기술용어 선호도 조사 결과2017. 2. 23

한장현

이 기술의 이름은 ?

에네르기파 ( 코믹스 번역본 )

에너지파 ( 한국판 애니메이션 )

かめはめ波 (kamehemeha, 하와이 통일한 왕 이름 )

거북이파동파 ( 직역 )

2017. 2. 5 ~ 2017. 2. 23

총 62 분 응답

https://goo.gl/forms/j4G8zCX7DMfBsGF12

기본 전제• 발음대로 / 직역 / 의역에 관계없이 한글 표기가 기본• 고유명사는 선택적으로 영문 표기 ex) Angular, React

• 국립국어원 외래어 표기법대로 ex) 어플리케이션 (X), 애플리케이션 (O)

• 정해진 답은 없음

프로바이더80.6%

제공자19.4%

Provider 응답 : 62

옵저버블 스트림82.3%

관측 가능 스트림8.1%

추적 가능 스트림9.7%

Observable Stream 응답 : 62

퍼블리시 / 서브스크라이브 패턴61.3%

발행 / 구독 패턴33.9%

기타4.8%

Publish-subscribe pattern 응답 : 62

Pub/Sub 패턴서브스크립 패턴

깃허브45.2%

깃헙51.6%

기타3.2%

GitHub 응답 : 62

github기텁

어노테이션96.8%

장식자1.6%

기타1.6%

Annotation 응답 : 62

애노테이션

데코레이터96.8%

장식자3.2%

Decorator 응답 : 62

메타데이터90.3%

메타 정보9.7%

Metadata 응답 : 62

오브젝트54.8%

객체45.2%

Object 응답 : 62

셀렉터80.6%

선택자19.4%

Selector 응답 : 62

모듈을 로드한다 .71.0%

모듈을 불러온다 .29.0%

load module. 응답 : 62

백엔드 / 프론트엔드80.6%

서버 / 클라이언트14.5%

기타4.8%

응답 : 62

웹일때만 백엔드 / 프론트엔드상관없음

푸시 노티30.6%

푸시 알림69.4%

Push notification 응답 : 62

스태틱 타입45.2%

정적 타입50.0%

정적 형식4.8%

static type 응답 : 62

머신 러닝91.9%

기계 학습8.1%

Machine Learning 응답 : 62

트랜스파일러83.9%

코드 변환기16.1%

Transpiler 응답 : 62

스펙74.2%

표준14.5%

명세11.3%

Specification 응답 : 62

레파지토리62.9%

저장소33.9%

레포3.2%

Repository 응답 : 62

윈도우즈11.3%

윈도우82.3%

윈도6.5%

Windows 응답 : 62

풀 텍스트 서치77.4%

전문검색22.6%

Full text search 응답 : 62

디렉티브79.0%

지시자21.0%

Directive 응답 : 62

이터레이터88.7%

반복자11.3%

Iterator 응답 : 62

이터러블79.0%

반복 가능 객체21.0%

Iterable 응답 : 62

레플리카 세트75.8%

복제 세트22.6%

기타1.6%

Replica set 응답 : 62

잘 모르겠음

패키지 매니저79.0%

패키지 관리자17.7%

의존성 관리자3.2%

Package Manager 응답 : 62

버츄얼 머신41.9%

가상 머신50.0%

가상 환경4.8%

VM3.2%

Virtual Machine 응답 : 62

디플로이46.8%

배포53.2%

Deploy 응답 : 62

프리프로세서46.8%

전처리기53.2%

Preprocessor 응답 : 62

디펜던시51.6%

의존성48.4%

Dependency 응답 : 62

라이프싸이클68.4%

생명주기31.6%

Lifecycle 응답 : 57

라이프싸이클 후킹 펑션57.9%

라이프싸이클 후킹 함수12.3%

라이프싸이클 가로채기 함수5.3%

생명주기 후킹 펑션1.8%

생명주기 후킹 함수8.8%

생명주기 가로채기 함수8.8%

기타5.3%

Lifecycle hooking function

라이프싸이클 펑션 ,라이프사이클 훅 함수 ,가로채기보다 조금 자연스러운 해석이면 좋을듯합니다

응답 : 57

데이터 플로우75.9%

데이터 흐름24.1%

data flow 응답 : 54

업스트림 / 다운스트림92.6%

상향 스트림 / 하향 스트림7.4%

upstream / downstream 응답 : 54

함수 체이닝96.3%

함수 이어쓰기3.7%

function chaning 응답 : 54

아카이빙 데이터83.3%

축적 데이터16.7%

archived data 응답 : 54

백프레셔82.6%

배압8.7%

역압8.7%

backpressure 응답 : 23

서브밋82.4%

제출17.6%

submit 응답 : 17

리셋64.7%

초기화35.3%

Reset 응답 : 17

이벤트 핸들러 펑션17.6%

이벤트 핸들러 함수58.8%

이벤트 처리 함수23.5%

event-handler function 응답 : 17

UX64.7%

사용자 경험35.3%

user expierience 응답 : 17

분석

1. 영어를 그대로 읽은 단어를 선호의미가 명확함최근 기술일수록 더 선호ex) 옵저버블 , 이터레이터 , 머신 러닝

2. 잘 알려진 한글 단어가 있으면 일부 선호이미 번역된 단어가 잘 알려져 있으면 그 단어를 쓰는 것이 의미 전달에 유리영어를 그대로 읽는 선호도를 넘지는 않는다 .

ex) 함수 , 객체

3. 의미 전달에 유리하다면 섞어서 사용쓰기 쉽고 의미 전달에 더 유리하다면 섞어서 사용ex) 함수 체이닝 , 가상 머신 , 푸시 알림

원문에 얽매일 필요는 없다 .

"To be, or not to be, that is the question“⇒ “ 죽느냐 사느냐 , 그것이 문제로다 .”

Veni, Vidi, Vici⇒ 왔음 , 봤음 , 이김⇒ 왔노라 , 보았노라 , 이겼노라

I am the crazy bitch around here.⇒ 이 구역의 미친 X 은 나야 .

It’s high noon…⇒ 석양이 진다… Hell yeah~

⇒

Like when you gotta stop living up here and start living down here?⇒ 꿈 속에서 그만 살고 언제 현실로 돌아와야 하냐고 ?⇒ 꿈은 높은데 현실은 시궁창이야 .

정답은 없다 .독자에게 의미 전달이 가장 잘 되는 단어를 사용하자 .

감사합니다 .