본 연구는 은유와 환유를 기반으로 하는 전통 중국 의학(TCM) 이론의 영어 번역 문제를 해결하기 위해, 인간-중심 루프(HITL) 프레임워크를 활용했습니다. 딥시크 V3.1을 프롬프트 기반 인지적 지지대를 통해 사용하여 황제내경의 네 구절에서 은유와 환유를 식별하고 번역했습니다. ChatGPT 5 Pro 및 Gemini 2.5 Pro를 활용하여 세 가지 유형의 실제 독자를 시뮬레이션하고, 인간 번역, 기본 모델 번역, 프롬프트 조정 번역의 5가지 인지적 차원을 평가했습니다. 결과는 프롬프트 조정 LLM 번역이 모든 차원에서 가장 우수했으며, 인간 번역과 기계 번역 간의 차이점, 효과적인 은유 및 환유 전이 전략, 독자의 인지적 선호도를 밝혀냈습니다.