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Commun Sci Disord > Volume 27(1); 2022 > Article
AAC 디스플레이 유형이 인지-의사소통장애 환자의 메시지 산출 능력에 미치는 효과 및 읽기 능력과의 관계

초록

배경 및 목적

의료 현장에 적용할 수 있는 보완대체의사소통 중재의 경험적 근거를 제공하기 위해, 본 연구는 입원 중인 인지-의사소통장애 환자를 대상으로 AAC 디스플레이 유형이 메시지 산출 능력에 미치는 영향과 읽기 능력과의 상관관계를 살펴보았다.

방법

뇌혈관질환으로 인해 인지-의사소통장애 진단을 받은 재활병원 입원 환자 20명이 본 연구에 참여하였다. 이들은 3가지 유형의 디스플레이 조건(글자 기반 VSD, 혼합형(글자+그림상징) VSD, 그림상징 기반 GRID)에서 메시지산출과제를 수행하였으며 정확도와 반응시간이 측정되었다.

결과

그림상징 기반 GRID에서 글자 기반 VSD보다 유의하게 높은 정반응과 짧은 반응시간이 나타났으며, 그림상징 기반 GRID와 혼합형 VSD 간에는 두 측정변수에 있어 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 아울러 환자의 읽기과제 점수는 VSD 유형에서만 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다.

논의 및 결론

의료 상황에서 환자가 메시지를 산출할 때 VSD 유형의 AAC 디스플 레이가 그림상징 기반 GRID에 비해서 의사소통의 효율성을 더 높이지는 않는 것으로 보인다. 이러한 결과는 환자의 읽기 능력을 고려하지 않고 글자 기반 VSD의 효과를 주장한 선행연구들과 배치되는 것으로, 읽기 능력이 손상된 환자에게는 각 메시지의 의미를 이해할 수 있도록 개별 그림 상징을 함께 제공하는 것이 무엇보다 중요하다는 것을 시사한다.

Abstract

Objectives

To provide empirical evidence that can be applied in medical settings, this study aimed to examine the effects of AAC display types on message production ability in patients with cognitive-communication disorders who are hospitalized and the correlation with the patients’ reading abilities.

Methods

Twenty patients with cerebral vascular accidents who were diagnosed with cognitive-communication disorders participated in this study. Message production abilities were examined by measuring accuracy scores and response times under three AAC display conditions: (1) text-based visual scene display (VSD), (2) mixed type (text and graphic symbol-based) of VSD, and (3) graphic symbol-based GRID.

Results

The graphic symbol-based GRID showed significantly high accuracy scores and short response time compared to the text-based VSD. There was no significant difference between the graphic symbol-based GRID and the mixed type of VSD in terms of accuracy scores and response time. In addition, significant correlations between the VSD type of display and the reading task scores were found.

Conclusion

This study showed that the VSD types of AAC display do not enhance the communication efficacy more than the graphic symbol-based GRID in medical settings. It is at odds with a previous study that claims the effectiveness of text-based VSD without considering patients’ reading ability. These results suggest that rather than perceiving VSD itself to be more effective than other display types, it is important to provide individual graphic symbols so that reading impaired patients can understand the meaning of each message.

