Datasets:

msarmi9
/

korean-english-multitarget-ted-talks-task

korean stringlengths 1 502	english stringlengths 3 693
(박수) 이쪽은 Bill Lange 이고, 저는 David Gallo입니다	(Applause) David Gallo: This is Bill Lange. I'm Dave Gallo.
우리는 여러분에게 바닷속 이야기를 영상과 함께 들려주고자 합니다.	And we're going to tell you some stories from the sea here in video.
저희는 끝내주는 타이타닉 비디오도 있긴 합니다만 뭐..여기서는 눈꼽만큼도 보여줄 생각이없습니다.	We've got some of the most incredible video of Titanic that's ever been seen, and we're not going to show you any of it.
(웃음) 비록 타이타닉이 박스오피스에서 굉장한 실적을 거두긴 했지만 바다가 들려주는 이야기 중 가장 재밌는 것은 아닙니다.	(Laughter) The truth of the matter is that the Titanic -- even though it's breaking all sorts of box office records -- it's not the most exciting story from the sea.
문제라면 우리는 우리가 바다를 이미 알고있다고 믿는거죠.	And the problem, I think, is that we take the ocean for granted.
보통 바다가 지구의 75%를 감싸고 있다는 것,	When you think about it, the oceans are 75 percent of the planet.
지구상 바다의 대부분은	Most of the planet is ocean water.
평균 깊이가 2마일 (3.2Km가량)정도 된다는걸 알고있죠	The average depth is about two miles.
그리고는 해변가에 가거나 이런 바닷가의 이미지를 보고는 바다란 그냥 거대한 파란색의 아른하게 넘실거리는 파도와 조수간만의 차가있다 정도만 생각하죠 사실 그 속에 무엇이 있는지는 상상도 못하는거죠...	Part of the problem, I think, is we stand at the beach, or we see images like this of the ocean, and you look out at this great big blue expanse, and it's shimmering and it's moving and there's waves and there's surf and there's tides, but you have no idea for what lies in there.
바닷속에는 지구상 가장 긴 산맥과	And in the oceans, there are the longest mountain ranges on the planet.
대부분의 생명체들이 있고	Most of the animals are in the oceans.
대부분의 지진과 화산활동이 바닷속에는 일어납니다. 저 바다 밑 바닥에는	Most of the earthquakes and volcanoes are in the sea, at the bottom of the sea.
밀림보다도 더 많은 종류의 생명체들이 훨씬 높은 밀집도를 형성하며 살고 있습니다.	The biodiversity and the biodensity in the ocean is higher, in places, than it is in the rainforests.
이런 친밀감을 주는 매력적인 멋진 모습들 또한 대부분은 아직 탐사조차 되지 않았죠	It's mostly unexplored, and yet there are beautiful sights like this that captivate us and make us become familiar with it.
당신이 홀로 해변에 서있게 된다면 자신이 아주 낯선 세계의 가장자리에 있다는걸 알아주셨으면 합니다.	But when you're standing at the beach, I want you to think that you're standing at the edge of a very unfamiliar world.
이렇게 낯선 세계를 탐험하기 위해서 우리는 특별한 기술들을 갖춰야만 했었죠.	We have to have a very special technology to get into that unfamiliar world.
Alvin이라는 이름의 잠수함이 동원되었고, 카메라도 사용했습니다 카메라는 Bill Lange가 '소니'의 협찬으로 개발한 특수 카메라였습니다	We use the submarine Alvin and we use cameras, and the cameras are something that Bill Lange has developed with the help of Sony.
Marcel Proust가 말하길 "가장 진실된 탐험이란 낯선 장소를 찾아가는 것이 아니라 새로운 시각을 갖는 것이다"라고요	Marcel Proust said, "The true voyage of discovery is not so much in seeking new landscapes as in having new eyes."
저희를 협찬해주신 분들은 단순히 바다 아래에 무엇이 존재하고 어떤 지형이 펼쳐져 있는지를 알게 해주었을 뿐만아니라 지구에 사는 생명체들에 대한 생각을 새로이 하게 해주었습니다	People that have partnered with us have given us new eyes, not only on what exists -- the new landscapes at the bottom of the sea -- but also how we think about life on the planet itself.
여기 제가 좋아하는 해파리과 생물이 있습니다.	Here's a jelly.
흥미로운건 이녀석은 나름 분업화된 몸을 가지고있는건데요	It's one of my favorites, because it's got all sorts of working parts.
그로인해 바다에서 가장 긴 생명체가 되었죠.	This turns out to be the longest creature in the oceans.
