실용적인 영한 기계번역 시스템은 긴 문장을 빠르고 정확하게 번역할 수 있어야 한다. 보다 빠른 번역을 위해 문장 분할을 이용한 부분 파싱 방법이 제안되어 속도 향상에 기여하였다. 본 논문에서는 보다 정확한 분석을 위해 결정 트리를 이용한 구문 범주 예측 방법을 제안한다. 문장 분할을 적용한 영어 분석에서 각각의 분할된 부분은 개별적으로 분석되며 각 분석 결과들이 결합되어 문장의 구조가 생성된다. 여기서 각 분할의 구문 범주를 미리 예측하여 부분 파싱 후에 보다 정확한 분석 결과를 선정하고 예측된 구문 범주에 근거하여 올바르게 다른 문장의 분할결과와 결합함으로써 문장 분석의 정확도를 향상시키는 것이 본 논문에서 제안한 방법의 목적이다. 본 논문에서는 Wall Street Journal의 파싱된 말뭉치에서 구문 범주 예측에 필요한 특성을 추출하고 결정 트리를 이용하여 구문 범주 예측을 위한 결정 트리를 생성하였다. 실험에서는 사람이 구축한 규칙을 이용한 방법, trigram 확률을 이용한 방법, 신경망을 이용한 방법 등에 의한 구문 범주 예측 성능을 측정, 비교하였으며 제안된 구문 범주 예측이 번역의 품질 향상에 기여한 정도를 제시하였다.
변환방식의 기계번역은 변환사전에서 제공하는 정보의 종류와 그의 정밀성에 따라서 변환과정의 복잡도와 번역의 질이 결정되어 진다. 사람에 의한 번역은 양국어 사전에서 제공하는 구절 중심의 번역정보를 이용함으로써, 그 번역의 결과는 정확하고 자연스럽다. 본 논문에서는 양국어 사전에서 제공하는 구절 중심의 여러가지 번역정보들을, 한영 기계번역시스템이 이용할 수 있는 형태의 동사 변환사전을 제안하였다. 제안된 변환사전에서는 첫째로, 구절 중심의 번역에서 동사의 역어가 선택되어지는 기준을 제공하여, 변환과정에서 추가적인 의미해석없이도 역어를 효과적으로 선택할 수 있도록 하였다. 둘째로 동사의 역어가 취하는 구체적인 구문구조를 제공하여, 여러 단계의 구조변환의 복잡도를 줄이면서도 두 언어간의 표현방식의 차이점을 해결할 수 있게 하였다.
코드변환 기법은 특정 명령어 집합 구조에서 작성된 프로그램 코드를 다른 구조에서 실행할 수 있도록 변환하는 일종의 에뮬레이션 기법이다. 이 기법은 주로 구형 시스템에서 동작하는 응용프로그램을 새로운 시스템에서 동작시키기 위해 사용되었다. 코드를 변환하는 과정에서 동적으로 코드를 삽입하는 것이 가능하기 때문에 소스코드의 수정 없이 기존 응용프로그램을 계측할 수 있다. 이미 응용프로그램 분야에서는 동적코드분석과 가상머신에서 이러한 기법이 널리 활용되고 있다. 반면에 운영체제의 커널은 일반적인 유저 수준의 응용프로그램과는 다른 특성을 지니기 때문에 커널 수준에서 이러한 코드변환 기법을 사용하려면 시스템 성능, 메모리 관리, 특권 명령어 처리 및 동기화와 관련된 문제가 다루어져야 한다. 본 논문에서는 커널 수준의 동적코드변환 기법을 설계하고 코드삽입을 통한 소프트웨어 계측을 제안한다. 제안기법을 리눅스 커널에 적용하여 실험을 수행하고 그 결과를 통해 본 제안기법이 커널수준에서 소프트웨어 계측에 적은 성능 부하만을 야기함을 확인하였다.
최근 여러 상용 기계번역 시스템들이 발표되고 있다. 하지만 아직은 많은 시스템들이 오역된 결과를 출력하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 이러한 오역 중에서 시제처리 때문에 발생하는 오류에 중점을 둔다. 본 논문에서는 한국어의 시제를 영어의 현재, 과거, 미래, 현재완료 과거완료 미래완료 현재진행 과거진행, 미래진행, 현재완료진행, 과거완료진행, 미래완료진행 등 12시제와 비교한다. 이와 함께 한국어 시제의 의미를 분석하고, 시제의 구조를 개념그래프에 기반 하여 기술한다. 실험에서는 시제가 포함된 문장을 입력받아 개념그래프로 변환하는 프로그램을 구현하고 그 결과를 기술한다.
This paper proposes a microcode generating system which automatically generates the microcode of various target machine by inputing the intermediate language (MDIL) from the machine independent HLML-C (High Level Microprograming Language C) language. The MOP's (Microoperations) which is modeled 7-tuples generate to extend MDIL by table driven method with the information of translation table for each target machine. As compaction being considered and the hardware resource of target machine used, the conflicts of hardware elements are removed possibly. This proposed system is implemented with C language and yacc on VAX-11/750 (UNIX 4.3 BSD).
본 논문은 한국어정보처리에서 단어의 의미를 결정하기 위한 말뭉치 기반의 온톨로지 학습 방법을 제시하고 있다. 먼저 이미 확보된 전자사전의 정보를 이용하여 단어의 확실한 의미를 우선 결정한 후, 아직 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 최종 결정하는 절차를 거친다. 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소를 위한 지식베이스로 사용하기 위해서는, 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 미리 계산된다. 계산된 상호정보 값을 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로, 개념간 최소 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.
2000년대 이후 급격히 증가한 이주민으로 인해 우리나라는 다문화 사회로의 진입이 확대되었고, 결혼이주여성들 또한 늘고 있어 이들과의 조우는 이제 필연적이다. 통계에 의하면 외국어 사용에 불편을 느끼는 비율이 65.5%에 이른다고 밝혀졌다. 이를 통해 자동통역기에 대한 사용자들의 수요가 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다. 본 기술을 이용한 온라인 전시회는 하이퍼링크를 통해 전시회사와 방문객이 소통한다. 이처럼 언택트 서비스를 제공하는 모바일 앱들은 불필요한 말을 하거나 사람을 마주하지 않고도 관객들이 자신의 스케쥴이나 취향에 맞추어 원하는 시간에 서비스를 편리하게 이용할 수 있다는 점에서 활용된다. 본 기술개발 활동은 이러한 사회적 활동의 접근성을 극대화시키며, 정확한 통역을 자동음성 및 텍스트로 제공함으로써, 외국 방문객들의 편리함과 지역사회 동화를 도모할 수 있다.
In this study, we improve the performance of a speech recognition system of visual information depending on lip movements. This paper focuses on the robustness of the word recognition system with the rotation, transition and scaling of the lip images. The different methods of lipreading have been used to estimate the stability of recognition performance. Especially, we work out the special system of the log-polar mapping, which is called Mellin transform with quasi RTS-invariant and related approaches to machine vision. The results of word recognition are reported with HMM (Hidden Markov Model) recognition system.
Wang, Yu-Chun;Lee, Yi-Hsun;Lin, Chu-Cheng;Tsai, Richard Tzong-Han;Hsu, Wen-Lian
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.
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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