토픽모델링(LDA)을 활용한 장애인 대상 인공지능 관련 연구 동향 분석
Research Trends in Artificial Intelligence for People with Disabilities: A Topic Modeling (LDA) Analysis
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본 연구는 국내에서 발표된 장애인 대상 인공지능(AI) 연구의 동향을 파악하기 위해 토픽모델링(LDA) 기법을 활용하여 분석하고, 향후 시사점을 논의하였다. RISS와 KCI에서 총 1,130편의 연구를 검색한 뒤, 중복 및 비대상 논문을 제외하여 최종적으로 143편을 분석하였다. 분석 절차는 먼저 연도별·발행기관별 동향을 살펴본 후, 논문 초록을 기반으로 TF와 TF-IDF 분석을 실시하여 핵심 키워드를 확인하고, 토픽모델링을 통해 주제 구조를 도출하는 방식으로 진행되었다. 분석 결과, 연도별 연구 동향은 2020년을 기점으로 급증하였으며 2024년에는 양적·질적으로 심화되는 양상을 보였다. KCI 학문분야 분류에서는 사회과학(49.65%), 공학(30.07%), 복합학(13.99%) 순으로 높은 비중을 차지하였다. TF-IDF 분석에서는 ‘특수교사’, ‘인공지능 디지털교과서’, ‘수어’가 핵심 키워드로 확인되었다. 토픽모델링 결과, 연구는 여섯 가지 주제로 분류되었는데, (1) 발달장애인의 작업 능력 향상 (2) 청각장애인 대상 수어 교육 (3) 인공지능 디지털교과서와 특수교사 인식 (4) 시각장애인을 위한 인공지능 스피커 활용 (5) 교육 프로그램 개발 (6) 생성형 AI 기반 수업이었다. 본 연구는 국내 장애인 대상 인공지능 연구의 전반적 동향을 종합적으로 조망하고 주요 연구 주제를 확인하였으며, 향후에는 보다 심층적이고 포괄적인 분석이 필요함을 제안한다.
Abstract
This study analyzed research trends on artificial intelligence(AI) for people with disabilities in Korea using LDA topic modeling and discussed future implications. A total of 1,130 articles were retrieved from RISS and KCI, and after removing duplicates and non-relevant studies, 143 papers were selected for the analysis. Based on the abstracts, morphological analysis and TF/TF-IDF weighting were conducted, and topic structures were derived through LDA modeling. The annual publication trend showed a sharp increase beginning in 2020, with notable quantitative and qualitative growth in 2024. According to the KCI academic classification, the largest proportion of studies belonged to social sciences (49.65%), followed by engineering (30.07%) and interdisciplinary studies (13.99%). TF-IDF analysis identified “special education teachers,” “AI digital textbooks,” and “sign language” as key terms. Topic modeling grouped the studies into six themes: (1) enhancing work ability among individuals with developmental disabilities, (2) sign-language education for the hearing impaired, (3) AI digital textbooks and teachers’ perceptions, (4) AI speaker applications for the visually impaired, (5) development of educational programs, and (6) generative AI–based instruction. Overall, this study provides a comprehensive overview of current research trends on AI for people with disabilities in Korea, identifies the main research areas, and highlights the need for more in-depth and wide-ranging investigations in future research.