대략 150피트 (45.7m)가량 돼죠.	It gets up to about 150 feet long.
지금 각기 따로 움직이는 개체들이 보이시나요?	But see all those different working things?
저는 이런게 너무 좋더라구요.	I love that kind of stuff.
마치 낚시 찌 같은것들이 아래에 달려서 까딱까딱거리죠	It's got these fishing lures on the bottom. They're going up and down.
촉수들이 주렁주렁 달려서 저렇게 막 움직입니다.	It's got tentacles dangling, swirling around like that.
이건 군체동물입니다.	It's a colonial animal.
각각의 파트가 다른 동물들이 서로 연결됨으로써 이런 하나의 생명체를 만드는겁니다.	These are all individual animals banding together to make this one creature.
앞에는 청사초롱같은것도 달려있는데요 빛이 필요한 순간 사용할수있죠	And it's got these jet thrusters up in front that it'll use in a moment, and a little light.
지구상의 모든 큰 물고기들과 물고기 떼의 무게를 합쳐 한쪽 저울에 달고 이런 해파리과 생명체를 다른쪽에 단다면 이 녀석들이 압도적으로 무거울겁니다.	If you take all the big fish and schooling fish and all that, put them on one side of the scale, put all the jelly-type of animals on the other side, those guys win hands down.
이런 생명체들이 바다속 생명체의 대다수를 차지하죠.	Most of the biomass in the ocean is made out of creatures like this.
이건 죽음의 엑스윙 해파리인데요	Here's the X-wing death jelly.
(웃음) 교미와 의사소통을위해 이렇게 빛을 발합니다.	(Laughter) The bioluminescence -- they use the lights for attracting mates and attracting prey and communicating.
해파리에 대한 방대한 자료는 아직 보여드리지도 못했습니다.	We couldn't begin to show you our archival stuff from the jellies.
해파리들은 너무나 다양한 크기와 형태를 가지고 있죠.	They come in all different sizes and shapes.
우리는 잊곤 합니다, 바다가 수천미터 이상의 깊이라는것과 우리가 아는 바다의 생명들이 대부분이 해수면에서 60~100m이내의 얕은 물에 몰려있으며 그 아래에서부터 해저면까지에 대해서는 전혀 모른다는 사실을요	Bill Lange: We tend to forget about the fact that the ocean is miles deep on average, and that we're real familiar with the animals that are in the first 200 or 300 feet, but we're not familiar with what exists from there all the way down to the bottom.
그리고 이러한 동물들이 우리가 탐험하지 못한 종류들입니다 바다 밑 3차원적 공간에서 중력이 거의 없는 환경에서 살고 있는 동물들 말이에요	And these are the types of animals that live in that three-dimensional space, that micro-gravity environment that we really haven't explored.
아마 거대 오징어같은것들은 들어보셨을겁니다 하지만 이 동물들 중 일부는 40~50미터까지 자라나죠	You hear about giant squid and things like that, but some of these animals get up to be approximately 140, 160 feet long.
그리고 이들은 거의 연구조차 되지 않았죠.	They're very little understood.
이녀석은 문어처럼 생겨서 제일 좋아하는 녀석중 하나인데요	DG: This is one of them, another one of our favorites, because it's a little octopod.
머리부분이 매우 투명합니다	You can actually see through his head.
그리고 퍼럭이는 귀를 이용해서 우아하게 수영합니다.	And here he is, flapping with his ears and very gracefully going up.
이들 모두가 대부분의 해저면, 그리고 가장 깊은 곳에서도 발견됩니다.	We see those at all depths and even at the greatest depths.
이들의 크기는 2~3센티미터부터 50~60센티미터까지 다양합니다.	They go from a couple of inches to a couple of feet.
잠수함 바로 앞까지 와서는 잠수함 창문 넘어 우리들을 바라보고는 합니다.	They come right up to the submarine -- they'll put their eyes right up to the window and peek inside the sub.
이건 완전 세상 속의 또다른 세상이죠. 몇가지 더 보여드리죠.	This is really a world within a world, and we're going to show you two.
요녀석은 중앙해령 에서 아래로 내려가던중 발견한 녀석입니다. (중앙해령: 대서양, 인도양, 남태평양을 걸치는 해저산맥)	In this case, we're passing down through the mid-ocean and we see creatures like this.
바다속 수탉같은 녀석이죠	This is kind of like an undersea rooster.
요녀석은 어찌보면 굉장히 신사같아 보이죠	This guy, that looks incredibly formal, in a way.
