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번역: Miryoung Lee
검토: Hyunwoo Park
00:25
Now, have any of y'all ever looked up this word?
0
25000
4000
혹시 사전에서 이 단어 찾아보신 분 계신가요?
00:29
You know, in a dictionary? (Laughter) Yeah, that's what I thought.
1
29000
4000
(웃음) 제 생각대로군요.
00:33
How about this word?
2
33000
2000
이 단어는요?
00:35
Here, I'll show it to you.
3
35000
1000
보세요.
00:36
Lexicography: the practice of compiling dictionaries.
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36000
3000
사전 편찬: 자료를 수집하여 사전을 편찬하는 행위
00:39
Notice -- we're very specific -- that word "compile."
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39000
3000
"수집하고 편찬"한다는 구체적인 동사를 주목하세요.
00:42
The dictionary is not carved out of a piece of granite,
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3000
사전은 바윗덩이를 조각해가듯 만드는 게 아니에요.
00:45
out of a lump of rock. It's made up of lots of little bits.
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45000
3000
제각기 분리된(discrete) 상태의 수많은 조각을
00:48
It's little discrete --
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48000
1000
이어 붙여서 만듭니다.
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that's spelled D-I-S-C-R-E-T-E -- bits.
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49000
4000
"discrete"가 D-I-S-C-R-E-T-E의 알파벳 조각들로 이루어진 것처럼요.
00:53
And those bits are words.
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2000
이런 알파벳 조각들이 모여 단어가 됩니다.
00:55
Now one of the perks of being a lexicographer --
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55000
4000
사전 편찬자의 특혜 중 하나는
00:59
besides getting to come to TED -- is that you get to say really fun words,
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59000
3000
TED에 올 수 있다는 것 외에도 -- 정말 웃긴 단어들을 발음해 볼 기회를 얻는 거에요.
01:02
like lexicographical.
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lexicographical(사전 편찬의) 처럼요.
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Lexicographical has this great pattern:
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2000
Lexicographical이란 단어의 발음 패턴을
01:07
it's called a double dactyl. And just by saying double dactyl,
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2000
Double Dactyl(2중 강약약격)이라고 하는데요.
01:09
I've sent the geek needle all the way into the red. (Laughter) (Applause)
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69000
3000
방금 이 말은 너무 도가 지나친 전문용어였죠?
01:12
But "lexicographical" is the same pattern as "higgledy-piggledy."
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4000
쉽게 말해 "lexicographical"의 패턴이
01:16
Right? It's a fun word to say,
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76000
2000
"히글디 피글디"랑 같다는거죠. 재밌는 발음이죠?
01:18
and I get to say it a lot.
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78000
3000
이렇게 특이한 단어를 말할 기회가 많은 게 좋아요.
01:21
Now, one of the non-perks of being a lexicographer
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81000
3000
반대로 나쁜 점들도 있어요.
01:24
is that people don't usually have a kind of warm, fuzzy, snuggly image of the dictionary.
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84000
5000
그 중 한 가지는, 사람들이 사전을 따뜻하고, 뽀송뽀송하고, 포근하게 느끼지 않는다는 거에요.
01:29
Right? Nobody hugs their dictionaries.
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89000
3000
자기 사전을 안아주는 사람은 없잖아요.
01:32
But what people really often think about the dictionary is, they think more like this.
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92000
7000
오히려 사람들은 제가 무슨 교통 경찰인 줄 알아요.
01:39
Just to let you know, I do not have a lexicographical whistle.
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99000
3000
하지만, 저는 '사전 편찬용 호루라기'도 없는 걸요.
01:42
But people think that my job is to let the good words
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102000
2000
그런데도 사람들은 사전 편찬자들이
01:44
make that difficult left-hand turn into the dictionary,
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104000
3000
좋은 단어들은 어렵게 만들어서 사전에 넣고,
01:47
and keep the bad words out.
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107000
2000
나쁜 단어들은 못 들어오게
01:49
But the thing is, I don't want to be a traffic cop.
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109000
3000
막는 사람이라고 생각하나봐요.
01:52
For one thing, I just do not do uniforms.
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112000
4000
하지만 교통 경찰은 하고 싶지 않아요. 일단, 유니폼을 싫어해요.
01:56
And for another, deciding what words are good
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116000
4000
그리고 -- 어떤 단어가 좋은지 나쁜지
02:00
and what words are bad is actually not very easy.
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120000
2000
결정하는 일은 어렵기도 하지만
02:02
And it's not very fun. And when parts of your job are not easy or fun,
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122000
4000
재미도 없어요. 직업으로 해야할 일이
02:06
you kind of look for an excuse not to do them.
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126000
3000
어렵고 재미도 없다면,
02:09
So if I had to think of some kind of occupation
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129000
5000
핑계를 찾기 마련이잖아요. 그래서 만약 제 직업을
02:14
as a metaphor for my work, I would much rather be a fisherman.
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134000
6000
무엇인가에 비유해야 한다면 저는 낚시꾼에 비유하겠어요.
02:20
I want to throw my big net into the deep, blue ocean of English
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140000
3000
커다란 어망을 깊고 푸른 영어의 대양에 던져 넣고
02:23
and see what marvelous creatures I can drag up from the bottom.
