• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.508-524
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• 2021

과학기술의 발달에 힘입은 혁신적인 번역 환경은 수어 번역의 확대 가능성과 실현성을 높이는 요소가 되고 있다. 한국수어 번역도 새로운 도전과 기회를 맞이하고 있다. 본 연구는 첫째, '한국수어 번역은 한국수어의 역사적 변천과정 속에서 언제 어떻게 나타났는가?', 둘째, '한국수어 번역의 결과로 산출된 번역의 형태와 특성은 무엇인가?', 셋째, '한국수어 번역의 현황과 전망은 어떠한가?'라는 연구 질문들을 제기하고 이에 대한 대답을 찾아간다. 이에 따라 본 연구는 통합적 문헌고찰 방법을 사용해 역사적으로 한국수어 번역이 어떻게 형성되었으며 한국수어 번역의 형태와 특성은 어떠한지를 고찰하였다. 연구 결과 첫째, 수어번역 잠재기, 형성기, 확장기로 구분되는 역사적 변천과정에 따른 한국수어 번역의 형태와 특성이 나타났으며, 둘째, 한국수어 말뭉치 사업과 기계번역에 따른 한국수어 번역의 형태와 특성이 도출되었다. 아울러 한국수어 번역의 현황을 파악하고, 향후 전망을 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.456-458
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• 2020

한국수화언어(한국수어)는 농인들이 사용하는 언어이며, 농인이라 함은 청각장애를 가진 사람으로서 한국수어를 일상어로 사용하는 사람을 말한다. 수어를 하나의 언어로써 다른 언어로의 번역 또는 상호번역을 위하여 기계학습 기반의 기술이 연구개발 되고 있으나, 수어는 영상 기반의 언어이고 한국수어의 문법 및 사전체계의 구축이 진행 중인 이유로 한국수어의 번역기술은 상대적으로 다른 이종언어 간의 번역기술에 비하여 발전속도가 느리다. 본 논문에서는 한국어를 한국수어로 번역하여 표현하기 위하여 필요한 수어 스크립트 포맷 및 데이터 인터페이스 규격을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.317-319
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• 2024

본 논문에서는 비디오 캡셔닝 알고리즘을 적용한 수어 번역 및 행동 인식 알고리즘을 적용한 수어 인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에 사용된 비디오 캡셔닝 알고리즘으로 40개의 연속된 입력 데이터 프레임을 CNN 네트워크를 통해 임베딩 하고 트랜스포머의 입력으로 하여 문장을 출력하였다. 행동 인식 알고리즘은 랜덤 샘플링을 하여 한 영상에 40개의 인덱스에서 40개의 연속된 데이터에 CNN 네트워크를 통해 임베딩하고 GRU, 트랜스포머를 결합한 RNN 모델을 통해 인식 결과를 출력하였다. 수어 번역에서 BLEU-4의 경우 7.85, CIDEr는 53.12를 얻었고 수어 인식으로 96.26%의 인식 정확도를 얻었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.187-196
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• 2024

본 연구에서는 수어의 좌표를 압축하여 학습 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 DNN (Deep Neural Network) 기반 수어 번역 모델을 제안하고 수어 좌표 압축 유무에 따른 정확도와 모델 학습 시간을 비교 분석하였다. 제안한 모델을 사용하여 수어를 번역한 결과, 수어 영상을 압축하기 전과 후의 정확도는 약 5.9% 감소한 반면, 학습 시간은 56.57% 감소하여 수어 번역 정확도 손실 대비 학습 시간에서 많은 이득을 얻는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.325-330
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• 2022

본 논문은 한국 수어에 대하여 수어 인식, 수어 번역, 수어 영상 시분할과 같은 수어에 관한 딥러닝 연구를 위한 데이터셋의 수집 및 실험을 진행하였다. 수어 연구를 위한 어려움은 2가지로 볼 수 있다. 첫째, 손의 움직임과 손의 방향, 표정 등의 종합적인 정보를 가지는 수어의 특성에 따른 인식의 어려움이 있다. 둘째, 딥러닝 연구를 진행하기 위한 학습데이터의 절대적 부재이다. 현재 알려진 문장 단위의 한국 수어 데이터셋은 KETI 데이터셋이 유일하다. 해외의 수어 딥러닝 연구를 위한 데이터셋은 Isolated 수어와 Continuous 수어 두 가지로 분류되어 수집되며 시간이 지날수록 더 많은 양의 수어 데이터가 수집되고 있다. 하지만 이러한 해외의 수어 데이터셋도 방대한 데이터셋을 필요로 하는 딥러닝 연구를 위해서는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 한국 수어 딥러닝 연구를 진행하기 위한 대규모의 한국어-수어 데이터셋을 수집을 시도하였으며 베이스라인 모델을 이용하여 수어 번역 모델의 성능 평가 실험을 진행하였다. 본 논문을 위해 수집된 데이터셋은 총 11,402개의 영상과 텍스트로 구성되었다. 이를 이용하여 학습을 진행할 베이스라인 모델로는 수어 번역 분야에서 SOTA의 성능을 가지고 있는 TSPNet 모델을 이용하였다. 본 논문의 실험에서 수집된 데이터셋에 대한 특성을 정량적으로 보이고, 베이스라인 모델의 실험 결과로는 BLEU-4 score 3.63을 보였다. 또한, 향후 연구에서 보다 정확하게 데이터셋을 수집할 수 있도록, 한국어-수어 데이터셋 수집에 있어서 고려할 점을 평가 결과에 대한 고찰로 제시한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.140-147
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• 2024

