한국어와 한국 수화 간 자동 번역을 위해서는 한국어-한국 수화 대역어 사전이 필요하지만, 현재 한국 수화 사전으로 가장 공신력 있는 한국 수화 사전은 등재 어휘 수가 약 12,000개에 불과하다. 이 때문에 한국어를 한국 수화로 자동 번역을 할 때 대치어가 없어 완벽하게 번역이 되지 않는다. 본 연구에서는 한국 수화 사전의 미등재어로 말미암은 번역률 저하를 최소화하고자 한국어 어휘의미망의 동의어와 상 하위어 정보를 이용한다. 또한, 자동 번역에서 빈번하게 발생하는 어의 중의성 문제도 한국어 어휘의미망의 정보를 이용하여 어의 중의성 해소 규칙을 일반화한다.
청각장애인을 위한 지상파방송 서비스 중 자막방송은 100%에 가까운 편성 비율을 달성하고 있지만, 수화방송은 방송화면을 가리는 특성과 비용 등의 문제로 5% 수준의 편성에 그치고 있다. 본 연구에서는 자막방송을 수화로 번역하여 그래픽 수화 방송을 생성함으로써 수화방송의 비율을 높이고자 한다. 일기예보에 한정하여 수화방송을 생성한 기존 연구 결과를 바탕으로 모든 방송 프로그램에 적용 가능한 그래픽 수화방송 시스템을 제안한다. 자막방송 문장을 형태소별로 분석한 다음 중요 품사 위주로 단어 단위로 번역하고, 한국어 어휘의미망을 이용하여 수화사전에 없는 단어를 대표어로 대체하였다. 형제어와 문맥 정보를 이용하여 중의성 단어를 성공적으로 번역하였다. 기존 일기예보 수화방송 시스템의 수화 사전과 수화 모션 데이터베이스를 추가 구축하였다. 자동번역 기술이 전문 수화 통역사의 수준을 따라잡을 수는 없지만 향후 수화방송도 선택적 서비스가 가능해지고 수화통역사의 수화방송이 모든 프로그램에 편성될 때까지 본 시스템이 보조적 시청 수단으로 사용 가능할 것이다.
청각, 언어장애인과 수화를 모르는 일반인과의 대화를 위해, 키넥트를 이용한 모션 인식을 통해 수화를 번역하여 주는 시스템을 개발하였다. 키넥트의 주요기능을 이용하여 수화를 번역하는 알고리즘들을 설계하고, 다양한 수화자에 대한 수화번역의 정확도를 높이기 위한 방법으로서 길이정규화와 팔꿈치정규화의 두 가지 정규화 방법을 사용하였다. 그리고 이러한 정규화 방법이 효과적인지 알아보기 위해서 실제 수화데이터를 차트로 비교하였다. 또한 10개의 데이터베이스를 입력하여 간단한 수화부터 복잡한 수화까지 직접 실시하고, 이를 키넥트로 인식하여 번역을 해봄으로서 프로그램의 정확도를 검증하였다. 추가적으로 다양한 체형의 수화자를 인식시켜 프로그램을 실행 시켜봄으로서 체형에 따른 오차 값의 보완을 완료하여 수화번역에 대한 신뢰도를 높였다.
청각장애인을 위한 지상파방송 서비스 중 자막방송은 100%에 가까운 편성 비율을 달성하고 있지만, 화면을 가리는 수화방송은 5% 수준의 편성에 그치고 있다. 본 연구에서는 자막방송을 수화로 번역하여 그래픽 수화방송을 생성함으로써 수화방송의 비율을 높이고자 한다. 수화 단어들의 빈도를 파악하고 중요 단어부터 모션 캡처하기 위해 과거 3년간 일기예보 스크립트를 분석하였다. 자막방송 문장을 형태소별로 분석한 다음 중요 품사 위주로 단어 단위로 번역하고, 기 구축된 한국어 어휘의미망을 이용하여 수화사전에 없는 유의어와 하위어를 대표어로 대체하였다. 기계번역 기술이 수화통역사의 수준을 따라잡을 수는 없지만 향후 수화방송도 선택적 서비스가 가능해지고 수화통역사의 수화방송이 모든 프로그램에 편성될 때까지 본 시스템이 보조적 시청 수단으로 사용 가능할 것이다.
