• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.616-619
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• 1988

This paper deals with a semantic properties of Korea noun for semantic process in machine translation. The procedure is carried out as follow; 1) 17,000 words of Korean nouns are collected. 2) Semantic category is classifed into 39 markers. 3) We slow the redundancy of semantic properties and improve the efficiency of dictionary by marking the hierarchical concept structure.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-83
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• 2018

다문화 가정 구성원은 언어 차이 때문에 자녀 교육에서 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해서는 실생활에 필요한 한국어 용어들을 간편하고 신속하게 접근할 수 있는 스마트 번역 서비스를 이들에게 제공할 필요가 있다. 그러나 현재의 자동 번역 기술은 영어, 중국어, 일본어 등의 주요 국가 언어 중심으로 개발 되고 있으며, 자녀의 교육, 공공기관과의 소통 등 특수 목적의 용어들은 번역하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 초급 수준의 한국어를 이해하고 있는 다문화가정 구성원을 위한 실시간 자동 어휘대역어 서비스를 제안한다. 어휘대역어 서비스는 한국어 문장에 표현된 각 단어들의 의미를 자동으로 분석하여 다국어 대역어를 제공한다. 이를 위하여 한국어 의미분석 연구, 다국어 번역지식 구축 연구, 언어교육 연구의 융합연구를 수행하였다. 어휘대역서비스를 베트남, 일본 출신의 결혼이주여성을 대상으로 평가하여 의미있는 평가결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.953-957
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• 2009

질의 처리는 사용자가 입력한 질의를 분석하여 시스템이 이해할 수 있는 질의로 변환하는 작업으로, 온톨로지 및 시맨틱 웹 검색을 위한 질의 처리가 최근 주목을 받고 있다. 시맨틱 웹에서 사용하는 형식 질의 언어는 찾는 대상을 정확히 표현할 수 있지만, 키워드 기반과 달리 온톨로지의 구조 파악이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 일반 사용자에게 익숙한 키워드로 작성된 질의문을 시맨틱 웹 환경에서 적합한 형식 질의문으로 변환하기 위한 키워드 기반 질의 변환 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 온톨로지 구조 지식을 활용하여 개별 키워드가 어떤 제약 조건 또는 제약 대상과 결합하는지를 명시함으로써, 질의 키워드로부터 등가의 조건에 해당하는 형식 질의문을 생성할 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제2권3호
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• pp.1-5
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• 2006

Intelligent Content is defined as detailed information or fragment of content which contains a semantic data structure. This semantic structure makes possible to do various intelligent operations. There are wide range of content-oriented applications such as classification, retrieval, extraction, translation, presentation and question-answering. The concept of Intelligent Content is applied to various fields like MPEG and Semantic Web. In this paper, we discuss the several important researches of Intelligent Content and how to apply this conception to these fields.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.56-61
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• 2000

기계번역시스템에서 번역의 우수성은 중의성이 심한 동사의 대역어 선택에 좌우된다. 동사의 의미분별은 함께 어울려 사용되는 연어들에 의해 해소될 수 있지만, 이러한 연어들을 획득하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 발생한다. 이에 따라 기존의 많은 연구 중에서 실용성을 검토해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 영한번역시스템의 성능 향상을 위해 기존에 획득된 연어에 최소한의 명사 의미자질을 구축하여 계산한 의미거리(Semantic Distance)에 의한 실용적인 대역어 선택 방법을 기술하고자 한다.

• 간호행정학회지
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• 제13권4호
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• pp.509-515
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• 2007

Purpose: The purpose of this study was to translate and validate the Korean version of Hall's Professional Inventory(HPI) scale to assess levels of professionalism among Korean registered nurses. Method: The 25 item HPI scale was translated and content review was done by translation panel. After the content review, a bilingual nursing scholar performed the back-translation into English. A semantic equivalence test was conducted with 5 American nursing professors. A pilot study was conducted with a sample of 164 registered nurses in Korea to test the validity and reliability of the translated HPI. Result: The content equivalence for translated version of HPI was validated by a translation panel. The finding of the semantic equivalence test of back-translated version was 72.8%. The Cronbach's alpha for the Korean version of HPI was .820. Conclusions: This study provides information about the issues of translating an instrument such as the HPI. The Korean version of the HPI is a valid and reliable instrument and can have psychometric properties equivalent to those of the original HPI. The translated version could be used for assessing levels of professionalism for other health care professionalism as well as nurses.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.38-43
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• 2014

