독일어의 관계대명사는, 선행사의 반복과 그에 결부된 일치 규정을 철저하게 따름으로써 가능한 한, 언어의 모호성을 배제하려 한다. 이에 반해 한국어에서는 그런 것이 전혀 필요하지 않다. 독일어의 관계대명사에 해당하는 부가어 문장이 항상 그의 관계어/선행사 앞에 위치하기 때문이다. 이 때문에 양측의 (모국어)화자는 심각한 언어간섭 현상에 빠지기 마련이다 그들의 차이가 서로에게 너무 큰 까닭이다. 이러한 대립적인 어려운 문제들은, 일면에서는 전치성과 후치성이란 언어 특성을 익히고, 다른 일면에서는 한국인이 번역에서 독일어의 관계대명사에 결부된 구조를 완전히 생략함으로써 극복될 수 있다. 독일어나 한국어처럼 상호 대립적으로 발달한 언어를 정복하기 위해서, 가장 좋은 방법으로는 문장 자체를 한 단어처럼 익히는 것이다. 이것은 또한 서술을 위한 표현능력을 신장하는데도 효과적이다. 이에 따른 문법을 따로 배워야 한다는 생각은 전혀 필요하지 않다. 왜냐하면 언어습득장치는 모든 것을 언제나 문법적/체계적/분석적으로 수용하기 때문이다.
본 논문에서는 범용 병렬코퍼스에서도 적용할 수 있는 단어정렬의 방법을 제안한다. 단어 단위로 정렬된 병렬코퍼스는 자연언어처리의 다양한 분야에 도움을 준다. 예를 들면 변환기반의 기계번역에서 변환패턴의 구축, MWTU(Multi Word Translation Unit)의 자동추출, 사전 구축, 의미 중의성 해소 등 분야에 적용된다. 중한 병렬 코퍼스의 단어정렬은 서로 다른 어족간의 관계의 규명을 포함하고 있기 때문에 본 논문에서는 통계적인 모델보다 중한 대역어 사전, 단일어 시소러스, 품사정보 및 언어학적 대조분석 정보 등 기존에 있는 리소스를 이용하여 재현율과 정확률을 높이는 방법에 대해 제시한다. 성능 평가를 위해 중앙일보에서 임의로 추출한 500개 대응문장을 이용하여 실험한 결과 82.2%의 정확률과 64.8%의 재현율을 보였다.
At least two projects for English-to-Korean translation have been already in action for the last few years, but so far no attention has been paid to the problem of resolving pronominal reference and a default pronoun translation has been considered instead. In this paper we argue that pronous cannot be handled trivially in an English-to-Korean translation and one cannot bypass the task of resolving anaphoric reference if aiming at good and natural translation. In addition, we propose lexical transfer rules for English-to-Korean anaphor translation and outline an anaphora resolution model for an English-to-Korean MT system in operation.
인공신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)은 한정된 개수의 단어만을 번역에 이용하기 때문에 사전에 등록되지 않은 단어들이 입력으로 들어올 가능성이 있다. 이러한 Out of Vocabulary(OOV) 문제를 완화하고자 고안된 방법이 서브 워드 분절(Subword Tokenization)이며, 이는 문장을 단어보다 더 작은 서브 워드 단위로 분할하여 단어를 구성하는 방법론이다. 본 논문에서는 일반적인 서브 워드 분절 알고리즘들을 다루며, 나아가 한국어의 무한한 용언 활용을 잘 다룰 수 있는 사전을 만들기 위해 한국어의 음절 중 종성을 분리하여 서브 워드 분절을 학습하는 새로운 방법론을 제안한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법론이 기존의 서브 워드 분리 방법론보다 높은 성능을 거두었다.
최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세스를 추가로 제안한다.
