• 제목/요약/키워드: Novels of the 90’s

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한국현대소설의 중국어번역현황 및 독자수용양상 고찰 - 최근 5년간을 중심으로 (A Study of Chinese Translation and Reader Reception of the Modern Korean Novel, Focusing on the Last 5 Years)

  • 최은정
    • 비교문화연구
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    • 제43권
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    • pp.429-457
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    • 2016
  • 본고는 최근 5년간 중국어로 번역된 한국현대소설의 현황 및 이들의 독자수용에 대해 분석한 것이다. 최근 5년간 한국현대소설의 번역현황은 다음과 같은 몇 가지 특징을 지닌다. 첫째, 다양성이다. 이광수, 김유정, 김동리, 박경리, 신경숙, 공지영, 김영하, 박민규, 천명관, 김애란 등, 다양한 색깔을 지닌 작가들의 작품이 고르게 번역 소개되고 있다. 둘째, 당대 여성작가 작품들에 대한 번역이 상당히 활발하다. 마지막으로, 한국문학번역원이나 대산문화재단의 지원 없이 출판사에서 자체적으로 번역 출간하는 작품들이 조금씩 늘어나는 추세이다. 그 결과, 양적인 증가뿐만 아니라 내용적으로도 탄탄해지고 있다. 그러나, 한국현대소설에 대한 중국독자들의 관심은 매우 미약하다. 이러한 가운데, 김영하, 천명관, 김애란, 박민규 등 1990년대 중반 이후 등단한 작가 작품들이 중국에서 비교적 관심을 끌고 있다. 이들의 특징은 서사방식이 참신하며 현실과 밀착되어 있고 가독성이 있다는 것이다. 이들에 대한 중국독자들의 관심은 다음 두 가지를 설명한다는 점에서 의미가 있다. 첫째, 중국에서 한국현대소설이 주변에 놓여 있는 것은 명백한 사실이나, 그 안에서도 읽히는 작품은 읽힌다는 사실이다. 둘째, 한국현대소설에 대한 중국독자들의 냉담함은 한국현대소설을 아직 '제대로 알지 못하기 때문'이라는 것이다. 중요한 것은 '문학'번역을 '잘' 이행할 수 있는 전문번역가의 양성 및 '정전'번역을 통해 '한국'의 현대소설이 갖는 다름을 소개하는 작업일 것이다. 이를 위해서는 정책적인 지원뿐만 아니라 한국현대문학 연구자, 번역자와 출판주체 간의 협조가 선행되어야 할 것이다.

국어 낭독체 발화의 운율경계 예측 (Prediction of Break Indices in Korean Read Speech)

  • 김효숙;김정원;김선주;김선철;김삼진;권철홍
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제43호
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    • pp.1-9
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    • 2002
  • This study aims to model Korean prosodic phrasing using CART(classification and regression tree) method. Our data are limited to Korean read speech. We used 400 sentences made up of editorials, essays, novels and news scripts. Professional radio actress read 400sentences for about two hours. We used K-ToBI transcription system. For technical reason, original break indices 1,2 are merged into AP. Differ from original K-ToBI, we have three break index Zero, AP and IP. Linguistic information selected for this study is as follows: the number of syllables in ‘Eojeol’, the location of ‘Eojeol’ in sentence and part-of-speech(POS) of adjacent ‘Eojeol’s. We trained CART tree using above information as variables. Average accuracy of predicting NonIP(Zero and AP) and IP was 90.4% in training data and 88.5% in test data. Average prediction accuracy of Zero and AP was 79.7% in training data and 78.7% in test data.

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