hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
하판락 생애
1949년 1월 하판락이 부산에서 반민족행위특별조사위원회에게 체포되었다. 하판락의 고문으로 사망한 독립투사 여경수의 어머니가 그를 반민특위에 고발했기 때문이었다. 1949년 당시 고원섭이 쓴 <반민자 죄상기>에 따르면 하판락을 체포한 반민특위가 그를 서울로 압송하려 하자 "당장 여기서 우리들이 처리하겠으니 맡겨 달라"며 부산시민들이 애원할 정도로 하판락에 대한 분노가 충천했다고 기록되어 있다. 서울로 압송되어 반민특위에 의해 강도높은 조사를 받았으나 하판락은 끝내 자신이 한 독립투사 살해 및 착혈 고문 사실 등을 끝끝내 부인했다. 그러다가 1949년 6월 6일 이승만 대통령과 신성모 내무부 장관의 사주를 받은 친일 경찰이 반민특위 사무실을 습격하는 사건 발생 후 반민특위가 사실상 무력화되면서 서울 마포형무소에 구금되었던 하판락은 서울에서 3회, 부산에서 1회 등 모두 4차 공판을 거쳐 최종 무혐의로 풀려났다. 당시 사건 담당 김철호 조사관은 전란 와중에 통영에서 의문의 죽음을 맞았다.
하판락 생애
석방 후 그는 고향인 명석면으로 돌아오지 못하고 부산에 거주하며 사업가로 변신했는데 재력을 바탕으로 제도정치권에 진입하고자 여러 차례 애를 썼다. 1956년 제2대 경남도의원 선거에 하판락은 고향인 명석면으로 돌아와 진양군 제1선거구에 입후보하여 출마했던 것이다. 하지만 그의 막강한 하씨 문중의 영향력과 선거운동에도 불구하고 친일파 하판락을 기억하고 있던 면민들과 유권자들은 그를 낙선시켰다. 하지만 그 후에도 꿈을 버리지 않고 있던 하판락은 부산시의원 선거에도 뜻을 두었으나 소원을 이루지 못했다. 결국 그는 방향을 완전히 바꿔 신용금고사업을 통해 부를 축적해 금융업자로 변신하는 한편, 기업체를 운영하는 사업가로 자리잡는데 성공했다. 이 돈으로 그는 고향에 돌아와 진주 명석면 청사를 신축하는데 기금을 희사하거나 크고 작은 고향 일에 기부금을 내는 등 고향을 빛낸 출향 인사로 변신했고, 부산에서는 어버이날에 부산시장의 표창을 받는 등 노인복지 공로자로 화려하게 신분 세탁을 한다.
하판락 생애
하판락의 친일 행적이 세상에 다시 알려진 것은 독립투사 이광우의 증언이었다. 이광우가 하판락으로부터 고문당하고 투옥되었으며, 이때의 고문 후유증으로 평생을 불구자로 고통받고 있는 사실이 정부로부터 인정되어 독립유공자로 건국훈장 애족상을 받으면서 하판락의 죄상이 다시 드러난 것이다. 하판락의 친일죄상과 고문 사실이 하나 둘 재조명되면서 국민적인 공분과 비판여론이 비등하자 노령의 하판락은 2000년 1월 17일 <대한매일>(현재의 서울신문)과의 인터뷰를 통해 “일제 경찰 간부를 지낸 일을 부끄럽게 생각하며, 나로 인해 피해를 본 사람들에게 사과하고 용서를 빈다”며 마지못해 잘못을 시인하기도 했다.
2000년 12월 하판락의 고향인 현 진주시 명석면에서 발간된 <명석면사>에서는 그의 집안인 진주 하씨 문중의 반발로 하판락의 친일 죄상이 모조리 삭제되는 ‘분서갱유’를 당했다. 명석면사를 쓴 김경현은 하씨문중이 하씨 집성촌인 명석면 관지리 마을회관으로 김씨를 불러 ‘무슨 근거로 그렇게 썼냐. 근거를 대라. 하판락은 단지 경찰이었다. 고등계 형사가 아니다.′‘광주놈이라 경상도를 저렇게 쓴다’, ‘외지인 주제에 지역사정을 뭘 안다고 그렇게 막 쓰냐’고 비판했고 결국 하판락 부분은 삭제되었으나, 김경현은 자신의 마지막 양심을 편찬후기 형식으로 끼워넣었다.“명성면 출신자 중에 반민특위 관련자에 대해서는 면사편찬위의 결의로 삭제했다.” 진주 하씨 문중은 뒤늦게 ‘죽일 놈 살릴 놈’했지만 책은 인쇄가 끝난 뒤였다.
2002년 2월 민족정기를 세우는 국회의원모임에서 친일파 708인 명단을 발표했을 때 명단에 든 인물들 중 유일한 생존자였다. 2008년 민족문제연구소에서 친일인명사전에 수록하기 위해 정리한 친일인명사전 수록예정자 명단 경찰 부문, 2009년 친일반민족행위진상규명위원회가 발표한 친일반민족행위 705인 명단에도 포함되었다. 2003년 9월 11일 하판락은 향년 91세로 천수를 다 누리고 그 악명높았던 일생을 마감하였다.
팔리아치
팔리아치(이탈리아어: Pagliacci)는 루제로 레온카발로가 작곡한 2막의 오페라이다. 한 콤메디아 델라르테 흥행단의 질투에 가득찬 남편의 비극이 주된 줄거리이다. 팔리아치는 1892년 밀라노에서 초연되었으며, 레온카발로의 유일하게 성공을 거둔 오페라이다. 1893년 이후로 이 오페라는 소위 "카브와 파브"라 피에트로 마스카니의 《카발레리아 루스티카나》와 항상 더불어 공연되었다. 제목이 때때로 I pagliacci이라 부정확하게 언급된다. 팔리아치는 Opera America에 따르면 북미에서 14번째로 가장 많이 공연되는 작품이라 한다.
팔리아치 역사
1890년경 마스카니의 《카발레리아 루스티카나》가 초연되었을 때, 레온카발로는 거의 무명의 작곡가였다. 마스카니의 성공을 목격한 후, 그는 비슷한 오페라를 작곡하기로 결심한다. 카발레리아 루스티카나는 베리스모 스타일로 1막 길이였다. 오늘날 대부분의 비평가는 팔리아치의 대본이 Catulle Mendès의 1887년 연극인 La Femme de Tabarin에서 영감을 얻었다고 말한다. 레온카발로는 그 연극의 초연당시 파리에서 살았는데, 레온카발로가 이 연극을 보았을 가능성이 높다고 한다.
그러나 레온카발로는 이 오페라의 줄거리는 그가 어린 시절 목격한 실화에 기초했다고 주장했다. 그는 한 하인이 자신을 코메디아 공연에 데리고 갔고, 오페라 속의 사건이 실제로 일어났다고 주장하였다. 그는 또한 재판관이었던 그의 아버지가 범죄 수사를 이끌었고, 레온카발로는 이 주장을 입증할 만한 문서를 가지고있다고 주장했다. 이 증거는 나타나지 않았고, 대부분의 비평가들은 레온카발로가 이 오페라를 좀 더 현실적으로 보이도록 노력했다고 생각한다.
팔리아치 역사
팔리아치는 즉각적인 성공을 거뒀고, 오늘날에도 인기있는 오페라가 되었다. 팔리아치는 오페라의 가장 유명하고 인기있는 아리아 중의 하나인, Recitar! ... Vesti la giubba. (공연을 올려라! 의상을 입어라)를 포함한다. 엔리코 카루소의 이 아리아 녹음은 세계 최초로 백만 장의 음반이 팔렸다.1907년에 팔리아치는 처음으로 전곡이 녹음되는 오페라였다.
