KR101683801B1

KR101683801B1 - 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법

Info

Publication number: KR101683801B1
Application number: KR1020160007175A
Authority: KR
Inventors: 전종훈
Original assignee: (주)프람트테크놀로지
Priority date: 2016-01-20
Filing date: 2016-01-20
Publication date: 2016-12-08

Abstract

본 발명은 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자국어로 된 음식점의 메뉴명을 다양한 번역 API 및 피봇언어를 이용하여 외국어로 번역하고 번역결과에 대하여 음식의 카테고리와 피봇언어에 가중치를 부여하고 순위화하여 번역의 정확성과 질을 높인 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법에 관한 것으로, 본 발명은 자국어로 작성된 음식점 메뉴명을 피봇언어(Pivot Language)를 통해 다양한 나라의 언어적 특성을 반영하고 순위에 따라 번역을 하였기 때문에 외국인 관광객들이 자국의 음식점에 대한 접근을 쉽게 만들고, 관광업에서 요식업계의 시장을 넓히는데 효과를 보인다.

Description

피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법{TRANSLATION METHOD FOR RESTAURANT MENU USING PIVOT LANGUAGE}

본 발명은 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자국어로 된 음식점의 메뉴명을 다양한 번역 API 및 피봇언어를 이용하여 외국어로 번역하고 번역결과에 대하여 음식의 카테고리와 피봇언어에 가중치를 부여하고 순위화하여 번역의 정확성과 질을 높인 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법에 관한 것이다.

최근 우리나라는 전통적인 제조업 중심의 산업구조를 서비스 및 고부가가치 산업으로 바꾸는 전환작업을 꾀하고 있다. 그 중 관광산업은 서비스산업의 대표적 산업으로 큰 투자 없이도 교통, 숙박, 요식업 등 전통적인 서비스업 전반의 발전을 꾀할 수 있다. 다만, 우리나라를 방문하는 외국인이 불편을 느끼지 않을 수 있도록 외국어 정보의 구축이 필요하다. 외국인이 이용하는 요식업소에서도 메뉴를 번역한 번역문을 제공하기는 하나 업소 주인이 임의로 번역을 하거나 메뉴를 소리나는대로 외국어로 표기하여 제공하는 수준이어서 동일한 음식에 대해서도 번역이 상이하거나 요식업소를 방문한 외국인이 그대로 이용하기는 어려움이 있었다.

최근 이러한 외국어 정보구축사업은 IT 기술의 급속한 발전으로 큰 진전이 이루어지고 있다. 과거에는 외국인 관광객이 우리나라를 방문하게 되면 관광명소의 방문과 숙박, 음식점 등의 정보를 전문관광가이드의 도움을 받아야만 했으나, 최근 스마트폰의 보급으로 인해 내국인은 물론 외국인 관광객이 전문관광가이드의 도움 없이 지도서비스나 트립어드바이저 등의 관광전문 어플리케이션을 이용하여 세밀한 정보를 자국어로 이용할 수 있다. 우리나라의 경우 한국관광공사에서 요식업소 등 외국인이 이용하는 시설에서 필요한 외국어 번역을 API 형태로 제공을 하여 외국인이 식당에서 메뉴 관련 정보, 즉 음식명, 음식관련 설명 등을 스마트폰을 이용하여 제공받고 있다.