본 논문은, 현존하는 영어 FrameNet 데이터를 기반으로 하여, FrameNet에 대한 전문 지식이 없는 번역가들을 통해 수행할 수 있는 한국어 FrameNet의 수동 구축 개발 과정을 제시한다. 우리 연구팀은 실제로, NLTK가 제공하는 영어 FrameNet 버전 1.5의 Full Text를 이루고 있는 5,945개의 문장들 중에서, Frame 데이터를 가진 4,025개의 문장들을 추출해내어, 번역가들에 의해 한국어로 수동번역 함으로써, 한국어 FrameNet 구축 개발을 향한 의미 있는 초석을 마련하였으며, 제시한 방법의 실효성을 입증하는 연구결과들을 웹에 공개하기도 하였다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제2권1호
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• pp.1-41
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• 1998

Evaluation of multilingual translation fundamentally involves measurement of meaning equivalences between the formally mapped discourses/texts of SL(source language) and TL(target language) both represented by a metalanguage called IL(interlingua). Unlike a usaal uni-directional MT(machine translation) model(e.g.:SL $\rightarrow$ analysis $\rightarrow$ transfer $\rightarrow$ generation $\rightarrow$ TL), a bi-directional(by 'negotiation') model(i.e.: SL $\rightarrow$ IL/S $\leftrightarrow$ IL $\leftrightarrow$ IL/T \leftarrow TL) is proposed here for the purpose of evaluating multilingual, not merely bilingual, translation. The IL, as conceived of in this study, is an English-based predicate logic represented in the framework of MRS(minimal recursion semantics), an MT-oriented off-shoot of HPSG(Head-driven Phrase Structure Grammar). In addition, a list of semantic and pragmatic checkpoints are set up, some being optional depending on the kind and use of the translation, so sa to have the evaluation of translation fine-grained by computing matching or mismatching of such checkpoints.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.177-203
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• 2008

본 연구는 후기 한국어(L1)-영어(L2) 이중언어자들에게서 두 언어에 따른 의미체계의 구조를 비교해 보려는 목적으로 수행되었다. 단어의 의미표상이라는 가장 기본적인 지식의 구조가 이중언어자의 두 언어에서 어떠한 양태로 나타날 것인지를 비교해 보고자, 자연범주 또는 인공범주에 속하는 기본수준의 단어를 보고 난 뒤 제시되는 그림을 보고 그 단어로 표상되는 의미인지를 판단하는 단어-그림 일치여부 판단과제를 실시하였다. 실험 1과 실험 2에서 단어-그림의 제시간격(SOA)을 각각 650ms, 250ms 로 하여, 과제를 수행할 때 번역전략의 사용여부를 확인하였다. 실험 결과 번역의 효과는 나타나지 않았다. 두 실험 모두에서 한국어로 단어가 제시되었을 때가 영어로 제시되었을 때보다 판단시간이 빨랐으며, 한국어에서는 자연범주를 판단하는 것이 인공범주를 판단하는 것보다 오래 걸렸지만, 영어에서는 범주에 따른 차이가 나타나지 않았다. 이 결과는 후기 이중언어자에게서 한국어(L1)의 의미구조는 체계적으로 구조화되어 있는 반면, 영어(L2)의 의미구조는 아직 충분히 발달하지 못한 미분화된 체계일 가능성을 시사한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1919-1925
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• 2022

본 논문에서는 시맨틱 분할을 위한 조건부 생성적 적대 신경망 기반의 이미지 대 이미지 변환 접근법을 제안한다. 시맨틱 분할은 동일한 개체 클래스에 속하는 이미지 부분을 함께 클러스터링하는 작업이다. 기존의 픽셀별 분류 방식과 달리 제안하는 방식은 픽셀 회귀 방식을 사용하여 입력 RGB 이미지를 해당 시맨틱 분할 마스크로 구문 분석한다. 제안하는 방법은 Pix2Pix 이미지 합성 방식을 기반으로 하였다. 잔차 연결이 훈련 프로세스를 가속화하고 더 정확한 결과를 생성하므로 생성기 및 판별기 아키텍처 모두에 대해 잔여 연결 기반 컨볼루션 신경망 아키텍처를 사용하였다. 제안하는 방법은 NYU-depthV2 데이터셋를 이용하여 학습 및 테스트 되었으며 우수한 mIOU 값(49.5%)을 달성할 수 있었다. 또한 시맨틱 객체분할 실험에서 제안한 방법과 현재 방법을 비교하여 제안한 방법이 기존의 대부분의 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.