• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.86-96
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• 2021

This cross-sectional survey research carried out with the inquisitive agenda on satisfaction of the translation outcomes as performed by human translation and (machine translation) post-editing. The survey group consisted of 166 Korean translators primarily working with the English, Chinese, and Japanese languages. They were asked to rate the satisfactory level with accuracy, fluency, idiomatic expression, and terminology in the Richter's scale of four. The result reveals that human translation is more satisfactory than post-editing with respect to accuracy, but it is uneasy to assert that accuracy is unsatisfactory in post-editing. On the other hand, the Korean translators are less satisfied with fluency, idiomatic expression, and terminology than accuracy. It can be assumed that although human translation is more satisfactory than post-editing, the accuracy of post-editing seems to be more acknowledged than fluency, idiomatic expression, and terminology, which lead the translators to take the accuracy of raw machine-translation products and to go on to improve the fluency, idiomatic expression, and terminology. Nevertheless, Korean translators believe Korean idiomatic expressions cannot be satisfactorily produced in post-editing, while fluency and terminology can be improved in post-editing.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2020

기계번역이란 소스문장(Source Sentence)을 타겟문장(Target Sentence)으로 컴퓨터가 번역하는 시스템을 의미한다. 기계번역에는 다양한 하위분야가 존재하며 APE(Automatic Post Editing)이란 기계번역 시스템의 결과물을 교정하여 더 나은 번역문을 만들어내는 기계번역의 하위분야이다. 즉 기계번역 시스템이 생성한 번역문에 포함되어 있는 오류를 수정하여 교정문을 만드는 과정을 의미한다. 기계번역 모델을 변경하는 것이 아닌 기계번역 시스템의 결과 문장을 교정하여 번역품질을 높이는 연구분야이다. 2015년부터 WMT 공동 캠페인 과제로 선정되었으며 성능 평가는 TER(Translation Error Rate)을 이용한다. 이로 인해 최근 APE에 모델에 대한 다양한 연구들이 발표되고 있으며 이에 본 논문은 APE 분야의 최신 동향에 대해서 다루게 된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.165-171
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• 2018

As the artificial intelligence (AI) plays a crucial role in machine translation (MT) which has loomed large as a new translation paradigm, concerns have also arisen if MT can produce a quality product as human translation (HT) can. In fact, several MT experimental studies report cases in which the MT product called post-editing (PE) as equally as HT or often superior ([1],[2],[6]). As motivated from those studies on translation quality between HT and PE, this study set up an experimental situation in which Korean literature was translated into English, comparatively, by 3 translators and 3 post-editors. Afterwards, a group of 3 other Koreans checked for accuracy of HT and PE; a group of 3 English native speakers scored for fluency of HT and PE. The findings are (1) HT took the translation time, at least, twice longer than PE. (2) Both HT and PE produced similar error types, and Mistranslation and Omission were the major errors for accuracy and Grammar for fluency. (3) HT turned to be inferior to PE for both accuracy and fluency.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제10권1호
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• pp.27-32
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• 2013

Post-transcriptional nucleotide sequence modification of transcripts by RNA editing is an important molecular mechanism in the regulation of protein function and is associated with a variety of human disease phenotypes. Identification of RNA editing sites is the basic step for studying RNA editing. Databases and bioinformatics resources are used to annotate and evaluate as well as identify RNA editing sites. No method is free of limitations. Correctly establishing an analytic pipeline and strategic application of both experimental and bioinformatics methods constitute the first step in investigating RNA editing. This review summarizes modern bioinformatics approaches and related resources for RNA editing research.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.27-35
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• 2021

기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.175-192
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• 2022