자바는 이식성과 보안의 장점으로 인하여 내장형 시스템에서 널리 사용되고 있으나 인터프리터를 통한 바이트코드의 수행으로 인하여 성능이 저하되는 문제를 포함하고 있다. 이를 해결하기 위한 한 방법으로 수행시간 전에 바이트코드를 기계어 코드로 미리 번역하여 수행시간에는 기계어 코드가 수행되도록 하는 Ahead-of-Time 컴파일러 (AOTC)가 사용되고 있다. 특히 바이트코드를 C코드로 변환한 다음 기존의 컴파일러를 이용하여 기계어 코드를 생성하는 방식을 많이 택하고 있다. 본 논문에서는 AOTC에서 효율적인 예외처리 (exception handling) 기법을 제안한다. 기존의 AOTC 에서는 예외를 발생하는 메쏘드와 예외를 처리하는 메쏘드가 다른 경우 setjmp/longjmp를 이용하여 예외처리를 수행하고 있으나 우리는 메쏘드 호출 후의 예외 검사를 통해 예외처리를 수행한다. 우리는 제안된 예외처리 방법은 Sun의 CDC 가상 머신을 위해 개발된 AOTC 에 구현되었으며 SPECjvm98 벤치마크에서의 실험을 통해 setjmp/longjmp 방식에 비해 $1.3\%$에서 $154\%$까지의 성능향상이 가능함이 확인되었다.
이 연구는 일본 최고(最古) 사회복지 전문지인 "월간복지"를 자료삼아 "일본에서의 '사회복지'는 용어상 어떤 상황에서 무슨 내용으로 정치, 경제, 사회, 문화가 상호작용하며 변천했는가?"라는 연구문제를 사회사 관점으로 규명하는 데 목적을 두고 있다. 이 잡지의 이름에 따라 "자선", "사회와구제", "사회사업", "후생문제", 속 "사회사업", "월간복지"여섯 시기로 구분하여 '엄중한 자혜구제 선언', '구제사업과 사회사업가', '사회사업의 전문성과 과학성', '국민생활 재건과 후생시설의 지역화', '생활보호와 사회사업의 새 얼굴', '지역사회조직활동과 모금활동' 따위의 주제를 이끌어내어 해석하였다. 특별히 일본에서는 사회사업이 Social Work의 번역어 이외에도 여러 사업을 포괄하는 총괄어로 사용되고 있음을 밝혔고, 한국에서도 이와 같은 용례의 전개과정에 관한 연구가 필요함을 강조하였다.
이 연구의 목적은 정보이용자가 한중일 언어의 음역 표기된 도서관 서지정보를 어떻게 이해하고 평가하는지를 알아보는 데 있다. 이용자조사와 실험이 각각 실행되었고, OCLC의 WorldCat시스템이 실험도구로 사용되었다. 조사결과 로마법표기에 여러 가지 문제가 있어 이용자가 음역화된 문장을 이해하기가 어려웠던 것으로 분석되었고, 심지어 음역서지목록에 익숙한 이용자도 자국어의 목록임에도 불구하고 이해하는 데 어려움을 나타냈다. 실험결과 또한 이러한 조사 결과를 입증했다. 이용자가 음역화된 자국언어로 된 자료를 찾을 경우보다 영어로 기술된 자료를 찾을 때 더 나은 검색 결과와 만족도를 보였다. 향후 번역된 서지정보와 음역화된 서지정보 중 이용자가 어느것을 더 선호하는지 비교하는 연구의 필요성을 제안하며, 한중일 로마법 표기의 서지정보에 영어번역을 병렬하는 것을 고려해야 함을 제시한다.
이 논문은 정렬 기법을 이용한 미등록 대역어 추출 모델을 제안하고 그 추출 시스템을 구현한다. 제안된 미등록 대역어 추출 모델은 일종의 구절정렬 모델로서 경계모델과 언어모델 그리고 번역 모델로 구성된다. 제안된 추출 시스템은 병렬말뭉치 구축, 단어정렬, 미등록어 추출로 구성된다. 이 논문에서는 제안된 시스템을 평가하기 위해서 약 1,500여 개의 미등록어가 포함된 2,200문장의 평가말뭉치를 구축하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험을 통해서 제안된 모델이 미등록 대역어 추출에 매우 유용함을 알 수 있었다. 앞으로 좀 더 객관적인 평가를 위해 대량의 평가말뭉치 구축이 선행되어야 하며 좀 더 양질의 병렬말뭉치의 구축이 필요할 것이다. 또한 미등록어 추출 모델을 개선하기 다양한 연구가 추진되어야 할 것이다.
