• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.229-236
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰용 경량화된 영한, 한영 모바일 번역기를 설계 및 구현한다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 한다. 개발된 번역 엔진의 사용자의 사용성 (Usability)을 극대화하기 위해 스마트폰에 내장된 카메라를 통한 문자인식(OCR; Optical Character Recognition) 엔진과 음성 합성 엔진(TTS; Text-to-Speech)을 각각 Front-End와 Back-end에 접목하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 구글번역기 대비 영한 번역은 72.4%, 한영 번역은 77.7%로 평가되었다. 이러한 평가결과는 본 논문에서 개발한 모바일 자동번역기가 서버 기반의 번역기의 성능에 근접하며 상업적으로 유용함을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.7-13
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• 2020

최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.21-29
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• 2022

본 논문은 방언 연구, 보존, 의사소통의 중요성을 바탕으로 소외될 수 있는 방언 사용자들을 위한 한국어 방언 기계번역 연구를 진행하였다. 사용한 방언 데이터는 최상위 행정구역을 기반으로 배포된 AIHUB 방언 데이터를 사용하였다. 방언 데이터를 바탕으로 Transformer 기반의 copy mechanism을 적용하여 방언 기계번역기의 성능 향상을 도모하는 모델링 연구와 모델 배포의 효율성을 도모하는 Many-to-one 기반의 방언 기계 번역기를 제안한다. 본 논문은 one-to-one 모델과 many-to-one 모델의 성능을 비교 분석하고 이를 다양한 언어학적 시각으로 분석하였다. 실험 결과 BLEU점수를 기준으로 본 논문이 제안하는 방법론을 적용한 one-to-one 기계번역기의 성능 향상과 many-to-one 기계번역기의 유의미한 성능을 도출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.125-129
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• 2017

채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제68권
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• pp.95-114
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• 2008

The recent growing popularity of statistical methods in machine translation requires much more large parallel corpora. A Korean-English parallel corpus, however, is not yet enoughly available, little research on this subject is being conducted. In this paper we present a hybrid method of aligning sentences for Korean-English parallel corpora. We use bilingual news wire web pages, reading comprehension materials for English learners, computer-related technical documents and help files of localized software for building a Korean-English parallel corpus. Our hybrid method combines sentence-length based and word-correspondence based methods. We show the results of experimentation and evaluate them. Alignment results from using a full translation model are very encouraging, especially when we apply alignment results to an SMT system: 0.66% for BLEU score and 9.94% for NIST score improvement compared to the previous method.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.125-129
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• 2017

채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-473
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• 2018

최근 제안된 순환 신경망 기반 Encoder-Decoder 모델은 기계번역에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 이는 대량의 병렬 코퍼스를 전제로 하며 병렬 코퍼스가 소량일 경우 데이터 희소성 문제가 발생하며 번역의 품질은 다소 제한적이다. 본 논문에서는 기계번역의 이러한 문제를 해결하기 위하여 단일-언어(Monolingual) 데이터를 학습과정에 사용하였다. 즉, 역-번역(Back-translation)을 이용하여 단일-언어 데이터를 가상 병렬(Pseudo Parallel) 데이터로 변환하는 방식으로 기존 병렬 코퍼스를 확장하여 번역 모델을 학습시켰다. 역-번역 방법을 이용하여 영-한 번역 실험을 수행한 결과 +0.48 BLEU 점수의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.504-509
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• 2018

Neural machine translation (NMT) has recently achieved the state-of-the-art performance. However, it is reported failing in the word sense disambiguation (WSD) for several popular language pairs. In this paper, we explore the extent to which NMT systems are able to disambiguate the Korean homographs. Homographs, words with different meanings but the same written form, cause the word choice problems for NMT systems. Consistent with the popular language pairs, we discover that NMT systems fail to translate Korean homographs correctly. We provide a Korean word sense disambiguation tool-UTagger to use for improvement of NMT's translation quality. We conducted translation experiments using Korean-English and Korean-Vietnamese language pairs. The experimental results show that UTagger can significantly improve the translation quality of NMT in terms of the BLEU, TER, and DLRATIO evaluation metrics.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.25-28
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰과 같은 모바일 단말기 자체에서 동작하는 경량화된 영한 하이브리드 모바일 번역 엔진을 설계 및 구현하였다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리(Translation Memory)와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 하였다. PC에 비해 하드웨어 제약이 심한 스마트폰 자체에서 구동이 원활하도록 주메모리의 사용을 줄이고 분석 시간 단축을 위하여 핵심 번역 엔진을 포함한 번역 지식 DB가 외장메모리에서 구동되도록 하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 서버 기반의 구글번역기 대비 70.0%로 사용자의 의미전달이 가능한 실용적인 수준으로 평가되었다.