일-한 기계 번역 시스템 : 연어 패턴을 이용한 어휘 다의성 해소

문경희(Kyong-Hi Moon),이종혁(Jong-Hyeok Lee),김정인(Jung-In Kim),양기주(Gijoo Yang) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.8

본 논문에서는 문법 체계의 유사성으로 인해 주로 직접 번역 방식을 채택하고 있는 일-한 기계 번역에서 고품질의 번역을 위한 어휘 다의성 해소 기법을 제안한다. 구문, 의미 정보가 상대적으로 부족한 직접 번역 방식에서는 높은 수준의 어휘 다의성 해소를 위해 정교한 공기 정보가 요구된다. 따라서 다의성을 가지는 어휘들에 대해 다양한 형태의 공기 제약을 자유롭게 표현할 수 있는 연어 패턴의 기술방법을 제안하고, 명사와 용언의 시소러스 계층 구조를 이용한 유사도 점수 계산법을 통해 가장 적절한 의미가 선택되는 변환 모델을 제시한다. 성능 평가를 위하여 다의어의 대부분을 차지하는 조사와 동사를 대상으로 실험한 결과, 조사에 대해서는 약 93.3%, 동사에 대해서는 약 82.6%의 높은 다의성 해소율을 보임으로써 제안한 방법이 유효함을 보였다. Due to grammatical similarities of both languages, almost all Japanese-Korean MT systems have been developed under the direct MT strategy, in which the word sense disambiguation is considered essential to high-quality translation, but also as a difficult task due to lack of syntactic and semantic clues. In this paper, a word sense disambiguation using sophisticated collocation patterns is proposed under the direct MT framework. First, we present a description method of collocation patterns that can specify a variety of selection restrictions between words. And then we also describe a similarity scoring mechanism based on thesaurus hierarchies of nouns and verbs to select the best-matched one from among several possible patterns. Finally, some experimental evaluations were done using a large-scale corpus of Asahi newspaper articles. They show that the word sense ambiguity of highly polysemous particles and verbs can be resolved with an accuracy of 93.3% and 82.6% for each.

일 - 한 기계번역 시스템에서 가변 어순의 술부 양상류 어휘화 테이블을 이용한 한국어 술부 생성

문경희(Kyong-Hi Moon),이종혁(Jong-Hyeok Lee),이근배(Geunbae Lee),김정인(Jung-In Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B

본 논문에서는 일-한 자동 기계번역 시스템(COBALT-J/K)에서 자연스러운 한국어 술부의 생성을 위한 방법으로 가변 어순 술부 양상류 어휘화 테이블을 이용하는 방법을 제시한다. 한국어의 술부는 어간과 보조 용언, 선어말 어미, 어말 어미로 구성된다. 이 중 어말 어미는 한국어에서 맨 마지막에 하나만 나타나므로 순서 관계를 고려할 필요가 없으며, 일부 선어말 어미도 어말 어미 앞에서 일정한 순서 관계를 가지지만, 보조 용언과 몇몇 선어말 어미는 대체로 일정한 순서로 가지나 기반 순서 관계를 가지는 경우도 있다. 그러나, 기존의 기계번역 시스템에서는 한국 생성시 이들의 순서 관계를 모두 선형 어순으로 고정시켜 처리하였으며, 이는 고정된 선형 어순으로 표현되지 못하는 양상 자질들의 조합에 의한 의미 표현을 불가능하게 하므로 부자연스러운 한국어 술부를 생성해 낸다. 따라서, 본 논문에서는 일-한 자동 기계번역에서 가변 어순 술부 양상류 어휘화 테이블을 이용함으로써 한국어에서 순서 교체가 가능한 양상 자질들을 상황에 맞게 생성할 수 있는 방법을 제시한다.

다층구조 자기구성 순환 신경회로망을 이용한 Spatio - Temporal data의 분류

문경희(Kyong Hi Moon),조재현(Jae Hyun Cho),차의영(Eui Young Cha),전태수(Tae-Soo Chon) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A

실세계에 존재하는 동적이고 순차적인 문제들을 분석하고 해결하기 위한 노력으로 순차처리 신경회로망 모델이 많이 제안되고 있다. 이러한 순차처리 신경회로망 모델은 독립적인 데이터뿐만 아니라 순차 데이터도 학습이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 전통적인 신경회로망과는 달리 입력 패턴을 임의의 크기로 받아들일 수 있으며, 과거의 정보를 어느 정도 유지하고 있다는 점에서 인간의 지능을 보다 잘 묘사하고 있다고 할 수 있다. 그러나, 이러한 모델들을 대부분이 지도 학습을 따르고 있기 때문에 인위적으로 정확히 분류하기 힘든 많은 실제적인 데이터에 적용하기 어렵고 학습 속도가 느리다는 단점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 외부의 도움없이 자가분류할 수 있는 자기구성 순환 신경회로망 (Self-Organized Recurrent Neural Network : SORNN) 모델을 이용하여, 공간적 · 시간 순차적 데이터의 성질을 갖고 있으며, 수질 환경 평가의 자료가 되는 생태학 데이터의 분류에 적용시켜 보고, SORNN을 multi-layer로 확장하여 생태학 데이터의 각 지점별 유사성에 따라 다단 분류하여 보았다.