식민지 시기 함대훈은 러시아 문학을 자신의 소설 창작에 반복적으로 활용했다. 그 중에서 투르게네프의 소설 "그 전날 밤"은 함대훈의 첫 장편소설 "폭풍전야"에도, 1943년 발표된 "북풍의 정열"에도 반복적으로 차용되고 있다. 함대훈 문학에 차용된 러시아 문학은 지금 이곳과는 다른 문화, 다른 질서에 대한 인물들의 동경을 이끌어냈으며, 인물들의 동경은 1930년대 중반 발표된 "폭풍전야"에서는 민족운동에 뛰어든 신청년(新靑年)의 형상으로 구체화되어 당대 식민지 조선의 상황과 긴장 관계를 만들어냈다. 반면 1943년 발표된 "북풍의 정열"은 "폭풍전야"와 마찬가지로 투르게네프의 "그 전날 밤"을 차용하고 있지만, 이 소설에는 "폭풍전야"와는 변별되는 지정학적 상상력이 구현되어 있다. "북풍의 정열"에서는 '만주'를 둘러싼 당대의 정치적 역사적 맥락은 소거된 반면, '만주'와 과거 지식인 청년들의 열정을 이끌어냈던 '러시아'를 연결시키고 있다. '러시아'에 대한 열정이 만주에 대한 동경으로 대체되는 과정은 함대훈 문학에 나타난 '북국(北國)' 표상의 변화와도 밀접하게 연관된다. 1930년대 후반 함대훈의 소설에서는 '러시아'가 '북국'으로도 표상되고 있었다. 그러나 함대훈 문학에서 '북국'은 점차 '러시아'가 아니라 '만주'를 지칭하는 공간 표상으로 사용되기 시작한다. 북국' 표상을 통해 러시아와 만주를 연결시키는 방식은 '만주'가 시베리아 지방과 멀지 않은 지역임을 부각시키는 언술에서도 암시되어 있듯이 시베리아 지역으로까지 대동아공영권을 확대하고 싶은 제국 일본의 욕망과 긴밀하게 연동되어 있었다. 함대훈은 '북국' 표상을 통해 러시아에 대한 낭만적 동경을, 제국 일본의 지정학적 논리를 정당화하는 담론으로 바꾸어 놓고 있는 것이다. 식민지 시기 함대훈에게 '러시아'는 동경을 불러일으키는 공간이었지만, 그 동경은 '만주'에 대한 함대훈의 인식에서 드러나듯 언제든 세속적 욕망으로 변화될 수 있는 것이었다. 이는 해방 직후 발표된 함대훈 장편소설 "청춘보"에서도 확인된다. 해방 직후는 소련이 냉전질서의 한 축으로 부각되고 러시아어가 한국인의 일상적 담화공간에까지 영향력을 행사했던 시기였다. 함대훈은 "청춘보"를 통해 러시아 문학을 전공했고 소련의 문화를 동경하던 연구자를 주인공으로 등장시킨 후, 그의 시선으로 해방 전후의 북조선 사회를 재현하고 있다. 그 과정에서 이 작품은 러시아의 문화 및 '소련'과 관련된 다층적 표상을 보여주고 있다. 그러한 재현의 양상을 만들어낸 것은 주인공이 지니고 있는 심퍼사이저(sympathizer) 의식, 즉 '동반자 의식'이다. 이러한 주인공의 동반자 의식은 식민지 후반의 조선에서 금지의 대상이었던 '소비에트' 문화의 이국성을 그가 동경하고 있었던 것에 기인한다. 그러나 러시아어가 일상에서 사용될 수 있는 언어이자 영어와 교환될 수 있는 위상을 확보하게 된 해방 직후 '러시아' 및 '소비에트'를 재현하던 주인공의 시선은 변모하게 된다. '붉은 군대'라는 상징 아래 '러시아'와 '소비에트'를 통합적으로 인식하던 시선은 점차 변모하였고, 월남(越南) 이후에는 '러시아'를 '공산주의'라는 도깨비에 의해 점령된 소굴로 간주하기에 이른다. 그 과정에서 '러시아'와 '소비에트'는 분리되어 이해되기 시작했다. 식민지 시기 가장 핵심적인 러시아 문학 연구자이자 번역자로 규정된 함대훈의 해방 이후 행보, 그리고 해방 직후 그가 발표한 소설 "청춘보"의 러시아어 번역/통역가 곽성식의 면모는 해방직후 한국의 러시아 문학 연구가 걸어야 할 침체의 길들을 서사의 형태로 예견하고 있다. 금지된 것에 대한 열망 및 러시아의 이국적 문화에 대한 동경에 의해 수행되던 낭만적 번역, 해방 전후 함대훈 소설의 러시아 표상은 그러한 낭만적 번역의 시대가 종언을 고했음을 보여주고 있는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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