본 논문은 AI 보조 장애 분야의 핵심 과제인 수어 번역(SLT) 문제를 생체 모방 이벤트 카메라를 사용하여 해결하고자 한다. 조명 변화, 빠른 손 움직임, 개인 정보 보호 문제에 취약한 기존의 가시광선 기반 SLT 방법의 한계를 극복하기 위해, 새로운 고해상도 이벤트 기반 수어 데이터셋인 Event-CSL을 제안한다. Event-CSL은 다양한 환경에서 수집된 14,827개의 비디오, 14,821개의 gloss, 2,544개의 중국어 단어로 구성되어 데이터 부족 문제를 해결한다. 또한, Mamba 기반 메모리 집계 모듈, 시간적 컨볼루션, 그래프 기반 시공간 융합 모듈을 활용하는 새로운 이벤트 기반 수어 번역 프레임워크인 EvSLT를 제안하고, Event-CSL 및 다른 공개 데이터셋에서 우수한 성능을 입증했다.
