• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.191-194
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• 2015

청각장애인을 위한 지상파방송 서비스 중 자막방송은 100%에 가까운 편성 비율을 달성하고 있지만, 수화방송은 방송화면을 가리는 특성과 비용 등의 문제로 5% 수준의 편성에 그치고 있다. 본 연구에서는 자막방송을 수화로 번역하여 그래픽 수화 방송을 생성함으로써 수화방송의 비율을 높이고자 한다. 일기예보에 한정하여 수화방송을 생성한 기존 연구 결과를 바탕으로 모든 방송 프로그램에 적용 가능한 그래픽 수화방송 시스템을 제안한다. 자막방송 문장을 형태소별로 분석한 다음 중요 품사 위주로 단어 단위로 번역하고, 한국어 어휘의미망을 이용하여 수화사전에 없는 단어를 대표어로 대체하였다. 형제어와 문맥 정보를 이용하여 중의성 단어를 성공적으로 번역하였다. 기존 일기예보 수화방송 시스템의 수화 사전과 수화 모션 데이터베이스를 추가 구축하였다. 자동번역 기술이 전문 수화 통역사의 수준을 따라잡을 수는 없지만 향후 수화방송도 선택적 서비스가 가능해지고 수화통역사의 수화방송이 모든 프로그램에 편성될 때까지 본 시스템이 보조적 시청 수단으로 사용 가능할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.115-118
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• 2015

Neural Machine Translation (NMT) 모델은 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 기계번역 모델로, 기존의 Statistical Machine Translation (SMT) 모델에 비해서 높은 성능을 보이고, Feature Engineering이 필요 없으며, 번역 모델 및 언어 모델의 역할을 단일 신경망에서 수행하여 디코더의 구조가 간단하다는 장점이 있다. 그러나 NMT 모델은 출력 언어 사전(Target Vocabulary)의 크기에 비례해서 학습 및 디코딩의 속도가 느려지기 때문에 출력 언어 사전의 크기에 제한을 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 NMT 모델의 출력 언어 사전의 크기 제한 문제를 해결하기 위해서, 입력 언어는 단어 단위로 읽고(Encoding) 출력 언어를 문자(Character) 단위로 생성(Decoding)하는 방법을 제안한다. 출력 언어를 문자 단위로 생성하게 되면 NMT 모델의 출력 언어 사전에 모든 문자를 포함할 수 있게 되어 출력 언어의 Out-of-vocabulary(OOV) 문제가 사라지고 출력 언어의 사전 크기가 줄어들어 학습 및 디코딩 속도가 빨라지게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 영어-일본어 및 한국어-일본어 기계번역에서 기존의 단어 단위의 NMT 모델보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.928-930
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• 2004

지금까지 기계번역과 교차언어 정보검색 등과 같은 자연언어응용에서 사용되는 번역지식을 자동으로 구축하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 번역지식을 자동으로 구축하는 연구는 대역사전에 등재되어 있지 않은 미등록어에 대한 대역정보를 문서에서 자동으로 획득하는 것을 목표로 한다. 최근에는 이러한 미등록어 중 음차표기 번역지식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음차표기는 주로 영어 단어를 발음에 기반하여 비영어권의 언어로 표기하는 것을 의미한다. 음차표기된 단어들은 새로운 개념을 나타내는 신조어가 많기 때문에 사전에 등재되어 있지 않온 경우가 많다. 따라서 효과적인 번역지식 구축을 위해서는 이러한 음차표기 번역지식을 자동으로 획득하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영-한 음차표기 대역쌍을 문서에서 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 기법은 한국어 음차표기의 인식, 영-한 자동음차표기, 한국어 음차표기와 자동음차표기된 영어단어간의 음성적 유사도 비교를 통하여 음차표기 대역쌍을 추출한다. 본 논문의 기법은 약 93%의 정확률과 68%의 재현율을 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.271-276
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• 1997

대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권8호
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• pp.2025-2037
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• 1997

대화체 음성언어번역시스템의 일부인 개념기반 번역시스템은 음성인식의 결과를 이용하여 다른 언어로 번역해 주는 시스템이다. 본 논문은 여행계획 영역에 대해 한국어를 해석하여 영어, 일본어, 한국어로 번역해 주는 시스템에 대해 기술한 것이다. 개념기반 번역은 비정형 문장이 많은 대화체 문장을 처리하기 위해 형태소 분석 등의 구문정보를 이용하지 않고, 의미단위의 번역을 시도한 것으로 화자의 의도를 정확히 번역해 주는 것을 목표로 한다. 개념기반 번역은 280여개의 개념과 개념간의 계층구조에 의해, 인식결과를 개념구조로 변환한 후 다른 언어로 생성해 준다. 효율적인 한국어 처리를 위해 기준단어를 이용한 토큰분리기와 문법자동 수정기를 개발하였다. 그리고 자연스러운 생성문을 위해 각 언어에 대한 후처리기를 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.529-534
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• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-231
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• 2022

최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.293-296
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• 2001

병렬 코퍼스의 확보가 과거에 비해 용이하게 됨에 따라 기계번역, 다국어 정보 검색 등 언어처리시스템에 사용하기 위한 대역 사전 구축의 도구로서 정렬(Alignment) 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 한국어-일본어 병렬 코퍼스를 이용한 정렬 기법에 관하여 제안한다.

• 인지과학
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• 제7권4호
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• pp.179-202
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• 1996