넷플릭스 드라마에서 한국 고유명의 러시아어 표기와 번역 전략의 양상

강동희

doi:10.38077/KJRLL.2023.3.35.1.3

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 강동희 (한국외국어대학교)

저널정보: 한국노어노문학회 노어노문학 노어노문학 제35권 제1호

발행연도: 2023.3

수록면: 3 - 27 (25page)

DOI: 10.38077/KJRLL.2023.3.35.1.3

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (5)

2023

넷플릭스 드라마에서 한국 고유명의 러시아어 표기와 번역 전략의 양상

강동희 노어노문학 2023.03 학술저널

2022

한노 문학번역에서 고유명의 러시아어 음소 표기와 번역전략에 관한 고찰

강동희 번역학연구 2022.03 학술저널

2021

한국어 고유명의 러시아어 표기법과 번역전략 연구

강동희 2021.01 학위논문

2019

한국어 고유명사의 러시아어 번역·표기의 문제점 고찰 : 한국 인명을 중심으로

강동희 한국노어노문학회 학술대회 발표집 2019.04 학술대회자료

한국어 인명의 러시아어 번역·표기의 문제점 고찰

강동희 통번역학연구 2019.01 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구에서는 K-콘텐츠의 세계화 열풍이 온라인동영상서비스(OTT)로 확대됨에 따라 넷플릭스 한국 드라마에서 다양한 한국 고유명의 러시아어 표기와 번역 양상을 살펴보고 그 문제점을 고찰하였다. 본 연구의 분석을 위해 선정한 넷플릭스 한국 드라마는 4개의 작품으로, 이는 『D.P』, 『오징어 게임』, 『마이네임』, 『지옥』이다. 이 작품들에서 등장한 한국 고유명과 러시아어 표기 및 번역 사례를 병렬 데이터로 정리했고, 고유명의 속성에 따라 하위 항목으로 분류했다. 고유명의 번역은 그 속성에 따라 음성 번역과 의미 번역을 함께 고려해야 하므로 고유명의 속성에 적합한 번역 전략이 제시될 필요가 있다. 본고에서는 고유명의 번역 양상을 두 가지 관점에서 살펴보았는데, 하나는 고유명의 음성 번역에 해당하는 음소 표기의 양상을 분석했고, 다른 하나는 번역 전략의 관점에서 유형별로 분석한 것이다. 번역 전략의 유형은 전체음차, 음차+의미역, 영문 번역 등으로 번역 사례를 분류하여 정량적 분석 및 정성적 분석을 실시했다. 그 결과 동일한 한국어의 음소는 다양한 방식으로 러시아어로 표기되고 있어 한국어 고유명이 지닌 음성적 특성이 잘 전달되지 못하는 문제점이 존재했다. 고유명의 번역 전략 또한 음성 번역과 함께 고유명이 지닌 속성의 의미를 잘 전달해야 하는데 일관되지 못한 번역 사례들이 적지 않았다. 그 외에도 넷플릭스의 다국어 번역은 영어를 매개어로 하고 있는데 영어와 러시아어는 언어체계가 달라 영어를 매개어로 번역 시 러시아어 번역에서 상당한 오류가 발견된다. 따라서 한국어 고유명의 러시아어 표기 및 번역 시에는 언어 간 직접 번역할 수 있는 별도의 가이드라인에 따라 번역할 필요가 있다.

Статья посвящена рассмотрению особенностей транскрипции и переводов различных корейских имён и названий на материале корейских сериалов NETFLIX. Цель исследования - провести анализ транскрипции и переводов корейских имен собственных, осуществить анализ проблем и стратегии перевода. Материалом для исследования послужили четыре корейские сериалы Netflix. Поскольку перевод имени собственного должен учитывать как фонетический перевод, так и семантический перевод в соответствии с его свойствами, в данной статье переводческие аспекты имен собственных были рассмотрены с двух точек зрения: в одной анализировались аспекты транскрипции фонем, соответствующие фонетическому переводу имен собственных, а во второй анализировался каждый тип с точки зрения переводческой стратегии. Стратегия перевода имен собственных должна также передавать значение свойств имен собственных наряду с фонетическим переводом, но было много несоответствующих случаев. Кроме того, многоязычные переводы Netflix используют английский перевод в качестве исходного материала, но английский и русский языки имеют разные языковые системы, поэтому при в конечном результате перевода через английский язык в русских переводах обнаруживаются значительные ошибки.

#한국어 고유명 #러시아어 표기법 #번역 전략 #넷플릭스 드라마 #번역 가이드라인 #аудиовизуальный перевод #перевод корейских имён собственных #транскрипция #переводческая стратегия #южнокорейские сериалы

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

강동희

소속기관 한국외국어대학교

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 통역번역학 인문학 > 어문학 > 기타 어문학

논문수 6 이용수 463

이 논문과 함께 이용한 논문

한노 문학번역에서 고유명의 러시아어 음소 표기와 번역전략에 관한 고찰

강동희 번역학연구 2022 .03

한국문학의 러시아어 번역서에 대한 독자 인식 연구 : 러시아 온라인 독자 서평 분석을 기반으로

한현희 노어노문학 2019 .06

한국 속담의 러시아어 기계번역 가용성과 한계 연구 - 속담의 은유적 표현을 중심으로

전혜진 노어노문학 2022 .12

한국 방송콘텐츠의 러시아어 번역에서 현지화 전략 연구 - K 드라마 «초면에 사랑합니다» 현지화를 중심으로

전혜진 노어노문학 2021 .06

한국 문학텍스트 번역 연구 : 러시아어 번역을 중심으로

김엘레나 한국노어노문학회 학술대회 발표집 2016 .10

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (5)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)