우리가 다른 이들과 만나 대화하는 것은 극히 평범한 일이다. 하지만 대화뿐만이 아니라 의사소통마저도 힘들어하는 이들이 있다. 이들은 언어 장애를 가진 이들이다. 언어 장애에는 태어나면서부터 장애를 가지는 선천적 장애와 사고와 질병으로 인한 후천적 장애가 있다. 그 중 후천적 장애는 언어장애와 더불어 신체적 장애를 가진 이들이 있다. 이들을 본 논문에서는 중증 언어 장애인이라고 분류하였다. 중증 언어 장애인의 장애정도를 크게 글자 표현이 불가능한 상태로부터 4가지 단계로 나뉠 수 있다. 글자 표현이 불가능하지만 개체 선택이 가능한 1단계, 손 혹은 발을 이용하여 가부 결정만 가능한 2단계, 지체를 이용하여 표현이 불가능한 3단계, 그리고 마지막 4단계가 3단계의 표현마저도 불가능하여 의사소통이 전혀 불가능한 상태이다. 사고로 인한 후천적 장애인 경우 위의 4가지 단계중 하나의 단계에서 머물러 있지만, 루게릭병과 같은 병은 위의 4가지 단계를 몇 년에 걸쳐서 진행되기 때문에 일반적인 장비로써는 이 들과의 의사소통이 불가능하다. 본 논문에서는 위의 1,2,3단계의 중증 언어 장애인을 대상으로 그들이 의사소통을 정확하고 신속하게 전달하기 위해서 어떠한 인터페이스를 사용하는 것이 효과적인 방법에 대해 논해보고, 향후 발전될 방향에 대해서 그 방향을 제시하였다.
본 연구는 청각장애인에게 보다 유용한 수화언어통역서비스를 발전시키기 위한 방안을 모색하는데 목적을 두고, Q방법을 활용하여 청각장애인의 수화언어통역에 대한 다양한 주관적 인식 유형을 파악하고자 하였다. 이를 위해 선행 연구들과 심층 인터뷰를 바탕으로 39개의 진술문을 추출하고, 청각장애인 20명에 대한 Q분류를 시행하였다. 연구결과, 청각장애인이 많이 이용하는 기관에 수화통역사를 배치하는데 대한 공통 인식 분석과 함께, '수화언어통역의 전문화 추구형', '전통적인 수화언어통역서비스 추구형', '수화언어통역서비스 확대 및 개선 추구형' 등 차별화된 3가지 인식 유형을 도출하였다. 이에 근거하여 주요 공공시설에 수화통역사 상주화 방안, 수화통역사 자격제도 및 교육훈련과정의 개선 방안, 영역별 전문화와 수화언어통역서비스 형태의 개선 방안, 고령층에 차별화된 서비스 제공, 수화언어통역 이용자의 욕구를 반영한 수화통역사 배치 등의 개선 방향을 제안하였다.
단어가 지니는 의미를 이미지로 처리하면 그 단어의 이미지가 단순화되면서 높은 인식률을 가질 수 있다는 장점을 지닌다. 이러한 장점을 이용하여 언어장애인들을 위한 유용한 보완대체 의사소통 학습도구에 하나로 이미지 전자 사전을 구축하고자 한다. 우선 동사와 조합되는 용어들의 패턴들을 면밀히 조사하여 그 패턴들을 영역과 자질의 카테고리로 분류하고, 그 카테고리에 속하는 기본 데이터들을 정리하여 분류된 데이터를 하위범주화 방식을 통해 검색을 보다 용이하게 하였다. 더욱이 언어장애인들이 많이 쓰이는 단어를 조사하고, 그 단어를 중심으로 한 모듈을 이용하여, 각각에게 해당되는 이미지를 수집함으로 단어들의 의미를 표현하고 인식할 수 있도록 하는 인터페이스를 구축하는데 중점을 두었다. 또한 언어장애인이 직접 명사와 동사를 조합하여 그 완성여부를 검토할 수 있는 학습기능을 추가함으로 인해 보다 실생활에 유용하고 교육적인 이미지 전자 사전을 구축하였다.
신경학적 손상에 의한 언어장애인/비장애인 간의 일상적인 휴대폰 통화시 신경학적 손상으로 인한 발음의 정확도와 언어장애인의 발음 특징이 결합되어 원활한 의사소통을 저해하는 경우가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 제한하는 방법은 언어장애인 특성에 맞춘 단어의 모호성(out of vocabulary) 개선과, 언어 장애인 구강 특성에 따른 어려운 발성 부분을 인위적으로 보정해주는 유도선이 포함된 MEMS(Micro Electro-mechanical System) Microphone 장치 개선이다. S/W적 개선은 도치기능이 포함된 결정트리이며, 연속어 특성을 감안하여 개선된 matrix-vector rnn 방법을 제시하였다. H/W와 S/W 특성을 감안하여 유사 사전을 만들어 원활한 의사소통을 위한 말명료도 향상에 기여하였다.
