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인공지능과 보완대체의사소통 AAC (AIinAAC)

2025년 5월 28일 업데이트: Krista Wilkinson, Penn State University

보완대체 의사소통에 대한 접근성 향상을 위한 인공지능 적용

이 프로젝트의 가장 중요한 목표는 자연스러운 언어가 의사소통 요구를 충족시키지 못하는 운동 장애 및/또는 시각 장애가 있는 개인을 위한 보조 의사소통 기술(보강 및 대체 의사소통)에 대한 접근을 변화시키는 것입니다. 이러한 사람들은 움직임이나 시각 기능이 제한되어 있어 기존의 보완적 대체 의사소통에 접근할 수 없는 경우가 많습니다. 그러나 대부분의 개인은 친숙한 의사소통 파트너에 의해 안정적으로 해석되는 독특한 신체 기반 의사소통 수단을 가지고 있습니다. 이 프로젝트는 운동/시각 장애가 있는 개인의 특이한 움직임 패턴에 대한 정보를 센서 또는 카메라 피드로부터 수집하는 인공 지능 알고리즘을 테스트합니다. 센서 또는 카메라 피드 정보를 기반으로 인공 지능 알고리즘은 개인의 제스처를 해석하고 해석을 음성 출력으로 변환합니다. 예를 들어, 개인이 "나는 원한다"라는 의사소통 수단으로 손을 흔들면 인공 지능 알고리즘은 그 제스처를 감지하고 음성 생성 기술이 "나는 원한다"라는 음성 메시지를 생성하도록 유도합니다. 이를 통해 제한적이지만 특이한 움직임을 가진 개인이 다른 방법으로는 도달할 수 없는 보완 및 대체 통신 기술에 액세스할 수 있습니다.

연구 개요

상세 설명

중증 장애인의 의사소통 요구에 관한 국가 합동 위원회의 의사소통 권리 장전에 언급된 바와 같이, "모든 정도나 심각도의 장애를 가진 모든 사람은 의사소통을 통해 자신의 존재 조건에 영향을 미칠 수 있는 기본 권리를 갖습니다. " 최적의 의사소통 결과를 촉진하는 언어 치료에 대한 접근은 유엔 장애인 권리 협약 제19조에 명시된 기본 권리이기도 합니다. 그러나 신체적 또는 지적 장애가 있는 많은 사람들은 언어 제한을 갖고 있어 언어를 주요 의사소통 방식으로 사용하지 못합니다. 이러한 개인들에게 보조 의사소통 기술(보완적 및 대안적 의사소통)은 이러한 중요한 인권을 실현하는 데 중요한 지원 세트를 제공합니다.

증강 및 대체 의사소통은 널리 사용되고 증거 기반이지만, 시각 및 동반 운동 장애가 있는 개인을 위한 증강 및 대체 의사소통을 설계하는 데는 특별한 어려움이 있습니다. 음성 언어와는 달리 보조 증강 및 대체 의사소통의 대부분에서 어휘 항목은 시각적(문자, 단어, 기호)이며 외부 장치(예: 태블릿 또는 전용 장치). 사용 가능한 어휘를 최대화하기 위해 임상의는 종종 작은 디스플레이에 많은 기호를 배치합니다. 이 전략은 일부 사람들에게 유용할 수 있고 주어진 페이지에서 어휘를 최대화할 수 있지만 시각적 정보를 보거나(안구) 처리(피질)할 수 없는 시각 장애가 있는 개인에게는 상당한 문제입니다. 또한 이러한 어휘 항목에 액세스하려면 스위치를 활성화하기 위해 기호나 팔다리를 선택하기 위해 손가락이나 시선을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 반복적인 선택은 운동 장애가 있는 개인에게 어렵고 피곤할 수 있습니다. 결과적으로, 다른 개인에게 효과가 있는 증강 및 대체 의사소통에 접근하는 전통적인 방법은 시각 장애 및 운동 장애가 있는 사람들에게는 선택적으로 더 어렵습니다. 이러한 사람들의 시각적, 운동적 부담을 줄이는 보완대체 의사소통 기술의 개발이 시급히 필요합니다.

이 프로젝트는 보조(즉, 기술 지원) 및 비보조(즉, 신체 기반) 의사소통 모드 간의 전통적인 구별을 재검토함으로써 부분적으로 보조 보완 및 대체 의사소통 액세스의 유연성을 실질적으로 증가시키려고 합니다. 보조 의사소통 모드는 많은 의사소통 파트너, 심지어 증강 및 대체 의사소통을 사용하는 개인에 익숙하지 않은 사람들도 쉽게 이해할 수 있는 상징적 의사소통의 힘을 제공합니다. 그러나 보조 모드는 사용 가능한 어휘, 메시지 준비 속도, 환경적 제약, 자연스러운 대화 지원 능력 측면에서 상당히 제한적일 수 있습니다. 반면, 비보조 의사소통 모드는 사용자의 기술 범위 내에서 다양한 범위의 자연스러운 움직임을 포함할 수 있으며 적은 노력으로 빠르게 생성할 수 있습니다. 비보조 모드의 단점은 익숙하지 않은 파트너가 이해하기 어려운 경우가 많기 때문에 잠재적인 의사소통 파트너의 범위가 제한되고 신체 기반 의사소통을 관찰하기 위해 의사소통 파트너와 보완대체 의사소통 사용자의 근접성이 필요하다는 것입니다.

