• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.198-200
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• 1998

영-한 기계번역에 있어서 변환(Transfer)은 상이한 두 언어의 어순을 생성될 언어의 어순으로 결정하기 위한 변환 규칙에 의해서 영어의 구문 분석된 트리를 생성될 한국어의 구조에 맞게 재구성한다. 이러한 변환은 개발 단계 중 또는 그 후에 언어의 다양한 차이를 수용하기 위해 프로그램 수준에서 잦은 수정을 하게 된다. 이를 극복하기 위해서, 본 논문에서는 변환 문법을 이용하여 좀더 체계적이고 확장이 쉬운 문법을 이용하여 변환을 수행하고자 한다. 이를 위해 영어의 구구조 자질들을 쉽게 검사 및 탐색하면서 조건에 맞는 자질들을 나누어주는 기능을 하는 조건 단일화 연산자를 기반으로 일반적인 문맥자유문법(Context Free Grammar)을 이용한 변환 문법을 제안한다. 또한 변환 문법은 변환 문법 해석기에 의해 변환 프로그램으로 컴파일 됨을 보인다. 이러한 변환 방법은 영-한 변환에 있어서 문법 수준에서 변환 처리를 할 수 있어 변환 프로그램의 개발 및 유지보수에 많은 도움을 준다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.502-504
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• 2002

본 논문에서는 대량의 말뭉치에서 추출된 잠재의미에 기반하여 단어간 유사도를 측정하고 이를 영한 기계 번역에서의 역어선택에 적용한다. 잠재의미 추출을 위해서는 latent semantic analysis(LSA)와 probabilistic LSA(PLSA)를 이용한다. 주어진 단어의 역어 선택시 기본적으로 연어(collocation) 사전을 검색하고, 미등록 단어의 경우 등재된 단어 중 해당 단어와 유사도가 높은 항목의 정보를 활용하며 이 때 $textsc{k}$-최근접 이웃 방법이 이용된다. 단어들간의 유사도 계산은 잠재의미 공간상에서 이루어진다. 실험에서, 연어사전만 이용하였을 경우보다 최고 15%의 성능 향상을 보였으며, PLSA에 기반한 방법이 LSA에 의한 방법보다 역어선택 성능 면에서 약간 더 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.937-939
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• 2004

전문용어 조어법 분석은 기존의 전문용어들의 어휘의 구성과 구조를 파악하여 전문용어 생성의 원리를 밝혀 여러 응용시스템에 이용하기 위한 기초 작업에다. 조어법 정보를 이용한 전문용어 번역 시스템은 조어법 분석 결과의 조어단위 정렬과 색인을 통하여, 새로운 영어 용어에 대한 한국어 대역이 후보 집합을 생성한다. 생성된 후보들은 언어 모델의 정보량의 차이를 이용한 가중치에 의하여 순서화된다. 본 논문에서 제안하는 가중치 방법을 이용하여 조어법 분석 결과에 포함되지 않은 용어들을 대상으로 성능을 평가했을 때, 영-한 조어단위 번역의 n-best 정확률에서 1순위 정확률은 약 61%, 10순위 정확률은 97%의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1315-1317
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• 2013

규칙 기반의 영한 기계번역 시스템의 구문 분석 시스템은 영어의 구문 구조를 기술하는 규칙 부분과 규칙을 적용하여 차트 파싱을 수행하는 실행 부분으로 구성된다. 구문 규칙은 문맥 자유 문법의 형식으로 기술되는데, 기술된 구문 규칙을 적용하여 파싱을 실행하는 실행 부분은 C 언어 함수로 표현되므로, 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환해야 한다. 본 논문에서는 문맥 자유 문법 형식으로 기술된 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환하는 도구인 구문 규칙 컴파일러를 개발하였다. 구문 규칙 컴파일러는 자동적으로 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환함으로써 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 빈번하게 발생하는 구문 규칙의 생성과 수정을 용이하게 하여 번역 성능을 개선하는 작업을 지원한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.235-240
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• 2003

