• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-95
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• 2022

This study analyzed the translation error factors of machine translation services such as Naver Papago and Google Translate through Self-Attention path visualization. Self-Attention is a key method of the Transformer and BERT NLP models and recently widely used in machine translation. We propose a method to explain translation error factors of machine translation algorithms by comparison the Self-Attention paths between ST(source text) and ST'(transformed ST) of which meaning is not changed, but the translation output is more accurate. Through this method, it is possible to gain explainability to analyze a machine translation algorithm's inside process, which is invisible like a black box. In our experiment, it was possible to explore the factors that caused translation errors by analyzing the difference in key word's attention path. The study used the XLM-RoBERTa multilingual NLP model provided by exBERT for Self-Attention visualization, and it was applied to two examples of Korean-Chinese and Korean-English translations.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.489-497
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• 2007

Named entity translation plays an important role in many applications, such as information retrieval and machine translation. In this paper, we focus on translating person names, the most common type of name entity in Korean-Chinese cross language information retrieval (KCIR). Unlike other languages, Chinese uses characters (ideographs), which makes person name translation difficult because one syllable may map to several Chinese characters. We propose an effective hybrid person name translation method to improve the performance of KCIR. First, we use Wikipedia as a translation tool based on the inter-language links between the Korean edition and the Chinese or English editions. Second, we adopt the Naver people search engine to find the query name's Chinese or English translation. Third, we extract Korean-English transliteration pairs from Google snippets, and then search for the English-Chinese transliteration in the database of Taiwan's Central News Agency or in Google. The performance of KCIR using our method is over five times better than that of a dictionary-based system. The mean average precision is 0.3490 and the average recall is 0.7534. The method can deal with Chinese, Japanese, Korean, as well as non-CJK person name translation from Korean to Chinese. Hence, it substantially improves the performance of KCIR.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.425-426
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• 2017

본 논문에서는 Google에서 지원하는 오픈소스인 Tesseract-OCR을 이용한 문자/음성 인식 및 번역 앱에 대해 제안한다. 최근 한국어를 포함한 외국어 인식과 번역기능을 이용한 다양한 스마트폰 앱이 개발되어 여행에 필수품으로 자리잡고 있다. 스마트폰의 카메라기능을 이용하여 촬영한 영상을 인식률을 높이도록 처리하고, Crop기능을 넣어 부분 인식기능을 지원하며, Tesseract-OCR의 train data를 보완하여 인식률을 높이고, Google 음성인식 API를 이용한 음성인식 기능을 통해 인식된 유사한 문장들을 선택하도록 하고, 이를 번역하고 보여주도록 개발하였다. 번역 기능은 번역대상 언어와 번역할 언어를 선택할 수 있고 기본적으로 영어, 한국어, 일본어, 중국어로 번역이 가능하다. 이 기능을 이용하여 차량번호 인식, 사진에 포함된 글자를 통한 검색 등 다양한 응용분야에 맞게 앱을 개발할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1041-1044
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• 2019

자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권3호
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• pp.313-326
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• 2020

Deep Learning is the most important key to the development of Artificial Intelligence (AI). There are several distinguishable architectures of neural networks such as MLP, CNN, and RNN. Among them, we try to understand one of the main architectures called Recurrent Neural Network (RNN) that differs from other networks in handling sequential data, including time series and texts. As one of the main tasks recently in Natural Language Processing (NLP), we consider Neural Machine Translation (NMT) using RNNs. We also summarize fundamental structures of the recurrent networks, and some topics of representing natural words to reasonable numeric vectors. We organize topics to understand estimation procedures from representing input source sequences to predict target translated sequences. In addition, we apply multiple translation models with Gated Recurrent Unites (GRUs) in Keras on English-Korean sentences that contain about 26,000 pairwise sequences in total from two different corpora, colloquialism and news. We verified some crucial factors that influence the quality of training. We found that loss decreases with more recurrent dimensions and using bidirectional RNN in the encoder when dealing with short sequences. We also computed BLEU scores which are the main measures of the translation performance, and compared them with the score from Google Translate using the same test sentences. We sum up some difficulties when training a proper translation model as well as dealing with Korean language. The use of Keras in Python for overall tasks from processing raw texts to evaluating the translation model also allows us to include some useful functions and vocabulary libraries as well.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.689-692
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• 2020

