[1] I, robot? exploring ultra-personalized ai-powered aac; an autoethnographic account
TM Weinberg, RE Gonzalez Penuela, S Valencia, T Roumen
Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems …
연구 목적
본 연구는 사용자의 실제 대화 기록만을 독점적으로 학습한 초개인화 AI 보완대체의사소통(AAC) 시스템이 주체성, 정체성, 그리고 프라이버시에 미치는 영향을 조사합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
3단계의 자아문화기술지 접근법을 사용하여, 저자들은 (1) 7개월 동안 19,764개의 메시지를 기록하고, (2) 이 개인 코퍼스를 기반으로 GPT-4.1-mini를 파인튜닝했으며, (3) 커스텀 AAC 앱을 제작하여 3개월간 배포했습니다. 시스템은 사용자의 제어권을 보장하기 위해 고스트 텍스트 제안 기능과 부분 수용 메커니즘을 특징으로 했습니다.
실험 결과
이 시스템은 제안당 평균 7.5개의 단어가 수용되면서 유창성을 향상시켰습니다. 또한 사용자의 아르헨티나인 정체성과 스패글리시 코드스위칭을 그대로 재현하는 동시에 높은 저자성(3.94/5)을 유지했습니다. 전체 사례의 74.5%에서 사용자는 제안된 텍스트를 100% 그대로 수용했습니다.
의의 및 한계점
개인화는 전문적인 환경에서 사적인 데이터를 노출함으로써 맥락적 무결성 붕괴의 위험을 초래합니다. 또한 데이터 기록 단계에서 자기 검열을 유도하며, 대화 상대방이 화면에 깜빡이는 AI 텍스트를 사용자의 개인적인 의도로 오해하여 귀인할 때 저자성 분열의 리스크가 있습니다.
[2] Do-It-Yourself AAC: Co-Designing User-Programmable AI Communication Tools with People with Aphasia
JH Lee, S Valencia
Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems …
연구 목적 (Research Objective)
본 연구는 최종 사용자 프로그래밍(end-user programming)이 실어증 환자(PWA)들에게 어떻게 개인화된 AI 기반 의사소통 도구를 직접 제작할 수 있는 권한을 부여하는지 조사합니다. 기존의 일반적인 AAC(보완대체의사소통) 기기가 흔히 간과하는 다양한 요구사항을 해결하기 위해 실물 기반 시각적 프로그래밍(tangible visual programming)을 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처 (Proposed System & Architecture)
8명의 실어증 환자가 참여한 2부작 연구에서, 참가자들은 데이터 입력, ChatGPT 같은 AI 기능, 출력을 나타내는 퍼즐 형태의 물리적 블록을 조립하는 실물 기반 블록 방식(tangible block-based method)을 사용했습니다. 이를 통해 자신들이 일상에서 겪는 구체적인 문제에 맞춘 맞춤형 "AI 프로그램"을 직접 제작했습니다.
실험 결과 (Experimental Results)
모든 워크숍 참가자가 여러 개의 프로그램을 성공적으로 제작했으며, 여기에는 배달을 위한 표지판 판독 도구나 의료 증상을 설명하기 위한 보조 도구 등이 포함되었습니다. 실어증 환자들은 데이터 유형을 정확하게 식별해 냈으며, 이를 통해 실물 기반 블록이 전통적인 언어 중심의 AI 프롬프팅 장벽을 우회할 수 있도록 돕는 접근 가능한 지지대(accessible scaffolds) 역할을 한다는 것을 증명했습니다.
의의 및 한계점 (Significance & Limitations)
이 프레임워크는 AI의 우선순위를 최종 사용자에게 이동시켜, 실제 삶의 경험에 기반한 개인적 전유(personal appropriation)를 가능하게 합니다. 그러나 표현력의 범위가 제공된 블록으로만 제한된다는 점과, 경도 및 중등도 실어증 환자 8명(N=8)이라는 작은 표본 크기 때문에 더 넓은 실어증 커뮤니티로 일반화하기에는 한계가 있습니다.
[3] One Does Not Simply ‘Mm-hmm’: Exploring Backchanneling in the AAC Micro-Culture
TM Weinberg, C O'Connor, RE Gonzalez Penuela, S Valencia, T Roumen
Proceedings of the 27th International ACM SIGACCESS Conference on Computers …
연구 목적 (Research Objective)
본 연구는 보완대체의사소통(AAC) 사용자들이 "음-흠"이나 고개 끄덕임과 같은 미묘한 청자의 신호인 백채널링(backchanneling, 맞장구치기)을 어떻게 조율하는지 조사합니다. 본 연구는 기기로 인해 발생하는 타이밍 지연과 시각적 주의 집중의 장벽에도 불구하고, 사용자들이 대화의 흐름을 유지하기 위해 발전시키는 독특한 "마이크로 문화(micro-culture)"와 다중 모달(multi-modal) 전략을 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처 (Proposed System & Architecture)
연구진은 질적 접근법을 사용했습니다:
4명의 AAC 사용자와 함께 백채널링의 양상과 대화 상대에 따른 상호작용 역학(AAC 사용자 간의 대화 vs. AAC 사용자와 비사용자 간의 대화)을 탐구하는 워크숍을 진행했습니다.