한편, 정보통신의 발전에 따라 컴퓨터를 이용한 기계번역분야 역시 큰 발전을 이루고 있다. 기계번역은 제1언어 즉, 원시 언어(source language)의 문장을 제2 언어 즉, 목적 언어(target language)의 문장으로 번역하는 것을 의미하는데, 이러한 기계 번역 장치들은 입력 원문에 대하여 형태소 해석, 구문 해석, 변환 및 생성의 일반적인 단계를 거쳐서 다른 언어의 원문으로 번역하는 것을 목적으로 하고 있다. 종래의 기계 번역 방식으로는 문서의 분석 정도에 따라 직접 방식(direct method), 변환 방식(transfer method), 그리고 피봇 방식(pivot method) 등이 있다. 여기서, 직접 방식은 원시언어와 목적언어 사이의 직접적인 대응으로 번역이 이루어지고, 변환 방식은 원시언어와 목적언어 각각에 대해 2가지 형태의 중간 표현을 정의하고 분석, 변환, 생성 단계를 통해 번역이 이루어지고, 피봇 방식은 원시언어와 목적언어에 대해 하나의 중립 표현을 정의하여 크게 분석 단계와 생성 단계의 2단계를 거쳐 번역이 이루어진다. 일반적인 직접 번역과 달리 번역의 질을 높이기 위해 피봇언어(Pivot Language)를 사용하여 특정 언어에만 존재하는 단어를 포착하여 전체적인 번역의 질을 높이고 있다.

피봇언어(Pivot Language)를 사용하는 번역 방법은 몇몇 연구 및 발명에서 보이고 있다. 대한민국 공개특허공보 제2012-35076호에는 중간언어와 제1 언어의 제1 병렬 코퍼스 및 상기 중간언어와 제2 언어의 제2 병렬 코퍼스를 각각 수집하는 단계; 상기 제1 병렬 코퍼스의 중간언어 버전과 상기 제2 병렬 코퍼스의 중간언어 버전 사이의 유사도를 분석하는 단계; 분석된 유사도에 기초하여 상기 제1 언어와 상기 제2 언어 사이의 병렬 코퍼스 후보 문서 또는 후보 문장을 추출하는 단계; 및 추출된 상기 병렬 코퍼스 후보 문서 또는 후보 문장의 정확도를 향상시키는 단계를 포함하는 중간 언어를 이용한 병렬 코퍼스 구축 방법이 개시되어 있다. 또한, 대한민국 공개특허공보 제10-2011-0062867호에는 중간언어-목적언어 용어 리스트에서 중간언어 용어를 추출하는 용어 추출부와, 추출한 상기 중간언어 용어를 검색 질의어로 삼은 데이터 검색의 결과 중에서 원시언어를 포함하는 검색 결과를 수집하는 문서 검색부와, 상기 검색 결과를 마이닝하여 원시언어-중간언어 병렬 문장 또는 단어를 추출하는 데이터 마이닝부와, 추출한 상기 원시언어-중간언어의 병렬 문장 또는 단어에 대하여 각각 원시언어 형태소 분석과 중간언어 형태소 분석을 수행하는 형태소 분석부와, 상기 형태소 분석을 수행한 상기 원시언어-중간언어 병렬 문장 또는 단어를 단어 단위로 정렬하여 상기 검색 결과 내의 중간언어 용어와 공기한 원시언어 대역어를 정렬하는 단어 정렬부와, 정렬한 상기 중간언어 용어와 공기한 원시언어 대역어를 대상으로 하여 기 설정한 선정 기준에 따라 원시언어-중간언어 용어를 선정하여 선정한 원시언어에 대응하는 목적언어 대역어 쌍을 생성해 원시언어-목적언어 용어리스트를 생성하는 용어 생성부를 포함하는 원시언어-목적언어 용어 리스트 구축 장치가 개시되어 있다.

그러나, 전술한 문헌을 비롯한 종래 피봇언어를 이용한 기술은 단순히 하나의 번역기를 이용한 것으로 번역의 정확성과 질을 높이기 어렵다는 측면에서 바람직하지 않다. 또한, 우리나라를 찾은 외국인이 요식업소를 방문하더라도 메뉴관련 불편은 여전하다.

