• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1046-1049
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• 1987

This paper proposes a Korean-Japanese Machine Translation System that processes unregistered words, modifiers and compound sentences. In mophological analysis, the unregistered words are processed by using unregistered word processing algorithm. The modifiers are processed by consulting noun-attributes and grammar rules. The compound sentence processing algorithm recognizes whether the sentence that includes commas is compound sentence or not. This system performs on IBM-PC/AT DOS using Prolog-1.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.169-174
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• 1998

한국어(韓國語)의 격조사(格助詞)와 일본어(日本語)의 격조사(格助詞)의 유사성(類似性)과 상이성(相異性)에 관한 연구(硏究)는 많지만 격조사(格助詞)와 단문(單文)의 통사적(統辭的) 제약(制約)에 관한 연구(硏究)는 미비하다. 본 연구(硏究)에서는 이중대격구문(二重對格構文)의 관점(觀点)에서 양국언어(兩國言語)의 통사적(統辭的) 상이점(相異点)과 분포(分布)의 차이(差異)를 명백(明白)히 밝히며, 일본(日本)의 한국(韓日) 기계번역(機械飜譯) 시스템에서의 처리(處理)와 오역(誤譯)의 처리(處理)를 고찰(考察) 하는 것을 목적(目的)으로 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-246
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• 1998

확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.389-393
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• 2018

딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.504-509
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• 2018

Neural machine translation (NMT) has recently achieved the state-of-the-art performance. However, it is reported failing in the word sense disambiguation (WSD) for several popular language pairs. In this paper, we explore the extent to which NMT systems are able to disambiguate the Korean homographs. Homographs, words with different meanings but the same written form, cause the word choice problems for NMT systems. Consistent with the popular language pairs, we discover that NMT systems fail to translate Korean homographs correctly. We provide a Korean word sense disambiguation tool-UTagger to use for improvement of NMT's translation quality. We conducted translation experiments using Korean-English and Korean-Vietnamese language pairs. The experimental results show that UTagger can significantly improve the translation quality of NMT in terms of the BLEU, TER, and DLRATIO evaluation metrics.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제2권2호
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• pp.185-220
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• 1998

The purpose of this research is to propose a set of basic guidelines for the construction of English test suites, a set of basic guidelines for the construction of Korean test suites to objectively evaluate the performance of machine translation systems. For this end, we constructed 650 English test sentences, 650 Korean test sentences, and developed the statistical methods and tools for the comparative evaluation of the English-Korean machine translation systems. It also evaluates the existing commercial English-Korean machine translation systems. The importance of this research lies in that it will promote an awareness of the importance and need of testing machine translation systems within the Natural Language Community. This research will also make a big contribution to the development of evaluation methods and techniques for appropriate test suites for Korean information processing systems. The results of this research can be used by the natural language community to test the performance and development of their information processing systems or machine translation systems.

• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.35-44
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• 2002

자바의 이전성은 해석 방식에 따른 비효율성을 낳는다. 또한 일반 응용 프로그램에서 자바의 표준 클래스 라이브러리는 플랫폼 의존적인 기능을 제공하지 못한다. 이러한 여러 가지 문제를 해결하기 위해 JNI, JIT, 오프라인 바이트코드 컴파일러가 제안되어왔다. 본 논문에서는 자바 가상기계가 네이티브 코드와 함께 실행되는 혼합형 실행 모델을 제시한다. 현 실행 모델과 번역기는 동적으로 바이트코드를 적재할 수 있는 능력이 주어지며 JNI의 수월한 사용을 제공한다. 본 시스템은 JIT 보다 효율적이며, JNI의 개념이 부족한 프로그래머가 쉽게 네이티브코드 작성할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-59
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• 2000

한국어에서 복합명사는 명사간 결합이 자유롭고, 단위명사로 띄어쓰는 것을 원칙으로 하나 붙여써도 무방하다. 따라서, 정보검색분야, 기계번역분야에서 복합명사의 정확한 분해는 시스템의 성능에 많은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 ETRI의 태깅된 코퍼스로부터 추출한 복합명사를 역방향 분해 알고리즘을 이용하여 단위명사로 분해한다. 분해되지 않은 3119개의 복합명사에 대해 실험한 결과 약 96.6%의 정확도를 얻었다. 또한, 미등록어나 접사에 대한 처리에도 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.216-219
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• 2015

컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.67-69
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• 2001

다중스레드 모델은 긴 메모리 참조 지체 시간과 동기화의 문제점을 해결할 수 있다는 점에서 대규모 병렬 시스템에 매우 효과적이다. 다중스레드 병렬기계를 위하여 Non-Strict 함수 프로그램을 번역할 때 가장 중요한 것은 순차적으로 수행될 수 있는 부분을 찾아내어 스레드로 분할하는 것이다. 스레드 분할의 목적은 스레드의 크기를 크게 만들어 Non-Strict 함수 프로그램이 수행되는 동안 발생하는 동기화 횟수와 스레드간의 문맥 전환 횟수를 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 Non-Strict 함수 프로그램을 보다 큰 스레드로 분할하는 조건식의 스레드 분할 알고리즘을 제안한다.