shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
예) - 회사는 지지부진한 제품을 잘 팔리는 제품과 연계시킴으로써 매출을 증대 시킨다. 그 예로 영화 동시상영 등이 있다.
9. 선행 반대 조치 (Preliminary counteraction) [사전 반대 조치 (prior counteraction)]
예) - 변화와 혁신은 일반적으로 조직에서 저항을 받게 된다. 영향력 있는 사람들을 끌여들여라. 그러면 그들이 변화의 계획 수립에 참여할 수 있고 두려워하지 않게된다.
10. 선행 조치 (Preliminary action) [사전 조치, 미리하기 (prior action, do it in advance)]
- 시장 조사를 하고, 다가올 미래에 대해 연구하며, 변화에 대비하여 준비금을 마련 한다.
11. 사전 보상 (Beforehand Compensation) [사전 완충 작용 (beforehand cushioning)]
12. 높이 맞추기 (Equipotentiality) [같은 수준으로 물건을 가져가기 (bring things to the same level)
13. 다른 길로 돌아가기 (The other way around) [반대로 하기 (do it in reverse)]
문제 해결에 사용되는 작용을 반대로 한다. 움직일 수 있는 부분은 고정시키고 고정된 부분은 움직이게 한다.
14. 곡률증가 (Curvature increase increase) [구형화 (spheroidality)]
정사각형, 직사각형, 정육면체, 도는 평평한 부품, 또는 외형을 이용하는 대신에 곡선 또는 둥근 형태를 이용한다. 평면을 구면으로 바꾼다.
15. 동적 부품 (Dynamic parts) [역동성 (dynamicity)]
16. 과부족 조치 (Partial or excessive actions) [조금 적게 하기 (do a little less)]
17. 차원 바꾸기 (Dimensionality change) [또 다른 차원 (another dimension)]
- 3차원 효과가 있는 IMAX 영화
18. 기계적 진동 (Mechanical vibration)
19. 주기적 작동 (Periodic action)
연속적인 작동 대신에 주기적인 또는 맥동적인 작동을 이용한다. 만일 작동이 이미 주기적이라면 주기의 크기 또는 주파수를 변경한다.
20. 유익한 작용의 지속 (Continuity of useful action)
작업을 지속적으로 수행하며, 대상물 또는 시스템 모든 부품을 항상 최대 부하에서 작동시킨다. 쉬거나 간헐적인 작용은 모두 제거한다.
- 무단 변속기 (CVT)
21. 서두르기 (Hurrying) [고속 처리 (rushing through)]
공정이나 어떤 단계 (예: 파괴적이거나, 해롭고 위험한 공정)를 고속으로 처리한다.
예) - 우유를 저온 살균하는 전통적인 방법은 15초 동안 72℃까지 가열하는 것이다. 초고온 살균법은 단지 2초 동안 138℃까지 가열하여, 우유의 저장시간을 증가시킨다.
- 사업에서 때로는 천천히 완전한 작업을 수행하는 것 보다 신속하게 행하는 것이 더 중요할 수도 있다. IBM의 설립자인 토머스 왓슨(Thomas J. Watson)은 다음과 같이 말했다.
22. 전화위복 (Blessing in disguise) [해로움을 이로움으로 (Convert harm into benefit)
전화위복은 “레몬을 레몬수”로 만드는 것과 같다. 긍정적인 효과를 얻기 위해서 해로운 인자 (특히 환경이나 주위의 해로운 효과)를 사용한다.
- 울적한 기분을 노래하는 것 또한 예이다. 가수는 개인적인 고난을 다른 사람들을 위한 즐거움으로 돌린다.
23. 피드백 (Feedback)
프로세스 또는 작동을 개선하기 위해서 피드백일 도입한다. 만약 피드백이 이미 사용되고 있다면, 그 크기 또는 영향력을 바꾼다.
24. 매개체 (Intermediary) [매개자 (Mediator)]
예) - 중립적인 제삼자는 힘든 협상의 매개체 역할을 할 수 있다. 판매 촉진을 위해서 소비자가 공평한 전문가라고 인정하는 중개자를 추천 할 수 있다.
