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저자정보
주용민 (광주과학기술원) 김소진 (광주과학기술원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
2,829 - 2,840 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.2829

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인공지능 자연어처리 기술 발전에 따라 최근 번역시스템들은 기존보다 높은 수준의 번역을 할 수 있다. 그러나 한국수어 같은 특수영역에서는 여전히 자동화된 번역시스템을 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 이에 대해 기계번역 관점에서 대형언어모델을 학습시킬 수 있는 수어 데이터가 부족한 것에 원인이 있다고 가정하였다. 이를 해결하기 위해 분산 되어있는 수어 데이터들을 수집하고, 개별 데이터셋의 공통 규칙을 발견하여 기계학습에 적용할 수 있는 수준의 일관성 있는 훈련 데이터로 전처리하기 위한 다중 코퍼스 텍스트 데이터 전처리 알고리즘을 개발하였다. 또한 코드 변환 과정단계를 통해 한국수어 애니메이션을 생성할 수 있는 데이터 스크립트를 제작하였다. 본 연구를 통해 인력 소모가 심한 텍스트 데이터 전처리 비용을 획기적으로 단축할 수 있었으며, 자체 실험 결과 평균 87.6%의 정확도로 수어 텍스트 데이터를 게임엔진에서 구동할 수 있는 코드로 변환할 수 있었다. 이러한 과정으로 데이터셋이 적은 저자원의 특수 환경의 데이터셋 처리 파이프라인 및 프로세스에 관한 효율적 방안을 제시하였으며, 한국수어 번역을 위한 기계번역 성능 고도화 가능성을 확인하였다.
#데이터 전처리 #한국수어 #머신러닝 #기계번역 #자연어처리 #Data Preprocessing #Korean Sign Language #Machine Learning #Machine Translation #Natural Language #Processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 한국수어 전처리를 위한 선행 연구 및 관련 이론
Ⅲ. 한국수어 데이터셋 분석 및 유형별 분류
Ⅳ. 한국수어 데이터 기준 및 전처리 알고리즘
Ⅴ. 결론
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