• Journal of Drive and Control
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• v.3 no.3
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• pp.40-43
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• 2006

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.52-58
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• 1997

정보 검색에서는 질의문과 문서를 동일한 표현으로 변환시켜 관련성을 비교하게 된다. 특히 질의문과 문서의 언어가 서로 다른 교차 언어 문서 검색 (CLTR : Cross-Language Text Retrieval) 에서 이러한 변환 과정은 언어 변환을 수반하게 된다. 교차 언어 문서 검색의 기존 연구에는 사전, 말뭉치, 기계 번역 등을 이용한 방법들이 있다. 일반적으로 언어간 변환에는 필연적으로 의미의 중의성이 발생되며 사전에 기반한 기존 연구에서는 다의어의 중의성 의미해소를 고려치 않고 있다. 본 연구에서는 질의어의 언어 변환시 한-일 대역어 사전 및 카도가와 시소러스 (각천(角川) 시소러스) 에 기반한 질의어 중의성 해소 방법과 공기하는 대역어를 갖는 문서에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 일본어 특허 문서를 대상으로 실험하였으며 5 %의 정확도 향상을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.537-540
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• 2018

우리는 단어 임베딩에 외부지식을 내재할 수 있는 Ontofitting 방법을 제안한다. 이 방법은 retrofitting의한 방법으로 유의어, 반의어, 상위어, 하위어 정보를 단어 임베딩에 내재할 수 있다. 유의어와 반의어 정보를 내재하기 위해서 벡터의 각 유사도를 사용하였고 상하위어 정보를 내재하기 위해서 벡터의 길이 정보를 사용하였다. 유의어 사이에는 작은 각도를 가지고 반의어 사이에는 큰 각도를 가지게 된다. 하위어는 상위어보다 상대적으로 작은 길이를 가지게 된다. SimLex와 HyperLex로 실험하여 효과와 안정성을 검증하였다. 의미정보를 내재한 임베딩을 사용할 수 있다면 QA, 대화 등 응용에서 보다 좋은 성능을 보일 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.216-219
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• 2015

컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.31-33
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• 2003

웹은 사람만이 읽을 수 있는 자연언어 문장들로 구성되어있다. 웹을 기계가 이해할 수 있게 하기 위해 의미적 표기로 구성되어야 한다. 광대한 웹의 성격상 수작업으로 이를 해결할 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 링크 파서 및 개념그래프를 사용하여 자연어 문장을 지식표현으로 변환하고 이에 대한 검색을 다룬다. 기존의 연구에서는 3쌍으로 이루어진 지식표현과 검색으로 접근하고 있다. 그러나 이 경우 각 구(Phrase) 사이에 관계를 표현할 수가 없다. 또한 동의어 및 다의어에 대한 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 개념그래프를 사용하여 단어 사이의 의미를 표현하며 동의어 및 다의어 문제를 해결하기 위해 다중 단어로 된 동의어 즉 동일구(Paraphrase)를 사용한다. 이 경우 의미검색에서 다의어 및 동의어 문제가 개선됨을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.329-337
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• 1996

일-한 기계 번역을 연구하는 많은 연구자들은 양국어의 문절-어절 단위의 어순 일치와 같은 구조적 유사성을 최대한 이용하기 위해 직접 번역 방식을 채택하고 있다. 그러나, 일본어와 한국어 술부간에는 대응하는 품사의 불일치 및 국부적인 어순의 불일치 등이 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 이들 술부 표현의 불일치를 해결하기 위해 이미 제안하였던 "양상 테이블을 기반으로 한 한국어 술부의 생성 방법"에 대해 좀더 체계적인 평가를 하고자 한다. 이 방법은 술부만을 대상으로 하는 추상적이고 의미 기호적인 양상 자질(modality feature)을 테이블화(양상 테이블)하여, 양국어의 술부 표현의 피봇(pivot)으로 이용함으로써 술부 양상 표현의 효과적인 번역을 가능하게 하였다. 일본어 499 문을 대상으로 실제 술부의 번역처리를 시행해 본 결과, 약 97.7%가 자연스럽게 번역됨을 확인하였다. 특히, 술부의 생성 부분은 일본어에 의존하지 않는 양상 테이블을 도입함으로써 일-한뿐만 아니라 다른 언어로부터의 한국어 술부 생성에도 적용시킬 수 있을 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.6
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• pp.433-442
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• 2013

