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CRF 를 이용한 한국어 동화 텍스트의 제스처 태그 연구
이유정(Yujung Lee),한다민(Da-min Han),천우영(Wooyoung Chun),김규민(Gyumin Kim),구명완(Myoung-Wan Koo) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 학술대회 Vol.2017 No.2
본 연구는 3D 아바타를 통한 한국어 동화구연 서비스 개발을 위하여 동화 텍스트의 주요 어절에 알맞은 제스처 태깅(Gesture tagging)을 목적으로 수행되었다. 제스처(Gesture)는 동화 텍스트에 필수적인 92 가지의 제스처로 선정하고, 다섯 종류로 분류하였다. 이에 기초하여 3D 아바타를 통해 해당 제스처를 구현하는 동화 구연 서비스를 제작하였다. 본 논문은 한국어 동화텍스트의 주요 어절에 알맞은 제스처를 태깅하는 머신러닝 모델을 중심으로 요약한 것이다. 동화 텍스트에서 제스처 선정과 분류 기법을 소개하고 이를 바탕으로 수행된 머신 러닝 결과에 대해서 서술한다. 머신 러닝모델은 CRF(conditional random field) 기반으로 Python 을 이용하였다. 향후 본 논문에서 제시한 제스처 설계 방법론 및 실험 설계 방법을 이용하여 인간 컴퓨터 상호작용 기술(HCI)로 적용시킬 수 있을 것이다.