팔리아치 줄거리
이야기의 설정은 1865년과 1870년 사이, 성모 대축일(8월 15일)에  칼라브리아의 몬탈토우푸고이다.
전주곡이 울리는 동안 무대의 커튼이 오른다. 2번째 커튼 뒤로 토니오가 그의 코메디아 역할인 타데오로 분장하여 관객들에게 소개한다. (Si può?... Si può?... Signore! Signori!) 그는 관객들에게 배우들도 감정을 느낀고 이 공연은 실존 인물에 관한 이야기라 환기한다.
팔리아치 줄거리
정오 3시에 콤메디아 흥행단이 마을로 들어서고, 마을 주민들은 환호성을 지른다. 카니오는 그날밤의 공연인 "팔리아치쵸의 문제"에 대해 설명한다. 네다는 마차에서 내리자, 토니오는 그녀에게 손을 내밀지만, 카니오가 그를 옆으로 밀치고, 네다가 내려오게 도와준다. 마을 주민들은 선술집에서 술마실 것을 제안한다. 카니오와 베페는 받아들이지만, 토니오는 뒤에 남는다. 마을 주민들은 토니오가 네다와 바람 필 궁리를 한다고 카니오를 약올린다. 카니오는 모두에게 그가 연극에서 바보같은 남편역을 맡지만, 실제로 다른 남자가 네다에게 접근하면 가만놔두지 않을 것이라 경고한다. 그에 충격을 받고 한 마을 주민이 만약 카니오가 네다를 진실로 의심하는지 질문한다. 카니오는 아니라 답하고, 네다의 이마에 부드럽게 입맞춤한다. 교회종이 예배를 위해 울리자, 카니오와 베페는 선술집을 향해 떠나고, 네다는 홀로 남는다.
팔리아치 줄거리
네다는 실은 카니오를 속이고 바람피고 있어서 카니오의 격렬함에 겁을 먹지만, 새노래 소리가 그녀의 마음을 편안하게 한다. 토니오가 돌아와 네다에게 사랑의 고백을 하지만, 네다는 비웃는다. 이에 분노한 토니오는 그녀를 붙잡으려고 하지만, 네다는 따귀를 내리치고, 그를 때려서 쫓아보낸다. 네다의 연인인 실비오는 선술집에서 카니오와 베페가 술을 마실 때 나서서, 네다를 찾아온다. 그는 네다에게 공연 후 그와 함께 도망치자고 요청한다. 네다는 두렵긴 하지만, 승낙한다. 이를 엿듣던 토니오는 카니오에게 알려주러 자리를 뜬다. 그들이 돌아온 후, 실비오는 도망치고, 네다는 그에게 "나는 항상 당신의 것이다'라고 외친다.
카니오는 실비오를 쫓지만, 그를 붙잡지 못하고 얼굴도 보지 못한다. 그는 네다에게 연인의 이름을 댈 것을 요구하지만, 그녀는 거절한다. 카니오는 칼로 네다를 위협하나, 베페가 그를 말린다. 베페는 그들은 공연을 준비해야한다고 주장한다. 토니오는 카니오에게 그녀의 연인이 확실히 그 공연에 나타날 것이라 말한다. 카니오는 홀로 남아서 의상을 입고, 관객을 웃길 준비를 한다. (Vesti la giubba)
팔리아치 줄거리
군중이 몰리자 컬럼비나 의상을 입은 네다가 돈을 수금한다. 그녀는 실비오에게 경고의 휘파람을 불고, 군중은 연극이 시작되자 환호한다.
컬럼비나의 남편인 팔리아쵸는 아침까지 멀리 나가있고, 타데오는 시장에 있다. 콜럼비나는 그녀의 연인인 아르레치노를 불안하게 기다리고, 곧 그녀의 집 창문 아래서 콜럼피아나를 향해 세레나데를 부른다. 타데오가 돌아와 컬럼비나에게 사랑을 고백하지만, 그녀는 타데오를 조롱하고 창문을 통해 아르레치노를 들여보낸다. 그는 타데오의 귀에 강타를 날리고, 방에서 내쫓자 관객들은 웃는다.
아르레치노와 컬럼비나가 저녁식사를 하고, 그는 잠잘 자리를 얘기한다. 팔리아초가 돌아올 때, 그녀는 남편에게 약을 먹이고, 아르레치오와 도망갈 계획을 세운다. 타데오가 불쑥 들어와 경고하자, 팔리아쵸는 그의 아내를 의심하며 막 돌아가려고 한다. 아르레치노가 창문을 통해 도망가자 컬럼비나는 그에게 "나는 항상 당신의 것이다"라고 말한다.
팔리아치 줄거리
카니오가 무대에 등장하여, 네다의 대사를 듣고, "신의 이름으로! 그것과 같은 말이구나!"라고 외친다. 그는 연극을 지속하려 노력하지만, 자제심을 잃고 그녀의 연인의 이름을 말하라고 주장한다. 공연을 지속하길 원하는 네다는 카니오에게 팔리아쵸라고 말하지만, 카니오는 자신은 광대가 아니고 그녀를 진심으로 사랑한다고 말한다. (No! Pagliaccio non son!) 군중은 카니오의 감정적인 연기에 감명받고, 그에게 환호를 보낸다.
네다는 다시 공연을 지속하려 노력하여, 그의 연인은 아르레치노라 말한다. 분노한 카니오는 이름을 대든지, 그녀의 목숨을 걸 것을 요구하자, 네다는 자신은 절대로 그 이름을 말하지 않으리라 맹세한다. 관중들은 그들이 연기하는 것이 아니란 것을 깨닫게 된다. 실비오는 무대로 나와 싸우려고 한다. 카니오는 탁자에서 칼을 거머쥐고, 네다를 찌른다. 그녀가 죽으면서 "도와줘, 실비오"라고 외친다. 카니오는 실비오도 찌르고 "연극은 이제 끝났다"라 외친다.
오페라의 마지막 대사인 "연극은 이제 끝났다 (La commedia e finita!)"라는 대사는 요즘은 거의 카니오에 의해 드라마틱 하게 불러지지만,
R. Leoncavallo 의 초판을 발행한 Casa musicale Sonzogno 버전에서는 토니오에게 주어진다.
보통 피아노반주의 스코어는 카니오에 의해 불리지만, 지휘자 총보에서는 어느 버전 할 것 없이 토니오에게 주어진다.
친일파 708인 명단
친일파 708인 명단(親日派 708人 名單)은 2002년 2월 28일 대한민국 국회의 민족정기를 세우는 국회의원모임(회장 김희선)이 발표한 주요 친일 인사 708명에 관한 명단이다. 이들 명단은 1948년 대한민국 제헌국회에서 제정된 《반민족행위처벌법》에 근거하여 작성되었다.
이 모임은 광복회(회장 윤경빈)와 함께 심사하여 명단을 공개했으며 이 가운데 692명은 광복회와 합의하에, 사회, 문화, 예술 분야에서 공이 커서 친일파 규정에 논란이 많은 나머지 16명은 별도로 발표했다.
다음 목록은 각 분야별로 발표된 목록이다.
목관악기
목관악기(木管樂器)는 관악기들 가운데 원기둥이나 원뿔 모양의 관에 손가락으로 막는 구멍이 있고, 입김을 불어 넣는 곳에 직접 숨을 불어 넣거나 리드(서)를 사용하여 소리를 내는 악기를 아울러 부르는 이름이다(《두산백과사전》).
