1. 연구목적
자동 발화분석 앱을 개발하고, 수집한 초기 말더듬아동 및 일반아동의 자료를 분석하고, 말더듬아동과 부모의 2년간 상호작용 데이터 분석자료 추적을 기반으로 한국 말더듬아동의 회복요인을 예측하고 자동 발화분석 앱 개발의 토대 마련을 목표로 한다.
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1. 연구목적
자동 발화분석 앱을 개발하고, 수집한 초기 말더듬아동 및 일반아동의 자료를 분석하고, 말더듬아동과 부모의 2년간 상호작용 데이터 분석자료 추적을 기반으로 한국 말더듬아동의 회복요인을 예측하고 자동 발화분석 앱 개발의 토대 마련을 목표로 한다.
2. 연구내용
첫째, 2018년 7월~12월까지 말더듬의 종단연구 모형을 개발을 위한 예비조사를 실시한다. 이를 위해 10년간 국내외 관련 저널의 종단연구를 분석하여 초기 말더듬아동과 부모 특성을 파악하기 위한 변인을 파악하고 통계 방법론 연구를 실시한다.
둘째, 2018년 12월~2019년 3월까지 태블릿PC 기반의 SDUA를 외주 개발한다. 언어치료사에게는 변인별로 편리하게 데이터 분석을 하고 부모에게 쉽게 피드백할 수 있는 시스템 환경을 제공하며, 부모에게는 쉬운 데이터 수집 환경을 구축할 수 있게 한다.
셋째, 2019년 3월~2021년 3월까지 전국의 초기 말더듬아동 및 일반아동을 대상으로 5회에 걸쳐 실험연구를 실시한다. 각 부모에게 제공된 SDUA를 활용해 데이터를 수집하고 분석한다. 평가, 1년, 2년 시점에는 연구자와 대면하여 심층검사(전반적인 말ㆍ언어평가, 부모의 양육스트레스 평가 등)를 실시하여 아동과 부모의 변화정도를 측정한다.
넷째, 빅데이터를 이용해서 부모, 말더듬아동, 일반아동 발화 간의 음성인식결과 비교를 통해서, 말더듬 문장 예측, 말더듬 개선 비율을 자동으로 분석 및 예측하여, 개인별로 가장 효과적인 말더듬 개선 방향을 예측한다.

3. 연구방법
1) 대상자
● 2-5세 초기 말더듬아동 20명
● 말더듬아동과 연령 일치시킨 일반아동 20명

2) 실험과제
● 24개월 동안 부모-아동 상호작용놀이 상황에서 아동의 최소 50발화(문장)와 그 사이에 포함된 부모의 발화 5회 수집.

3) 분석변인
● 아동변인: 비유창성 빈도 및 유형/비유창한 문장 및 음소, 의도한 문장예측, 문장길이, 말속도
● 부모변인: 문장길이, 말속도, 반응시간

4. 연구 의의
초기 말더듬아동의 종단적 자료를 대규모로 앱기반에서 구축함으로서 가정 내에서 자연스러운 데이터 수집이 용이해지며, 아동의 발화 분석을 자동화 하여 다양한 분석을 편리하게 할 수 있게 한다. 이를 통해 언어병리학 분야의 종단연구의 모범적 틀을 제시하며, 아울러 한국의 유창성장애 학문적, 임상적 발전에 중요한 기초자료를 제공하고자 한다.

1. Objectives
The purpose of this study was to develop an automatic speech analysis app, analyze the collected data of early stuttering children and general children, predict the recovery factors of Korean stuttering children based on the two-year dat ...

1. Objectives
The purpose of this study was to develop an automatic speech analysis app, analyze the collected data of early stuttering children and general children, predict the recovery factors of Korean stuttering children based on the two-year data analysis of stuttering children and parents, and lay the foundation for the development of an automatic speech analysis app.

2. Contents
First, a preliminary survey is conducted to develop a longitudinal study model for stuttering from July to December 2018. To this end, longitudinal studies of domestic and foreign related journals are analyzed for 10 years to identify variables to understand the characteristics of early stuttering children and parents, and a statistical methodology study is conducted.
Second, from December 2018 to March 2019, it will outsource development of tablet PC-based SDUA. Language therapists are provided with a system environment that allows them to conveniently analyze data for each variable and easily feedback to parents, and allow parents to establish an easy data collection environment.
Third, from March 2019 to March 2021, experimental studies will be conducted five times for early stuttering children and general children nationwide. Data are collected and analyzed using SDUA provided to each parent. At the time of evaluation, 1 year and 2 years, in-depth tests (general speech and language evaluation, parenting stress evaluation, etc.) are conducted to measure the degree of change between children and parents.
Fourth, through the comparison of speech recognition results between parents, stuttering children, and general children using big data, stuttering sentence prediction and stuttering improvement ratio are automatically analyzed and predicted to predict the most effective stuttering improvement direction for each individual.
3. Methods
1) participants
14 Children who stutter and 14 children who do not stuttering
Subjects for this study consisted of 2-5 year old children who stutter(CWS), an age-matched group of children who do not stutter(CWNS) , and their mothers. Frequencies of normal disfluency (ND) and abnormal disfluency (AD), and duration of utterance in a conversational turn and duration of turn-switching pause were measured two times (initial visit and 12 months later) over the course of one year.
4. Material
Collect at least 50 utterances (sentences) of a child in a parent-child interaction play situation over a period of 24 months and 5 parent utterances included in between.


