청각 장애인은 음성을 사용할 수 없으므로 주로 수어를 통하여 의사소통을 한다. 수어의 한 종류인 한글 지문자는 손과 손가락의 모양으로 한글의 자음과 모음을 나타낸다. 청각 장애인들이 지문자를 익히면 의사소통을 쉽게 할 수 있지만 배우기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 수어 교육에 활용할 수 있는 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 이미지 인식에 많이 활용되는 YOLOv8을 활용한 한글 지문자 인식 알고리즘을 제안한다. 또한 YOLO 학습에 사용되는 다량의 학습 데이터를 자동으로 구축하기 위하여 미디어파이프(MediaPipe)의 Landmark 기능을 활용한 자동 어노테이션 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 기존 연구의 SVM(support vector machine) 알고리즘과 비교하여 우수성을 검증하였다. 특히, 오인식률이 높은 한글 지문자‘ㅓ’,‘ㅕ’,‘ㅔ’,‘ㅖ’에 대해서도 높은 인식률을 보임을 확인하였다.