• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.119-121
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• 2011

본 논문에서는 한국사회에서 미래 100년 동안 사회 경제 분야의 가장 중요한 핵심 문제로 대두되어질 다문화가정과 관련하여 IT와 융합된 전자책 시스템을 기반으로 자녀교육에 대한 해결책을 제시하기 위하여 7개국의 유명한 전래동화책을 수집, 분석하고 번역하여 다국어 전자책으로 제작하고 서적, CD, 웹사이트, 스마트폰을 이용하여 세계 각국의 다문화가정 교육모델로 제시하고 서비스한다. 구현되어진 다국어 전자책 모델 시스템은 국내 다문화가정 어린이의 이중 언어 교육을 통하여 부모와 연계된 다문화 시대의 문화적 언어적 문제를 해결하며 다문화 어린이들의 글로벌 마인드 함양 및 다문화를 기반으로 한 사회적 통합을 추진하며 세계 최고수준의 유비쿼터스 인터넷 인프라 기반 서비스를 통하여 전자책 서비스의 글로벌 표준을 제시한다. 다국어 전자책 모델 시스템은 국가지원과제 신청을 통하여 지역사회를 통한 복지 분야 행정시스템을 기반으로 무료 보급하며 2011년 독일에서 개최되는 국제도서전에 출품하여 글로벌 보급 활성화와 교육성과에 대한 발표를 추진한다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2007.11a
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• pp.105-114
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• 2007

This paper addresses a method for customizing an English-to-Korean machine translation system from general domain to patent 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 constructing large bilingual terminology, 3) extracting and constructing the patent-specific translation patterns 4) customizing the translation engine modules of the existing general MT system according to linguistic study about characteristics of patent documents, and 5) evaluating the accuracy of translation modules and the translation quality. This research was performed under the auspices of the MIC (Ministry of Information and Communication) of Korean government during 2005-2006. The translation accuracy of the customized English-Korean patent translation system is 82.43% on the average in 5 patent fields (machinery, electronics, chemistry, medicine and computer) according to the evaluation of 7 professional human translators. In 2006, the patent MT system started an on-line patent MT service in IPAC (International Patent Assistance Center) under MOCIE (Ministry of Commerce, Industry and Energy) in Korea. In 2007, KIPO (Korean Intellectual Property Office) tries to launch an English-Korean patent MT service.

• Journal of Family Resource Management and Policy Review
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• v.17 no.2
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• pp.121-145
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• 2013

The purpose of this study is to understand married female immigrants' life adjustment process in Korea by explaining the resources to which they have access and how they use them. The data were collected through in-depth interviews with ten female participants who have more than one child, have participated in programs of the multicultural family support center, have work experience, can communicate with Koreans, and live in Daegu. The major findings are as follows. The participants' personal resources differed. English language skills were very useful resources for making money and for earning the respect of family members and others. However, the participants without English language skills had sincerely and actively tried to learn the Korean language and gain bilingual competence. The participants obtained diverse family resources from their husbands and parents-in-law after adapting themselves to perform their gender role. Further, the participants used the social resources offered by public support systems as a starting point for learning the Korean language in their early adaptation process, and formed personal networks with staff members at the multicultural family support center. The results show that the participants used many kinds of resources for acculturation by interacting positively with their environment. Moreover, the resources from diverse levels of their environments affected their acculturation process.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.233-239
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• 1995

기존의 이중언어정보 처리 모형을 기억 모형과 상호 작용 모형으로 나누고 기억모형은 다시 발달적 관점을 지닌 모형과 개념 표상과의 관계 구조에 촛점을 둔 모형으로 분류하여 개관하였다. 이중 언어 정보 처리 과정에 관한 이상적인 모형은 심성 어휘집의 관계 구조. 언어이해와 산출의 자동성, 두 언어 체계간의 작용에 관하여 설명할 수 있어야 한다. 이러한 관점에서 지금까지 개관된 모형을 비판하였다. 일부 모형에서는 위의 가정들을 언급하고 있으나 대부분의 모형들이 각각의 가정을 체계적으로 반영하고 있지 않았다. 비판점들을 보완하여 한국인에게 적합한 외국어 교육 프로그램을 개발하고 한국어-영어 번역시스템의 효과적인 운용과 일반적인 언어 정보 처리 기제에 대한 이해를 돕기 위한 새로운 이중 언어 모형을 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.142-149
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• 1999

