• 수도
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• s.36
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• pp.58-61
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• 1986

이 글은 85. 9. 16-21 서울에서 개최된 사단법인 한국수도협회 주최 제 5차 아시아태평양지역수도회의 및 전시회에 참석하였던 벨지움 앤트워프시 수도국의 J.G. Janssens박사가 국제수도협회지 AQUA No.2/1986에 기고한 전문을 번역한 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.438-453
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• 2014

This paper proposes a system to translate an RDB into an OWL ontology which enables the users to navigate the ontology in GUI. In order to accomplish the goals mentioned previously, the system overcame two difficulties. First, our system defines a new mapping algorithm to map between DB elements and ontology ones. Comparing with existing solutions, our algorithm is able to generate ontologies from more DB structures. Second, our system provides the same data generated by a reasoner to the users. Note that this operation does not load ABox ontology on a reasoner. In addition, Tableau-based reasoners have the tractability problem on a large ABox (e.g., large ABoxes translated from DBs practically cannot be served). To solve this, our system internally runs SQL queries to retrieve the same data as the one from a reasoner every time ABox elements are queried.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.121-130
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• 1995

기계번역은 대상 언어를 해석하고 변환하여 목적언어의 대역어를 선정한 후, 목적언어를 생성하는 과정을 거친다. 이때, 대상언어의 분석 단위에 따라 대역어의 생성 단위 또는 깊이가 다르다. 그러므로, 특정한 시스템을 위한 생성기는 그 시스템의 해석 또는 변환단계에서 추출되는 대역어에 의존하게 되어 시스템 호환성을 상실한다. 따라서, 중복된 생성기의 개발을 피하기 위하여 번역시스템 특성에 국한되지 않고 독립적으로 이용될 수 있는 한국어 형태소생성기 개발이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 해석에 사용되는 한국어 형태소 좌우인접정보를 이용하여 한국어형태소를 생성하는 시스템인 DaMaN을 소개한다. 세분류된 형태소의 활용과 접속, 조사의 변동, 띄어쓰기를 고려한 형태소 좌우접속 정보를 임의 조합 가능한 복합형태 (합성어)에도 적용할 수 있도록 확장하였다. 따라서, 대상언어의 분석단위에 제한 받지 않으므로 시스템 호환성이 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.582-587
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• 2020

현재까지 한국어 맞춤법 교정 Task는 대부분 규칙기반 및 통계기반 방식의 연구가 진행되었으며 최근 딥러닝 기반의 한국어 맞춤법 교정에 대한 연구가 진행되고 있다. 맞춤법 교정에서 문법적 또는 철자적으로 틀린 부분을 교정하는 것도 중요하지만 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 때 교정을 진행하지 않고 올바른 문장을 출력으로 내보내는 것 또한 중요하다. 규칙기반 맞춤법 교정기 같은 경우 문장의 구조를 흐트러트리지 않고 규칙에 부합하는 오류 부분만 고쳐낸다는 장점이 있으나 신경망 기반의 한국어 맞춤법 교정 같은 경우 Neural Machine Translation(NMT)의 고질적인 문제점인 반복 번역, 생략, UNK(Unknown) 때문에 문장의 구조를 흐트러트리거나 overcorrection(과교정) 하는 경우가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계점을 극복하기 위하여 Correct to Correct Mechanism을 제안하며 이를 통해 올바른 문장이 입력으로 들어왔을 시 올바른 문장을 출력하는 성능을 높인다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.4
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• pp.609-617
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• 2010

Since Korean mobile communication companies each use different mobile platforms, developers must configure and translate their game contents to run under each of the platforms so that they can be serviced correctly. Nevertheless, such translation tasks require lengthy times and costs. This is one of the reasons why a variety of contents could not be provided. In order to mitigate such difficulty, this paper implemented an automatic mobile contents translating system that automatically translates mobile C game contents of the GNEX platform to mobile java contents of the WIPI platform. The GNEX C-to-WIPI Java automatic contents translation system helps minimize the amount of time and cost required in servicing contents to different mobile communication companies by promptly translating a platform-specific-content to run under other platforms. Also, the automatic translation and servicing of existing contents increases the reusability of these contents and also the productivity of new contents thereby offering users with a more variety of games.

• KLA journal
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• v.21 no.7
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• pp.25-28
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• 1980

이 글은 일본과학기술정보센터 중천 의씨가 도서관잡지 1979년 12월호(통권 673호)에 “복사활동의 현황과 문제점”이라고 제목하여 게재한 것을 번역한 것이다. 우리나라의 각 도서관에서도 복사기를 도입하여 참고봉사의 일환으로 봉사에 이바지한지도 10여년(‘60년대 중반기)이 되었으며 그간 역자 자신은 ’97년과 ‘73년에 두 번이나 역자의 근무처에서 복제계장을 역임한바 있으며, 역임 당시 항상 많은 문제점과 애로점(최량복사, 단시기, 이용자의 요구충족 등)을 당면한바 비일비재하였으나 능력 낫인지 해결하나 하지 못하고 그러한 제문제를 한번 발표를 하려고도 했으나 차일피일 하던 중 역자가 동감을 느낀 글을 발견하여 이 방면에 관심을 가진 제현들에게 참고가 되리라 믿어 소개하는 바이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.14 no.3 s.57
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• pp.127-128
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• 1999

확장 합성단위 기반 한국어 음성합성장치는 통상의 문자로 쓰여진 텍스트를 인간이 소리내어 읽듯이 기계에 의해 자동적으로 음성을 합성하는 시스템이다. 이 시스템은 1995년부터 수행하고 있는 "다중 매체 환경 하에서의 대화체 음성번역 통신 기술개발" 사업의 연구 결과물 중 하나로 1997년도에 개발되어 학습형 자동합성단위 생성기 및 영역의존 음성합성기 기술을 전수할 예정이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.7
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• pp.1051-1061
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• 2010

Since Korean mobile communication companies each use different mobile platforms, developers must configure and translate their game contents to run under each of the platforms so that they can be serviced correctly. Nevertheless, such translation tasks require lengthy times and costs. This is one of the reasons why a variety of contents could not be provided. In order to mitigate such difficulty, this paper implemented an automatic mobile contents translating system that automatically translates mobile C game contents of the GNEX platform to mobile java contents of the Android platform as a smart platform using a source-level contents translator. The GNEX C-to-Android Java automatic contents translation system helps minimize the amount of time and cost required in servicing contents to different mobile communication companies by promptly translating a platform-specific-content to run under other platforms. Also, the automatic translation and servicing of existing contents increases the reusability of these contents and also the productivity of new contents thereby offering users with a more variety of games.