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학술저널
저자정보
강혜원 (이화여자대학교 일반대학원 언어병리학과) 강진경 (이화여자대학교 일반대학원 언어병리학과) 이수복 (우송대학교 언어치료청각재활학과) 심현섭 (이화여자대학교 일반대학원 언어병리학과)
저널정보
한국언어청각임상학회 Communication Sciences and Disorders Communication Sciences and Disorders Vol.27 No.3
발행연도
2022.9
수록면
703 - 722 (20page)

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배경 및 목적: 본 연구는 최근 5년간 말 · 언어장애 평가 및 진단을 위해 활용된 인공지능의 전반적 연구 동향을 살펴보고 향후 의사소통장애 분야에서의 인공지능 적용에 대한 시사점을 고찰해 보기 위해 시행되었다. 방법: 체계적 문헌고찰 방법에 따라 2016년부터 2021년 8월까지 국외 학술지에 게재된 총 18편의 논문의 질적분석을 실시하고 특성 및 수행력을 중심으로 분석하였다. 결과: 본 연구에서 선정된 18편의 논문은 전반적으로 낮은 비뚤림을 보고하였고 2018년부터 인공지능을 활용한 평가 및 진단 관련 연구가 증가하는 추세를 보였다. 선정된 문헌의 연구 대상 연령대의 경우 주로 아동을 대상으로 실시되었으며, 분석문헌의 대부분은 실험연구를 통해 그것의 실효성을 검증하였다. 평가 및 진단을 위해 추출된 특성은 음향학적 특성이 주로 사용되었고 말하기 과제 및 음소, 단어 수준에서 분석이 이루어졌으며, 인공지능의 수행력 결과는 목적 및 지표에 따라 상이했다. 논의 및 결론: 본 연구에서는 의사소통장애 분야에서 인공지능 기술을 활용하고자 하는 활발한 시도를 확인하였고 실제 임상현장 적용 가능성을 위한 논의가 이루어졌다. 인공지능이 평가 및진단을 목적으로 활용되기 위해서는 언어병리학 전문가의 적극적 참여를 통해 각 대상군의 말·언어적 특성을 기반으로 하는 평가 과제적용이 모색되어야 하며 언어병리학 분야 내 축적된 지식이 반영된 양질의 빅데이터 구축이 선행되어야 한다.
#핵심어: 의사소통장애 #평가 및 진단 #인공지능 #머신러닝 #딥러닝 #융합연구 #Keywords: Communication disorders #Assessment and diagnosis #Artificial intelligence (AI) #Machine learning #Deep learning #Convergence research

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