아동은 선천적 언어 기제를 바탕으로 환경적인 영향을 받아 말-언어 발달을 이루어 간다. 특히 36개월 이전의 언어 환경은 아동의 말-언어, 인지, 정서 발달에 중요한 영향을 끼치며 이후 학업, 사회적 성취의 기반이 된다(Gilkerson et al., 2018; Hart & Risley, 1995; Topping, Dekhinet, & Zeedyk, 2011; Wang, Williams, Dilley, & Houston, 2020). 말-언어 발달에 있어 아동의 언어 환경의 중요성을 강조한 대표적인 연구로 Hart와 Risley (1995)는 다양한 사회경제적 수준을 보이는 42가정의 아동을 대상으로 생후 7개월부터 3세까지 매달 주양육자와 아동의 상호작용 자료를 수집하여 분석하였다. 연구결과 저소득층 아동은 다른 전문직 부모 가정에 비해 노출되는 낱말의 수가 3천만 개 정도가 적은 것으로 나타났으며, 아동에게 하는 주양육자의 말의 양이 아동의 언어와 인지 발달을 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. Hart와 Risley (1995)의 연구는 학계에 큰 반향을 일으켰으며 이후 언어 환경이 아동 발달에 끼치는 영향 정도를 살펴보는 연구가 지속적으로 진행되고 있다.
언어 환경 분석기(Language ENvironment Analysis, LENA)는 자동 언어 처리 기술의 발달과 함께 Hart와 Risley (1995) 연구의 영향을 받아 아동의 언어 환경을 보다 체계적으로 분석하기 위해 개발되었다(Xu, Yapanel, & Gray, 2009). LENA는 아동용 옷에 부착해 최대 16시간까지 연속 녹음이 가능한 소형 녹음기와 연속 녹음 자료를 자동으로 분석하는 소프트웨어로 구성되어 있다. LENA 소프트웨어는 아동 음성뿐 만 아니라, 주변 성인 언어, 텔레비전과 미디어 노출 시간, 배경 소음, 묵음 시간 등 아동의 언어 환경을 양적으로 측정하여 제시한다. LENA 자동 분석치 중 성인 낱말 수(adult word count, AWC), 차례 주고받기 수(conversational turn count, CTC), 아동발화수(child vocalization count, CVC)는 Hart와 Risley (1995) 연구에서 사용된 측정치에 기반한 것으로 아동의 언어 환경과 말-언어 능력을 대표하고 있다. AWC는 LENA 녹음기를 착용한 아동 가까이에서 산출된 성인 낱말의 수를 의미하며, CTC는 성인과 아동 간 나눈 대화의 수로서 한 사람이 대화를 시작하고 이후 상대방이 5초 이내에 반응을 보인 경우가 측정된 것이다. CVC는 아동이 산출한 구어 같은 발화(speech-like utterances)의 수를 의미한다. 많은 연구에서 이 세 측정치를 이용하여 주양육자와 아동의 상호작용을 측정하고, 일반 아동 언어 발달과 개인차 등을 설명하고 있다(Gilkerson et al., 2018; Greenwood, Schnitz, Irvin, Tsai, & Carta, 2018; Wang et al., 2020). 또한 조산아, 청각장애, 자폐 아동 등을 대상으로 연구가 확장되어 언어 환경과 아동의 언어 발달 간의 관계를 밝히는 연구가 진행되고 있다(Ambrose, VanDam, & Moeller, 2014; Caskey, Stephens, Tucker, & Vohr, 2014; Jones et al., 2019; VanDam, Ambrose, & Moeller, 2012).
한편 LENA 자동 분석치의 정확성에 대해 검증하고, 더 나아가 다른 언어권 사용 가능성도 살펴보는 연구도 활발하게 이어지고 있다. 예를 들어 LENA를 개발한 LENA Research Foundation이 발표한 보고서에는 LENA 규준 자료와 함께 녹음자료를 전사자가 실제 전사한 결과치와 자동 분석치를 비교한 결과를 포함하고 있다(Gilkerson, Coulter, & Richard, 2008; Xu et al., 2008). 보고서에 따르면 성인과 아동의 말을 전사한 결과와 LENA 자동 분석치의 일치도는 각각 82%와 76%에 해당하였다. 이후 영어권 국가 뿐만 아니라 중국어, 프랑스어, 스웨덴어 등 다양한 언어권에서 LENA 자동 분석치의 타당도와 정확도를 점검하고, 점차 연구와 임상현장에서 활용하고 있다(Canault, Le Normand, Foudil, Loundon, & ThaiVan, 2015; Gilkerson et al., 2015; Schwarz et al., 2017). 국내에서는 McDonald, Kwon, Kim, Lee와 Ko (2021), Pae 등(2016)의 연구가 한국어에 대한 LENA 자동 분석치의 타당도와 신뢰도를 점검하였다. 이 중 Pae 등(2016)은 자동 분석치 중 실제 전사한 결과와 AWC와 CTC를 비교한 결과 상관계수가 각각 .72와 .67로 나타났음을 보고하였다. 동시에 한국 아동과 부모를 대상으로 LENA를 사용하여 6개월간 LENA 자동 분석치에 대한 피드백을 제공하면서 중재한 결과 AWC와 CTC가 낮은 가정의 경우 두 측정치가 유의하게 증가한 결과가 나타나, LENA를 이용한 조기 중재의 가능성을 보여주었다. 또한 최근에는 LENA 녹음기를 이용하여 하루 동안 아동의 자연스런 가정 환경에서 수집한 자료를 바탕으로 한국 아동의 초기 발성 발달과 특성, 언어 환경, 부모의 언어적 반응 등을 자세하게 살펴보는 연구가 활발하게 진행되고 있다(Ha, Johnson, