• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-83
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• 2018

다문화 가정 구성원은 언어 차이 때문에 자녀 교육에서 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해서는 실생활에 필요한 한국어 용어들을 간편하고 신속하게 접근할 수 있는 스마트 번역 서비스를 이들에게 제공할 필요가 있다. 그러나 현재의 자동 번역 기술은 영어, 중국어, 일본어 등의 주요 국가 언어 중심으로 개발 되고 있으며, 자녀의 교육, 공공기관과의 소통 등 특수 목적의 용어들은 번역하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 초급 수준의 한국어를 이해하고 있는 다문화가정 구성원을 위한 실시간 자동 어휘대역어 서비스를 제안한다. 어휘대역어 서비스는 한국어 문장에 표현된 각 단어들의 의미를 자동으로 분석하여 다국어 대역어를 제공한다. 이를 위하여 한국어 의미분석 연구, 다국어 번역지식 구축 연구, 언어교육 연구의 융합연구를 수행하였다. 어휘대역서비스를 베트남, 일본 출신의 결혼이주여성을 대상으로 평가하여 의미있는 평가결과를 얻었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.33-39
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• 2020

자연어 처리 분야에서 번역, 형태소 태깅, 질의응답, 감성 분석등 다양한 영역의 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성 분석 분야는 Pretrained Model을 전이 학습하여 단일 도메인 영어 데이터셋에 대해 높은 분류 정확도를 보여주고 있다. 본 연구에서는 다양한 도메인 속성을 가지고 있는 이커머스 한글 상품평 데이터를 이용하고 단어 빈도 기반의 BOW(Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], KoBERT[4] 모델을 구현하여 분류 성능을 비교하였다. 같은 단어를 동일하게 임베딩하는 모델에 비해 문맥에 따라 다르게 임베딩하는 전이학습 모델이 높은 정확도를 낸다는 것을 확인하였고, 17개 카테고리 별, 모델 성능 결과를 분석하여 실제 이커머스 산업에서 적용할 수 있는 감성 분석 모델 구성을 제안한다. 그리고 모델별 용량에 따른 추론 속도를 비교하여 실시간 서비스가 가능할 수 있는 모델 연구 방향을 제시한다.