뉴스
  • 전체뉴스
> 사회 > 분류
  • 사회
  • 문화

"엄마는요?" KAIST, 자폐아동 주도 '소통 앱' 개발
뽐뿌뉴스 2025-05-18 12:12   조회 : 232
newhub_2025051812094761874_1747537787.jpg (26.4 KB)

아시아경제 기사제공 : 2025-05-18 12:12:49

자폐아동과 부모 간의 의미 있는 대화를 유도하는 인공지능(AI) 소통 도구 앱이 개발됐다.
이 앱은 자폐아동이 능동적으로 의사표현을 하고, 상대방의 의중을 먼저 묻는 등 자폐아동 주도적 대화를 유도한다는 점이 장점으로 꼽힌다.


KAIST는 산업디자인학과 홍화정 교수 연구팀이 네이버 AI Lab, 도닥임 아동발달센터과 협력해 AI 기반의 소통 도구인 '액세스톡(AAcessTalk)'을 개발했다고 18일 밝혔다.



엑세스톡은 음성(말)으로 의사표현을 하는 것이 어려운 최소 발화 자폐아동(Minimally Verbal Autism·MVA)과 부모 간의 대화를 유도하기 위해 설계된 태블릿 기반의 AI 소통 시스템이다.


기존에도 보완대체 의사소통(AAC) 도구는 있었다.
하지만 제한된 카드 소통만을 지원해 아동의 관심사와 미묘한 감정을 오롯이 반영하지 못하는 한계가 뚜렷했다.


이에 연구팀은 AI 기술을 활용해 아동의 관심사와 상황 맥락을 반영한 개인화된 단어 카드를 실시간으로 추천하고, 부모에게는 상황에 따른 구체적인 대화 가이드를 제공하는 방식으로 시스템을 설계했다.


특히 엑세스톡에는 아동의 소통 주도권을 강화하기 위한 기능이 탑재돼 자폐아동이 '대화 전환 버튼'으로 먼저 대화를 시작하거나 종료할 시점을 결정할 수 있도록 했다.
또 "엄마는요?"라는 질문 버튼을 통해 대화 상대인 부모의 생각을 먼저 물을 수 있게 한 것도 특징이다.


연구팀은 2주간 11개 가정을 대상으로 엑세스톡의 실효성을 확인하기 위한 현장 연구도 진행했다.
이 결과 현장 연구에 참여한 가정의 구성원 대부분은 "아동이 엑세스톡을 활용해 부모에게 먼저 질문하는 경험을 했다"며 "아이와 처음으로 진지하게 대화를 나눈 느낌"이라고 말했다.


또 한 가족은 "아이가 예상하지 못했던 단어를 사용해 놀랐다"며 "현장 연구에 참여하는 과정에서 아이의 언어능력을 좀더 깊이 이해하게 됐다"고 후기를 전했다.


현장 연구에 참여한 가족들의 반응은 대체로 자폐아동 특성상 그간 일상·반복적이기만 했던 소통 패턴에서 벗어나 풍부한 대화를 경험하고, 무엇보다 자폐아동 스스로 대화를 주도하는 모습에 놀라거나 감동한 것으로 요약된다.


이와 관련해 홍화정 교수는 "자폐아동 가정에서 구성원 간 의미 있는 대화를 유도하기 위해선 아이 스스로 목소리를 낼 수 있는 환경을 만들어 주는 것이 무엇보다 중요하다"며 "연구팀은 이번 연구를 통해 AI가 단순히 소통의 효율성을 높이는 데 그치지 않고, 가족 간 상호교감과 이해의 폭을 넓히는 도구가 될 수 있음을 확인했다고 말했다.


그러면서 "연구팀은 앞으로도 신경 다양성을 존중하고, 포용하는 '사람 중심의 기술'을 지속적으로 개발할 계획"이라며 "특히 사회적 약자를 위한 실질적 기술 적용과 사용자 경험 기반의 연구 확장에 무게를 더하겠다"고 덧붙였다.


연구팀의 연구 결과는 일본 요코하마에서 열린 국제학술대회 'ACM CHI 2025'에서 최우수 논문상(Best Paper)을 수상하는 성과로도 이어졌다.
국제학술대회에서 연구팀은 사람 중심의 AI 접근 방식으로 높은 평가를 받으며 국제적인 주목을 받았다.


한편 이번 연구는 KAIST 산업디자인학과 최다솜 박사과정 학생이 네이버 AI Lab에서 인턴십을 수행하며 얻은 결과다.



대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr
<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제 무단전재 배포금지>
<본 콘텐츠의 저작권 및 법적 책임은 아시아경제(www.asiae.co.kr)에 있으며, 뽐뿌는 제휴를 통해 제공하고 있습니다.>
0 추천하기 다른의견 0 |
정치자유 / 자유게시판에 뉴스를 스크랩 할 수 있습니다. 스크랩하기 >
목록보기 공유 코멘트작성 코멘트0

욕설, 상처 줄 수 있는 악플은 삼가주세요.

<html>
rich mode
code mode