25. 셀프서비스 (Self Service)
- 어떤 검색 엔진은 웹 사이트를 사용하는 빈도를 가지고 품질의 척도로 쓰며, 더 많은 사람이 방문할수록 더 높은 추천 순위를 기록한다. 이것은 피드백과 셀프서비스의 조합이다.
26. 복제 (Copying)
- 대상물 대신에 모의 실험을 사용한다. 이것은 제품이나 서비스뿐만 아니라 많은 비즈니스 과정에 적용된다.
27. 값싼 일회용품 (Cheap disposables)
- 일회용 수술 도구
- 일회용 보호의류
28. 기계적 상호작용의 대체(Mechanical interaction substitution, use of fields)
예) - 우리는 의사소통과 비즈니스에서 새로운 상호작용이 증가하는 것을 또한 명확히 볼 수 있다. 인간 사회가 시작되었을 때 모든 대화는 얼굴을 맞대고 했다. 하지만 지금은 글, 전신, 전화, 팩스, 전자우편, 화상회의 그리고 그 밖의 다른 수단으로 대화를 한다.
29. 공기압과 수압 (Pneumatics and hydraulics)
30. 유연한 막과 얇은 필름 (Flexible shells and thin films)
3차원 구조물 대신에 유연한 막과 얇은 필름을 사용한다. 유연한 막과 얇은 필름을 사용하여 대상물 또는 시스템을 외부 환경과 격리한다.
예) - 음료용의 무거운 유리병은 알루미륨 같은 얇은 금속 또는 얇은 플라스틱 재료로 만든 캔으로 대체되었다. 수압이 역시 사용된다. 음료의 압력은 캔을 단단하게 만든다. 강도가 약해지지 않으면서 무게가 감소된다.
31. 다공질 재료 (Porous materials)
예) - 첨단 기술의 극세사는 이제 잘 알려져 있다. 작은 구멍은 물의 통과는 막지만, 습기의 증발은 가능하다.
32. 광학특성 변경 (Optical property changes) [색상 변경 (changing the color)]
예) - 형광 펜
- 비즈니스 스쿨의 사례 연구는 종종 위기관리의 형태로서 “투명한”기업의 행동에 대한 존슨 앤 존슨의 사례를 인용한다. 타이레놀 제품에 혼입 사건 문제가 있었을 때,
회사는 즉시 약을 회수하고 그 사실에 대한 모든 정보를 사람들에게 알려주었다. 그러한 상황에 대한 빠르고 정직한 발표로 타이레놀은 명예 회복이 되었고, 회사는 좋은 이미지를 유지하게 되었다.
33. 동질성 (Homogeneity)
34. 폐기와 재생 (Discarding and recovering)
예) - 비즈니스에서 프로젝트 조직은 폐기와 재생의 좋은 예이다. 좋은 프로젝트는 끝마쳐야만 한다. 그러면 조직은 결국 해체될 것이다.
그 조직원들은 새로운 프로젝트에서 다시 자신의 기술을 사용할 수 있다. 모든 업무에서 지식과 기술은 일하는 동안과 재교육을 받는 동안에 직접적으로 새로워지고 개선된다.
35. 파라미터 변경 (Parameter changes) [속성 변환 (transformation of properties)]
대상물의 물리적 상태를 바꾼다. 농도 또는 밀도를 바꾼다. 유연성의 정도를 바꾼다.
36. 상태전이 (Phase transitions transitions)
예) - 조직이 구조 변경을 할 때 (인수와 합병 또는 내부 변화), 이에 수반되는 현상은 상전이에 있어서의 열과 유사하다. 즉, 많은 혼란이 있게 된다.
37. 열팽창 (Thermal expansion)
38. 강산화제 (Strong Oxidants) [가속 산화 (accelerated oxidation)]
일반 공기를 산소가 풍부한 공기로 대체한다. 산소가 풍부한 공기를 순수 산소로 대체한다.
39. 불활성 환경 (Inert atmosphere)
40. 복합 재료 (Composite materials)
예) - 조직에서 각 전문 분야 협력의 프로젝트 팀이 한 분야의 전문가 집단들보다 더 효과적인 경우가 가끔 있다. 마케팅, 교육, 학습 및 오락에서도 한 가지 매체실행 보다 멀티미디어 프레젼테이션이 훨씬 더 낫다.
