본 발명 은 패턴 기반 자동 번역 ( Pattern Based Machine Translation ) 방식 의 장점 과 통계 기반 자동 번역 ( Statistical Machine Translation ) 방식 의 장점 을 혼합 한 하이브리드 자동 번역 기술 에 관한 것 이 다 . 본 발명 은 , 형태소 분석기 를 이용 하 여 한국어 문장 에 대한 형태소 분석 결과 를 생성 하 는 단계 , 형태소 분석 결과 를 입력 으로 하 고 구문 분석기 를 이용 하 여 구문 분석 결과 를 생성 하 는 단계 , 원문 부 번역 매니저 를 이용 하 여 원문 의 분석 결과 를 보정 하 는 단계 , 원문 부 번역 매니저 내 에서 문장 분절 을 수행 하 는 단계 , 원문 부 번역 매니저 내 에서 문형 매칭 을 수행 하 는 단계 , 원문 부 번역 매니저 내 에서 패러 프레이징 ( Paraphrasing ) 을 수행 하 는 단계 , PBMT 생성기 에서 번역 결과 를 생성 하 는 단계 , PBMT 생성기 에서 SMT 번역 결과 를 호출 하 는 단계 , SMT 에서 보정 된 원문 분석 결과 를 이용 해 번역 결과 를 생성 하 는 단계 , 대 역문 번역 매니저 에서 최종 번역 결과 를 생성 하 는 단계 , 대 역문 합 성기 에서 PBMT 및 SMT 번역 결과 를 이용 하 여 최종 대 역문 후보 를 생성 하 는 단계 , 대 역문 합 성기 에서 생 성 한 대 역문 후보 들 에 대해 가장 적절 한 대 역문 결과 를 평가 하 여 선정 하 는 단계 를 포함 한다 . 본 발명 에 의하 면 , 첫째 , 한국어 문장 을 정확 하 게 분절 할 수 있 으며 , 둘째 , 분절 을 통해 번역 속도 를 향상 할 수 있 으며 , 셋째 , 분절 을 통해 번역 성능 을 향상 시킬 수 있 으며 , 넷째 , 입력 문 에 대한 패러 프레이징 을 수행 함 으로써 분석 및 번역 성능 을 개선 시킬 수 있 고 , 다섯째 , 대 역문 선택기 를 개발 함 으로써 보다 우수 한 번역 결과 를 최종 적 으로 생성 할 수 있 다 .