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143000
4000
어떤 굉장한 생명체들이 끌려 올라오는지 보는 거죠.
02:27
But why do people want me to direct traffic, when I would much rather go fishing?
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147000
5000
저는 이렇게 낚시하러 가고 싶은데, 왜 경찰 노릇을 하라는 거죠?
02:32
Well, I blame the Queen.
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152000
2000
글쎄, 빅토리아 여왕 탓이겠죠.
02:34
Why do I blame the Queen?
40
154000
2000
왜 여왕 탓이냐고요?
02:36
Well, first of all, I blame the Queen because it's funny.
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156000
2000
우선, 웃겨서 말해봤어요.
02:38
But secondly, I blame the Queen because
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158000
3000
하지만, 진짜 이유는 이거에요.
02:41
dictionaries have really not changed.
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2000
빅토리아 여왕이 다스리던 시대 이래로
02:43
Our idea of what a dictionary is has not changed since her reign.
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2000
사전은 크게 변한 점이 없거든요.
02:45
The only thing that Queen Victoria would not be amused by in modern dictionaries
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165000
6000
여왕께서 현대의 사전에 대해 '흡족하시지' 않을만한 사항은
02:51
is our inclusion of the F-word, which has happened
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171000
3000
1965년 이후 미국 사전에
02:54
in American dictionaries since 1965.
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174000
2000
욕설이 포함되기 시작했다는 것 뿐이에요.
02:56
So, there's this guy, right? Victorian era.
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3000
이 사람 보세요. 빅토리아 시대의 인물입니다.
02:59
James Murray, first editor of the Oxford English Dictionary.
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179000
2000
옥스포드 영어 사전의 첫번째 편집자인
03:01
I do not have that hat. I wish I had that hat.
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181000
3000
제임스 머레이 씨죠. 저는 저런 모자 없는데.
03:04
So he's really responsible for a lot of
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184000
4000
저도 저런 모자 갖고 싶군요. 저 분이 지금 사용하고 있는 사전의
03:08
what we consider modern in dictionaries today.
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188000
2000
'현대적인' 특징 대부분을 만드셨어요.
03:10
When a guy who looks like that, in that hat,
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190000
3000
저 모자에, 저 얼굴이 현대적이라고
03:13
is the face of modernity, you have a problem.
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193000
7000
생각하시는 분 계세요? 그렇게 생각하시는 분은 뭔가 문제가 있는 겁니다.
03:20
And so, James Murray could get a job on any dictionary today.
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200000
2000
그런데도 이 분은 오늘날 사전업계에서도
03:22
There'd be virtually no learning curve.
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202000
3000
일하실 수 있을거에요. 말 그대로 사전 자체가 변한 점이 없거든요.
03:25
And of course, a few of us are saying: okay, computers!
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205000
2000
물론 몇 분이 지적하시겠죠: 컴퓨터!
03:27
Computers! What about computers?
58
207000
2000
컴퓨터! 컴퓨터가 어쨌다는거죠?
03:29
The thing about computers is, I love computers.
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2000
사실 저 컴퓨터 정말 좋아합니다.
03:31
I mean, I'm a huge geek, I love computers.
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211000
2000
굉장한 컴퓨터 광이에요.
03:33
I would go on a hunger strike before I let them take away Google Book Search from me.
61
213000
4000
'구글 책 찾기' 서비스 폐지하는 날, 단식 투쟁 들어갈 거에요.
03:37
But computers don't do much else other than
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217000
2000
그래도 컴퓨터로 인해서 변한 것은 오로지
03:39
speed up the process of compiling dictionaries.
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219000
4000
사전을 편찬하는 속도가
03:43
They don't change the end result.
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223000
4000
빨라졌다는 것 뿐입니다. 최종 결과물이 바뀐 것은 아니니까요.
03:47
Because what a dictionary is,
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227000
3000
현대의 사전은
03:50
is it's Victorian design merged with a little bit of modern propulsion.
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230000
3000
빅토리아 시대 디자인에 현대적인 추진기관을
03:53
It's steampunk. What we have is an electric velocipede.
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233000
6000
장착한 수준이라고 말할 수 있어요. 가상역사소설 같은 것이죠. 초창기 자전거에 모터를 장착한 것 처럼요.
03:59
You know, we have Victorian design with an engine on it. That's all!
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239000
3000
빅토리아식 설계에 엔진을 장착한거죠. 그게 전부예요!
04:02
The design has not changed.
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242000
3000
구조는 그대로에요.
04:05
And OK, what about online dictionaries, right?
70
245000
2000
좋아요. 그렇다면 온라인 사전은요?
04:07
Online dictionaries must be different.
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247000
3000
온라인 사전이라면 뭔가 다르겠죠?
04:10
This is the Oxford English Dictionary Online, one of the best online dictionaries.
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250000
2000
이것이 온라인 옥스포드 영어 사전입니다. 최고의 영어 사전 중 하나죠.
04:12
This is my favorite word, by the way.
73
252000
1000
참고로 이건 제가 좋아하는 단어에요.
04:13
Erinaceous: pertaining to the hedgehog family; of the nature of a hedgehog.
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253000
5000
Erinaceous: 고슴도치과에 속하는; 고슴도치와 같은
04:18
Very useful word. So, look at that.
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258000
6000
매우 유용한 단어죠. 보세요.
04:24
Online dictionaries right now are paper thrown up on a screen.
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264000
2000
온라인 사전은 종이 사전을 스크린 위에
04:26
This is flat. Look how many links there are in the actual entry: two!
77
266000
5000
그냥 펼쳐 놓은 것이나 다름 없어요. 참 시시하죠? 표제어도 2개나 밖에 없어요!
04:31
Right? Those little buttons,
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271000
2000
저 작은 버튼들 --
04:33
I had them all expanded except for the date chart.
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273000
3000
날짜표 빼고 전부 클릭해보았는데요.
04:36
So there's not very much going on here.
80
276000
2000
그래봐야 별 것 없어요.
04:38
There's not a lot of clickiness.
81
278000
2000
클릭할 것이 없죠.
04:40
And in fact, online dictionaries replicate
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280000
3000
사실 온라인 사전은 종이 사전이 가진 대부분의 문제점들을
04:43
almost all the problems of print, except for searchability.
83
283000
3000
고스란히 가지고 있습니다. 검색이 가능하다는 점만 빼고요.
04:46
And when you improve searchability,
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286000
2000
검색력을 강화한다는 것은
04:48
you actually take away the one advantage of print, which is serendipity.
85
288000
3000
종이 사전의 장점 하나를 빼앗는 셈이죠. 세렌디피디(Serendipity)요.
04:51
Serendipity is when you find things you weren't looking for,
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291000
3000
세렌디피디는 찾지 않던 행운을 발견한다는 뜻이에요.
04:54
because finding what you are looking for is so damned difficult.
87
294000
3000
왜냐하면 원래 찾던 것은 더럽게 찾기가 어렵기 때문이죠.
04:57
So -- (Laughter) (Applause) -- now, when you think about this,
88
297000
9000
(웃음) 이렇게 생각해보세요.
05:06
what we have here is a ham butt problem.
89
306000
3000
우리가 '햄 꽁지' 문제를 안고 있다고요.
05:09
Does everyone know the ham butt problem?
90
309000
2000
'햄 꽁지' 문제가 무엇인지 아세요?
05:11
Woman's making a ham for a big, family dinner.
91
311000
2000
한 여자가 저녁 식사를 위해 햄 요리를 하다가
05:13
She goes to cut the butt off the ham and throw it away,
92
313000
2000
햄 끄트머리를 뚝 잘라서 버리는 겁니다.
05:15
and she looks at this piece of ham and she's like,
93
315000
1000
그리고 버린 끄트머리를 바라보며 생각하죠.
05:16
"This is a perfectly good piece of ham. Why am I throwing this away?"
94
316000
2000
"햄 끄트머리도 맛있는데, 내가 왜 버리고 있는 거지?"
05:18
She thought, "Well, my mom always did this."
95
318000
2000
"맞아, 우리 엄마가 늘 이러셨지."
05:20
So she calls up mom, and she says,
96
320000
1000
엄마에게 전화해서 묻습니다.
05:21
"Mom, why'd you cut the butt off the ham, when you're making a ham?"
97
321000
2000
"엄마, 왜 햄 꽁지를 잘라 버리셨어요?"
05:23
She says, "I don't know, my mom always did it!"
98
323000
3000
엄마는 "몰라. 우리 엄마가 늘 그러셨거든!"
05:26
So they call grandma, and grandma says,
99
326000
2000
그래서 할머니께 전화를 드렸죠. 이렇게 대답하십니다.
05:28
"My pan was too small!" (Laughter)
100
328000
4000
"프라이팬이 너무 작아서 그랬어!" (웃음)
05:32
So, it's not that we have good words and bad words.
101
332000
4000
단어가 좋거나 나쁜 게 아니라 --
05:36
We have a pan that's too small!
102
336000
3000
프라이팬이 너무 작았던 거에요!
05:39
You know, that ham butt is delicious! There's no reason to throw it away.
103
339000
2000
햄 끄트머리 부분은 사실 맛있잖아요.
05:41
The bad words -- see, when people think about a place
104
341000
3000
버릴 이유가 없죠. 나쁜 단어라는 것도 마찬가지에요.
05:44
and they don't find a place on the map,
105
344000
2000
지도에 없는 장소를 발견한다면,
05:46
they think, "This map sucks!"
106
346000
2000
"지도가 후졌어!"라고 생각하시겠죠.
05:48
When they find a nightspot or a bar, and it's not in the guidebook,
107
348000
2000
가이드북에 없는 클럽을 발견했을 때
05:50
they're like, "Ooh, this place must be cool! It's not in the guidebook."
108
350000
3000
"와, 여기 끝내주겠는걸! 아직 가이드북에도 없어." 라고 할 사람들이
05:53
When they find a word that's not in the dictionary, they think,
109
353000
3000
사전에서 찾을 수 없는 단어는
05:56
"This must be a bad word." Why? It's more likely to be a bad dictionary.
110
356000
5000
나쁘다고 단정 짓는 거에요. 왜죠? 사전이 나쁠 수도 있잖아요.
06:01
Why are you blaming the ham for being too big for the pan?
111
361000
5000
햄보다 작은 건 프라이팬인데, 햄이 크다고 탓하면 되겠어요?
06:06
So, you can't get a smaller ham.
112
366000
3000
햄을 작게 할 문제가 아니라는 거죠.
06:09
The English language is as big as it is.
113
369000
3000
영어도 마찬가지로 줄일 수 있는 게 아니거든요.
06:12
So, if you have a ham butt problem,
114
372000
2000
햄 꽁지 문제에
06:14
and you're thinking about the ham butt problem,
115
374000
2000
빗대어 생각해본다면,
06:16
the conclusion that it leads you to is inexorable and counterintuitive:
116
376000
5000
이 문제의 결론이 여러분의 직관에 반하는, 무서운 내용이라는 걸 아시게 될 거에요.
06:21
paper is the enemy of words.
117
381000
3000
종이가 단어의 적이라는 거죠!
06:24
How can this be? I mean, I love books. I really love books.
118
384000
4000
어떻게 그럴 수가 있냐고요? 사실 저는 책을 아주 사랑해요.
06:28
Some of my best friends are books.
119
388000
2000
저의 절친한 친구 목록에 책도 포함될 정도죠.
06:30
But the book is not the best shape for the dictionary.
120
390000
5000
다만 책이 사전을 위한 가장 좋은 형태가 아니라는 뜻이에요.
06:35
Now they're going to think "Oh, boy.
121
395000
2000
그러면 아마도 이렇게 생각하시겠죠?
06:37
People are going to take away my beautiful, paper dictionaries?"
122
397000
3000
"어머, 소중한 제 종이책 사전이 없어진다는 거에요?"
06:40
No. There will still be paper dictionaries.
123
400000
2000
물론 아니죠. 종이책 사전은 계속 존재할 거에요.
06:42
When we had cars -- when cars became the dominant mode of transportation,
124
402000
4000
자동차가 주요 운송 수단이 되었다고 해서,
06:46
we didn't round up all the horses and shoot them.
125
406000
3000
말들을 모아 놓고 쏘아 죽이진 않잖아요?
06:49
You know, there're still going to be paper dictionaries,
126
409000
2000
당연히 종이책 사전을 없앤다는 뜻은 아니에요.
06:51
but it's not going to be the dominant dictionary.
127
411000
3000
하지만 종이책이 더 이상 사전의 지배적인 형태일 수는 없어요.
06:54
The book-shaped dictionary is not going to be the only shape
128
414000
3000
사전의 유일한 형태일 수도 없고요.
06:57
dictionaries come in. And it's not going to be
129
417000
2000
더구나,
06:59
the prototype for the shapes dictionaries come in.
130
419000
4000
종이책 형태가 미래 사전의 원형이 될 수는 없을거에요.
07:03
So, think about it this way: if you've got an artificial constraint,
131
423000
4000
이렇게 생각해 보세요.
07:07
artificial constraints lead to
132
427000
4000
사람이 인위적인 틀에 갇히게 되면, 그 인위적인 틀이
07:11
arbitrary distinctions and a skewed worldview.
133
431000
4000
판단력이나 세계관을 왜곡시키는 것과 같은 문제예요.
07:15
What if biologists could only study animals
134
435000
3000
예를 들어 생물학자들이
07:18
that made people go, "Aww." Right?
135
438000
2000
사람들이 '우와'할만한 동물만 연구한다면 어떻겠어요?
07:20
What if we made aesthetic judgments about animals,
136
440000
2000
연구할 수 있는 동물을 구분하는 기준을
07:22
and only the ones we thought were cute were the ones that we could study?
137
442000
5000
미적인 가치에만 두고, 귀여운 동물들만 연구한다면요?
07:27
We'd know a whole lot about charismatic megafauna,
138
447000
4000
멸종 위기에 처한 대형 동물들에 대해서 궁금해도
07:31
and not very much about much else.
139
451000
2000
배울 수 있는 방법이 없겠죠.
07:33
And I think this is a problem.
140
453000
2000
단어 문제도 이와 똑같아요.
07:35
I think we should study all the words,
141
455000
2000
그래서 저는 모든 단어를
07:37
because when you think about words, you can make beautiful expressions
142
457000
5000
구분 없이 연구해야 한다고 생각해요. 왜냐하면 아주 보잘 것 없는 단어들을 가지고도
07:42
from very humble parts.
143
462000
4000
빼어나게 아름다운 표현을 만들어낼 수 있으니까요.
07:46
Lexicography is really more about material science.
144
466000
4000
사전 편찬은 단순한 재료 과학, 그 이상입니다.
07:50
We are studying the tolerances of the materials
145
470000
3000
우리는 여러분이 언어 재료들을 사용해서
07:53
that you use to build the structure of your expression:
146
473000
3000
의견을 어떻게 말과 글로 표현하는지,
07:56
your speeches and your writing. And then, often people say to me,
147
476000
7000
어떤 표현이 받아들여지고 안 받아들여지는지까지 연구합니다. 때때로 사람들이 묻곤 하죠.
08:03
"Well, OK, how do I know that this word is real?"
148
483000
5000
"음. 어떤 단어가 진짜인지 알 수 있는 방법이 있나요?"
