본 논문의 목적은 명리학의 원서 번역에 있어서 직역과 의역에 편중을 두다가 해석의 무리를 범한 예를 찾아서 그에 대해 엄복의 신·달·아(信·達·雅)의 기준에 맞추어 명리학의 원서 번역의 기준을 새롭게 적용하여 보았다. 원서번역은 기본적으로 원 저자의 의도가 충실히 반영되어야 하기 때문에 신(信)에 해당하는 직역과 달(達)에 해당하는 의역 그리고 우아한 해석에 해당하는 아(雅)를 기준으로 그때그때 필요한 해석에 적용되어야 한다. 번역은 원 저자의 의도에 등가성 구현이 가장 큰 목적이므로 표현의 상이성 속에서도 출발언어와 도착언어의 등가성은 지켜져야 한다. 지금까지 명리학 번역에 관한 문제는 주로 언어 구조적 차이를 극복하려는데 치중을 하여 주로 문체론적 번역에 치중을 하였다. 이제는 번역은 문체론적 접근뿐만 아니라 의미적 등가성 구현이 필요하다. 본 연구자는 원서 번역에서 원 저자의 의도와 등가성을 잘 이룰 수 있는 엄복의 번역 기준을 제시함으로써 명리학의 고전 문헌 연구에 대한 새로운 지평을 열고자 한다.
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.
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.
훔볼트의 언어관을 테마별로 요약하면 다음과 같이 도표로 나타낼 수 있다. 언어생성 : 언어원형 \$\longrightarrow$ 에네르게이아, 내적언어형식 \$\longrightarrow$ 유추와 통합 \$\longrightarrow$ 언어본질 사회성/화용성 \$\longrightarrow$ 언어적 세계관 =민족 \$\longrightarrow$ 번역의 문제 \$\longrightarrow$ 언어와 사고 훔볼트에서 언어문제는 먼저 생성문제로부터 출발해야 한다. 그의 생성관을 이해할 때 언어의 본질이 이해되고 그리고 언어의 생성과정을 통하여 문법과 하드웨어적인 언어형태를 이해할 수 있다. 그리고 나서 그 언어의 사용처인 사회와의 관계를 조망하면서 민족의 필요성과 언어의 화용성이 동시에 풀리게 된다. 각기 다른 민족의 언어는 다른 세계관을 형성하는데 그 세계관이 즉 민족이다. 이렇게 언어는 상이한 환경과 문화에서 생성 발전됨으로 각각 다른 현상은 음의 현상이나 외관의 현상이 아니고 세계관의 상이성에서 기인하므로 절대 서로 서로 완전한 번역을 불가능하다. 이런 언어는 결국에는 민족의 언어를 통해 개인으로 넘어가고 개인은 각각 자신만의 언어를 가지게된다. 그래서 훔볼트가 말하는 개별성과 보편성의 문제에서 민족마다의 차이점을 그는 개별성으로 이해하기도 하지만 실은 각 개인의 개별성의 의미도 포함하고 있다.
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.
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.
본 논문의 목적은 필연성과 개연성을 기준으로 연역논증과 귀납논증을 구별할 때 제기되는 몇 가지 문제점을 구체적으로 살펴보면서 현대논리학에서의 연역-귀납 개념과 아리스토텔레스의 쉴로기스모스-에파고게 개념의 차이를 명료하게 밝히는 것이다. 첫째, 현대논리학에서는 연역논증을 타당한 연역논증과 타당하지 않은 연역논증으로 구별하지만 아리스토텔레스에게는 타당하지 않은 쉴로기스모스라는 표현이 없다. 따라서 아리스토텔레스의 관점에서 보면 타당하지 않은 연역논증을 귀납논증으로 간주해야 하는 문제가 발생하지 않는다. 둘째, 현대논리학에서는 연역논증과 귀납논증 간에 심각한 불균형이 존재하지만 아리스토텔레스의 관점에서 보면 그러한 불균형이 존재하지 않는다. 현대논리학에서 연역논증과 귀납논증 간에 심각한 불균형이 존재하게 되는 이유는 연역논증의 경우에 결론이 잘 수립되는지를 확인하기 위해서 논증의 논리적 형식만 검토하면 되지만 귀납논증의 경우에는 결론이 얼마만큼의 개연성을 가지고 도출되는지를 확인하기 위하여 논증의 형식 이외에 부가적인 정보가 필요하기 때문이다. 그러나 아리스토텔레스에게는 연역논증과 귀납논증의 논리적 형식이 동일하기 때문에 그러한 불균형이 존재하지 않는다. 다만 연역논증은 언어로부터 언어에로(명제로부터 새로운 명제에로) 이동하는 논증인 반면에 귀납논증은 경험적 관찰로부터 언어에로(감각적 지각으로부터 명제에로) 이동하는 논증이라는 차이가 있을 뿐이다. 셋째, 현대논리학에서는 전제(들)이 실제로 참인 명제이든 거짓인 명제이든 참인 명제라고 가정하지만 아리스토텔레스는 그렇게 가정하지 않는다. 쉴로기스모스는 개념적으로 참인 명제로부터 출발하고 에파고게는 경험적으로 참인 명제로부터 출발한다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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