오~ 내사랑 잘생겼죠?	And then one of my favorites. What a face!
지금 보고 계신건 말하자면 과학적 자료들입니다.	This is basically scientific data that you're looking at.
과학적 목적을 위해 우리가 모은 자료들이죠.	It's footage that we've collected for scientific purposes.
그리고 이런 이녀석들이 살고있는곳에서 발견된 이런 녀석들의 사진을 과학자들에게 제공하는게 Bill이 하는 역할 중의 하나이구요.	And that's one of the things that Bill's been doing, is providing scientists with this first view of animals like this, in the world where they belong.
우리는 이 녀석들을 잡지는 않습니다.	They don't catch them in a net.
그저 우린 바라볼 뿐이거죠.	They're actually looking at them down in that world.
그럼 조이스틱을 이용해서 우리의 가상 지구를 탐험해보겠습니다 조이스틱을 이용해 지구 여기저기를 바라보는건데요.	We're going to take a joystick, sit in front of our computer, on the Earth, and press the joystick forward, and fly around the planet.
중앙해령의 산등성이를 돌아다녀보겠습니다. 64,000Km 길이의 대산맥이죠	We're going to look at the mid-ocean ridge, a 40,000-mile long mountain range.
해령정상에서 수면까지의 평균 깊이는 2.4Km 정도 됩니다.	The average depth at the top of it is about a mile and a half.
대서양을 거쳐서..아 저기 산 등성이가 보이죠 캐리비안해와 중앙 아메리카를 넘어서 여기 태평양에서 끝이 납니다. 북쪽으로 9도가량 되네요.	And we're over the Atlantic -- that's the ridge right there -- but we're going to go across the Caribbean, Central America, and end up against the Pacific, nine degrees north.
저희는 수중 음파탐지기를 동원해서 이 해저 산맥들의 지도를 작성했습니다. 그리고 이게 그중 일부이죠.	We make maps of these mountain ranges with sound, with sonar, and this is one of those mountain ranges.
우린 지금 오른편 해저 절벽을 타고 가고있는데요	We're coming around a cliff here on the right.
이 양쪽 계곡의 산봉우리들의 높이는 대부분 알프스산맥보다 훨씬 높습니다.	The height of these mountains on either side of this valley is greater than the Alps in most cases.
그리고 아직 수백 수천개에 이르는 해저산맥들이 아직 지도화되지 않은 채 남아있습니다.	And there's tens of thousands of those mountains out there that haven't been mapped yet.
여긴 화산지역인데요	This is a volcanic ridge.
척도를 확대해 내려가다보면	We're getting down further and further in scale.
결국 이런곳에 다다르게 됩니다.	And eventually, we can come up with something like this.
이건 우리 로봇 Jason의 아이콘인데요	This is an icon of our robot, Jason, it's called.
여러분도 이렇게 방에 앉아 조이스틱과 헤드셋을 이용해 로봇을 타고 실제로 해저바닥을 실시간으로 돌아다닐 수 있습니다.	And you can sit in a room like this, with a joystick and a headset, and drive a robot like that around the bottom of the ocean in real time.
저희가 Woods Hole에서 파트너들과 진행하려는 작업 중 하나가 이런 가상의 세계를 아직 탐사되지 않은 지역들을, 실험실로 다시 가져오는거죠.	One of the things we're trying to do at Woods Hole with our partners is to bring this virtual world -- this world, this unexplored region -- back to the laboratory.
왜냐면 지금은 자료가 작은 부분들로 흩어져 있기 때문이죠	Because we see it in bits and pieces right now.
이렇게 소리, 비디오, 사진, 혹은 화학적 센서를 이용한 자료들을 모았지만 모든걸 아직 완벽한 한장의 그림으로는 만들지 못했습니다.	We see it either as sound, or we see it as video, or we see it as photographs, or we see it as chemical sensors, but we never have yet put it all together into one interesting picture.
이게 Bill의 카메라가 가장 빛을 발하던 날인데요	Here's where Bill's cameras really do shine.
이게 바로 해저 분출공 입니다.	This is what's called a hydrothermal vent.
그리고 이건 수소와 황화물들로 가득 차있는 연기입니다. 심해의 화산지역에서 뿜어져 나오는것들인데요	And what you're seeing here is a cloud of densely packed, hydrogen-sulfide-rich water coming out of a volcanic axis on the sea floor.
온도는 섭씨 310 ~ 380도 가량 되구요	Gets up to 600, 700 degrees F, somewhere in that range.