바이올린 협주곡 1번 (브루흐)
《바이올린 협주곡 1번 사단조》(Op. 26)는 막스 브루흐가 1864년부터 1867년 사이에 작곡한 바이올린 협주곡이다. 그의 친구이자 뛰어난 바이올린 연주가였던 요제프 요아힘에게 헌정되었다. 브루흐는 모두 세 곡의 바이올린 협주곡을 썼는데, 그 가운데 이 곡이 가장 널리 알려져 있다.
다음과 같이 세 악장으로 되어 있다.
첫 악장은 바로 이어서 연주되는 두 번째 악장의 전주곡 역할을 한다. 느린 두 번째 악장은 솔로 바이올린이 이끄는 빼어난 선율로 유명하다. 이 협주곡은 직접 카덴차를 작곡하는 것이나 독주자가 카덴차를 넣어 연주하는 것을 브루흐가 거부했다는 점에서 특이하다.
하비 콕스
하비 콕스(Harvey Cox, 1929년-)은 미국 하버드 대학교에서 사회윤리학을 강의했던 신학자이다. 교회의 세속화, 교회의 자본주의화에 대한 경고로 유명하다. 1957년 미국 침례교회에서 목사안수를 받았다.
하비 콕스 생애
펜실베이니아 대학교와 예일 신학대학교를 졸업하였으며, 하버드 대학교에서 철학 박사학위를 받았다. 1962년부터 1년간 서독의 베를린에서 거주하면서 동독 교회와 하버드대학교간의 연락을 받는 일을 하였다. 귀국후에는 흑인 민권운동에 참여했으며, 보스턴의 흑인거주지역에서 살면서 흑인의 권리를 신장시키기 위한 사회운동을 하였다. 저서로는 《예수, 하버드에 오다》와 《세속도시》, 《영성, 음악, 여성》이 있는데, 모두 한국어로 번역, 출판되었다.
하비 콕스 해방신학
하비 콕스는 자신의 저서인 《세속도시》에서 도시화와 개인주의의 확산에 대해 긍정하고, 성경에 대해 문자적인 해석과 로고스(logos) 중심적인 해석을 배격하여야한다는 주장을 펼친 바 있는데, 이로 말미암아 그의 이론은 남아메리카에서 해방신학의 열풍이 부는 데에 일조한 것으로 평가받는다.
콕스는 인간을 종교와 교리에서 해방시킨 후, 그 다음의 일로 교회의 새로운 개혁을 주장하였는 데, 이러한 개혁이 16세기 종교 개혁보다 더욱 폭발적인 수준의 개혁이 필요하다고 주장하였다.  과거의 종교개혁이 교회 내의 개혁으로 그쳤다면, 현대의 개혁은 세속사회의 질서와 인간의 정신적 삶과 교회와의 관계 등 전면적으로 제기되어야 하며, 지속적으로 이루어져야 한다고 주장한다.  그는 이원론적인 세계관을 부정하고, 오직 현세만이 사고의 대상이 되어야 하며, 영적영역으로 도피하는 것을 반대한다.
미확인동물
미확인동물(未確認動物, 영어: cryptid 크립티드[*])은 미확인동물학자들이 자연계 어딘가에 존재할 것으로 믿는 동물이지만, 현재 그 존재 여부가 과학계에서 논란이 되거나 입증되지 않은 상태이다. 미확인동물학은 유사과학으로, 주로 일화적 이야기와 과학계가 거부한 주장들을 연구 대상으로 삼는다. 생물학자들이 확립된 과학적 방법론에 따라 정기적으로 새로운 종을 발견하는 반면, 미확인동물학자들은 민간전승과 소문에 등장하는 존재들에 주목한다. 미확인동물학자들이 미확인동물로 여기는 존재로는 빅풋, 예티, 추파카브라, 저지 데블, 네스호의 괴물, 모켈레음벰베 등이 있다.
학자들은 미확인동물학 하위문화가 초기부터 주류적 접근방식을 거부했으며, 그 추종자들이 주류 과학에 적대감을 표현하는 경우가 많다고 지적했다. 학자들은 미확인동물학자들과 그들의 영향력(젊은 지구 창조론과의 관련성 포함)을 연구했고, 미확인동물학과 유령 사냥이나 미확인비행체학 같은 다른 의사과학들 사이의 유사점을 밝혀냈으며, 언론이 미확인동물학자들의 주장을 비판 없이 전파하는 현상을 부각했다.
고이왕
고이왕(古爾王, ? ~ 286년 음력 11월, 재위: 234년 ~ 286년 음력 11월)은 백제의 제8대 국왕이다. 구이왕(久爾王)·고모왕(古慕王)이라고도 한다. 일본의 사서 《신찬성씨록》, 《일본서기》등에는 구이(久爾), 구이(仇爾), 고모(古慕)로 이름이 적혀있다. 고이왕은 즉위 후 국가체제의 정비와 왕권 강화에 주력하여 부족의 기반을 다져놓았다. 집권력의 강화를 위하여 좌장(左將)을 설치하여 내외 병마권을 관장하게 함으로써 족장들의 군사력을 약화시켰다. 초고왕, 구수왕과의 가족관계 여부 연대차이로 이견이 존재한다. 기록에 따르면 샤냥을 나갔을때 손수 40마리의 사슴을 쏘아 맞혔고 기러기 한 쌍이 냇가에서 날아오르자 활을 쏘아 모두 맞혔을 정도로 명궁이었고 뛰어난 무예를 소유하였다.
고고학적 시료 분석 결과 풍납토성의 최초 축조 시점이 고이왕의 재위기로 보는 편이 있다.
고이왕 생애
《삼국사기》에 따르면 개루왕의 둘째 아들로 보나, 《삼국사기》의 다른 기록 및 《삼국유사》에는 초고왕의 외삼촌이라 되어 있어 논란이 있으며, 초고왕 사후 20년 뒤에 즉위하여 그때로부터 다시 52년을 재위하였으므로 초고왕의 동생 여부에 이견이 있다.
《삼국사기》의 기록에 따르면, 그는 구수왕이 죽은 뒤 구수왕의 장자인 사반왕이 왕위를 계승하였으나 어려서 정사를 감당하지 못하자, 사반왕을 강제 폐위시키고 왕위에 올랐다.
그는 재위 기간 중 괴곡(槐谷: 충청북도 괴산군)·봉산(烽山: 지금의 경상북도 영주시)을 중심으로 영토를 확장 중이던 신라가 자주 침공했고 한사군의 후신인 낙랑, 강원도 북부의 말갈과도 충돌하며 나라가 불안정하였다. 또한 남옥저의 일부를 점령하고, 중국 대륙의 서진과 외교관계를 맺었다. 그리고 산동반도에 대륙백제를 개척했다(그러나 고이왕이 개척한 진평군, 즉 대륙백제는 개연성이 없다. 당시 산둥반도는 중국이 차지하고 있었고, 애초에 백제의 항해술이 뛰어났다 해도 그 시대에 산둥반도를 개척해 차지하는 건 엄청난 대항해였을 것이다. 그러나 이 사실도 정확하진 않아서 연구가 필요하다). 대방과는 혼인을 통해 휴전을 확보하려고 노력했다.
고이왕 생애
재위 13년(246년) 위나라가 낙랑군(樂浪軍)과 삭방(朔方)과 합공해 고구려와 전쟁을 벌이는 틈을 타서 낙랑군의 변방을 침입하였다. 또한, 한나라와 낙랑군, 대방군 사이에 분쟁이 일어났을 때 대방군을 기습하여 대방태수 궁준을 전사하게 한 사건의 배후에 백제가 있었음이 추측된다.
관리로서 재물을 받은 자와 남의 것을 도둑질한 자에게는 3배를 징출(徵出)케 하는 동시에 종신 금고(禁錮)에 처한다는 법령을 내렸다.