후천적인 뇌 손상으로 인해 중증의 실어증을 보이게 된 성인 환자 중에는 심각한 언어장애 때문에 입원기간 동안 의료진, 보호자, 간병인과의 의사소통에 큰 어려움을 겪게 되는 경우가 있다. 자연회복기간 동안 집중적인 언어재활훈련을 통해 손상된 언어 처리 기능이 향상될 수 있으나, 환자에 따라서는 상당한 재활기간을 필요로 하는 경우도 있고 만성으로 증상이 지속되기도 하므로 보상적이고 기능적인 중재접근 방향을 고려할 필요가 있다(Galletta & Barrett, 2014; Hux, Buechter, Wallace, & Weissling, 2010). 그러한 접근법 중의 하나인 보완대체의사소통(augmentative and alternative communication, AAC)은 도구적 또는 비도구적인 의사소통 방식을 사용하여 환자의 손상된 구어 체계를 기능적으로 보완하고 사회 참여가 가능하도록 하는 데에 초점을 둔다(Beukelman & Mirenda, 2013). 최근까지의 AAC 중재 연구는 주로 만성의 중증 실어증 환자의 일상에서의 의사소통 기능 향상에 중점을 두고 있기 때문에(Beukelman, Hux, Dietz, McKelvey, & Weissling, 2015; Brock, Koul, Corwin, & Schlosser, 2017; Dietz et al., 2013; Hough & Johnson, 2009; Koul, Corwin, Nigam, & Oetzel, 2008) 상대적으로 발병 일수가 길지 않은 급성기 환자와 장기 입원 환자에 대한 연구는 부족한 편이다. 이로 인해 의료 상황에서 환자가 사용할 수 있는 AAC 도구가 제대로 마련되지 않아 의료진에게 적절한 처치를 요구하거나 증상에 관한 정보를 의료진과 교류하는 데에 큰 어려움이 발생할 수 있다(Blackstone, Beukelman, & Yorkston, 2015). 의료 환경에서의 의사소통 장벽은 환자의 만족도와 치료의 질을 저하시키고, 안전사고로도 이어질 수 있기 때문에(Bartlett, Blais, Tamblyn, Clermont, & MacGibbon, 2008) 환자의 건강과 안전 그리고 최상의 의료 서비스를 제공하기 위한 AAC 중재의 필요성이 강조된다 하겠다(Blackstone, Beukelman, & Yorkston, 2015; FriedOken, Beukelman, & Hux, 2012; Shin & Jeon, 2019).
실어증 환자의 AAC 중재 연구에서 많은 관심을 받아온 주제는 시각 장면 디스플레이(visual scene display, VSD)의 효과이다. VSD는 AAC 디스플레이 유형의 하나로, 사용자에게 친숙한 사진 이미지와 함께 관련된 메시지들이 글자로 화면에 제시되는 특징을 갖는다. 일반적으로 그림상징이 행-열의 일정한 간격으로 배열되는 격자(grid) 디스플레이 유형보다는 맥락단서를 제공하는 사진 이미지가 문장 수준의 메시지들과 나란히 제시되기 때문에 VSD의 효과성은 꾸준히 제기되어 왔다(Brown, Thiessen, Freeland, & Brewer, 2019; Dietz, Weissling, Griffith, McKelvey, & Macke, 2014; Hux et al., 2010; Thiessen, Brown, Freeland, & Brewer, 2019). 가령 Wallace와 Hux (2014)는 격자 디스플레이가 그림상징의 조합을 통해 메시지를 쉽게 표현할 수 있도록 해주지만, 그림상징이 놓여 있는 배열 체계를 학습해야 하는 과정이 수반되어야 하고, 목표 메시지를 구성하기 위해서는 단어 단위인 개별 그림상징을 여러 개 순차적으로 선택해야 하므로, 인지적 결함을 지닌 성인 환자에게 다소 어려운 수행일 수 있다고 주장하였다. Brock 등(2017)도 VSD가 격자 디스플레이보다 상징을 잘못 선택하거나 상징을 탐색하는 과정에서 보이는 오류가 적었다고 보고하면서 VSD 조건에서는 대화의 주고받음이 더 빈번하였고 보다 복잡한 발화 수준으로 표현이 가능하였으며, 질문에 대해서도 보다 정확하게 대답하는 응답률이 높았다고 주장하였다. 이러한 VSD의 효과는 전자적 AAC 도구 환경뿐만 아니라 비전자적인 로우–테크(low-tech) 기반 환경에서도 유사하게 보이는 것으로 보고되고 있다(Hux et al., 2010). 또한 몇몇 연구에서는 VSD에서 시각적 단서로 작용하는 사진 이미지와 격자 디스플레이의 시각적 단서로 사용되는 그림상징과 그 배열을 결합하는 하이브리드 형태에 대해서 그 효과를 보고하기도 하였다(Blackstone, Light, Beukelman, & Shane, 2004; Gevarter et al., 2014; Light & Drager, 2007; Light, Wilkinson, Thiessen, Beukelman, & Fager, 2019).
그러나 VSD의 효과를 주장하는 선행연구들에는 연구방법에 있어서 몇몇 한계점이 존재한다. 우선 문헌과 임상현장에서 보고하는 바와 같이 실어증 환자의 대부분은 읽기 및 쓰기 장애를 동반한다(Brookshire, Wilson, Nadeau, Gonzalez Rothi, & Kendall, 2014; Leff & Starrfelt, 2013; Reiff Cherney, 2004). 그럼에도 불구하고 선행연구에서는 중등도 이상의 실어증 환자를 대상으로 AAC 중재 효과 연구를 실시하면서, 글자로 작성된 메시지 목록을 VSD 환경에서 선택하도록 하는 과제를 시행하고 있다(e.g., Brock et al., 2017; Dietz et al., 2014; Hux et al., 2010; McKelvey, Dietz, Hux, Weissling, & Beukelman, 2007). 연구 대상자인 실어증 환자의 읽기 수행 점수를 별도로 보고하고 있지 않기 때문에, 환자의 읽기 수행 수준이 어느 정도인지 가늠하기 어려우며, 이로 인해 읽기 장애가 VSD 수행에 미쳤을 가능성을 배제하기 어렵다.
또한 대부분의 VSD 연구에서 사용한 화면 구성은 글자로 된 메시지 목록이 사진 이미지의 옆에 함께 제시되는 형태를 갖으면서 목록의 글이 사진 이미지와 모두 관련된 내용으로 구성되기 때문에(e.g., Beukelman et al., 2015) 목록의 어떤 글을 선택하여도 모두 정반응으로 처리되는 연구 설계상의 오류가 발생한다. 이러한 이유로 선행연구에서 보고하는 VSD의 효과는 실제 환자의 능력보다 부풀려졌을 가능성을 배제하기 힘들다. 환자가 글로 제시된 메시지 문장들을 읽고 그 각각의 내용을 이해한 후, 자신이 말하고자 하는 문장을 정확하게 판별하여 선택하였다고 확정하기 위해서는 환자의 문해력이 문장 수준에서 상당히 보존되어 있다는 전제와 이를 증명할 수 있는 평가 결과가 필요하다. 그러나 위에서 주지했듯이 선행연구에서는 환자의 읽기 능력에 대한 객관적인 정보를 제공하고 있지 않기 때문에, 과제에서 보인 정반응을 해석할 때 주의가 필요하다.
마지막으로 선행연구에서는 언어 처리 과정에만 어려움이 있는 실어증 환자를 대상으로 하고 있어 인지장애를 동반하고 있는 신경언어장애 환자에게 확대 적용하는 데에 한계가 있다. VSD가 실어증 환자의 인지적인 부담을 줄여주어 의사소통 능력을 향상한다는 주장이 타당하다면(Brock et al., 2017; Purdy & Dietz, 2010), 인지기능이 손상된 인지-의사소통장애(cognitive communication disorders) 환자에게도 VSD의 효과가 나타나야 할 것이다.
이에 본 연구는 위에 기술한 선행연구의 한계점을 극복하고 실어증과 함께 인지 결함을 보이는 인지-의사소통장애 환자들이 의료 상황에서 효과적으로 사용할 수 있는 AAC 디스플레이 환경을 살펴보고자 하였다. 특히 선행연구에서 주장하는 글자기반 VSD의 효과성을 검증하기 위해 글자기반 VSD, 글자와 그림상징이 함께 제시되는 혼합 VSD, 그리고 통상적으로 읽기 능력이 손상되었거나 문해력이 발달하지 않은 사람에게 제공되는 그림상징 기반 GRID를 실험조건으로 설정하였다. 읽기 능력이 손상된 중증의 실어증 환자에게 시각적 단서 없이 글자로만 이루어진 디스플레이 환경을 제시하는 것은 환자의 피로도를 높이고, 임상적인 의미도 없기 때문에 본 연구에서는 시각적 단서를 공통적으로 제공하되 그 제공되는 형태가 서로 다른 3개의 디스플레이 조건만 포함하기로 하였다. 자세한 연구 질문은 다음과 같다.
첫째, AAC 디스플레이 유형(글자 VSD, 혼합(글자+그림상징) VSD, 그림상징 GRID)에 따라 인지-의사소통장애 환자의 메시지산출과제에서 정확도에 유의한 차이가 있는가?
둘째, AAC 디스플레이 유형에 따라 인지-의사소통장애 환자의 메시지산출과제에서 반응시간에 유의한 차이가 있는가?
셋째, 인지-의사소통장애 환자의 읽기 능력과 메시지산출과제의 수행(정확도, 반응시간) 간에 유의한 상관관계가 있는가?

