양방향 LSTM 기반 머신 러닝 수행
수어 구현자 손, 얼굴, 입에서 특징점 추출
전자부품연구원(KETI)는 11일, 정부의 ’자율지능 디지털 동반자‘ 과제를 통해 국내 최초로 인공지능 기술 기반의 수어 인식 기술을 개발했다.

개발된 기술은 순환 신경망의 일종인 양방향 LSTM(Long short-term memory)을 기반으로 머신 러닝을 수행한다. 이는 수어 구현자의 손, 얼굴, 입 등에서 특징점을 추출해 한국어 문장으로 해석하는 기술로, 다른 기술 대비 높은 실용성과 간편성, 정확성을 갖고 있다.

KETI는 이번 기술 개발을 위해 수어 통역 연구의 국내 최고 기관인 나사렛대학 윤병천 교수팀과 협력하여 2017년부터 인공지능 학습을 위한 수어 데이터 구축을 진행했다.

연구를 총괄한 KETI 인공지능연구센터 정혜동 센터장은 “본 기술 개발을 통해 인공지능이 누구나 불편함이 없도록 세상을 연결하는 가교 역할을 하길 기대한다."라며, “앞으로 AI 기반 행동 인식 기술을 지능형 CCTV에 확대 적용해 도시안전에 활용하거나, 자율주행차에 탑재해 경찰관 수신호까지 인지할 수 있도록 하는 등, ‘언행’ 모두를 이해하는 고 지능 AI 기술로 업그레이드할 계획”이라고 밝혔다.