• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.129-132
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• 2009

본 논문은 오픈 API를 이용하여 다국어 정보검색 시스템을 모델링하는 방법론을 제시한다. 웹 2.0이 대두되면서 웹 2.0의 개념을 활용한 기술들이 발달하고 있는데, 그 중 한 기술이 오픈 API이다. 기업에서 개발한 새로운 서비스나 기능, 데이터 등을 API로 공개함으로써 사용자들이 공개된 API를 이용하여 새로운 서비스를 쉽게 개발할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 구글, 플리커, 유튜브, 네이버, 다음 등의 사이트에서 제공하는 오픈 API를 이용하여, 다국어 정보 검색 시스템을 구현하였다. 구글 번역 API를 이용하여 한국어 질의어를 검색 대상 언어(영어, 일본어, 중국어 등)로 번역한 후, 소설 웹 사이트(플리커, 유튜브, 다음, 네이버 등)의 정보를 검색하고, 검색된 결과 내 텍스트를 다시 한국어로 번역한 후, 통합된 검색 결과를 사용자에게 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.25-28
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰과 같은 모바일 단말기 자체에서 동작하는 경량화된 영한 하이브리드 모바일 번역 엔진을 설계 및 구현하였다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리(Translation Memory)와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 하였다. PC에 비해 하드웨어 제약이 심한 스마트폰 자체에서 구동이 원활하도록 주메모리의 사용을 줄이고 분석 시간 단축을 위하여 핵심 번역 엔진을 포함한 번역 지식 DB가 외장메모리에서 구동되도록 하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 서버 기반의 구글번역기 대비 70.0%로 사용자의 의미전달이 가능한 실용적인 수준으로 평가되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.121-128
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• 2024

최근 AI기반 온라인 번역 도구의 활용도가 높아짐에 따라 이에 대한 교육적 활용 방안 및 효과에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 초등 예비교사를 30명을 대상으로 AI기반 온라인 번역도구를 활용한 영작문 과업을 수행하고 영어 글쓰기 능력에 미치는 영향과 실제적 경험을 기반으로 AI번역도구에 대한 활용 가능성, 교육적 활용도 및 장단점 등에 대한 인식을 살펴보았다. 작문시험, 설문조사와 인터뷰를 통해 수집된 자료를 바탕으로 분석한 결과, 영어 글쓰기의 완성도 및 충실도에 있어서 유의미한 증가를 보였으며, 학습자들의 인식에서도 번역도구의 사용은 학습에 대한 즉각적인 지원과 편의성을 제공, 효과적인 도구활용을 위한 교육적 전략의 필요성에 대한 긍정적 인식도 나타났으나, 번역의 완성도나 정확성을 높이기 위한 방법, 도구 활용에 대한 과용과 의존성에 대한 우려도 제기되었다. 번역도구의 효과적 활용을 위해서 교육적 전략이나 교사의 역할의 중요한 것으로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.281-288
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• 2020

본 연구는 구글 번역과 파파고와 같은 신경망 기계번역(NMT)에 대한 수용성을 탐구한다. 기계번역의 도입으로 훈련받은 번역사들이 위협을 느끼리라는 것과 기계와의 협력을 모색해야 한다는 논의가 상충하고 있는 시점에서, 오랫동안 기술수용을 예측해 온 TAM을 적용하여 전문번역사들의 기계번역 수용에 관한 의사결정 과정을 살펴보았다. 결론적으로 번역사들이 기계번역에 대해 위협을 느낄 것이라는 기존의 규범적 논의와 달리 본 연구의 경험적 결과는 번역사들이 자신의 업무의 효율을 높여주는 유용한 도구로 인식하고 있음이 밝혀졌다. 특히 같이 작업하는 동료들의 조언과 사회적 분위기가 우호적일 경우 이러한 경향은 더욱 강해졌다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-15
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• 2021

기계번역 품질 예측 (Quality Estimation, QE)은 정답 문장에 대한 참조없이 소스 문장과 기계번역 결과를 통해 기계번역 결과에 대한 품질을 수준별 주석으로 나타내주는 태스크이며, 다양한 활용도가 있다는 점에서 꾸준히 연구가 수행되고 있다. 그러나 QE 모델 학습을 위한 데이터 구성 시 기계번역 결과에 대해 번역 전문가가 교정한 문장이 필요한데, 이를 제작하는 과정에서 상당한 인건비와 시간 비용이 발생하는 한계가 있다. 본 논문에서는 번역 전문가 없이 병렬 또는 단일 말뭉치와 기계번역기만을 활용하여 자동화된 방식으로 한국어-영어 합성 QE 데이터를 구축하며, 최초로 단어 수준의 한국어-영어 기계번역 결과 품질 예측 모델을 제작하였다. QE 모델 제작 시에는 Cross-lingual language model (XLM), XLM-RoBERTa (XLM-R), multilingual BART (mBART)와 같은 다언어모델들을 활용하여 비교 실험을 수행했다. 또한 기계번역 결과에 대한 품질 예측의 객관성을 검증하고자 구글, 아마존, 마이크로소프트, 시스트란의 번역기를 활용하여 모델 평가를 진행했다. 실험 결과 XLM-R을 활용하여 미세조정학습한 QE 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 품질 예측의 객관성을 확보함으로써 QE의 다양한 장점들을 한국어-영어 기계번역에서도 활용할 수 있도록 했다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.205-206
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• 2012