Conclusion
By building longitudinal data of early stuttering children on a large scale from an app-based basis, it is easy to collect natural data within the home, and various analyses can be made convenient by automating speech analysis of children. Through this, an exemplary framework for longitudinal research in the field of language pathology is presented, and basic data important for the academic and clinical development of fluency disorders in Korea is provided.

1. 연구목적
자동 발화분석 앱을 개발하고, 수집한 초기 말더듬아동 및 일반아동의 자료를 분석하고, 말더듬아동과 부모의 2년간 상호작용 데이터 분석자료 추적을 기반으로 한국 말더듬아동의 회복요인을 예측하고 자동 발화분석 앱 개발의 토대 마련을 목표로 한다.
2. ...

1. 연구목적
자동 발화분석 앱을 개발하고, 수집한 초기 말더듬아동 및 일반아동의 자료를 분석하고, 말더듬아동과 부모의 2년간 상호작용 데이터 분석자료 추적을 기반으로 한국 말더듬아동의 회복요인을 예측하고 자동 발화분석 앱 개발의 토대 마련을 목표로 한다.
2. 연구방법
1) 대상자
- 2-5세 초기 말더듬아동 20명
- 말더듬아동과 연령 일치시킨 일반아동 20명
2) 실험과제
24개월 동안 부모-아동 상호작용놀이 상황에서 아동의 최소 50발화(문장)와 그 사이에 포함된 부모의 발화 5회 수집.
3) 분석변인
아동변인: 비유창성 빈도 및 유형/비유창한 문장 및 음소, 의도한 문장예측, 문장길이, 말속도
부모변인: 문장길이, 말속도, 반응시간
3. 결론 및 연구 의의
초기 말더듬아동의 종단적 자료를 대규모로 앱기반에서 구축함으로서 가정 내에서 자연스러운 데이터 수집이 용이해지며, 아동의 발화 분석을 자동화 하여 다양한 분석을 편리하게 할 수 있게 한다. 이를 통해 언어병리학 분야의 종단연구의 모범적 틀을 제시하며, 아울러 한국의 유창성장애 학문적, 임상적 발전에 중요한 기초자료를 제공하고자 하였다.

활용방안
■ 말더듬 아동 치료, 부모교육 자료로 활용
■ 아동의 유창성 향상에 도움을 주는 요소 안내문
■ 한국 아동의 비유창성 특성 파악에 기여

연구 결과
1) 곽효정, 심현섭, 이수복 (2021). 학령전 말더듬아동과 아동의 어머니 간 상호작용 종단적 분석: 대화차례 ...

활용방안
■ 말더듬 아동 치료, 부모교육 자료로 활용
■ 아동의 유창성 향상에 도움을 주는 요소 안내문
■ 한국 아동의 비유창성 특성 파악에 기여

연구 결과
1) 곽효정, 심현섭, 이수복 (2021). 학령전 말더듬아동과 아동의 어머니 간 상호작용 종단적 분석: 대화차례 발화 시간과 쉼 시간을 중심으로. 언어청각장애연구, 26(3), 700-717
2) 곽효정, 황시현, 송푸름, 심현섭, 이수복.(2021).학령전 말더듬아동과 어머니 간 상호작용 시 끼어들기 특성 종단적 분석.말소리와 음성과학,13(4),75-87.
3) 곽효정, 황시현, 송푸름, 김혜조, 이수복, 심현섭 (2020). 학령전 말더듬아동-부모 상호작용 시, 발화 끼어들기(interruption) 특성에 관한 종단연구. 2020 한국언어청각임상학회 학술대회 발표논문집 (pp. 301-304)
4) 이수복, 곽효정, 윤재민, 신동춘, &심현섭. (2020). 동영상 기반 자동 발화 심층 분석 (SUDA) 어플리케이션 개발. 말소리와 음성과학, 12(2), 63-72.
5) 이수복, 박혜연, &심현섭. (2019). 말더듬아동 종단연구에 관한 문헌연구. Communication Sciences &Disorders, 24(2), 490-506.
6) 스마트 디바이스 및 외장 마이크 유형에 따른 아동과 성인의 음성인식 성능비교, 한국음성학회 2018 가을 학술대회 발표
7) 말 언어유창성 평가 시스템 SDUA 개발, 2019 한국음성학회 봄 학술대회 발표
8) SDUA앱을 활용한 일반 성인 일반아동 및 장애 아동 발화의 음성인식 성능 비교연구, 제 36회 음성통신 및 신호처리 학술대회 발표