재위 27년(260년) 봄 정월, 기존의 좌우보 체제를 개혁하여 여섯 개의 좌평(佐平)을 두고, 그들에게 왕명 출납과 창고 관리, 의례 제정, 형벌 제도, 군사 업무를 각각 분담시켜 맡아보게 했다. 또한, 16품의 관등 체계를 정비했으며, 관직에 따라 자주색, 다홍색, 푸른색 옷을 입게 하는 등 품계에 따른 왕과 귀족의 공복에 관한 제도도 정했다.
고이왕 평가
한강 유역의 부족들이 백제족을 중심으로 결속하면서 백제는 부족 국가로 성장하게 되었다.
고이왕 가계
고이왕의 이름은, 《주서》 및 《수서》의 백제전에 시조라 기록된 '구태(仇台)'라는 이름을 ‘구이’로 읽어서 ‘고이’와 음운상으로 통한다고 보아 ‘구이＝고이’로 해석함으로써 고이왕을 백제의 건국자로 보는 견해가 있다. 반면, 《삼국사기》나 《삼국유사》에 고이왕을 “초고왕모제(肖古王母弟)”라고 한 것을 ‘초고왕 어머니의 동생’으로 해석하여, 고이왕은 온조왕계와는 계보를 달리하는 우태(優台) - 비류계(沸流系) 출신이라고 보는 견해도 있다.
The Geometer's Sketchpad
The Geometer's Sketchpad(GSP)는 미국 Key Curriculum Press 사에서 개발한 수학 소프트웨어이다. 개발자인 Nicholas Jackie는 1987년 여름 VGP사업에 동참하여 매킨토시용 초기 GSP버전을 발표하였고, 1990년 KCP에서 베타버전 The Geometer's Sketchpad를 발표한 이후 현재 'GSP 5.0'이 개발되어 지금은 '한글 GSP 4.0'을 사용할 수 있는 단계에 있다. 원래 유클리드 기하의 평면 도형들을 만들고 시뮬레이션하기 위한 것이었지만, 그 기능이 확장되어 좌표, 함수 등 많은 수학적 대상을 만들고 그것에 대한 실험을 할 수 있게 되었다.
The Geometer's Sketchpad의 가장 핵심적인 기능은 추상적인 수학적 대상을 컴퓨터 화면에서 만들고 조작할 수 있게 한 것이라고 할 수 있다.  예를 들어 삼각형을 만들고 그것의 외심을 작도하고 나서 삼각형의 한 꼭짓점을 마우스로 끌어 옮기면, 삼각형이 변형되면서 그에 맞게 외심의 위치가 바뀐다. 또한 이차함수의 그래프를 그린 다음 키보드 조작으로 계수들의 값을 조금씩 변화시키면 그에 따라 그래프의 모양이 바뀐다.
The Geometer's Sketchpad
이러한 기능은 수학적인 대상들의 관계를 이해할 때 유용할 수 있기 때문에 GSP는 학교 수업이나 수학적인 내용의 프레젠테이션에서도 자주 이용된다. 특히, GSP도 윈도우용 프로그램이기 때문에 GSP에서 그린 도형을 화살표 도구로 드래그하여 복사-붙여넣기 기능을 이용하면, 다른 윈도우용 프로그램에서 얼마든지 불러와서 쓸 수 있다.
코닥 포토 스팟
코닥 포토 스팟(Kodak Photo Spot) 또는 코닥 픽처 스팟(Kodak Picture Spot)이나 코닥 포토 포인트(Kodak Photo Point)는 코닥이 협찬하는 표지판으로 사진을 촬영하는 데 적당한 장소를 추천하는 곳에 세운다. 주로 관광지나 디즈니 테마 파크 등에서 볼 수 있다.
보통 표지판의 내용은 "이곳은 여러 유명 사진가들이 당신이 이곳을 방문한 이야기를 대신 전해줄 수 있는 사진을 촬영하는 데 적당한 장소로 추천한 곳입니다."이다.
기계 번역
기계 번역(機械飜譯, 영어: machine translation, MT)은 하나의 언어에서 다른 언어로 텍스트나 음성을 번역하기 위해 계산 기술을 사용하는 것으로, 두 언어의 문맥적, 관용적, 실용적 뉘앙스를 포함한다. 자동 번역이라고도 한다.
초기 접근 방식은 주로 규칙 기반 또는 통계적이었다. 이러한 방법들은 이후 신경망 기계 번역과 대형 언어 모델에 의해 대체되었다.
기계 번역 역사
기계 번역의 기원은 9세기 아랍의 암호 해독가인 킨디의 작업에서 찾아볼 수 있는데, 그는 현대 기계 번역에 사용되는 암호 해독, 빈도분석 (암호), 확률 및 통계학을 포함한 체계적인 언어 번역 기술을 개발했다. 기계 번역의 아이디어는 17세기 후반에 등장했다. 1629년, 르네 데카르트는 다른 언어의 동일한 아이디어가 하나의 기호를 공유하는 보편적인 언어를 제안했다.
자연어 번역에 디지털 컴퓨터를 사용하는 아이디어는 1947년에 영국의 A. D. 부스와 같은 해 록펠러 재단의 워렌 위버에 의해 제안되었다. "1949년 워렌 위버가 작성한 메모는 기계 번역 초기 가장 영향력 있는 단일 출판물일 것이다." 다른 사람들도 뒤를 이었다. 1954년 런던 버크벡 칼리지의 APEXC 기계에서 영어에서 프랑스어로의 기초적인 번역 시연이 있었다. 당시 이 주제에 대한 여러 논문이 발표되었고, 심지어 대중 잡지에도 기사가 실렸다(예: 1955년 9월호 Wireless World에 실린 Cleave와 Zacharov의 기사). 당시 버크벡 칼리지에서 개척된 유사한 응용 분야는 컴퓨터를 이용한 점자 텍스트 읽기 및 작성이었다.
기계 번역 역사
이 분야의 첫 연구자인 예호슈아 바르-힐렐은 MIT에서 연구를 시작했다(1951). 마이클 자레치나크 교수가 이끄는 조지타운 대학교 MT 연구팀이 그 뒤를 이어(1951) 1954년에 조지타운-IBM 실험 시스템을 대중에게 시연했다. 일본과 러시아(1955)에서 MT 연구 프로그램이 시작되었고, 첫 MT 컨퍼런스가 런던에서 열렸다(1956).
데이비드 G. 헤이스는 "이미 1957년에 컴퓨터 지원 언어 처리에 대해 썼다"고 말하며 "1955년부터 1968년까지 랜드에서 전산 언어학 프로젝트 리더였다."
미국에서는 기계 번역 및 전산 언어학 협회가 결성되고(1962), 국립 과학 아카데미는 MT를 연구하기 위해 자동 언어 처리 자문 위원회(ALPAC)를 구성하면서(1964) 연구자들이 계속해서 이 분야에 합류했다. 그러나 실제 진전은 훨씬 더 더뎠고, 10년간의 연구가 기대를 충족시키지 못했음을 발견한 ALPAC 보고서(1966) 이후 자금 지원이 크게 줄어들었다. 1972년 국방 연구 및 공학 국장(DDR&E) 보고서에 따르면, 해당 분쟁 중 베트남어로 군사 매뉴얼을 번역하는 로고스 MT 시스템의 성공으로 대규모 MT의 실현 가능성이 재확인되었다.
기계 번역 역사
프랑스 섬유 연구소도 MT를 사용하여 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어로 초록을 번역했다(1970). 브리검 영 대학교는 자동 번역을 통해 모르몬 경전을 번역하는 프로젝트를 시작했다(1971).
