고신대학교 언어청각치료학과 이연우 교수와 석사과정생 6명은 지난 9월 12일 강남대학교 샬롬관에서 열린 ‘2026년 한국언어청각임상학회 학술대회’에 참가해 AI 기반 음성장애 연구 3편을 포스터로 발표했다.

연구진은 부산대학교병원에서 수집한 대규모 음성 데이터베이스를 활용해 연장모음과 연결발화에 나타나는 음성장애의 특징을 분석했다.
발표한 연구는 ▲Audio Spectrogram Transformer(AST) 기반 음성장애 분류 ▲Sequential HuBERT Representation 기반 음성장애 분류 ▲HuBERT Tabular 특징 기반 음성장애 분류 등 총 3편이다.

각 연구에서는 음성 신호를 분석하는 서로 다른 AI 기법을 적용해 정상 음성과 병리 음성을 구분하고, 병리 음성을 기능적·기질적·신경학적 음성장애로 세분화하는 가능성을 확인했다.
특히 연장모음과 연결발화가 서로 보완적인 정보를 제공하며, 두 발화 자료를 함께 활용할 때 전반적인 음성장애 판별 성능이 향상될 수 있음을 제시했다.

이번 학술대회는 ‘포괄적 의사소통과 기술혁신’을 주제로 개최됐으며, 기조강연에서도 인공지능(AI)이 언어병리학의 연구와 임상에 가져올 변화와 활용 가능성이 주요하게 다뤄졌다.
고신대학교 연구진이 발표한 연구 역시 AI 기술을 활용한 음성장애 분석과 분류를 주제로 해 학술대회의 방향과 시대적 흐름을 함께했다는 점에서 의미가 있다.

고신대학교 언어청각치료학과는 앞으로도 AI 기술과 언어재활 분야를 융합한 연구를 지속적으로 수행하고, 연구 성과가 음성장애의 객관적인 평가와 임상적 의사결정에 활용될 수 있도록 관련 연구를 확대해 나갈 계획이다.