L1(한국어) 학습자 대상 한국수어 문자 쓰기 과제의 YOLO-v8 기반 자동 채점 탐색 연구 : 시각적 피드백을 중심으로

• 영문명: An Exploratory Study on YOLO-v8-Based Automatic Scoring for Korean Sign Language SignWriting Tasks by L1 (Korean) Learners: Focusing on Visual Feedback
• 발행기관: 제주대학교 교육과학연구소
• 저자명: 노선주
• 간행물 정보: 『교육과학연구』제27권 제3호, 23~60쪽, 전체 38쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

본 연구는 L1(한국어) 학습자 대상 한국수어 교육에서 한국수어 문자 쓰기 과제의 채점 부담을 경감하고 학습자에게 신속한 피드백을 제공하기 위해 YOLO-v8 기반 자동 채점 절차를 탐색적으로 제시하였다. 연구 대상으로 단어 33개, 합성어·구·단문 16개, 장문 1개 총 50개 클래스(각 500개, 총 25,000개) 데이터를 활용해, 5행 반복 쓰기 양식에 맞춰 중복 없이 랜덤 합성한 과제 13페이지 각 100장, 총 1,300장 데이터 세트를 구 성하였다. 이를 기반으로 학습한 YOLO-v8m 모델은 mAP@0.50 0.995, Precision 0.999, Recall 1.000의 안정적 성능을 보였으며, 교수자 채점과 유의한 상관을 보인 개별 항목 confidence 점수와 이를 활용한 색상 테두리와 평균 평점 등을 통해 학습자에게 즉각적 인 교정 학습 지원 및 99.7% 이상의 채점 시간 단축이 가능하였다. 오류 시뮬레이션 평가는 단어 수준에서 오류 단계별 시각적 피드백의 정확도가 높았으며, 장문 과제의 IoU가 0.697로 낮게 나타나, 인식 안정성을 위한 배열·비율 조정이 향후 보완 과제로 요구된다. 본 연구는 한국수어 문자 교육에서 자동 채점 절차의 가능성을 처음 입증하였 다. 후속 연구에서는 자동 채점 정밀도를 높이고 오류 유형 분석을 통해 학습자 성취도 변화와 교수 설계 효과를 검증하고자 한다.

영문 초록

This exploratory study proposes a YOLO-v8-based automatic scoring procedure to reduce instructors’ grading workload and provide immediate feedback for Korean Sign Language SignWriting tasks performed by L1 (Korean) learners. A dataset of 25,000 images was constructed using 50 target classes—33 single-word signs, 16 compound expressions, phrases, or short sentences, and one long sentence—with 500 images per class. These were randomly synthesized without duplication into 13-page assignments (100 copies each; 1,300 pages in total), formatted in a five-line repetition layout. The trained YOLO-v8m model demonstrated robust detection performance (mAP@0.50 = 0.995, precision = 0.999, recall = 1.000). Confidence scores, significantly correlated with human ratings, were visualized using color-coded bounding boxes and averaged scores, supporting immediate corrective feedback while reducing grading time by over 99.7%. In error simulation tests, the model delivered accurate visual feedback at the word level. However, for the long sentence task, the IoU dropped to 0.697, suggesting a need for layout and scale adjustments to enhance recognition stability. This study is the first to validate the feasibility of automatic scoring in Korean Sign Language SignWriting education. Future research will aim to enhance the precision of automatic scoring and verify changes in learner achievement and the effectiveness of instructional design through error-type analysis.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행 연구

Ⅲ. 한국수어 문자 학습 과정 개요

Ⅳ. 연구 방법

Ⅴ. 연구 결과

Ⅵ. 결론 및 제언

키워드

한국수어 문자 자동 채점 YOLO-v8 컨피던스 점수 설명 가능한 시각적 피드백 Korean Sign Language SignWriting Automatic Scoring YOLO-v8 Confidence Score Explainable Visual Feedback