A set of bilingual terms is one of the most important factors in building language-related applications such as a machine translation system and a cross-lingual information system. In this paper, we introduce a new approach that automatically extracts candidates of English-Korean bilingual terms by using a bilingual parallel corpus and a basic English-Korean lexicon. This approach can be useful even though the size of the parallel corpus is small. A sentence alignment is achieved first for the document-level parallel corpus. We can align words between a pair of aligned sentences by referencing a basic bilingual lexicon. For unaligned words between a pair of aligned sentences, several assumptions are applied in order to align bilingual term candidates of two languages. A location of a sentence, a relation between words, and linguistic information between two languages are examples of the assumptions. An experimental result shows approximately 71.7% accuracy for the English-Korean bilingual term candidates which are automatically extracted from 1,000 bilingual parallel corpus.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.209-214
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• 1999

패턴기반기계번역방식은 원시언어패턴과 그에 대한 대역언어패턴들의 쌍을 이용하여 구문분석과 변환을 수행하는 기계번역방식이다. 패턴기반 기계번역방식은 번역할 때 발생하는 애매성을 해소하기 위해 패턴의 길이를 문장단위까지 늘이기 때문에, 패턴의 수가 급증하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 패턴의 단위를 구단위로 한정시킬 때 발생하는 애매성을 해소하는 방법으로 시소러스를 기반으로 한 두단계 대역어 선택 방식을 제안함으로써 효과적으로 애매성을 감소시키면서 패턴의 길이를 줄이는 모델을 제시한다. 두단계 대역어 선택 방식은 원시언어의 한 패턴에 대해 여러 가능한 목적언어의 대역패턴들이 있을 때, 첫 번째 단계에서는 원시언어 내에서의 제약조건에 맞는 몇가지 대역패턴들을 선택하고, 두번째 단계에서는 목적언어 내에서의 제약조건에 가장 적합한 하나의 대역패턴을 선택하는 방식이다. 또한 본 논문에서는 이와 같은 모델에서 패턴의 수가 코퍼스의 증가에 따른 수렴가능성을 논한다.

• Journal of the KSME
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• v.22 no.3
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• pp.175-183
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• 1982

고장력 강재 용접시의 문제점으로 용접균열, 용접부의 취화, 라멜라테어에 관해 그 발생기구와 대책을 기술했다. 고장력강재 용접기조물의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해서는 설계, 시공 단계에서 이상의 문제점에 관한 종합적인 평가와 배려가 이뤄져야 한다. 고장력 강재는 그 강 도를 높이기 위해 각종 합금원소를 첨가하거나 조직 열처리를 행하고 있기 때문에 용접상에 어 려움이 따르고 있다. 따라서 보다 사용성능이 우수한 구조물을 얻기 위해서는 강도가 높으면서도 용접성이 우수한 고장력 강재의 개발이 선행되어야 한다. 우리나라에서도 현재 60Kg/mm$^{2}$급 고장력 장재가 생산되고 있거니와 앞으로 더욱 고장도의 대입열 용접용 강재의 개발에 많은 노력을 기울여야 할 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.1 s.104
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• pp.71-76
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• 2006

To obtain a correctly translated sentence in a machine translation system, we must select target words that not only reflect an appropriate meaning in a source sentence but also make a fluent sentence in a target language. This paper points out that a source language word has various senses and each sense can be mapped into multiple target words, and proposes a new translation disambiguation method based on this 'word-to-sense and sense-to-word' relationship. In my method target words are chosen through disambiguation of a source word sense and selection of a target word. Most of translation disambiguation methods are based on a 'word-to-word' relationship that means they translate a source word directly into a target wort so they require complicate knowledge sources that directly link a source words to target words, which are hard to obtain like bilingual aligned corpora. By combining two sub-problems for each language, knowledge for translation disambiguation can be automatically extracted from knowledge sources for each language that are easy to obtain. In addition, disambiguation results satisfy both fidelity and intelligibility because selected target words have correct meaning and generate naturally composed target sentences.