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본 연구는 기존 문자열 기반 번역 메모리의 문제점을 해결하고 영한 기계 번역 품질을 향상시키기 위해 구조화된 번역 메모리(TM+)를 개발하는 것을 목표로 한다. TM+는 전처리, 문장 초기 부사 삭제 및 확장, 고유 명사/수식 표현/명사구/관용구 분할 및 변수 치환 등의 단계를 거쳐 구축되었으며, 실험 결과 TM+를 사용한 기계 번역 시스템의 번역 정확도가 7.96% 향상된 82.40%를 달성했다.
Envisioning machine translation in the information future : 4th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas, AMTA 2000, Cuernavaca, Mexico, October 10-14, 2000 : proceedings
Translation memories : Systeme, Konzepte, linguistische Optimierung
Translator's workbench : tools and terminology for translation and text processing
Machine translation and the information soup : third Conference of the Association for Machine Translation in the Americas, AMTA'98, Langhorne, PA, USA, October 1998, proceedings
Quality in professional translation : assessment and improvement
Computational and quantitative studies
Mapping memory in translation
Introducing corpus-based translation studies
번역 길라잡이 : 영한번역을 중심으로
Machine translation : its scope and limits
Recent advances in example-based machine translation
Machine translation and the lexicon : third International EAMT Workshop, Heidelberg, Germany, April 26-28, 1993 : proceedings
A cognitive semantic analysis of manipulative motion verbs in Korean with reference to English
Technology as translation strategy
Machine translation : theoretical and methodological issues
The Core language engine
독어학
최승권, 김영길Journal of Mixed Methods Research
Moorkens, J.Minds and Machines
Balashov Y.정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
김성동정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
김성동한국컴퓨터정보학회논문지
여상화, 채흥석정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
김성동Computer Speech and Language
Liu Y.,Wang K.,Zong C.,Su K.Y.The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
김성동, 김남윤정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
최승권, 이기영, 노윤형, 권오욱, 김영길Informatics
Tezcan A.,Bulté B.,Vanroy B.정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
김성동통번역학연구
이준호언어과학연구
김성동, 이석기지능정보연구
김성동, 박성훈Machine Translation
Sánchez-Gijón P.,Moorkens J.,Way A.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Ortega J.E.,Forcada M.L.,Sanchez-Martinez F.정보과학회논문지
김현, 신재훈, 이원기, 조승우, 이종혁Neural Computing and Applications
Zhang T.,Huang H.,Feng C.,Wei X.Linguistica Antverpiensia, New Series – Themes in Translation Studies
Li J.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 한국어 표현에 수반되는 언어심리적 기제와 문화적 원리, 다양한 표현 방식에 나타난 사고 등을 심도 있게 고찰한다. 특히 외국어 화자의 언어 요인과 문화 요인이 한국어 표현의 학습에 어떤 효과를 미치는지에 대한 천착이 이루어지며, 나아가 효과적인 한국어 표현 교육의 방향과 구체적 교수학습 방법 등을 탐구한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 학사
스페인과 중남미의 문학작품을 읽고 번역해 봄으로써 번역의 중요성을 이해하고 번역에 필요한 기술들을 익힌다.전선 / 대학원
번역의 역사, 원리, 방법, 의의 등에 관한 이론적인 검토를 하고, 특히 문학작품의 번역에서 제기되는 실제적인 문제점을 고찰한다. 번역 실습을 병행해서 할 수 있다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
영어교육과 관련된 제반 이론과 최신 이론들에 대한 심도 있는 연구와 영어교육에 관한 이론적, 방법적 모형을 개발한다.전선 / 대학원
구조주의적 접근에서부터 최근의 형식문법에 이르기까지 통사론의 연구 방법론에 대한 전반적인 이해를 목표로 한다. 특히 근래 활발하게 연구되고 있는 생성문법의 여러 통사이론(GB, GPSG, LFG, HPSG 등)을 비교하고 실제 언어자료에의 응용을 꾀한다. 또한 문법 전반에서의 의미론과의 관련성을 파악하고, 타당성 있는 새로운 통사이론의 정립을 모색한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
이 교과목은 '통사론연구 1'(108.520)의 교과목 내용을 기초로 이론의 확대적용 및 발전을 좀더 깊이 있게 모색한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어교육의 교육과정과 관련된 여러 요인들과 각 요인들의 상호작용, 그리고 한국어교육과정 개발과 운영 등에 대하여 심도 있는 탐구를 진행하게 된다. 특히 한국어 교육내용의 선정과 위계화, 내용 체계의 조직 의 원리 등을 언어 요인, 문화 요인과 결부시켜 집중적으로 논구하게 된다.전선 / 학사
언어이해의 여러 단계들(예: 언어지각, 어휘처리, 통사처리, 덩이글이해, 추론 등)에서 이루어지는 표상과 처리과정을 다루는 과목이다. 이론과 실험적 증거들에 근거하여 언어이해 과정을 탐구함으로써 언어이해 기제에 대한 지식을 축적하고 언어심리 실험에 대한 이해를 증진시킨다.전선 / 대학원
영어의 통사구조, 음운구조, 의미구조, 기타 영어학분야의 주제ㅐ를 선택하여 이를 집중적으로 연구한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
인공지능을 활용하여 프랑스 및 프랑스어권 지역의 다양한 텍스트를 번역‧분석함으로써 학습자들의 번역 역량을 강화하며, 프랑스어와 프랑스어권 문화에 대한 심층적인 이해와 안목을 제고한다.전선 / 대학원
임상서식 및 의학 문헌에서의 정보추출을 위한 다양한 알고리즘과 이론에 대해 학습한다. 특히 자연어처리 분야의 기존 연구들을 기반으로 의학 분야에서 자연어처리 기술이 적용될 수 있는 사례들을 개발하고, 실제 프로젝트를 통해 새로운 적용 분야들에 대해 연구하게 된다.전선 / 학사
이 강좌는 언어학의 응용분야로 인간이 쓰는 언어가 컴퓨터에서 어떻게 처리되는지 다룬다. 인간 언어가 지닌 음성, 형태, 통사, 의미적인 측면이 정보처리 관점에서 음성합성, 음성인식, 형태분석, 구문분석, 의미처리 등과 관련하여 어떻게 구현되는지 살펴보며, 실제로 음성합성기, 음성인식기, 정보검색시스템이나 기계번역기 등 상용화된 시스템 구축방법에 대해서도 살펴본다. 또한 대량의 자료를 수집하고 처리하는 코퍼스도 논의하여, 한국어 정보처리를 위한 기초자료 구축도 병행한다. 이 과목은 이론적인 방법론뿐만 아니라 실제처리에도 많은 초점이 맞추어지기 때문에 컴퓨터 프로그래밍 학습을 통하여 시스템 구축이나 자료를 처리하는 실습도 병행한다.