• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.124-129
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• 2006

This parer presents a method of ranking translation word selection for Korean verbs based on lexical knowledge contained in a bilingual Korean-English dictionary and WordNet that are easily obtainable knowledge resources. We focus on deciding which translation of the target word is the most appropriate using the measure of semantic relatedness through the 45 extended relations between possible translations of target word and some indicative clue words that play a role of predicate-arguments in source language text. In order to reduce the weight of application of possibly unwanted senses, we rank the possible word senses for each translation word by measuring semantic similarity between the translation word and its near synonyms. We report an average accuracy of $51\%$ with ten Korean ambiguous verbs. The evaluation suggests that our approach outperforms the default baseline performance and previous works.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.75-86
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• 2006

일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제2권1호
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• pp.79-105
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• 1998

This paper aims to describe a German-Korean machine translation system for nominal phrases. Besides, we have two subgoals. First, we are going to revea linguistic differences between two languages and propose a language-informational method fo overcome the differences. The method is based on an integrated model of translation knowledge, efficient information structure, and concordance selection. Then, we will show the statistical results about translation experiment and its evaluation as an evidence for the adequacy of our linguistic method and translation system itself.

• 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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권4호
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• pp.586-593
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• 2010

In this paper, I have proposed that the 1st and 2nd AC-DC transformation methods using multi-level pulsating currents and selection switches. Through making the rectified voltage of the proposed AC-DC translation which is similar to reference voltage by selecting from multi-level pulsating currents, the proposed translation has dramatically reduced the ripple voltage. I have compared the performance of the DC voltage, the ripple voltage and the peak to peak voltage of the proposed method with the conventional method. The simulation results show that the proposed 2nd method has the better performance than the 1st method in the point of average DC voltage drop and peak to peak voltage increase.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제4권4호
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• pp.14.1-14.6
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• 2012

Splice site prediction in DNA sequence is a basic search problem for finding exon/intron and intron/exon boundaries. Removing introns and then joining the exons together forms the mRNA sequence. These sequences are the input of the translation process. It is a necessary step in the central dogma of molecular biology. The main task of splice site prediction is to find out the exact GT and AG ended sequences. Then it identifies the true and false GT and AG ended sequences among those candidate sequences. In this paper, we survey research works on splice site prediction based on support vector machine (SVM). The basic difference between these research works is nucleotide encoding technique and SVM kernel selection. Some methods encode the DNA sequence in a sparse way whereas others encode in a probabilistic manner. The encoded sequences serve as input of SVM. The task of SVM is to classify them using its learning model. The accuracy of classification largely depends on the proper kernel selection for sequence data as well as a selection of kernel parameter. We observe each encoding technique and classify them according to their similarity. Then we discuss about kernel and their parameter selection. Our survey paper provides a basic understanding of encoding approaches and proper kernel selection of SVM for splice site prediction.

• 한국환경보건학회지
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• 제41권2호
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• pp.102-115
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• 2015

Objectives: A learning organization was designed and implemented on the basis of the selection criteria and essential elements of knowledge translation theory. Methods: The learning organization was designed on the basis of biosafety harmonization criteria and risk management strategy and was implemented as the learning organization for biosafety management by the National Institute of Health, Korea Centers for Disease Control & Prevention. The effect of knowledge translation in the research institutions by evidence-based policy was verified. Results: The result of applying the knowledge translation theory involving all stakeholders showed a positive reaction in establishing and implementing biosafety management strategy and embodied risk assessment criteria and evoked sympathy with the necessity of learning and using of expert knowledge about risk assessment and risk management. All stakeholders initiated voluntarily action toward new human-network construction and communication between similar organizations. The learning organization's capability expanded the base of knowledge translation. Conclusion: These results showed that a learning organization could enhance the autonomous safety management system by diffusion of knowledge translation.

• 한국언론정보학보
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• 제78권
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• pp.206-242
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• 2016

이 연구는 1950년대 미국정부가 문화냉전의 와중에서 공공외교의 일환으로 해외에서 수행했던 도서 프로그램의 전체적인 윤곽을 살펴본 후, 한국에서 시행한 도서번역 사업의 전개 과정과 목적 및 내용을 분석하고, 사업의 성과와 의미를 검토하였다. 분석의 결과로, 한국에서의 미국 도서번역 사업은 미군정기부터 극히 미진한 수준에서 시작되었지만, 한국전쟁을 거치면서 본격화되어 1950년대 후반에 최고조에 도달했던 것으로 밝혀졌다. 1950년대 미국 국무성과 대외공보국(USIA)의 지침에 따라 주한 미공보원(USIS)이 수행했던 도서번역 사업의 목적은 시기에 따라 개별적인 비중이 변화되기는 했어도, 대체로 미국의 자유민주주의와 자본주의 체제의 우월성을 강조하고, 공산주의 사회의 부조리와 모순을 비판하며, 미국의 외교 정책에 대한 이해를 제고하고, 예술 문학 과학 부문에서의 미국의 성취를 전파하려 했던 것으로 확인되었다. 특히 번역 도서를 선정할 때 미국의 대외정책과 모순되거나 국가적 이미지를 훼손할 가능성이 있는 도서는 철저히 배제하였고, 미국정부의 공보정책에 기여할 것으로 판단되는 소수의 한국인 저작물에 대해서는 지원을 아끼지 않았으며, 도서번역 사업의 효과를 극대화하기 위해 일본어 번역서를 활용하는 것도 마다하지 않았다. 이러한 미국정부의 도서번역 사업은 한국이 해방과 분단으로 겪게 된 지식과 정보의 공백 상태를 극복하는 데 일정하게 기여했다고 평가할 수 있지만, 다른 한편으로 미국정부의 정책적 기준에 따른 도서 선정으로 말미암아 한국인들의 대미 인식이나 세계정세 판단에 왜곡을 초래했을 수도 있다고 생각된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권3호
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• pp.389-397
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• 2016

이 연구는 기계 번역을 활용하여 영어기반서술형 평가의 자동채점모델을 한국어 응답에 적용하는 방법의 효용감을 조사하기 위하여 이루어졌다. 이 연구를 위하여 예비생물교사 128명이 4문항으로 구성된 자연선택개념평가도구에 응답한 512개의 서술형응답을 활용하였다. 서술형응답은 한글맞춤법을 교정한 것과 교정하지 않은 학생들이 작성한 그대로의 응답 두 가지를 구글번역으로 번역하였다. 8가지 과학적 개념과 비과학적 개념을 채점하는 자동채점모델을 통해 생성한 4096개의 예측자료의 정확도를 독립적으로 수행한 전문가 채점자료와 비교하는 방법으로 확인하였다. 그 결과 컴퓨터로 채점한 점수와 전문가 채점점수의 평균값의 문항별 분포는 유의미한 차이가 없었다. 평균값을 활용하여 생성한 통계치들은 전문가 채점자료를 통하여 생성한 자료들과 유의미한 차이가 없었다. 학생별 점수의 Pearson 상관관계 계수를 확인한 결과 과학적 개념 점수는 0.848, 비과학적 개념 점수는 0.776이었다. 언어적으로 단순한 개념의 경우 채점자간 일치도 (kappa)가 0.8이상이었다. 이 결과는 기계 번역과 영어기반 서술형 평가의 자동채점모델이 우리나라 학생들의 자연선택개념문항을 채점하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.71-76
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• 2006

기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.