본 논문에서는 한국어 각 품사별로 형태소 해석 규칙에 대응하는 수화 형태소 생성규칙을 제안한다. 한국어 자연수화는 한국어 자연언어에 비하여 극히 한정된 어휘를 가지며, 문법 요소의 수도 매우 한정적으로 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연스러운 한국어 문장을 대응하는 수화로 변환시키기 위해서 한국어 문법에 대응하는 자연수화 문법을 정의한다. 각 phrase는 한국어 해석 문법과는 별도의 수화 형태소 생성문법을 정의 해야 하며, 이 문법은 형태소 해석/결합 규칙 및 구구조 해석규칙에 적용되고, 이 규칙의 정의로 가장 자연스러운 자연수화를 생성할 수 있게 된다.
본 연구는 청각장애인과 비장애인 모두를 위한 수어 교육의 접근성과 효율성을 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Hand Tracking 기술과 대화형 AI를 통합한 VR 실감형 수어 교육 콘텐츠를 개발하였다. 사용자는 이 콘텐츠를 통해 실시간으로 수어를 학습하며, 가상 환경에서의 직접적인 의사소통을 경험할 수 있다. 연구 결과, 이러한 통합 접근 방식이 수어 학습에 있어 몰입감을 크게 향상시키며, 학습자에게 더 깊은 이해를 제공함으로써 수어 학습의 장벽을 낮추는 데 기여한다는 것을 확인하였다. 이는 수어 교육의 새로운 패러다임을 제시하며, 기술이 교육의 접근성과 효과를 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여준다.
수화는 농인 사회에서 주로 사용되는 언어로서 공간상에 수화 동작을 표현함으로써 의사를 전달하는 시각언어이다. 이런 수화의 공간성과 운동성은 서술어 동작을 동해 특히 잘 드러나는데, 서술어는 수식하는 부사어에 악해 그 의미를 수식, 한정 받는다는 특성이 있어 이는 수화의 공간성과 운동성에 많은 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 한국어 수화 변환 과정에서 서술어 동작에 영향을 미치는 부사어의 자질 정보를 분석하고 이를 활용하여 수화의 운동성을 살린 애니메이션을 생성할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
이 연구는 전국 수어지명의 유래에 대한 것으로 수어지명에서 나타나는 한국수어 형태론적 특성과 어원론적 형태를 통해 유래를 알아보고자 전국의 한국농아인협회 각 시·군 지회를 통한 간행자료들을 분석하였다. 분석 결과 수어지명에서는 한자, 한글, 외래어 등에서의 차용성보다 토박이 수어지명 즉, 농인에 의해 만들어지고, 사용된 수어지명이 대다수를 이루고 있는 것으로 분석되었다. 지명은 해당 지역의 문화, 정체성 등과 함께 역사를 나타내는 소중한 문화유산에 해당한다고 볼 때에 수어지명에 나타난 풍부한 도상성, 토박이 수어지명은 농문화 혹은 한국수어에 있어 보존, 전승의 가치가 있다고 할 수 있다. 그것은 수어지명의 유래가 해당 지역의 특산품, 지리적 특성 등에 의한 수어지명이 현대에 이르러 그 지역의 지리적 특성이 변화되었거나, 특산품 자체가 사라진 상황에서도 지속적으로 여러 세대를 거쳐 이어져 오고 있다는 것이다. 이는 수어지명에서 볼 수 있는 농인의 시각중심적인 한국수어의 특성을 반영한다고 볼 수 있으며, 농문화사적인 자료보존 차원에서 매우 값진 유산이 될 수 있는 것으로 보인다.
Thanh-Vu Dang;Gwang-hyun Yu;Ji-yong Kim;Young-hwan Park;Chil-woo Lee;Jin-Young Kim
스마트미디어저널
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제12권1호
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pp.32-46
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2023
Natural Language Processing (NLP) has grown tremendously in recent years. Typically, bilingual, and multilingual translation models have been deployed widely in machine translation and gained vast attention from the research community. On the contrary, few studies have focused on translating between spoken and sign languages, especially non-English languages. Prior works on Sign Language Translation (SLT) have shown that a mid-level sign gloss representation enhances translation performance. Therefore, this study presents a new large-scale Korean sign language dataset, the Museum-Commentary Korean Sign Gloss (MCKSG) dataset, including 3828 pairs of Korean sentences and their corresponding sign glosses used in Museum-Commentary contexts. In addition, we propose a translation framework based on self-supervised learning, where the pretext task is a text-to-text from a Korean sentence to its back-translation versions, then the pre-trained network will be fine-tuned on the MCKSG dataset. Using self-supervised learning help to overcome the drawback of a shortage of sign language data. Through experimental results, our proposed model outperforms a baseline BERT model by 6.22%.
Korean Sign Language (KSL) is a communication method for the Deaf in Korea, and hand shape is one of important elements in sign language. In this paper, we developed a KSL hand shape editor to simply compose hand shape and connect it to a database. We can edit hand shape by a graphical user interface (GUI) on 3D virtual reality environment. Hand shape codes are connected to a sign word editor to synthesize sign motion and to decrease total amount of KSL data.
The linguistic characteristics of a sign language provide an important clue for an automatic construction of its expression from a given natural language sentence. For such characterization, we focus on the identification of elided constituents, the mapping of property-changing information into spatio-temporal dimension, and the need for rearranging the order of component information for enhanced quality of delivery. We use our characterization to implement a system that converts sentences in Korean into corresponding expressions in the Korean Sign Language.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
수화 적출이란 연속된 영상에서 수화의 시작과 끝점을 찾고, 이를 사전에 정의된 수화 단어로 인식하는 방법을 말한다. 수화는 매우 다양한 손의 움직임과 모양으로 구성되어 있고, 그 변화가 다양하여 적출에 많은 어려움이 있다. 특히, 다양한 길이의 궤적 정보로 구성된 수화는 길이가 긴 수화에 대해 짧은 길이를 갖는 수화가 인식에 필요한 정보를 추출하기 어려운 문제점 있다. 본 논문에서는 다양한 길이를 갖는 입력 데이터의 특징을 반영할 수 있는 Semi-Markov Conditional Random Field에 기반하여 다양한 수화의 길이에 강인하게 수화를 적출하는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 미국 수화와 한국 수화 데이터베이스를 사용하여 연속된 수화 영상에서의 수화 적출 성능을 평가하였고, 실험 결과 기존의 Hidden Markov Model과 Conditional Random Field보다 뛰어난 성능을 보였다.
For sign languages are main communication means among hearing-impaired people, there are communication difficulties between speaking-oriented people and sign-language-oriented people. Automated sign-language recognition may resolve these communication problems. In sign languages, finger spelling is used to spell names and words that are not listed in the dictionary. There have been research activities for gesture and posture recognition using glove-based devices. However, these devices are often expensive, cumbersome, and inadequate for recognizing elaborate finger spelling. Use of colored patches or gloves also cause uneasiness. In this paper, a vision-based finger spelling recognition system is introduced. In our method, captured hand region images were separated from the background using a skin detection algorithm assuming that there are no skin-colored objects in the background. Then, hand postures were recognized using a two-dimensional grid analysis method. Our recognition system is not sensitive to the size or the rotation of the input posture images. By optimizing the weights of the posture features using a genetic algorithm, our system achieved high accuracy that matches other systems using devices or colored gloves. We applied our posture recognition system for detecting Korean Sign Language, achieving better than $93\%$ accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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