08:08
They think, "OK, if we think words are the tools
149
488000
7000
사실 속으로는 이렇게 생각하면서요. "만약 단어라는 것이
08:15
that we use to build the expressions of our thoughts,
150
495000
2000
생각을 표현하는 도구라면,
08:17
how can you say that screwdrivers are better than hammers?
151
497000
3000
마치 스크류드라이버가 망치보다 낫다고 할 수 없고,
08:20
How can you say that a sledgehammer is better than a ball-peen hammer?"
152
500000
3000
원두해머가 쇠망치보다 낫다고 할 수 없는 것처럼,
08:23
They're just the right tools for the job.
153
503000
3000
단어도 그냥 각자 본연의 쓰임에 적합하면 그만인 거 아니야?"
08:26
And so people say to me, "How do I know if a word is real?"
154
506000
3000
그런데도 묻는 겁니다. "단어가 진짜인지 어떻게 알 수 있죠?"라고요.
08:29
You know, anybody who's read a children's book
155
509000
3000
아동용 책을 읽어보셨다면 아시겠지만,
08:32
knows that love makes things real.
156
512000
4000
사랑하면 진짜가 됩니다.
08:36
If you love a word, use it. That makes it real.
157
516000
5000
어떤 단어를 사랑한다면, 사용하세요. 그럼 그 단어가 진짜가 되니까요.
08:41
Being in the dictionary is an artificial distinction.
158
521000
3000
사전은 단어를 인위적으로 분류하는 것 뿐이에요.
08:44
It doesn't make a word any more real than any other way.
159
524000
3000
사전에 있다고 진짜가 되는 게 아니라는거죠.
08:47
If you love a word, it becomes real.
160
527000
4000
사랑하는 단어를 사용할 때, 그 단어는 진짜가 됩니다.
08:51
So if we're not worrying about directing traffic,
161
531000
3000
우리가 단어의 옳고 그름을 구분하지 않고,
08:54
if we've transcended paper, if we are worrying less
162
534000
5000
종이책의 한계에 갇히지도 않고,
08:59
about control and more about description,
163
539000
4000
단어를 임의로 분류하기 보단 단어의 뜻에 더 집중한다면
09:03
then we can think of the English language
164
543000
2000
영어라는 언어가
09:05
as being this beautiful mobile.
165
545000
3000
본연의 모습을 되찾을 겁니다. 여기 아름다운 모빌처럼요.
09:08
And any time one of those little parts of the mobile changes,
166
548000
2000
모빌은 만질 때마다
09:10
is touched, any time you touch a word,
167
550000
3000
조금씩 변해요. 여러분이 단어를
09:13
you use it in a new context, you give it a new connotation,
168
553000
2000
새로운 문맥에서 사용할 때마다 여러분은 그 단어에
09:15
you verb it, you make the mobile move.
169
555000
3000
새로운 의미를 부여하는 것입니다. 단어를 사용하는 것은
09:18
You didn't break it. It's just in a new position,
170
558000
4000
모빌을 움직이는 것과 비슷한 것이죠. 망가뜨리는 것이 아니라
09:22
and that new position can be just as beautiful.
171
562000
3000
형태를 조금 바꾸는 거에요. 새로운 형태도 처음 것만큼 아름다울 수 있어요.
09:25
Now, if you're no longer a traffic cop --
172
565000
4000
만약 우리 모두가 교통 경찰이 되면
09:29
the problem with being a traffic cop is
173
569000
2000
문제가 발생합니다.
09:31
there can only be so many traffic cops in any one intersection,
174
571000
3000
각 교차로마다 신호를 보내는 경찰이 여러 명이 있는 꼴이지요.
09:34
or the cars get confused. Right?
175
574000
3000
차들은 아마 혼란에 빠질 거에요. 그렇죠?
09:37
But if your goal is no longer to direct the traffic,
176
577000
3000
그러나 만약 교통 상황을 통제하는 것이 아니라, 교차로마다 차가
09:40
but maybe to count the cars that go by, then more eyeballs are better.
177
580000
4000
몇 대가 지나가는지 수를 세는 것이 목표라면, 여러 명이 할수록 일이 쉬워지겠죠.
09:44
You can ask for help!
178
584000
2000
이 때는 서로에게 도움을 청할 수 있는거죠!
09:46
If you ask for help, you get more done. And we really need help.
179
586000
4000
도움을 받으면 더 많은 일을 할 수 있어요. 실제로 우리는 도움이 필요하고요.
09:50
Library of Congress: 17 million books,
180
590000
3000
미의회도서관에는
09:53
of which half are in English.
181
593000
3000
1,700만권의 책이 있습니다. 그 절반은 영어에요.
09:56
If only one out of every 10 of those books
182
596000
4000
사전에 없는 단어가 10권 중에
10:00
had a word that's not in the dictionary in it,
183
600000
2000
한 단어 씩만 나온다고 하더라도,
10:02
that would be equivalent to more than two unabridged dictionaries.
184
602000
3000
완본 사전 2권의 분량이에요.
10:05
And I find an un-dictionaried word --
185
605000
3000
그런데 사실 사전에 없는(un-dictionaried) 단어는 --
10:08
a word like "un-dictionaried," for example --
186
608000
2000
사실 "un-dictionaried"라는 단어도 사전에 없는 말이에요. --
10:10
in almost every book I read. What about newspapers?
