석사 학위 논문에 관한 정보
1. 학생 성명: 웨이쩌민
2. 성별: 남성
3. 생년월일: 1992년 3월 22일
4. 출생지: 중국 광시성
5. 학생을 인정하는 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 총장의 2024년 12월 18일자 결정 제6998/QD-XHNV호.
6. 교육 과정 변경 사항: 없음
7. 학위논문 제목: 식품 포장 라벨 관련 법률 문서의 중국어-베트남어 번역에 인공지능을 적용한 사례와 베트남-중국 무역 통합에 미치는 영향
8. 전공: 베트남학;
9. 코드:8310630
10. 과학 지도교수:
(학위명, 학위, 성명, 소속 기관을 명시해 주십시오.)
부민하이 박사 - 사회과학인문대학교
11. 논문 결과 요약:
본 논문은 식품 라벨링 관련 법규 문서의 중국어-베트남어 번역에 ChatGPT와 DeepSeek을 적용하여 그 타당성을 평가하고, 번역이 베트남 기업의 대중국 무역에서의 표준 채택에 미치는 중요성을 분석합니다. 연구는 세 가지 데이터 소스를 활용했습니다. 첫째, 이중 언어 사용자 212명을 대상으로 한 설문 조사, 둘째, GB 7718-2025 및 GB 28050-2025에 대한 두 도구를 사용한 번역 분석, 셋째, 두 명의 공장 대표와 한 명의 전문가와의 인터뷰입니다. 설문 조사 결과, 인공지능은 주로 초안 작성, 용어 검색, 표현 제안, 자기 학습 지원에 사용되는 것으로 나타났습니다. 참여자들은 시간 절약 효과를 높이 평가했지만, 오해, 의존성, 데이터 유출의 위험성도 인지하고 있었습니다. 여섯 가지 주요 차원에 대한 분석 결과, ChatGPT는 자연스럽고 읽기 쉬운 베트남어 문장을 생성하지만, 세부 사항을 생략하거나, 정의를 단순화하거나, 필수 요건의 수준을 낮추는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. DeepSeek은 원본 콘텐츠, 데이터 및 구조를 더 많이 보존하는 경향이 있지만, 번역 결과에 중국어 문자가 남아 있거나 용어 오류가 있는 경우가 많습니다. 따라서 원본 자료와의 교차 검증 및 전문가의 사후 편집 없이는 규정 준수 목적으로 직접 사용할 만큼 신뢰할 수 있는 도구는 없습니다. 두 국가의 기준을 비교해 보면 필수 정보, 알레르겐, 영양 성분 및 라벨 표시 방식에 차이가 있어 데이터 업데이트, 포장 조정 및 기업 내 협력이 필요합니다. 본 논문은 이러한 점을 바탕으로 "인간 설계 - AI 지원 - 인간 검증 및 책임" 모델에 기반한 6단계 프로세스를 제안합니다. 그러나 단 두 가지 기준만을 사용한 코퍼스, 편의 표본 추출 방식의 설문 조사, 적은 인터뷰 대상 수, 그리고 다수의 전문가에 의한 독립적인 평가 부족으로 인해 본 연구 결과는 탐색적일 뿐이며 모든 AI 모델이나 식품 기업에 일반화할 수는 없습니다.
12. 실제 적용 사례:
이 연구는 번역 분야에 활용될 가능성이 있습니다.관리 프로세스본 연구는 중국어-베트남어 번역 분야에서 기업과 교육 현장의 업무 방식을 살펴봅니다. 6가지 기준과 6단계 후편집 과정은 번역가가 AI 번역 결과물의 완전성, 용어, 규범 수준, 데이터, 표현 방식을 검토하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기업은 표준을 준수하고, 라벨을 준비하고, 수출 서류를 관리할 때 이 과정을 참고하고 적용할 수 있습니다. 교육 현장에서는 연구 결과를 바탕으로 AI 번역 결과물 평가 및 전문 텍스트 후편집 연습을 개발할 수 있습니다. 그러나 제안된 도구들은 광범위한 적용에 앞서 추가적인 검증이 필요합니다.
13. 향후 연구 방향:
추가 연구를 통해 베트남-중국 무역에서 첨가물, 검역, 추적성, 수출입 서류 관련 기준을 포함하고 더 많은 산업 및 기업을 조사 대상으로 삼을 수 있습니다. 중국어-베트남어 병렬 코퍼스를 구축하고, 여러 독립적인 전문가를 통해 AI 번역을 평가하며, 모델, 명령어, 출력 생성 주기 전반에 걸쳐 안정성을 검증해야 합니다. 실제 환경에서 후편집 과정을 테스트하면 AI가 번역 품질, 처리 시간, 규정 준수 비용, 통관 효율성에 미치는 영향을 측정하는 데 도움이 될 것입니다.
