본 연구는 한국어 문장을 한국수어(KSL) Gloss 시퀀스로의 번역에서, 입력 표현 단위가 성능과 학습 거동에 미치는 영향을 규명하고자 KoBART와 ByT5를 국립국어원 한국어-한국수어 병렬 말뭉치(2022-2024)로 비교하였다. 정량적 평가 결과, METEOR 지표에서 KoBART(0.447)가 ByT5(0.1192) 대비 약 2.7배 높은 성능을 기록하였다. 결과 분석에 따르면, ByT5는 입력 시퀀스 장기화로 문장 수준 생성에서 성능 한계를 보였다. 반면, KoBART는 Subword 기반 분절을 통해 수어 글로스와의 구조적 정렬을 효과적으로 수행함으로써 정보 재현 측면에서 우수한 적합성을 입증하였다. 본 연구는 저자원 환경인 KSL Gloss 번역에서 입력 단위 설계의 중요성을 실증하고, 향후 수어 기계 번역 연구를 위한 정량적·정성적 기초 자료를 제공한다는 점에서 학술적 의의가 있다.
Kim et al. (Thu,) studied this question.
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