초록
이 논문은 아랍어 수어(AASL) 인식을 위한 합성곱 신경망(CNN) 모델을 제안하며, AASL 데이터셋을 활용한다. 청각장애인, 특히 아랍어권 청각장애인 공동체 내에서 의사소통의 근본적인 중요성을 인식함에 따라, 본 연구는 수어 인식 시스템이 차지하는 핵심적인 역할을 강조한다. 제안된 방법론은 뛰어난 정확도를 달성하였으며, CNN 모델은 학습 세트에서 99.9%의 정확도를 기록하였고, 검증 세트에서는 97.4%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 고정확도의 AASL 인식 모델을 구축하는 데 그치지 않고, 효과적인 드롭아웃 전략에 대한 통찰을 제공한다. 달성된 높은 정확도는 제안된 모델이 이 분야에서 중요한 진전을 이룬 것임을 보여주며, 아랍어권 청각장애인 공동체의 의사소통 접근성 향상에 기여할 수 있는 가능성을 지닌다.