연구방법

연구 대상자

본 연구는 대전광역시 소재 재활병원에 뇌졸중으로 입원 중인 인지-의사소통장애 환자를 대상으로 하였다. 연구 대상자 모집은 충남대학교 연구윤리위원회(IRB)의 심의를 거쳐 위원회의 승인을 득한 후 진행되었다(과제 관리번호: 202105-SB-068-01).
연구 대상자 선정 조건은 다음과 같다. (1) 오른손잡이로, (2) 한국어가 모국어이며, (3) 초등학교 졸업(6년) 이상의 학력을 가진 사람으로, (4) 좌뇌 피질 및 좌뇌 피질하 영역의 뇌혈관 장애 진단을 받은 환자로 하였다. 또한 (5) Albert (1937)의 선지우기 과제(line cancellation task)를 실시하였을 때 무시증후군(neglect syndrome)이 없고, (6) 파라다이스 한국판 웨스턴 실어증 검사 개정판(Paradise Korean version of the Western Aphasia Battery Revised, PKWAB-R; Kim & Na, 2012)에서 비유창한 실어증 유형에 해당하며, 실어증 지수(Aphasia Quotient, AQ)가 환자의 교육년수를 고려하였을 때 중등도(moderate)에서 심도(severe)에 해당하는 환자로 하였다. 마지막으로 (7) 한국판 간이정신 상태 검사(Korean version of Mini Mental State Examination, K-MMSE; Kang, Na & Han, 1997) 점수가 Kang (2006)의 나이와 교육범주별 규준에서 임상적 기준지인 평균 –2표준편차(2%ile) 미만에 해당하는 환자를 포함하였다(Feinstein, 1985; Folstein, Folstein, & Fanjiang, 2001).
단, 발병 이전에 뇌 손상 및 기타 신경학적 병력이 있거나 시지각장애로 태블릿 화면을 보면서 실험과제를 수행하는 데에 어려움이 있는 경우, 그리고 화면에서 항목을 선택하기 위해 한쪽 팔, 손, 손가락을 움직이는 데에 어려움이 있거나 실험 참여시 각성(alertness) 상태가 아닌 경우에는 연구 대상에서 배제하였다.
위의 선정 조건을 충족하는 인지-의사소통 환자 20명가 본 연구에 참여하였다. Table 1에 제시된 바와 같이 연구 대상자의 평균 연령은 60.80세(SD=16.81)였고, 평균 교육년수는 11.45년(SD=4.05), 평균 발병 후 경과일 수(post onset time, POT)는 6.3개월(SD=6.68)이었다. 뇌경색(infarction) 환자는 11명, 뇌출혈(hemorrhage) 환자는 9명이었으며 평균 실어증 지수(aphasia quotient, AQ)는 42.19 (SD=11.65)이었고, 평균 K-MMSE 점수는 10.50점(SD=5.30)이었다.