1960년대 "미국 정부와의 계약 하에 이 분야를 개척한" 시스트란은 제록스에서 기술 매뉴얼을 번역하는 데 사용되었다(1978). 1980년대 후반부터 컴퓨테이션 능력이 향상되고 비용이 저렴해지면서, 통계적 기계 번역을 위한 통계 모델에 대한 관심이 높아졌다. 컴퓨터의 등장 이후 MT는 더욱 인기를 얻었다. 시스트란의 첫 구현 시스템은 1988년 라 포스트의 온라인 서비스인 미니텔에 의해 구현되었다. 트라도스(1984)를 비롯한 다양한 컴퓨터 기반 번역 회사들도 설립되었는데, 트라도스는 번역 메모리 기술(1989)을 개발하고 판매한 최초의 회사였지만, 이는 MT와는 다르다. 러시아어/영어/독일어-우크라이나어용 최초의 상용 MT 시스템은 하르코프 주립 대학교에서 개발되었다(1991).
1998년까지 "29.95달러만 내면" PC에서 실행되는 "영어와 주요 유럽 언어 중 하나를 한 방향으로 번역하는 프로그램"을 "구매"할 수 있었다.
기계 번역 역사
웹상의 MT는 시스트란이 소규모 텍스트의 무료 번역을 제공하면서 시작되었고(1996), 이후 야후! 바벨피쉬를 통해 이를 제공했다. 야후! 바벨피쉬는 하루 50만 건의 요청을 처리했다(1997). 웹상의 두 번째 무료 번역 서비스는 러너트 & 하우스피의 글로바링크였다. 아틀란틱 매거진은 1998년 "시스트란의 바벨피쉬와 글로바링크의 콤프렌데"가
"Don't bank on it"을 "유능하게 처리했다"고 썼다.
프란츠 요제프 오흐(구글의 미래 번역 개발 책임자)는 방위고등연구계획국의 속도 MT 대회에서 우승했다(2003). 이 시기에는 오픈소스 통계 MT 엔진 MOSES(2007), 일본 모바일 텍스트/SMS 번역 서비스(2008), 영어, 일본어, 중국어 음성-음성 번역 기능 내장 휴대폰(2009) 등 더 많은 혁신이 있었다. 2012년, 구글은 구글 번역이 하루에 약 100만 권의 책을 채울 만큼의 텍스트를 번역한다고 발표했다.
기계 번역 접근 방식
딥 러닝 방법이 등장하기 전에는 통계적 방법은 많은 규칙과 형태론, 통사론, 의미론 주석을 필요로 했다.
규칙 기반 기계 번역 접근 방식은 주로 사전과 문법 프로그램 생성에 사용되었다. 가장 큰 단점은 모든 것을 명시적으로 만들어야 한다는 것이었다. 철자 변형과 오류가 있는 입력은 이를 처리하기 위해 원어 분석기의 일부가 되어야 했고, 모든 모호한 경우에 대해 어휘 선택 규칙을 작성해야 했다.
전이 기반 기계 번역은 원문의 의미를 시뮬레이션하는 중간 표현으로부터 번역을 생성한다는 점에서 중간언어 기계번역과 유사했다. 중간언어 MT와 달리, 번역에 관련된 언어 쌍에 부분적으로 의존했다.
중간언어 기계 번역은 규칙 기반 기계 번역 접근 방식의 한 사례였다. 이 접근 방식에서는 번역될 텍스트인 원어를 중간 언어, 즉 어떤 언어에도 독립적인 "언어 중립적" 표현으로 변환했다. 그런 다음 중간언어로부터 대상 언어가 생성되었다. 상업적 수준에서 운영된 유일한 중간언어 기계 번역 시스템은 KANT 시스템(Nyberg and Mitamura, 1992)으로, 캐터필러 기술 영어(CTE)를 다른 언어로 번역하도록 설계되었다.
기계 번역 접근 방식
기계 번역은 사전 항목을 기반으로 하는 방법을 사용했는데, 이는 단어가 사전처럼 번역된다는 것을 의미한다.
통계적 기계 번역은 캐나다 의사록인 영어-프랑스어 캐나다 의회 기록 및 유로파를과 같은 이중 언어 텍스트 말뭉치를 기반으로 통계 방법을 사용하여 번역을 생성하려고 시도했다. 이러한 말뭉치를 사용할 수 있는 경우 유사한 텍스트를 번역하는 데 좋은 결과가 나왔지만, 많은 언어 쌍에 대해서는 이러한 말뭉치가 드물었다. 최초의 통계적 기계 번역 소프트웨어는 IBM의 CANDIDE였다. 2005년, 구글은 유엔 자료에서 약 2천억 단어를 사용하여 시스템을 훈련함으로써 내부 번역 기능을 개선했고, 번역 정확도가 향상되었다.
SMT의 가장 큰 단점은 방대한 양의 병렬 텍스트에 의존한다는 점, 형태론적으로 풍부한 언어(특히 그러한 언어로의 번역)에서의 문제점, 단일 오류를 수정할 수 없다는 점 등이었다.
다중 병렬 말뭉치, 즉 3개 이상의 언어로 번역된 텍스트 본문을 활용하는 작업이 이루어졌다. 이러한 방법을 사용하면 2개 이상의 언어로 번역된 텍스트를 조합하여 단일 원어를 사용했을 때보다 세 번째 언어로 더 정확한 번역을 제공할 수 있다.
기계 번역 접근 방식
딥 러닝 기반의 MT 접근 방식인 신경망 기계 번역은 최근 몇 년 동안 급속한 발전을 이루었다. 그러나 현재의 통념은 소위 인간 수준의 패리티가 실제가 아니며, 이는 제한된 도메인, 언어 쌍 및 특정 테스트 벤치마크에 전적으로 기반하고 있다는 것이다. 즉, 통계적 유의성이 부족하다는 것이다.
2022년 현재 일반적으로 최고의 기계 번역 결과를 제공하는 것으로 알려진 DeepL 번역과 같은 신경망 MT 도구의 번역은 일반적으로 여전히 인간의 사후 편집이 필요하다.
병렬 데이터셋에서 전문 번역 모델을 훈련하는 대신, 생성적 대형 언어 모델에 텍스트를 번역하도록 직접 GPT를 사용할 수도 있다. 이 접근 방식은 유망하다고 여겨지지만, 여전히 전문 번역 모델보다 더 많은 리소스를 소비한다.
기계 번역 문제점
인간 평가(예: 전문 문학 번역가 또는 인간 독자)를 사용한 연구는 최신 고급 MT 출력에서 다양한 문제를 체계적으로 식별했다. 일반적인 문제는 올바른 번역을 위해 상식적인 의미론적 언어 처리 또는 맥락이 필요한 모호한 부분의 번역이다. 또한 원문에 오류가 있을 수 있고, 고품질 훈련 데이터가 부족하며, 여러 유형의 문제의 심각성 또는 빈도가 현재까지 사용된 기술로는 줄어들지 않아 어느 정도의 인간의 적극적인 참여가 필요하다.
단어 의미 중의성 해소는 단어가 하나 이상의 의미를 가질 수 있을 때 적절한 번역을 찾는 것과 관련이 있다. 이 문제는 1950년대에 예호슈아 바르-힐렐에 의해 처음 제기되었다. 그는 "보편적인 백과사전" 없이는 기계가 단어의 두 가지 의미를 구별할 수 없을 것이라고 지적했다. 오늘날 이 문제를 극복하기 위해 고안된 수많은 접근 방식이 있다. 이들은 대략 "얕은" 접근 방식과 "깊은" 접근 방식으로 나눌 수 있다.
얕은 접근 방식은 텍스트에 대한 지식을 가정하지 않는다. 단순히 모호한 단어 주변의 단어에 통계적 방법을 적용한다. 깊은 접근 방식은 단어에 대한 포괄적인 지식을 전제로 한다. 지금까지는 얕은 접근 방식이 더 성공적이었다.
