KoBERT를 이용한 아동 언어 발달 장애 조기 진단 시스템에 관한 연구
A Study on an Early Diagnosis System for Children Language Developmental Disorders Using KoBERT
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초록
본 연구는 한국어 특화 딥러닝 언어 모델인 KoBERT를 활용하여 아동의 언어 발화 데이터를분석하고, 언어 발달 장애를 조기 진단하는 AI 기반 시스템을 개발하였다. 총 10,000문의 데이터셋을 구축하고, 정상 표현과 함께 자폐 스펙트럼 장애, 말더듬, 의사소통 장애 유형을 포함하여모델을 학습하고 평가하였다. 실험 결과, KoBERT 기반 시스템이 F1-Score 0.88로 가장 우수한 성능을 기록하였으며, 혼동 행렬 분석에서도 유사 표현 간 정확한 분류 성능을 보였다. 본 연구는딥러닝 기반 자연어 처리 기술이 아동 언어 발달 장애의 조기 진단과 중재에 효과적으로 활용될수 있음을 확인하였으며, 향후 임상 및 교육 현장 적용 가능성을 제시한다.
Abstract
This study proposes an AI-based early diagnosis system for children's language developmental disorders using the Korean BERT (KoBERT) model. A dataset of 10,000 sentences was constructed, including typical expressions, autism spectrum disorder, stuttering, and communication disorders. The system was trained and evaluated to classify each type of disorder. Experimental results showed that the KoBERT-based system achieved the highest performance with an F1-score of 0.88, and the confusion matrix analysis confirmed accurate classification even between similar linguistic patterns. This study demonstrates that deep learning-based natural language processing (NLP) techniques can effectively support early diagnosis and intervention of language developmental disorders, contributing to clinical and educational applications.