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.
Since hand gesture recognition was realized thanks to improved image processing algorithms, sign language translation has been a critical issue for the hearing-impaired. In this paper, we extract human hand figures from a real time image stream and detect gestures in order to figure out which kind of hand language it means. We used depth-color calibrated image from the Kinect to extract human hands and made a decision tree in order to recognize the hand gesture. The decision tree contains information such as number of fingers, contours, and the hand's position inside a uniform sized image. We succeeded in recognizing 'Hangul', the Korean alphabet, with a recognizing rate of 98.16%. The average execution time per letter of the system was about 76.5msec, a reasonable speed considering hand language translation is based on almost still images. We expect that this research will help communication between the hearing-impaired and other people who don't know hand language.
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.
A human sign language is generally composed of both static and dynamic gestures. Each gesture is represented by a hand shape, its position, and hand movement (for a dynamic gesture). One of the problems found in automated sign language translation is on segmenting a hand movement that is part of a transitional movement from one hand gesture to another. This transitional gesture conveys no meaning, but serves as a connecting period between two consecutive gestures. Based on the observation that many dynamic gestures as appeared in Thai sign language dictionary are of quasi-periodic nature, a method was developed to differentiate between a (meaningful) dynamic gesture and a transitional movement. However, there are some meaningful dynamic gestures that are of non-periodic nature. Those gestures cannot be distinguished from a transitional movement by using the signal quasi-periodicity. This paper proposes a hybrid method using a combination of the periodicity-based gesture segmentation method with a HMM-based gesture classifier. The HMM classifier is used here to detect dynamic signs of non-periodic nature. Combined with the periodic-based gesture segmentation method, this hybrid scheme can be used to identify segments of a transitional movement. In addition, due to the use of quasi-periodic nature of many dynamic sign gestures, dimensionality of the HMM part of the proposed method is significantly reduced, resulting in computational saving as compared with a standard HMM-based method. Through experiment with real measurement, the proposed method's recognition performance is reported.
청각 장애인은 소리를 듣고 음성으로 표현하는 의사소통에 어려움이 있기 때문에 주로, 구화, 수화, 필담 등을 이용하여 의사소통을 진행한다. 청각 장애인과 건청인과의 의사소통을 위해서는 수화가 가장 좋은 방법이지만 수화 사용방법을 이해해야만 하는 어려움이 따른다. 본 논문은 청각 장애인과 건청인간의 의사소통을 위한 수단으로 지화 번역 시스템을 설계 및 구현하였다. 지화 입력 수단으로 손가락 모양과 손동작을 추적할 수 있는 립 모션을 사용하였다. 입력된 정보를 처리하고 번역하기 위해서 저전력 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리 파이를 활용하였다. 시스템 개발을 위하여 Node.js와 MongoDB를 활용하여 플랫폼에 구애받지 않고 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 구현하였다. 클라이언트용 애플리케이션은 HTML5를 기반으로 구현하여 웹 브라우징이 가능한 스마트 디바이스를 지원한다.
본 논문에서는 청각 장애인은 소리를 듣고 음성으로 표현하는 의사소통에 어려움이 있기 때문에 주로, 구화, 수화, 필담 등을 이용하여 의사소통을 진행한다. 청각 장애인과 건청인과의 의사소통을 위해서는 수화가 가장 좋은 방법이지만 수화 사용방법을 이해해야만 하는 어려움이 따른다. 청각 장애인과 건청인간의 의사소통을 위한 수단으로 지화번역 시스템을 설계 및 구현 하였다. 지화 입력 수단 으로는 손가락 모양과 손동작을 추적 할 수 있는 립 모션을 사용하였다. 입력된 정보를 처리하고 번역하기 위해서 저전력 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리 파이를 활용 하였다.
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.
한국수화언어가 2016년 2월 제정된 한국수화언어법(약칭, 한국수어법)을 통해 한국어와 동일한 대한민국 공식 언어로 인정받았지만, 사회적 인식 부족과 서비스 비용 문제로 널리 사용되지 못하고 있다. 그리고 일상생활에서 접하는 많은 한국어 정보들 조차도 농인들은 쉽게 이해하기 어렵기 때문에 정보 접근에 대한 차별성 문제가 지속적으로 언급되고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 아바타를 이용한 수어 서비스가 대두되고 있지만, 한국어-한국수어 번역을 위한 자연어처리 기술의 한계로 인해 일기예보와 같이 탬플릿 기반의 서비스에 국한되거나 비수지신호 표현에 대한 기술 부족으로 인해서 서비스 상용화까지 도달하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반으로 한국어에서 한국수어로 변환하기 위한 병렬 말뭉치 데이터 전사 및 변환 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.
In this paper, a problem of Thai sign language recognition using a neural network is considered. The paper addresses the problem in classifying certain signs conveying quantitative meaning, e.g., large or small. By treating those signs corresponding to different quantities as derived from different classes, the recognition error rate of the standard multi-layer Perceptron increases if the precision in recognizing different quantities is increased. This is due the fact that, to increase the quantitative recognition precision of those signs, the number of (increasingly similar) classes must also be increased. This leads to an increase in false classification. The problem is due to misinterpreting the amount of quantity the quantitative signs convey. In this paper, instead of treating those signs conveying quantitative attribute of the same quantity type (such as 'size' or 'amount') as derived from different classes, here they are considered instances of the same class. Those signs of the same quantity type are then further divided into different subclasses according to the level of quantity each sign is associated with. By using this two-level classification, false classification among main gesture classes is made independent to the level of precision needed in recognizing different quantitative levels. Moreover, precision of quantitative level classification can be made higher during the recognition phase, as compared to that used in the training phase. A standard multi-layer Perceptron with a back propagation learning algorithm was adapted in the study to implement this two-level classification of quantitative gesture signs. Experimental results obtained using an electronic glove measurement of hand postures are included.
수화는 농인 사회에서 주로 사용되는 시각언어로서 음성언어인 한국어와 통사적인 측면에서 많은 차이를 보인다. 특히 수화에서는 조사와 어미가 거의 사용되지 않기 때문에 한국어 문장에서 기존의 방법대로 이들을 제거한 후 어순을 고려하지 않은 채 문장 성분의 기본형을 그대로 나열하여 수화문을 생성할 경우 문장 성분 간의 통사적 관계가 애매해질 수 있다. 본 논문에서는 통사적 중의성이 한국어 문장을 수화문으로 변환하는 과정에서 추가적으로 나타나게 되는 특정 통사구조에 의해 발생하는 것으로 보고, 이러한 통사구조를 기본논항구조, 한정수식구조, 병렬구조, 서술구조로 분류하여 각각을 파악하고 그에 따라 통사적 중의성을 해소하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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