현대 기술을 고려할 때, 자연스러운 공기 제스처부터 얼굴 표정 및/또는 기타 의도적인 움직임 패턴에 이르기까지 비보조 입력을 감지하고 해석하는 기술 능력을 활용하여 보조 보완 및 대체 의사소통에 대한 접근성을 실질적으로 높이는 것이 이론적으로나 실제적으로 가능합니다. 기술에 대한 접근을 위한 보충 수단으로 비보조 입력을 활용하면 보조 상징적 의사소통의 힘과 개별 사용자가 사용하는 용이성, 속도 및 독특한 움직임이 결합될 것입니다. 그렇게 함으로써 접근 부담을 사용자(적어도 부분적으로)에서 보조 증강 및 대체 통신 기술 자체로 전환할 것입니다. 실제로 장애인의 운동 능력과 시각 능력에 맞는 유연한 기술을 구축하는 것은 현대 장치의 기능 범위 내에 있으며 인간-컴퓨터 상호 작용 및 접근 가능한 컴퓨팅에 대한 활발한 연구 분야입니다.

이 프로젝트는 증강 및 대체 의사소통 접근을 위해 개인별 고유한 비보조 제스처를 해석할 수 있는 인공 지능 알고리즘을 테스트합니다. 제안된 이 시스템은 인간 중심적이고, 사용에 영감을 받고, 쉽게 프로그래밍되어 사용자와 증강 및 대체 통신 서비스에 참여할 수 있는 통신 파트너 모두에게 권한을 부여하도록 의도되었습니다. 이 프로젝트는 광범위한 운동 장애가 있는 개인을 모집하여 알고리즘이 널리 적용되도록 할 것입니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

6

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Pennsylvania
      • University Park, Pennsylvania, 미국, 16802
        • The Pennsylvania State University

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

포함 기준:

  • 경직, 운동실조 또는 근긴장이상을 포함하여 다양하고 다양한 방식으로 나타날 수 있는 운동 장애가 있는 경우(이러한 유형의 운동 장애는 서로 다르며 출생 전 또는 직후에 다양한 유전적 조건이나 뇌 손상으로 인해 발생할 수 있음) 일반적으로 모두 뇌성마비 또는 운동 장애라는 포괄적인 용어에 속합니다. 참고: 운동 장애 외에 지적 장애가 있다는 것은 배제 기준이 아니며, 이는 지적 능력이 온전한 개인과 지적 장애가 있는 개인을 모두 포함한다는 의미입니다.
  • 부드러운 손목 밴드에 내장된 사지(예: 손목 또는 팔꿈치)에 부착된 소형 바이오센서(메달리온 크기 정도)를 견딜 수 있거나 견딜 수 있습니다.

제외 기준:

  • 운동 장애가 없는 사람
  • 부드러운 손목 밴드를 사용하여 사지(예: 손목 또는 팔꿈치)에 부착된 작은 바이오센서(메달리온 크기 정도)를 견딜 수 없습니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 장치 타당성
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 인공지능 알고리즘의 학습성 ​​및 활용성 평가
참가자들은 인공 지능 알고리즘을 사용하는 방법을 배우고 사용 편의성과 효율성을 테스트하게 됩니다.
운동/시각 장애가 있는 개인의 신체 기반 제스처를 감지하고 해석하기 위한 인공 지능 알고리즘의 효과를 평가합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
사용자/관리요원의 인공지능 알고리즘 프로그래밍에 소요되는 시간
기간: 평균 12개월
참가자가 알고리즘 프로그래밍을 배우는 데 걸리는 시간(걸린 시간)
평균 12개월
사용자/개인 관리 보조원이 프로그래밍한 메시지 수
기간: 평균 12개월
사용자/개인 관리 보조원이 세션에서 프로그래밍할 수 있는 메시지 수
평균 12개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2024년 9월 24일

기본 완료 (실제)

2025년 5월 1일

연구 완료 (실제)

2025년 5월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 8월 29일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 9월 12일

처음 게시됨 (실제)

2024년 9월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 6월 3일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 5월 28일

마지막으로 확인됨

2025년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

IPD 계획 설명

"Databrary" 저장소는 (a) 특히 비디오 공유를 위해 개발되었으며, (b) 회원에게만 차등적인 액세스 수준을 허용하기 때문에 특별히 사용될 것입니다. 이 모든 것에는 연구 조사자의 승인이 필요합니다. 연구 조사관은 움직임 및 알고리즘 기능에 대한 비식별 정보(예: 센서에서 나온 x-y-z 좌표)만 사용할 수 있는 액세스 수준을 설정합니다. 연구 조사관은 또한 움직임의 원본 비디오를 보고 싶은 조사관이 해당 액세스 수준을 얻기 위해 신청할 수 있는 보다 제한된 액세스 수준을 설정할 것입니다. 동의서에는 이러한 유형의 공유가 이루어질 것이라고 명시되어 있습니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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