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청각 장애인들의 원활한 의사소통은 이들의 일상생활은 물론 적극적인 사회참여 등 삶의 질 향상과 직결되어 매우 중요하다. 따라서 발성을 통한 일반적인 언어 소통에 어려움이 있는 청각장애인들을 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 가장 대표적인 방법으로 시각적으로 의사소통이 가능한 손과 몸의 동작을 인지하는 수화 또는 지화가 널리 사용되고 있지만, 수화 및 지화를 학습하지 않은 대상과는 의사소통이 힘들다는 어려움이 여전히 존재한다. 최근에는 컴퓨터와 영상처리 기술의 발달에 힘입어 손의 움직임 등의 시각적인 부분을 컴퓨터 영상으로 획득한 후 영상 처리 기술을 활용하여 수화 및 지화를 인식하고 이를 발성, 문자로 변환함으로써 수화 및 지화를 학습하지 않은 대상과도 의사소통을 위한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 숫자지화 영상을 획득할 때 빛 등의 주위 환경으로 영상인식이 저하되어 야간 등이나 우천 등의 시공간적인 제약이 존재한다. 이를 해소하기 위해 양질의 카메라, 조명 등의 다양한 보조기기 등을 활용하고 있으며 이와 관련된 기술 또한 많은 발전을 가져왔다. 최근에는 수화 및 지화 시연 시에 움직이는 근육으로부터 근전도 신호를 활용하는 연구가 주목을 받고 있으며, 지화 시연 시에 발생하는 ...

청각 장애인들의 원활한 의사소통은 이들의 일상생활은 물론 적극적인 사회참여 등 삶의 질 향상과 직결되어 매우 중요하다. 따라서 발성을 통한 일반적인 언어 소통에 어려움이 있는 청각장애인들을 위해 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 가장 대표적인 방법으로 시각적으로 의사소통이 가능한 손과 몸의 동작을 인지하는 수화 또는 지화가 널리 사용되고 있지만, 수화 및 지화를 학습하지 않은 대상과는 의사소통이 힘들다는 어려움이 여전히 존재한다. 최근에는 컴퓨터와 영상처리 기술의 발달에 힘입어 손의 움직임 등의 시각적인 부분을 컴퓨터 영상으로 획득한 후 영상 처리 기술을 활용하여 수화 및 지화를 인식하고 이를 발성, 문자로 변환함으로써 수화 및 지화를 학습하지 않은 대상과도 의사소통을 위한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 숫자지화 영상을 획득할 때 빛 등의 주위 환경으로 영상인식이 저하되어 야간 등이나 우천 등의 시공간적인 제약이 존재한다. 이를 해소하기 위해 양질의 카메라, 조명 등의 다양한 보조기기 등을 활용하고 있으며 이와 관련된 기술 또한 많은 발전을 가져왔다. 최근에는 수화 및 지화 시연 시에 움직이는 근육으로부터 근전도 신호를 활용하는 연구가 주목을 받고 있으며, 지화 시연 시에 발생하는 근전도 신호의 취득이 단일 칩 상에서도 구현되어 자연스런 지화 소통이 가능하여 영상측정을 위한 주변 환경을 조성해야하는 번거로움과 영상장비가 지화 시엔 주체를 지향해야하는 영상처리 기술을 활용한 방법보다 편리하다. 하지만 근전도 신호를 활용하여 인식하는 접근방법은 근전도 신호의 특징추출 방법과 근전도 신호처리 기법에 따라 성능이 결정되기 때문에 다양한 특징 추출 기법에 따른 인식률을 개선하는 문헌 연구가 많이 발표되고 있다. 본 연구에서는 수화 및 지화인식을 위해 시계열인 근전도 신호를 획득하고 이미지형식으로 구성 후 영상인식 방법에서 연구자들에게 많은 관심을 받고 있는 Convolutional Neural Network(CNN)을 적용하였다. 지화인식을 진행한 결과 연구자의 경험과 판단에 의존하지 않고 스스로 학습을 통해 100%의 인식률을 보였다.