• Title/Summary/Keyword: 통번역

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Multilingual Speech and Machine Translation System for Foreign Tourists (외국인 관광객을 위한 다국어 통번역 시스템)

  • Choi, Sung-Kwon;Kim, Young-Gil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.665-666
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    • 2016
  • 본 논문은 현재 개발 중에 있는 외국인 관광객을 위한 다국어 통번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 다국어 통번역 시스템에서 개발 중에 있는 언어는 한국어, 일본어, 중국어, 영어, 스페인어, 불어, 독일어, 러시아어이다. 이렇게 개발된 다국어 통번역 시스템은 2018년 평창 동계 올림픽 때 다국어 통번역 서비스를 제공할 예정이다. 현재의 다국어 통번역 시스템의 성능은 번역만 보았을 때, 영한 87.63%, 한영 88.21%, 중한 85.38%, 한중 77.94%, 일한 89.00%, 한일 86.69%, 스한 76.90%, 한스 77.46%, 불한 76.28%, 한불 79.78%이다.

Policy-based performance comparison study of Real-time Simultaneous Translation (실시간 동시통번역의 정책기반 성능 비교 연구)

  • Lee, Jungseob;Moon, Hyeonseok;Park, Chanjun;Seo, Jaehyung;Eo, Sugyeong;Lee, Seungjun;Koo, Seonmin;Lim, Heuiseok
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.13 no.3
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    • pp.43-54
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    • 2022
  • Simultaneous translation is online decoding to translates with only subsentence. The goal of simultaneous translation research is to improve translation performance against delay. For this reason, most studies find trade-off performance between delays. We studied the experiments of the fixed policy-based simultaneous translation in Korean. Our experiments suggest that Korean tokenization causes many fragments, resulting in delay compared to other languages. We suggest follow-up studies such as n-gram tokenization to solve the problems.

Automatic Evaluation of Speech and Machine Translation Systems by Linguistic Test Points (자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동 평가)

  • Choi, Sung-Kwon;Choi, Gyu-Hyun;Kim, Young-Gil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.1041-1044
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    • 2019
  • 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.

Empirical Analysis on the Holy Bible Texts' Cliche for English-Korean Interpretation and Translation (영·한 통번역을 위한 성경 텍스트 클리셰(cliche)의 실증적 분석)

  • You, Seon-Young
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.17 no.10
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    • pp.54-64
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    • 2017
  • The purpose of this study was to analyze the cliche for English-Korean interpretation and translation with special reference to the cliche based on the Holy Bible texts. Cliches are figurative or literal expressions and are overused expressions in various different cultures. In addition, cliches are languages, a tool of communication in an appealing way. Therefore, cliches are must be clearly distinguished from the term of idioms that are figurative phrases with an implied meaning; the phrase is not to be taken literally. Also, cliches are the single most important factor that characterizes socioculturally. Through this empirical analysis on cliches we see that this study has conceptualized the meaning of cliche. Based on this result, I expect that anyone who researches English-Korean interpretation and translation field should be concerned about cliches. I hope this study will be a guide to the right uses of cliches in English language fields.

The Trends of Machine Translation Technology and Case Study (자동번역 기술 동향 및 응용 사례)

  • Kim, Un;Choe, Seung-Gwon;Kim, Chang-Hyeon;Hwang, Yeong-Suk;Seo, Yeong-Ae;Gwon, O-Uk;Kim, Yeong-Gil
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.23 no.1 s.109
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    • pp.89-98
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    • 2008
  • 최근 들어 인터넷 보급과 확산, 그리고 국제 교류가 심화됨에 따라 사람들이 단일언어의 장벽을 뛰어넘어 다른 언어 정보에 대한 수요가 급증하고 있는 추세이다. 또한 의사소통 방법도 기존의 면대면 대화나 편지 등으로부터 메신저, 이메일, 핸드폰 등으로 다양화되면서 자동 통/번역 기술을 통한 의사소통 및 타 언어 정보의 획득이 가능해지고 있으며 자동 통/번역 기술 또한 크게 각광받고 있다. 이에 대비하여 각국에서는 자동번역 기술을 국가주도 하에 경쟁적으로 진행하고 있으며, 그 응용도 웹 문서, 특허문서, 구어체 등으로 다양화되고 있다. 본 고에서는 자동번역 기술의 동향 및 국내외 응용사례를 소개하고 향후 자동번역 기술 개발의 방향을 점검해보고자 한다.