14. 논문과 관련된 출판물:가지고 있지 않다
석사 학위 논문에 관한 정보
1. 성명: 웨이제민 2. 성별: 남성
3. 생년월일: 1992년 3월 22일 4. 출생지: 중국
5. 입학 결정 번호:2024년 12월 18일자 베트남 국립대학교 사회과학인문대학 총장 발행 공문 제6889/QD-XHNV호.
6. 학사 과정의 변화:없음
7. 공식 학위논문 제목:식품 포장 라벨 관련 법률 문서의 중국어-베트남어 번역에 인공지능을 적용한 사례와 이것이 베트남-중국 무역 통합에 미치는 영향.
8. 전공: 베트남학
9. 코드:8310630
10. 지도교수: Vu민하이박사
11. 논문의 연구 결과 요약:
본 논문은 ChatGPT와 DeepSeek을 활용한 중국-베트남어 식품 라벨링 규제 문서 번역의 타당성을 평가하고, 이러한 번역이 베트남 기업의 대중국 무역에서의 기준 채택 및 이행에 미치는 영향을 분석합니다. 연구는 세 가지 데이터 소스를 활용했습니다. 첫째, 이중 언어 사용자 212명을 대상으로 한 설문 조사, 둘째, GB 7718-2025 및 GB 28050-2025에 대한 두 AI 도구의 번역 결과 분석, 셋째, 공장 대표 2명과 전문가 1명과의 인터뷰입니다. 설문 조사 결과, AI는 주로 초안 작성, 용어 검색, 대체 표현 제안, 자기 주도 학습 지원에 사용되는 것으로 나타났습니다. 참여자들은 AI의 시간 절약 기능을 높이 평가하는 동시에 오역, 과도한 의존, 데이터 유출과 같은 위험성도 인지하고 있었습니다. 여섯 가지 평가 기준에 기반한 분석 결과, ChatGPT는 자연스럽고 읽기 쉬운 베트남어 번역을 생성하는 경향이 있지만, 세부 사항을 생략하거나, 정의를 단순화하거나, 의무 사항의 규범적 효력을 약화시킬 수 있는 가능성이 있는 것으로 나타났습니다. DeepSeek은 원문의 내용, 수치 정보, 구조적 특징을 더 많이 보존하는 경향이 있지만, 출력물에 중국어 흔적이 남아 있거나 용어 오류가 계속 나타나는 경우가 많습니다. 따라서 두 도구 모두 원문을 참조하고 자격을 갖춘 전문가의 후편집 과정을 거치지 않고는 규정 준수 관련 목적으로 직접 사용하기에는 신뢰성이 충분하지 않습니다. 두 국가의 기준을 비교해 보면 필수 정보 요구 사항, 알레르겐 표시, 영양 정보, 표시 방식 등에도 차이가 있어 데이터 업데이트, 포장 조정, 기업 내 부서 간 협업이 필요합니다. 이러한 배경에서 본 논문은 "인간 설계 - AI 지원 - 인간 검증 및 책임"이라는 원칙에 기반한 6단계 워크플로우를 제안합니다. 그러나 연구 대상이 두 가지 기준에 한정되고, 편의 표본 추출 방식을 사용했으며, 인터뷰 대상자 수가 적고, 다수의 전문가에 의한 독립적인 평가를 수행하지 않았기 때문에 본 연구 결과는 탐색적 성격을 띠며 모든 AI 모델이나 식품 기업에 일반화하기에는 한계가 있습니다.
12. 실제 적용 가능성:
본 연구 결과는 번역 실무, 기업 관리 프로세스, 중국어-베트남어 번역가 교육에 활용될 가능성이 있습니다. 6가지 평가 기준과 6단계 후편집 워크플로는 번역가가 AI 생성 번역물의 완전성, 용어 사용, 표준화 정도, 수치 정보, 서식 등을 검토하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기업은 표준 채택, 제품 라벨 작성, 수출 서류 검토 시 이 워크플로를 적용할 수 있습니다. 번역가 교육에서는 AI 생성 결과물 평가 및 전문 텍스트 후편집에 초점을 맞춘 실습 개발에 본 연구 결과를 활용할 수 있습니다. 그러나 제안된 도구와 절차는 광범위한 적용 전에 추가적인 검증이 필요합니다.
13. 향후 연구 방향:
향후 연구에서는 식품 첨가물, 검역 및 검사, 추적성, 베트남-중국 무역 관련 수출입 서류 등 관련 기준에 대한 조사 범위를 확대하고, 더 넓은 범위의 제품 부문과 기업을 검토할 수 있을 것입니다. 또한 중국어-베트남어 병렬 코퍼스를 구축하고, 여러 명의 독립적인 전문가 평가를 통해 AI 기반 번역을 검증하며, 다양한 AI 모델, 프롬프트, 생성 시도에 따른 번역 결과의 일관성을 검증할 필요가 있습니다. 실제 환경에서 제안된 후편집 워크플로우를 실증적으로 검증하면 연구자들은 AI가 번역 품질, 처리 시간, 규정 준수 비용, 통관 효율성에 미치는 영향을 측정할 수 있을 것입니다.
14. 학위논문 관련 출판물:없음
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