시스템/문제 분석도구.
물질-장 분석 (Substance-Field Analysis): 물질(Substance)는 도구(Tool) 와 대상(Object)에 해당하는 대표 물질을 기본으로 하며 장(Field)은 이러한 물질간의 상호작용에 필요한 에너지를 말한다. 장(Field)에는 네 가지 기본 장(전자기장, 중력장, 강한 상호작용과 약한 상호작용 핵장)과 트리즈는 기계장, 음향장, 열장, 화학장, 전기장, 자기장과 같은 공학적인 장들을 포함한다.
이것은 트리즈의 중심 분석 도구이다(아리즈 ARIZ는 러시아 약어이다). 그 기초는 모호하거나 초기에 잘못 정의된 문제/상황을 분석하고 그것을 분명한 시스템 갈등으로 전환하기 위한 순서가 정해진 논리적 절차이다. 시스템 갈등의 고려는 물리적 모순의 정형화로 안내하고, 그 모순의 제거는 분리의 원리의 도움으로, 그리고 대상 시스템의 자원을 최대로 활용함으로써 가능해진다. 아리즈는 이상 기술 시스템(이상 시스템), 시스템 갈등, 물리적 모순, 물질장 분석, 표준해, 그리고 기술 시스템 진화 법칙과 같은 트리즈 가장 기본적인 개념과 방법들로 구성된 시스템이다.
5개의 지식 베이스 도구.
모순의 정의.
TRIZ에서는 모순을 크게 기술적 모순(Technical Contradiction)과 물리적 모순(Physical Contradiction) 2가지로 분류한다. 기술적 모순의 해결은 40가지 발명원리(40 inventive Principles), 물질-장 분석에 의한 76가지 표준해, 기술 시스템의 진화법칙, 자연과학의 각종 효과 (Effects) 등을 통해 해결책을 제시하고, 물리적 모순의 해결에는 주로 분리의 원리(Separation Principle)를 통해 해결책으로 제시하고 있다.
기술적 모순(Technical Contradiction).
물리적 모순(Physical Contradiction).
제시되고 있다.
하판락(河判洛, 가와모토 한라쿠(河本判洛), 가와모토 마사오(河本正夫), 1912년 2월 15일 ~ 2003년 9월 11일)은 일제강점기의 고등계 친일파 경찰로, 본관은 진주(晉州)이며 원적지는 경상남도 진주군 명석면 관지리이다. 하판락은 1912년 명석면협의회원과 명석면학교비 평의원을 지낸 지역유지인 하한훈의 둘째 아들로 태어났다. 하판락의 형 하영락은 명석면 부면장을 지낸 면서기였고, 그의 동생 하충락은 일본유학생이었다.
일제 시대.
1912년 경상남도 진주의 지역 유지 가문에서 태어났다. 1930년 진주고등보통학교 재학 시절 만세 운동에 참석했다가 구금되었다. 졸업한 후 순사 시험에 합격하면서 1934년부터 일제 경찰로 일했다. 사천과 부산의 경찰서에서 근무했는데, 경남 지역의 독립 운동가를 색출하는 일을 맡았다. 1939년 경부보 시험에 합격하였다. 오늘날 '고문 경찰'의 대명사가 된 자가 '이근안'이라면 일제강점기 최고의 고문 경찰은 바로 '하판락'이었다. '고문하는 귀신'이라는 '고문귀'가 그의 별명이다.
