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김도경,Kim, Dokyoung 한국건축역사학회 2014 건축역사연구 Vol.23 No.5
Source criticism is very important on the research of architectural history as well as general history. In this point this research studied on the original form and change of Dokrak-dang that is very important building in architectural history of Korea. The result is as in the following. Dokrak-dang that Whoijae built at first was three by two kans size that had daecheong of four kans and ondol-bang of two kans. Gye-jeong that Whoijae built was three kans size that had daecheong of two kans and ondol-bang of one kan. After Whoijae died, Dokrak-dang's ondol-bang was changed to maru between 1555 and 1556 and ondol-bang in west side and stack room was added in 1630. Gye-jeong was changed to ㄱ-shaped floor plan that was added up two kans from three kan's 'ㅡ'-shaped one.
군집 알고리즘과 NSP를 이용한 문서 단위 기계 번역 데이터 증강
김도경(Dokyoung Kim),이창기(Changki Lee) 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.5
최근 전체 문서의 문맥을 파악해 자연스러운 번역을 하기 위한 문서 단위 기계 번역 연구가 활발히 이루어지고 있다. 문서 단위 기계 번역 모델의 학습을 위해서 문장 단위 기계 번역 모델과 마찬가지로 많은 양의 학습 데이터가 필요로 하지만 대량의 문서 단위 병렬 코퍼스를 구축하는 데 큰 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 문서 단위 병렬 코퍼스 부족 현상을 개선하기 위해서 문서 단위 기계 번역에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 실험 결과, 문맥이 없는 문장 단위 병렬 코퍼스에 군집 알고리즘과 NSP를 이용한 데이터 증강 기법을 적용하여 문서 단위 기계 번역의 성능을 데이터 증강 기법 적용 전에 비해 S-BLEU 3.0, D-BLEU 2.7 향상할 수 있었다. In recent years, research on document level machine translation has been actively conducted to understand the context of the entire document and perform natural translation. Similar to the sentence-level machine translation model, a large amount of training data is required for training of the document-level machine translation model, but there is great difficulty in building a large amount of document-level parallel corpus. Therefore, in this paper, we propose a data augmentation technique effective for document-level machine translation in order to improve the lack of parallel corpus per document. As a result of the experiment, by applying the data augmentation technique using the cluster algorithm and NSP to the sentence unit parallel corpus without context, the performance of the document-level machine translation is improved by S-BLEU 3.0 and D-BLEU 2.7 compared to that before application of the data augmentation technique.