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NTIS 바로가기한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.6, 2020년, pp.281 - 288
천종성 (한양대학교 대학원 신문방송학과)
This study delves into acceptance on neural network machine translation (NMT) such as Google Translate and Papago that uses technical acceptance model. In conclusion, it turned out that perceived usefulness impacts translators' attitude towards NMT. In other words, if translators determine that NMT ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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기계번역이란? | 기계번역은 한 자연어를 다른 자연언어로 번역하는 변환을 컴퓨터를 이용해서 모두 자동적으로 하는 것이라 정의할 수 있다[5]. 기계번역 연구는 2차 세계대전과 냉전을 거치며 적극 투자되고 연구되었으나 생각만큼 효용성이 높지 않아 관심 밖으로 사라졌다가, 최근 빅 데이터 관련 기술이 발전하면서 다시 주목을 받게 되었다[1]. | |
기술수용모델은 무엇에서 출발하나? | 기술수용모델은 기술제품을 채택하는 사람들이 어떠한 과정을 거쳐서 수용을 결정하는지에 대한 관심에서 출발한다. IT의 채택에 있어, 기술적 성능과 같은 시스템의 특성이 아니라, 기술을 이용하는 사람들이 기술에 반응하여 어떠한 의사결정 과정을 거치는지를 파악하는 모델이다. | |
기계번역의 3단계의 진화과정은? | 연구들[6,7]에 따르면, 기계번역은 그 발전양상에 따라 크게 3단계의 진화과정을 거쳐 왔다. 1단계는 1980 년대까지 주로 적용되었던 규칙기반 기계번역(Rule-based machine translation, RBMT)의 시기였고, 2단계는 1990년대부터 발전이 시작된 코퍼스 기반 기계번역 (Corpus-based machine translation, CMT), 3단계는 딥러닝(Deep Learning) 기술에 기반한 인공신경망 기계번역(Neural Network Machine Translation, NMT)으로 구글 번역, 파파고 등의 번역 어플리케이션이 최신 기계번역의 경향이라 할 수 있다. |
T. G. Kim. (2017. 7. 19). AI translation, seven years later, exceeds the average level. Yonhap news. [Online]. www.yna.co.kr
M. S. Choi. (2019). Trends in Machine Translation Research within the Translation Studies Community in Korea. Journal of Linguistic Studies, 24(1), 275-297.
J. S. Shin. (2017). Revisiting Translation Competence in a Technological Paradigm. Interpreting and Translation Studies, 21(4), 51-71.
S. I. Lee. (2018). A Reflection on both the Essence and the Translating Agent of Machine Translation. Interpreting and Translation Studies, 22(4), 183-209.
H. K. Park. (2018). Teaching machine translation in master"s degree translation courses - A case study of post-editing activity in the Korean-Japanese language pair. The Journal of Translation Studies, 19(3), 163-193.
S. J. Lim & M. S. Han. (2014). A Case Study on Google Translate: The Correlation between Translation Quality and Units of Translation in Machine Translation. The Journal of Translation Studies, 15(1), 177-209.
A. L. Chang. (2017). Analysis of the Current Development of Machine Translation and Interpretation in Korea: Focusing on Korean-Chinese Language Pairs. The Journal of Translation Studies, 18(2), 171-206.
Davis, Fred D, Bagozzi, Richard P. & Warshaw, Paul R. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management science, 35(8), 982-1003.
E. S. Park & H. J. Woo. (2013). A Study on Factors Affecting the Intention to Use Personal Cloud Service : Focused on the Convergence Model of TAM and PMT. Journal of Cybercommunication Academic Society, 30(2), 111-150.
M. D. Choi, P. K. Seo, M. I. Choi & H. J. Paek. (2014). Factors Associated with Health-Specific TV Viewing Intention : Application of the Technology Acceptance Model. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 58(6), 362-389.
J. K. Lee et al. (2014). Media and Audience. communication books: seoul.
Venkatesh, & Davis, Fred D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management science, 46(2), 186-204.
Rogers, E. M. (2010). Diffusion of innovations: Simon and Schuster.
S. H. Sohn, Y. J. Choi & H. S. Hwang. (2011). Understanding Acceptance of Smartphone among Early Adopters Using Extended Technology Acceptance Model. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 55(2), 227-251.
Ajzen, I. & Fishbein, M. (1973). Attitudinal and normative variables as predictors of specific behavior. Journal of personality and Social Psychology, 27(1), 41-57
S. M. Kim. (2018). Coexistence of humans and machines in the era of artificial intelligence. Interpretation and Translation, 20(2), 1-32.
H. S. Park & Smith, Sandi W. (2007). Distinctiveness and influence of subjective norms, personal descriptive and injunctive norms, and societal descriptive and injunctive norms on behavioral intent: A case of two behaviors critical to organ donation. Human Communication Research, 33(2), 194-218.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B. & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. [Article]. MIS Quarterly: Management Information Systems, 27(3), 425-478.
B. S. Kim. (2019). A study on the intention to AI(Artificial Intelligence) speakers usage focusing on extended technology acceptance model. Hanyang University.
Anderson, James C. & Gerbing, David W. (1988). Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach. Psychological bulletin, 103(3), 411.
Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18, 39-50.
Martinez, hyphen, Lopez Francisco, J., Gazquez, hyphen, Abad Juan, C. & Sousa Carlos, M. P. (2013). Structural equation modelling in marketing and business research : Critical issues and practical recommendations. European Journal of Marketing, 47(1/2), 115-152.
Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological bulletin, 107(2), 238.
Bagozzi, R. P. & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models. Journal of Academy of Marking Science, 16, 74-94.
Lin, C. P. & Bhattacherjee, A. (2008). Elucidating individual intention to use interactive information technologies: The role of network externalities. International Journal of Electronic Commerce, 13(1), 85-108.
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