• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.10
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• pp.27-35
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• 2021

Automatic post editing is a research field that aims to automatically correct errors in machine translation results. This research is mainly being focus on high resource language pairs, such as English-German. Recent APE studies are mainly adopting transfer learning based research, where pre-training language models, or translation models generated through self-supervised learning methodologies are utilized. While translation based APE model shows superior performance in recent researches, as such researches are conducted on the high resource languages, the same perspective cannot be directly applied to the low resource languages. In this work, we apply two transfer learning strategies to Korean-English APE studies and show that transfer learning with translation model can significantly improves APE performance.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.80-85
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• 1994

자동통역에서의 대화체 기계번역은 일반적인 문어체 문장 번여고가는 다른 몇가지 특징을 고려하여야 한다. 첫째, 자동통역에서의 기계번역은 음성인식의 결과를 번역하는 부분으로, 하나의 문장이 아닌 다중 입력을 받아 이 중 가장 올바른 문장을 번역하여야 한다. 둘째, 대화체 문장에서는 일반적으로 생략을 포함하는 단편적인 발화나 대용어의 사용빈도가 많다. 그러나, 이러한 현상은 언어마다 다소 다르게 사용되기 때문에 이들에 대한 올바른 해석을 한 후 번역하는 것이 필요하다. 대화체 기계번역이 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 문맥정보를 필요로 한다. 대화는 상호간 밀접한 관련성을 가지고 진행되기 때문이다. 이에 본 논문에서는 담화분석을 통해 올바르게 구축하고, 이 정보를 이용하여 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위한 방법론에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.629-632
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• 2006

본 논문에서는 영어 학습을 도와주고 영한 기계번역 시스템의 평가를 통해 기계번역 시스템의 성능 개선을 위한 도구인 HS-eLearner를 설계, 구현하였다. HS-eLearner는 영어 문장의 번역 뿐만 아니라 입력 문장의 구조, 문장에 사용된 단어의 의미를 제공하여 사용자의 효과적인 영어 학습을 보조하는 기능을 가진다. 또한 사용자가 번역된 문장을 평가하여 사용자에 의한 객관적인 번역 시스템에 대한 평가를 기대할 수 있으며 평가 결과를 개발자에게 제공함으로써 번역 시스템의 성능 개선에 사용될 수 있다. 즉 사용자와 개발자간의 커뮤니케이션을 제공함으로써 사용자의 요구를 수용할 수 있는 시스템으로의 개선을 용이하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.153-158
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• 1998

본 논문에서는 한일 양국어의 연결어미에 관한 문법적 연구결과를 이용하여 효율적인 연결어미 번역방법을 제안한다. 특히, 일본어 연결어미 가운데서 가장 빈번히 사용되고 있으나 한국어로 기계번역할 경우 심각한 중의성을 보여온 [-아/-고]를 이에 상응하는 대표적 한국어 연결어미 [아/-고] 와 문법적 차원에서 비교 분석하여 자연스럽게 번역하는 방법을 제안한다. 기존의 일한기계번역 시스템에서는 일본어 연결어미 [-아/-고]의 한국어 번역 정확률이 약 54% 정도에 불과하였으나 제안하는 번역방법을 적용하면 73% 이상으로 개선됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.665-666
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• 2016

본 논문은 현재 개발 중에 있는 외국인 관광객을 위한 다국어 통번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 다국어 통번역 시스템에서 개발 중에 있는 언어는 한국어, 일본어, 중국어, 영어, 스페인어, 불어, 독일어, 러시아어이다. 이렇게 개발된 다국어 통번역 시스템은 2018년 평창 동계 올림픽 때 다국어 통번역 서비스를 제공할 예정이다. 현재의 다국어 통번역 시스템의 성능은 번역만 보았을 때, 영한 87.63%, 한영 88.21%, 중한 85.38%, 한중 77.94%, 일한 89.00%, 한일 86.69%, 스한 76.90%, 한스 77.46%, 불한 76.28%, 한불 79.78%이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.310-313
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• 2004