실험 도구

AAC 디스플레이

실험을 위해 글자 VSD, 혼합(글자+그림상징) VSD, 그림상징 GRID를 구현할 수 있는 TalkBox version 1.0 애플리케이션(앱)을 사용하였다. 해당 앱은 안드로이드 기반 태블릿 PC (12.4인치, 삼성 전자 갤럭시 탭 S7 플러스)에서 운영되도록 개발된 것으로 언어병리학 전공의 박사학위를 소지한 1급 언어재활사가 지방자치단체의 지원금을 받아 임상 및 연구 목적으로 개발한 것이다. 해당 앱에서는 사용자가 화면의 그림상징이나 메시지를 선택하면 메시지의 내용이 선택한 시간과 함께 자동으로 기록되는 기능을 포함하고 있어 반응시간 분석에 자동 기록 기능을 활용하였다.
글자 VSD는 Figure 1의 A와 같이, 화면 중앙을 기점으로 좌측에 하나의 그림을 삽입하고, 우측에 6개의 메시지를 위에서 아래 방향으로 한 개씩 나열하였다. 혼합(글자+그림상징) VSD는 글자 VSD에 메시지의 앞쪽에 그림상징을 추가 삽입하였다(Figure 1의 B). 그림상징 GRID는 6개 그림상징이 행(3개)×열(2개)의 배열되도록 하였으며, 메시지가 함께 제시되도록 하였다(Figure 1C).

실험 자극어 및 자극물

메시지산출과제의 목표 문장으로 사용할 실험 자극어를 개발하기 위해 국내외 선행연구에서 보고한 의료 환경에서의 어휘 및 메시지를 수집하였다(Costello, 2000; Hemsley, Balandin, & Worrall, 2011; Hemsley, Kuek, Bastock, Scarinci, & Davidson, 2013; Ji, 2018; Jin, 2005; Johnson, Bornman, & Tönsing, 2016; Jung, 2009; Kim, Park, & Min, 2003; Thankappan, 2013). 수집된 어휘 및 메시지는 환자의 병원 내 의사소통 목적과 사용 환경을 고려하여 3개의 의사소통 상황, 즉 (1) 증상 표현, (2) 용변 보기 및 개인위생 상태 표현, (3) 식사 · 약 복용 관련 표현으로 분류하였다. 각 상황별로 6개의 메시지를 구성하되, 언어적 복잡성을 통제하기 위해 필요시 2어절의 문장 형태로 수정하였다.
각각의 메시지에 해당하는 그림상징은 국내에서 개발하였고 웹사이트에서 다운받아 사용할 수 있는 대표적인 그림상징인 이화 AAC 그림상징(Park et al., 2016)과 한스피크 상징(언어치료 AAC 센터 사람과 소통, https://www.aacexchange.net) 중에서 후자를 택하여 사용하였다. 해당 상징을 선택한 이유는 이화 AAC 그림상징에 대한 타당성 조사 결과가 학계에 보고되고는 있으나(Park et al., 2016), 연구에 언급된 전체 개발된 상징의 50%에 대해서만 타당성 조사가 이루어졌고, 본 연구의 자극어와 일치하는 상징들이 조사에 포함되었는지의 여부를 확인하는 데에 어려움이 있었다. 이에 본 연구에 사용하기에는 그림상징의 타당성 확보가 어렵다고 판단하고, 현재 다양한 의료 현장과 지역시설에서 사용하고 있으면서 상징 개발 과정에 현장 전문가들의 의견이 수렴된 것으로 확인된 한스피크 상징을 사용하였다. 글자 VSD와 혼합 VSD 화면의 왼쪽에 배치되는 사진 이미지는 실제 병원 환경에서 3개의 의사소통 상황을 대표할 수 있는 장면을 촬영하여 개발하였다.
실험 자극어와 자극물(그림상징, 사진)의 타당성을 확립하기 위해 5년 이상의 임상 경력이 있는 1급 언어재활사 5인을 대상으로 타당도 검사를 실시하였다. 5점 리커트 척도(5=매우 적절함, 4=대체로 적절함, 3=보통임, 2=별로 적절하지 않음, 1=매우 적절하지 않음)를 사용하여 분석한 결과 실험 자극어는 평균 4.66점(SD= 0.47), 그림상징은 평균 4.68점(SD= 0.46), 사진은 평균 4.8점(SD= 0.41)으로 모든 문항에서 4점 이상의 점수를 받았다.

메시지산출과제

디스플레이 유형에 따른 메시지산출 능력을 측정하기 위해 Thiessen 등(2019)의 주제 식별 및 표현 실험에 사용된 메시지 생성 과제 절차와 Brock 등(2017)에서 실시한 디스플레이 탐색 과제에 사용한 질문을 참고하여 본 실험의 AAC 메시지산출과제를 제작하였다. 본 연구를 위해 메시지산출과제는 AAC 디스플레이 유형별로 의사소통 상황에 따라 각 5문항씩 선정하여 총 15문항을 구성하였다. 연구 대상자가 목표 메시지를 AAC 애플리케이션을 사용하여 표현하도록 유도하기 위해 질문 문항 15개가 Appendix 1과 같이 개발되었다. 각 질문 문항은 환자의 청각적 이해 능력이 과제 수행에 미치는 영향을 최소화하기 위해 문장당 5어절로 통일하여 개발하였고, 2문장으로 구성하였다(예: ‘뻑뻑한 음식을 먹어서 목이 막힙니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요?’).
AAC 메시지산출과제는 컴퓨터 모니터를 통해 병원 생활에서 환자가 겪게 되는 사건을 중심으로 의사소통 상황을 나타내는 사진이 제공되는 동시에 네이버 클로바의 음성합성 시스템(Text to Speech, TTS) 기능을 통해 질문이 음성으로 출력되도록 설정하였다. 네이버 클로바 더빙은 연구자가 녹음한 육성보다 명료하게 들리는 것으로 연구진이 확인하였고, 비교적 자연스러운 억양을 가진 음성 추출이 가능하여 선택하게 되었다. 실험과제에 사용한 음성은 클로바 더빙의 ‘고은’ AI 보이스(한국어, 여성, 청년-중년층)이며, 말 속도는 정상 성인의 발화 속도에 관한 선행연구(Lee, Shin, Yoo, & Kim, 2017; Shim, 2004; Shin & Han, 2003)를 참고하여 정상 범위의 최소값인 4.13 SPS보다 느린, 하지만 부자연스럽지 않다고 연구진이 판단한 3.78 SPS로 설정하였다. 정상 발화 속도보다 느리게 설정한 이유는 청각적 이해 능력이 손상된 실어증 환자의 경우 말 속도를 늦추면 이해력이 증진된다는 선행연구에 기반한다(Blumstein, Katz, Goodglass, Shrier, & Dworetsky, 1985; Cermak & Moreines, 1976; Nicholas & Brookshire, 1986; Pashek & Brookshire, 1982).

