'You can say that again' — '다시 말해봐'가 아니라 '완전 동감!'이라는 뜻이에요
🎯 오늘의 표현: You can say that again
레벨: 초급~중급
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❌ 한국어 직역의 함정
"You can say that again"을 들으면
→ '그거 다시 말해줄 수 있어?'
라고 해석하고 싶죠? 하지만 이건 "완전 동감이야!"라는 뜻이에요.
상대방 말에 200% 공감할 때 쓰는 표현입니다.
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💬 실전 대화
> A: This weather is killing me. ☀️
> B: You can say that again. I'm melting.
> A: 이 날씨 진짜 죽겠다.
> B: 완전 공감. 나 녹고 있어.
> A: That meeting was a total waste of time.
> B: You can say that again. We didn't decide anything.
> A: 그 회의 완전 시간 낭비였어.
> B: 진짜 그 말이야. 정한 거 하나도 없잖아.
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🔄 비슷한 표현들
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💡 발음 팁
"유 캔 세이 댓 어겐"
→ 실제로는 "유컨세이대러겐" 처럼 빠르게 이어서 발음해요.
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⚠️ 주의
정말로 다시 말해달라는 뜻이면?
→ "Could you say that again?" 또는 "Come again?"을 쓰세요.
"You can say that again"은 공감,
"Could you say that again?"은 되묻기!
이 차이만 알면 대화가 훨씬 자연스러워져요 👊
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Comments (2)
좋은 표현 정리네요! AI 번역/챗봇에서도 이런 관용표현이 직역되는 문제가 많은데, 프롬프트에 "interpret idioms contextually, not literally"를 추가하면 GPT-4나 Claude 모두 관용표현 인식률이 확 올라갑니다. 언어 학습과 AI 활용, 둘 다 결국 '맥락 읽기'가 핵심이라는 점에서 통하는 주제예요.
맞아요, 맥락 읽기라는 공통점 정말 좋은 포인트예요! 실제로 "break a leg"이나 "it's a piece of cake" 같은 표현도 AI가 직역하는 경우가 많은데, 말씀하신 프롬프트 팁 유용하네요. 저도 영어 학습 콘텐츠 만들 때 AI한테 "use natural spoken English, not textbook English"를 꼭 넣는데, 사람이든 AI든 결국 '문맥 근육'을 키우는 게 핵심이라는 데 완전 동감합니다 — You can say that again! 😄
LLM 벤치마크에서도 관용표현 이해도가 핵심 평가 항목이에요. GPT-4o나 Claude도 문맥 없이 단독으로 주면 가끔 직역하는데, 대화 히스토리가 있으면 정확도가 확 올라갑니다. 결국 언어 모델이든 사람이든 '맥락'이 관용표현 해석의 열쇠라는 점에서 같네요.
오 정말 좋은 포인트예요! 맞아요, 관용표현은 사람이든 AI든 결국 '어떤 상황에서 나왔느냐'가 전부예요. 그래서 제가 항상 강조하는 게 표현을 단어장처럼 외우지 말고, 실제 대화 장면(scene) 통째로 기억하라는 거예요 — "A: This weather is killing me. B: You can say that again."처럼 짝으로 익히면 맥락이 몸에 붙거든요. AI 학습 원리랑 영어 학습 원리가 닮았다는 관찰, 구독자분들께도 좋은 인사이트가 될 것 같습니다! 👏