187
610000
5000
거의 모든 책에 하나 이상 나와요.
10:15
Newspaper archive goes back to 1759,
188
615000
5000
신문도 빠뜨리면 안 되죠. 신문 보관소에 있는 가장 오래된 신문은 1759년 본인데,
10:20
58.1 million newspaper pages. If only one in 100
189
620000
5000
현재까지 전체 분량이 5,810만 페이지에 달합니다.
10:25
of those pages had an un-dictionaried word on it,
190
625000
3000
사전에 없는 단어가 백 페이지 당 하나씩만 있다고 해도
10:28
it would be an entire other OED.
191
628000
3000
새로운 옥스포드 영어사전을 만들어 낼 수 있는 분량이에요.
10:31
That's 500,000 more words. So that's a lot.
192
631000
5000
50십만 개 이상의 단어들이죠. 정말 많은 분량입니다.
10:36
And I'm not even talking about magazines. I'm not talking about blogs --
193
636000
3000
잡지와 블로그에 대해서는 언급조차 하지 않았는데요 --
10:39
and I find more new words on BoingBoing in a given week
194
639000
2000
일주일에 보잉보잉 사이트에서 발견하는 새로운 단어만 해도
10:41
than I do Newsweek or Time.
195
641000
2000
뉴스위크나 타임지에서 찾는 것보다 많아요.
10:43
There's a lot going on there.
196
643000
2000
거기엔 새로운 일들이 더 많이 실리니까요.
10:45
And I'm not even talking about polysemy,
197
645000
2000
다의어(Polysemy)는 또 어떻고요.
10:47
which is the greedy habit some words have of taking
198
647000
3000
"다의어"란 한 단어가 여러 뜻을 갖는
10:50
more than one meaning for themselves.
199
650000
5000
욕심꾸러기 같은 습관을 말하는데요.
10:55
So if you think of the word "set," a set can be a badger's burrow,
200
655000
4000
"set"이라는 단어만 볼까요? set은 오소리의 은신처라는 뜻도 가지고 있고
10:59
a set can be one of the pleats in an Elizabethan ruff,
201
659000
3000
엘리자베스 시대 스타일의 주름 깃의 주름 하나를 가리키는 말이기도 해요.
11:02
and there's one numbered definition in the OED.
202
662000
2000
옥스포드 사전 상의 정의만 봐도
11:04
The OED has 33 different numbered definitions for set.
203
664000
3000
set은 33가지로 정의할 수 있어요.
11:07
Tiny, little word, 33 numbered definitions.
204
667000
3000
이 작은 단어 하나에 담긴 뜻이 33가지라니.
11:10
One of them is just labeled "miscellaneous technical senses."
205
670000
5000
그 중에는 "그 밖에 여러가지 기술적인 의미"라는 항목도 있습니다.
11:15
Do you know what that says to me?
206
675000
1000
그게 무슨 뜻이냐고요?
11:16
That says to me, it was Friday afternoon and somebody wanted to go down the pub. (Laughter)
207
676000
5000
이 말은 금요일 오후에 한 불쌍한 사전 편찬자가 술 생각이 간절했다라는 뜻이에요.
11:21
That's a lexicographical cop out,
208
681000
2000
"그 밖에 여러가지 기술적인 의미"라는 말을 보고
11:23
to say, "miscellaneous technical senses."
209
683000
2000
교통 경찰 역할은 정말 하기 싫어졌어요.
11:25
So, we have all these words, and we really need help!
210
685000
4000
이렇게 많은 단어들 때문에, 우리들은 정말 도움이 필요하거든요!
11:29
And the thing is, we could ask for help --
211
689000
3000
여러분께 도움을 청할 수 있잖아요.
11:32
asking for help's not that hard.
212
692000
1000
도와주는 게 그렇게 어려운 일도 아니니까요.
11:33
I mean, lexicography is not rocket science.
213
693000
3000
사전 편찬은 로켓 과학처럼 복잡하지도 않은 걸요.
11:36
See, I just gave you a lot of words and a lot of numbers,
214
696000
3000
지금까지 많은 단어들과 수치들을 나열했는데요.
11:39
and this is more of a visual explanation.
215
699000
2000
여기 화면을 보세요.
11:41
If we think of the dictionary as being the map of the English language,
216
701000
3000
사전을 언어의 지도라 가정해보면
11:44
these bright spots are what we know about,
217
704000
2000
여기 밝은 점들은 우리가 이미 알고 있는 것들이고,
11:46
and the dark spots are where we are in the dark.
218
706000
3000
어둡게 남아 있는 부분들은 우리가 아직 모르는 것들이에요.
11:49
If that was the map of all the words in American English, we don't know very much.
219
709000
5000
미국 영어의 모든 단어를 나타내는 지도에 대해서 우리는 아직 아는 게 별로 없어요.
11:54
And we don't even know the shape of the language.
220
714000
3000
사실 그 형태조차 짐작하지 못하고 있죠.