기계 번역 문제점
유엔과 세계보건기구의 오랜 번역가인 클로드 피롱은 기계 번역이 최선을 다해도 번역가의 업무 중 쉬운 부분을 자동화한다고 썼다. 더 어렵고 시간이 많이 걸리는 부분은 일반적으로 원시 텍스트의 중의성을 해결하기 위해 광범위한 조사를 수행하는 것을 포함하며, 이는 번역 대상 언어의 문법적 및 어휘적 요구 사항에 따라 해결되어야 한다.
왜 번역가는 5페이지를 번역하는 데 한두 시간이 아니라 하루 종일 걸리는가? ..... 평균 텍스트의 약 90%는 이러한 간단한 조건에 해당한다. 그러나 불행히도 나머지 10%가 있다. 이 부분이 6시간 [더] 많은 작업을 요구한다. 해결해야 할 모호성이 있다. 예를 들어, 원문의 저자인 호주 의사는 제2차 세계 대전 중 "일본군 포로수용소"에서 선언된 전염병의 예를 인용했다. 그는 일본인 포로가 있는 미국 수용소를 말하는 것인가, 아니면 미국인 포로가 있는 일본 수용소를 말하는 것인가? 영어에는 두 가지 의미가 있다. 따라서 조사를 해야 하고, 어쩌면 호주에 전화까지 해야 할 수도 있다.
기계 번역 문제점
이상적인 심층 접근 방식은 번역 소프트웨어가 이러한 종류의 중의성 해소를 위해 필요한 모든 조사를 스스로 수행하는 것을 필요로 할 것이다. 그러나 이는 아직 달성되지 않은 더 높은 수준의 인공지능을 요구할 것이다. 피롱이 언급한 모호한 영어 구문의 의미를 단순히 추측하는 얕은 접근 방식(아마도 주어진 말뭉치에서 어떤 종류의 포로수용소가 더 자주 언급되는지에 기반하여)은 자주 잘못 추측할 합리적인 가능성이 있을 것이다. "각 중의성에 대해 사용자에게 묻는" 얕은 접근 방식은 피롱의 추정에 따르면 전문 번역가의 업무 중 약 25%만 자동화하고, 더 어려운 75%는 여전히 인간이 수행해야 한다.
MT의 주요 함정 중 하나는 비표준적인 언어를 표준적인 언어와 동일한 정확도로 번역할 수 없다는 것이다. 휴리스틱 또는 통계 기반 MT는 언어의 표준 형식으로 된 다양한 출처의 입력을 받는다. 규칙 기반 번역은 본질적으로 일반적인 비표준 사용법을 포함하지 않는다. 이로 인해 방언 원문에서 또는 구어체로 번역할 때 오류가 발생한다. 일상적인 발화에서 번역의 한계는 모바일 장치에서 기계 번역 사용에 문제를 야기한다.
기계 번역 문제점
정보 추출에서 고유 명사는 좁은 의미에서 사람, 조직, 회사, 장소 등 고유한 이름을 가진 실제 세계의 구체적 또는 추상적 개체를 의미한다. 예를 들어 조지 워싱턴, 시카고, 마이크로소프트 등이 있다. 또한 2011년 7월 1일, 500달러와 같은 시간, 공간, 양의 표현도 포함한다.
"스미스는 파브리오닉스의 사장이다"라는 문장에서 스미스와 파브리오닉스는 모두 고유 명사이며, 이름이나 다른 정보를 통해 더 자세히 설명할 수 있다. "사장"은 고유 명사가 아닌데, 스미스가 이전에 파브리오닉스에서 다른 직책(예: 부사장)을 맡았을 수 있기 때문이다.
고정 지시어라는 용어는 통계적 기계 번역에서 이러한 사용법을 분석하기 위해 정의한다.
고유 명사는 텍스트에서 먼저 식별되어야 한다. 식별되지 않으면 일반 명사로 잘못 번역될 수 있으며, 이는 번역의 블루 등급에는 영향을 미치지 않지만 텍스트의 가독성은 변경시킬 수 있다. 고유 명사가 출력 번역에서 생략될 수도 있으며, 이는 텍스트의 가독성과 메시지에도 영향을 미칠 수 있다.
기계 번역 문제점
전자는 대상 언어에서 원어의 이름에 가장 가깝게 해당하는 문자를 찾는 것을 포함한다. 그러나 이것은 때때로 번역 품질을 저하시키는 것으로 지적되어 왔다. "Southern California"의 경우 첫 단어는 직접 번역되어야 하지만, 두 번째 단어는 전자되어야 한다. 기계는 종종 둘 다 전자하는데, 이는 기계가 둘을 하나의 개체로 취급하기 때문이다. 이러한 단어는 전자 구성 요소가 있는 기계 번역기에게도 처리하기 어렵다.
동일한 최종 목표인 번역 대신 전자를 갖는 "번역 금지" 목록의 사용은 여전히 고유 명사의 올바른 식별에 의존한다.
세 번째 접근 방식은 클래스 기반 모델이다. 고유 명사는 "클래스"를 나타내는 토큰으로 대체된다. 예를 들어 "테드"와 "에리카"는 모두 "사람" 클래스 토큰으로 대체된다. 그러면 "테드"와 "에리카"의 분포를 개별적으로 보는 대신 일반적인 사람 이름의 통계적 분포와 사용을 분석할 수 있으므로 특정 언어에서 주어진 이름의 확률이 할당된 번역 확률에 영향을 미치지 않는다. 스탠포드 대학교의 이 번역 분야 개선 연구는 "데이비드가 산책하러 간다"와 "앙킷이 산책하러 간다"의 경우 훈련 데이터에 각 이름의 발생 횟수가 다르기 때문에 대상 언어가 영어일 때 다른 확률이 할당될 것이라는 예를 제시한다. 스탠포드 대학교의 같은 연구(및 고유 명사 인식 번역을 개선하기 위한 다른 시도)에서 좌절스러운 결과는 고유 명사 번역을 위한 방법을 포함하면 번역의 블루 점수가 여러 번 감소한다는 것이다.
기계 번역 응용
어떤 시스템도 비제한 텍스트의 완전 자동 고품질 기계 번역이라는 이상을 제공하지 못하지만, 많은 완전 자동 시스템이 합리적인 출력을 생성한다. 기계 번역의 품질은 도메인이 제한되고 제어되는 경우 크게 향상된다. 이를 통해 기계 번역을 번역 속도를 높이고 단순화하는 도구로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 결함이 있지만 유용한 저렴한 또는 임시 번역을 생성할 수 있다.
기계 번역 응용 프로그램은 휴대폰, 포켓 PC, PDA 등 대부분의 모바일 장치용으로도 출시되었다. 휴대성으로 인해 이러한 기기는 다른 언어를 사용하는 파트너 간의 모바일 비즈니스 네트워킹을 가능하게 하거나 외국어 학습 및 인간 번역가의 중재 없이 해외 여행을 용이하게 하는 모바일 번역 도구로 지정되었다.
예를 들어, 구글 번역 앱을 사용하면 외국인이 증강 현실을 통해 스마트폰 카메라로 주변 텍스트를 빠르게 번역하여 번역된 텍스트를 겹쳐 표시할 수 있다. 또한 음성 인식을 통해 음성을 인식하고 번역할 수 있다.
기계 번역 응용
내재된 한계에도 불구하고 MT 프로그램은 전 세계적으로 사용되고 있다. 아마도 가장 큰 기관 사용자는 유럽 연합 집행위원회일 것이다. 2012년, 규칙 기반 MT를 새로운 통계 기반 MT@EC로 대체하기 위해 유럽 연합 집행위원회는 307.2만 유로를 기여했다(ISA 프로그램을 통해).
