▣ 연구의 최종 목표
○ 본 연구의 최종 목표는 노년층을 대상으로 언어처리능력 감퇴를 체계적으로 모니터링 할 수 있는 언어 인공지능(language artificial intelligence) 개발을 위해 필요한 융합적 접근을 모색하고, 이를 기반으로 향후 노년층에게 최적화 된 언어처리 ...

▣ 연구의 최종 목표
○ 본 연구의 최종 목표는 노년층을 대상으로 언어처리능력 감퇴를 체계적으로 모니터링 할 수 있는 언어 인공지능(language artificial intelligence) 개발을 위해 필요한 융합적 접근을 모색하고, 이를 기반으로 향후 노년층에게 최적화 된 언어처리 인공지능 시스템 개발을 위한 초석을 마련하는 것이다.
[연구목표 1] 노화에 따른 언어처리능력 조기진단을 위한 과제 개발
◎ 노화에 따른 문장 처리 능력에 영향을 미치는 요소 분석
◎ 노화에 따른 신경언어장애군 대상 읽기 처리 능력 평가 과제 개발
◎ 노화에 따른 신경언어장애군 대상 문장 처리 능력 예측 요인 분석
[연구목표 2] 노화에 따른 언어처리 관련 뇌파 분석
◎ 어순 및 조사 생략에 따른 청년층 및 노년층 간 뇌파 차이 분석
◎ 경어법 처리 과정에서 나타나는 청년층 및 노년층 ERP 성분 차이 분석
◎ 한국어 조사 처리 능력에 따른 ERP 분석
[연구목표 3] 노년층 언어 인공지능 설계 모델 연구: 딥 러닝 기반의 기계 학습 모델을 이용하여 언어 행동 반응에 따른 뇌파를 학습하고 패턴을 추출하는 연구를 진행함. Convolutional Neural Network을 이용하여 언어 관련 ERP 요소의 변화 패턴을 학습하고 한국어의 문법 구조를 안정적으로 식별할 수 있는지 여부를 조사함. 실험 결과에 따르면 약 92%의 검출 성능을 보이며 제안하는 딥 러닝 기반 모델은 종래의 기계 학습 모델 대비 탁월한 성능 향상을 보임.
[연구목표 4] 노년층 음성발화 특징을 반영한 음성인식기 개발
◎ 대용량 한국인 표본 음성 DB를 사용하여 노년층 발화 특성 분석: 1) 2,500명 발화, 14,719 음성 파일, 672시간 분량의 대규모 음성 DB, 2) 성별, 연령별(60대 화자 217명), 지역별 분포를 조절한 음성 DB
◎ 노년층 발화 특성을 반영한 음성인식기 및 사용자 인터페이스 개발: 1) 노년층 음운변화 특성을 반영한 발음모델 개발, 2) 노년층 음성특징 반영한 전처리, 음향모델 및 인터페이스 프레임 개발
[연구목표 5] 노년층 사용자 인터페이스 디자인 설계
◎ 문헌연구를 통해 노년층의 생체적 감각 기능 변화에 영향을 받는 디자인 요소 분석
◎ 노년층을 위한 ‘동사 이름대기’ 콘텐츠의 움직임의 속도 연구

▣ Purpose of the project
○ The purpose of the current project is to develop language-AI (Artificial Intelligence) for early detection of aging-related language processing deficits.
[Specific Aim 1] To develop language processing tasks for early dete ...

▣ Purpose of the project
○ The purpose of the current project is to develop language-AI (Artificial Intelligence) for early detection of aging-related language processing deficits.
[Specific Aim 1] To develop language processing tasks for early detection of aging-related changes
[Results]
◎ Analysis of factors that affect sentence processing decline as age progresses focusing on working memory, word order and age
◎ Development of reading tasks manipulating the lexicality and regularity for people with aphasia and analyses of performance on the tasks
◎ Analyses of significant predictors to detect sentence processing deficits for people with mild cognitive impairment
[Specific Aim 2] Aging-related changes in Event-Related Potentials (ERPs)
[Results]
◎ Effects of word order and case marker deletion on sentence processing using ERPs between younger and elderly adults
◎ ERP differences in processing honorific forms of Korean between young and elderly adults
◎ ERP-time and frequency analyses in case marker processing of Korean
[Specific Aim 3] To develop model for language-AI for early detection of aging
[Results]
◎ Elicitations of ERP-learning patterns based on machine learning models
◎ Training of changes in ERP components using CNN (Convolutional Neural Network)
◎ Deep-learning based model predicted 92% of accuracy to detect case marker violations of Korean
[Specific Aim 4] To develop speech recognition model considering aging-related speech characteristics
[Results]
◎ Analyses of speech characteristics from connected speech of elderly adults
◎ Development of speech recognition device and user interface that reflect speech characteristics of elderly adults
[Specific Aim 5] Development of aging-friendly user interface design
[Results]
◎ Analyses of design factors that affect aging-related changes in sensory functions
◎ Analyses of appropriate movement velocity and interface in verb naming tasks for elderly adults