교육적 공백을 파악하기 위해 4명의 언어치료사(SLP)와 인터뷰를 수행했습니다.
실험 결과 (Experimental Results)
AAC 사용자들은 타이밍 입력을 하는 동안 대화에 계속 참여하고 있음을 나타내기 위해 눈썹 올리기, 휠체어 소리, "퀵파이어(QuickFire)" 버튼과 같은 다중 모달 신호에 의존합니다. AAC 사용자끼리 대화할 때는 두 사용자 모두 자신의 화면을 바라보기 때문에 "시각적 주의 집중의 충돌"로 인해 신호를 놓치는 경우가 자주 발생했습니다. 언어치료사들은 백채널링이 사회적 소속감에 필수적이지만, 공식적인 치료 과정에서는 여전히 "사각지대"로 남아있음을 확인해 주었습니다.
의의 및 한계점 (Significance & Limitations)
이 연구 결과는 AAC를 주류 규범에 억지로 맞추기보다, 서로 간의 적응이 필요한 그들만의 독자적인 마이크로 문화로 프레이밍해야 한다고 주장합니다. 또한 동시적인 피드백을 지원하는 체화된(embodied) AAC 인터페이스의 필요성을 강조합니다. 한계점으로는 영어권에 한정된 소규모 참가자 그룹을 대상으로 진행되었다는 점이 있습니다.
A Rahman, RR Khan, J Hong, S Valencia, S Heo
Adjunct Proceedings of the 38th Annual ACM Symposium on User Interface …
연구 목적
LLM 보조 도구는 프레임이 잘 잡힌 이미지를 필요로 하지만, 이는 시각장애인(BVI)들이 시각 없이 촬영하기에 본질적으로 어렵습니다. 본 논문은 시각장애인 사용자가 시각적 세부 사항을 문의할 수 있도록 작업 인지형 실시간 안내 및 자동 이미지 캡처 기능을 제공하는 보조 도구인 CustomSight를 소개합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
사용자가 문의하면 시스템은 맞춤형 도메인 특화 언어를 사용하여 동적 필터라고 불리는 작업별 파이프라인을 자동으로 생성합니다. 이 아키텍처는 컴퓨터 비전을 통해 라이브 카메라 피드를 모니터링하여 맥락 인지형 오디오 피드백을 제공하고 조건이 충족되면 자동 캡처를 실행합니다.
실험 결과
예비 연구 결과, 시각장애인 참가자들은 이 도구가 기존 앱에 비해 단계를 줄이고 시행착오 프레이밍을 감소시켜 매우 효율적이라고 평가했습니다. 사용자들은 자동 캡처 기능 덕분에 더 높은 신뢰감을 표현했으나, 이진 키워드 매칭이 가끔 너무 일찍 실행될 수 있다는 점을 지적했습니다.
의의 및 한계점
이 프레임워크는 라이브 컴퓨터 비전과 LLM을 성공적으로 연결하여 장애인 사용자의 카메라 프레이밍에 대한 인지적 부담을 낮춥니다. 그러나 현재 모델은 공간적 중앙 정렬보다는 기본적인 키워드 트리거에 의존하기 때문에, 향후 깊이 인식 및 촉각 안내에 대한 지원이 필요합니다.
T Weinberg, RE Gonzalez Penuela, S Valencia, T Roumen
arXiv e-prints, arXiv: 2509.13671
연구 목적
본 연구는 보완대체의사소통(AAC) 사용자를 위한 초개인화 AI의 사회기술적 영향을 조사하며, 단일 사용자의 대화 기록만을 독점적으로 학습한 시스템이 주체성, 정체성, 그리고 프라이버시를 어떻게 재형성하는지 초점을 맞춥니다.
제안 시스템 및 아키텍처
3단계 자아문화기술지를 사용하여, 주 저자는 커스텀 앱을 통해 7개월 동안의 개인 음성 데이터를 기록하고, 이 특이한 코퍼스를 기반으로 LLM(GPT-4.1-mini)을 파인튜닝했으며, 개인화된 모델을 3개월간 일상에서 사용하도록 배포했습니다. 시스템은 속도와 저자성 사이의 미묘한 조율을 가능하게 하기 위해 단어 수준의 부분 수용 메커니즘을 특징으로 했습니다.
실험 결과
이 모델은 아르헨티나 속어와 스패글리시 코드스위칭을 매끄럽게 처리하며 사용자의 다문화적 정체성을 효과적으로 포착했습니다. 상호작용 로그에 따르면 제안당 평균 7.5개의 단어가 수용되었으며, 사용자는 높은 수준의 저자성 제어감(3.94/5)과 중간 수준의 유용성(3.61/5)을 보고했습니다.
