시각장애인을 위한 보조 시스템은 실시간 내비게이션을 용이하게 하기 위해 신속하고 해석 가능하며 적응적인 피드백을 제공해야 합니다. 기존 접근 방식은 지연 시간과 의미 풍부함 사이의 절충안을 가지고 있습니다. 자연어 기반 시스템은 자세한 안내를 제공하지만 동적인 시나리오에는 너무 느리고, 등장하는 통신 프레임워크는 지연 시간이 짧은 기호 언어를 제공하지만 의미 깊이가 부족하여 진동과 같은 촉각 모드에서 유용성이 제한됩니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 논문에서는 인간의 시각적 인식과 인지적 매핑을 모방하는 지식 그래프를 통한 인지적으로 영감을 받은 등장 통신(VAG-EC)이라는 새로운 프레임워크를 소개합니다. 본 방법은 객체와 그 관계를 나타내는 지식 그래프를 구성하고, 주의 메커니즘을 통합하여 작업 관련 엔티티를 우선 순위를 지정하여 인간의 선택적 주의를 반영합니다. 이러한 구조화된 접근 방식을 통해 간결하고 해석 가능하며 상황에 맞는 기호 언어가 등장합니다. 다양한 어휘 크기와 메시지 길이에 대한 광범위한 실험은 VAG-EC가 지형 유사성(TopSim)과 컨텍스트 독립성(CI)에서 기존 등장 통신 방법보다 우수하다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과는 인지적으로 근거한 등장 통신이 실시간 보조 기술을 위한 빠르고 적응적이며 인간 중심적인 솔루션으로서의 잠재력을 강조합니다. 코드는 https://github.com/Anonymous-NLPcode/Anonymous_submission/tree/main에서 사용할 수 있습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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인지적으로 영감을 받은 등장 통신 프레임워크(VAG-EC)가 시각장애인을 위한 실시간 보조 기술에 빠르고 적응적이며 인간 중심적인 솔루션을 제공할 수 있음을 제시합니다.
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지식 그래프와 주의 메커니즘을 통합하여 간결하고 해석 가능하며 상황에 맞는 기호 언어를 생성할 수 있음을 보여줍니다.
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기존 등장 통신 방법보다 향상된 성능(TopSim, CI)을 달성했습니다.
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한계점:
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본 연구는 시뮬레이션 환경에서 수행되었으며, 실제 환경에서의 성능은 추가적인 검증이 필요합니다.
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사용된 지식 그래프의 정확성과 완성도가 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
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다양한 시각 장애 유형 및 사용자 선호도에 대한 고려가 부족할 수 있습니다.
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실제 구현 및 적용에 대한 추가적인 연구가 필요합니다. (예: 하드웨어 통합, 에러 처리, 사용자 인터페이스 디자인)
