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박정민 (제주대학교) 김영운 (제주대학교) 박찬정 (제주대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2020년도 하계 학술발표논문집 제24권 제2호(A)
발행연도
2020.8
수록면
251 - 254 (4page)

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청각장애인의 경우 청력 손실로 인해 언어적 자극의 수용에 어려움이 있기에 언어 발달의 문제를 겪게 되는 경우가 많다. 이에 청각장애의 중복장애로 언어장애가 나타나게 된다. 그래서 청각장애 아동들은 의사소통 행동이 늦어지게 되고, 전반적으로 언어를 표현하거나 언어의 의미를 수용하는 것이 지체되어 있으며, 어휘학습에 어려움을 보인다. 전반적인 언어수용이 느린 청각장애 아동들의 대표적인 의사소통 방법에는 ‘수화’가 있다. 수화’는 단어를 손과 표정으로 나타내는데 그 범주에는 ‘지화’라는 표현 수단이 존재한다. ‘지화’는 ‘수화’를 배우기 전에 기본적인 자음과 모음을 손가락으로 표현하는 표현 수단이다. ‘지화’가 선행되어야 ‘수화’를 배울 수 있게 되고, 더 많은 단어 학습이 가능하다. 본 연구에서는 딥러닝 모델 중 CNN 모델을 활용하여 지화 데이터를 학습시키고, 학습시킨 데이터와 손가락 개수, 한글 자모의 순서 가지고 실시간 영상에서 지화 데이터를 분석한다. 분석한 데이터는 지화 번역에 사용될 수 있다. 장치가 필요 없고 학습된 모델을 사용했다는 점에서 수화를 배우기 전 자음 모음을 익히는 아동들에게 큰 도움이 될 것이다.
#딥러닝 #CNN 모델 #청각장애인앱 #실시간 영상분석

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 설계
4. 설계 및 구현
5. 결론
참고문헌

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