의의 및 한계점
개인화는 모델이 부적절한 전문적인 환경에서 사적인 전기적 세부 정보나 종교적 표식을 다시 표면화함에 따라 맥락적 무결성 붕괴의 위험을 초래합니다. 지속적인 기록에 대한 인식은 자기 검열을 유도하여 언어적 다양성과 유머를 걸러내게 만듭니다. 또한, 눈에 보이는 제안은 대화 상대방이 깜빡이는 AI 텍스트를 사용자의 개인적인 의도로 오해하여 귀인하는 저자성 분열을 일으킵니다.
[6] Design probes for AI-driven AAC: addressing complex communication needs in aphasia
L Mao, JH Lee, Y Faroqi-Shah, S Valencia
Proceedings of the 2025 ACM Designing Interactive Systems Conference, 404-422
연구 목적
본 연구는 AI의 다중 모달(text, image, audio) 생성이 실어증 환자(PwA)의 의사소통 장벽을 어떻게 해결하고 상호 이해(grounding)와 대화의 주체성을 어떻게 향상시키는지 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
네 가지 AI 프로브(연구용 도구)가 테스트되었습니다: (1) 단어 확인을 위한 시각적 검증(DALL-E 3), (2) 키워드를 문장으로 변환하는 문장 생성(LLM), (3) 텍스트 오류를 수정하는 오류 교정, (4) 사진과 단편적인 말들을 요약하는 스토리텔링입니다.
실험 결과
11명의 실어증 환자를 대상으로 한 실험에서, AI 이미지는 모호성을 해결함으로써 상호 이해를 향상시켰습니다. 문장 생성 도구는 스스로 설명하려는 노력을 줄여주었습니다. 네 번째 시스템은 단절된 입력을 일관된 이야기로 구성해 주었으나, 그 효과는 실어증의 심각도에 따라 달랐습니다.
의의 및 한계점
AI는 적응성을 제공하지만 의도 왜곡, 환각 현상(hallucinations), 인식 오류의 위험이 있습니다. 미래의 보완대체의사소통(AAC)은순수한 단어 인출을 넘어, 맥락을 인지하고 고유의 스타일을 보존하는 문장 지원 체계로 나아가야 합니다.
[7] Why So Serious? Exploring Timely Humorous Comments in AAC Through AI-Powered Interfaces 🏅🏆
TM Weinberg, K Kadoma, RE Gonzalez Penuela, S Valencia, T Roumen
Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems …
연구 목적
보완대체의사소통(AAC) 사용자들은 느린 타이밍 입력 속도(분당 12-18단어)로 인해 농담을 던질 적절한 타이밍을 놓치는 경우가 많습니다. 본 연구는 시기적절하고 맥락에 맞는 유머러스한 발언을 전달하기 위한 AI 기반 인터페이스를 조사하며, 사용자의 주체성과 의사소통 효율성 사이의 상충 관계를 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
실시간 자동음성인식(ASR)을 활용하는 네 가지 GPT-4 프로토타입이 개발되었습니다: (1) 전사된 대화 조각을 선택하는 맥락 말풍선 선택 방식, (2) 키워드 방식, (3) 연상 단어를 활용하는 위자드 방식, (4) 자동화된 LLM 제안을 제공하는 완전 자동 방식입니다.
실험 결과
7명의 AAC 사용자를 대상으로 한 연구에서 속도 측면 때문에 완전 자동 방식이 가장 선호되었습니다. 특히 사용자들은 농담이 타이밍에 맞게 전달되도록 하기 위해서라면 주체성을 일부 양보하고 효율성을 선택할 의향이 있음을 보였습니다. 이는 사용자들이 AI의 권한 위임에 흔히 저항했던 기존 AAC 연구의 흐름과 비교해 볼 때 주목할 만한 변화입니다.
의의 및 한계점
AI는 대화의 리듬을 회복해 줄 수 있지만, 사용자의 본래 의도와 고유한 목소리를 미묘하게 왜곡하거나 변형할 위험이 있습니다. 한계점으로는 소규모 참가자 그룹(7명)과 통제된 실험실 환경이라는 점이 있습니다.
[8] COMPA: Using conversation context to achieve common ground in AAC
S Valencia, J Huynh, EY Jiang, Y Wu, T Wan, Z Zheng, H Admoni, ...
Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems …
연구 목적
빠른 속도로 진행되는 그룹 대화에서 보완대체의사소통(AAC) 사용자의 답변이 무시되거나 맥락에서 벗어나게 만드는 의사소통 비대칭성(분당 12-18단어)을 해결합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
COMPA는 원격 회의를 위한 브라우저 확장 프로그램으로, 다음 세 가지 기능을 통해 상호 이해를 지원합니다: (1) AAC 사용자가 라이브 자막을 일시 정지하고 자신이 답변하고자 하는 특정 대화 차례를 강조 표시할 수 있는 맥락 마킹 기능, (2) LLM을 사용하여 맥락에 맞는 시작 문구를 생성하는 문구 지원 기능, (3) 의도 신호(예: 질문, 의견) 표시 기능입니다.
실험 결과
3인 대화 연구에서 AAC 사용자들은 더 많은 대화 차례를 가졌으며, 이 시스템이 공평한 경쟁 환경을 조성하는 데 필요한 구조를 제공했다고 느꼈습니다. 대화 상대방은 사용자가 대화에서 겨냥한 목표와 의도를 더 잘 인지하게 되어 오해가 줄어들었다고 보고했습니다.