외국문명의 영향으로 많은 외래어가 한국어 문서 내에서 사용되고 있으며, 이러한 단어는 주로 전문용어, 고유명사, 신조어 등으로 사전에 등록되지 않는 것이 많다. 본 논문에서는 이중언어 코퍼스로부터 자동으로 외래어 사전을 추출해 내는 확률적 정렬 방법과 실험결과를 소개한다. 확률적 정렬 방법은 통계적 음차 표기 모델에서 사용된 방법을 변형하여 적용한 것이며, 문서단위로 정렬된 두 종류의 영-한 이중언어 코퍼스에 대해 실험하여 재현률과 정확률을 측정하였다 성능은 전처리단계인 한국어 미등록어 추정에 영향을 많이 받았는데, 미등록어 추정을 대략하였을 경우, 재현률은 평균 58%였고, 정확률은 평균74%이었으며, 수동으로 미등록어 명사를 분리했을 경우, 재현률 평균86%, 정확률 평균91%로 외래어와 대응되는 원어를 추출해 냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.146-151
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• 2013

이중언어 사전 구축 방법을 평가하는 방법에는 정확률, 재현율, MRR(Mean Reciprocal Rank) 등이 있다. 이들 방법들은 평가 집합에 있는 대역어를 정확하게 찾는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 어떤 대역어가 얼마나 많이 사용되는지는 전혀 고려하지 않는다. 즉 자주 사용되는 대역어를 빨리 찾을 수 있는 방법이 좋은 방법이라고 말할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이중언어 사전 구축의 새로운 평가 방법인 등급 재현율을 제안한다. 등급 재현율(rated recall)은 대역어가 학습 말뭉치에 나타난 정도를 반영하는 재현율이며, 자주 사용되는 대역어를 얼마나 정확하게 찾는지를 파악할 수 있는 좋은 측도이다. 본 논문에서는 문맥벡터와 중간언어를 이용한 이중언어 사전 구축 시스템의 성능을 평가하고 기존의 방법과 비교 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.120-125
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• 2013

본 연구는 대량의 특정 도메인 한영 병렬 말뭉치에서 통계 기반 기계 번역 시스템을 이용하여 병렬어휘를 효과적으로 추출해 낼 수 있는 방법에 관한 것이다. 통계 번역 시스템에서 어족이 다른 한국어와 영어간의 문장은 길이 및 어순의 차이로 인해 용어 번역 시 구절 번역 정확도가 떨어지는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 문장 길이가 길어짐에 따라 이러한 문제는 더욱 커질 수 있다. 본 연구는 이러한 조건에서 문장의 길이가 축소된 코퍼스를 통해 한정된 코퍼스 자원 내 구 번역 테이블의 병렬어휘 추출 성능이 향상될 수 있도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.307-309
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• 2016

이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.571-580
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• 1993

영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.2
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• pp.163-170
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• 2017

Despite the rise of studies in spoken to sign language translation, low-resource problems of sign language corpus have been rarely addressed. As a first step towards translating from spoken to sign language, we addressed the problems arising from resource scarcity when translating spoken language to manual signals translation using statistical machine translation techniques. More specifically, we proposed three preprocessing methods: 1) paraphrase generation, which increases the size of the corpora, 2) lemmatization, which increases the frequency of each word in the corpora and the translatability of new input words in spoken language, and 3) elimination of function words that are not glossed into manual signals, which match the corresponding constituents of the bilingual sentence pairs. In our experiments, we used different types of English-American sign language parallel corpora. The experimental results showed that the system with each method and the combination of the methods improved the quality of manual signals translation, regardless of the type of the corpora.