본고에서는 최근 5년간 번역원 번역사업에 참여한 번역인력의 진입경로와 담당 번역량의 현황을 파악하고 분석하였다. 이를 위해 번역인력의 진입경로를 '직원출신(입사)', '연구과정출신', '자격시험출신', '외부전문가'로 분류하고 연도별로 인력 수와 번역 원고량을 조사하였다. 아울러 번역인력의 1인 평균원고량도 조사하였다. 조사 분석 결과 번역원 전체 번역사업의 인력 비중은 외부전문가 - 연구과정출신 - 자격시험출신 - 직원출신의 순이고, 원고량 비중은 연구과정출신 - 외부전문가 - 자격시험출신 - 직원출신임을 밝혔다. 또한 번역원의 세부사업별 현황도 조사 분석하여 각 사업분야별 특징과 문제점을 논하였다. 역사문헌번역에서 인력 비중은 연구과정출신이 가장 크지만, 원고량 비중은 자격시험출신 비중이 가장 크고, 문집번역과 특수고전번역에서는 외부전문가의 비중이 상당하다는 점을 밝혔다. 또한 번역인력의 1인 평균원고량 분석을 통해 번역원의 번역사업이 비효율적으로 진행되고 있다고 판단하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 '사업계획에 의거한 번역인력 활용 계획 필요', '교점 번역위원 자격시험 개선', '전문분야 번역인력 양성과 진입경로 확대'의 세 가지 방안을 제시하였다. 이상의 방안은 각각 치밀한 분석과 연구를 통해 타당성과 실효성을 검증받아야 할 것들이지만, 번역원이 보다 체계적이고 계획적인 사업계획과 번역인력 활용계획을 수립하여 번역사업을 진행하는 데 본고가 미약하나마 도움이 되길 기대한다.
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.
발전소 운전원 훈련용 시슈레이터 개발시 제어로직과 MMI(Man Machine Interface)의 화면개발은 많은 인력과 시간이 수반되는 일이지만 일일이 코딩을 하여만 실제 제어기능을 구현할 수 있다. 하동화력발전소 운전원 훈련용 시뮬레이터에서는 제어시스템 개발의 생산성과 신뢰도를 향상시키기 위해 번역기를 개발하여 현장에서 사용중인 제어파일을 일시에 번역하여 시뮬레이터에 적용하는 방법을 적용하고 있다. 이 논문에서는 하동화력 DCS인 Siemens Control에 적합한 제어 번역기의 개발과정을 서술한다. 번역기를 통한 제어시스템의 모델링 방법은 첨단제어 시스템의 기존 기능을 그대로 유지할 수가 있게 되어 제어기술자의 훈련 및 제어로직 개발 그리고 분석이 가능하며, 이를 통하여 운전원 훈련효과를 제고할 수 있고 실제 제어시스템과 완벽한 호환성을 유지함으로써 시뮬레이터의 정확성을 보증할 수 있게 된다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
천문학회보
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제44권2호
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
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.
수 처리 분야의 통합시스템을 구현함에 있어 이기종 장비 간의 데이터 연계는 프로그래머의 통신 프로그래밍 작업으로 매번 개발을 하여하는 문제점을 가지고 있다. 이로 인해 시스템의 안정화에 많은 시간 및 인력이 투입되고 있다. 본 연구는 인터프리터 엔진을 활용하여 엔지니어가 엔지니어링 한 데이터 (통신 스크립트)를 번역, 해석, 자동동작 시켜 별도의 프로그래밍 작업(개발)없이 엔지니어링으로만 통합 시스템의 감시 및 제어를 구축 가능케 프로토콜 편집기를 개발 하여 신뢰성 높은 시스템을 구축키 위한 내용이다.
급변하는 국내외 환경속에서 국가의 과학기술 발전은 기술정보가 판가름한다고 할 수 있다. 그 기술정보중에서 금속표면처리의 분야는 해외 정보 입수의 어려움, 국내의 번역 및 소개책자의 전무로 정보와 자료를 얻기가 힘들어 선진기술 정보를 알 길이 막혀있다. 관련 기술 정보를 확산, 대중화하는 출판물 등을 통해서 기술 인력의 저변확대와 신기술의 개발에 기대가 클 것은 말할 나위 조차 없다. 다른 산업에 비하여 특히 금속표면처리 관련의 기술 정보 분야는 뒤떨어져 있는 것이 우리나라의 실정이다.
이 연구는 간호사의 환자안전 인식에 대한 조사이다. 이 조사는 2차, 3차의료기관 886명 간호사를 조사했다. 그것은 미국 AHRQ가 개발한 Hospital Survey on Patient Safety Culture를 김 등이 번역한 것을 수정하여 사용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 환자안전문화에 관한 인식은 3.46(${\pm}$0.37) 로 보통 이상이었다. 2) 대상자의 일반적 특성에 따른 환자안전문화에 대한 인식의 차이는 2년미만인 간호사와 주 45시간미만 근무자가 환자안전점수가 유의하게 높았다. 3) 환자안전활동수준은 3.79(${\pm}$0.56)이었다. 결론적으로 첫째, 병원간호사의 인력충원, 간호등급 상향조정, 적정근무시간 이 필요하다. 둘째, 자발적으로 보고 할 수 있는 제도가 필요하다.
본 논문에서는 Scikit-learn 패키지의 LinearRegression 모델과 Keras 딥러닝 모델을 활용하여 수도권 도시 환경 요인에 따른 범죄 발생 건수를 예측 모델을 제안한다. 연구 방법으로 범죄 발생과 유의미한 관계가 있다고 파악되는 수도권의 각 자치구 별 데이터셋을 분석하여, CCTV, 파출소, 가로등의 수가 범죄 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 독립 변수들 간에 Scale을 줄이고자 정규화를 진행했고, 종속변수의 정규성 확보를 위해 로그변환을 취했다. 손실 함수는 회귀문제에서 사용되는 'relu'함수를 사용했고 모델의 성능을 확인할 수 있는 지표로 MSE(Mean Squared Error)를 사용해 모델을 구성하였다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 범죄 발생율이 높은 지역구에 경찰 인력의 추가적 배치, 안전 시설 확충 등 실무적 조치를 취함에 있어 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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