읽기과제

읽기과제는 PK-WAB-R (Kim & Na, 2012)의 읽기 영역의 하위 과제인 문장 독해, 글 명령, 단어-사물 짝짓기, 단어-그림 짝짓기, 그림-단어 짝짓기, 구어-단어 짝짓기, 글자 변별, 철자 조합, 철자 분리의 점수를 합산하여 산출하였다.

실험절차

실험은 조용하고 독립된 연구실에서 연구 대상자와 연구자가 1:1로 참여하는 형태로 진행하였다. 우선 연구에 대한 설명을 서면과 구두로 제공하고 연구 참여 동의서에 서명을 득한 뒤 면담과 선별검사, 그리고 PK-WAB-R의 읽기과제를 시행하였다. 이어 10분의 휴식을 가진 후에 본 과제인 메시지산출과제를 실시하였다. 메시지산출과제의 연습 문항과 본 실험 절차는 Figure 2에 제시된 바와 같다. 컴퓨터 모니터에 의사소통 상황을 나타내는 사진 자극물이 ‘삐-’ 소리와 함께 제시되면 1초 후 질문 문항이 음성으로 산출되도록 하였다. 연구 대상자는 질문 문항에 답하기 위해 목표 메시지를 AAC 앱이 탑재된 태블릿 PC에서 찾아 선택하도록 하였다.
메시지산출과제를 실시할 때에는 3개의 의사소통 상황에 대한 제시 순서와 디스플레이 유형의 제시 순서가 수행에 미치는 영향을 최소화하기 위해 사전에 디스플레이 유형당 3개의 의사소통 상황을 짝지어 총 9개의 짝을 만든 후(예: ‘글자 VSD-상황1’, ‘글자 VSD-상황2’, ‘글자 VSD-상황3’ 등) 모든 짝이 서로 다른 배열 순서를 갖도록 하였다(예: ‘글자 VSD-상황1’ → ‘혼합 VSD-상황2’ → ‘그림상징 GRID-상황3’). 상황별로 포함된 5개 문항의 제시 순서는 엑셀의 난수 생성기를 이용하여 유사-무작위(pseudo-randomization)로 제시하였다.

자료분석 및 통계처리

메시지산출과제에서의 정확도는 정반응 수를 집계하여 산출하였다. 연구 대상자가 목표 메시지를 정확하게 선택한 경우 정반응 처리하여 1점을 부여하였고, 그 외의 반응(예: 잘못된 선택, 무반응, 모르겠다는 반응)은 오반응으로 보고 0점 처리하였다. 디스플레이 유형 당 5개의 문항이 할당되어 제시되기 때문에, 연구 대상자 한 명이 받을 수 있는 최대 정반응 수 값은 유형당 5점이 된다.
반응시간은 정반응한 문항만 분석에 포함하였으며 질문 문항이 음성으로 산출되어 끝나는 시점부터 연구 대상자가 태블릿 PC를 사용하여 메시지를 선택한 시점까지로 측정하였다. 질문 문항의 음성 산출이 끝나는 시점은 ‘삐-’ 소리의 산출 시각에 1초의 무음 구간과 PRAAT 프로그램을 통해 분석한 자극 문항의 음성 구간을 가산하여 측정하였다. 연구 대상자가 메시지를 선택한 시점은 앱에 탑재된 자동 기록 기능을 이용하여 시각 정보를 확인하였다. 반응 시간은 이 두 시점 간의 시각 차를 초 단위로 계산하여 확보하였다.
자료의 통계 분석은 AAC 디스플레이 유형에 따른 정반응 수와 반응시간의 차이가 있는지를 살펴보기 위해 반복측정 일원분산분석(repeated one-way ANOVA)을 실시하였다. 또한, 실어증 환자의 PK-WAB-R 읽기과제 점수와 메시지산출과제의 수행(정확도, 평균 반응시간) 간의 상관관계를 살펴보기 위해 피어슨 상관계수(Pearson correlation r)를 산출하였다. 통계 분석은 IBM SPSS version 26를 사용하였다.

연구결과

AAC 디스플레이 유형 간 메시지산출과제의 정반응 수 차이

AAC 디스플레이 유형에 따른 메시지산출과제에서의 평균 정반응 수와 표준편차가 Table 2에 요약되어 있다. 평균 정반응 수는 그림상징 GRID에서 가장 높았고, 혼합 VSD, 글자 VSD 순으로 높게 나타났다.
디스플레이 유형 간에 정반응 수에 차이를 보이는지를 살펴보기 위해 반복측정 일원분산분석을 실시한 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(F=12.114, p<.001). Bonferroni 사후 분석 결과 그림상징 GRID가 글자 VSD보다 정반응 수가 유의하게 많았으며(p<.01), 혼합 VSD도 글자 VSD보다 정반응 수가 유의하게 많은 것으로 나타났다(p<.01). 그림상징 GRID와 혼합 VSD 간에는 유의한 차이가 없었다(p=.258)(Table 3).

