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저자정보
정아영 (서울과학기술대학교) 정규민 (서울과학기술대학교) 고강용 (서울과학기술대학교) 안희준 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회
발행연도
2024.11
수록면
301 - 304 (4page)

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본 연구는 농인들이 의료기관에서 겪는 의사소통 문제를 해결하기 위해 수어 통역 에이전트를 개발하였다. Google의 MediaPipe를 사용하여 손과 포즈 랜드마크 좌표 및 각도 값을 추출하였으며, 시퀀스 데이터 변환 후 LSTM 모델을 통하여 수어 단어를 인식하였다. 인식된 수어를 ChatGPT를 통하여 자연스러운 문장으로 변환하고 최종적으로 TTS를 사용하여 의료진에게 전달한다. 응용 시나리오에 필요한 총 53개의 단어를 대한민국 AI Hub 데이터와 자체적으로 구축한 수어의료지 동영상을 사용하여 PC에서 학습 후 TensorFlow Lite로 변환하여 Android 장치에서 동작하도록 하였다. 인식 성능은 90% 이상의 정확도를 보였으며, 발생 오류를 ChatGPT를 사용하여 보완할 수 있었다. 연구 결과 동작이 유사한 단어, 단어 사이 구분의 오류, 두 개의 손이 겹칠 때의 오류 등을 개선해야 할 요소들을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 인공지능 수어 인식 시스템
3. 수어 인식 성능 평가
4. 수어 통역 안드로이드 에이전트 통합 개발
5. 결론
6. 참고문헌

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