한-일 기계번역에서 ‘하다’용언의 번역 방법

문경희(Kyong-hi Moon) 한국컴퓨터정보학회 2005 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.10 No.4

한국어와 일본어는 문법 체계의 유사성으로 인하여, 양언어의 형태소들 간에 1대1 매핑 만으로도 높은 번역 성능을 얻을 수 있다. 따라서, 대부분의 한-일 기계번역에서는 한국어와 일본어 형태소 사이에 1대1매핑을 기본으로 하고 있다. 명사와 '하다'로 구성되는 한국어 '하다'용언도 대부분 명사와 'する'로 구성되는 일본어 'する'용언에 대응되므로, 일반적으로 1대1 매핑을 관계를 적용한다. 그러나, 한국어 ‘하다’용언이 일본어 ‘する'용언에 대응되지 않는 경우, 1대1 매핑 만으로는 정확한 번역 결과를 얻지 못하는 경우도 자주 발생하게 된다. 이 경우 명사와 '하다'를 하나의 번역 단위로 다루어 주는 것이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 한국어 '하다'용언의 특성을 조사하고, 명사와 '하다' 사이에 삽입된 어휘들에 의한 비연속성 문제, 피동화, 관형어 수식 등 입력 문장에서의 다양한 상황에 따른 '하다’용언의 변환 기법을 제안하였다. 실험 결과, 높은 번역 성능을 보임으로써 제안한 방법이 한-일 기계번역에서 '하다'용언을 다루는데 효율적임을 볼 수 있었다. Due to grammatical similarities, even a one-to-one mapping between Korean and Japanese morphemes can usually result in a high quality Korean-to-Japanese machine translation. So most of Korean-to-Japanese machine translation are based on a one-to-one mapping relation. Most of Korean '-hada' verbs, which consist of a noun and '-hada', also correspond to Japanese '-suru‘ verbs, which consist of a noun and '-suru', so we generally use one-to-one mapping relation between them. However, the applications only by one-to-one mapping may sometimes result in incorrect Japanese correspondences in some cases that Korean 'hada' verbs don't correspond to Japanese 'suru’verbs. In these cases, we need to handle a noun and '-hada' as one translation unit. Therefore, this paper examined the characteristics of Korean '-hada' verb and proposed transfer rules of Korean 'hada' verb, applying for various states of input sentences such as discontinuity due to inserted words between a noun and '-hada', passivization, and modification of '-hada' verb. In an experimental evaluation, the proposed method was very effective for handling '-hada' verb in a Korean-to-Japanese machine translation, showing high quality of translation results.

순차 데이타 처리를 위한 자기구성 순환 신경회로망

문경희(Kyong Hi Moon),신윤숙(Yun Suk Shin),차의영(Eui Young Cha),전태수(Tae-Soo Chon) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1

실세계에 존재하는 동적이고 순차적인 문제들을 분석하고 해결하기 위한 노력으로 순차처리 신경회로망 모델이 많이 제안되고 있다. 그러나, 이러한 모델들은 대부분이 지도 학습을 따르고 있기 때문에 인위적으로 정확히 분류하기 힘든 많은 실제적인 데이타에 적용하기 어렵고 학습 속도가 느리다는 단점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 외부의 도움없이 자가분류할 수 있는 자기구성 순환 신경회로망(Self-Organized Recurrent Neural Network : SORNN) 모델을 제안한다. 제안된 SORNN 모델은 일반적인 코호넨 네트워크를 기초로 하며, 순차 데이타의 과거 정보를 기억하고 새로운 정보를 받아들일 수 있는 기능을 가진다. 또한, 숭자 노드와 이웃 노드의 연결 가중치 조정 비중을 다르게 하여 학습시킴으로써 학습 속도를 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 모델의 실제적인 성능을 테스트하기 위하여 단어 인식 및 수질 환경 평가의 자료가 되는 생태학 데이타에 적용시켜 보았다.

