• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.361-364
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• 2011

본 논문의 목표는 크게 두 가지이다. 하나는 2010년에 개발한 메신저 자동번역 시스템을 소개하는 것이고, 다른 하나는 메신저 대화체 문장을 더욱 고품질로 번역하기 위한 구조화된 번역 메모리(Structured Translation Memory)를 소개하는 것이다. 구조화된 번역 메모리는 기존의 문자열 기반의 번역 메모리와 자동 번역 시스템의 경계를 허무는 개념으로 구조를 표현하는 계층적 번역 메모리들로 구성된다. 구조화된 번역 메모리는 문자열 번역 메모리, 원형 어휘로 구성된 번역 메모리, 고유명사가 청킹된 번역 메모리, 날짜/숫자가 청킹된 번역 메모리, 기본명사구가 청킹된 번역 메모리, 문장 패턴 번역 메모리로 단계적으로 구성된다. 구조화된 번역 메모리를 적용하기 전의 2010년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 번역률이 81.67%였던 반면에, 구조화된 번역 메모리를 적용하려는 2011년의 영한 메신저 자동 번역 시스템의 시물레이션 번역률은 85.25%인 것으로 평가되었다. 따라서 구조화된 번역 메모리를 적용하였을 때는 기존의 번역률보다 3.58% 향상할 것으로 예측된다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15 년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. o 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. o 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 잘못된 번역 결과 발생. o 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속하다. 문틀 기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍에서의 번역에도 적용할 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.243-248
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• 1997

본 논문은 다국어 자동번역시스템에서 다국어의 번역지식(사전,규칙,정보)구축을 위해 언어유형론을 도입하는 방법론을 제안한다. 다국어 번역지식의 구축과 관련하여 기존 다국어 자동번역 시스템들에서 항상 문제가 되고 있는 것은 번역지식의 구축, 관리, 재활용의 문제이다. 번역지식의 구축은 다국어를 위한 번역지식의 크기, 다국어의 수용정도와 관련되며, 번역지식의 관리는 번역지식의 단순화 정도와 관련되며, 번역지식의 재활용은 기존에 구축된 번역지식을 새로운 언어들에 재사용 정도와 관련된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 한국어를 포함한 다국어의 언어 친족성에 따라 번역지식을 공유하도록 하는 언어유형론에 기반한 다국어 공용 번역지식 구축 방법론을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.460-464
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• 2019

번역 품질 예측은 기계번역 시스템이 생성한 번역문의 품질을 정답 번역문을 참고하지 않고 예측하는 과정으로, 번역문의 사후 교정을 위한 번역 오류 검출의 역할을 담당하는 중요한 연구이다. 본 논문은 문장 수준의 번역 품질 예측 문제를 HTER 구간의 분류 문제로 간주하여, 번역 품질 말뭉치의 HTER 분포 불균형으로 인한 성능 제약을 완화하기 위해 인조 사후 교정 말뭉치를 이용하는 방법을 제안하였다. 결과적으로 HTER 분포를 균등하게 조정한 학습 말뭉치가 그렇지 않은 쪽에 비해 번역 품질 예측에 더 효과적인 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.687-689
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• 2007

본 논문은 2005 년부터 2006 년도까지 정보통신부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 성공적으로 개발하여 현재 산업자원부 특허지원센터에서 대용량의 영어 특허문서를 대상으로 한국어 자동번역 서비스를 제공하고 있는 특허 전문 영한 번역기에 대해 기술한다. 특히 본 논문에서는 일반 도메인을 대상으로 한 기존의 영한 번역기를 제한된 도메인을 대상으로 한 영한번역기로 개량하고자 할 때, 개량하는 방법으로써 제한된 도메인에 대한 특화 절차에 대해서 기술한다. 이와 같이 특화 절차에 따라 구축된 특허 전문 영한 번역기 번역률을 특허 분야 중에 주요 5개 분야(기계, 전기전자, 화학일반, 의료위생, 컴퓨터)에 대해 특허전문번역가가 평가한 결과, 평균 82.43%가 나왔다. 또한 전기전자 분야 특허문서를 대상으로 특허 전문 영한 번역기와 일반 도메인을 대상으로 한 영한 번역기와의 번역률을 평가한 결과, 특허 전문 영한 번역기는 82.20%, 일반 도메인 대상 영한 번역기는 54.25%의 번역률을 내어, 특허에 특화된 특허 전문 영한 번역기가 특화되지 않은 일반 도메인의 영한 번역기에 비해 27.95%나 더 높은 결과를 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.561-566
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• 2018