기존에 있는 발음연습 앱이 청소년 청각장애인이 언어치료용으로 사용하기에 부적절한 이유와 그들에게 맞는 언어치료 앱 도입 필요 이유를 설명한다. 현장에서 일하시는 언어치료사와 청각장애인의 의견을 수용하여 개발한 청소는 청각장애인을 위한 앱의 시스템 구성도와 서비스 흐름도, 개발 앱의 기능과 기술, 사용자 시나리오를 설명하여 인공와우를 이식받은 청소년 청각장애인이 언어치료 앱인 '발연기'를 통해 어떻게 언어치료를 받을 수 있을지에 대한 연구이다.
현재 4차 산업혁명으로 인해 많은 이들의 삶의 질이 이전보다 개선되었음에도 불구하고, 소외된 계층을 위한 개발은 타 분야에 비해서 더뎌지고 있는 실정이다. 현대의 청각 장애인과 언어 장애인들은 시각 언어인 수화를 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 진입 장벽이 높기 때문에, 이를 사용하지 않는 사람들은 청각 장애인 및 언어 장애인과 의사소통을 하는데 어려움을 겪는다. 본 논문은 이러한 불편함을 줄이기 위해 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터를 이용하여 수화의 기본인 숫자를 분류할 수 있는 시스템을 구현하여 수화를 번역할 수 있는 가능성을 제안한다.
뇌성마비(Cerebral Palsy)는 임신 중이나 출산, 또는 신생아기에 발생된 뇌손상에 의해 발생하는 중추성 자세 및 운동 장애를 말한다. 뇌성마비는 여러 가지 합병증 및 동반증상을 가지게 되는데, 그 증상들에는 지적장애, 언어장애, 간질, 시각장애, 자폐, 이갈이 및 섭식연하장애 등이 있다. 뇌성마비 장애인에서 나타나는 치과적 특징과 고려사항, 그리고 이들의 구강건강관리에 대해 알아보고자 한다.
보건의료서비스는 장애인을 포함한 국민의 건강을 위해 제공되는 가장 기초적인 사회제도이다. 그러나 언어장애가 있는 사람 중 언어치료 이용여부에 따른 보건의료서비스의 차이를 알아본 연구는 미흡하였다. 본 연구는 언어장애가 있는 장애인을 대상으로 언어치료 이용여부에 따른 특성과 보건의료서비스의 인식을 비교하고자 하였다. 연구자는 2017년 장애인 실태조사의 원시자료를 이용하여 언어장애를 가진 사람 229명을 선정하였다. 이 중 언어치료를 이용하는 자와 이용하지 않는 자를 구분하여 그들의 특성(사회인구학적 특성, 장애특성)과 보건의료서비스 인식(미충족 의료, 정부 또는 사회에서 강화해야할 보건의료 서비스)을 비교하였다. 229명의 언어장애가 있는 사람 중 언어치료를 이용하고 있는 사람은 37명(16.2%)이었다. 언어치료 이용자는 비이용자와 비교하여 나이가 젊었고, 미취학인 아동이 많았으며, 월평균 총 가구 소득이 높았으며, 장애등록유형에서 지적장애와 자폐성장애가 더 높은 비중을 차지했다. 언어치료 이용자는 비이용자에 비해 미충족 의료 경험의 비율이 낮았다. 미충족 의료 이유에서 언어치료 비이용자 49명의 분포를 살펴보면 '경제적인 이유'와 '의사소통에 어려움'이 13명(6.8%)과 12명(6.3%)로 1순위와 2순위를 차지하였다. 언어치료 비이용자와 이용자 모두는 정부(사회)에서 강화해야 할 보건의료서비스로 '장애관리'를 요구하였다. 본 연구의 결과는 언어장애가 있는 사람의 언어치료 이용의 장벽을 낮추기 위해서 보건의료서비스의 접근성을 증대시킬 필요가 있음을 시사한다.
본 논문은 최근 급변하는 스마트 시대에 발 빠르게 대처하기 힘든 장애인들과 일반인간의 단절을 해소하기 위해 도움을 주고자 한다. 사람들 간의 융합을 위해서는 기본적인 대화가 진행되어야 하는데 청각언어 장애인들과의 대화를 위해서는 수화를 사용하여야 한다. 하지만, 일반적으로 수화언어에 대한 지식이 미흡하고 원활한 의사소통에 큰 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 립모션을 이용한 수화 인식 툴의 개발을 통해 일반인과 청각언어 장애인들간의 의사소통을 증진시켜주는 것이 목적이다.
음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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