기계 번역은 위키백과 문서 번역에도 사용되었으며, MT 기능이 향상됨에 따라 미래에 문서를 생성, 업데이트, 확장 및 일반적으로 개선하는 데 더 큰 역할을 할 수 있다. 편집자들이 여러 언어로 문서를 더 쉽게 번역할 수 있도록 "콘텐츠 번역 도구"가 있다. 영어 위키백과 문서는 일반적으로 다른 언어의 번역되지 않은 문서보다 더 포괄적이고 편향되지 않은 것으로 생각된다. 2022년 현재 영어 위키백과는 650만 개 이상의 문서를 보유하고 있는 반면, 예를 들어 독일어 위키백과와 스웨덴어 위키백과는 각각 250만 개 이상의 문서를 보유하고 있으며, 각 문서는 종종 훨씬 덜 포괄적이다.
기계 번역 응용
9·11 테러를 포함한 서방 국가의 테러 공격 이후, 미국과 동맹국들은 아랍어 기계 번역 프로그램 개발뿐만 아니라 파슈토어 및 다리어 번역에도 가장 큰 관심을 보였다. 이들 언어 내에서는 휴대폰 앱을 사용하여 군인과 민간인 간의 주요 구문 및 빠른 통신에 중점을 둔다. 방위고등연구계획국 정보처리기술국은 TIDES 및 바빌론 번역기와 같은 프로그램을 주최했다. 미 공군은 언어 번역 기술 개발을 위해 100만 달러 계약을 체결했다.
최근 몇 년간 웹상에서 소셜 네트워크의 눈에 띄는 증가는 기계 번역 소프트웨어 적용을 위한 또 다른 틈새 시장을 만들었다. 페이스북과 같은 유틸리티 또는 스카이프, 구글 토크, 윈도우 라이브 메신저 등과 같은 인스턴트 메신저 클라이언트는 서로 다른 언어를 사용하는 사용자들이 서로 소통할 수 있도록 한다.
리니지W는 기계 번역 기능으로 인해 일본에서 인기를 얻었으며, 이를 통해 다른 나라의 플레이어들이 소통할 수 있었다.
기계 번역 응용
1966년 미국 정부가 구성한 자동 언어 처리 자문 위원회에 의해 인간 번역의 가치 없는 경쟁자로 분류되었음에도 불구하고, 기계 번역의 품질은 이제 온라인 협업 및 의료 분야에서의 적용 가능성이 연구될 정도로 향상되었다. 인간 번역가가 없는 의료 환경에서 이 기술을 적용하는 것도 연구 주제이지만, 의료 진단에서 정확한 번역의 중요성 때문에 어려움이 발생한다.
연구원들은 의학 분야에서 기계 번역을 사용하는 것이 중요한 상황에서 위험할 수 있는 오역의 위험을 초래할 수 있다고 경고한다. 기계 번역은 의사가 일상 활동에서 환자와 소통하는 것을 더 쉽게 만들 수 있지만, 다른 대안이 없을 때만 기계 번역을 사용하고 번역된 의료 텍스트는 정확성을 위해 인간 번역가가 검토해야 한다고 권장된다.
법률 언어는 그 정밀한 특성과 일반 단어의 비전형적인 사용으로 인해 기계 번역 도구에 상당한 어려움을 제기한다. 이러한 이유로 법률적 맥락에서 사용하기 위한 전문 알고리즘이 개발되었다. 기계 번역기에서 발생할 수 있는 오역의 위험 때문에 연구원들은 기계 번역을 정확성을 위해 인간 번역가가 검토해야 한다고 권고하며, 일부 법원은 공식 절차에서 그 사용을 금지하고 있다.
법률 분야에서의 기계 번역 사용은 번역 오류 및 고객 기밀 유지에 대한 우려를 불러일으켰다. 구글 번역과 같은 무료 번역 도구를 사용하는 변호사들은 번역 도구 제공업체에 개인 정보를 노출함으로써 실수로 고객 기밀을 위반할 수 있다. 또한, 기계 번역을 통해 얻은 경찰 수색 동의는 무효라는 주장이 제기되었으며, 이에 대해 다른 법원들은 다른 판결을 내리고 있다.
최근 몇 년간 합성곱 신경망과 저자원 기계 번역(훈련에 매우 제한된 양의 데이터와 예시만 사용할 수 있는 경우)의 발전은 아카드어 및 그 방언인 바빌로니아어, 아시리아어와 같은 고대 언어에 대한 기계 번역을 가능하게 했다.
기계 번역 평가
기계 번역 시스템이 어떻게 평가되는지에 영향을 미치는 많은 요소들이 있다. 이러한 요소들에는 번역의 의도된 용도, 기계 번역 소프트웨어의 특성, 번역 과정의 특성이 포함된다.
다른 프로그램들은 다른 목적에 잘 맞을 수 있다. 예를 들어, 통계적 기계 번역 (SMT)은 일반적으로 사례 기반 기계 번역 (EBMT)보다 성능이 뛰어나지만, 연구원들은 영어-프랑스어 번역을 평가할 때 EBMT가 더 나은 성능을 보인다는 것을 발견했다. 기술 문서에도 동일한 개념이 적용되는데, 이는 공식적인 언어 때문에 SMT에 의해 더 쉽게 번역될 수 있다.
그러나 특정 응용 분야, 예를 들어 간이언어로 작성된 제품 설명에서는 사전 기반 기계 번역 시스템이 품질 검사 외에는 인간의 개입이 필요 없는 만족스러운 번역을 생성했다.
기계 번역 시스템의 출력 품질을 평가하는 다양한 방법이 있다. 가장 오래된 방법은 번역 품질을 평가하기 위해 인간 심사위원을 사용하는 것이다. 인간 평가는 시간이 많이 걸리지만, 규칙 기반 시스템과 통계 시스템과 같은 다른 시스템을 비교하는 데 가장 신뢰할 수 있는 방법이다. 자동화된 평가 방법에는 BLEU, NIST, METEOR, LEPOR 등이 있다.
기계 번역 평가
편집되지 않은 기계 번역에만 의존하는 것은 자연어의 의사소통이 문맥에 내재되어 있으며, 합리적인 확률로 원문의 문맥을 이해하는 데 사람이 필요하다는 사실을 무시하는 것이다. 순수하게 인간이 생성한 번역조차도 오류가 발생할 수 있는 것은 분명하다. 따라서 기계 생성 번역이 인간에게 유용하고 출판 가능한 품질의 번역이 달성되도록 하려면 이러한 번역은 인간에 의해 검토되고 편집되어야 한다. 고인이 된 클로드 피롱은 기계 번역이 최선을 다해도 번역가의 업무 중 쉬운 부분을 자동화하며, 더 어렵고 시간이 많이 걸리는 부분은 일반적으로 원시 텍스트의 중의성을 해결하기 위해 광범위한 조사를 수행하는 것을 포함하며, 이는 대상 언어의 문법적 및 어휘적 요구 사항에 따라 해결되어야 한다고 썼다. 이러한 조사는 기계 번역 소프트웨어에 입력할 때 출력이 의미 없는 것이 되지 않도록 필요한 전처리의 필수적인 서곡이다.
