본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 문맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 매칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코퍼스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.
본 논문은 하드웨어에 독립적이고 패킷 처리 프로그래밍 개발의 효율성을 높이기 위하여 eFlowC 언어와 eFlowC 컴파일러를 제안한다. eFlowC 언어는 C 언어 기반의 고급언어이다. 그리고 기존의 C 문법에 패킷 처리 관련 기능을 위한 새로운 라이브러리를 추가하였다. eFlowC 컴파일러는 eFlowC 언어로 작성된 프로그램을 입력으로 받는다. 그리고 결과물로 가상 기계 목적 코드를 생성한다. 가상 기계 목적 코드는 언어 번역기의 입력 파일로 언어 번역기를 통하여 다양한 하드웨어 기계어로 번역이 가능하다.
본 연구는 번역된 텍스트들에 전형적으로 나타나는 언어적 특성들인 번역 보편소(translation universals)에 관한 코퍼스 기반 연구이다. 지금까지의 번역 보편소 연구는 언어계통상 서로 밀접한 관련이 있는 영어와 다른 유럽어 사이의 번역에 집중되어 왔으며, 다른 한편으로 주로 문학 장르의 분석에 치중되어 있다는 아쉬움을 지닌다. 본 연구에서는 관련 연구가 지닌 이러한 두 가지 주요 문제점을 보완하고자 하는 노력의 일환으로 한국어를 원문으로 하는 영어 번역 가운데 비문학 장르인 신문언어 텍스트를 분석대상으로 선택하였다. 먼저, 번역된 신문영어 텍스트와 비번역 신문영어 텍스트를 정해진 기준에 따라 수집하여 번역과 비번역 영어(translated and non-translated English)로 구성된 대응코퍼스(comparable corpora)를 구축하였다. 이렇게 구축된 대응 코퍼스를 바탕으로 기존 문헌에서 논의된 번역 보편소 가설 가운데 가장 대표적인 단순화(simplification), 명시화(explicitation), 규범화(normalization), 평준화(leveling-out) 현상이 한국어 신문의 영어 번역 텍스트에서 어떠한 양상을 보이는지 살펴봄으로써 각 가설들이 지니는 타당성을 검증해보고자 하였다. 본 연구의 분석결과를 종합해보면, 단순화와 규범화를 제외한 나머지 하위가설의 언어적 특성들은 모든 언어쌍과 모든 텍스트 장르에 걸쳐 일반화하기에 다소 한계가 있는 것으로 나타났다. 또한, 번역 보편소의 개념 규정이나 분석지표의 정교화, 그리고 결과의 일반화에는 신중한 접근이 필요할 것으로 보인다.
자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.
이 연구의 목적은 S 대학교 전공 선택 과목 중 하나인 영상번역 수업을 효율적으로 지도할 수 있는 수업 지도안을 활용하여 학생들의 영상번역에 대한 이해력과 수업 효과를 증명하는 것이다. 수강 후 설문지를 조사하여 그 결과를 분석하였다. 수업 내용에 대한 반응과 만족도는 긍정적이고 매우 높았고 특히 영화 배경지식이 번역 실습하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있었다. 수업 효과는 자막 번역에 초점을 둔 것으로 설문에 응답한 결과를 축약 부분만 표로 나머지는 서술적으로 표현하였다. 구체적으로 축약, 대명사, 인물관계에 알맞은 호칭, 주어와 술어를 가까이 붙이기, 영화에 자주 나오는 표현에 대한 응답 비율이 가장 긍정적인 반응이 나타났고, 자연스러운 표현, 부호 쓰기, 존칭어와 반말 처리, 주어와 술어를 가까이 붙이기, 반대로 번역하기, 단위 환산 순으로 긍정적인 반응이 나타났다.
과학기술을 공부하려는 일본인의 열의와 끈기는 대단하다. 몇명의 평범한 주부가 양자역학을 3년간 공부한 끝에 목표를 달성한 사실이나, 지금부터 2백26년 전 의사 3명이 화란어라곤 단어 몇개만 아는 처지에서 3년의 고생 끝에 해부학 서적을 번역해낸 사실을 보면 알 수 있다. 97년 과학대중화의 원년을 맞아 우리에게 주는 교훈이 아닌가.
-최근 정보화가 급속도로 진전됨에 따라 정보통신 용어의 사용이 빈번해지고 새로운 개념의 신조어들이 많이 생성됨에 따라 정보통신 관련 외래어가 범람하고, 번역 용어도 다양하여 사용상 혼란이 야기되고 있음. -특히 언론이나 행정, 교육 기관에서 사용되는 정보통신 관련 용어의 통일화는 올바른 의사 소통 및 마인드 확산 등에 파급 효과가 클 것으로 예상됨. -우리 협회에서는 일반 국민들의 정보통신 이해 증진에 도움을 주기 위하여 정보통신 관련 용어의 쉬운 우리
자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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