AAC 디스플레이 유형 간 메시지산출과제의 반응시간 비교

디스플레이 유형별로 메시지산출과제에서 연구 대상자들이 보인 평균 반응시간과 표준편차는 Table 4에 제시된 바와 같다. 그림상징 GRID에서 평균 반응시간이 6.973초로 가장 짧게 나타났으며, 이어 혼합 VSD, 글자 VSD 순으로 나타났다. 반복측정 일원분산분석을 실시한 결과 반응시간은 디스플레이 유형 간에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(F=8.053, p=.001).
Bonferroni 사후 분석 결과, 그림상징 GRID가 글자 VSD보다 반응시간이 유의하게 짧았으며(p<.01), 혼합 VSD도 글자 VSD보다 반응시간이 유의하게 짧은 것으로 나타났다(p<.05). 그림상징 GRID와 혼합 VSD 간에는 유의한 차이가 없었다(p=.821)(Table 5).

읽기과제 점수와 메시지산출과제 수행 간의 상관관계

연구 대상자들의 읽기과제 점수는 평균 38.05점(SD =24.06, min=6, max=79)이었으며 디스플레이 유형별 정반응 수와 읽기과제 점수와의 상관관계를 피어슨 상관분석(Pearson correlation)을 실시하여 살펴본 결과, 모든 디스플레이 유형에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다(Table 6). Evans (1996)에 따라 상관관계의 크기를 분석한 결과, 읽기과제 점수와 글자 VSD의 정반응수 간에(r=.699, p<.01), 그리고 읽기과제 점수와 혼합 VSD의 정반응 수 간에(r=.771, p<.001) 강한(strong) 정적 상관관계가 있었으며, 읽기과제 점수와 그림상징 GRID의 정반응 수 간에는 중간(moderate) 수준의 정적 상관관계가 나타났다(r=.483, p<.05).
메시지산출과제에서의 평균 반응시간과 읽기과제 점수와의 상관성을 AAC 디스플레이 유형별로 살펴본 결과, Table 7과 같이 글자 VSD에서의 평균 반응시간과는 중간 정도의 유의한 부적 상관관계가 나타났다(r=-.544, p<.05). 그러나 혼합 VSD 및 그림상징 GRID 조건에서는 유의한 상관관계가 보이지 않았다.