모두 바다 아래 1.5~3마일에서 발견할 수 있는 것입니다.	So that's all water under the sea -- a mile and a half, two miles, three miles down.
저희는 이게 60, 70년대의 화산들이라 생각했는데요	And we knew it was volcanic back in the '60s, '70s.
어쩌다 이게 아직까지 존재한다는 힌트를 얻을 수 있었습니다. 화산활동이 있으면 물이 심해 바닥의 틈으로 들어가는데요 때문에 물이 마그마와 만나게 되면 이 축을 따라 열을 발산하게 됩니다.	And then we had some hint that these things existed all along the axis of it, because if you've got volcanism, water's going to get down from the sea into cracks in the sea floor, come in contact with magma, and come shooting out hot.
저희는 황화수소가 그렇게 풍부하리라고 생각치는 않았습니다.	We weren't really aware that it would be so rich with sulfides, hydrogen sulfides.
'굴뚝'이라고 우리가 부르는 이것에 대해, 우리는 전혀 모르고 있었습니다.	We didn't have any idea about these things, which we call chimneys.
이것이 열수 분출공 중 하나입니다.	This is one of these hydrothermal vents.
화씨 600도의 물이 지구로부터 분출됩니다.	Six hundred degree F water coming out of the Earth.
우리 양 옆으로는 알프스보다 더 높은 산이 있습니다. 그래서 이곳의 환경은 매우 드라마틱하죠.	On either side of us are mountain ranges that are higher than the Alps, so the setting here is very dramatic.
이 하얀 물질은 박테리아의 일종인데요 섭씨 180도에서 잘 자랍니다.	BL: The white material is a type of bacteria that thrives at 180 degrees C.
가장 흥미로운 점은 바로 우리가 해저면에서 보는 것, 그러니까 바다 속에서의 화산 폭발 이후에 가장 처음 보는 것이 박테리아 라는 거죠.	DG: I think that's one of the greatest stories right now that we're seeing from the bottom of the sea, is that the first thing we see coming out of the sea floor after a volcanic eruption is bacteria.
그리고 우리는 이게 대체 여기에 어떻게 내려왔을까에 대해 아주 오랫동안 궁금해했습니다.	And we started to wonder for a long time, how did it all get down there?
현재로서 저희가 찾아낸 것은 아마 지구 속에서 나오지 않을까 하는 것입니다.	What we find out now is that it's probably coming from inside the Earth.
단지 지구 속에서 나올 뿐 아니라 그러니까, 화산 활동을 통해 만들어진 생물일 뿐만 아니라 이 박테리아들이 생물 군락 형성을 뒷받침한다는 거죠.	Not only is it coming out of the Earth -- so, biogenesis made from volcanic activity -- but that bacteria supports these colonies of life.
이곳의 압력은 1평방인치당 4000파운드입니다.	The pressure here is 4,000 pounds per square inch.
해수면으로부터 0.5~3마일 아래부터는 햇볕이 단 한 번도 비춘 적이 없습니다.	A mile and a half from the surface to two miles to three miles -- no sun has ever gotten down here.
생명체를 구성하는 모든 에너지는 지구내부로부터 나옵니다, 즉 화학합성이죠.	All the energy to support these life forms is coming from inside the Earth -- so, chemosynthesis.
우리는 생명체들의 밀집도가 상당히 높다는 것도 알 수 있습니다.	And you can see how dense the population is.
이것들은 서관충이라고 하는데요.	These are called tube worms.
이 벌레들은 소화기관이 없습니다. 입도 없죠.	BL: These worms have no digestive system. They have no mouth.
하지만 이들은 두 종류의 아가미 구조를 가지고 있습니다.	But they have two types of gill structures.
하나는 심해수로부터 산소를 얻어내기 위한 것이고, 다른 하나는 이런 화학합성 박테리아의 집 역할을 하는 것입니다. 열수의 흐름을 잡는 건데요 바닥에서 올라오는 뜨거운 물이 보이는데요 그러면 그걸 단순당 형태로 바꿔서 서관충이 소화 할 수 있도록 하는 것이죠	One for extracting oxygen out of the deep-sea water, another one which houses this chemosynthetic bacteria, which takes the hydrothermal fluid -- that hot water that you saw coming out of the bottom -- and converts that into simple sugars that the tube worm can digest.
보이시죠- 이 아래에 살고 있는 게입니다.	DG: You can see, here's a crab that lives down there.
이런 벌레 끝을 가까스로 잡았습니다	He's managed to grab a tip of these worms.
보통 벌레들은 게에 닿자마자 확 움츠러 들죠	Now, they normally retract as soon as a crab touches them.