의의 및 한계점
COMPA는 단순한 데이터 처리량보다 상호 이해를 우선시합니다. 단점으로는 텍스트 기반의 자막에만 초점을 맞추고 있다는 점과, 자연스러운 실제 환경이 아닌 통제된 소규모 그룹 환경에서 평가되었다는 한계가 있습니다.
[9] Nonverbal communication through expressive objects
S Valencia, M Steidl, ML Rivera, CL Bennett, JP Bigham, H Admoni
Communications of the ACM 67 (1), 123-131
연구 목적
보완대체의사소통(AAC) 기기는 비언어적 출력이 부족하여 사용자가 낯선 대화 상대에게 의도를 전달하거나 대화 차례를 확보하는 데 어려움을 겪습니다. 본 연구는 사용자의 사회적 주체성을 높이기 위해 움직임 기반의 채널을 제공하는 물리적 "사이드킥(보조 로봇)"을 공동 설계합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
휠체어에 장착되어 사용자의 헤드 스위치로 제어되는 깃발 형태의 로봇 장치입니다. 이 장치는 서보 모터를 사용하여 주의를 끌기 위한 "들어 올려 흔들기" 동작과, 현재 메시지를 작성 중임을 알리는 "타이머" 동작 등의 움직임을 수행합니다.
실험 결과
사례 연구 결과, 사이드킥은 의사소통 의도를 효과적으로 명확하게 전달하는 것으로 나타났습니다. 특히 "타이머" 동작은 대화 상대방이 답변이 준비 중임을 이해하도록 도와주어, 대화 흐름의 끊김과 의사소통의 붕괴를 줄여주었습니다.
의의 및 한계점
움직임 기반의 AAC는 대화 조율을 위한 유망한 양식입니다. 그러나 연구원 주도의 프로그래밍에 대한 의존성과 소규모 표본 크기(N=1)로 인해 연구 결과를 일반화하기에는 한계가 있습니다.
S Valencia, R Cave, K Kallarackal, K Seaver, M Terry, SK Kane
Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems …
연구 목적
본 연구는 대형 언어 모델(LLM)이 문장 작성에 드는 노력을 줄임으로써 보완대체의사소통(AAC)을 어떻게 향상시킬 수 있는지 조사하는 동시에, 사용자의 정체성, 주체성, 그리고 프라이버시에 미치는 영향을 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
연구진은 축약된 입력을 완전한 문장으로 변환하는 LLM 프롬프트인 "음성 매크로(speech macros)"를 도입했습니다. 세 가지 프로토타입이 테스트되었습니다: (1) 맥락적 세부 정보를 추가하는 답변 확장(Extend Reply), (2) 미리 저장된 개인적 사실을 사용하는 개인 정보 활용 답변(Reply with Bio Info), (3) 특정 작업에 맞는 감탄사나 개입을 위한 단어의 요청 전환(Turn Words into Requests)입니다.
실험 결과
12명의 전문 AAC 사용자를 대상으로 한 연구에서, 참가자들은 매크로가 신체적 및 인지적 노력을 줄이는 데 매우 효과적이라고 평가했습니다. 이 중 "단어의 요청 전환" 기능이 가장 유용한 것으로 나타났습니다. 그러나 일반적인 LLM의 출력물은 종종 "개성이 없고 단조롭다"고 느껴져 사용자의 고유한 성격, 유머, 또는 재치를 반영하지 못했습니다.
의의 및 한계점
LLM은 발화 타이밍을 개선하지만, 대화 상대방이 메시지를 사용자가 아닌 시스템의 탓으로 돌릴 경우 사용자의 자율성을 훼손할 위험이 있습니다. 데이터 기록 및 클라우드 처리에 대한 프라이버시 우려는 여전히 큰 장벽으로 남아 있습니다. 진정한 자기표현을 보존하기 위해 시스템은 깊이 있는 개인화를 지원해야 합니다.
[11] Twitter, COVID-19, and disability: what worked and what didn't
S Valencia, L Kirabo
XRDS: Crossroads, The ACM Magazine for Students 28 (2), 20-23
연구 목적
급격한 사회적 전환기 동안의 트위터 데이터를 분석하여, 코로나19가 장애인(PWD)에게 미친 사회기술적 영향을 조사합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
연구진은 상품 배송, 원격 교육, 공공 보건 메시지에 초점을 맞추어 2020년 4월에 작성된 750개의 샘플 트윗을 대상으로 다중 도메인 주제 분석을 진행했습니다. 분석 결과는 공식 식료품점의 정책과 정부 웹사이트의 접근성을 감사함으로써 검증 및 보완되었습니다.
실험 결과
연구 결과 다음 사항들이 밝혀졌습니다: (1) 지역사회의 상호 부조 노력에도 불구하고, 높은 배송 수요로 인해 장애인들이 이용 기회에서 밀려났습니다. (2) 원격 교육으로의 전환 과정에서 기존의 편의 제공 조치들이 체계적으로 방치되었음이 드러났습니다. (3) 공공 보건 정보의 접근성이 현저히 떨어졌습니다. 미국 50개 주 정부 웹사이트 중 48개가 기본 접근성 기준을 통과하지 못했으며, 국가 브리핑에서는 수어 통역사가 결여된 경우가 빈번했습니다.