논의 및 결론

본 연구는 인지-의사소통 장애 환자가 의료 환경에서 필요한 메시지를 산출할 때에 효과적으로 사용할 수 있는 AAC 디스플레이 유형을 파악하기 위해, 선행연구에서 말하는 글자기반 VSD의 효과성을 다른 유형과 비교 분석하고 읽기 능력과의 상관관계를 살펴보는 것에 중점을 두고 있다. 우선 AAC 디스플레이 유형에 따라 메시지산출과제의 정반응 수의 유의한 차이가 있는지를 살펴본 결과, 그림상징 GRID를 사용할 때 글자 VSD를 사용했을 때보다 더 정확하게 목표 메시지를 산출하는 것으로 나타났다. 이는 연구에 참여한 인지-의사소통장애 환자들이 시각적 처리에는 문제가 없었기 때문에 손상된 읽기 능력을 그림상징으로 보완하며 메시지의 의미를 이해할 수 있었던 것으로 보인다. 반면에 글자 VSD 환경에서는 제공되는 사진 자극물이 질문 문항을 이해하는 데에 어느 정도 시각적인 단서를 제공하고는 있으나, 질문에 대해 적절한 메시지를 선택할 때에는 손상된 읽기 능력에 의존해야 했기 때문에, 글로만 제시된 문장들 중에서 정확한 메시지를 찾는 데에 어려움이 있었던 것으로 보인다. VSD의 효과를 주장한 선행연구에서는 제시된 글자 메시지들이 사진에 담긴 개인의 경험과 관련된 질문 문항으로 구성되어 있어서 어떠한 메시지를 선택하든지 정반응으로 간주될 소지가 있었다(e.g., Brock et al., 2017; Dietz et al., 2014; Hux et al., 2010; McKelvey et al., 2007). 본 연구에서는 병원 내 의사소통 상황에서 필요로 하는 특정 메시지만이 정반응으로 처리될 수 있도록 질문 문항을 개발하였기 때문에 환자의 반응이 과대평가되는 오류를 최소화하고, 디스플레이의 유형별 효과를 보다 정확하게 비교하도록 하였다는 데에 의의가 있다.
동일한 VSD 환경이라 하더라도 글자 VSD 보다는 그림상징이 포함된 혼합 VSD가 손상된 읽기 능력을 보완하여 정확한 메시지를 산출하도록 도와주는 것으로 나타나 VSD 자체가 효과를 발생시키기 보다는 개별 메시지의 의미를이해할 수 있도록 그림상징이 함께 제공되는가가 더욱 중요한 요소로 작용하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 VSD와 격자 디스플레이의 시각적 요소를 결합한 하이브리드 형태의 효과를 주장한 선행연구 결과를 뒷받침해준다(Blackstone et al., 2004; Gevarter et al., 2014; Light & Drager, 2007; Light et al., 2019). 그러나 인지 기능이 손상된 환자에게 혼합 형태의 VSD가 그림상징 기반의 GRID보다 더 효과적인 것으로 나타난 것은 아니기 때문에, 혼합 형태의 VSD를 글자 기반의 전형적인 VSD의 효과로 확대 해석하거나 그림상징 기반 GRID보다 우월한 디스플레이 유형으로 해석하지 않는 주의가 필요하겠다.
다음으로 AAC 디스플레이 유형에 따라 메시지산출과제의 반응시간에 유의한 차이가 있는지를 살펴본 결과, 그림상징 GRID에서 6.973초로 가장 빠르게 메시지를 산출할 수 있었던 것으로 나타났다. 비록 혼합 VSD와는 유의한 차이는 없었으나 평균 반응시간만을 비교하면, 혼합 VSD보다 약 3초의 메시지 산출 속도가 감소되었으며, 글자 VSD보다는 약 2.2배의 속도 차이가 보였고 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 정반응 수를 비교한 결과와 마찬가지로, 혼합 VSD 조건에서는 글자 VSD보다 반응시간이 유의하게 단축되었는데, 이 또한 메시지와 함께 배열된 그림상징이 메시지의 의미를 빠르게 파악하는 데에 도움을 둔 것으로 풀이된다.
본 연구는 선행연구(e.g., Brown et al., 2019; Dietz et al., 2014; Hux et al., 2010; Thiessen et al., 2019)에서 고려하지 않았던 환자의 읽기 수행 능력을 함께 살펴봄으로써 손상된 문해력이 메시지산출 능력과 관련이 있는지를 살펴보았다. 환자의 읽기 능력은 AAC 디스플레이 유형과 상관없이 정확도 측면에서 모두 정적 상관관계가 있는 것으로 나타나, 읽기 능력이 좋을수록 메시지를 정확하게 판별하여 선택할 수 있는 능력도 함께 높아진다는 것을 보여주었다. 이러한 결과는 환자의 읽기 능력이 제한될수록 글자만 제시되는 VSD 환경이거나 글자가 그림상징보다 더 많은 공간을 할애하며 제시되는 혼합 VSD 환경에서는 더 큰 부담으로 작용한다는 것을 의미하기도 한다. 이는 상대적으로 상관계수의 효과크기가 보통 수준으로 나타난 그림상징 GRID와는 대조적으로 강한 크기를 보여주는 두 VSD 조건에서의 상관계수 값을 통해 확인할 수 있다.
읽기과제 점수와 메시지산출과제의 반응시간과의 관계에서는 글자 VSD 조건에서 부적 상관관계가 나타나 환자의 읽기 능력이 낮을수록 반응시간이 더 오래 걸리는 것으로 확인되었다. 글자 VSD는 글자에만 의존하여 메시지의 의미를 파악하고 선택해야 하기 때문에 다른 디스플레이조건보다도 환자의 읽기능력에 민감하게 작용하는 것으로 보인다. 따라서 임상에서는 인지-의사소통장애 환자의 읽기 능력이 저하되어 있을 경우, 글자 중심으로 이루어진 VSD 환경보다는 그림상징이 각 메시지별로 함께 제공되는 혼합 VSD 형태나 그림상징 GRID의 디스플레이를 사용하는 것이 메시지의 산출 속도를 높이는데 효과적일 것이다.
임상 현장에서는 순수한 실어증 환자보다는 인지 기능의 저하가 동반된 환자들이 많기 때문에 (Caplan, Waters, DeDe, Michaud, & Reddy, 2007; Lang & Quitz, 2012; Purdy & Dietz, 2010; Srikanth et al., 2003) 기능적이고 보완적인 AAC 중재를 필요로 하는 신경언어장애 환자에게 본 연구결과가 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 그러나 실험에 참여한 인지-의사소통장애 환자의 읽기 능력과 인지능력이 미치는 영향과 두 능력의 상호작용 효과를 살펴보지는 않았기 때문에 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 보인다. 또한, VSD의 또 다른 형태인 핫스팟 기능이 탑재된 디스플레이 유형에 대해서도 다양한 신경언어장애 환자를 대상으로 한 연구가 필요하겠다. 핫스팟은 사진 이미지를 화면 전체에 배치하고 사진 속 사물이나 인물 장소 등에 컴퓨터로 영역을 지정한 후 텍스트값을 입력하여, 영역 선택 시 음성으로 텍스트값이 산출되도록 하는 기능을 말한다. 이 기능은 주로 인지 기능이 낮은 중증의 장애 아동에게 사용되고 있는데, 성인 환자에게 이와 같은 VSD 유형이 도움이 될 수 있는지에 대한 별도의 연구가 필요할 것으로 보인다.

