• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.11a
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• pp.33-33
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• 2004

• Korean Journal of Oriental Medicine
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• v.14 no.2
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• pp.21-25
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• 2008

This study investigates the life of Benjamin Hobson(合信, 1816.1.2-1873.2.13)-the writer of five books of western medicine which influenced the establish of "ShinGiCheonHeom(身機踐驗)"-in order to expand our base to study "ShinGiCheonHeom". Findings and results of the investigation are as follows. 1. Treatise on Physiology("全體新論") excited a deeper interest among the Chinese literati and was so eagerly sought after that a reprint of it was made for sale. The income of works of Hobson's probably excited a deeper interest among the Korean literati also. 2. We found Hobson had written many works. Among those we must pay attention to A Medical Vocabulary in English and Chinese("醫學英華字釋"). Through this book we can reach agreeable translation of "ShinGiCheonHeom". 3. Evangelism and philanthropism promoted activities of Hobson as a doctor and as a an introducer of western medicine. But ignorance of oriental medicine-Hobson thought medical science in China was at a low level-lied in these activities and passion to do it. Nowadays we must wipe out thought of this way through the scientific way.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.46 no.2
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• pp.64.3-65
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• 2021

인공지능 기계학습에 의한 한문고전 자동번역기는 승정원일기 뿐만 아니라, 한국 고문헌 중 천문 기록에 특화되어 한자로 된 천문 고전을 한글로 번역해 서비스하고 있다. 한국천문연구원은 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 이 자동 번역기 개발을 완료한 것이다. 이 번역기의 개발 목적은 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동 번역하는 것이며, 이 연구는 현재 번역기 운용 현황을 서비스 별로 분석하고자 한다. 자동 번역관련 서비스는 크게 3가지이다. 첫째, 누구나 웹 접속을 통해 사용 가능한 한문고전 자동번역 대국민 서비스이다. 1년간 자체 시험을 거쳐 2021년 1월 12일 시험판을 오픈하여 운용 중에 있다. 둘째, 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델 등을 관리할 수 있는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼 서비스이다. 대국민 서비스와 함께 클라우드 기반으로 서비스되며, 한국고전번역원이 관리를 담당한다. 셋째, 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 활용이 가능한 천문고전 자동번역 서비스이다. 서비스 현황 분석은 기관별 관리 서비스에 해당되는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼에서 집계하여 제공하는 대시보드의 통계 기능을 활용한다. 각 서비스별 문장과 파일 번역 이용 건수, 번역 속도, 평균 자수 뿐만 아니라, 번역 모델 프로필에 따른 이용률 분석이 가능하다. 이에 따른 주요 분석 중 하나인 올해 전체 번역 이용 건수는 한 해 각 기관의 평균 방문자수 대비 87% 성과 목표에 해당되는 약 38만 건에 근접할 것으로 예측된다. 이 자동 번역기는 원문 해독 시간을 단축시키는 효과와 함께 미번역 천문 고문헌의 활용성을 높여 다양한 연구에 기여할 것이다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.45 no.1
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.

• 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.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.1
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• pp.13-18
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• 2015

Computational science simulations have been used to enable discovery in a broad spectrum of application areas, these simulations show irregular demanding characteristics of computing resources from time to time. The adoption of virtualized high performance cloud, rather than CPU-centric computing platform (such as supercomputers), is gaining interest of interests mainly due to its ease-of-use, multi-tenancy and flexibility. Basically, provisioning a virtual cluster, which consists of a lot of virtual machines, in a real-time has a critical impact on the successful deployment of the virtualized HPC clouds for computational science simulations. However, the cost of concurrently creating many virtual machines in constructing a virtual cluster can be as much as two orders of magnitude worse than expected. One of the main factors in this bottleneck is the time spent to create the virtual images for the virtual machines. In this paper, we propose a novel technique to minimize the creation time of virtual machine images and improve I/O performance of the provisioned virtual clusters. We also confirm that our proposed technique outperforms the conventional ones using various sets of experiments.