하판락이 이같은 악명을 얻게 된 계기는 1930년대 말 신사 참배를 거부한 기독교인 수십명을 집단 고문하면서부터 였는데, 당시 치안 유지법 위반으로 체포된 진주 배돈병원장 김준기의 증언에 의하면 하판락은 자신 역시 조선인 출신이면서도 '조센징' 운운하며 심한 고문을 가했다고 한다. 이에 김준기 씨는 "같은 동족의 몸에 그렇게도 심한 고문을 할 수 있었던 그의 행동에 대해 나는 심한 분노와 슬픔을 느꼈다. 차라리 그것은 비극이었다" 고 회고했다. 또한, 1943년 이른바 '친우회 불온 전단사건'으로 검거된 여경수와 이광우 등 7~8명에 대해 하판락은 자백을 강요하면서 자신이 원하는 대로 진술하지 않는 독립운동가들의 혈관에 주사기를 삽입하고 혈관을 통해 주사기 하나 가득 피를 뽑아낸 하판락은 다시 그 피를 고문 피해자를 향해 뿌린 후, 다시 물었고 거부하면 또 주사기로 착혈한 후 고문 피해자의 몸이나 벽에 피를 뿌리는 행위를 반복하는 '착혈 고문' 외에도 온몸을 화롯불에 달궈진 쇠 젓가락으로 지지고, 전기 고문, 물 고문, 다리 고문 끝에 여경수, 이미경 등 3인이 순국하였고, 살아남은 이광우 등 은 고문으로 전원 신체 불구자가 되었다. 독립운동가 이광우(2007년 작고)는 "고문을 당하는 것보다 더 끔찍한 일은 내가 고문당할 순서를 기다리는 것과 또 하나는 다른 이가 고문 당하는 것을 지켜보는 것"이라고 했다.
해방후에도 하판락은 미 군정의 '일제 관리 재등용 정책'에 따라 여전히 미군정 경남도 제7경찰청 회계실 주임으로 있으면서, 그는 일본인들이 남기고간 재산 처리에 관여하며 더 많은 부를 축적할 수 있게 되었다. 1946년 6월에는 경상남도 경찰청 수사과 차석으로 승진되었다.
1949년 1월 하판락이 부산에서 반민족행위특별조사위원회에게 체포되었다. 하판락의 고문으로 사망한 독립투사 여경수의 어머니가 그를 반민특위에 고발했기 때문이었다. 1949년 당시 고원섭이 쓴 &lt;반민자 죄상기&gt;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.
사업가 변신.
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.
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 &lt;대한매일&gt;(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 &lt;명석면사&gt;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()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 pagliacci"이라 부정확하게 언급된다. 팔리아치는 Opera America에 따르면 북미에서 14번째로 가장 많이 공연되는 작품이라 한다.
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.
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.
이야기의 설정은 1865년과 1870년 사이, 성모 대축일(8월 15일)에 칼라브리아의 몬탈토우푸고이다.
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.
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)
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.
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.
R. Leoncavallo 의 초판을 발행한 Casa musicale Sonzogno 버전에서는 토니오에게 주어진다.
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.
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 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.
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(Harvey Cox, 1929년-)은 미국 하버드 대학교에서 사회윤리학을 강의했던 신학자이다. 교회의 세속화, 교회의 자본주의화에 대한 경고로 유명하다. 1957년 미국 침례교회에서 목사안수를 받았다.
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.
해방신학.
세속화 신학.
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(未確認動物, )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(古爾王, ? ~ 286년 음력 11월, 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.
《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.
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.
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.
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.
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(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.
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(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.
기계 번역(機械飜譯, , 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 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.
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."
1960–1975.
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&amp;E) 보고서에 따르면, 해당 분쟁 중 베트남어로 군사 매뉴얼을 번역하는 로고스 MT 시스템의 성공으로 대규모 MT의 실현 가능성이 재확인되었다.
프랑스 섬유 연구소도 MT를 사용하여 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어로 초록을 번역했다(1970). 브리검 영 대학교는 자동 번역을 통해 모르몬 경전을 번역하는 프로젝트를 시작했다(1971).
1975년 이후.
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.
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 &amp; 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.
딥 러닝 방법이 등장하기 전에는 통계적 방법은 많은 규칙과 형태론, 통사론, 의미론 주석을 필요로 했다.
규칙 기반.
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 번역.
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.
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.
사전 기반.
기계 번역은 사전 항목을 기반으로 하는 방법을 사용했는데, 이는 단어가 사전처럼 번역된다는 것을 의미한다.
통계적.
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.
신경망 MT.
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.
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.
중의성 해소.
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.
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.
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.
비표준적인 발화.
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.
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.
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.
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.
공공 행정.
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.
감시 및 군사.
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.
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.