• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.33-38
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• 2020

Elasticsearch is an open source search and analytics engine that can search petabytes of data in near real time. It is designed as a distributed system horizontally scalable and highly available. It provides RESTful APIs, thereby making it programming-language agnostic. Full text search of multilingual text requires language-specific analyzers and field mappings appropriate for indexing and searching multilingual text. Additionally, a language detector can be used in conjunction with the analyzers to improve the multilingual text search. Elasticsearch provides more than 40 language analysis plugins that can process text and extract language-specific tokens and language detector plugins that can determine the language of the given text. This study investigates three different approaches to index and search Chinese, Japanese, and Korean (CJK) text (single analyzer, multi-fields, and language detector-based), and identifies the advantages of the language detector-based approach compared to the other two.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.95-115
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• 2010

이 연구의 목적은 정보이용자가 한중일 언어의 음역 표기된 도서관 서지정보를 어떻게 이해하고 평가하는지를 알아보는 데 있다. 이용자조사와 실험이 각각 실행되었고, OCLC의 WorldCat시스템이 실험도구로 사용되었다. 조사결과 로마법표기에 여러 가지 문제가 있어 이용자가 음역화된 문장을 이해하기가 어려웠던 것으로 분석되었고, 심지어 음역서지목록에 익숙한 이용자도 자국어의 목록임에도 불구하고 이해하는 데 어려움을 나타냈다. 실험결과 또한 이러한 조사 결과를 입증했다. 이용자가 음역화된 자국언어로 된 자료를 찾을 경우보다 영어로 기술된 자료를 찾을 때 더 나은 검색 결과와 만족도를 보였다. 향후 번역된 서지정보와 음역화된 서지정보 중 이용자가 어느것을 더 선호하는지 비교하는 연구의 필요성을 제안하며, 한중일 로마법 표기의 서지정보에 영어번역을 병렬하는 것을 고려해야 함을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.339-342
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• 2019

본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워크를 이용한 한중일 한자-한국어 변환 키워드 도메인 이름 시스템을 제안하였다. 한자 체계를 주로 사용하는 한국, 중국, 일본에서 세 나라의 한자 수량이 너무 많기 때문에 우선 한국, 중국, 일본이 공용으로 사용하는 한자 체계인 CJK808을 가지고 연구하였다. 연구를 통해 CJK808 한자 체계에서 각 나라의 한자 특징도 많이 발견하였고, 그 중에서 표준자와 이체자의 다양성이 더욱 두드러졌다. SDN을 이용함으로써 관리 측면에서 다양한 이점을 얻을 수 있다. 제안하는 시스템을 통하여 사용자들은 한국, 중국, 일본 한자를 입력하면 SDN에서 관리하는 도메인 네임 서버를 통해 IP 주소를 얻을 수 있다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.489-497
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• 2007

Named entity translation plays an important role in many applications, such as information retrieval and machine translation. In this paper, we focus on translating person names, the most common type of name entity in Korean-Chinese cross language information retrieval (KCIR). Unlike other languages, Chinese uses characters (ideographs), which makes person name translation difficult because one syllable may map to several Chinese characters. We propose an effective hybrid person name translation method to improve the performance of KCIR. First, we use Wikipedia as a translation tool based on the inter-language links between the Korean edition and the Chinese or English editions. Second, we adopt the Naver people search engine to find the query name's Chinese or English translation. Third, we extract Korean-English transliteration pairs from Google snippets, and then search for the English-Chinese transliteration in the database of Taiwan's Central News Agency or in Google. The performance of KCIR using our method is over five times better than that of a dictionary-based system. The mean average precision is 0.3490 and the average recall is 0.7534. The method can deal with Chinese, Japanese, Korean, as well as non-CJK person name translation from Korean to Chinese. Hence, it substantially improves the performance of KCIR.