대한민국 공개특허공보 제10-2011-0062867호 대한민국 공개특허공보 제2012-35076호

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 복수의 피봇언어를 이용하여 얻어진 복수의 번역결과에 대하여 순위화를 하여 번역의 정확성과 질을 높이고 외국인 이용자로 하여금 식당에서 메뉴관련 정보를 자국어로 제공받아 주문을 할 수 있는 식당메뉴 번역방법을 제공하는데 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은 사용자의 스마트폰과,; 요식업소에 설치되어 있으며 상기 스마트폰을 이용하여 읽을 수 있는 표지와,; m(상기 m은 1 이상의 자연수)가지 피봇언어를 이용하여 원시언어를 목표언어로 번역하는 API를 제공하는 n(상기 n은 1 이상의 자연수)개의 번역기와,; 상기 표지를 통해 사용자측의 스마트폰에서 요청이 감지된 경우 원시언어로 작성된 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기를 이용하여 목표언어로 번역하여 N(m×n) 개의 결과를 도출하고 번역된 목표언어 중 단어의 빈도수와 음식 카테고리에 가중치를 적용하여 순위화하며 저장하며 각 요식업소와 인터넷을 통해 연결되어 요식업소의 메뉴(상호, 음식메뉴 및 음식에 대한 설명)에 해당하는 최상위 순위의 외국어 번역문을 제공하는 서버를 포함한 복수의 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역시스템을 이용하여 ⅰ)요식업소에 설치된 표지를 사용자의 스마트폰에서 읽어들이는 단계,; ⅱ)상기 스마트폰에서 외국어 번역문을 외국어 용례사전으로 저장한 서버에 해당 요식업소의 정보를 외국어 번역문을 요청하는 단계,; ⅲ)상기 서버에서 해당 요식업소에 설치된 메뉴에 해당하는 외국어 번역문이 있는지 확인하는 단계,; ⅳ)번역문이 있다면 해당 번역문을 제공하고 번역문이 없는 경우에는 해당 요식업소의 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기를 이용하여 목표언어로 번역하여 N(m×n) 개의 결과를 도출하는 단계,; ⅴ)상기 목표언어로 번역된 번역문 셋(set)에 대하여 각각의 번역문에 대하여 음식의 카테고리와 빈도에 따른 가중치를 계산하고 상기 가중치를 반영하여 하기 식 1과 같이 점수화하여 순위를 메기는 단계

식 1:

(상기 식 중 Wp : 피봇언어에 대한 가중치, R : 외국어 용례사전에서 제공하는 전체 번역, r : 외국어 용례사전에서 전체 번역 수 중 메뉴명이 속한 카테고리의 번역결과의 수 및 c : 메뉴명이 속한 카테고리의 수이고,; t_i : 전체 번역 결과 Set 중 한 개의 번역 결과이고, WC(t_i) : t_i를 구성하는 단어 수, freq(t_i) : 전체 번역 결과 set T에서 t_i의 반복 출현 빈도, Wp : 피봇언어에 대한 가중치, d_i : t_i의 랭킹 점수) 및; ⅵ)상기 서버는 순위화한 외국어 번역문 중 최고 점수를 기록한 번역문을 외국어 용례사전에 저장하고 사용자의 스마트폰에 전송하는 단계를 포함한 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법을 제공한다.

본 발명은 자국어로 작성된 음식점 메뉴명을 피봇언어(Pivot Language)를 통해 다양한 나라의 언어적 특성을 반영하고 순위에 따라 번역을 하였기 때문에 외국인 관광객들이 자국의 음식점에 대한 접근을 쉽게 만들고, 관광업에서 요식업계의 시장을 넓히는데 효과를 보인다.

도 1 은 본 발명의 피봇언어를 이용한 음식점 메뉴 번역 방법의 랭킹 방법이 적용되는 메뉴 번역 알고리즘의 예시적인 설명도
도 2는 본 발명의 외국어용례사전을 사용하지 못하는 경우의 방법에 대해 피봇언어 및 다양한 API 사용이 적용되는 번역 알고리즘의 예시적인 설명도
도 3은 한국관광공사에서 제공하는 외국어 용례사전의 일부
도 4는 본 발명에 따른 복수의 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역시스템의 일예의 구성도

이하에서 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.