▣ 연구의 최종 목표
○ 본 연구의 최종 목표는 노년층을 대상으로 언어처리능력 감퇴를 체계적으로 모니터링 할 수 있는 언어 인공지능(language artificial intelligence) 개발을 위해 필요한 융합적 접근을 모색하고, 이를 기반으로 향후 노년층에게 최적화 된 언어처리 ...

▣ 연구의 최종 목표
○ 본 연구의 최종 목표는 노년층을 대상으로 언어처리능력 감퇴를 체계적으로 모니터링 할 수 있는 언어 인공지능(language artificial intelligence) 개발을 위해 필요한 융합적 접근을 모색하고, 이를 기반으로 향후 노년층에게 최적화 된 언어처리 인공지능 시스템 개발을 위한 초석을 마련하는 것이다.

○ 본 연구에서는 언어병리학, 뇌인지과학, 전자공학, 언어학, 디자인 분야의 융합적 연구팀을 구성하여 향후 노화에 따른 언어수행력 감퇴를 조기에 진단할 수 있는 언어 인공지능 시스템 개발을 위한 기초연구를 수행하고자 한다. 개발에 필요한 요소들을 세분화하면 다음과 같다. 1) 노년층 언어손상 조기진단을 위한 언어처리 콘텐츠 개발, 2) 언어처리 뇌파분석을 통한 언어손상 관련 바이오마커 분석, 3) 노년층을 위해 최적화된 언어 인공지능 설계, 4) 언어 인공지능 구현에 필요한 노년층 대상 음성인식 기초연구, 5) 노년층 UI/UX를 반영한 인[연구목표 1] 노화에 따른 언어처리능력 조기진단을 위한 과제 개발
◎ 노화에 따른 문장 처리 능력에 영향을 미치는 요소 분석: 혼합선형모형(linear mixed-effect model)을 사용하여 연령 및 작업기억, 어순이 피동문 이해에 미치는 영향에 대해 분석한 결과, 연령이 증가할수록 작업기억 능력은 연령보다 문장 이해에 더 큰 영향을 미치는 변수로 나타남.
◎ 노화에 따른 신경언어장애군 대상 읽기 처리 능력 평가 과제 개발: 실어증 환자의 읽기 수행력 평가를 위해 의미성과 규칙성에 따른 읽기 과제 개발 및 읽기오류 유형을 분석한 결과, 비단어-규칙 단어가 실어증 중증도를 가장 잘 예측하는 변수로 나타남.
◎ 노화에 따른 신경언어장애군 대상 문장 처리 능력 예측 요인 분석: 통사적 복잡성을 적용한 문장이해과제를 사용하여 정상 노년층과 경도인지장애 환자군의 문장이해 수행에 차이가 있는지 살펴본 결과, 복잡한 통사구조가 경도인지장애군을 예측하는 유의한 변수로 나타남.
[연구목표 2] 노화에 따른 언어처리 관련 뇌파 분석
◎ 어순 및 조사 생략에 따른 청년층 및 노년층 간 뇌파 차이 분석: 어순이 자유로운 한국어의 특성을 활용하여 주어와 목적어에 등장하는 명사구들의 생물성과 어순을 조작한 결과, 청년층과 노년층의 수행력의 차이가 유의하였으며, ERP 결과에서 인지적 노화를 확인할 수 있었음.
◎ 경어법 처리 과정에서 나타나는 청년층 및 노년층 ERP 성분 차이 분석: 한국어가 가지는 언어형식인 경어법 처리과정에서 청년층과 노년층 간 ERP 성분에서 차이가 있는지 살펴본 결과, 노년층의 경우, 진폭의 크기가 감소된 현상이 관찰됨.
◎ 한국어 조사 처리 능력에 따른 ERP 분석: 한국어 문장에서 나타나는 조사의 오류를 인지하는 과정이 노화에 따라 변화한다는 가정을 세우고, 기초실험으로서 다양한 조사의 오류를 가지는 문장을 제시하였을 때, 나타는 뇌파를 기존의 ERP 분석과 시간-주파수 분석을 적용하였음.
[연구목표 3] 노년층 언어 인공지능 설계 모델 연구: 딥 러닝 기반의 기계 학습 모델을 이용하여 언어 행동 반응에 따른 뇌파를 학습하고 패턴을 추출하는 연구를 진행함. Convolutional Neural Network을 이용하여 언어 관련 ERP 요소의 변화 패턴을 학습하고 한국어의 문법 구조를 안정적으로 식별할 수 있는지 여부를 조사함. 실험 결과에 따르면 약 92%의 검출 성능을 보이며 제안하는 딥 러닝 기반 모델은 종래의 기계 학습 모델 대비 탁월한 성능 향상을 보임.
[연구목표 4] 노년층 음성발화 특징을 반영한 음성인식기 개발
◎ 대용량 한국인 표본 음성 DB를 사용하여 노년층 발화 특성 분석: 1) 2,500명 발화, 14,719 음성 파일, 672시간 분량의 대규모 음성 DB, 2) 성별, 연령별(60대 화자 217명), 지역별 분포를 조절한 음성 DB
◎ 노년층 발화 특성을 반영한 음성인식기 및 사용자 인터페이스 개발: 1) 노년층 음운변화 특성을 반영한 발음모델 개발, 2) 노년층 음성특징 반영한 전처리, 음향모델 및 인터페이스 프레임 개발
[연구목표 5] 노년층 사용자 인터페이스 디자인 설계
◎ 문헌연구를 통해 노년층의 생체적 감각 기능 변화에 영향을 받는 디자인 요소 분석: 노년층의 생체적, 인지적 특징과 관련된 선행연구 및 이론 관련 자료 조사를 통해 문헌연구 실시함. 문헌연구를 통해서 노년층 생체적 감각 기능의 변화에 영향을 받는 디자인 요소를 도출함.
◎ 노년층을 위한 ‘동사 이름대기’ 콘텐츠의 움직임의 속도 연구: 수집한 언어 진단도구들을 바탕으로 디자인 문제점을 찾고 1차 디자인 원칙을 도출한 후 이를 바탕으로 ‘동사 이름대기’ 도구 프로토타입을 제작함.

