자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.
현재의 자동번역 방식의 문제점은 대화 상대에 상관없이 항상 일정한 존대 표현을 생성하여 자동번역 결과를 부자연스럽게 만들고 앞뒤 대화 문맥을 혼란하게 만든다는 것이다. 예를 들어 대화 상대가 달라지면 동일한 원문에 대해서도 자동번역 결과는 다른 존대 표현을 생성해야 하나, 현재의 자동번역 시스템은 항상 하나의 일관된 존대 표현을 생성한다. 이 이유는 자동 번역 시스템에서 사용하는 번역지식 또는 데이터가 고정되어 있어 유동적으로 변하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동번역의 문제점을 해결하기 위하여, 소셜 네트워크(social network)에서 제공하는 디지털 인맥 정보와 같은 비언어적 정보와 발화상의 표현과 같은 언어적 정보로부터 대화 자간의 존대 관계를 계산하여 자동번역 결과에 반영함으로써 언어 문화적 존대 차이를 자동으로 극복하는 대화 상대 맞춤형 존대표현 자동 번역 방법을 기술하는 데 그 목적이 있다.
본 논문은 선박자동 항로 추적제어기와 자동접이안 제어기를 포함하는 선박자동운항시스템 설계와 관련이 있다. 자동항로 추적제어기의 설계를 위해서는 최적제어기가 사용되었는데 선형화된 선박조종식이 사용되었다. 수치예는 자동항로 추적제어기가 선장이 미리정한 way point를 추적할 수 있음을 보여주고 있다. 자동접이안 제어기의 설계를 위해서는 비중앙화 방식의 제어기가 사용되었다. 자동접이안 제어기는 자동 항로 추적 제어기에 전진속도에 대한 퍼지 로직 제어기가 추가 되어 실현되었다 수치예는 자동접이안 제어기가 성공적으로 사용되었음을 보여준다.
VLSI 설계 및 공정기술의 발전과 함께 자동설계기술의 필요성은 거의 절대적이 되고 있다. 특히 앞으로 수년내에 전자 시스팀 설계가 주문형 VLSI를 직접 설계하게 되는 것을 자동설계 기술의 뒷받침에 의하게 된다. 본고에서는 IC설계에 필요한 자동 설계에 관한 사항 및 연구소의 현황을 고찰했다. 또한 그 동안 시도했던 주문 및 반주문형 IC 설계에 자동설계 툴을 이용했던 예를 비교 검토했다. 마지막으로 장래의 자동설계기술에 대해 살펴보았고, 관련하여 연구소의 자동설계기술 연구 방향에 대해서 언급했다.
본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.
본 연구에서는 원자로의 충수 및 배기가 완료된 상태에서부터 원자로 출력 2%까지의 운전을 자동으로 운전하는 자동기동 시스템 개발에 필요한 자동제어 운전모드를 개발하였다. 이를 위하여 종합운전절차서를 분석하고 원전 시뮬레이터를 운전하여 자동화에 필요한 운전절차와 자동제어범위를 도출하였다. 자동기동 시스템 설계를 위하여 4개의 운전모드를 정의하고 운전원의 개입이 필요한 7개의 운전유지대를 설정하였다. 각 운전모드 자동화에 필요한 자동제어 알고리즘을 개발하기 위하여 운전에 필요한 제어변수 및 제어대상 기기를 선정하였다.
크로스워드 자동 생성 시스템은 대량의 한글 낱말을 대상으로 하여 가로 세로 10 정도의 크기를 지닌 크로스워드 퍼즐을 자동으로 만들어주는 시스템이다. 크로스워드 퍼즐은 신문이나 잡지 등에서 많이 볼 수 있으며 이물 자동화해서 생성해주는 프로그램들이 많이 개발되어있다. 그러나 지금까지 개발된 자동 시스템들은 영어를 대상으로 하는 프로그램들이 대부분이며, 한글을 대상으로 하는 시스템은 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 한글 기반의 크로스워드 퍼즐을 자동으로 생성하기 위해 한글 사전의 특성을 조사하여 보고 크로스워드 퍼즐 자동 생성 시 노드들의 연결을 그래프 구조로 변환하여 생각을 해보았다. 그리하여 그래프에서의 사이클 허용여부와 노드가 가지는 connectivity를 크로스워드 퍼즐 자동 생성 시스템에 적용을 하여 보았다.
현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.
현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.
지금까지 기계번역과 교차언어 정보검색 등과 같은 자연언어응용에서 사용되는 번역지식을 자동으로 구축하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 번역지식을 자동으로 구축하는 연구는 대역사전에 등재되어 있지 않은 미등록어에 대한 대역정보를 문서에서 자동으로 획득하는 것을 목표로 한다. 최근에는 이러한 미등록어 중 음차표기 번역지식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음차표기는 주로 영어 단어를 발음에 기반하여 비영어권의 언어로 표기하는 것을 의미한다. 음차표기된 단어들은 새로운 개념을 나타내는 신조어가 많기 때문에 사전에 등재되어 있지 않온 경우가 많다. 따라서 효과적인 번역지식 구축을 위해서는 이러한 음차표기 번역지식을 자동으로 획득하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영-한 음차표기 대역쌍을 문서에서 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 기법은 한국어 음차표기의 인식, 영-한 자동음차표기, 한국어 음차표기와 자동음차표기된 영어단어간의 음성적 유사도 비교를 통하여 음차표기 대역쌍을 추출한다. 본 논문의 기법은 약 93%의 정확률과 68%의 재현율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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