• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.43-49
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• 1999

본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.1-6
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• 2007

본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.99-101
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• 2013

규칙 기반의 영한 기계번역을 위해서는 많은 영어 구문 규칙을 구축하고 관리해야 하는데, 이는 매우 많은 노력과 시간을 요구한다. 이 문제에 대한 해결방안으로 본 논문에서는 영어 구문 규칙의 효율적인 관리를 도와주는 도구를 제안한다. 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 영어 구문 규칙의 검색과 수정이 빈번하게 이루어지는데, 이러한 작업을 쉽게 할 수 있도록 제안하는 도구는 다양한 키를 이용한 규칙 검색과 규칙 수정 기능을 제공한다. 제안하는 도구는 영어 구문 규칙을 관리하는데 필요한 사람의 노력을 줄여 지속적인 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정을 보다 손쉽게 할 수 있게 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.235-242
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• 2002

본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.419-422
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• 2021

본 논문은 한국어와 영어 코퍼스 93GB를 활용하여 구축한 대형 사전학습기반 언어모델인 KE-T5를 소개한다. KE-T5는 한국어와 영어 어휘 64,000개를 포함하는 대규모의 언어모델로 다양한 한국어처리와 한국어와 영어를 모두 포함하는 번역 등의 복합언어 태스크에서도 높은 성능을 기대할 수 있다. KE-T5의 활용은 대규모의 언어모델을 기반으로 영어 수준의 복잡한 언어처리 태스크에 대한 연구들을 본격적으로 시작할 수 있는 기반을 마련하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.639-643
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• 2022

한글이 우수한 글자라는 의견에 세계 대부분의 학자들이 동의하고 있다. 한글 자모의 단순성과 직교성(규칙성)으로 인해 표현할 수 있는 발음의 수도 제일 많고 읽고 쓰고 배우기도 쉽다는 점을 누구나 인정하기 때문이다. 구한말과 1950년대에 중국도 한글표기를 사용할 뻔 했다는 이야기도 있다. 그러나 그들은 한자를 사용하되 단순화 하는 방법과 병음을 사용하는 것으로 결론이 났고 현재 그렇게 사용하고 있다. 그런데 중국인들이 외래어를 다루는 것을 보면 많이 고생한다는 생각이 든다. 외래어 표기를 한글로 사용한다면 외래어를 위한 한자 단어를 만들 필요가 없고 외래어를 표현하고 배우고 읽고 쓰는데 훨씬 더 효과적으로 할 수 있고, 원음 재현율이 매우 개선된다. 또한' 글자의 길이가 짧아지고 더 멀리서도 인식되는 장점도 있다. 본 논문은 그것을 보여준다. 본 논문에서는 영어 원단어, 한국어 표기, 중국어 표기, 병음 표기, 중국어 발음 한글 표기 등을 비교해서 한글이 유리함을 보여주고자 한다. 결론적으로 외국단어를 한자나 한자의 병음으로 표현하는 것보다 한글로 표현하는 것이 중국어를 사용하는 모든 사람들에게 큰 도움이 될 것이다. 물론 그들이 한글을 읽고 쓰는 것을 배우는 부담은 있지만 몇일만 배우면 평생의 문제를 해결하게 되는 문제이므로 큰 부담은 아니라고 본다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.3
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• pp.93-103
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• 2005

Users of searching Internet English dictionary sometimes do not know the correct spelling of the word in mind, but remember only its pronunciation. In order to help these users, we propose a method to retrieve English words effectively with a spoken word transliteration that is a Korean transliteration of English word pronunciation. We develop KONIX codes and transform a spoken word transliteration and English words into them. We then calculate the phonetic similarity between KONIX codes using edit distance and 2-gram methods. Experimental results show that the proposed method is very effective for retrieving English words with a spoken word transliteration.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.793-796
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• 2004

본 논문은 의료분야의 음성 인식 시스템의 발음모델의 성능 향상에 필요한 올바른 영어 단어 발음열을 얻고자 한다. 본 시스템의 텍스트는 의료 전문 용어인 영어와 한글의 조합으로 되어있어, 한국어 G2P 성능뿐만 아니라 영어 G2P의 성능도 중요한 문제가 되고 있다. 또한 본 시스템의 의료 음성 데이터가 한국 화자로써, 표기열이 영어식 발음 폰셋으로 변환되면 효율적이지 못하다. 이를 위해, 영어 G2P의 결과를 한국 화자에 적합하게 변환해주는 방법론이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 텍스트에서 영어만 추출한 후, 영어 G2P 프로그램(addttp, NIST)을 이용해 발음열을 구한다. 그리고 한국 화자의 실제 음성을 통해 얻은 정답 발음열을 구하여 서로 비교한다. 비교를 위해 각 발음열의 한 폰씩 정렬을 수행한 후, 삽입, 삭제, 대치 에러가 이러나는 쌍과 좌우 바이그램 정보를 추출한다. 마지막으로, 좌우 바이그램 정보에서 best1의 에러 패턴을 통해 모든 단어에 적용한다. 이 때, 최종적으로 실보다 득이 되는 에러패턴만을 추출, 적용한다. 실험에서는 26여개의 에러 패턴을 찾을 수 있어, 8%의 올바른 발음열을 추가적으로 얻는데 성공하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.54-60
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• 2003

음차 표기된 외래어로부터 원어를 복원하는 문제는 원어의 발음정보를 이용한 통계적인 방법을 많이 사용한다. 하지만 지금까지의 연구들은 대부분 영어단어만을 그 대상으로 하였기 때문에 '도쿄(Tokyo)', '하인리히(Hinrich)'와 같이 어원이 영어가 아닌 단어들의 복원에는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 한글로 표기된 외래어의 어원을 판단할 수 있는 방법을 찾아내고, 이 방법을 통해 외래어를 어원별로 분리하여 학습모델을 구축함으로써 다양한 어원을 가진 외래어들의 복원 정확률을 높이고자 하였다. 위의 방식으로 구현된 시스템은 영어, 일본어, 중국어, 프랑스어의, 서로 다른 4개의 어원을 가진 데이터의 복원 실험에서 기존의 방식에 비해 13%의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.193-196
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• 2014

본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.