11:57
If this was the dictionary -- if this was the map of American English --
221
717000
3000
이 그림을 사전이라고, 미국 영어의 지도라고 생각해보면,
12:00
look, we have a kind of lumpy idea of Florida,
222
720000
3000
플로리다에 대해서는 대강 알고 있고,
12:03
but there's no California!
223
723000
3000
캘리포니아는 아예 없죠!
12:06
We're missing California from American English.
224
726000
3000
미국 영어의 지도인데, 캘리포니아가 빠져 있습니다.
12:09
We just don't know enough, and we don't even know that we're missing California.
225
729000
5000
캘리포니아를 빠뜨린 사실을 인식하지 못할 만큼 지식이 부족하기 때문에
12:14
We don't even see that there's a gap on the map.
226
734000
2000
지도에 문제가 있다는 것도 모르는 거죠.
12:16
So again, lexicography is not rocket science.
227
736000
3000
다시 말씀 드리지만, 사전 편찬은 로켓 과학이 아니에요.
12:19
But even if it were, rocket science is being done
228
739000
3000
만약 로켓 과학이라고 하더라도,
12:22
by dedicated amateurs these days. You know?
229
742000
4000
요즘은 로켓 과학도 열성적인 아마추어들의 도움을 받는 세상이잖아요.
12:26
It can't be that hard to find some words!
230
746000
4000
단어 찾는 게 뭐 그리 어려운가요!
12:30
So, enough scientists in other disciplines
231
750000
3000
다른 분야의 수많은 과학자들도
12:33
are really asking people to help, and they're doing a good job of it.
232
753000
3000
일반인들의 도움을 받아서 어려운 문제를 해결하곤 하거든요.
12:36
For instance, there's eBird, where amateur birdwatchers
233
756000
2000
예를 들어서 취미로 들새를 관찰하는 사람들이
12:38
can upload information about their bird sightings.
234
758000
2000
자신이 모은 정보를 올릴 수 있는 eBrid라는 사이트가 있어요.
12:40
And then, ornithologists can go
235
760000
2000
그러면 이 곳에서 조류학자들이
12:42
and help track populations, migrations, etc.
236
762000
3000
개체군이나, 철새 이동 등의 정보를 얻습니다.
12:45
And there's this guy, Mike Oates. Mike Oates lives in the U.K.
237
765000
3000
또 다른 예로, 영국인 마이크 오츠 씨도 있어요.
12:48
He's a director of an electroplating company.
238
768000
4000
이 분은 한 전기도금 업체의 중역이신데
12:52
He's found more than 140 comets.
239
772000
3000
140개가 넘는 혜성을 발견했어요.
12:55
He's found so many comets, they named a comet after him.
240
775000
3000
혜성들의 이름도 본인의 이름을 따라 지었죠.
12:58
It's kind of out past Mars. It's a hike.
241
778000
1000
보시는 것은 화성보다 먼 곳입니다.
12:59
I don't think he's getting his picture taken there anytime soon.
242
779000
2000
사실 오츠 씨가 직접 가서 사진 찍었을 가능성은 없지만,
13:01
But he found 140 comets without a telescope.
243
781000
4000
어쨌든 그는 망원경 하나 없이 140개의 혜성을 찾았어요.
13:05
He downloaded data from the NASA SOHO satellite,
244
785000
3000
NASA의 SOHO 인공위성 자료를
13:08
and that's how he found them.
245
788000
2000
다운로드해서 찾은 거에요.
13:10
If we can find comets without a telescope,
246
790000
4000
망원경도 없이 혜성을 찾는 사람도 있는데,
13:14
shouldn't we be able to find words?
247
794000
2000
단어를 못 찾겠어요?
13:16
Now, y'all know where I'm going with this.
248
796000
2000
이제 제가 무슨 말씀을 드릴지 아시겠죠.
13:18
Because I'm going to the Internet, which is where everybody goes.
249
798000
3000
모두들 그렇듯이, 저도 인터넷을 많이 사용합니다.
13:21
And the Internet is great for collecting words,
250
801000
2000
인터넷은 단어 모으기에 굉장히 좋아요.
13:23
because the Internet's full of collectors.
251
803000
1000
온갖 단어가 다 있죠.
13:24
And this is a little-known technological fact about the Internet,
252
804000
3000
인터넷에 대해서 잘 알려지지 않은 기술적 비밀이 있는데,
13:27
but the Internet is actually made up of words and enthusiasm.
253
807000
3000
그것은 인터넷을 만드는 재료가 '단어'와 '열정'이라는 겁니다.
13:30
And words and enthusiasm actually happen to be
254
810000
5000
그런데 생각해 보니 사전 편찬의 재료도
13:35
the recipe for lexicography. Isn't that great?
255
815000
3000
'단어'와 '열정'이네요. 멋지죠?
13:38
So there are a lot of really good word-collecting sites out there right now,
256
818000
4000
지금도 단어를 수집할 수 있는 좋은 사이트들이 아주 많아요.
13:42
but the problem with some of them is that they're not scientific enough.
257
822000
2000
그 사이트들의 문제는 좀 비과학적이란거죠.
13:44
They show the word, but they don't show any context.
258
824000
3000
단어는 보여주는데, 단어가 사용된 문맥은 보여주질 않아요.
13:47
Where did it come from? Who said it?
