생성형 AI를 활용하여 제작한 AAC 상징의 효율성 평가: 도상성과 반응시간 중심으로 = Evaluating the Effectiveness of AAC Symbols Created Using Generative AI: Focusing on Iconicity and Response Time

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 생성형 인공지능 기술인 생성형 AI를 활용하여 보완대체의사소통(AAC) 그림 상징을 제작한 후, 기존의 AAC 상징 체계와 비교하여 얼마나 효과적으로 이해되는지 실증적으로 검증하고자 하였다.
인간에게 의사소통은 필수적인 권리이다. 사람들은 의사소통을 통해 자신을 드러내고 타인과 연결되며, 상호작용 함으로써 정체성을 형성하고 정서적 욕구를 충족 하기도 한다. 이에 인간에게 의사소통은 더 나은 삶을 영위하기 위해 필수적이다.
AAC는 의사소통에 어려움을 겪는 사람들을 위한 중재 수단이며, 그 중 그림 상징은 AAC에서 가장 널리 활용되는 형태이다. 기존 AAC 상징 체계는 전문가들의 검토를 필수적으로 거쳐 제작되는 것이므로 새로운 상징의 추가나 수정이 제한적이고 많은 시간과 비용이 소요된다는 한계가 있다. 생성형 인공지능 기술은 텍스트 프롬프트만으로도 즉각적인 이미지 생성이 가능하여 AAC 상징 개발의 새로운 가능성을 제시하고 있다.
효율성을 평가하기 위해 성인 80명을 대상으로 하여 일상 의사소통에서 고빈도로 사용되는 7개의 사회어("안녕하세요", "고마워요", "미안해요", "좋아요", "싫어요", "도와주세요", "배고파요")에 대해 AI로 생성한 상징과 기존 AAC 상징(이화-AAC 기반)의 이해도 및 인지적 처리속도를 비교하였다.
본 연구는 웹기반 실험을 진행하였으며 정확도와 반응시간을 측정하였다, 참가자들은 화면에 제시된 상징 중 목표 의미를 선택하는 과제를 수행하였다.
연구결과는 다음과 같다.
첫째, 투명성 측면에서 AI 생성 AAC 상징(M=91.79%)이 기존 KAAC 상징(M=83.93%)보다 통계적으로 유의하게 높은 이해도를 보였다(p<.001).

둘째, 반투명성 측면에서 참가자의 85.0%가 AI 생성 상징을 선호하였으며, 전체 AI 선택률(M=70.36%)은 우연 수준(50%)보다 유의하게 높았다(p<.001).

셋째, 반응시간 측면에서 AI 생성 상징(M=4203ms)이 기존 KAAC 상징(M=4634ms)보다 430ms 빠른 반응시간을 보였으며, 이는 통계적으로 유의하였다(p=.022).

본 연구는 생성형 AI 기술이 AAC 상징 개발의 실질적인 대안이 될 수 있다는 것에 대한 통계적 근거를 제공하며, 기존의 상징 체계 개발에 드는 비용과 시간을 파격적으로 줄일 수 있다는 점에서 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to empirically verify how effectively Augmentative and Alternative Communication (AAC) graphic symbols created using generative artificial intelligence technology are understood compared to existing AAC symbol systems. Communication is an essential right for humans. Through communication, people express themselves, connect with others, and interact to form their identity and fulfill emotional needs. Thus, communication is essential for humans to lead better lives. AAC is an intervention tool for people who experience communication difficulties, and graphic symbols are the most widely used form in AAC. Existing AAC symbol systems have limitations in that the addition or modification of new symbols is restricted and requires considerable time and cost, as they must undergo essential review by professionals. Generative AI technology presents new possibilities for AAC symbol development by enabling immediate image generation through text prompts alone.
To evaluate effectiveness, 80 adults participated in comparing the comprehension and cognitive processing speed of AI-generated symbols versus existing AAC symbols (based on Ewha-AAC) for seven high-frequency social words used in daily communication ("hello," "thank you," "sorry," "like," "dislike," "help me," "I'm hungry"). This study conducted a web-based experiment measuring accuracy and response time. Participants performed a task of selecting the target meaning from symbols presented on the screen.
The results were as follows: First, in terms of transparency, AI-generated AAC symbols (M=91.79%) showed statistically significantly higher comprehension than existing KAAC symbols (M=83.93%) (p<.001). Second, in terms of translucency, 85.0% of participants preferred AI-generated symbols, and the overall AI selection rate (M=70.36%) was significantly higher than chance level (50%) (p<.001). Third, in terms of response time, AI-generated symbols (M=4203ms) showed a response time 430ms faster than existing KAAC symbols (M=4634ms), which was statistically significant (p=.022).
This study provides statistical evidence that generative AI technology can be a practical alternative for AAC symbol development and is significant in that it can dramatically reduce the cost and time required for developing existing symbol systems.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 필요성 1
• 2. 연구 문제 5
• Ⅱ. 이론적 배경 6
• 1. 보완대체의사소통(AAC)과 상징 6
• 2. 도상성 7
• 1) 투명성 7
• 2) 불투명성 8
• 3. 기존 AAC 그림상징 체계 9
• 1) 국내외 AAC 상징 체계 9
• 2) AAC 상징 디자인 원칙 10
• 4. 생성형 AI 12
• Ⅲ. 연구 방법 15
• 1. 연구 대상 15
• 2. 연구 도구 17
• 1) AAC 그림 상징 17
• 2) 실험 프로그램 21
• 3) 실험 통제 23
• 3. 연구 절차 24
• 4. 자료 분석 방법 24
• Ⅳ. 연구 결과 25
• 1. 도상성 25
• 1) 투명성 비교 25
• 2) 반투명성 비교 27
• 2. 반응시간 28
• 3. 연령대별 29
• 4. 성별 30
• 5. 요약 31
• Ⅴ. 논의 및 제언 33
• 1. 연구 결과 33
• 2. 연구의 의의 34
• 3. 연구의 제한점 35
• 4. 후속 연구를 위한 제언 36
• 5. 결론 39
• 참고문헌 41
• 영문초록 47
• 부 록 49