기계 번역 평가
중의성 해소 문제 외에도, 기계 번역 프로그램의 훈련 데이터 수준이 다양하여 정확도가 떨어질 수 있다. 사례 기반 및 통계 기반 기계 번역 모두 번역의 기초로 방대한 양의 실제 예제 문장에 의존하며, 너무 많은 또는 너무 적은 문장이 분석되면 정확성이 저해된다. 연구원들은 프로그램이 203,529쌍의 문장으로 훈련되었을 때 정확도가 실제로 감소한다는 것을 발견했다. 최적의 훈련 데이터 수준은 약 100,000개 문장인 것으로 보이는데, 이는 훈련 데이터가 증가함에 따라 가능한 문장의 수가 증가하여 정확한 번역 일치를 찾기가 더 어려워지기 때문일 수 있다.
기계 번역의 결함은 오락적 가치로도 지적되어 왔다. 2017년 4월 유튜브에 업로드된 두 개의 영상은 일본 히라가나 문자 두 글자 えぐ (え와 ぐ)를 구글 번역에 반복적으로 붙여넣으면 번역 결과가 빠르게 "DECEARING EGG", "Deep-sea squeeze trees"와 같은 무의미한 문구로 변질되고, 이를 점점 더 터무니없는 목소리로 읽는 것을 담고 있다. 이 영상의 풀버전은 현재 710만 조회수를 기록하고 있다. 2025년 8월년 기준
기계 번역 기계 번역과 수화 언어
2000년대 초반에는 구어와 수화 언어 간의 기계 번역 옵션이 매우 제한적이었다. 청각 장애인도 전통적인 번역기를 사용할 수 있다는 것이 일반적인 믿음이었다. 그러나 구어에서는 강세, 억양, 음높이, 타이밍이 수화 언어와는 매우 다르게 전달된다. 따라서 청각 장애인은 구어 기반의 문자 텍스트의 의미를 잘못 해석하거나 혼란스러워할 수 있다.
연구원 자오(Zhao) 등(2000)은 영어에서 미국 수화 (ASL)로 번역을 완료하는 TEAM (translation from English to ASL by machine)이라는 프로토타입을 개발했다. 이 프로그램은 먼저 영어 텍스트의 통사론적, 문법적, 형태론적 측면을 분석했다. 다음 단계로, 이 프로그램은 ASL용 사전 역할을 하는 수화 합성기에 접근했다. 이 합성기는 ASL 수화를 완료하기 위해 따라야 할 과정과 이 수화들의 의미를 담고 있었다. 전체 텍스트가 분석되고 번역을 완료하는 데 필요한 수화가 합성기에서 발견되면, 컴퓨터로 생성된 인간이 나타나 ASL을 사용하여 영어 텍스트를 사용자에게 수화로 보여주었다.
기계 번역 저작권
독창적인 저작물만이 저작권 보호의 대상이 되므로, 일부 학자들은 기계 번역 결과가 창의성을 포함하지 않기 때문에 저작권 보호를 받을 자격이 없다고 주장한다. 문제의 저작권은 2차적저작물에 대한 것이다. 원어의 원본 저작자는 작품이 번역될 때 자신의 권리를 잃지 않는다. 번역가는 번역본을 출판할 수 있는 허가를 받아야 한다.
쌍곡선
쌍곡선(雙曲線, 영어: hyperbola)은 평면 위에 있는 두 정점으로부터의 거리의 차가 일정한 점들의 집합으로 만들어지는 곡선을 말한다. 이때 기준이 되는 두 정점을 초점이라 한다.
한초점이 극히 멀어질수록 쌍곡선은 포물선에 가까워진다. 한편 쌍곡선은 초점에서 멀어질수록 점근선이라고 불리는 직선에 가까워지며, 쌍곡선의 점근선은 두 개가 있다.
쌍곡선 직교 좌표계상의 성질
초점이 축 위에 있고, 원점을 중심으로 대칭인 쌍곡선은 직교 좌표계로 표현하면 다음과 같은 식이 된다.
여기서 는 고정된 상수값이다.
일 때, 초점의 좌표는 다음과 같다.
쌍곡선의 이심률(Eccentricity)은 다음과 같이 정의된다.
쌍곡선의 점근선은 다음과 같게 된다.
즉, 두 개의 직선이 된다.
이와 별도로, 두 축을 점근선으로 하는 쌍곡선은 다음과 같은 식으로 표현가능하다.
이 때, 는 고정된 상수이다.
쌍곡선 쌍곡선과 이차 방정식
쌍곡선은 직교좌표계에서 이차방정식
을 이용하여 정의할 수도 있다. 위의 이차 방정식의 계수
Axx, Axy, Ayy, Bx, By, and C 가
를 만족하면 위의 이차방정식은 쌍곡선을 나타낸다. 쌍곡선의 특별한 형태로 “퇴화 쌍곡선(degenerate hyperbola)를 들 수 있다.
퇴화 쌍곡선은 교차하는 두 직선으로 이루어지며, 위의 이차방정식의 계수를 원으로 하는 아래의 행렬식이
을 만족하면 위의 이차 방정식은 퇴화 쌍곡선을 나타낸다.
위의 행렬식  Δ를 원뿔곡선의 판별식이라 부르기도 한다.
쌍곡선의 중심 (xc, yc)은 식
에 의해 구할 수 있다.
쌍곡선의 중심이 원점이 되도록 평행이동하여 얻은 새로운 좌표계, ξ = x − xc and η = y − yc를 이용하여 쌍곡선의 방정식은
로 쓸 수 있다. 쌍곡선의 주축은 양의  ‘’x’’-축과 Φ의 각을 이룬다. 여기서 Φ는 다음과 같이 구할 수 있다.
좌표축을 회전하여  ‘’x’’-축이 횡단축과 일치하도록 하면 앞의 이차방정식은 쌍곡선의 표준형 방정식
으로 바꿀 수 있다.
쌍곡선 기하학적 성질
다음은 직교 좌표계에서 어렵지 않게 증명가능하다.
쌍곡선 접선의 방정식
쌍곡선  위의 한 점 에서의 접선의 방정식은 다음과 같다.
또한, 기울기 이 주어질 때의 접선의 방정식은 다음과 같다.
교사의 날
교사의 날(敎師 - , 영어: Teachers' Days) 또는 스승의 날은 교사의 노고에 감사하는 취지로 만들어진 날로, 여러 나라에서 제정, 시행되고 있으며, 매년 10월 5일은 세계 교사의 날(World Teachers' Day)로 기념되고 있다. 대한민국에서 교사의 날(스승의 날)은 5월 15일로, 세종대왕의 양력 생일에 맞춰 제정된 것이다.
다른 많은 나라들은 1994년 유네스코가 설립한 세계 교사의 날인 10월 5일을 스승의 날로 기념하기도 한다.
교사의 날 대한민국
대한민국에선 스승의 노고에 대한 감사와 존경을 되새기기 위해 훈민정음을 만든 세종대왕의 탄신일을 스승의 날로 제정해 1982년부터 시행하고 있다.
스승의 노고에 대한 존경을 되새기고 혼탁한 사회를 정화하는 뜻에서 기념일로 지정되었으며, 매년 5월 15일에 시행된다.
1958년 충청남도의 강경여자고등학교에서 청소년적십자를 중심으로 병중에 있거나 퇴직한 교사를 위문하는 운동을 시작한 것이 계기가 되어 1963년 전국청소년적십자(JRC) 중앙학생협의회에서 5월 26일을 ‘은사의 날’로 제정하고, 1964년 5월 26일 다시 국제 적십자 위원회에 가입한 날을 ‘스승의 날’로 정하여 각종 행사를 거행한 것이 시초이다. 1965년부터는 대한적십자사 주도 아래 세종대왕의 탄신일인 5월 15일로 바꾸었다. 1973년 정부의 서정쇄신정책에 잠시 금지되었으나, 1982년 법정기념일로 부활하였다. 부산대학교와 건국대학교, 한양대학교 등 10개의 대학에서는 이 날이 개교기념일이라 학교 자체 휴일이 된다.