• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.

• 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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.57-60
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• 2002

본 논문에서는 현재 ETRI에서 개발 중인 유/무선 전화망을 통한 다국어간 대화체 음성번역서비스 시스템에 대해서 소개한다. 전화망을 통한 자동음성번역서비스 시스템은 여행대화영역을 서비스 대상영역으로 하고 있고 자동음성번역서비스를 필요로 하는 사용자들은 동일한 장소에서 대면하고 있으며 서로 다른 언어를 사용하기 때문에 서로 의사 소통에 어려움을 겪고 있다고 가정한다. 따라서 여기서 말하는 자동음성번역 시스템의 특징은 인간과 기계간의 인터페이스를 그 대상으로 하는 것이 아니라 인간과 인간사이의 인터페이스를 그 대상으로 하고 있다는 정이다. 인간과 인간사이의 인터페이스 상황에서는 인간의 이해력이 시스템 오류를 정정할 수 있는 여지를 지니고 있다. 따라서 시스템이 사용자의 말하는 의도 혹은 개념만 잘 전달할 수 있다면 서로 다른 언어를 사용하는 사용자들 사이에서도 이러한 시스템을 통한 의사소통이 가능하다. 자동음성번역서비스 시스템은 크게 음성인식모듈 문장해석 및 번역 모듈, 음성합성모듈, 시스템통합 모듈 그리고 전화망 인터페이스 모듈로 나뉜다. 여기서는 자동음성번역 서비스 시스템의 각 모듈들의 주요 특징과 상호 인터페이스 방법에 대해서 소개한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.167-177
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• 1991

곡물 빈에서 벼 건조시 외기 온도에 따른 연료 자동 조절 및 배출공기의 재순환이 에너지 소비, 건조비용 및 건조 시간에 미치는 효과를 분석하기 위해 슬램 II(SLAM II : Simulation Language for Alternative Modeing II)를 이용한 시뮬레이션 모텔을 개발하였다. 따라서 약 64톤의 벼를 연료 자동조절 버너를 갖춘 곡물빈에서 열풍 건조할 때, 절약 가능한 에너지 양과 공기 재순환의 효과를 시뮬레이션을 통해 분석하였으며 이를 실제의 자료와 비교하여 이 모델을 검증하였다. 시뮬레이션에 의한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 배출공기를 재순환 시키지 않는 상태에서 자동 연료조절 버너를 사용할 경우 관행 버너를 이용한 빈 시스템에 비해, 루이지애나 주에서 8월에 25%의 에너지를 절약할 수 있으며 12월에는 8%의 에너지를 절약할 수 있다. 실제의 건조 실험에서는 8월에 약 30%의 에너지를 절감할 수 있었다. 2. 자동 연료조절 버너를 갖춘 빈 시스템에서 제습을 하지 않은 배출 공기의 재순환은 건조 에너지 소비량과 건조 시간을 증가시켰으며 연료 자동조절 장치의 에너지 절약 효과를 감소시켰다. 따라서 배출 공기를 재순환하여 에너지를 절감하고자 할 때에는 반드시 배출 공기를 제습시켜 습도를 재조절 해야만 했다. 또한 제습된 공기의 재순환 효과는 여름보다 겨울에 더 컸다. 3. 연료 자동조절 버너를 갖춘 빈 시스템에서 벼를 건조할 경우 루이지애나 주, 8월에 물벼의 톤당 건조 비용은 $2.13이었으며 관행 버너를 갖춘 시스템에서는 $2.69이었다. 실험에 의한 실제 건조비용은 자동화 시스템에서 $2.17이었고 관행 시스템에서는 $2.62이었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1707-1710
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• 2015

Energy Management System(EMS)는 전력 시스템에서 운영자에 의해 발전과 송전의 성능을 감시 제어 그리고 성능 최적화를 위하여 운영하는 시스템이다. 본 연구에서는 EMS(Next Generation Energy management System : NG-EMS)에서 클라이언트의 운영 시스템 자동 동기방법 및 웹 기반 온라인에서 뷰어를 실행, 운영하는 방법을 제안 한다. 본 연구는 인트라넷 망에서 클라이언트 운영 시스템의 효율적인 유지보수를 위하여 소프트웨어 패치 및 엔지니어링을 통해 도출된 그래픽 화면을 다수의 클라이언트에 자동 동기, 갱신하는 기능을 특징으로 한다. 또한 자동 동기 빌더를 사용하여 클라이언트에 동기 할 항목을 패키징하는 기능도 포함하고 있다. 자동 동기 서버 측에서는 본 연구의 구성에 의해 클라이언트의 동기 및 갱신 주기를 효율적으로 관리한다. 클라이언트가 메인서버로 접속할 시 자동동기 상태를 체크하는 서버에 문제가 발생했을 경우 다중 동기 서버 형태로 운영하여 불시 장애 발생에 효율적으로 대처가 가능하다. 또한 자동동기 시스템을 적용한 웹 기반 온라인 뷰어의 운영 시스템 및 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.113-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.

• Journal of Animal Environmental Science
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• v.17 no.3
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• pp.189-196
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• 2011

The present study was conducted to investigate effects of auto milking system (AMS) on milk yield and milk composition in dairy cow using dairy herd improvement (DHI) record. DHI records for 147 cows were compared between a year before and after AMS use. AMS significantly increased daily milk yield compared with the conventional milking system (30.4kg vs 34.3 kg for CMS and AMS, respectively). There were no significant differences in the contents of milk fat (3.7% vs 3.8% for CMS and AMS) and milk protein (3.2% vs 3.2% for CMS and AMS) between CMS and AMS. But the yields of milk fat and milk protein were significantly higher for AMS than for CMS. Average somatic cell counts were 169,400/ml (1st grade) before AMS use but increased by 314,400/ml (2nd grade) after AMS use. Overall, AMS increased milk yield and the yields of milk fat and protein without affecting milk composition but also increased somatic cell count.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.296-299
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• 2016

현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.296-299
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• 2016

현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.301-307
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• 1996

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.