양희정 / 한국외국어대학교 / AI 프롬프트 엔지니어링 기반 문어체·구어체 아랍어 의료통역 대화문 개발 및 학습자 주도형 의료통역 훈련 모델 설계 / 2026 인문사회학술연구교수(A유형) / 190,000 / 60개월
접수과제정보
접수번호2026011345
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목표는 생성형 AI인 ‘챗GPT’와 ‘구글 제미나이’를 활용한 프롬프트 엔지니어링을 통해 문어체 아랍어와 구어체 아랍어 의료통역 대화문을 체계적으로 개발하고, 이를 기반으로 학습자 주도형 의료통역 훈련 모델을 설계·구축하는데 있다. 이를 통해 아한·한아 의료통역 교육에서 요구되는 실제성과 전문성을 강화한 교육 자원을 제공하고자 한다.
의료통역 상황에 특화된 아한·한아 대화 코퍼스를 구축하고, 프롬프트 설계를 통해 문어체 아랍어와 UAE 구어체 아랍어 의료통역 대화문을 자동 생성할 수 있는 체계를 마련한다. 또한 학습자가 대화 생성과 통역 훈련 과정에 능동적으로 참여하는 학습자 주도형 훈련 모델을 설계하여, 통역 정확성, 상황 대응력, 실무 적응력을 종합적으로 향상시키는 것을 목표로 한다.
본 연구는 의료 현장에서 활용 빈도가 높은 문어체 아랍어와 UAE 구어체 아랍어를 연구 대상으로 한정하며, 향후 다른 아랍어 방언 및 타 언어권 의료통역 교육으로 확장 가능한 기초 모델을 제시하는 데 의의를 둔다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구는 생성형 AI 기반 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 문어체 및 구어체 아랍어 의료통역 대화문을 체계적으로 개발하고, 학습자 주도형 의료통역 훈련 모델을 제시함으로써 의료통역 교육의 새로운 패러다임을 제시할 것이다.
학문적 측면에서는 시대적 요구를 반영한 통번역학·아랍어 교육·생성형 AI를 융합한 학제 간 연구로, 의료통역 교육에 AI 프롬프트 엔지니어링을 적용한 방법론을 개발한다. 특히 기존 연구에서 상대적으로 소외되어 온 구어체 아랍어 연구의 범위를 확장하고, 향후 아랍어 방언 통역 연구 및 AI 기반 통역 교육 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.
교육적 측면에서는 의료 현장의 발화 특성을 반영한 대화문 개발을 통해 기존 교재 중심·문어체 위주의 교육 한계를 보완하고, 의료통역 교육의 실효성을 제고할 것으로 기대된다. 학습자가 대화 생성, 통역 수행, 자기 점검에 능동적으로 참여하는 학습자 주도형 훈련 모델은 통역 정확성뿐만 아니라 상황 인식 능력, 즉각적 대응력, 실무 적응력을 종합 향상시키는 데 기여한다. 예비 실험과 사전·사후 설문조사, 전문가 평가를 통한 분석은 의료통역 교육에서 AI를 활용한 학습자 주도 학습의 교육적 효과를 검증해 최적화된 AI 교육 도구 개발에 기여할 것이다.
사회적 측면에서 본 연구 성과는 아한·한아 의료통역 교육 자료 및 훈련 모델로 활용 가능하여 의료 현장에서 요구되는 전문 의료통역 인력 양성에 기여할 것으로 기대된다. 이는 고부가가치 산업인 의료관광 육성에 기여하고, 다문화 의료 서비스의 질 향상과 의료 접근성 제고라는 사회적 요구에 부응하는 실천적 성과라 할 수 있다. 더 나아가 본 연구에서 제시하는 AI 기반 의료통역 교육 모델은 향후 기타 구어체 아랍어 및 전문 분야 통역 교육으로 확장 가능성이 높아, 공공 통역 서비스 전반의 전문성 강화에도 기여할 것으로 기대된다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 5년간 단계적으로 수행되며, 목적은 생성형 AI를 활용한 문어체·구어체 아랍어 의료통역 대화문 개발과 학습자 주도형 훈련 모델 설계이다. 1년차에는 프롬프트 엔지니어링으로 문어체 아랍어 대화문을 생성하고, 의료통역 대화문 적합성 및 활용 가능성을 중심으로 평가 기준을 마련한다. 2년차에는 UAE 구어체 아랍어 대화문을 개발하고, 생성된 문어체·구어체 아랍어 대화문에 대한 전문가 평가를 실시한다. 3년차에는 AI 기반 학습자 주도형 훈련을 실험하고, 4년차에는 전문가 평가로 훈련 효과를 검증한다. 5년차에는 연구 결과를 종합하여 최적화된 학습자 주도형 의료통역 훈련 모델을 완성한다.
- 1년차 연구 내용 및 방법:
문어체 아랍어 대화문을 생성하고 언어적 정확성, 의료 맥락 적합성, 통역 활용 가능성을 기준으로 평가 체계를 마련한다. 챗GPT와 구글 제미나이를 활용하며, 연구 언어는 문어체 아랍어(환자·보호자, 통역사)와 한국어(의료진, 통역사)로 한정된다. 주요 의료 상황은 전문가 인터뷰와 문헌 조사로 도출하며, 평가 기준 개발에 중점을 둔다. 연구 방법은 선행연구 분석, 전문가 인터뷰, 프롬프트 설계, 대화문 생성, 분석 및 평가 기준 설정의 순으로 수행된다. 프롬프트는 환자·의료진 정보와 의료 상황을 조합하여 설계하며, 10개 이상의 최적화된 프롬프트로 다자간 의료통역 대화문을 생성한다. 생성된 대화문은 정성 분석하고 전문 통역사 평가 기준을 마련한다. - 2년차 연구 내용 및 방법:
UAE 구어체 아랍어 의료통역 대화문을 생성해 품질을 검증하고, 문어체·구어체 대화문을 종합해 정성 분석한다. 구어체 정확성은 UAE 구어체 전문가 평가를 병행해 확인한다. 프롬프트 설계는 1년차 원칙을 적용하되 환자를 UAE 구어체 사용자로 설정한다. 생성된 대화문은 전문가 인터뷰와 문헌 조사로 검증하며, 전문 통역사 설문조사로 종합 평가를 실시한다. - 3~5년차 연구 내용 및 방법:
3년차에는 1, 2년차 결과를 바탕으로 AI 기반 학습자 주도형 아한·한아 의료통역 훈련 예비모델을 설계하고 실험을 수행한다. 학습자는 AI와 상호작용하며 통역 연습, 피드백, 자가 진단, 의료 어휘 학습 등을 통해 훈련에 임한다. 4년차에는 실험 결과와 사전·사후 설문조사를 분석하고, 구어체 전문가 인터뷰와 전문 의료통역사 평가를 통해 모델을 검증한다. 5년차에는 연구 결과를 종합하여 최적화된 학습자 주도형 훈련 모델과 프롬프트 설계 원칙을 완성한다.
연구 성과는 논문, 강의, 학술대회 발표를 통해 확산한다. 논문 5편 이상을 게재하고, 대학 또는 온라인 강의를 진행하며, 연 1회 학술대회 발표에 참여해 연구자, 교육자, 통역사, 학습자 등과 연구 성과를 공유한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
AI 프롬프트 엔지니어링, 문어체 아랍어, 구어체 아랍어, 의료통역 교육, 학습자 주도 훈련
키워드
(영어 500자 이내)
AI Prompt Engineering, Modern Standard Arabic, Colloquial Arabic, Medical Interpreting Education, Learner-Driven Training
닫기