최근 신경망 번역 모델에 주의 집중 네트워크가 제안되어 기존의 기계 번역 모델인 규칙 기반 번역 모델, 통계적 번역 모델에 비해 높은 번역 성능을 보이고 있다. 그러나 주의 집중 네트워크가 잘못 모델링되는 경우 과소 번역 현상이 나타난다. 신경망 번역 모델에 커버리지 메커니즘을 추가하여 과소 번역 현상을 완화하는 연구가 진행되었으나 이는 모델의 구조를 변경해야하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 신경망 번역 모델의 구조를 변경하지 않고 새로운 손실 함수를 정의하여 과소 번역 현상을 완화하는 방법을 제안한다. 한-영 번역 실험을 통해 제안한 주의 집중 네트워크의 정규화 방법이 커버리지 메커니즘의 목적을 효율적으로 달성함을 보인다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.46 no.2
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• pp.64.3-65
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• 2021

인공지능 기계학습에 의한 한문고전 자동번역기는 승정원일기 뿐만 아니라, 한국 고문헌 중 천문 기록에 특화되어 한자로 된 천문 고전을 한글로 번역해 서비스하고 있다. 한국천문연구원은 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 이 자동 번역기 개발을 완료한 것이다. 이 번역기의 개발 목적은 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동 번역하는 것이며, 이 연구는 현재 번역기 운용 현황을 서비스 별로 분석하고자 한다. 자동 번역관련 서비스는 크게 3가지이다. 첫째, 누구나 웹 접속을 통해 사용 가능한 한문고전 자동번역 대국민 서비스이다. 1년간 자체 시험을 거쳐 2021년 1월 12일 시험판을 오픈하여 운용 중에 있다. 둘째, 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델 등을 관리할 수 있는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼 서비스이다. 대국민 서비스와 함께 클라우드 기반으로 서비스되며, 한국고전번역원이 관리를 담당한다. 셋째, 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 활용이 가능한 천문고전 자동번역 서비스이다. 서비스 현황 분석은 기관별 관리 서비스에 해당되는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼에서 집계하여 제공하는 대시보드의 통계 기능을 활용한다. 각 서비스별 문장과 파일 번역 이용 건수, 번역 속도, 평균 자수 뿐만 아니라, 번역 모델 프로필에 따른 이용률 분석이 가능하다. 이에 따른 주요 분석 중 하나인 올해 전체 번역 이용 건수는 한 해 각 기관의 평균 방문자수 대비 87% 성과 목표에 해당되는 약 38만 건에 근접할 것으로 예측된다. 이 자동 번역기는 원문 해독 시간을 단축시키는 효과와 함께 미번역 천문 고문헌의 활용성을 높여 다양한 연구에 기여할 것이다.

• (The)Study of the Eastern Classic
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• no.71
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• pp.259-304
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• 2018

In this paper, we analyzed and analyzed the entry path and the capacity of translation competent personnel who participated in the translation project for the last 5 years. For this purpose, the entry path of the translation workforce is classified as 'employee', 'research course', 'vt', and 'external expert'. And the number of manpower and the amount of translated manuscripts were examined by year. In addition, the average amount of manpower for one translator was also examined. As a result of the research and analysis, the proportion of the total translation companies in the translation business was in the order of external experts - from the research course - from the qualification examination - from the staff. The proportion of manuscripts is in the order of from the research course - external expert - from the qualification examination - from the staff. In addition, we surveyed and analyzed the present status of each of the translators and discussed the characteristics and problems of each business sector. In the translation of historical documents, the proportion of manpower is the largest in the research process, but the proportion of manuscripts is the highest in the qualification test, and that of the experts in the translation and special classics is significant. In addition, it was judged that translation work of translator was proceeding inefficiently by analyzing average manpower quantity of translation worker. In order to solve these problems, three plans were proposed: 'Need to plan the use of translation personnel based on business plan', 'Improvement of qualification examination for cross-country and translation committee members', 'Training of translation experts in specialized fields and expansion of entry routes'. Each of these measures must be validated and validated through detailed analysis and research. However, it is hoped that the translator will help the translation project by establishing a more systematic and planned business plan and a plan to utilize the translation workforce.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.239-244
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• 2022

Neural Machine Translation (NMT) is gradually breaking down the boundary between human and machine translation. We look at actual cases of human and machine translation and discuss why machine translation needs a human touch. In this paper, we raise three driving questions: Can humans be replaced by machines?; How human translators can remain successful in a NMT-driven world?; Is it possible to eliminate language barrier in the era of NMT and World Englishes? The answers to these questions are all negative. We suggest that machine translation is a useful tool with rapidity, accuracy, and low cost productivity. However, the machine translation is limited in the areas of culture, borrowing, ambiguity, new words and (national) dialects. The machines cannot imitate the emotional and intellectual abilities of human translators since machines are based on machine learning, while humans are on intuition. The machine translation will be a useful tool that does not cause moral problems when using methods such as back translation and human post-editing. To conclude, we propose the blended approach that machine translation cannot be completed without the touch of human translation.