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딥러닝 기반 자세 및 손 제스처 인식 기술을 활용한 병원 수어 번역 프로그램 설계 및 구현
길상현(Sang Hyun Gil),이승훈(Seung Hun Lee),오차영(Cha Young Oh),유승범(Seoung Beom Yoo),한연희(Youn-Hee Han) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문에서는 병원 진료시 수어 사용자들의 불편함을 줄여주기 위한 수화 통역기를 제안한다. ASL(American Sign Language)를 사용한 통, 번역기의 경우 관련 기술과 제품이 많다고 할 수 있지만 한국어 수어의 경우 많지 않다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 Mediapipe의 실시간 Hand Skeleton Tracking을 사용하여서 관절의 키 포인트를 추출한 뒤 잔차 구조를 사용한 CNN과 BI-DIRECTIONAL LSTM, Bahdanau Attention를 사용한 모델을 학습 시켜 수어를 예측하였다. 이의 효율성을 측정하기 위해 직접 촬영한 영상들로 예측을 해보았을 때 학습 데이터에서 약 99%, 테스트 데이터에서 98%의 높은 정확도를 기록하였다.