Purpose: The purpose of this study was to translate and culturally adapt the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) into the Korean language. Methods: The process of translation and adaptation of the ICF used here followed the translation guidelines of WHO. Implementation of this procedure comprised of four steps; forward translation, expert panel back-translation, pre-testing and cognitive interviewing, and final adaptation. The translators included health professionals with knowledge of ICF and non-health professionals blinded to the ICF. Clinical academics with significant experience in the use of disability survey, medical doctors, special educators, related policy makers, clinicians, architecture professionals, and international experts in ICF were invited to integrate all versions of the ICF for testing; 151 clinicians volunteered from 19 medical institutes across the country. Four different core-sets and a questionnaire were used for testing its practical usability and adaptation. Results: All translations were reviewed and a consensus was reached on any discrepancy from the earlier versions. Over 90% of the newly translated version of K-ICF was found to be different from the 2004 K-ICF version in the ICF language. Understanding of K-ICF language was responded difficult and very difficult by 50% of participants, whereas its practical use was responded 'useful' by more than 50% of subjects. Conclusion: It can be suggested that the new version of K-ICF should be widely used for final adaptation in the field of areas. Future studies will be required for implementation of K-ICF.
The globalization of oriental medicine can be interpreted as the work of making its own contents able to be communicated among global heterogeneous cultural groups. In the field of oriental medical classics the work is to translate its classics into English and introduce them to researchers of oriental medicine in the world, which is essential in order to stimulate global academic communication in that the classics are the prototype as well as the source of oriental medical knowledge for thousands of years. Previous English translation studies have had limits in that terms used were not based on mutual agreement. Now "WHO International Standard Terminologies on Traditional Medicine in the Western Pacific Region(WHO-IST)" is the outcome of developing standard terminologies on oriental medicine contributed by researchers of Korea, China and Japan. The study aims to translate parts of "Classic of difficult issues(難經)" into English adopting "WHO-IST" hoping to set a model of translation study which can be communicated universally.
일반인들의 자연에 대한 감상과 생명과학의 이해는 오늘날 과학의 대중화에서 큰 역할을 차지하고 있다. 특히 일반인의 관심이 높은 전시와 같은 비형식 과학교육은 생태학, 동물행동학, 환경학 등 거시생물학적 분야의 내용이 주를 이루고 있다. 그렇지만 전문가의 참여 부재, 자연 현상의 피상적인 기술 등의 이유로 대중에게 효과적으로 전달되고 있지 않다. 정보와 지식은 그 자체로는 수용자가 곧바로 이해하고 받아 들일 만한 형태 및 구조를 가지지 못하다. 생명과학 지식을 일반인에게 효과적으로 전달하기 위해서는 콘텐츠를 유형별로 분류하고 콘텐츠화 하는 가공 과정이 필요하다. 주제의 선정 단계에서부터 내용의 편집 및 표현 단계까지의 일련의 과정으로서 관련 분야의 전문가인 과학자의 적극적인 역할이 강조된다. 콘텐츠화 과정은 과학적, 논리적 사고방식과 더불어 예술적 표현 및 소통 능력을 필요로 한다. 과학의 대중화를 위한 이론적 및 실천적 틀로서 통역의 개념을 제안한다.
교차언어 정보검색은 다국어 정보검색의 일부분으로 질의어에서 사용하는 언어와 검색대상인 문서의 언어가 서로 다른 경우의 정보검색을 의미한다. 교차언어 정보검색의 성능 향상을 위해서는 양질의 언어자원이 대량으로 필요한 경우가 많기 때문에 이를 해결하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 사전에 기반한 대역어 후보 선정 시, 가중치를 부여해 질의어를 변환하는 방식을 제안한다. 가중치 계산에 이용되는 의미거리는 영어 명사와 한국어 명사를 같은 벡터 공간에 표현하고, 두 벡터간의 관계를 이용해 거리를 계산한다. 서로 다른 두 언어의 명사를 한 공간에 표현하기 위해 "공통 기반축"의 개념을 제시하고, 구축 방법을 제안한다. 고급 자원인 온톨로지를 확보하지 않고, 제안하는 방법으로 우수한 정보검색 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 보여준다.을 통해 보여준다.
