DNN 기반 수어 번역 모델을 통한 성능 분석
Performance Analysis Using a DNN-Based Sign Language Translation Model
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초록
본 연구에서는 수어의 좌표를 압축하여 학습 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 DNN (Deep Neural Network) 기반 수어 번역 모델을 제안하고 수어 좌표 압축 유무에 따른 정확도와 모델 학습 시간을 비교 분석하였다. 제안한 모델을 사용하여 수어를 번역한 결과, 수어 영상을 압축하기 전과 후의 정확도는 약 5.9% 감소한 반면, 학습 시간은 56.57% 감소하여 수어 번역 정확도 손실 대비 학습 시간에서 많은 이득을 얻는 것을 확인하였다.
Abstract
In this study, we propose a DNN (Deep Neural Network)-based sign language translation model that can significantly reduce training time by compressing sign language coordinates. We compared and analyzed the accuracy and training time of the model with and without sign language coordinate compression. The results of using the proposed model for sign language translation showed that while the accuracy decreased by approximately 5.9% after compressing the sign language video, the training time was reduced by 56.57%, indicating a substantial gain in training efficiency compared to the loss in translation accuracy.
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