본 논문은 작업 현장에서 청각장애인의 의사소통을 보조하는 한국 수화 메시지 보드의 개발에 대하여 다룬다. 청각 장애인은 일상적인 직업 현장에서 의사소통이 자유롭지 못하여 업무에 잘 적응하지 못하고 사내의 인간관계에 많은 어려움을 겪고 있다. 문자를 이용한 정보 전달을 통해 모든 의사소통을 대체할 수 있을 것이라는 일반적인 생각과는 달리, 청각장애인의 경우 비장애인과 비교하여 사물의 개념 습득에 어려움이 있을 수 있으며 마찬가지로 사용하는 어휘수도 제한적인 경우가 많아 문자를 통한 의사소통에는 명확한 한계가 존재한다. 실제로 청각 장애 근로자가 이직하는 사유로 의사소통이나 인간관계가 높은 비중을 차지한다. 수화 메시지 보드는 크게 사내 네트워크를 이용한 공지 사항 전달을 위한 용도와 복수 개의 메시지 보드 간 문자 송수신의 용도로 사용 가능하다. 비장애인이 청각장애인에게 문자 입력으로 의사를 전달하면, 전달된 문자는 문자-수화 번역기를 통해 자동으로 수화로 번역되어 아바타의 수화 동작으로 화면에 출력된다. 전체 시스템은 수화 아바타를 포함한 그래픽 유저 인터페이스 (GUI), 수화 데이터베이스 및 한글 형태소/문장 분석기를 포함하는 문자-수화 번역기, 그리고 TCP/IP 기반의 문자 전송기의 세 부분으로 나뉜다. 본 논문에서는 수화 데이터베이스의 단어 선정을 위한 대상 작업 현장을 청각 장애 근로자가 타 직업에 비해 많은 비중을 차지하는 전자 부품 조립 업체로 한정하였다. 수화 데이터베이스는 자음 14종, 모음 17종, 숫자 15종, 일상생활 용어 1000종, 전자 부품 조립 업체에 특화된 단어 50종 및 직업 교육 관련 용어 50종으로 이루어진 총 1146종의 수화 단어를 포함하며, 수화 데이터베이스에 등록되지 않은 단어에 대해서는 지화로 표현하도록 한다. 이 중 전자 부품 조립 업체 특화 단어와 관련하여서는, 현재 동일한 분야의 작업 현장이라 하더라도 각 사업장 간 사용되는 수화가 통일되지 않아 문헌 조사 및 현장 조사를 통해 사용 빈도가 높고 형태가 공통적인 50종을 추려내었다. 본 연구는 실제 업무현장에서 청각장애인이 겪는 의사소통의 문제를 효과적으로 해결함으로써, 청각장애인이 직업 현장에 보다 쉽게 적응하도록 도움을 줄 뿐만 아니라, 일을 통해 자아 실현을 하도록 돕는 방안이 될 수 있다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.
사회가 점점 발전하면서 의사소통 방법이 다양한 형태로 발전하고 있다. 그러나 발전한 의사소통은 비장애인을 위한 방법이며, 청각장애인에게는 아무런 영향을 미치지 않는다. 따라서 본 논문에서는 청각장애인의 의사소통을 돕기 위한 CNN 기반의 수화번역 프로그램을 설계 및 구현한다. 수화번역 프로그램은 웹캠을 통해 입력된 수화 영상 데이터를 기반으로 의미에 맞게 번역한다. 수화번역 프로그램은 직접 제작한 24,000개의 한글 자모음 데이터를 사용하였으며, 효과적인 분류모델의 학습을 위해 U-Net을 통한 Segmentation을 진행한다. 전처리가 적용된 데이터는 19,200개의 Training Data와 4,800개의 Test Data를 통하여 AlexNet을 기반으로 학습을 진행한다. 구현한 수화번역 프로그램은 'ㅋ'이 97%의 정확도와 99%의 F1-Score로 모든 수화데이터 중에서 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 모음 데이터에서는 'ㅣ'가 94%의 정확도와 95.5%의 F1-Score로 모음 데이터 중에서 가장 높은 성능을 보였다.
통계적 기계 번역을 이용한 구어-수화 번역 연구가 활발해짐에도 불구하고 수화 말뭉치의 자원 희소성 문제는 해결되지 않고 있다. 본 연구는 수화 번역의 첫 번째 단계로써 통계적 기계 번역을 이용한 구어-수지 신호 번역에서 말뭉치 자원 희소성으로부터 기인하는 문제점들을 해결할 수 있는 세 가지 전처리 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 1) 구어 문장의 패러프레이징을 통한 말뭉치 확장 방법, 2) 구어 단어의 표제어화를 통한 개별 어휘 출현 빈도 증가 및 구어 표현의 번역 가능성을 향상시키는 방법, 그리고 3) 수지 표현으로 전사되지 않는 구어의 기능어 제거를 통한 구어-수지 표현 간 문장 성분을 일치시키는 방법이다. 서로 다른 특징을 지닌 영어-미국 수화 병렬 말뭉치들을 이용한 실험에서 각 방법론들이 단독으로 쓰일 때와 조합되어 함께 사용되었을 때 모두 말뭉치의 종류와 관계없이 번역 성능을 개선시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
인터넷의 발전과 스마트 디바이스의 확산으로 e-book에 대한 수요가 늘고 있다. 그러나 청각 손실로 정확한 언어를 배우기 어려운 청각장애인은 텍스트로만 이루어진 e-book 서비스를 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 e-book의 문장을 읽어 수화 동영상으로 제공하는 안드로이드 기반 애플리케이션 프로그램을 설계하고 구현하였다. e-book의 한국어 문장을 수화 언어로 번역하기 위해 형태소 분석에 기반한 알고리즘을 사용하였다. 제안한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계는 수화 표현을 위한 문장 요소 제거, 2단계는 수화 표현의 변환 및 시제 표현, 3단계는 수화 높임말 용어 변경 및 위치 이동이다. 또한 수화 번역 품질에 대한 평가 방안을 제시하고 100개의 기준 문장에 대해 제안한 알고리즘을 통한 번역 결과의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 청각장애인의 사회참여성 증진 및 사회적 차별감소를 목적으로 딥러닝 영상인식 기반으로 MediaPipe 기술을 활용한 수화-텍스트 번역시스템을 설계한다. 제시하는 시스템은 실시간으로 수집된 수화 사용자의 영상정보를 통해 동작과 표정을 인식하여 텍스트로 번역함으로써 장애인과 비장애인의 원활한 의사소통 서비스를 제공하는 것을 주 목적으로한다. 향후 개선된 수화 인식 및 문장 조합을 통해 일상에서 청각장애인과 일반인의 자유로운 커뮤니케이션을 제공하는 서비스로 확장하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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