본 논문에서는 기계번역에서 동사 번역의 모호성 해결을 위한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동사 번역을 위해 개념기반의 기법과 통계기반의 기법을 수행하는 알고리즘이다. 이를 위해 연어사전, WordNet과 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용한다. 동사 번역의 모호성을 해결하기 위하여 이 알고리즘은 기계번역의 트랜스퍼 단게에서 번역할 동사의 번역어를 찾는다. 그러나 만일 적절한 번역어를 찾지 못하게 되면, Wordnet을 참조하여 번역 문장에서 동사의 논리적 제약어와 연어사전의 논리적 제약어들 사이의 단어간 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 그리고 이와 동시에 이 알고리즘은 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 참조하여 공기 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 실험 결과, 이 알고리즘은 번역 정확성에서 기존의 다른 알고리즘보다 우수하며, 특히 연어기반의 기법과 비교할 때 약 24.8% 정도의 번역 정확성이 향상된 것으로 나타나고 있다.
The diagrammatic language for pathways is widely used for representing systems knowledge as a network of causal relations. Biologists infer and hypothesize with pathways to design experiments and verify models, and to identify potential drug targets. Although there have been many approaches to formalize pathways to simulate a system, reasoning with incomplete and high level knowledge has not been possible. We present a qualitative formalization of a pathway language with incomplete causal descriptions and its translation into propositional temporal logic to automate the reasoning process. Such automation accelerates the identification of drug targets in pathways.
기계번역이나 정보검색 등에 적용되는 자연언어처리기술에 있어서 구문분석은 매우 중요한 위치를 차지한다. 하지만, 문장의 길이가 증가함에 따라 구문분석의 복잡도는 크게 증가하게 된다. 이를 해결하기 위한 많은 노력 중에서 전처리기의 지원을 통해 구문분석기의 부담을 줄이려는 방법이 있다. 본 논문에서는 구문분석의 애매성과 복잡성을 감소시키기 위해 유한상태 변환기 (Finite-State-Transducer FSI)를 이용한 전처리기를 제안한다. 유한상태 변환기는 사전표현, 단어분할, 품사태깅 등에 널리 사용되어 왔는데, 본 논문에서는 유한상태 변환기를 이용하여 형태소 분석된 문장에서 시간표현 등의 제한된 표현들을 구문요소화하는 전처리기를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 기계번역기에서의 구문분석기 뿐만 아니라 변환지식의 모듈화를 지원하기 위해 유한상태 변환기를 이용하여 시간표현 등의 부분적인 표현들을 번역하는 방법을 제안한다. 또한 유한상태 변환기의 편리한 작성을 위하여 유한상태 변환기 작성 지원도구를 구현하였다. 본 논문에서는 전처리기의 적용을 통해 구문분석기의 부담을 덜어 주며 기계번역기의 변환부분의 일부를 성공적으로 담당할 수 있음을 보여 준다.
Purpose: To define the concept of digital health literacy and identify its attributes. Methods: Walker and Avant's approach was employed for concept analysis. Attributes, antecedents, consequences, and the definition of digital health literacy were derived from a review of 28 studies. Results: Digital health literacy was identified to possess the following five attributes: health information seeking, health information processing, health information communication, health-related knowledge translation, and utilizing digital technology. Basic literacy skills, health concerns, motivation to use technology for health information, and access to digital technologies were all antecedents of the concept. The consequences of the concept were health behaviors, patient engagement, health status, and quality of life. Digital health literacy is the ability to seek relevant health information utilizing digital technology to solve health problems and improve quality of life. Furthermore, it refers to the translation of health-related knowledge obtained through health information processing-finding, understanding, and evaluating health information and health information communication-into the context in which individual and social factors interact. Conclusion: This study presented a new definition of digital health literacy that goes beyond existing internet-based eHealth literacy, by incorporating the context of emerging digital technologies. This proposed definition can serve as a foundation for the development of instruments and educational programs to improve individuals' digital health literacy.
Purpose: The aim of the study was to develop a Korean version of an ICF e-Learning tool (KICF e-Learning tool). Methods: The process of translation and adaptation of the ICF e-Learning tool was followed: two translators developed the Korean versions independently, and a consensus version of the translation was then produced. An expert committee, which was composed of five experts from physiotherapy, occupational therapy, speech pathology, and social welfare, reviewed the consensus Korean version to make a beta version of the tool. A field test was conducted to determine if the Korean version of the tool was easy to understand and suitable to use in ICF learning. Feedback from the field test were used for the final adaptation of the KICF e-Learning tool. Results: One-hundred and twenty-six volunteers (40 males and 76 females) were invited to examine the KICF e-Learning tool. The participants reported various levels of ICF knowledge from none to very good. Forty-eight participants reported no knowledge of ICF. The majority of participants (n=84) reported that Korean terms or expression in the tool were easy to understand and one-hundred fourteen participants would recommend the tool to another person. The Korean cases would be helpful for a Korean audience to study the ICF using the tool. Conclusion: The KICF e-Learning tool was developed and is ready for use by the public for the consistency of ICF education. On the other hand, development of an advanced module will be needed.
인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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