End of preview. Expand in Dataset Viewer.

YAML Metadata Warning: The task_categories "conditional-text-generation" is not in the official list: text-classification, token-classification, table-question-answering, question-answering, zero-shot-classification, translation, summarization, feature-extraction, text-generation, text2text-generation, fill-mask, sentence-similarity, text-to-speech, text-to-audio, automatic-speech-recognition, audio-to-audio, audio-classification, voice-activity-detection, depth-estimation, image-classification, object-detection, image-segmentation, text-to-image, image-to-text, image-to-image, image-to-video, unconditional-image-generation, video-classification, reinforcement-learning, robotics, tabular-classification, tabular-regression, tabular-to-text, table-to-text, multiple-choice, text-retrieval, time-series-forecasting, text-to-video, image-text-to-text, visual-question-answering, document-question-answering, zero-shot-image-classification, graph-ml, mask-generation, zero-shot-object-detection, text-to-3d, image-to-3d, image-feature-extraction, other

YAML Metadata Warning: The task_ids "machine-translation" is not in the official list: acceptability-classification, entity-linking-classification, fact-checking, intent-classification, language-identification, multi-class-classification, multi-label-classification, multi-input-text-classification, natural-language-inference, semantic-similarity-classification, sentiment-classification, topic-classification, semantic-similarity-scoring, sentiment-scoring, sentiment-analysis, hate-speech-detection, text-scoring, named-entity-recognition, part-of-speech, parsing, lemmatization, word-sense-disambiguation, coreference-resolution, extractive-qa, open-domain-qa, closed-domain-qa, news-articles-summarization, news-articles-headline-generation, dialogue-modeling, dialogue-generation, conversational, language-modeling, text-simplification, explanation-generation, abstractive-qa, open-domain-abstractive-qa, closed-domain-qa, open-book-qa, closed-book-qa, slot-filling, masked-language-modeling, keyword-spotting, speaker-identification, audio-intent-classification, audio-emotion-recognition, audio-language-identification, multi-label-image-classification, multi-class-image-classification, face-detection, vehicle-detection, instance-segmentation, semantic-segmentation, panoptic-segmentation, image-captioning, image-inpainting, image-colorization, super-resolution, grasping, task-planning, tabular-multi-class-classification, tabular-multi-label-classification, tabular-single-column-regression, rdf-to-text, multiple-choice-qa, multiple-choice-coreference-resolution, document-retrieval, utterance-retrieval, entity-linking-retrieval, fact-checking-retrieval, univariate-time-series-forecasting, multivariate-time-series-forecasting, visual-question-answering, document-question-answering

Dataset Card for english-korean-multitarget-ted-talks-task

Dataset Summary

Parallel English-Korean Text Corpus
Text was originally transcribed to English from various Ted Talks, then translated to Korean by TED translators
Approximately 166k train, 2k validation, and 2k test sentence pairs.

Supported Tasks and Leaderboards

Machine Translation

Languages

English
Korean

Additional Information

Dataset Curators

Kevin Duh, "The Multitarget TED Talks Task", http://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/a/multitarget-tedtalks/, 2018

Licensing Information

TED makes its collection available under the Creative Commons BY-NC-ND license. Please acknowledge TED when using this data. We acknowledge the authorship of TED Talks (BY condition). We are not redistributing the transcripts for commercial purposes (NC condition) nor making derivative works of the original contents (ND condition).

Citation Information

@misc{duh18multitarget, author = {Kevin Duh}, title = {The Multitarget TED Talks Task}, howpublished = {\url{http://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/a/multitarget-tedtalks/}}, year = {2018}, }

Downloads last month: 404

Homepage:

cs.jhu.edu

Size of downloaded dataset files:

42.5 MB

Size of the auto-converted Parquet files:

23 MB

Number of rows:

170,155

Models trained or fine-tuned on msarmi9/korean-english-multitarget-ted-talks-task

yoonjae22/Llama2-13b-ko-en-Translate

Text Generation • Updated Dec 25, 2023 • 19