자연어 처리 기술을 접목한 컴퓨터 보조 언어 학습 연구가 진행되고 있지만, 기존 영문교정은 일반적인 영어 문장을 기반으로 연구되어, 격식을 갖춘 문체와 전문적인 기술 용어를 사용하는 학술 영문의 경우 그 특성을 반영하지 못한 교정 결과를 제공한다. 또한 문장의 문법적 완성도 향상을 위한 다수의 기존 연구는 교정을 통한 문장 전달력 향상의 한계점이 존재한다. 따라서, 본 논문은 전문적인 기술 용어 사용을 기반으로 문장의 명확한 의미 전달을 목적으로 하는 학술 영문을 위한 자동 교정 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오탈자 교정과 문장 전달력 개선 두 단계로 구성된다. 오탈자 교정 단계는 입력된 오탈자와 문맥에 적합한 교정 단어를 제공한다. 문장 전달력 개선 단계는 원문과 교정문의 쌍으로부터 학습할 수 있는 양방향 순환신경망 기계번역 사후교정 모델을 기반으로 문장의 전달력을 개선한다. 실제 교정 데이터를 이용한 실험을 수행하였으며, 정량적·정성적 분석을 통해 제안 방법론의 우수성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.199-208
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• 2021

기계번역 사후교정이란, 기계번역 문장에 포함된 오류를 자동으로 교정하기 위해 제안된 연구 분야이다. 이는 번역 시스템과 관계없이 번역문의 품질을 높이는 오류 교정 모델을 생성하는 목적을 가진 연구로, 훈련을 위해 소스문장, 번역문, 그리고 이를 사람이 직접 교정한 문장이 활용된다. 특히, 최신 기계번역 사후교정 연구에서는 사후교정 데이터를 통한 학습을 진행하기 이전에, 사전학습된 다국어 언어모델을 활용하는 방법이 적용되고 있다. 이에 본 논문은 최신 연구들에서 활용되고 있는 다국어 사전학습 언어모델들과 함께, 해당 모델을 도입한 각 연구에서의 구체적인 적용방법을 소개한다. 나아가 이를 기반으로, 번역 모델과 mBART모델을 활용하는 향후 연구 방향을 제안한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제6권1호
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• pp.83-98
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• 2005

대규모 통계조사에서 수집된 데이터에는 오류나 결측값의 문제가 발생하기 마련이다. 조사, 데이터 입력, 데이터 처리 등의 과정에서 여러 가지 요인에 의해 이런 문제가 생길 수 있는데 이런 데이터를 방치한 채 통계를 생산할 경우 편향이나 다양한 분석에서의 불일치의 문제가 발생하게 되어 통계의 품질과 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있으므로 수집된 데이터의 오류나 결측값을 찾아 수정하는 데이터편집은 매우 중요한 작업이다. 해외에서는 데이터편집의 문제를 공론화하여 다루고 있는 데 반해 우리나라에서 데이터편집에 관한 논의는 거의 없는 편이다. 본 연구의 목적은 주택가 격동향조사를 위한 데이터편집의 사례를 소개함으로 데이터편집에 대한 논의의 폭을 넓히는 데 있다. 조사목적에 맞도록 편집규칙을 정하는 과정 및 관련 자료들을 소개하고, 온라인조사라는 조사방식에 맞는 입력 데이터편집방법을 마련하여 실시하는 예들을 소개하며, 마지막으로 출력 데이터편집에 의해 입력 편집에서 걸러지지 않은 오류나 문제들을 제거하는 방법도 소개한다.

• 한국수산과학회지
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• 제44권3호
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• pp.308-317
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• 2011

A MBES (multibeam echo sounder) survey around Yokji Island, Korea, was conducted to find an effective method for removing error data. Two post-processing software programs, PDS2000 (RESON) and HIPS (CARIS), were used to remove the error data using an interactive editing method and the CUBE algorithm filter. The post-processing with the PDS2000 and HIPS programs, using the interactive editing method, took 120 and 168 hours, respectively, and there was little difference in the seafloor images. The processing time of the PDS2000 and HIPS programs using the CUBE algorithm filter was 36 and 60 hours, respectively. Nevertheless, there was little difference in the seafloor images because of differences in the factor parameters in each of the post-processing programs. Therefore, post-processing using CUBE filtering can save time in data processing and provide consistent results, excluding the subjective decisions of the operator. This method is more effective than other methods for rejecting erroneous multibeam echo sounder data.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.1074-1083
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• 1993

본 연구에서 제시된 방법은 Fig.2(c)에 나타낸 방법으로 공구궤적의 검증과 더불어 NC공구궤적의 잘못된 부분과 정도를 찾아내 수정할 수 있도록하여 기존의 NC검증시스템의 비효율성을 해결하고자 했다.