○ 학문적 기여도
- 언어병리학, 뇌인지과학, 전자공학, 언어학, 디자인 분야의 전문가 집단이 학제간 융합을 기반으로 노년층을 위한 인공지능 개발을 위한 다각적인 접근을 할 수 있는 학문적 토대를 마련할 수 있다.
- 인공지능 개발에 대한 관심이 최근 고조되고 있지 ...

○ 학문적 기여도
- 언어병리학, 뇌인지과학, 전자공학, 언어학, 디자인 분야의 전문가 집단이 학제간 융합을 기반으로 노년층을 위한 인공지능 개발을 위한 다각적인 접근을 할 수 있는 학문적 토대를 마련할 수 있다.
- 인공지능 개발에 대한 관심이 최근 고조되고 있지만, 인공지능에 탑재되는 콘텐츠가 언어학적 이론을 토대로 하는 근거기반 진단 및 치료(evidence-based practice) 접근은 드물다. 또한, 뇌인지 관련 뇌파신호와 인공지능 간의 관계를 살펴보는 학문적 접근은 노년층을 위한 인공지능 개발에 새로운 학문적 연계 분야를 확립할 수 있을 것으로 예상된다.
- 노년층의 언어처리 손상을 조기에 예측하여 나아가서는 노화 및 치매 예방까지로 발전시킬 수 있는 학문적 잠재력이 있는 연구가 될 것으로 기대한다.
○ 사회적 기여도
- 인공지능에 대한 사회적 관심도가 높아지고 있지만, 언어 관련 진단 시스템을 언어학적, 문화적, 세대간 차이를 고려하여 체계적인 시스템을 구축하는 노력은 아직 부족하다. 따라서, 노년층에게 특화된 인공지능을 개발하여 사회적 배려계층으로서의 노년층을 위한 다각화된 사회 서비스 제공이 가능할 것으로 기대된다.
- 노년층의 언어처리문제를 조기에 진단하는 것을 가능하게 하여, 향후 치매 진행 정도 및 과정에 관한 예후를 제공할 수 있는 시스템으로 발전할 수 있는 기초 연구로서 기여할 수 있다. 이러한 시스템은 조기발견(early detection) 및 조기중재(early intervention)가 가능하게 하여, 향후 치매에 대한 사회적 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것이다.
○ 교육과의 연계 활용 방안
- 노년층의 언어처리 손상을 조기에 발견할 수 있는 체계적인 언어평가 시스템에 대해 관련 전문가에게 임상적 자료를 제공하여 교육할 수 있는 근거를 마련할 수 있다.