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827000
2000
어디서 나온 말인지, 누가 말했는지,
13:49
What newspaper was it in? What book?
260
829000
2000
어떤 신문이나 책에서 나온 것인지 등을 알 수가 없어요.
13:51
Because a word is like an archaeological artifact.
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831000
4000
단어는 일종의 고고학적 유물이기 때문에
13:55
If you don't know the provenance or the source of the artifact,
262
835000
3000
유래나 기원에 대해 모른다면
13:58
it's not science, it's a pretty thing to look at.
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3000
과학이 아니에요. 보기 좋은 장식품이나 다름 없죠.
14:01
So a word without its source is like a cut flower.
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3000
화병에 꽂아 둔 꽃 같은 거에요.
14:04
You know, it's pretty to look at for a while, but then it dies.
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4000
잠깐동안은 보기 좋지만, 곧 죽잖아요.
14:08
It dies too fast.
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1000
죽어도 너무 빨리 죽죠.
14:09
So, this whole time I've been saying,
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4000
오늘 강연 내내 저는
14:13
"The dictionary, the dictionary, the dictionary, the dictionary."
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2000
"사전(the dictionary)"에 대해서 말했습니다.
14:15
Not "a dictionary," or "dictionaries." And that's because,
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3000
"어떤 사전(a dictionary)"이나, "사전들(dictionaries)"이 아니었죠.
14:18
well, people use the dictionary to stand for the whole language.
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3000
"사전(the dictionary)"은 언어 전체를 대표합니다.
14:21
They use it synecdochically.
271
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3000
대유법적(synecdochically)으로 사용하죠.
14:24
And one of the problems of knowing a word like "synecdochically"
272
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3000
"대유법"같은 말을 알 때 문제점은
14:27
is that you really want an excuse to say "synecdochically."
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3000
이런 말을 써볼 기회를 자꾸 찾게 된다는 거에요.
14:30
This whole talk has just been an excuse to get me to the point
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2000
사실 이번 강연도 "대유법"이라는 단어 하나를
14:32
where I could say "synecdochically" to all of you.
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2000
써먹기 위한 핑계라고도 할 수 있어요.
14:34
So I'm really sorry. But when you use a part of something --
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3000
죄송해요. 어쨌든 대유법이란,
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like the dictionary is a part of the language,
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2000
사전이 언어의 일부이듯,
14:39
or a flag stands for the United States, it's a symbol of the country --
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5000
성조기가 미국을 대표하듯, 일부분이 전체를 상징하도록 하는
14:44
then you're using it synecdochically.
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4000
표현법을 뜻합니다.
14:48
But the thing is, we could make the dictionary the whole language.
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888000
4000
하지만 이제는 사전이 언어 전체를 포함하도록 만들 수 있어요.
14:52
If we get a bigger pan, then we can put all the words in.
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4000
프라이팬의 크기를 키우면, 모든 단어를 넣을 수 있죠.
14:56
We can put in all the meanings.
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4000
모든 의미도 넣을 수 있고요.
15:00
Doesn't everyone want more meaning in their lives?
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900000
4000
의미가 넘치는 인생이 싫은 분도 있나요?
15:04
And we can make the dictionary not just be a symbol of the language --
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사전이 언어를 상징하는데 그치지 않고,
15:08
we can make it be the whole language.
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3000
언어 그 자체가 되도록 만들 수 있다는 뜻입니다.
15:11
You see, what I'm really hoping for is that my son,
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2000
저는 이번 달에 7살이 되는 제 아들이 자랐을 즈음에는
15:13
who turns seven this month -- I want him to barely remember
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3000
현재 사전을 구성하고 있는 기본 요소들이
15:16
that this is the form factor that dictionaries used to come in.
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5000
잊혀졌으면 하는 바램입니다.
15:21
This is what dictionaries used to look like.
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이렇게 생긴 기존의 사전들이
15:23
I want him to think of this kind of dictionary as an eight-track tape.
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923000
2000
제 아들의 기억 속에 카세트 테이프처럼 남았으면 좋겠어요.
15:25
It's a format that died because it wasn't useful enough.
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4000
카세트 테이프는 유용한 형태가 아니었기 때문에 도태되었어요.
15:29
It wasn't really what people needed.
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사람들이 필요로 하던 것이 아니었으니까요.
15:32
And the thing is, if we can put in all the words,
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3000
만약 모든 단어를 담을 수 있는 사전이 나타난다면,
15:35
no longer have that artificial distinction between good and bad,
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더 이상 단어들이 좋은지 나쁜지 인위적으로 구분할 필요가 없습니다.
15:39
we can really describe the language like scientists.
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사전 편찬자들도 과학자들처럼 있는 그대로의 언어를 연구할 수 있게 되겠죠.
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We can leave the aesthetic judgments to the writers and the speakers.
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심미적인 판단은 작가나 연설가들에게 맡겨버리고
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If we can do that, then I can spend all my time fishing,
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4000
저는 하루 종일 낚시를 즐길 수 있을 거에요.
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and I don't have to be a traffic cop anymore.
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5000
더 이상 교통 경찰을 할 필요도 없고요.
15:53
Thank you very much for your kind attention.
299
953000
2000
경청해 주셔서 대단히 감사합니다.
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