Multipurpose Sign Language Translator Using Deep Learning Model and API

본 논문은 딥러닝 모델과 API를 이용한 다목적 수어 번역기를 구현하였다. 제안한 수어 번역기에 적용한 딥러닝의 방법은 특정 패턴의 판별이 가능한 CNN(Convolutional Neural Networks)을 적용하였다. 적용한 CNN 모델의 이미지 학습을 위하여 전체 7만 8천 장의 샘플이미지를 사용하였고, 그 결과 제안한 모델은 실시간으로 이미지를 입력받아 수어가 바르게 변환되는 것을 확인하였다. 또한, Papago Open API를 활용하여 수어 번역이 완료된 텍스트를 다른 언어로 번역되는 기능을 추가하였다. 따라서 본 논문에서 구현한 다목적 수어 번역기를 사용함으로 청각 장애인과 일반인 간의 원활한 소통이 이루어지고, 해외에서의 외국인과의 소통에도 도움이 될 것으로 기대된다.