도 1 은 본 발명의 피봇언어를 이용한 음식점 메뉴 번역 방법의 랭킹 방법이 적용되는 메뉴 번역 알고리즘의 예시적인 설명도이고, 도 2는 본 발명의 외국어용례사전을 사용하지 못하는 경우의 방법에 대해 피봇언어 및 다양한 API 사용이 적용되는 번역 알고리즘의 예시적인 설명도이며, 도 4는 본 발명에 따른 복수의 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역시스템의 일예의 구성도이다. 도 1, 2 및 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법은 사용자의 스마트폰(10)과,; 요식업소에 설치되어 있으며 상기 스마트폰(10)을 이용하여 읽을 수 있는 표지(20)와,; m(상기 m은 1 이상의 자연수)가지 피봇언어를 이용하여 원시언어를 목표언어로 번역하는 API를 제공하는 n(상기 n은 1 이상의 자연수)개의 번역기(40)와,; 상기 표지(20)를 통해 사용자측의 스마트폰(10)에서 요청이 감지된 경우 원시언어로 작성된 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기(40)를 이용하여 목표언어로 번역하여 N(m×n)개의 결과를 도출하고 번역된 목표언어 중 단어의 빈도수와 음식 카테고리에 가중치를 적용하여 순위화하며 저장하며 각 요식업소와 인터넷을 통해 연결되어 요식업소의 메뉴(상호, 음식메뉴 및 음식에 대한 설명)에 해당하는 최상위 순위의 외국어 번역문을 제공하는 서버(30)를 포함한 복수의 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역시스템을 이용하여 ⅰ)요식업소에 설치된 표지를 사용자의 스마트폰에서 읽어들이는 단계,; ⅱ)상기 스마트폰에서 외국어 번역문을 외국어 용례사전으로 저장한 서버에 해당 요식업소의 정보를 외국어 번역문을 요청하는 단계,; ⅲ)상기 서버에서 해당 요식업소에 설치된 메뉴에 해당하는 외국어 번역문이 있는지 확인하는 단계,; ⅳ)번역문이 있다면 해당 번역문을 제공하고 번역문이 없는 경우에는 해당 요식업소의 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기를 이용하여 목표언어로 번역하여 N(m×n) 개의 결과를 도출하는 단계,; ⅴ)상기 목표언어로 번역된 번역문 셋(set)에 대하여 각각의 번역문에 대하여 음식의 카테고리와 빈도에 따른 가중치를 계산하고 상기 가중치를 반영하여 하기 식 1과 같이 점수화하여 순위를 메기는 단계

식 1:

(상기 식 중 Wp : 피봇언어에 대한 가중치, R : 외국어 용례사전에서 제공하는 전체 번역결과의 수, r : 외국어 용례사전에서 전체 번역 수 중 메뉴명이 속한 카테고리의 번역결과의 수 및 c : 메뉴명이 속한 카테고리의 수이고,; t_i : 전체 번역 결과 Set 중 한 개의 번역 결과이고, WC(t_i) : t_i를 구성하는 단어 수, freq(t_i) : 전체 번역 결과 set T에서 t_i의 반복 출현 빈도, Wp : 피봇언어에 대한 가중치, d_i : t_i의 랭킹 점수) 및; ⅵ)상기 서버는 순위화한 외국어 번역문 중 최고 점수를 기록한 번역문을 외국어 용례사전에 저장하고 사용자의 스마트폰에 전송하는 단계를 포함한다.

본 발명에 있어서 상기 음식점 메뉴 번역시스템을 구성하는 스마트폰(10), 표지(20), 번역기(40), 서버(30)와 이들을 연결하는 인터넷(50) 등은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 모두 잘 알 수 있는 것이므로 본 명세서에서 더 이상의 상세한 설명은 하지 않기로 한다.

