• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.171-176
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• 2006

본 논문에서는 n-best 리랭킹을 이용한 한-영 통계적 음성 번역 시스템에 대해 논하고 있다. 보통의 음성 번역 시스템은 음성 인식 시스템, 자동 번역 시스템, 음성 합성 시스템이 순차적으로 결합되어 있다. 하지만 본 시스템은 음성 인식 오류에 보다 강인한 시스템을 만들기 위해 음성 인식 시스템으로부터 n-best 인식 문장을 추출하여 번역 결과와 함께 리랭킹의 과정을 거친다. 자동 번역 시스템으로 구절기반 통계적 자동 번역 모델을 사용하여, 음성 인식기의 발음 모델에서 기본 단어 단위와 맞추어 번역 모델과 언어 모델을 훈련시킴으로써 음성 번역 시스템에서 형태소 분석기를 제거할 수 있다. 또한 음성 인식 시스템에서 상황 별로 언어 모델을 분리하여 처리함으로써 자동 번역 시스템에 비해 부족한 음성 인식 시스템의 처리 범위를 보완할 수 있었다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.2
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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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.5 s.95
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• pp.16-27
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• 2005

W-CDMA 기술의 획기적인 발전과 보급은 향후 소규모 단말기를 통한 다국어 자동 통/번역에 대한 수요를 대폭 증가시킬 것으로 예상된다. 특히 북경올림픽을 기점으로 이와 같은 기술에 대한 수요는 매우 늘어날 것으로 예측되고 있다. 이에 대비하여 각국에서는 다국어 자동통역의 근간이 되는 다국어 자동번역 기술을 국가주도 하에 경쟁적으로 진행하고 있다. 독립 응용시스템에 적용되던 다국어 자동번역 기술은 인터넷의 발전 등과 더불어 이제는 문서에 관한 통합 프로세스를 담고 있는 응용시스템의 일부로서 적용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 다국어 자동번역 기술의 역사와 현황, 국내외 연구진들의 연구방향 등을 소개하고 향후 다국어 자동번역 기술 개발의 방향을 점검해보고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.2
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• pp.95-103
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• 2007

This paper describes an English-to-Korean automatic translation system for patent documents which is constructed by a method customizing from a general domain to a specific domain. The customizing method consists of following steps: 1) linguistically studying about characteristics of patent documents, 2) extracting unknown words from large patent documents and terminologically constructing, 3) customizing the target language words of existing terms, 4) extracting and constructing patent translation patterns peculiar to patent documents, 5) customizing existing translation engine modules according to linguistic study about characteristics of patent documents, 6) evaluation of automatic translation results. The English-to-Korean patent machine translation system implemented by these customization steps shows a translation accuracy of 81.03% and is improving.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.23 no.1 s.109
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• pp.89-98
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• 2008

최근 들어 인터넷 보급과 확산, 그리고 국제 교류가 심화됨에 따라 사람들이 단일언어의 장벽을 뛰어넘어 다른 언어 정보에 대한 수요가 급증하고 있는 추세이다. 또한 의사소통 방법도 기존의 면대면 대화나 편지 등으로부터 메신저, 이메일, 핸드폰 등으로 다양화되면서 자동 통/번역 기술을 통한 의사소통 및 타 언어 정보의 획득이 가능해지고 있으며 자동 통/번역 기술 또한 크게 각광받고 있다. 이에 대비하여 각국에서는 자동번역 기술을 국가주도 하에 경쟁적으로 진행하고 있으며, 그 응용도 웹 문서, 특허문서, 구어체 등으로 다양화되고 있다. 본 고에서는 자동번역 기술의 동향 및 국내외 응용사례를 소개하고 향후 자동번역 기술 개발의 방향을 점검해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.363-365
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• 2000

본 논문은 영/한, 한/영 자동 번역용 대용량 번역 지식의 효과적인 관리를 위한 시스템 개발이다. 현재 개발 중의 ETRI의 영/한, 한/영 자동 번역 시스템의 개발 환경을 분석하고, gdbm 기반의 번역지식관리의 문제점을 정리하였다. 본 논문에서 제시한 번역 지식 관리 시스템은 클라이언트/서버 구조를 가지는 MS SQL 서버 기반의 시스템이다. 번역 지식은 관계형 DB로 모델링하여 스키마를 설계하고 구현하였다. 관리 시스템에는 기존에 gdbm 파일로 구축해 놓은 지식을 번역지식 DB로 변환하기 위한 이전 도구, 번역지식 DB에 저장된 번역 지식을 검색하기 위한 검색 도구, 번역지식의 삽입, 삭제, 변경을 지원하는 구축도구로 구성된다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.136-140
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• 2010

본 논문은 지식경제부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2010년에 개발하고 있는 패턴기반 영한 메신저 대화체 문장 번역 시스템에 관한 것이다. 본 논문의 목표는 문어체 문장 위주의 패턴기반 영한 웹문서 자동번역 시스템을 대화체 문장 위주의 패턴기반 영한 메신저 자동번역 시스템으로 전환하고자 할 때, 특화하는 방법 및 모듈에 관해 기술하는 것이다. 영어권 Native speaker로부터 수집한 메신저 대화체 문장을 대상으로 번역률을 평가한 결과, 문어체 위주의 영한 웹 자동번역 시스템은 71.83%인 반면, 대화체 위주의 영한 메신저 자동번역 시스템은 76.88%였다. 대화체 문장을 대상으로 번역률을 5.05% 향상시킬 수 있었던 이유는 본 논문에서 제시한 특화 방법을 따른 결과라고 할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.143-147
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• 2011

본 논문에서는 한국어로 입력된 문장을 분석한 결과로부터 그에 해당하는 영어 대역문을 생성하는 과정에서, 어떻게 한국어의 보조용언을 영어 대역문에 반영 할 것인가를 다룬다. 특히 대화체 분야를 다루는 한영 자동번역 시스템에서는 한국어의 보조용언 생성이 대역문의 품질을 향상시키는데 중요한 위치를 차지하기 때문에, 한영 자동 번역에서의 자연스러운 영어 보조용언 생성을 위한 방법론을 제안한다. 첫째, 기존 패턴 기반 한영 자동 번역 엔진과 한국어 말뭉치를 형태소 분석한 결과를 살펴보고, 자연스러운 보조 용언 대역어 생성의 어려움을 살펴본다. 둘째, 자연스러운 보조용언 생성에 필요한 양상을 규칙화 한 지식을 기반으로 자연스러운 단일 보조용언 생성을 위한 방법을 제시한다. 셋째, 두 개 이상의 보조용언이 연속해서 나타나는 다중 보조용언의 생성 방법을 제시한다. 마지막으로, 실험과 결론을 통하여 본 논문이 제안하는 방법론을 사용했을 때, 자동 번역 엔진의 성능 평가 지표 중 하나인 BLEU와 NIST점수의 변화를 나타내봄으로 그 성능을 보인다.