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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 239 - 253 (15page)
- DOI
- 10.13088/jiis.2024.30.2.239
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수어는 농아인들의 의사소통에 중요한 역할을 하는 시각언어로, 손의 모양과 움직임을 나타내는 수지 요소와 얼굴 표지, 입 표지, 몸 표지와 같은 비수지 요소로 표현된다. 그러나 음성언어와 수어 간 번역 연구는 음성언어 간 번역 연구에 비해 부족한 상황이다. 특히, 수어 관련 연구는 수어의 특성을 고려한 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 파이프라인 방식의 수어 생성에서 필수적으로 요구되는 수어 표현인 글로스 (Gloss) 를 도출하기 위해 음성언어를 수어의 형태소인 글로스로 변환하는 Text-to-Gloss 방법을 제안한다. 이를 위해 사전 학습된 언어 모델에서 단어사전을 확장하거나 교체하는 방식의 접근을 제안하였으며 이 방식들의 Text-to-Gloss 성능의 차이를 분석하였다. 우리의 접근은 파이프라인 방식의 수어 생성에서 정확도를 향상시켜 농아인들의 의사소통을 개선하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
목차
1. 서론
2. 배경지식 및 관련 연구
3. 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 한계점
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (36)
참고문헌 신청
김태용, 이명진, 김우영, 손의성, 김우주. (2024). 수어 번역을 위한 글로스 분절방법 연구. 지능정보연구, 30(1), 245-256. https://doi.org/10.13088/jiis.2024.30.1.245
송민채, 신경식. (2022). 한국어 자연어생성에 적합한 사전훈련 언어모델 특성 연구. 지능정보연구, 28(4), 309-328. https://dx.doi.org/10.13088/jiis.2022.28.4.309
한민아, 김윤하, 김남규. (2022). 도메인 특수성이 도메인 특화 사전학습 언어모델의 성능에 미치는 영향. 지능정보연구, 28(4), 251-273. https://dx.doi.org/10.13088/jiis.2022.28.4.251
Amin, M., Hefny, H., & Ammar, M. (2021). Sign language gloss translation using deep learning models. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 12(11). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2021.0121178
Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473. https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.0473
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