본 발명의 피봇언어를 이용한 음식점 메뉴 번역 방법은 ⅰ)요식업소에 설치된 표지를 사용자의 스마트폰에서 읽어들이는 단계를 포함한다. 본 명세서에서 '스마트폰'은 스마트폰 자체는 물론 태블릿, 노트북 등 스마트 기기를 의미하며, 상기 표지는 NFC나 QR코드 등이 될 수 있다. 그 다음, ⅱ)상기 스마트폰에서 외국어 번역문을 외국어 용례사전으로 저장한 서버에 해당 요식업소의 정보를 외국어 번역문을 요청하는 단계를 거치게 된다. 상기 서버에서 해당 요식업소에 설치된 메뉴에 해당하는 외국어 번역문이 있는지 확인하여, 번역문이 있다면 해당 번역문을 제공하고 번역문이 없는 경우에는 해당 요식업소의 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기를 이용하여 N(m×n) 개의 목표언어로 번역하는 단계를 거치게 된다. 도 1에서 볼 수 있는 바와 같이, 번역하고자 하는 메뉴명이 한국관광공사에서 제공하고 있는 외국어 용례사전을 통해 구축한 검색 엔진에 존재하는 경우(Case 1), 그리고 번역하고자 하는 메뉴명이 검 엔진에 없는 경우(Case 2) 이렇게 두 가지 경우로 나누어진다. 번역하고자 하는 메뉴명을 외국어 용례사전에서 제공하는 경우에는 외국어 용례 사전에서 번역 data를 가져와 다국어 번역에 사용한다. 반면, 번역하고자 하는 메뉴명에 외국어 용례사전이 제공하지 않는 경우에는 공지의 기계번역기, 예를 들면 Google, Yandex, MS 등 여러 번역 API를 사용한다. 이때 단순히 원시언어(Source Language(한국어))에서 목표언어(Target Language(영어, 일본어, 중국어 등))로 바로 번역하는 것이 아니라, 중간에 피봇언어를 거쳐 번역을 한다. 이는 번역의 효율을 높이기 위한 것으로, 예를 들어 '구수한 짬뽕'의 경우 한국어에서 영어로 Google API를 사용하여 직접 번역하게 되면 'Kaoru Chanpon'이라는 의미 없는 단어로 번역된다. 그러나 일어를 피봇언어로 설정하여 Source Language -> 피봇언어 -> Target Language로 번역을 하게 되면 'fragrant Chanpon'으로 적절한 의미를 가진 단어로 번역이 된다. 이러한 방법을 통해 번역의 질을 높일 수 있다.

또한, 본 발명에서는 하나의 피봇언어가 아니라 복수개의 피봇언어를 사용하며 음식점, 메뉴명이라는 특성을 분석하는 법칙을 세워 특정 피봇언어에 가중치를 부여하여 정확도 높은 번역 결과를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 예를 들면, 초밥류의 메뉴일 경우, 일식이라는 음식점 카테고리, 메뉴 분류 등의 정보를 취합하여 영어, 일어, 중국어 등 여러개의 피봇언어 중 일본어에만 가중치를 부여하는 방법이다.

메뉴명을 번역하는 전체 과정은 다음과 같다. 메뉴명을 번역하는 과정 중 Case 2에 대한 전체적인 과정은 도 2와 같다. 만약. 영어, 일어 및 중국어의 3개의 피봇언어와 Google, Microsoft 및 Yandex 3개의 번역 API를 사용하여 한 개의 메뉴명을 번역하는 경우 3*3 -> 9개의 결과가 나타난다. 이 9개의 결과들 각각의 정확도를 분석하여 랭킹을 메기기 위해 각각의 번역 결과의 점수를 메기는 과정이 이루어진다.

다음은 그 과정에 대한 수식이다. 피봇언어에 대한 가중치를 부여하는 방법은 다음과 같다.

