수어(Sign languages)는 전 세계 청각 장애인(Deaf) 커뮤니티에서 사용하는 자연적이고 시각적-제스처 중심적인 언어입니다. 300개 이상의 고유한 수어들이 제한된 문서화, 희소한 데이터셋, 그리고 불충분한 계산 도구(computational tools)로 인해 심각한 저자원(low-resource) 상태로 남아 있습니다. 본 체계적 검토(systematic review)는 아제르바이잔 수어(Azerbaijan Sign Language, AzSL)를 사례 연구로 사용하여, 자원이 부족한 언어를 위한 수어 인식 및 번역에 관한 문헌을 종합합니다. 글로벌 이니셔티브에 대한 분석을 통해 커뮤니티 공동 설계(community co-design), 방언적 다양성 포착, 그리고 개인정보를 보호하는 포즈 기반 표현(privacy-preserving pose-based representations)을 포함한 8가지 실행 가능한 교훈을 추출합니다. 튀르크계 수어(Turkic sign languages: 카자흐, 터키, 아제르바이잔)는 언어적 근접성이 효과적인 전이 학습(transfer learning)을 가능하게 하므로 특별한 주목을 받습니다. 우리는 세 가지 패러다임 전환을 제안합니다: 아키텍처 중심(architecture-centric)에서 데이터 중심(data-centric) AI로, 수어 사용자 독립적(signer-independent) 시스템에서 수어 사용자 적응형(signer-adaptive) 시스템으로, 그리고 참조 기반(reference-based)에서 작업 특정적(task-specific) 평가 지표로의 전환입니다. AzSL을 위한 기술적 로드맵은 경량화된 MediaPipe 기반 아키텍처, 커뮤니티 검증 주석(community-validated annotations), 그리고 오프라인 우선 배포(offline-first deployment)를 활용합니다. 진전은 문화적 진정성, 윤리적 거버넌스, 그리고 실질적인 의사소통 이익을 보장하기 위해 청각 장애인 커뮤니티를 중심으로 한 지속적인 학제 간 협력을 필요로 합니다.