• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.261-268
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• 1997

일본어에서 조동사 "-reru, -rareru"는 '피동', '가능', '자발', '존경' 등의 의미로 두루 쓰이고 있다. 일한 번역에서 이들은 여러 가지 대역어로 나타나며 일정한 규칙이나 패턴을 취하지 않으므로, 기계 번역시 조동사 "-reru, -rareru"는 그 처리가 쉽지 않다. 더구나, 조동사 "-reru, -rareru"는 일본어에서 높은 빈도로 등장하여 무시하기 어렵고 의미별 분포가 고루 퍼져 있어, 대표적 대역어인 "-아/어/여 지다. -되다" 등으로만 대응시킬 경우의 번역 에러는 의외로 치명적이다. 따라서, "-reru, -rareru"의 번역을 고려한 특수 처리를 행할 필요가 있다. 먼저, 본 논문에서는 조동사 "-reru, -rareru"가 포함된 아사히 신문 가사의 5,800여 문장을 대상으로 각각의 의미에 대한 분포 및 한국어 대역어의 빈도를 조사하였다. 대역어는 크게 8종류의 형태로 나누었으며 각 동사별로 "-reru, -rareru"와 결합된 경우의 의미 출현 빈도를 참고하여 대응 가능한 대역어 형태들을 미리 결정하였다. 그리고, 대역어가 여러 개 존재하는 경우는 패턴 매칭을 통하여 적절한 대역어를 선택할 수 있도록 하였다. 그 결과, 약 87%의 "-reru, -rareru"가 적절한 대역어로 번역되어, 본 논문에서 제시한 의미 출현 빈도에 기반한 각 동사별 대역어 형태 결정 방법이 "-reru, -rareru"의 다의성 해소에 유효하다고 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.43-49
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• 1999

본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.532-534
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• 2005

본 논문은 자동적인 언어기반자원구축을 위해 신문 말뭉치에서 괄호를 이용하여 추출한 대역어쌍들을 군집화하고 각 군집에서 적합대역어를 선정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서 주로 제시된 음차표기어 대역쌍 추출 방법은 완전한 형태의 영어원어 자소 정보를 이용하기 때문에 약어는 고려대상에서 제외되었다. 그러나 약어형태의 영어원어가 신문에서는 약 $82\%$를 차지하기 때문에 이를 처리할 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 바이그램을 기본으로 하는 형태정보를 이용하여 적합대역어를 선정하고 이와 형태정보를 공유하는 한국어대역어쌍들을 군집화한다. 또한, 음차표기어와 두문자어에 대한 처리를 추가하여 적용범위를 넓힌다. 실험을 위하여 신문말뭉치에서 추출한 대역어쌍 1,806개 중 영어원어를 기준으로 한국어대역어의 수가 5개 이상인 대역어쌍 집합 200개를 선정하였다. 본 논문에서 제시한 방법으로 측정한 결과, 대역어 군집화에 대해서는 $74\%$의 정확율과 $65\%$의 재현율을, 적합대역어 선정에 대해서는 $97\%$의 정확율을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-109
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• 1999

영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-182
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• 2001

본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.473-476
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• 2003

영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제23권1호
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• pp.81-99
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• 2023

'평가(appraisal)'는 기록관리의 핵심 영역이다. 이 연구는 기록학 분야의 대표적인 백과사전인 『Encyclopedia of Archival Science』을 중심으로 기록평가의 지식구조를 파악하고, 관련 대역어들의 적절성을 분석하기 위한 것이다. 이를 위하여 먼저 이 사전에 146개 표제어 중 평가 관련 표제어 34개를 추출하고, 내용분석에 기초하여 용어를 범주화하였다. 둘째, 각 범주별 표제어들을 중심으로 주요 개념과 논의의 흐름을 살펴보았다. 셋째. 각 표제어들에 대한 대역어를 제시하였으며 대역어 선정 시 고려할 점을 제안하였다. 특히 '기록평가'(records appraisal)와 '보존기록평가(archival appraisal)'를 구분하여 사용하고, 등가의 원칙에 따라 대역어를 선정할 것을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.433-442
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• 2013

기계번역 시스템 구축에 가장 필수적인 요소는 번역하고자 하는 언어간의 단어쌍을 담고 있는 대역어 사전이다. 대역어 사전은 기계번역뿐만 아니라 서로 다른 언어간의 정보를 교환하는 모든 응용프로그램의 필수적인 지식원(knowledge source)이다. 본 연구에서는 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스와 기본적인 대역어 사전을 이용하여 영-한 대역어를 자동으로 추출하는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 수집된 병렬 코퍼스의 크기에 영향을 받지 않는 방법이다. 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스로부터 문장 단위의 정렬을 수행하고 다시 단어 단위의 정렬을 수행한 후, 정렬이 채 되지 않은 부분에 대해 추정 정렬을 수행한다. 추정 정렬에는 문장에서의 위치, 다른 단어와의 관계, 두 언어간의 언어적 정보등 다양한 정보가 사용된다. 이렇게 추정 정렬된 단어쌍으로부터 영-한 대역어를 추출할 수 있다. 약 1,000개로 구성된 병렬 코퍼스로부터 추출한 영-한 대역어는 71.7%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.445-452
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• 2002

한영 혼용문에서 번역된 전문용어 등을 사용할 때, 이해를 돕기 위해 그 뒤의 괄호 안에 원어 풀이를 함께 쓰는 경우가 많다. 본 논문에서는 괄호가 사용된 구가 대역어구 관계인지를 판단하고, 어느 범위까지 대역어구인지를 기본사전을 이용하여 확률적으로 계산하고 인식하는 방법을 제시한다. 특히, 사전에 표제어로서 혹은 대역어로서 존재하지 않는 단어들을 처리하기 위해 음운유사도 일치, 대역어 부분일치의 방법과 복합어 처리를 위해 부분일치 방법을 새로 제안하였다. 각 방법들을 단계별로 실험하여 0.4F값$(\alpha$를 0.4로 설정한 F값)으로 측정한 결과, 기본 실험 방법인 사전 대역어 완전일치방법의 경우 23.8%인데 비해, 대역어 부분일치와 음운유사도 일치를 흔합한 방법이 75.9%, 복합어 처리를 추가한 방법이 77.3%의 값을 보여 성능이 최고 3.25배 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.146-151
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• 2013

이중언어 사전 구축 방법을 평가하는 방법에는 정확률, 재현율, MRR(Mean Reciprocal Rank) 등이 있다. 이들 방법들은 평가 집합에 있는 대역어를 정확하게 찾는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 어떤 대역어가 얼마나 많이 사용되는지는 전혀 고려하지 않는다. 즉 자주 사용되는 대역어를 빨리 찾을 수 있는 방법이 좋은 방법이라고 말할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이중언어 사전 구축의 새로운 평가 방법인 등급 재현율을 제안한다. 등급 재현율(rated recall)은 대역어가 학습 말뭉치에 나타난 정도를 반영하는 재현율이며, 자주 사용되는 대역어를 얼마나 정확하게 찾는지를 파악할 수 있는 좋은 측도이다. 본 논문에서는 문맥벡터와 중간언어를 이용한 이중언어 사전 구축 시스템의 성능을 평가하고 기존의 방법과 비교 분석하였다.