음성 산출 AAC의 문장예측 기능(CSS-S)이 문장생성 속도 및 정확도에 미치는 효과

Abstract

보완대체의사소통(Augmentative and alternative communication; 이하 AAC)은 상징(symbols), 도구(aids), 전략(strategies), 기법(techniques)의 네 가지 주요 구성요소를 지닌 하나의 체계(system)로 정의할 수 있다(ASHA, 2004, 2005). 이러한 AAC는 인지장애 및 언어장애로 인하여 구어 발달이 심하게 지체되거나 구어가 아예 발달하지 않는 경우, 혹은 지체장애로 조음 및 발성 등에 어려움을 가지는 경우에 구어를 대체 및 보완할 수 있게 한다. 그러나 많은 AAC 사용자는 메시지 전달에 있어서 속도 및 정확도의 문제로 의사소통에 어려움을 겪는다고 한다(Beukelman and Mirenda, 2005). 자연스러운 대화 상황에서 메시지 전달의 속도와 정확성은 대화의 질을 높이고 의사소통 상대자와 상호작용 하는 데 있어서 중요한 부분을 차지한다. 이에 본 연구의 목적은 한국형 의사소통 산출체계인 CSS-S(Communication Scaffolding System-Sentence)의 문장예측 기능이 있는 것과(예측판)과 없는 것(활용판)을 비교하여 연령 및 상징단위 수에 따라 문장생성 속도 및 정확성에 어떠한 차이를 보이는지 고찰하였다. 본 연구의 대상은 일반 성인 32명, 청소년 32명, 아동 32명이었다. 활용판과 예측판의 비교 연구를 위하여 각 집단을 반으로 나누어 활용판과 예측판으로 훈련하였다. 훈련 종결은 3개의 연습 문항을 오류 없이 생성할 수 있는 것을 기준으로 하였다. 훈련 종결 후, 연구자는 30개의 목표 문장을 대상자에게 시각적으로 제시하여 대상자가 주어진 AAC 배열판으로 상징을 눌러 목표 문장을 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 범주 선택에 따른 오류를 제외하기 위하여 문장생성을 시작할 때마다 목표 문장의 해당 범주에서 시작할 수 있도록 하였다. 또한 목표 문장은 무작위로 제시하여 학습 효과를 배제하였다. 문장생성 속도는 대상자가 목표 문장을 본 후 첫 번째 상징을 누른 시간부터 말하기 화면을 누를 때까지의 시간(sec)을 MyTalkie stopwatch를 사용하여 자동으로 측정하여 분석하였다. 또한, 문장생성 정확률은 대상자가 문장 생성하는 과정을 관찰한 후 분석하여 목표 문장과의 비교를 통하여 전체 문장 중에 목표 문장과 동일하게 산출한 문장의 비율(%)로 분석하였다. 연구 결과, 문장생성 속도는 성인, 청소년, 아동 순으로 유의하게 빨랐고, 예측판이 활용판보다 유의하게 빨랐으며, 상징단위 수 3개가 5개보다 유의하게 빨랐다. 또한, 연령 집단과 배열판의 상호작용은 유의하였다. 아동 집단에서 활용판과 예측판의 속도 차이가 청소년, 성인 집단보다 유의하게 컸다. 연령 집단과 상징단위 수의 상호작용 역시 유의하였다. 아동 집단에서 상징단위 3개와 5개의 속도 차이가 청소년, 성인 집단보다 유의하게 컸다. 마지막으로 배열판과 상징단위 수의 상호작용도 유의하였다. 활용판은 예측판보다 상징단위 3개와 5개의 속도 차이가 유의하게 컸다. 이러한 결과는 예측 시스템이 연령이 어릴수록, 문장의 길이 더 길수록 빠른 문장생성에 효과적이라는 것을 보여주었다. 다음으로 문장생성 정확도는 성인, 청소년, 아동 순으로 유의하게 높았고, 예측판이 활용판보다 유의하게 높았으며, 상징단위 3개가 5개보다 유의하게 높았다. 또한, 연령 집단과 배열판의 상호작용은 유의하였다. 아동 집단에서 활용판과 예측판의 정확도 차이가 청소년, 성인 집단보다 유의하게 컸다. 배열판과 상징단위 수의 상호작용도 유의하였다. 활용판은 예측판보다 상징단위 3개와 5개의 정확도 차이가 유의하게 컸다. 연령 집단과 상징단위 수의 상호작용은 유의하지 않았다. 이러한 결과는 예측 시스템이 연령이 어릴수록, 문장의 길이 더 길수록 정확한 문장생성에 효과적이라는 것을 보여주었다. 본 연구는 AAC의 문장예측 기능이 문장생성의 속도 및 정확도에 미치는 효과를 평가하기 위하여 AAC 프로그램을 이용한 문장생성 과제를 일반 성인, 청소년, 아동에게 실시하였다. 그 결과 문장예측 기능을 사용할 경우, 문장예측이 없는 경우보다 유의하게 빠르고 정확했다. 특히 연령이 어리고, 문장의 길이가 길 때 더 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 종합해볼 때 AAC 사용자의 연령 및 대화 특성에 따라 치료사가 적합한 AAC 체계를 제공할 수 있도록 제안할 수 있다는 점에서 임상적 의의가 있다고 하겠다.;Individuals who require augmentative and alternative communication (AAC) systems have speech or language impairments, such as improper vocalization, poor articulation, and delayed language development. Moreover, in the practical use of AAC systems, AAC users encounter difficulties caused by decreased speed and accuracy in message transmission (Beukelman & Mirenda, 2013). The speed and accuracy of message delivery are key factors in interacting with a communication partner and improving the quality of conversation. The purpose of this study was to investigate the utility of Communication Scaffolding System-Sentence (CSS-S: Two way of sentence prediction system between noun phrase and verb phrase) by comparing the rate and accuracy of sentence generation between two types of symbol boards, (a) application board and (b) prediction board which includes a sentence prediction function, across different age groups. Ninety-six participants (32 adults, 32 adolescents, and 32 children) were randomly assigned to one of two symbol boards, application board and prediction board, controlling for age in each board. All participants completed practice trials before experimental task to become accustomed , to the task. The experimental task consisted of thirty sentences and the participants were asked to select symbols to generate identically the target sentence presented on each screen board. The target sentence and symbols were presented sequentially on the board. Before the participants selected symbols, they were required to select a specific category which includes related symbols. The rate of sentence generation was recorded automatically by MyTalkie stopwatch, measuring the time from selecting the first symbol to pushing a speech button on the AAC device. The accuracy of sentence generation was measured using a percentage by dividing the number of sentences generated correctly by the total number of target sentences provided. In both rate and accuracy measures, significant differences were found among all age groups. The adults selected symbols most quickly and accurately while the children did most slowly and inaccurately. All participants constructed sentences more quickly and accurately on the prediction board than on the application board. They also responded more quickly and accurately to a set of three symbols than a set of five symbols. The differences in response time and accuracy between application and prediction boards were significantly greater in the children group compared to those differences in adolescent and adult groups. The difference in response time between three-symbol set and five-symbol set was significant in the children group, but in the accuracy measures, this significant difference was not found in any group. Instead, the significant accuracy difference between three-symbol set and five-symbol set was found in the application board, not in the prediction board. These results show that AAC devices including a sentence prediction function are more effective in sentence generation, specifically for young AAC users. This study suggests that the sentence prediction function of AAC device increases both speed and accuracy of sentence generation and it is more useful for children who use AAC. These findings support that the sentence prediction function should be provided at the early stages of AAC intervention.