• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.44-57
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• 1991

In the transfer machine translation, transfer dictionary decides the complexity of the transfer phase and the quality of translation according to the types and precision of informations supplied in the dictionary. Using the phrasal level translated informations within the human readable dictionary, human being translates a source sentence correctly and naturally. In this paper, we propose the verb transfer dictionary in which the various informations are constructed so the machine readable format that the Korean-to-English machine translation system can utilize them. In the proposed dictionary, we first provide the criterions by which an appropriate target verb is selected in phrase-to-phrase translations without an additional semantic analysis in transfer phase. Second, we provide the concrete sentence structure of a target verb so that we can resolve the expressive gaps between two languages and reduce the complexity of the various structure transfer in word-to-word translation.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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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.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.2
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• pp.263-278
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• 1994

This paper proposes a way of decoding and translating some metaphorical use in a SL(Source Language). The process of metaphorical usage should be different from that of idiomatic expressions,which can be treated as a flat structure or chunks(cf.Lee(1985)[5],Yoon & Kim(1993)[7].The representation of metaphorical usage is approached with'M'in a separate dictionary with the extened meaning of property.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.27-31
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• 2020

본 논문에서는 BERT가 합성된 새로운 Transformer 구조를 제안한 선행연구를 보완하기 위해 cardinality residual connection을 적용한 새로운 구조의 모델을 제안한다. Transformer의 인코더와 디코더의 셀프어텐션에 BERT를 각각 합성한 모델의 잔차연결을 수정하여 학습 속도와 번역 성능을 개선하고자 한다. 그리고 가중치를 다르게 부여하는 실험으로 어텐션을 선택하는 효과적인 방법을 제시하고 원문의 언어에 맞는 BERT를 사용하는 이유를 설명한다. IWSLT14 독일어-영어 말뭉치와 AI hub에서 제공하는 영어-한국어 말뭉치를 이용한 실험에서는 제안하는 방법의 모델이 기존 모델에 비해 더 나은 학습 속도와 번역 성능을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.80-85
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• 1994

자동통역에서의 대화체 기계번역은 일반적인 문어체 문장 번여고가는 다른 몇가지 특징을 고려하여야 한다. 첫째, 자동통역에서의 기계번역은 음성인식의 결과를 번역하는 부분으로, 하나의 문장이 아닌 다중 입력을 받아 이 중 가장 올바른 문장을 번역하여야 한다. 둘째, 대화체 문장에서는 일반적으로 생략을 포함하는 단편적인 발화나 대용어의 사용빈도가 많다. 그러나, 이러한 현상은 언어마다 다소 다르게 사용되기 때문에 이들에 대한 올바른 해석을 한 후 번역하는 것이 필요하다. 대화체 기계번역이 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 문맥정보를 필요로 한다. 대화는 상호간 밀접한 관련성을 가지고 진행되기 때문이다. 이에 본 논문에서는 담화분석을 통해 올바르게 구축하고, 이 정보를 이용하여 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위한 방법론에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.16-18
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• 2002

XML 기반의 데이터베이스 통할을 위한 랩퍼 시스템은 자료 저장소의 내용을 XML로 표현한다. 본 논문은 관계형 데이터베이스의 내용을 XML 스키마로 표현하는 랩퍼 시스템에서 사용자가 XML 뷰를 정의했을 때, XML 뷰에 대한 사용자 질의어 처리에 대하여 논한다. XML 뷰를 정의하는 언어와 사용자 질의어가 모두 XQuery일 매, XML 뷰와 사용자 질의어의 합성, XQuery로 표현된 사용자 질의어를 SQL로 번역, 그리고 질의 결과를 XML 문서로 변환하는 XML 질의어 처리 알고리즘을 제 시 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.3-8
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 기계번역 기술도 많은 진보를 이루었지만 여전히 기계번역을 통한 번역문 내에는 사람이 교정해야 하는 오류가 다수 포함되어있다. 이렇게 번역 모델에서 생성되는 오류를 교정하는 전문인력의 요구를 경감시키기 위하여 기계번역 사후교정 연구가 등장하였고, 해당 연구는 현재 WMT를 주축으로 활발하게 연구되고 있다. 이러한 사후교정 연구는 최근 도메인 특화 관점에서 주로 연구가 이루어지고 있으며 현재 많은 도메인에서 유의미한 성과를 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 기존 번역문의 품질을 얼만큼 향상시켰는가에 초점을 맞출 뿐, 다른 도메인 특화 번역모델의 성능과 비교했을 때 얼마나 뛰어난지는 밝히지 않기 때문에 사후교정 연구가 도메인 특화에서 효과적으로 작용하는지 명확하게 알 수 없다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 번역 모델과 도메인 특화 사후교정 모델간의 성능을 비교함으로써, 도메인 특화에서 사후교정을 통해 얻을 수 있는 실제적인 성능을 검증한다. 이를 통해 사후교정이 도메인 특화 번역모델과 비교했을 때 미미한 수준의 성능을 보임을 실험적으로 확인하였고, 해당 실험 결과를 분석함으로써 향후 도메인특화 사후교정 연구의 방향을 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.147-150
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• 2011

본 논문에서는 병렬 말뭉치에서 오류가 있을 것으로 추정되는 문장을 자동 추출하여, 다수의 번역 사전 구축 작업자가 자동 번역시스템을 직접 사용하면서 번역 사전을 튜닝하는 방법에 대하여 제안하고자 한다. 작업자는 병렬 말뭉치의 대역문을 이용하여 자동 번역 결과의 BLEU를 측정하고, 사전 수정 전과 후의 BLEU 차이를 정량적으로 제시해 줌으로써 양질의 번역 사전을 구축하도록 하였다. 대량의 번역 사전이 이미 구축된 자동 번역시스템에서 추가적인 성능향상을 위해 대량의 말뭉치에서 미등록어, 번역패턴 등을 추출하여, 대량으로 구축하는 기존 방법에 비해 사전 구축 부작용이 적으며, 자동번역 성능향상에 더 기여하는 것을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 본 논문에서는 중한 자동 번역시스템을 대상으로, 중국어 문장 2,193문장에 대해, 사전 구축 작업자 2명이 2주간 튜닝한 결과와 15만 말뭉치에서 추출한 미등록어 후보 2만 엔트리를 3명의 사전 구축 작업자가 미등록어 선별, 품사 및 대역어 부착한 결과 7,200 엔트리를 대상으로 자동평가를 실시하였다. 실험결과 미등록어 추가에 의한 BLEU 성능향상은 +3인데 반해, 약 2,000문장 튜닝 후 BLEU를 +12 향상시켰다.

• Language and Information
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• v.8 no.1
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• pp.101-116
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• 2004

This paper proposes a statistical model for the translation of prepositions in English-Korean machine translation. In the proposed model, statistical information acquired from unlabeled Korean corpora is used to choose the best translation from several possible translations. Such information includes functional word-verb co-occurrence information, functional word-verb distance information, and noun-postposition co-occurrence information. The model was evaluated with 443 sentences, each of which has a prepositional phrase, and we attained 71.3% accuracy.