의의 및 한계점
취약한 시스템의 문제는 사후 약방문식의 필요 기반 모델보다 처음부터 '유니버설 디자인(Universal Design)'을 적용해야 할 필요성을 강조합니다. 한계점으로는 주로 서구 중심의 연구라는 점과 소셜 미디어상에서 사용자의 장애 여부를 확인하기 어렵다는 점이 있습니다.
[12] Co-designing socially assistive sidekicks for motion-based aac
S Valencia, M Luria, A Pavel, JP Bigham, H Admoni
Proceedings of the 2021 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot …
연구 목적
본 연구는 로봇 "사이드킥(보조 로봇)"이 보완대체의사소통(AAC) 사용자(AC)에게 대화 차례 확보, 의도 전달, 대화 흐름 조율과 같은 대화 목표를 지원하는 비언어적 채널을 어떻게 제공할 수 있는지 조사합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
연구진은 두 명의 AAC 사용자, 그들의 간병인, 그리고 세 명의 전문 인형극 배우가 참여하는 3단계 공동 설계 워크숍(말하기, 만들기, 연기하기)을 진행했습니다. 각 팀은 의인화된 눈 형태부터 움직이는 "시위 표지판"에 이르기까지 다양한 물리적 형태의 프로토타입을 제작했으며, 즉흥적인 바디스토밍(bodystorming)을 통해 로봇의 움직임을 개발했습니다.
실험 결과
본 연구는 세 가지 핵심 설계 매개변수로 주의 집중(시선 끌기), 정밀성(뉘앙스 더하기), 타이밍(대화 흐름에 맞추기)을 정의했습니다. 인형극 배우들은 문장 작성 중의 침묵을 채우기 위한 리드미컬한 "로딩" 동작이나 대화 참여 의사를 알리기 위해 갑자기 위로 솟구치는 동작 등 40가지의 고유한 행동 양식을 만들어냈습니다.
의의 및 한계점
움직임 기반의 AAC는 낯선 대화 상대방에게 의사소통 의도를 시각적으로 명확하게 인지시킴으로써 사회적 주체성을 높여줍니다. 소규모 참가자 그룹을 대상으로 한 탐색적 연구이므로, 연구 결과는 일반화된 사실이라기보다는 디자인 공간의 가이드 역할을 합니다. 향후 연구에서는 기술적 구현 문제를 다루어야 하며, 특히 사용자가 활성화하는 제어 방식과 자율적인 맥락 인지형 감지 기술 간의 균형을 맞추는 데 초점을 맞추어야 합니다.
[13] Aided Nonverbal Communication through Physical Expressive Objects 🏆
S Valencia, M Steidl, ML Rivera, CL Bennett, JP Bigham, H Admoni
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3441852.3471228
연구 목적
본 연구는 로봇 "사이드킥(보조 로봇)"이 보완대체의사소통(AAC) 사용자(AC)에게 어떻게 움직임 기반의 비언어적 채널을 제공할 수 있는지 조사합니다. 이를 통해 느린 타이밍 입력 속도로 인해 자주 방해를 받는 대화 참여 의사를 표시하고 대화 역학을 관리함으로써, 대화적 주체성을 높이는 것을 목표로 합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
숙련된 AAC 사용자의 휠체어에 장착할 수 있도록 맞춤형 깃발 형태의 로봇 장치를 공동 설계했습니다. 이 장치는 사용자의 기존 헤드 스위치를 통해 제어되며, 주의를 끌기 위한 "들어 올려 흔들기" 제스처와 대화 상대방에게 현재 메시지를 작성 중임을 알리는 "타이머" 동작과 같은 독특한 움직임을 특징으로 합니다.
실험 결과
맥락 내 평가 결과, 사이드킥은 "잠시만 기다려 주세요"와 같은 지루한 사전 프로그래밍된 문구를 효과적으로 대체했습니다. 특히 "타이머" 동작은 낯선 대화 상대방에게 의사소통 의도를 성공적으로 명확하게 전달하여, 사용자가 타이밍 입력을 하는 동안 대화 흐름의 끊김과 방해를 줄여주었습니다.
의의 및 한계점
움직임 기반의 AAC는 화면 해상도와 시각적 주의 집중의 한계를 극복하는 사회적 신호용 주변부 채널로서, 시각적으로 현저하고 유망한 양식을 제공합니다. 그러나 본 연구의 소규모 표본 크기(N=1)와 연구원 주도의 프로그래밍에 대한 의존성은 향후 사용자가 직접 자신만의 표현력 있는 제스처를 제작할 수 있는 도구의 필요성을 시사합니다.