자바는 컴파일러에 의해 아키텍처 독립적인 바이트코드로 구성된 바이너리 형태의 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 하드웨어와 운영체제에 상관없이 실행이 가능한 플랫폼 독립적인 언어로 현재 가장 널리 사용되는 범용 프로그램 언어중 하나이다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 Microsoft사의 .NET 언어와 SUN사의 Java 언어등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 본 논문에서는 자바 프로그램을 EVM에서 실행 될 수 있도록 자바 프로그램을 컴파일하여 생성된 클래스 파일로부터 Oolong 코트를 추출하고 추출된 Oolong 코드를 EVM의 SIL 코드로 변환하는 Oolong-to-SIL 번역기 시스템을 구현하였다. 번역기 시스템을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어 등을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였고, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 SIL 코드를 생성하도록 번역기 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다. 이와 같이 번역기를 구성함으로써 목적기계의 중간언어 형태에 따라 중간언어 번역기를 자동으로 구성할 수 있어 재목적성(Retargetability)을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.407-410
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• 2011

영한 기계번역에서 복합명사는 어휘분석, 구문분석을 복잡하게 하고 사전에 의미가 등록되어 있지 않을 경우에는 올바르게 번역하기 어렵다. 또한 복합명사는 계속하여 새로 나타나고 있어, 정확하고 자연스러운 번역을 위해서는 복합명사를 독립적으로 처리하는 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 복합명사를 구성하지 못하는 불용어를 파악하고 빈도수를 이용하여 복합명사를 자동으로 수집하는 방법을 제안한다. 문서를 번역하기 전에 복합명사를 파악하면, 복합명사에 대한 정보를 활용하여 어휘분석과 구문분석의 복잡도를 줄이고 복합명사를 포함한 문장을 보다 자연스럽게 번역할 수 있어 영한 기계번역 시스템의 성능 개선에 기여할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.333-338
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• 2019

인코더-디코더(Encoder-decoder)는 현대 기계 번역(Machine translation)의 가장 기본이 되는 모델이다. 인코딩은 마치 인간의 뇌가 출발어(Source language) 문장을 읽고 이해를 하는 과정과 유사하고, 디코딩은 뇌가 이해한 의미를 상응하는 도착어(Target language) 문장으로 재구성하는 행위와 비슷하다. 그렇다면 벡터로 된 인코더 표현은 문장을 읽고 이해함으로써 변화된 뇌의 상태에 해당한다고 볼 수 있다. 사람이 어떤 문장을 잘 번역하기 위해서는 그 문장에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 것처럼, 기계 역시 원 문장이 가진 의미를 제대로 인코딩해야 향상된 성능의 번역이 가능할 것이다. 본 논문에서는 뇌과학에서 뇌 동기화(Brain-to-brain coupling)라 일컫는 현상을 모방해, 출발어와 도착어의 공통된 의미를 인코딩하여 기계 번역 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 이중 번역 기법을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.236-238
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• 2019

신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.405-408
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• 2021

글로벌시대가 시작되면서 많은 사람들이 외국인과 소통하는 일이 많아졌다. 해외에 있는 사람들과 소통하기 위해 많은 사람들이 요금이 부과되지 않는 모바일 메신저를 사용한다. 하지만 많은 모바일 메신저에서는 번역기능을 제공하지 않는다. 본 연구는 다국적 언어 소통을 위한 번역이 가능한 모바일 메신저를 제공한다. 외부 번역 naver papagoAPI 와 firebase의 인증, 실시간 데이터베이스를 이용하는 안드로이드 기반 자동 번역 채팅 앱과 연결하여 자동 번역 채팅 서비스를 구현하였다. 본 논문의 애플리케이션은 기존에 번역기나 챗봇을 사용해야 했던 불편함은 낮추고 외국어 채팅의 자유도를 높여주는 결과가 나타난다. 이를 통해 자연스러운 외국어 채팅이 가능하도록 하여 서로 다른 언어를 사용하는 사람들과 언어에 상관없이 자유로운 의사소통을 가능하도록 한다.