SMIL 2.0을 기반으로 하는 확장 데이터베이스 질의어 설계

이중화,문경희,윤홍원,Lee Jung-hwa,Moon Kyong-hi,Yun Hong-won 한국정보통신학회 2005 한국정보통신학회논문지 Vol.9 No.7

지금까지 질의 결과에 대한 프리젠테이션은 일반적으로 외부 툴이나 리포트 작성기를 통해 이루어지고 있는데, 프리젠테이션을 작성하는 방법이나 저장 방법 등이 표준화되어 있지 않기 때문에 다른 응용에서 질의 결과를 사용하는 데 많은 어려움이 따른다. 따라서 멀티미디어 데이터를 질의하는 질의어에서 표준화된 방법으로 프리젠테이션을 정의할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 W3C (World Wide Web Consortium) 의 멀티미디어 프리젠테이션 표준인 SMIL (Synchronized Multimedia Integration Language) 2.0을 기반으로 SQL을 확장하여 멀티미디어 데이터에 대한 사용자가 질의와 질의결과에 대한 프리젠테이션 작성를 원활히 할 수 있도록 한다. The presentation of query results is usually made with an external tool or a report generator but, because the methods of preparing and storing presentations have not been standardized, there are many difficulties for other applications to use query results. Thus, it is necessary for a multimedia data query language to define presentation in a standardized method. In this paper we designed extented SQL is based on SMIL 2.0, which support the proposed presentation model effectively. Furthermore this study proposed methods of using query results in various multimedia applications.

일한 기계번역에서 양상자질테이블 구동 방식에 의한 한국어 술부 생성

김정인(Jung-In Kim),문경희(Kyong-Hi Moon),이종혁(Jong-Hyeok Lee),이근배(Geunbae Lee) 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.11

일본어와 한국어는 상당 부분에서 서로 닮은 언어라고 알려져 있다. 일한 기계 번역을 연구하는 많은 연구자들은 어절 단위의 어순 일치 등의 유사성을 이용한 직접 번역 방식을 채택하고 있다. 그러나, 일본어의 술부와 한국어의 술부는 대응하는 품사의 불일치, 국부적인 어순의 불일치 등의 차이를 가지고 있다. 일한 번역에 있어서, 양국어의 술부 표현의 불일치를 해결하기 위하여, 우리는 술부만을 대상으로 하는 추상적이고 의미적인 심볼(modality feature)을 테이블화(양상 테이블)하여, 양국어의 술부 표현의 피봇(pivot)으로 이용하는 방법을 제안하였다. 즉 일본어의 술부를 양상류로 분해한 다음, 양상 테이블 (MFOLT: modality feature ordering and lexicalizing table) 에 각각의 심볼을 활성화시킨다. 이 양상 테이블을 이용하여, 한국어 술부의 상대적인 순서를 결정한 다음, 각 심볼의 상태를 참조하여 한국어 술부를 생성한다. 일본어 1,635 문을 대상으로 실제로 술부를 번역 처리해 본 결과, 약 98.5%가 자연스럽게 번역 되는 것을 확인하였다. Both Korean and Japanese share many grammatical characteristics including the same word order, so that almost all Japanese-to-Korean machine translation systems would have adopted the direct translation strategy to take advantage of the similarities. Even in the direct translation for the very similar language pair, however there are still a lot of problems that have to be solved for high-quality translation. Out of them we only focus on the predicate translation, whose difficulty is caused not only by complex conjugation but also by the inconsistent syntactic category and the different relative order of modal expressions between two languages. To solve the difficulty, we propose a table-driven predicate generation in which a modality-feature ordering and lexicalizing table (called MFOLT) plays an important role to map Japanese predicates into their Korean equivalents via abstract pivot of symbolic modality features. Experimental evaluation was done with 1,635 sentences extracted from Asahi newspaper and some Japanese grammar books, which turned out that the proposed method would make a good effect on predicate translation, showing the success rate of 98.5%.

신경 구조를 가진 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 자가생성 방법

전지애(Ji Ae Jun),문경희(Kyong Hi Moon),차의영(Eui Young Cha) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1

본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층구조 신경망이 고려되었다. 다층구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 지도학습에 비지도학습을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가생성(self-generation)하는 self-organized 오류 역전파 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART를 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식이 적용되었다. 제안된 학습 방법으로 실험한 결과 표준 오류 역전파 학습 방법보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체현상이 개선됨을 보였다.

일-한 기계 번역에 있어서 한국어 술부의 생성과 평가

김정인(Jung-In Kim),문경희(Kyong-Hi Moon),이종혁(Jong-Hyeok Lee),이근배(Geumbae Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 1996 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1996 No.10

일한 기계 번역의 성능 향상을 위한 조동사 れる / られる의 애매성 해결

한명수(Myoung-Su Han),문경희(Kyong-Hi Moon),이종혁(Jong-Hyeok Lee) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여, 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 운맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 애칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코프스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.