 장르적 특성과 언어적 자원 32
• 1.1.4.2.1. 정치외교 공적 담화로서의 연설문의 문체적 특징과 장르적 특성 32
• 1.1.4.2.2. 정치외교 담화의 맥락을 구성하는 메타담화 36
• 1.1.4.2.3. 스페인어의 담화 표지 39
• 1.1.5. 통번역학에서의 공적 담화 연구 42
• 1.2. 분석 대상으로서의 맥락 45
• 1.2.1. 맥락의 정의 45
• 1.2.2. 맥락의 기능 48
• 1.2.3. 맥락의 분류 48
• 1.2.4. 내적 맥락 51
• 1.2.4.1. 응결장치(cohesive devices) 52
• 1.2.4.1.1. 생략 54
• 1.2.4.1.2. 지시와 대용 58
• 1.2.4.1.3. 환언 64
• 1.2.4.1.4. 접속표현과 담화표지 66
• 1.2.4.2. 태도표지어 71
• 1.2.4.3. 메타담화표지 72
• 1.2.5. 외적 맥락 75
• 1.2.5.1. 상황적·언어적 격식성 76
• 1.2.5.1.1. 상황적 요인과 호칭어 77
• 1.2.5.1.2. 지칭어와 위치 짓기 81
• 1.2.5.2. 비언어지식(extralinguistic knowledge) 84
• 1.2.6. 담화, 텍스트와 맥락의 관계 85
• 1.2.7. 번역 행위와 맥락 88
• 1.3. 정치외교 공적 담화의 맥락 기제 89
• 2. NMT와 LLM번역 92
• 2.1. NMT 번역 기술의 발전 93
• 2.2. LLM 번역 기술의 발전 102
• 2.3. 기계번역의 발전사: 규칙과 통계, 신경망과 인공지능 107
• 2.3.1. NMT와 LLM번역의 주요 모델 112
• 2.3.2. NMT와 LLM의 맥락인식 메커니즘 115
• 2.3.3. 생성형 AI 번역의 맥락 인식과 추론 116
• 2.4. LLM의 언어적 능력 119
• 2.4.1. 형식적 언어 능력(formal linguistic competence) 120
• 2.4.2. 기능적 언어 능력(functional linguistic competence) 123
• 2.4.3. 통번역에서 요구되는 LLM의 언어 능력과 맥락 기제 . 125
• 2.5. 통번역학 범주 내에서의 선행연구 129
• III. 실험 및 분석 134
• 1. 실험 설계 134
• 1.1. 연구 질문과 실험 설계 134
• 1.2. 실험별 원천 텍스트(ST) 개요 및 수집 방법 142
• 1.3. 실험 및 분석 방법 146
• 1.3.1. HT 실험 데이터의 수집, 분석 방법 및 실험 참가자 146
• 1.3.2. MT 수집, 도구 및 분석 방법 148
• 2. ST 분석 149
• 2.1. ST의 맥락 기제 분석 149
• 2.1.1. 연설문과 비연설문의 맥락 기제 분류 150
• 2.1.2. ST 맥락 기제 분석 틀 158
• 3. 맥락 기제 번역 변이 분석 160
• 3.1. 내적 맥락 기제 160
• 3.1.1. 생략 160
• 3.1.1.1. ST에서 생략의 양상 162
• 3.1.1.2. 생략 기제의 번역 변이 165
• 3.1.1.3. 소결 183
• 3.1.2. 지시와 대용 184
• 3.1.2.1. ST에서 지시의 양상 184
• 3.1.2.2. 지시 기제의 번역 변이 189
• 3.1.2.3. 소결 203
• 3.1.3. 환언 204
• 3.1.3.1. ST에서 환언의 양상 204
• 3.1.3.2. 환언 기제의 번역 변이 208
• 3.1.3.3. 소결 216
• 3.1.4. 접속표현 217
• 3.1.4.1. ST에서 접속의 양상 217
• 3.1.4.2. 접속표현의 번역 변이 220
• 3.1.4.3. 소결 238
• 3.1.5. 메타담화 표지 240
• 3.1.5.1. ST에서 메타담화표지의 양상 241
• 3.1.5.2. 메타담화표지의 번역 변이 243
• 3.1.5.3. 소결 246
• 3.1.6. 태도표지어 246
• 3.1.6.1. ST에서 태도표지어의 양상 246
• 3.1.6.2. ST 태도표지어의 번역 변이 250
• 3.1.6.3. 소결 253
• 3.1.7. 문장경계 조정 254
• 3.1.7.1. 붙이기 256
• 3.1.7.2. 나누기 266
• 3.1.7.3. 혼합형 270
• 3.1.7.4. 소결 271
• 3.2. 외적 맥락 기제 274
• 3.2.1. 격식성 274
• 3.2.1.1. ST에서 격식 표현의 양상 274
• 3.2.1.2. 격식 표현의 번역 변이 275
• 3.2.1.3. 소결 279
• 3.2.2. 호칭어 280
• 3.2.2.1. ST에서의 호칭어의 양상 280
• 3.2.2.2. 호칭어의 번역 변이 283
• 3.2.2.3. 소결 288
• 3.2.3. 지칭어와 위치짓기 289
• 3.2.3.1. ST에서의 지칭어의 양상 289
• 3.2.3.2. 지칭어의 번역 변이 292
• 3.2.3.3. 소결 300
• 3.2.4. 비언어지식 301
• 3.2.4.1. ST에서의 비언어지식의 양상 301
• 3.2.4.2. 비언어지식의 번역 변이 307
• 3.2.4.2. 소결 308
• 3.3. 프롬프트와 구어성에 따른 MT 번역 결과물의 양상 308
• 3.3.1. 프롬프트 입력에 따른 맥락 기제의 번역 변이 308
• 3.3.3.1. 프롬프트 유무에 따른 NMT와 LLM번역의 비교 308
• 3.3.3.2. 프롬프팅에 따른 변화 312
• 3.3.2. 구어성에 따른 ST의 맥락 기제 차이 317
• 3.4. HT와 MT에서 관찰된 맥락 기제의 변이 양상에 대한 탐색적 정리 323
• 3.4.1. 맥락 유지와 변이, 미번역의 개념적 구분 323
• 3.4.2. 맥락 미번역 및 누락 325
• 3.4.3. 맥락 변이 및 왜곡 326
• 3.4.4. 소결 327
• IV. 결론 328
• 참고문헌 341
• Abstract 352
• 부록 1 통역 브리프 355
• 부록 2 설문 조사지 357
• 부록 3 원천 텍스트(ST) 360
• 부록 4 오류 유형 375