본 논문의 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 2010년에 개발한 메신저 자동번역 시스템을 소개하는 것이고, 다른 하나는 메신저 대화체 문장을 더욱 고품질로 번역하기 위한 구조화된 번역 메모리(Structured Translation Memory)를 소개하는 것이다. 구조화된 번역 메모리는 기존의 문자열 기반의 번역 메모리와 자동 번역 시스템의 경계를 허무는 개념으로 구조를 표현하는 계층적 번역 메모리들로 구성된다. 구조화된 번역 메모리는 문자열 번역 메모리, 원형 어휘로 구성된 번역 메모리, 고유명사가 청킹된 번역 메모리, 날짜/숫자가 청킹된 번역 메모리, 기본명사구가 청킹된 번역 메모리, 문장 패턴 번역 메모리로 단계적으로 구성된다. 구조화된 번역 메모리를 적용하기 전의 2010년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 번역률이 81.67%였던 반면에, 구조화된 번역 메모리를 적용하려는 2011년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 시물레이션 번역률은 85.25%인 것으로 평가되었다. 따라서 구조화된 번역 메모리를 적용하였을 때는 기존의 번역률보다 3.58% 향상할 것으로 예측된다.
번역 메모리(Translation Memory) 시스템이란 기존에 번역된 결과를 담고 있는 대용량의 번역 메모리에서 사용자가 제시한 입력문과 가장 유사한 문장을 검색한 후, 유사도 순으로 결과를 제시하여 이후의 번역 작업을 보다 효율적으로 할 수 있도록 도와주는 시스템을 말한다. 이는 기계 번역 시스템과 비교해 볼때, 보다 실현 가능성이 높은 자연어 처리의 응용 분야라고 할 수 있다. 일반적으로 번역 메모리 시스템에서 핵심이 되는 요소는 번역메모리의 구성과 유사성 척도에 대한 정의라고 할 수 있다. 국외의 경우, 이미 많은 상용 시스템들이 개발되어 번역 작업의 시간 및 비용을 줄이는데 많은 도움을 주고 있지만, 국내의 경우 한국어 번역 메모리의 구성 및 한국어 문장간 유사성 척도 등에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 한국어를 대상으로 번역 메모리의 효율적인 구성 방법 및 문장간 유사성 척도에 대한 정의를 내리며, 한국어를 대상으로한 번역 메모리 시스템에 대한 실현 가능성을 논한다.
번역 메모리(Translation Memory)는 오늘날 기계번역에 있어 통계기반 접근법이나 형태-통사적 접근법 모두에 있어 가장 중요한 요소로 평가되고 있다. 그러나 번역 메모리는 언어의 자질 및 각 용례를 통합적으로 관리해야 하며, 이를 기계가 자동으로 처리해주어야 하는 어려움이 있다. 최근에는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다국적 기업을 중심으로 기계보조번역(Computer Aided Translation) 환경에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 언어적인 특성 보다는 번역 메모리의 저장/대치적 측면에서 주요 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 번역 메모리 정보가 보다 높은 재사용성을 보이기 위해서는 다양한 언어자질값을 담을 수 있어야 한다고 보고, 이를 효율적으로 관리/구축할 수 있는 기계보조번역 워크벤치의 framework을 제시한다. 언어분석을 위한 대상언어로는 교역 및 기술 측면에서 영어, 일어, 중국어 다음으로 영향력이 높은 불어를 채택하며, 기존 기계보조번역 방식에 대한 고찰을 통해 개선된 번역 메모리 관리, 자동분석/번역 모듈 및 협업(collaboration) 방안에 대해 소개하고, 향후 발전방향에 대해 논의한다.
본 논문에서는 스마트폰과 같은 모바일 단말기 자체에서 동작하는 경량화된 영한 하이브리드 모바일 번역 엔진을 설계 및 구현하였다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리(Translation Memory)와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 하였다. PC에 비해 하드웨어 제약이 심한 스마트폰 자체에서 구동이 원활하도록 주메모리의 사용을 줄이고 분석 시간 단축을 위하여 핵심 번역 엔진을 포함한 번역 지식 DB가 외장메모리에서 구동되도록 하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 서버 기반의 구글번역기 대비 70.0%로 사용자의 의미전달이 가능한 실용적인 수준으로 평가되었다.
다국어 자동번역이란 2개국어 이상 언어들간의 번역을 말한다. 기존의 다국어 자동번역 시스템은 크게 변환기반 transfer-based 방식과 피봇방식으로 분류될 수 있는데 변환기반 다국어 자동번역 시스템에서는 각 언어의 분석과 생성 규칙이 상이하게 작성됨으로써 언어들간의 공통성이 수용되지 못하였고 그로 인해 전체 번역 메모리의 크기가 증가하는 결과를 초래하였었다. 또한 기존의 피봇방식에서는 다국어에 적용될 수 있는 언어학적 보편성 모델을 구현하는 어려움이 있었다. 이러한 기존의 다국어 자동번역 시스템의 단점들을 극복하기 위해 본 논문에서는 언어들간의 공통성을 수용하며 또한 여러 언어에서 공유될 수 있는 공통 규칙에 의한 다국어 자동번역 시스템을 제안하고자 한다. 공통 규칙의 장점은 전산학적으로는 여러 언어에서 단지 한번 load 되기 때문에 전체 번역 메모리의 크기를 줄일 수 있다는 것과 언어학적으로는 문법 정보의 작성.수정.관리의 일관성을 유지할 수 있다는 것이다.
자동 번역에 대한 연구는 1940년대부터 시작되었고, 이 때의 연구는 일반 사람들에게는 거의 알려져 있지 않았으며. 본격적인 연구는 컴퓨터가 나오게 되는 1950년대부터 시작되었다. 이들이 생각했던 자동 번역은 두 언어간의 단어들을 교환하여 대치시키고 단어 방으로 이루어진 전자사전을 컴퓨터에 입력하여 번역하는 형태였다. 이 시기에 사용한 언어 쌍은 영어-러시아어였으며 주로 군사적인 목적으로 미국과 구 소련에서 연구되었다[1, 2].(중략)
"복잡한 번역 프로세스를 획기적으로 단축시킬 수 있는 CAT(Computer Aided Technology) 기술과 번역메모리(TM; Translation Memory) 축적을 통해 많은 기업들에게 도움을 줄 수 있을 것으로 확신합니다. 번역을 개인의 노하우에 의존하지 않고 공유할 수 있는 '지식의 자산화'를 위해 ClickQ Travita가 개발된 것입니다." 클릭큐 이청호 사장의 얘기다. 4년간 30억원의 연구개발비를 투자해 개발한 'ClickQ Travita'를 널리 알리는 일만 남았다고 말하는 그는 ClickQ Travita는 기계번역의 한계를 뛰어넘을 휴먼번역 수준으로 올리는데 큰 도움이 될 것으로 확신한다고 말했다.
본 논문은 공유 및 분산 메모리 구조를 가진 병렬 컴퓨터의 프로그래밍 환경을 지원하기 위하여 ParaC 언어를 설계하고 구현한 내용을 기술한다. ParaC 언어는 확장성 높은 병렬 컴퓨터의 시스템 자원을 사용자가 효과적으로 이용할 수 있도록 설계되었다. 이것은 C 언어에 공유 메모리 환경을 위한 병렬 구문과 동기화 구문, 그리고 분산 메모리 환경을 위한 원격 태스크 구문을 추가함으로써 이루어졌다. 언어의 구현을 위하여 C 언어로의 번역 방법을 기술하였으며, 이 방법을 사용한 번역기와 확장 구문을 위한 실행시간 라이브러리를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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