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논문KCI 등재

장애인을 위한 인공지능 도구 개발에 관한 체계적 고찰: 국내 연구를 중심으로

A Systematic Review of the Development of Artificial Intelligence Tools for People with Disabilities:Focusing on Domestic Studies

이나핼
특수교육재활과학연구소 (The Research Institute for Special Education & Rehabilitation Science)|2024.12|특수교육재활과학연구|제63권 제4호|pp. 1-26|DOI http://dx.doi.org/10.23944/Jsers.2024.12.63.4.1

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인공지능장애인Artificial IntelligenceSystematic ReviewDisability체계적 고찰
주제분류기타사회과학

초록

본 연구는 국내 연구를 중심으로 장애인을 위한 인공지능 도구 개발에 관한 체계적 고찰하였다. 문헌검색은 RISS, KISS, DBpia의 검색엔진을 사용하여, 2020년부터 2024년 10월까지 출판된 국내 논문을 키워드를 이용해 26편의 논문을 선정하였다. 연구 결과, 연구대상자는 청각장애와 시각장애로 각각 9편(34.60%), 그 외의 장애는 각각 1편(3.85%)이었다. 인공지능 도구 개발의 연구목적을 ICF의 기준을 근거로 하여 분석하였다. 기능과 장애는 26편(100%), 배경요인은 0편(0%)로 나타났다. 인공지능 도구를 기능에 따라 5개로 분류하였다. 인식의 기능이 28번(96.55%)이고, 예측의 기능은 1번(3.45%)이고, 자동화, 소통과 생성의 기능은 없었다. 본 논문의 인공지능 도구는 총 33개이다. 인공지능 도구의 기능 수준에 따라 3단계 머신러닝은 9개(27.27%), 사용횟수는 19번(32.78%)이고, 4단계 딥러닝은 24개(72.73%), 사용횟수는 39번(67.24%)이다. MediaPipe, Tensorflow, YOLO, OpenCV가 5번으로 가장 많이 사용되었다. 본 연구를 통해 장애인을 대상으로 한 인공지능 도구 개발의 동향과 활용방안을 모색하는데 기초 자료로 제공한다.

Abstract

This study systematically reviewed domestic research on the development of artificial intelligence tools for the disabled. The literature search was conducted using the search engines of RISS, KISS, and DBpia—a total of 26 domestic papers published from 2020 to October 2024 were selected using keywords. As a result, the subjects of the study were nine papers (34.60%) each for hearing and visual impairment, and one paper (3.85%) each for other disabilities. The research purpose of the development of artificial intelligence tools was analyzed based on the International Classification of Functioning Disability and Health (ICF) criteria. Functions and disabilities were 26 papers (100%), and background factors were 0 papers (0%). The artificial intelligence tools were classified into five types according to their functions. The recognition function was 28 times (96.55%), the prediction function was one time (3.45%)—there were no functions of automation, communication, and creation. The artificial intelligence tools in this paper consist of a total of 33. According to the functional level of the AI ​​tool, 3-stage machine learning was used nine times (27.27%) and 19 times (32.78%), and 4-stage deep learning was used 24 times (72.73%) and 39 times (67.24%). MediaPipe, Tensorflow, YOLO, and OpenCV were used the most at a total of five times. This study provides basic data for exploring exploring trends in the development of AI tools for the disabled and ways on how to utilize them.

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