A Study on Development of User-Customerized English Translation Service Using ChatGPT (ChatGPT 를 활용한 사용자 맞춤형 영번역 서비스 개발)

  • Rae-Hyun Jung;Gye-Hyun Park;Eun-Jin Lee;Sang-Mi Lee;Sung-Kyu Shin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.818-819
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    • 2023
  • 본 연구는 ICT 기술의 발전과 온라인 정보량 증가에 따른 개인화된 통번역 수요를 충족시키기 위한 새로운 AI 번역 서비스를 제안한다. ChatGPT 의 생성 기능을 활용하여 사용자의 요구사항을 반영한 맞춤형 번역을 제공하며, 사용자와 실시간 피드백을 주고받는 것이 가능하다. 이로써 번역 과정의 자동화와 사용자 맞춤형 번역 경험을 실현할 수 있다. 더불어 AI 기술이 2 차적인 서비스 모델 개발을 촉진하고, 다양한 사용자 니즈를 충족하는 신규 시장을 개척할 수 있음을 시사한다.

Study of Contents Localization Case on the Game 'Paper, Please': Based on the Korean and North Korean Translations (게임 'Paper, Please'의 번역을 통한 콘텐츠 현지화 사례 연구: 한국어와 문화어 번역의 차이를 중심으로)

  • Won, Ho-Hyeuk;Gu, Bon-Hyeok;Kim, Hyoung-Youb
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.19 no.2
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    • pp.145-160
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    • 2019
  • In this research, we attempt to suggest the differences between Korean translation and the North Korean translation of the game 'Paper, Please'; moreover, we will consider about the effect of language and image on localization through this. North Korean language and cultural contents in 'Paper, Please' are evaluated well by many people that they show real life of North Korea even though there are some errors like loanword translations and using anachronic symbol, 'Kaksital' as secret organization. Through the research, we could know that people could concentrate on cultural contents by images and motives without critical errors so have fun.

Korean Spell Correction based on Denoising Transformer (Denoising Transformer기반 한국어 맞춤법 교정기)

  • Park, Chanjun;Jeong, Sol;Yang, Kisu;Lee, Sumi;Joe, Jaechoon;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.368-372
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    • 2019
  • 맞춤법 교정이란 주어진 문장에서 나타나는 철자 및 맞춤법 오류들을 올바르게 교정하는 것을 뜻하며 맞춤법 교정 시스템이란 컴퓨터가 이를 자동으로 수행하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 맞춤법 교정을 기계번역의 관점으로 바라보고 문제를 해결하였다. 소스문장에 맞춤법 오류문장, 타겟 문장에 올바른 문장을 넣어 학습시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 단일 말뭉치로 한국어 맞춤법 병렬 말뭉치를 구성하는 방법을 제안하며 G2P(Grapheme to Phoneme)를 이용한 오류 데이터 생성, 자모 단위 철자 오류데이터 생성, 통번역 데이터 기반 오류 데이터 생성 크게 3가지 방법론을 이용하여 맞춤법 오류데이터를 생성하는 방법론을 제안한다. 실험결과 GLEU 점수 65.98의 성능을 보였으며 44.68, 39.55의 성능을 보인 상용화 시스템보다 우수한 성능을 보였다.

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Study on Translators' Acceptance of Machine Translation (전문번역사들의 기계번역 수용에 관한 연구)

  • Chun, Jong-Sung
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.6
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    • pp.281-288
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    • 2020
  • This study delves into acceptance on neural network machine translation (NMT) such as Google Translate and Papago that uses technical acceptance model. In conclusion, it turned out that perceived usefulness impacts translators' attitude towards NMT. In other words, if translators determine that NMT is related to their work and the quality of the deliverables is guaranteed, they were more positive towards it. Unlike the existing normative approach that translators feel threatened by NMT, empirical results tell us translators perceive NMT as a business tool and such perception was largely influenced by advices of their colleagues and friends and expectations for use.