S Valencia, L Callinan, F Shic, M Smith
JMIR mHealth and uHealth 8 (11), e18809
연구 목적
조건부 보상 치료(Contingency Management) 기반의 금연 중재 프로그램을 지원하기 위해, 임산부 및 산후 여성을 대상으로 원격 흡연 감지가 가능한 스마트폰 기반 호흡 일산화탄소(CO) 모니터링 시스템인 'MoMba Live Long'을 평가합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
이 시스템은 3D 프린터로 제작된 케이스에 장착된 휴대용 센서드론 일산화탄소 센서를 사용하며, 블루투스를 통해 iOS 앱과 무선으로 연결됩니다. 앱은 테스트가 진행되는 동안 전면 카메라 사진과 오디오를 캡처하여 사용자의 신원과 호흡 배출 상태를 검증합니다.
실험 결과
10명의 여성을 대상으로 한 연구에서, MoMba의 일산화탄소 측정값은 상업용 골드 표준(기준) 측정기와 매우 높은 상관관계(r=0.94)를 나타냈습니다. 또한 민감도 0.91, 특이도 0.94로 흡연자를 정확하게 구별해 냈습니다. 모든 참가자는 앱과 센서의 사용법이 쉽거나 매우 쉽다고 평가했습니다.
의의 및 한계점
저렴하고 네트워크 연결이 가능한 일산화탄소 모니터를 통해 비임상 환경에서도 신뢰할 수 있는 흡연 감지가 가능해졌습니다. 한계점으로는 소규모 표본 크기(N=10), 50% 수준의 원격 테스트 완료율, 그리고 환경 오염 물질이나 간접흡연으로 인한 잠재적 간섭 가능성이 있습니다.
C Gleason, S Valencia, L Kirabo, J Wu, A Guo, EJ Carter, JP Bigham, ...
The 22nd International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility
연구 목적
본 연구는 급격한 사회적 전환기 동안의 트위터 데이터를 분석하여 새롭게 나타난 접근성 장벽을 이해함으로써, 코로나19가 장애인(PWD)에게 미친 사회기술적 영향을 조사합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
연구진은 상품 배송, 원격 교육, 공공 보건 메시지에 초점을 맞추어 2020년 4월에 작성된 750개의 샘플 트윗을 대상으로 다중 도메인 주제 분석을 사용했습니다. 분석 결과는 공식 식료품점의 정책과 정부 웹사이트의 접근성 기준을 감사함으로써 검증 및 보완되었습니다.
실험 결과
연구 결과 다음 사항들이 밝혀졌습니다: (1) 지역사회의 상호 부조 노력에도 불구하고, 높은 배송 수요로 인해 장애인들이 이용 기회에서 밀려났습니다. (2) 원격 교육으로의 전환 과정에서 기존의 편의 제공 조치들이 체계적으로 방치되었음이 드러났습니다. (3) 공공 보건 정보의 접근성이 현저히 떨어졌습니다. 미국 50개 주 정부 웹사이트 중 48개 가 기본 접근성 기준을 통과하지 못했으며, 국가 브리핑에서는 수어 통역사가 결여된 경우가 빈번했습니다.
의의 및 한계점
본 연구는 취약한 시스템일수록 위기 상황에서 사후 약방문식의 필요 기반 해결책을 마련하기보다, 처음부터 '유니버설 디자인(Universal Design)'을 적용해야 함을 강조합니다. 한계점으로는 소셜 미디어상에서 사용자의 장애 여부를 확인하기 어렵다는 점과 인지도가 높은 대중적 주제로 분석이 치우쳤다는 점이 있습니다.
[16] Conversational Agency in Augmentative and Alternative Communication 🏅
S Valencia, A Pavel, J Santa Maria, SG Yu, JP Bigham, H Admoni
Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
연구 목적
본 연구는 구조화된 제약 속에서 의도를 표현하는 능력인 '대화적 주체성'을 조사하며, 관계, 기기, 작업 요인들이 보완대체의사소통(AAC) 숙련 사용자들의 사회적 상호작용에 어떤 영향을 미치는지에 초점을 맞춥니다.
제안 시스템 및 아키텍처
연구진은 숙련된 AAC 사용자, 친밀한 대화 상대방, 그리고 낯선 연구원으로 구성된 4개의 3인조 그룹을 대상으로 관찰 연구를 진행했습니다. 참가자들은 다양한 상호작용 역학을 평가하기 위해 인터뷰, 지도 따라가기 작업, 그리고 협동 공예 프로젝트를 수행했습니다.
실험 결과
친밀한 대화 상대방들은 AAC 사용자의 특이한 신호를 해석함으로써 주체성을 발휘하도록 지원하기도 했지만, 과도하게 추가 설명을 하거나 질문 선택지를 예/아니오 유형으로 좁힘으로써 오히려 주체성을 제한하는 경우가 많아 AAC 사용자의 대화 기회를 놓치게 만들었습니다. 발화 단위의 음성 출력과 더 높은 기기 처리량은 AAC 사용자가 '발언권을 유지'하고 대화의 흐름을 주도하는 능력을 유의미하게 향상시켰습니다.
