• Industry Promotion Research
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.73-87
• /
• 2020

The purpose of this paper was to find examples of a group of interpretations while biased toward the translation of the manuscripts of Myeongnology, and to apply the criteria of the translation of the manuscripts of Myeongnology in accordance with the criteria of SIN(信), DAL(達), and AH(雅) of EOM-BOK. Since the original author's intention should be faithfully reflected, the translation of the original book should be applied to the interpretation required at that time based on the translation corresponding to SIN(信), the translation corresponding to DAL(達) and the AH(雅) translation corresponding to the elegant interpretation. Translation is the most important purpose of implementing equivalence in the intentions of the original author, so the equivalence of the Source language and the Taget language should be observed even in the differences of expression. Up until now, the question of the translation of the nouns has mainly focused on the translation of the stylistic system by focusing on trying to overcome the structural differences of the language. Translation now requires the implementation of semantic equivalence as well as primarily a stylistic approach. This researcher wanted to open a new horizon for the study of classical literature in Myong-hak by presenting a standard for the translation of robes that achieve the intent and equivalence of the original author in the translation of the original text.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.333-338
• /
• 2019

인코더-디코더(Encoder-decoder)는 현대 기계 번역(Machine translation)의 가장 기본이 되는 모델이다. 인코딩은 마치 인간의 뇌가 출발어(Source language) 문장을 읽고 이해를 하는 과정과 유사하고, 디코딩은 뇌가 이해한 의미를 상응하는 도착어(Target language) 문장으로 재구성하는 행위와 비슷하다. 그렇다면 벡터로 된 인코더 표현은 문장을 읽고 이해함으로써 변화된 뇌의 상태에 해당한다고 볼 수 있다. 사람이 어떤 문장을 잘 번역하기 위해서는 그 문장에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 것처럼, 기계 역시 원 문장이 가진 의미를 제대로 인코딩해야 향상된 성능의 번역이 가능할 것이다. 본 논문에서는 뇌과학에서 뇌 동기화(Brain-to-brain coupling)라 일컫는 현상을 모방해, 출발어와 도착어의 공통된 의미를 인코딩하여 기계 번역 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 이중 번역 기법을 소개한다.

• Digital Contents
• /
• no.7 s.50
• /
• pp.66-75
• /
• 1997

이번에는 자바와 관련된 신기술들을 개괄적으로 살펴보면서 자바의 무한한 가능성과 미래를 엿보기로 한다. 한가지 주의할 것은 적어도 이글을 읽는 동안에는 특정 프로그래밍 언어나, 운영체제 등에 가지고 있는 편견을 버리고 순수하고, 객관적인 시각에서 자바를 바라 보았으면 하는 바램이다.

• Lingua Humanitatis
• /
• v.6
• /
• pp.77-108
• /
• 2004

This research focuses on the humboldt's thought for language. In Korea, only two themes, 'worldview' and 'nation' , problem of 'energeia' and 'ergon', was mostly researched. But we must research all together his thoughts, in order to understand his complete thoughts. His thoughts consist six themes : 1 . relation between thought and language. 2. problem of language-generation. 3. problem of translation. 4. substance of language. 5. worldview and nation. 6. energeia and ergon. From this five themes, we can understand, what his origin thought is. Therefore, we explained sequentially five themes in our paper. The theme 1, 5 and 6 are often interpretated between the scholars in Korea. But the theme 2 and 3 are not yet known. Therefore, we tried to explain it in this paper, what the problem of language-generation and the problem of translation are.tion and the problem of translation are.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2001.10d
• /
• pp.233-238
• /
• 2001

개념은 그 개념을 나타내기 위한 특성들이 결합된 지식의 단위이며 각 특성은 개념에 속한 개체들의 성질을 축약한 것으로 정의될 수 있다[4]. 이 논문은 백과사전 설명문 텍스트를 분석하여 개념을 구성하는데 필요한 정보를 몇 개의 대표적인 특성으로 분류하고, 이를 개념의 특성정보로 구축하였으며, 이를 관련 개념 문서에 적용하여 특성 정보를 인식하는 것을 보여준다. 본 연구는 백과사전이 세계 지식(world knowledge) 전반을 함축적으로 표현하고 있다는 가정에서 출발하였으며 적은 양의 데이터에 대한 수동 분석 결과를 통해 많은 양의 코퍼스를 분석한 것과 같은 의미있는 결과를 얻었다. 백과사전에 표현된 많은 개념 중 "질병"에 관하여 실험한 결과 평균 81%의 정확율로 질병의 특성 정보인 원인, 증상, 치료를 자동 인식함을 보여주었다. 개념의 요소 정보 인식은 정보의 이나 질의 응답과 같은 분야에 적용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.109-116
• /
• 2006

자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.

• Journal of Korean Philosophical Society
• /
• v.141
• /
• pp.187-202
• /
• 2017

The aim of this paper is to clarify the difference between the concept of deduction-induction and Aristotle's concept of syllogismos-epagoge. First, Aristotle does not use the expression 'invalid syllogismos'. But a valid deduction is distinguished from a invalid deduction in modern logic. Second, from Aristotle's point of view syllogismos is paralleled by epagoge. Because syllogismos is equivalent to epagoge in logical form. But a disturbing lack of parallelism exists between deduction and induction by which the standards for establishing inductive conclusions are more demanding than those for deductive ones. Third, instructors in introductory logic courses ordinarily stress the need to evaluate arguments first in terms of the strength of the conclusion relative to the premises. Accordingly, students may be told to assume that premises are true. But Aristotle does not assume that premises are true. A syllogismos start from the conceptually true premise and a epagoge start from the empirically true premise.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.529-534
• /
• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2002.10e
• /
• pp.292-299
• /
• 2002

본 연구는 텍스트 코퍼스로부터 용어의 정의를 자동으로 추출하여 용어의 자동 추출기술과 통합하여 다목적의 용어뱅크를 구축하기 위한 목적으로부터 출발하였다. 지식정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 알은 용어의 수는 폭발적으로 증가하고 있다. 기존의 용어집 혹은 용어사전의 디지털화만으로는 새로운 전문용어의 포괄성에서 한계가 있는 것이다. 정보의 획득이라는 면에서 보면 이러한 한계를 극복하고 모든 용어에 대해서 즉시적으로 용어의 정의를 제공받는 것이 바람직하다. 자동으로 구축된 용어집의 응용은 여러 가지로 기대된다. 새로운 용어에 대한 의미 파악을 위해서는 물론, 확장된 전문용어집의 작성이나 전문분야 온톨로지의 구축 등에도 이용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2006.10e
• /
• pp.98-106
• /
• 2006

문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.