People have studied English using online English dictionaries when they looked for the meaning of English words or the example sentences. These days, as the AI technologies such as machine learning have been developing, documents can be translated in real time with Kakao, Papago, Google translators and so on. But, there has still been some problems with the accuracy of translation. The AI secretaries can be used for real-time interpreting, so this kind of systems are being used to translate such the web pages, papers into Korean. In this paper, we researched on the usage frequency of the combined English phrases from dictionaries by analyzing the number of the searched results on Google. With the result of this paper, we expect to help the people to use more English fluently.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.121-128
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• 2024

최근 AI기반 온라인 번역 도구의 활용도가 높아짐에 따라 이에 대한 교육적 활용 방안 및 효과에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 초등 예비교사를 30명을 대상으로 AI기반 온라인 번역도구를 활용한 영작문 과업을 수행하고 영어 글쓰기 능력에 미치는 영향과 실제적 경험을 기반으로 AI번역도구에 대한 활용 가능성, 교육적 활용도 및 장단점 등에 대한 인식을 살펴보았다. 작문시험, 설문조사와 인터뷰를 통해 수집된 자료를 바탕으로 분석한 결과, 영어 글쓰기의 완성도 및 충실도에 있어서 유의미한 증가를 보였으며, 학습자들의 인식에서도 번역도구의 사용은 학습에 대한 즉각적인 지원과 편의성을 제공, 효과적인 도구활용을 위한 교육적 전략의 필요성에 대한 긍정적 인식도 나타났으나, 번역의 완성도나 정확성을 높이기 위한 방법, 도구 활용에 대한 과용과 의존성에 대한 우려도 제기되었다. 번역도구의 효과적 활용을 위해서 교육적 전략이나 교사의 역할의 중요한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.229-236
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰용 경량화된 영한, 한영 모바일 번역기를 설계 및 구현한다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 한다. 개발된 번역 엔진의 사용자의 사용성 (Usability)을 극대화하기 위해 스마트폰에 내장된 카메라를 통한 문자인식(OCR; Optical Character Recognition) 엔진과 음성 합성 엔진(TTS; Text-to-Speech)을 각각 Front-End와 Back-end에 접목하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 구글번역기 대비 영한 번역은 72.4%, 한영 번역은 77.7%로 평가되었다. 이러한 평가결과는 본 논문에서 개발한 모바일 자동번역기가 서버 기반의 번역기의 성능에 근접하며 상업적으로 유용함을 보여준다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권2호
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• pp.77-84
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• 2016

In the field of natural language processing, Universal Networking Language (UNL) has been used by various researchers as an inter-lingual approach to automatic machine translation. The UNL system consists of two main components, namely, EnConverter for converting text from a source language to UNL, and DeConverter for converting from UNL to a target language. Currently, many projects are researching how to apply UNL to different languages. In this paper, we introduce the tools that are UNL's applications and discuss how to reuse them to encode a Vietnamese sentence into UNL expressions and decode UNL expressions into a Vietnamese sentence. The testing was done with about 1,000 Vietnamese sentences (a dictionary that includes 4573 entries and 3161 rules). In addition, we compare the proportion of sentences translated based on a direct method (Google Translator) and another one based on UNL.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.281-288
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• 2020

본 연구는 구글 번역과 파파고와 같은 신경망 기계번역(NMT)에 대한 수용성을 탐구한다. 기계번역의 도입으로 훈련받은 번역사들이 위협을 느끼리라는 것과 기계와의 협력을 모색해야 한다는 논의가 상충하고 있는 시점에서, 오랫동안 기술수용을 예측해 온 TAM을 적용하여 전문번역사들의 기계번역 수용에 관한 의사결정 과정을 살펴보았다. 결론적으로 번역사들이 기계번역에 대해 위협을 느낄 것이라는 기존의 규범적 논의와 달리 본 연구의 경험적 결과는 번역사들이 자신의 업무의 효율을 높여주는 유용한 도구로 인식하고 있음이 밝혀졌다. 특히 같이 작업하는 동료들의 조언과 사회적 분위기가 우호적일 경우 이러한 경향은 더욱 강해졌다.