한국에서 청각장애인은 지체장애인에 이어 두 번째로 많은 등록 장애인 그룹이다. 하지만 수어 기계 번역은 시장 성장성이 작고, 엄밀하게 주석처리가 된 데이터 세트가 부족해 발전 속도가 더디다. 한편, 최근 컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야에서 트랜스포머를 사용한 모델이 많이 제안되고 있는데, 트랜스포머를 이용한 모델은 동작 인식, 비디오 분류 등의 분야에서 높은 성능을 보여오고 있다. 이에 따라 수어 기계 번역 분야에서도 트랜스포머를 도입하여 성능을 개선하려는 시도들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수어 번역을 위한 인식 부분을 트랜스포머와 3D-CNN을 융합한 3D-CvT를 제안한다. 또, PHOENIX-Wether-2014T [1]를 이용한 실험을 통해 제안 모델은 기존 모델보다 적은 연산량으로도 비슷한 번역 성능을 보이는 효율적인 모델임을 실험적으로 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.575-576
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• 2023

한국 수어는 소리로 말을 배울 수 없어서 사용하는 '보이는 언어'이고 한국수화언어를 줄인 말이다. 한국어나 영어와 같이 독립된 언어로 한국어와는 문법 체계가 다른 대한민국 농인의 고유한 언어이다. 하지만, 한국 사회에서는 수어를 일상어로 사용하는 농인이 수어만으로 다른 사람과 대화하거나 서비스 등을 이용하기에는 쉽지 않은 구조이다. 이에 본 논문에서는 택시라는 상황을 가정해 택시 안에서 학습된 모델이 농인의 수어를 인식하고 택시 기사에게 해당 의미를 전달하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 통해 택시 기사는 농인(수어사용자)에게 응답할 수 있다. 본 논문에서는 한국수어 번역기 웹서비스를 설계 및 구현하여 실제 환경에서의 활용 가능성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.505-516
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• 2021

본 연구는 전문적이면서 정확한 의료수어통역이 미흡한 상황에서 농인의 의료 서비스 접근성을 원활하게 하는 의료 환경의 수어통역 콘텐츠를 개발하는 것에 목적을 둔다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌고찰, 농인 대상 개별 면접, 수어통역사 및 수어 전문가 대상 현장 요구도 조사, 의료 및 수어 전문가 자문을 진행하였으며, 이를 바탕으로 주된 진료 상황별 시나리오와 기본 의학용어, 의료용어 설명자료 등의 수어통역 콘텐츠를 개발하였다. 본 연구를 통해 농인의 상황과 의료적 중요성을 고려한 의료수어 콘텐츠를 개발하여 의료수어 영역의 전문성을 고취시켰으며, 의료용어 및 의료 정보 학습 주체인 농인들과 수어통역사들에게 효과적이며 효율적으로 정보를 전달하는 의학용어 수어사전 반응형 홈페이지를 개발하였고, 농인 당사자가 주체가 되는 수어번역의 필요성과 중요성을 깨닫게 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.684-686
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• 2022

다양한 언어로 소통하고 있는 우리는 다른 언어와 교류하기 위해 번역, 통역의 존재가 필수가 되기도 한다. 하지만 음성언어를 사용하지 않는 즉, 손으로 언어를 표현하는 수어를 번역하는 통역의 존재는 아직 실현되지 않았다. 이에 본 논문에서는 MediaPipe와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 손의 형태를 인식하고 CNN 알고리즘을 통한 텍스트 데이터화 하여 수어 동작을 학습시켜 이를 번역시켜주는 시스템을 연구한다. 이를 통해 공공기관을 이용함에 불편함을 줄이고, 농인의 의사를 보다 빠르게 파악할 수 있도록 도와주는 번역 시스템 제작하는 것에 목적이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.63-68
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• 2022

한국장애인개발원의 2021 장애통계연보 자료에 따르면 대한민국에 청각 장애를 가지고 있는 사람은 395,789명이 있다. 이러한 사람들이 청각 장애를 통해 많은 불편을 겪고 있고, 이를 해결하기 위해 수어 인식 및 번역에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 수어 인식 및 번역 연구에서는 수어 데이터를 수집하는 것이 중요한 부분을 차지하고 있지만 한국어 수어 데이터는 전문적으로 수어를 사용하는 사람의 수가 많지 않아 많은 어려움이 있다. 또한 구축된 기존의 데이터들도 발화자의 정면에서 촬영된 수어 데이터가 대부분이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 하나의 시점이 아닌 다시점에서 수어 데이터를 실시간으로 수집하고 보다 활용 편의성이 높게 저장 및 관리할 수 있는 저장 시스템을 설계하고 구현하였다.