• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.136-140
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• 2010

본 논문은 지식경제부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2010년에 개발하고 있는 패턴기반 영한 메신저 대화체 문장 번역 시스템에 관한 것이다. 본 논문의 목표는 문어체 문장 위주의 패턴기반 영한 웹문서 자동번역 시스템을 대화체 문장 위주의 패턴기반 영한 메신저 자동번역 시스템으로 전환하고자 할 때, 특화하는 방법 및 모듈에 관해 기술하는 것이다. 영어권 Native speaker로부터 수집한 메신저 대화체 문장을 대상으로 번역률을 평가한 결과, 문어체 위주의 영한 웹 자동번역 시스템은 71.83%인 반면, 대화체 위주의 영한 메신저 자동번역 시스템은 76.88%였다. 대화체 문장을 대상으로 번역률을 5.05% 향상시킬 수 있었던 이유는 본 논문에서 제시한 특화 방법을 따른 결과라고 할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-231
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• 2022

최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.

• 동유럽발칸연구
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• 제43권1호
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• pp.3-30
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• 2019

세계화 물결이 가져온 다양한 문화적 교류를 명확히 이해하기 위해서는 그 현상을 바라보고 전달하는 적절한 렌즈(lens)가 필요하다. 어떠한 렌즈를 통해 보느냐에 따라 이해의 폭과 깊이가 매우 상이하다. 번역은 바로 언어의 장벽이 존재하는 세계를 서로 소통시키는 렌즈라고 간주할 수 있겠다. 세상을 바라보고 평가하는 다양한 문화적 잣대 중 문학은 각 사회가 지닌 지적이자 예술적이며 사회의 전체적인 생활 방식이 결합된 일종의 보편적 문화유산이라 할 수 있다. 이러한 문화 복합체인 문학을 전달하는 것, 즉 다른 언어권의 사람들에게 우리 문학의 가치를 소개하며 인식케 하는 것은 올바른 번역에서 시작된다. 번역가는 단순한 전달자가 아닌 문학의 전도사 역할을 수행해야 한다. 문학의 번역화 과정은 단순한 언어적 능력만으로는 충분치 않으며 번역가의 다양한 재능이 요구되는 고난도의 인문학적 행위라 말할 수 있다. 루마니아에서 올바른 한국문학 번역가는 한국과 루마니아의 문화적 틀 내에서 다양한 재능과 사회화 경험을 갖춘 사람이라 할 수 있겠다. 각 나라마다 번역 환경의 요구 사항이 다르듯이 루마니아가 수용하고자 하는 해외 번역문학의 패러다임도 특징이 매우 분명할 것이다. 이러한 것을 인지한 후 한국문학의 가치를 루마니아에 전파해야 하겠다. 번역가는 또 하나의 원작을 창출하는 존재이다. 이것을 염두에 두고 루마니아 내 한국학 교육도 올바른 번역가 양성에 더 많은 관심을 가져야 할 것으로 사료된다.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.21-29
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• 2012

본 논문에서는 외국인이 언어적인 문제점 없이 국내 문화정보 서비스를 이용하기 위한 온톨로지 기반의 번역 매쉬업 시스템을 제안한다. 문화정보 서비스를 위해 서울시 모바일 공공정보 Open API가 제공하는 문화정보를 활용하였으며, 번역을 위해서 구글 AJAX 언어 API를 이용하였다. 또한, 발생하는 번역오류를 최소화하기 위해 번역에 온톨로지를 적용하였다. 온톨로지 모델링을 위해 문화정보 도메인을 분석하고, 문화정보 어휘 온톨로지의 클래스 및 관계, 속성을 정의하였다. 문화정보를 번역하여 활용할 경우 가장 많은 번역 오류가 발생하는 제목, 장소, 주최자 등의 내용을 중심으로 온톨로지 인스턴스를 생성하였다. 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템을 구현하고, 문화정보의 번역의 정확성을 실험을 통해 번역 API와의 정보 제공 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템의 유효성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.99-108
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• 2020

본 연구는 초급반 L2 쓰기 수업에서 번역기의 사용 현황을 조사하고, 그들이 응답한 번역기의 필요성, 신뢰도, 한계를 통해 그 타당성을 조명하고자 했다. 대학에서 초급 L2 수업을 수강한 117명의 학생이 설문조사에 참여했고, 그 가운데 11명은 추가적으로 실시된 심층면접에서 응답 내용을 설명했다. 수집된 자료에서 쓰기 수업에 활용된 번역기의 신뢰 정도, 효과, 사용 범위 등에 대한 다양한 관점들이 제시되었다. 응답자의 76.1%가 쓰기 활동에서 나름대로의 방법과 목적을 가지고 번역기를 사용하고 있었다. 그들은 번역기를 통해 부족한 영어 능력을 보완했고, 그 과정에서 수업참여의 동기와 자신감이 고취되었다고 설명했다. 반면에, 학생들은 부정확한 기계번역을 검토와 수정이라는 중요한 학습 과정을 생략한 채 그대로 옮겨 쓰게 된다면 학습 효과도 없을 뿐 아니라 표절행위가 될 수 있음을 지적했다. 그럼에도 불구하고 번역기는 이 시대에 새롭게 등장한 효율적인 학습 도구이며 효과적이고 완성도 있는 글쓰기를 위해 활용될 가치가 있는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.271-277
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• 2020

기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.

• 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.