상기 식 중 Wp : 피봇언어에 대한 가중치, R : 외국어 용례사전에서 제공하는 전체 번역결과의 수, r : 외국어 용례사전에서 전체 번역 수 중 메뉴명이 속한 카테고리의 번역결과의 수 및 c : 메뉴명이 속한 카테고리의 수이다. 피봇언어에 대한 가중치는 영어, 일본어, 중국어 중 어떤 피봇언어를 사용했을 때 더 높은 정확도를 가지는지 판별하기 위한 것이다. 이를 위해 피봇언어가 얼마나 타당성이 있는지를 점수화하는 공식으로서, 해당 언어로의 번역이 어느 정도 타당성이 있는지, 해당 언어로 번역한 경우가 얼마나 많은지를 판별하기 위해 외국어 용례 사전의 data를 사용한다. 한국관광공사의 외국어 용례 사전은 국내에서 공인된 표준 번역 data이기 때문에 타당한 판별 근거라 판단할 수 있다. 도 3은 한국관광공사에서 제공하는 외국어 용례사전의 일부를 나타낸 것이다. 일식의 경우 일본어를 피봇언어로 사용했을 때 가장 높은 가중치를 받을 수 있다. 이를 계산하기 위해, 외국어 용례 사전의 전체 데이터 중 해당 피봇언어가 가지는 비율을 r/R로 구한다. 선택한 음식점의 분류를 1/c로 구하여 사용한다. 일식에만 속할 경우에는 1, 일식에도 속하고 한식에도 속하는 퓨전 요리의 경우 2의 값을 가지게 된다.

번역 결과의 랭킹 점수를 계산하는 방법은 다음과 같다.

T : 전체 번역 결과 Set이라 할 때 t_i : 전체 번역 결과 Set 중 한 개의 번역 결과이고, WC(t_i) : t_i를 구성하는 단어 수, freq(t_i) : 전체 번역 결과 set T에서 t_i의 반복 출현 빈도, Wp : 피봇언어에 대한 가중치, d_i : t_i의 랭킹 점수이다.

하나의 메뉴명을 번역할 경우, N(m×n)개의 번역 결과가 나타나게 된다. 이 번역 결과 중에서 가장 많이 반복되는 단어들이 많은 번역 결과가 가장 정확도가 높다고 판별된다. 이와 함께 피봇언어에 대한 가중치 점수가 합쳐져 전체 번역 점수를 구하게 된다. 메뉴명, 메뉴명 번역 결과의 경우, 반드시 한 개의 단어로 이루어져 있지 않기 때문에 단어의 수, 각 단어의 출현 빈도수까지 고려하여 점수를 구하게 된다.

이렇게 계산을 한 후 상기 서버는 순위화한 외국어 번역문 중 최고 점수를 기록한 번역문을 서버(외국어 용례사전)에 저장하고 사용자의 스마트폰에 전송하여 사용자가 요청한 외국어 번역문을 이용하여 정보를 얻고 먹고 싶은 음식을 주문할 수 있도록 한다.

이하에서 본 발명의 실시예를 통해 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.

일단, 많은 요식업소 메뉴 중 '매콤한 떡볶이'를 선택하여 번역하였다. 이 메뉴는 일식과 한식 두가지 카테고리에 속하는 것으로 가정하였고, 피봇 언어로 영어, 일어, 중국어의 3가지(m=3)를 적용하였으며 목표언어로는 영어를 설정하여 Google, Yandex, MS의 번역 API(n=3)를 사용하여 다금과 같은 결과 9개(3×3)의 set T를 얻었다.

-t₁ : hot rice cake

-t₂ : spicy rice cake

-t₃ : spicy dduckboki

-t₄ : delicious rice

-t₅ : hot dduckboki

-t₆ : hot rice

-t₇ : mecom dduck

-t₈ : mecom soup

-t₉ : mecomhan soup

얻어진 결과에 대하여 각각의 랭킹 점수를 계산하였다. 예를 들면 t₁의 경우, t₁은 'hot','rice', 'cake'3개의 단어로 이루어진다. 따라서, WC(t₁) = 3이고, 피봇언어 가중치 Wp = 2300 /4800 * 1/2 = 0.23;

freq(t₁) : freq(t₁[1]) + freq(t₁[2]) + freq(t₁[3]) = 3 + 4 + 2 = 9이며,

d_{1 :} freq(t₁) * 1/WC(t₁) * Wp = 9 * 1/3 * 0.23 = 0.69가 된다.

