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저자정보
최별규 (충북대학교) 정영섭 (충북대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제33권 1호
발행연도
2025.1
수록면
17 - 20 (4page)

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본 논문에서는 한국어와 한국수어 간 문법 변환을 위한 효과적인 Instruction Tuning 기반 번역 모델을 제안한다. 한국수어는 2016년 제정된 한국수화언어법에 따라 한국어와 동등한 자격의 국어로 인정받았으며, 시각적 요소를 활용해 소통하는 언어로서 한국어와는 문법 체계가 다르다. 제안하는 모델은 KoBERT를 기반으로 하여 AI-Hub에서 제공하는 재난 안전 정보 전달을 위한 수어영상 데이터의 메타데이터에서 추출한 한국어와 한국수어 쌍 데이터를 활용하여 Seq2Seq 데이터로 학습되었으며. 생성형 모델인 GPT-4o를 동일한 데이터로 커스텀한 경우와 성능을 비교하였다. 이때 성능은 코사인 유사도를 기준으로 평가하였으며, KoBERT 기반 모델은 평균 0.1254 더 높은 유사도를 기록하여 GPT-4o 대비 우수한 성능을 보였다. 본 논문은 한국어와 한국수어 간 문법 번역 개발 및 관련 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
#한국어(Korean) #한국수어(Korean Sign Language) #번역(Translation) #Instruction Tuning

목차

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

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