의의 및 한계점
이 연구 결과는 주체성의 상호 의존성을 강조하며, 목표 달성(구어적 주체성)을 위해서는 단순한 기기의 효율성보다는 상호 협력이 필요함을 보여줍니다. 한계점으로는 소규모 참가자 그룹과 통제된 실험실 환경이라는 점이 있습니다.
[17] Dueto: accessible, gaze-operated musical expression
S Valencia, D Lamb, S Williams, HS Kulkarni, A Paradiso, M Ringel Morris
Proceedings of the 21st International ACM SIGACCESS Conference on Computers …
연구 목적
본 연구는 다중 모달 상호작용이 지체장애인의 안구 제어 기반 음악 표현을 어떻게 지원할 수 있는지 조사합니다. 이를 통해 학습과 탐색이 가능하고, 정확한 리듬 및 기능 제어를 제공하는 디지털 악기를 만드는 것을 목표로 합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
Dueto는 스크롤 가능한 피아노 건반과 "화음 사다리"를 특징으로 합니다. 이 시스템은 세 가지 모드를 지원합니다: (1) 시선 전용 모드로, 응시 기반 선택과 화음을 위한 독특한 안구 제스처 형태를 사용합니다. (2) 시선 및 스위치 결합 모드로, "마이더스의 손" 문제(시선이 닿는 곳마다 의도치 않게 입력이 실행되는 현상)를 방지하기 위해 물리적 스위치를 통해 음을 트리거합니다. (3) 시선 및 파트너 협업 모드로, 한 명은 시선을 사용하고 다른 한 명은 멀티 터치 입력을 사용하여 두 명이 함께 협동 연주를 할 수 있습니다.
실험 결과
음악가들을 대상으로 한 평가에서 안구 제스처 화음 기능이 개인화된 표현을 가능하게 함을 보여주었습니다. 다중 모달 입력은 시선 전용 활성화 방식과 비교했을 때 타이밍 제약을 성공적으로 완화하고 템포 제어 능력을 향상시켰으며, 파트너 모드는 사회적 협동을 촉진했습니다.
의의 및 한계점
Dueto는 협동 연주와 제스처 기반 화음을 도입함으로써 시선 기반 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)의 지평을 넓혔습니다. 그러나 파트너 모드에서는 상당한 수준의 협동 조율이 필요하며, 다양한 시선 시각화 방식이 미치는 영향에 대해서는 향후 추가적인 종단적 연구가 필요합니다.
[18] Point-of-Care Manufacturing: Maker Perspectives on Digital Fabrication in Medical Practice
U Lakshmi, M Hofmann, S Valencia, L Wilcox, J Mankoff, RI Arriaga
2019 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social …
연구 목적
소비자 등급의 제작 장비를 활용한 현장 맞춤형 프로토타이핑인 "의료 메이킹(medical making)"을 조사합니다. 본 연구는 안전한 임상용 기기 제작을 위한 장벽과 경로를 파악하고자 이해관계자의 참여, 노동 역할, 그리고 자원 전략을 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
미국과 캐나다의 임상의, 엔지니어, 행정관, 의료 연구원들을 대상으로 18건의 반구조화된 인터뷰를 진행한 질적 연구입니다. 의료 메이킹 생태계의 특성을 규명하기 위해 주제 분석 기법이 사용되었습니다.
실험 결과
메이커들은 실용적인 글로벌 및 로컬 네트워크를 통해 환자 안전 위험을 완화합니다. 임상의가 주된 법적 책임을 지는 반면, 기술적 노동은 이해관계자 팀 사이에 분산됩니다. 병원의 높은 공간 비용으로 인해 메이커들은 공유 연구실이나 개인 장비를 활용하는 경우가 많습니다.
의의 및 한계점
본 연구는 의료 메이킹을 "해를 끼치지 말 것"이라는 윤리에 기반을 둔 전문적인 실무 행위로 프레이밍합니다. 품질을 지원하기 위해 임상의 보조 시스템과 부분 개방형 저장소를 제안합니다. 한계점으로는 소규모 표본 크기(N=18), 초기 도입자 편향, 그리고 간호 인력의 의견 반영 부족이 있습니다.
S Saiganesh, S Valencia, P Carrington
CHI 2019 Hacking Blind Navigation Workshop
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[20] “Occupational Therapy is Making”: Clinical Rapid Prototyping and Digital Fabrication 🏆
M Hofmann, K Williams, T Kaplan, S Valencia, G Hann, SE Hudson, ...
연구 목적
디지털 제작이 임상 실무에 미치는 영향과 보조공학(AT) 기기 제작 과정에서 작업치료사(OT)의 역할을 조사하며, 특히 "메이커(maker)" 문화와 "의료(medical)" 문화 사이의 긴장 관계에 초점을 맞춥니다.
제안 시스템 및 아키텍처
연구진은 두 곳의 기관(무료 클리닉 및 보훈병원)에서 근무하는 네 명의 작업치료사를 대상으로 4개월 동안 제작 전문가 역할을 수행했습니다. 이들은 열성형 가능한 엄지 부목, 모듈형 칼 손잡이, 가벼운 이동 보드 등 세 가지 맞춤형 보조기구를 공동 설계했습니다.