나머지 t에 대하여 앞의 모든 번역 과정을 수행 후, 새롭게 생겨난 번역 결과를 기존의 검색 엔친에 구축해 놓은 번역 data에 추가하여 구성한다. 이를 통해 시간의 흐름에 따라 번역 data가 증가하고 번역의 질을 높이며, 번역 시간과 비용을 절감하는 효과를 가져온다.

앞에서 설명된 본 발명의 일실시예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의하여만 제한되고, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 다양한 형태로 개량 변경하는 것이 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것인 한 본 발명의 보호범위에 속하게 될 것이다.

10: 스마트폰 20: 표지
30: 서버 40:번역기
50:인터넷

Claims

사용자의 스마트폰과,; 요식업소에 설치되어 있으며 상기 스마트폰을 이용하여 읽을 수 있는 표지와,; m(상기 m은 1 이상의 자연수)가지 피봇언어를 이용하여 원시언어를 목표언어로 번역하는 API를 제공하는 n(상기 n은 1 이상의 자연수)개의 번역기와,; 상기 표지를 통해 사용자측의 스마트폰에서 요청이 감지된 경우 원시언어로 작성된 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기를 이용하여 목표언어로 번역하여 N(m×n) 개의 결과를 도출하고 번역된 목표언어 중 단어의 빈도수와 음식 카테고리에 가중치를 적용하여 순위화하며 저장하며 각 요식업소와 인터넷을 통해 연결되어 요식업소의 메뉴(상호, 음식메뉴 및 음식에 대한 설명)에 해당하는 최상위 순위의 외국어 번역문을 제공하는 서버를 포함한 복수의 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역시스템을 이용하여
ⅰ)요식업소에 설치된 표지를 사용자의 스마트폰에서 읽어들이는 단계,;
ⅱ)상기 스마트폰에서 외국어 번역문을 외국어 용례사전으로 저장한 서버에 해당 요식업소의 정보를 외국어 번역문을 요청하는 단계,;
ⅲ)상기 서버에서 해당 요식업소에 설치된 메뉴에 해당하는 외국어 번역문이 있는지 확인하는 단계,;
ⅳ)번역문이 있다면 해당 번역문을 제공하고 번역문이 없는 경우에는 해당 요식업소의 메뉴를 m가지의 피봇언어 번역 기능을 제공하는 n개의 번역기를 이용하여 목표언어로 번역하여 N(m×n) 개의 결과를 도출하는 단계,; ⅴ)상기 목표언어로 번역된 번역문 셋(set)에 대하여 각각의 번역문에 대하여 음식의 카테고리와 빈도에 따른 가중치를 계산하고 상기 가중치를 반영하여 하기 식 1과 같이 점수화하여 순위를 메기는 단계
식 1:

(상기 식 중 Wp : 피봇언어에 대한 가중치, R : 외국어 용례사전에서 제공하는 전체 번역결과의 수, r : 외국어 용례사전에서 전체 번역 수 중 메뉴명이 속한 카테고리의 번역결과의 수 및 c : 메뉴명이 속한 카테고리의 수이고, t_i : 전체 번역 결과 Set 중 한 개의 번역 결과이고, WC(t_i) : t_i를 구성하는 단어 수, freq(t_i) : 전체 번역 결과 set T에서 t_i의 반복 출현 빈도, Wp : 피봇언어에 대한 가중치, d_i : t_i의 랭킹 점수) 및;
ⅵ)상기 서버는 순위화한 외국어 번역문 중 최고 점수를 기록한 번역문을 외국어 용례사전에 저장하고 사용자의 스마트폰에 전송하는 단계를 포함한 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법.
제1항에 있어서,
상기 표지는 NFC인 것을 특징으로 하는 피봇언어를 사용한 음식점 메뉴 번역 방법.