본 논문에서는 영한 자동번역 시스템에 한국어 스타일 생성 패턴을 적용함으로써 영한 번역 품질을 향상하고자 하는 것이 목표이다. 이러한 목표는 기존의 원문에 대한 번역문의 정보 전달 정확성을 측정하는 1차원적인 번역률 평가 방법에서 벗어나 번역문의 정보 정확성뿐만 아니라 자연스러움도 평가할 수 있는 2차원적인 번역률 평가방법으로써 정확성과 스타일을 동시에 평가하는 방법을 제안한다. 2차원적인 번역률 평가 방법에 따라 스타일 생성 패턴이 적용되기 전과 적용된 후의 평가 결과는 100문자의 샘플문을 대상으로 하였을 때, 스타일 생성 패턴에 의해서만 0.5%의 번역률이 향상되는 것을 관찰하였다. 본 논문에서의 스타일 생성 패턴은 단순히 언어간 스타일 차이만 적용한 것이며 향후에는 신문, 일기예보, 기술 매뉴얼과 같은 특정 그룹을 위한 스타일 생성 패턴을 적용할 계획이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.219-224
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• 1989

본 연구는 한영 기계 번역을 위한 사전 중에서 한국어 조사 사전에 대한 모델을 제시하였다. 특히 정확한 역어 선택을 위한 제약정보를 수집하는데 중점을 두었다. 지금까지의 한국어 조사에 대한 역어 선택 방법은 체언의 속성 정보에 의한 역어 선택과 default 역어의 선택이었다. 그러나 한국어의 한 조사에 대응하는 영어의 전치사의 수가 너무 많음으로 인하여 이러한 기존의 방법을 사용할 경우 고질의 변역은 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정확한 역어의 선택을 위하여 조사의 격 분류와 체언의 속성 정보를 더욱 세분화 시키고, 이를 이용한 용언의 기본 구문 패턴을 재정립하였다. 또한 한 두개의 default 역어로 인한 번역의 부 정확성을 탈피하기 위하여 default 역어 및 체언의 속성 정보에 의한 역어를 용언의 의미적 분류에 의해 더욱 세분화시킴으로써 정확한 역어를 선택하는 방법을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.89-96
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• 2005

본 연구에서는 영한 기계 번역에서 20단어 이상의 긴 문장을 보다 정확히 분석하기 위하여 문장을 복수개의 의미 있는 절로 분할하고자 한다. 긴 문장은 구문 분석을 시도할 때, 시간적으로 또는 공간적으로 급격히 증가하는 자원을 소모시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 긴 문장에서 분할 가능한 지점을 인식하여 이러한 지점을 중심으로 여러 개의 절을 생성한 후, 이 절을 개별적으로 분석하고자 하였다. 문장을 분할하기 위해서 일단 문장 내부에 존재하고 있는 분할이 가능한 지점을 선택하고, 선택된 지점을 중심으로 문맥 정보를 표현하는 입력 벡터를 생성하였다. 그리고 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 이러한 후보 지점의 특성을 학습하여 향후 긴 문장이 입력되었을 때 보다 정확하게 분할점을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 SVM의 보다 좋은 학습과 분류를 위하여 내부 커널로써 다항 커널 (polynomial kernel)을 사용하였다. 그리고 실험을 통하여 약 0.97의 f-measure 값을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.303-308
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• 2000

본 논문에서는 영한기계번역 시스템에서 한국어 문장을 생성할 때 올바른 한국어 어순 규칙을 제안한다. 한국어 생성은 영한기계번역의 최종 단계로서 이전단계에서 얻어진 정보를 가지고 목적 언어인 한국어 문장을 만드는 곳이다. 본 논문에서 제안하는 계층적 어순 생성 규칙은 한국어 의존구조를 기본으로 하며 규칙 적용은 4가지 함수를 단계적으로 적용시킨다. 인터넷의 발들은 언어 장벽이라는 새로운 문제를 부각시켰으며 이를 위해서 기계번역은 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 한국어 문장에 대하 올바른 어순 생성 규칙은 번역 결과의 품질을 증가시키며, 기계 번역뿐만 아니라 한국어 생성을 필요로 하는 모든 시스템에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.315-322
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• 2000

본 논문에서는 공군 정보 번역을 위한 영한 기계번역 시스템 ALKOL에 대해서 소개한다. ALKOL은 어휘화된 규칙에 기반한 번역 시스템으로, 어휘화된 규칙은 어휘-분석-변환-생성의 네 단계의 정보가 연결된 형태로 사전에 저장된다. 이와 같은 사전 구조에 의해 번역 과정의 효율성을 높일 수 있고, 어휘화된 규칙에 의해 정확하고 자연스러운 번역 결과를 얻을 수 있다. ALKOL의 번역 과정은 형태소 분석, 품사 태깅, 분석 전처리, 구문 분석, 변환, 생성의 단계로 이루어진다. 각 단계에서는 전/후처리를 보강하여 실제 번역 환경에서 나타나는 문제들을 해결하고, 하나 이상의 번역 결과를 출력하여 사용자가 원하는 결과를 선택할 수 있게 한다.