인공지능(AI)의 음성 인식 기능을 활용한 중재가 학령기 경계선 지능 아동의 조음 개선에 미치는 효과 = The Effect of an Intervention Using Artificial Intelligence (AI) Speech Recognition on the Articulation Improvement of School-Aged Children with Borderline Intellectual Functioning

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능(artificial intelligence, AI)의 음성 인식 기능을 활용한 중재가 학령기 경계선 지능 아동의 조음 개선에 미치는 효과를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 연구 대상은 대구광역시 소재 소아과 부설 클리닉에 내원 중인 학령기 경계선 지능 아동 3명으로 선정하였다. 연구는 기초선 3회기, 중재 14회기, 유지 3회기로 총 20회기에 걸쳐 실시되었으며, 과거 전통적 조음 중재 프로그램을 활용한 사전 평가 반응과 인공지능 음성 인식 기능을 활용한 중재 반응을 비교하였다.
인공지능 음성 인식 기능을 활용한 중재는 아동의 발화를 실시간으로 인식하여 텍스트로 변환하고, 이를 시각적 피드백으로 제공함으로써 아동이 자신의 조음 오류를 스스로 인식하고 수정하도록 돕는 방식이다. 네이버 클로바노트의 음성 인식 기능을 활용하여 아동의 발화가 자동으로 저장·기록되었으며, 조음 평가를 통해 확인된 오류 음소를 목표로 무의미 음절 수준에서 의미 있는 단어 수준으로 단계적으로 중재를 진행하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 인공지능 음성 인식 기능을 활용한 중재는 전반적인 자음정확도 향상에 긍정적인 영향을 미친다.
둘째, 인공지능 음성 인식 기능을 활용한 중재 효과는 유지 단계에 긍정적인 영향을 미친다.
이상의 결과를 종합하면, 인공지능 음성 인식 기능을 활용한 중재는 전통적인 조음 중재 프로그램과 마찬가지로 아동의 조음 정확도 향상에 효과적인 중재법으로 나타났다. 특히 인공지능의 실시간 인식 및 시각적 피드백 기능은 아동이 자신의 발화 오류를 직접 확인하고 수정하도록 유도함으로써 기존의 일방향적 치료 접근을 보완하였다. 또한, 디지털 매체의 상호작용적 특성은 아동의 참여 동기와 학습 지속성을 높이는 데 긍정적인 영향을 주었다.
따라서 본 연구는 인공지능 기반 도구가 언어치료 현장에서 조음 중재의 효율성과 접근성을 확장시킬 수 있는 새로운 가능성을 제시하였으며, 향후 조음 중재 프로그램의 한 형태로 발전할 수 있는 잠재적 중재 모델로서의 의의를 지닌다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to examine the effects of an intervention utilizing artificial intelligence (AI)-based speech recognition on the articulation improvement of school-age children with borderline intellectual functioning. Three children receiving services at a pediatric clinic in Daegu, South Korea, participated in the study. The intervention was conducted across a total of 20 sessions, including three baseline sessions, 14 intervention sessions, and three maintenance sessions. The participants’ responses during traditional articulation intervention were compared with their responses during the AI-based speech recognition intervention.
The AI-assisted intervention recognized the children’s speech in real time, converted it into text, and provided immediate visual feedback, enabling them to identify and correct their own articulation errors. Naver Clova Note was used to automatically record and store the children’s utterances, and intervention targets were selected based on articulation assessment results. The intervention progressed systematically from non-meaningful syllables to meaningful word levels.
The findings of this study are as follows.
First, the intervention using AI speech recognition positively influenced overall consonant accuracy.
Second, the positive effects of the intervention were maintained during the maintenance phase.
Taken together, the findings demonstrate that the AI-based intervention is an effective method for improving articulation accuracy, comparable to traditional articulation therapy programs. In particular, the real-time recognition and visual feedback functions of the AI system encouraged children to directly monitor and modify their errors, supplementing the limitations of conventional unidirectional treatment approaches. Moreover, the interactive nature of digital technology appeared to enhance motivation and sustained engagement among participants.
Therefore, this study suggests that AI-based tools hold significant potential for expanding the efficiency and accessibility of articulation intervention in clinical settings. These findings highlight AI-assisted intervention as a promising and emerging model that may further develop as a viable approach for future articulation therapy.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 3
• Ⅱ. 이론적 배경 4
• 1. 경계선 지능 아동 4
• 2. 인공지능과 음성 인식 6
• 3. 말소리장애 9
• Ⅲ. 연구방법 11
• 1. 연구 대상 11
• 2. 연구 도구 12
• 3. 연구 절차 13
• Ⅳ. 연구 결과 15
• 1. 회기별 정조음률 변화 15
• 2. 조음방법에서의 자음정확도 변화 18
• 3. 조음위치에서의 자음정확도 변화 19
• 4. 음소위치에서의 자음정확도 변화 20
• 5. 음절유형에서의 자음정확도 변화 22
• Ⅴ. 결론 및 제언 24
• 1. 결론 및 논의 24
• 참고문헌 27
• 영문초록 30
• 부 록 32