해마다 우리나라 해외번역 작품이 증가하고 있다. "한국문학번역원"에서는 해외출간 사업을 지원하여 해외에 한국 책이 출판되고 있다. 이로 인해 한국 문화 알리기와 교육 사업콘텐츠가 활발해 지고 있다. 또한 국내 해외 인력 및 관광수요가 점점 증가 할 것으로 보인다. "구글맵"(goolegmap)의 "북매핑"(Bookmapping)은 책과 그 내용의 이야기를 지리적 위치를 표시하고 있다. 인문학적 기반의 위축된 출판분야뿐만 아니라 교육분야, 관광분야에 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.259-267
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• 2021

기계번역기는 1950년대 처음 등장하였고 2010년대 신경망번역시스템을 적용하면서 번역정확성에 비약적인 발전을 하였다. 하지만 아직도 복잡한 문장의 번역에는 어려움을 겪고 있으며 이것은 영어학습 도구로서 기계번역기를 이용하는데 불편함을 주었다. 따라서 본 연구는 고등학교 1학년 수준의 문장들 중 다양한 뜻과 품사를 가지고 있는 as가 포함된 문장들을 분석대상으로 기계번역기를 이용한 역번역실험을 통해서 영어학습 도구로서 기계번역기의 가용성을 분석했다. 분석도구로는 신경망번역시스템을 이용한 대표적인 기계번역기인 구글 번역기, 네이버 파파고, 마이크로소프트 번역기를 이용하였다. 연구결과 기계번역기 사용시 각 as용법에 따라서 가용성이 유의하게 다른 것을 확인하였고 그에 따라 각 문장에 쓰인 as용법을 기계번역기를 사용하여 학습할 시 가용성이 높은 용법, 보통인 용법, 낮은 용법으로 분류하였다. 선행연구와는 다르게 직접 학습도구로서 기계번역기를 분석했고 접속사 as의 용법의 가용성을 수치화 시킨 데 있어서 본 연구는 연구적 공헌점을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.267-268
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• 2023

본 논문은 안드로이드에서 화면 캡쳐와 OCR을 통한 실시간 번역 애플리케이션 개발을 주제로 한다. 코틀린으로 개발된 애플리케이션은 사용자가 원하는 화면 영역을 캡쳐하여 해당 텍스트를 OCR로 추출하고, 구글 Cloud Vision API와 Cloud Translation API를 활용해 번역한다. 이를 통해 외국어 애플리케이션 사용의 편의성을 향상시키고, 정보의 이해와 공유를 도울 수 있음을 제시한다. 이 기술은 더욱 다양한 분야에서의 활용 가능성을 열어놓고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.229-236
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰용 경량화된 영한, 한영 모바일 번역기를 설계 및 구현한다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 한다. 개발된 번역 엔진의 사용자의 사용성 (Usability)을 극대화하기 위해 스마트폰에 내장된 카메라를 통한 문자인식(OCR; Optical Character Recognition) 엔진과 음성 합성 엔진(TTS; Text-to-Speech)을 각각 Front-End와 Back-end에 접목하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 구글번역기 대비 영한 번역은 72.4%, 한영 번역은 77.7%로 평가되었다. 이러한 평가결과는 본 논문에서 개발한 모바일 자동번역기가 서버 기반의 번역기의 성능에 근접하며 상업적으로 유용함을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.21-29
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• 2012

본 논문에서는 외국인이 언어적인 문제점 없이 국내 문화정보 서비스를 이용하기 위한 온톨로지 기반의 번역 매쉬업 시스템을 제안한다. 문화정보 서비스를 위해 서울시 모바일 공공정보 Open API가 제공하는 문화정보를 활용하였으며, 번역을 위해서 구글 AJAX 언어 API를 이용하였다. 또한, 발생하는 번역오류를 최소화하기 위해 번역에 온톨로지를 적용하였다. 온톨로지 모델링을 위해 문화정보 도메인을 분석하고, 문화정보 어휘 온톨로지의 클래스 및 관계, 속성을 정의하였다. 문화정보를 번역하여 활용할 경우 가장 많은 번역 오류가 발생하는 제목, 장소, 주최자 등의 내용을 중심으로 온톨로지 인스턴스를 생성하였다. 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템을 구현하고, 문화정보의 번역의 정확성을 실험을 통해 번역 API와의 정보 제공 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템의 유효성을 검증하였다.