• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.559-560
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• 2018

순환 신경망(RNN) 기반의 Long Short-Term Memory(LSTM)는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이는 모델이다. 음성을 문자로 변환해주는 Speech to Text (STT)를 이용해 자막을 생성하고, 생성된 자막을 다른 언어로 동시에 번역을 해주는 서비스가 활발히 진행되고 있다. STT를 사용하여 자막을 추출하는 경우에는 마침표가 없이 전부 연결된 문장이 생성되기 때문에 정확한 번역이 불가능하다. 본 논문에서는 영어자막의 자동 번역 시, 정확도를 높이기 위해 텍스트를 문장으로 분할하여 마침표를 생성해주는 방법을 제안한다. 이 때, LSTM을 이용하여 데이터를 학습시킨 후 테스트한 결과 62.3%의 정확도로 마침표의 위치를 예측했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.173-174
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• 2014

본 연구는 현재 개발 진행 중인 다국어 자동통번역시스템에서 발생하는 한국어 과거시제 선어말어미 '-었'의 생성문제를 다루었다. 한국어 과거시제 선어말 어미는 영어와 독일어의 경우에는 대부분 단순과거형으로 생성될 수 있으나, 프랑스어의 경우에는 복합과거의 형식과 반과거의 형식 중 하나를 선택해야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결을 위해 한-프랑스어 코퍼스 분석을 통해 복합과거와 반과거의 올바른 생성을 위한 네 가지의 자질을 선정하였고, 이에 SVM 알고리즘을 적용한 분류기를 구현하였다. 현재까지의 실험결과는 84.45%의 정확률이며 현재 성능개선을 위한 연구가 계속 진행 중이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.82-84
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• 2017

본 논문에서는 한국어 이미지 캡션을 학습하기 위한 데이터를 작성하고 딥러닝을 통해 예측하는 모델을 제안한다. 한국어 데이터 생성을 위해 MS COCO 영어 캡션을 번역하여 한국어로 변환하고 수정하였다. 이미지 캡션 생성을 위한 모델은 CNN을 이용하여 이미지를 512차원의 자질로 인코딩한다. 인코딩된 자질을 LSTM의 입력으로 사용하여 캡션을 생성하였다. 생성된 한국어 MS COCO 데이터에 대해 어절 단위, 형태소 단위, 의미형태소 단위 실험을 진행하였고 그 중 가장 높은 성능을 보인 형태소 단위 모델을 영어 모델과 비교하여 영어 모델과 비슷한 성능을 얻음을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2009

통계기계번역에서 도메인에 특화된 번역을 시도하여 성능향상을 얻는 방법이 있다. 이를 위하여 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행한다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 문장 사이의 문법적 구조 유사성으로 문장을 유형별로 분류하는 새로운 기법을 제시하였고, 단어 유사도 정보로 문서의 장르를 구분하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조의 유사성과 단어 유사도 계산을 위하여 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정은 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 인지과학
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• 제12권4호
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• pp.11-27
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• 2001

기계번역 품질 평가는 중대한 문제이다. 기계번역의 품질이 사용자 요구와 거리가 상당히 있는 현재의 상황에서 기계번역 시스템의 객관적 평가는 기계번역 소프트웨어 사용자와 판매자 간의 신뢰를 구축하고 개발자들 간에 생산적인 경쟁관계를 조성하게 하여 결과적으로 기계번역 품질의 고급화를 지속적으로 유도하는 역할을 할 것이다. 이를 위해서는 특히 언어학적 측면과 자료처리 측면에서 개선이 계속되고 있는지를 확인할 수 있도록 기계번역 시스템의 품질을 평가할 수 있는 연구가 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 정들을 고려해 넣은 영한 기계번역의 언어학적 평가 방법을 제시하고 이를 몇 개의 상용 기계번역 시스템을 대상으로 실험하여 실험결과를 보고한다. 이 방법은 기본적으로 언어현상과 학습수준으로 분류된 3.373 영어 문장으로 구성된 평가자료에 기반하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-38
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• 2017

