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2022 개정 교육과정의 적용과 온라인 교육 환경의 확산으로 디지털 기반 교육 자료의 중요성이 증대되고 있으나, 청각 정보에 의존하 는 교육 영상은 농인 학습자에게 여전히 높은 접근 장벽으로 작용하고 있다. 특히 정보 교과는 추상적 개념과 전문 용어의 사용 빈도가 높아 자막 중심의 지원 방식만으로는 학습 이해에 한계가 있다. 이에 본 연구는 농인 학습자의 정보 교과 접근성 향상을 목표로, 교육 영상의 음성을 추출하여 STT 변환과 AI 기반 문장 교정을 수행한 후 한국 수어 글로스를 생성하고, 이를 기반으로 수어 영상을 자동 생성하는 시스템 SignBridge를 개발하였다. SignBridge는 글로스와 수어 영상 간의 연계를 자동화하며, 동시에 정보 교과에서 사용되는 핵심 용어를 체계적으로 정리한 수어 사전을 정의·구축함으로써 전문 용어 수어 표현의 비체계화 문제를 해결하고자 했다. 이를 통해 농인 학습자를 위한 수어 기반 정보 교육을 지원하고, 수어 영상 콘텐츠 생성의 효율성과 활용성을 높이고자 한다.

With the implementation of the 2022 revised national curriculum and the expansion of online learning environments, the importance of digital-based educational resources has increased. However, educational videos that rely heavily on auditory information still pose significant accessibility barriers for deaf learners. In particular, computer science education frequently involves abstract concepts and specialized terminology, making subtitle-based support alone insufficient for effective learning. To address this issue, this study aims to enhance the accessibility of computer science education for deaf students by developing SignBridge, a system that extracts audio from educational videos, performs STT conversion and AI-based sentence correction, generates Korean Sign Language glosses, and automatically produces corresponding sign language videos. SignBridge automates the linkage between glosses and sign language videos and defines and constructs a sign language lexicon of core computer science terms to address the lack of systematic sign representations for specialized terminology. Through this approach, the study supports sign-language-based computer science education for deaf learners and improves the efficiency and usability of sign language video content creation.