본 연구에서 분석한 12개 문장을 바탕으로 번역가가 아랍어와 한국어 간 언어적 차이를 줄이기 위해 어떻게 번역을 하였는지 살펴보았다. 본 연구는 아랍어-한국어 기계번역의 오류를 분석하고 기계번역의 한계점을 극복하는 방안을 구체적으로 언급하였다. 아-한 기계번역의 오류는 다음과 같이 나타난다; 맥락이해의 오류, 내용누락의 오류, 다의어 오류, 문화 관련 어휘 오류, 관용어 오류, 기타 오류이다. 이러한 기계번역의 오류를 줄이기 위해 다음과 같은 해결방안을 제안한다. 1) 복합문을 단문으로 분리한다. 2) 접미인칭대명사가 지칭하는 대상을 명시화한다. 3) 생략된 주어를 명시화한다. 4) 다의어 어휘 사용을 지양한다. 5) 문화 관련 어휘를 맥락에 맞게 적절한 단어로 바꾼다. 6) 내용누락 오류가 나타나면 같은 의미를 뜻하는 다른 단어로 바꾼다. 인공지능 신경망을 이용한 기계번역은 맥락에 따른 문장 단위의 번역이 가능하다고 하지만, 번역이 단순히 언어 전환이 아닌, 문화 간의 소통이며 작가의 의도를 독자에게 전달해주는 역할이라는 점을 고려한다면(김명균, 2013: 26) 기계번역은 아직도 번역가 수준의 결과를 도출하지 못한다는 것을 보여준다. 기술 발전으로 인해 기계번역의 결과물은 과거와 비교해서 많이 개선되었지만, 미학적 특성을 고려해야 하는 문학 텍스트 번역에서는 번역가의 결과물에 필적할 만한 결과물을 여전히 보여주지 못한다. 본 연구에서 나타난 기계번역의 한계점은 기계번역 시스템의 성능이 개선될 수도 있기 때문에 특정 시점에 한정한다. 본 연구는 특정한 자료만으로 기계 번역을 분석하였기 때문에 오류 해결방안을 보편화하기에는 어렵다. 다양한 텍스트를 통한 후속 연구에서 아랍어-한국어 기계번역의 오류 유형 및 해결방안에 대한 모색 및 보완 연구가 이루어지길 기대한다.
이 연구에서 분석한 12개 문장을 바탕으로 번역가가 아랍어와 한국어 간 언어적 차이를 줄이기 위해 어떻게 번역을 했는지 살펴보았다. 이런 기계번역의 오류를 줄이기 위해 다음과 같은 해결방안을 제안한다.