본 연구는 비 원어민 화자의 영어발화시 나타나는 백채널 토큰 uh, um(uhm), and and hm 의 현상과 기능에 대하여 분석하고 가능성 있는 학습 전략의 현상으로 제안하였다. 특히 기존의 한국인 영어 학습자의 백채널 토큰 연구에 대한 결과들을 고찰하고 본 연구에서 얻은 결과들과 비교 분석하였다. 선행 연구의 결과들을 토대로 전통적인 담화 분석 기법을 응용하여 채집된 자료를 분석한 결과 모국어 발화에서 나타나는 토픽 마커 '은'(-un), 과 '는'(-nun) 이 초급과 중급 수준 영어 화자의 발화에서도 전이되어 나타났고 제2외국어에서 백채널 토큰 은 오직 명사 앞에서만 나타나는 것으로 분석되었으며 모국어로 회귀하여 번역될 때에도 '은'(-un), 과 '는'(-nun)이 나타났다. 마지막으로 한국인 영어 학습자들을 위하여 백채널 토큰 분석 결과를 토대로 가능한 학습 전략을 논의하였다. 궁극적으로 백채널 토큰에 대한 향후 연구가 더 진행되어 백채널 토큰 현상이 영어 학습자에게 방해 요인이 아닌 영어 능력 향상 과정에서 나타나는 긍정적인 요인으로 이해되어지기를 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.1-6
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• 2006

영한 기계번역에서 긴 문장은 분석 복잡도가 높아서 정확하게 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 영어 구문 분석의 정확성을 향상시키기 위해서 긴 문장을 구성하는 쉼표의 역할을 자동적으로 판단하는 방법을 연구하였다. 쉼표는 긴 문장을 구성할 때 많이 사용되며 하나의 긴 문장을 만들 때 다양한 역할을 한다. 긴 문장을 분석할 때 쉼표에 의해 분할되는 부분을 독립적으로 분할하고 쉼표의 역할에 따라 분석된 결과를 적절하게 결합한다면 보다 빠르고 정확하게 주어진 문장 구조를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 쉼표의 용도가 표시된 말뭉치로부터 분포 차이를 이용하여 쉼표 분류 규칙을 생성한다. 실험을 통해 논문에서 제시한 방법과 다른 학습방법에 의한 쉼표 분류의 정확도를 비교하여 본 논문에서 제시한 방법이 실용적 가치가 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.575-576
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• 2023

한국 수어는 소리로 말을 배울 수 없어서 사용하는 '보이는 언어'이고 한국수화언어를 줄인 말이다. 한국어나 영어와 같이 독립된 언어로 한국어와는 문법 체계가 다른 대한민국 농인의 고유한 언어이다. 하지만, 한국 사회에서는 수어를 일상어로 사용하는 농인이 수어만으로 다른 사람과 대화하거나 서비스 등을 이용하기에는 쉽지 않은 구조이다. 이에 본 논문에서는 택시라는 상황을 가정해 택시 안에서 학습된 모델이 농인의 수어를 인식하고 택시 기사에게 해당 의미를 전달하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 통해 택시 기사는 농인(수어사용자)에게 응답할 수 있다. 본 논문에서는 한국수어 번역기 웹서비스를 설계 및 구현하여 실제 환경에서의 활용 가능성을 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.63-69
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• 1999

최근 다국어 정보검색, 기계번역 등과 관련하여 자동 음차 표기 및 복원에 대한 필요성이 증대되고 있다. 특히 영어와 한국어 같이 그 음운구조의 차이가 큰 언어 쌍인 경우에는 간단한 문제가 아니다. 더구나 외래어를 영어로 복원하는 것은 표기의 경우보다 훨씬 어렵다. 본 논문에서는 결정트리 학습을 통한 한/영 자동 음차 복원 방법을 제안하고 기존의 방법 및 로마자 표기법에 기반한 방법에 비교하여 매우 정확하게 복원이 가능함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.171-176
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• 2023

최근 등장한 대규모 데이터로 사전학습된 자연어 생성 모델들은 대화 능력 및 코드 생성 태스크등에서 인상적인 성능을 보여주고 있어, 본 논문에서는 대형 언어 모델 (LLM)의 한국어 질문을 SQL 쿼리 (Text-to-SQL) 변환하는 성능을 평가하고자 한다. 먼저, 영어 Text-to-SQL 벤치마크 데이터셋을 활용하여 영어 질의문을 한국어 질의문으로 번역하여 한국어 Text-to-SQL 데이터셋으로 만들었다. 대형 생성형 모델 (GPT-3 davinci, GPT-3 turbo) 의 few-shot 세팅에서 성능 평가를 진행하며, fine-tuning 없이도 대형 언어 모델들의 경쟁력있는 한국어 Text-to-SQL 변환 성능을 확인한다. 또한, 에러 분석을 수행하여 한국어 문장을 데이터베이스 쿼리문으로 변환하는 과정에서 발생하는 다양한 문제와 프롬프트 기법을 활용한 가능한 해결책을 제시한다.