• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.928-930
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• 2004

지금까지 기계번역과 교차언어 정보검색 등과 같은 자연언어응용에서 사용되는 번역지식을 자동으로 구축하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 번역지식을 자동으로 구축하는 연구는 대역사전에 등재되어 있지 않은 미등록어에 대한 대역정보를 문서에서 자동으로 획득하는 것을 목표로 한다. 최근에는 이러한 미등록어 중 음차표기 번역지식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음차표기는 주로 영어 단어를 발음에 기반하여 비영어권의 언어로 표기하는 것을 의미한다. 음차표기된 단어들은 새로운 개념을 나타내는 신조어가 많기 때문에 사전에 등재되어 있지 않온 경우가 많다. 따라서 효과적인 번역지식 구축을 위해서는 이러한 음차표기 번역지식을 자동으로 획득하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영-한 음차표기 대역쌍을 문서에서 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 기법은 한국어 음차표기의 인식, 영-한 자동음차표기, 한국어 음차표기와 자동음차표기된 영어단어간의 음성적 유사도 비교를 통하여 음차표기 대역쌍을 추출한다. 본 논문의 기법은 약 93%의 정확률과 68%의 재현율을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.369-371
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• 2000

예제 기반 기계번역 시스템에서 해석의 정확도를 높이기 위해서는 대량의 고품질 대역 코퍼스가 필요하다. 이 대역 코퍼스는 예문을 단순히 나열해 놓은 것이 아니라 일정한 표현 형식에 따라서 기술한 대역 패턴들이다. 본 논문에서는 용언과 필수항인 명사구들로 이루어지는 고정표현을 정의하고 한국어와 영어의 대역 패턴을 기술하여 지식베이스를 구축한다. 빈도수가 높은 용언 5,000개를 중심으로 한영사전에 있는 용례 58,000여 개의 고정표현 지식을 구축하였다. 본 논문에서는 고정표현 지식베이스를 구축하는 과정을 기술하고, 고정표현 지식을 기술하면서 발생하였던 여러 가지 문제점을 예와 같이 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.366-368
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• 2000

규칙기반 기계번역 시스템의 문제점을 보완하고자 제시된 예제기반 기계번역 시스템은 대량의 고품질 대역 코퍼스가 필요하다. 그리고, 빠른 N-best 예제 검색, 유사 예제 계산, 번역결과의 평가 등이 중요한 문제들이다. 또한, 무엇보다도 기본적인 것은 대역 예문들을 표현하고 기술하는 방법이다. 본 논문에서는 자연어 대역 예문들을 수집하여 기계번역 시스템에서 사용하는 고정 표현 지식을 기술하는 방법에 대해서 논의한다. 대역 패턴의 기술 방법을 CFG 형태로 정의하고 실제 용례를 통하여 기술 방법을 설명한다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.23 no.1
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• pp.81-99
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• 2023

Archival appraisal is a key area of archival science. This study aims to identify the knowledge structure of archival appraisal and propose appropriate translation terms. To this end, 34 entry terms related to archival appraisal were first extracted from 146 entries in the Encyclopedia of Archival Science, a leading encyclopedia in the field, and terminologies were categorized based on content analysis. Second, the contents described in the entries were assessed for each category, and the main concepts and flow of discussions were also examined. Third and last, suitable translations for each entry term were presented, and considerations were suggested for the translations, such as the application of appropriate principles of equivalence. Specifically, terms such as "records appraisal" and "archival appraisal" were recommended to be used separately.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.237-241
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• 2009

본 논문에서는 도메인별 병렬 말뭉치를 이용하여 해당 도메인에 특화된 한영 대역쌍을 Moses Toolkit을 이용하여 자동 추출하였다. 이렇게 추출된 대역쌍은 도메인 특화 자동 번역 시스템의 번역 사전으로 사용하기에는 많은 오류가 포함되어 있기 때문에, 본 논문에서는 이를 효율적으로 제거할 수 있는 식을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 식으로 오류를 제거한 결과, 임계값 0.5를 기준으로 추출된 한영 대역쌍이 1,098개였고, 이는 실험에 사용한 기업 분야 병렬 말뭉치 42,200문장 중에서 29,292문장(69.4%)에 영향을 주었다. 자동으로 추출한 도메인 특화 번역 지식을 기존 자동 번역 시스템의 번역 지식에 적용한 결과 BLEU가 0.0054 향상되었다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.1
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• pp.75-83
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• 2018

Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.76-87
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• 2004

기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.75-86
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• 2006

Target word selection is one of the most important and difficult tasks in English-Korean Machine Translation. It effects on the translation accuracy of machine translation systems. In this paper, we present a new approach to select Korean target word for an English noun with translation ambiguities using multiple knowledge such as verb frame patterns, sense vectors based on collocations, statistical Korean local context information and co-occurring POS information. Verb frame patterns constructed with dictionary and corpus play an important role in resolving the sparseness problem of collocation data. Sense vectors are a set of collocation data when an English word having target selection ambiguities is to be translated to specific Korean target word. Statistical Korean local context Information is an N-gram information generated using Korean corpus. The co-occurring POS information is a statistically significant POS clue which appears with ambiguous word. The experiment showed promising results for diverse sentences from web documents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.397-403
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• 1999

어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.269-272
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• 2000

본 논문에서는 ETRI에서 개발 중인 용언구에 기반한 한영 기계번역 시스템 CaptionEye/KE에 대하여 논술한다. CaptionEye/KE는 대량의 고품질 한-영 양방향 코퍼스로부터 추출된 격틀사전 및 대역패턴, 대역문 연결패턴 등의 언어 지식들을 바탕으로 하여, 한국어의 용언구 단위의 번역을 조합하여 전체 번역을 수행한다. CaptionEye/KE는 변환방식의 기계번역 시스템으로서, 크게 한국어 형태소 분석기, 한국어 구문 분석기, 부분 대역문 연결기, 부분 대역문 생성기, 대역문 선택/정련기, 영어형태소 생성기로 구성된다. 입력된 한국어 문장에 대해 형태소 분석 및 태깅을 수행한 후, 격틀사전을 이용하여 구문구조를 분석하고 의존 트리를 생성해 낸다. 이렇게 생성된 의존 트리로부터 대역문 연결패턴을 이용하여 용언구들간의 연결에 대한 번역을 수행한 후 대역패턴을 이용하여 각 용언구들을 번역하고 문장 정련과정을 거쳐 영어 문장을 최종 생성한다.