Figure 1.
Three types of AAC display that were used to express symptoms in the message production task for expressing symptoms. (A) Text-based VSD, (B) mixed type (text and graphic symbol-based) of VSD, (C) graphic symbol-based GRID.
csd-27-1-107f1.jpg
Figure 2.
Procedures of message production task.
csd-27-1-107f2.jpg
Table 1.
Characteristics of participants (N=20)
ID Sex/Age Education years Lesion POT (mo.) Aphasia type AQ K-MMSE
1 F/81 9 Lt. MCA infarction 2 Broca 41.8 9
2 F/71 9 Lt. MCA infarction 3 TMA 62.2 8
3 M/74 9 Lt. S-ICH 8 Broca 40.5 8
4 M/56 16 Lt. S-ICH 16 Broca 41.7 10
5 M/28 16 Lt. S-ICH 4 Broca 47.4 19
6 F/78 6 Lt. S-ICH 7 Broca 48.8 14
7 M/57 12 Lt. MCA infarction 7 TMA 67.1 18
8 F/80 6 Lt. MCA infarction 4 Broca 32.4 3
9 M/36 16 Lt. MCA/ICA/PCA infarction 30 Broca 32.2 7
10 M/79 6 Lt. MCA infarction 5 Broca 29.1 2
11 M/78 12 Lt. ACA/MCA infarction 3 Broca 33.4 17
12 M/29 16 Lt. ACA/MCA infarction 12 Broca 31.7 14
13 M/59 16 Lt. S-ICH 3 Broca 44.5 18
14 M/69 12 Lt. MCA/ICA infarction 2 Broca 34.5 4
15 M/61 6 Lt. S-ICH 5 Broca 56.6 8
16 M/41 12 Lt. S-ICH 4 Broca 59.7 18
17 M/62 6 Lt. MCA/PCA infarction 1 TMA 39.0 9
18 F/69 16 Lt. MCA infarction 6 Broca 42.8 8
19 F/50 12 Lt. S-ICH 3 Broca 31.4 9
20 M/58 16 Lt. S-ICH 1 Broca 27.1 5

POT (m)=Post onset time (months); AQ=aphasia quotient; K-MMSE=Korea-Mini Mental Sate Examination (Kang, Na, & Han, 1997); Lt=left; ACA=anterior cerebral artery; MCA=middle cerebral artery; PCA=posterior cerebral artery; ICA=internal carotid artery; S-ICH=spontaneous intracerebral hemorrhage; TMA=transcortical motor aphasia; Broca=Broca’s aphasia.

Table 2.
Mean and standard deviation in the number of correct responses by AAC display type
Display type N M SD
Text-based VSD 20 2.300 1.559
Mixed type of VSD 20 3.050 1.504
Graphic symbol-based GRID 20 3.550 1.191

VSD=visual scene display; M=mean of the number of correct responses; SD=standard deviation; N=number of subjects.

Table 3.
Results of post-hoc analyses for the number of correct responses by AAC display type
Comparison of AAC display types Mean difference p
Text-based VSD Mixed type of VSD -.750** .008
Text-based VSD Graphic symbol-based GRID -1.250** .001
Mixed type of VSD Graphic symbol-based GRID -.500 .258

** p<.01.

Table 4.
Mean and standard deviation in the response times (sec) by AAC display type
Display Type N M SD
Text-based VSD 46 12.821 9.374
Mixed type of VSD 61 8.559 6.061
Graphic symbol-based GRID 71 6.973 4.555

VSD=visual scene display; M=mean of the number of correct responses; SD=standard deviation; N=number of subjects.

Table 5.
Results of post-hoc analyses for response times (sec) by AAC display type
Comparison of AAC display types Mean difference p
Text-based VSD Mixed type of VSD 3.927* .013
Text-based VSD Graphic symbol-based GRID 5.101** .007
Mixed type of VSD Graphic symbol-based GRID 1.173 .821

* p<.05,

** p<.01.

Table 6.
Pearson correlation r between reading task scores and the number of correct responses by AAC display type
AAC display type r p
Text-based VSD .699** .001
Mixed type of VSD .771*** .000
Graphic symbol-based GRID .483* .031

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001.

Table 7.
Pearson correlation r between reading task scores and the mean response time (sec) by AAC display type
AAC display type r p
Text-based VSD -.544* .020
Mixed type of VSD -.236 .347
Graphic symbol-based GRID -.168 .478

* p<.05.

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Appendices

Appendix 1.

메시지산출과제에 사용된 질문 문항과 메시지 목록

의사소통 상황 질문 문항 메시지
증상 표현 1. 뜨거운 물이 쏟아져서 몸이 벌개졌습니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *화상 입었어요.
2. 칼에 베었는데 지혈이 되지 않습니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *피가 나요.
3. 밥을 먹으면 속이 더부룩하고 쓰립니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *소화가 안돼요.
4. 머리가 바늘로 콕콕 찌르듯이 아픕니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *두통이 있어요.
5. 목이 간질간질 해서 콜록거리게 됩니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *기침이 나요.
(없음) 가시가 박혔어요
용변 보기 및 개인위생 상태 표현 1. 물을 많이 마셨더니 오줌이 마렵습니다 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *화장실 갈래요.
2. 보호자가 때를 너무 세게 밉니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *살살 해주세요.
3. 대변을 봤는데 닦을 게 없습니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *휴지가 필요해요.
4. 손을 닦고 싶은데 세정제가 없습니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *비누 주세요.
5. 입 안을 청결하게 하고 싶습니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *이 닦을래요.
(없음) 물 내려요
식사 · 약 복용 관련 표현 1. 배가 부른데도 계속 밥을 줍니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *그만 먹을래요.
2. 반찬에서 쉰내가 나고 맛이 이상합니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *음식이 상했어요.
3. 뻑뻑한 음식을 먹어서 목이 막힙니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *물 마실래요.
4. 고기가 너무 질겨서 씹히지 않습니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *뱉고 싶어요.
5. 며칠째 잠을 못자서 약이 필요합니다. 이럴 땐 뭐라고 해야 할까요? *수면제 주세요.
(없음) 입 닦을래요

*메시지산출과제에서 목표 메시지로 채택된 문장.

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