실험 결과
작업치료사들은 "빠른 실패(fail-fast)"를 지양하는 신속한 프로토타이핑 방식이 의료계의 "해를 끼치지 말 것(do-no-harm)"이라는 윤리와 맞지 않는다고 보고 거부했으며, 그 대신 현장에서 기기를 조율하는 "적응형 설계"를 선호했습니다. 자원이 부족한 환경의 작업치료사들은 "메이커 정신"을 키운 반면, 자원이 풍부한 환경에서는 제작을 엔지니어링의 영역으로 보았습니다. 또한 작업치료사들은 보조공학 기기의 "설계자"라기보다는 "처방자"로서 행동했습니다.
의의 및 한계점
규제된 저장소를 통해 증폭되고, 적절하며, 적응 가능한 설계를 지원하는 "임상용 CAD(Clinical CAD)"의 도입을 옹호합니다. 한계점으로는 소규모 표본 크기(N=4)와 연구원 주도의 3D 모델링에 의존했다는 점이 있습니다.
S Valencia, M Mademtzi, P Ventola, K Chawarska, F Shic
https://insar.confex.com/imfar/2017/webprogram/Paper25941.html
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[22] Mobile ascertainment of smoking status through breath: A machine learning approach 🏆
S Valencia, MV Smith, A Atyabi, F Shic
2016 IEEE 7th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile …
연구 목적
본 연구는 일산화탄소(CO) 센서와 스마트폰으로 구성된 모바일 시스템을 사용하여 흡연 여부를 원격으로 자동 감지하는 방법을 조사합니다. 정확한 분류를 위해 다양한 머신러닝 모델과 호흡 배출 시간 구간의 효과성을 탐구합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
이 시스템은 스마트폰과 연결된 센서드론(Sensordrone) 일산화탄소 가스 센서를 활용하여 20초간의 호흡 샘플을 기록합니다. 연구진은 세 가지 호흡 배출 구간 전체에서 12가지 특징 유형을 추출하고 로지스틱 회귀, SVM, 앙상블 방법을 포함한 분류 알고리즘을 적용했습니다.
실험 결과
20명의 참가자를 대상으로 평가한 결과, 중간 구간(호흡 말기 호흡)에서 92.5%의 가장 높은 정확도를 얻었습니다. 곡선 아래 면적(AUC)과 평균 일산화탄소 값 등의 특징이 가장 일관된 예측 변수로 확인되었습니다. 정확도는 훈련 샘플이 증가하고 견고한 혼합 학습 모델을 사용할 때 향상되었습니다.
의의 및 한계점
이 프레임워크는 금연 프로그램을 위한 저비용, 원격 흡연 모니터링의 가능성을 보여줍니다. 그러나 결과가 특정 데이터셋에 국한되며, 환경 오염이나 다른 물질 사용과 같은 외부 요인이 측정값에 영향을 미칠 수 있습니다.
[23] *The Sensory Toy Box: An Interactive Game-Based Technology as an Assessment Tool
S Valencia, P Perez-Fuster, M Mademtzi, L Hart, F Shic
https://imfar.confex.com/imfar/2016/webprogram/Paper23155.html
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[24] Background Music and Sound Effects in Human-Robot Interaction
B Li, L Boccanfuso, S Valencia, B Scassellati, F Shic
Northeast Robotics Colloquium (NERC), Poster, Worcester, MA
연구 목적
본 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 아동의 인간-로봇 상호작용(HRI) 과정에서 배경 음악과 음향 효과가 몰입과 사회적 상호작용에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다.
제안 시스템 및 아키텍처
스페로(Sphero) 로봇을 사용하여 연구진은 무작위로 설정된 세 가지 조건을 테스트했습니다: (1) 소리 없음, (2) 행동 기반 음향 효과, (3) 음향 효과와 모차르트 스타일의 배경 음악 결합입니다. 몰입도는 몸짓과 근접학(공간 관계학)에 대한 비디오 분석, 시선 추적(고정 시간/관심 영역), 그리고 음의 높낮이 및 볼륨 같은 언어적 특징을 통해 정량화되었습니다.
실험 결과
배경 음악과 음향 효과는 분위기를 성공적으로 전달하고 어색한 대화의 공백을 채워주었습니다. 이러한 청각적 자극은 소리가 없는 조건과 비교했을 때 자폐 스펙트럼 장애 아동들에게 더 생산적인 상호작용과 유의미하게 더 높은 수준의 몰입을 이끌어냈습니다.
의의 및 한계점
소리는 자폐 스펙트럼 장애 치료 맥락에서 인간-로봇 상호작용을 촉진하는 유망한 양식입니다. 그러나 이번 연구 결과는 특정 게임 기반 작업과 단일 로봇 유형에 국한되므로, 향후 연구에서는 다양한 음악 스타일과 더 복잡하고 자연스러운 상호작용 시나리오를 탐구해야 합니다.
[25] *SISTEMA DE AMORTIGUACION Y DE ESTUDIO DE PRESIONES PARA EL DISEÑO DE PRÓTESIS TRANSTIBIALES
EM Mejía, AIR Graciano, SV Valencia
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