한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.
최근 대동물임상분야에서도 소의 번식장애에 대한 임상적인 실제에 있어 적용을 위한 신기법 개발 요구가 증대되고 있고 관련 연구자들에게도 번식장애에 대한 연구가 시급하게 요구되고 있는 실정이다. 따라서 필자는 최근 입수한 자료를 번역하여 우리 대동물임상 수의사분들에게 도움을 되기를 비는 마음에서 대한수의사회에 의뢰하여 긴급게재를 희망하였다. 참고로 이 자료는 일본 북해도 삿뽀로시 에베츠에 소재하는 낙농학원대학(酪農學園大學:Rakuno Gakuen University)에서 지난 5월 26일(토) 오전 8시 50분부터 오후 6시까지 대동물임상수의사들을 대상으로 한 교육세미나에서 발표된 것으로 도움이 될만한 주요한 내용만을 선별하여 소개하고자 한다. 또한 필자가 일본어로 된 자료를 번역하는 과정에서 우리말로 표현하는데 무리가 있는 부분은 알기 쉽게 평이하게 정리하였음을 서두에 밝혀둔다.
한국 수어는 소리로 말을 배울 수 없어서 사용하는 '보이는 언어'이고 한국수화언어를 줄인 말이다. 한국어나 영어와 같이 독립된 언어로 한국어와는 문법 체계가 다른 대한민국 농인의 고유한 언어이다. 하지만, 한국 사회에서는 수어를 일상어로 사용하는 농인이 수어만으로 다른 사람과 대화하거나 서비스 등을 이용하기에는 쉽지 않은 구조이다. 이에 본 논문에서는 택시라는 상황을 가정해 택시 안에서 학습된 모델이 농인의 수어를 인식하고 택시 기사에게 해당 의미를 전달하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 통해 택시 기사는 농인(수어사용자)에게 응답할 수 있다. 본 논문에서는 한국수어 번역기 웹서비스를 설계 및 구현하여 실제 환경에서의 활용 가능성을 검증한다.
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구별은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형태인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편 [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어_, [ki](일본어),[tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구변은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형대인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편, [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어), [ki](일본어), [tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다.
본 논문은 영한 기계번역을 위한 예제기반 기계번역에서 예제 문장의 비교를 위한 척도에 관한 것으로 주어진 질의 문장과 가장 유사한 예제 문장을 찾아내는데 사용되는 유사성 척도를 제안한다. 제안하는 척도는 편집거리 알고리즘에 기반을 둔 것으로 표면어가 일치하지 않는 단어에 대해 기본적으로 단어의 표제어 정보와 품사 정보를 이용하여 유사도를 계산한다. 편집거리 척도는 비교 단위의 순서에 의존적이기는 하지만 순서만 일치하면 동일한 유사성 기여도를 갖는 것으로 판단하기 때문에 완전 문맥을 반영하지는 못한다. 따라서 본 논문에서는 완전 문맥 반영을 위해 추가적으로 이들 정보 외에 일치하는 단위 정보를 갖는 연속된 단어들에 대해 연속 정보를 반영한 문맥 가중치를 제안한다. 또한 비유사성 정도를 의미하는 척도인 편집거리 척도를 유사성 척도로 변경하고, 문맥 가중치가 적용된 척도를 문장 비교에 적용하기 위하여 정규화를 수행하며, 이를 통하여 유사도에 따른 순위를 결정한다. 또한 언어적 정보를 이용한 기존 방법류들에 대한 일반화를 시도하였으며, 문맥 가중치가 적용된 척도의 우수성을 증명하기 위해 일반화된 기존 방법류들과의 비교 실험을 수행하였다.
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.
이 연구는 기록관리 분야 용어를 대상으로 용어 사용실태를 조사하고 표준화 방안을 제시하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 우선 기록, 기록관리기관, 기록관리전문직 등 세 영역에 관련된 기초용어들의 번역실태를 조사하고, 이를 중국어 및 일본어 대역어와 비교하였다. 둘째, 전문용어 표준화를 위한 기준을 제시하고, 이러한 기준에 비추어 현재 사용되고 있는 기록관리 용어들의 문제점을 사례 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 기록관리 용어 표준화 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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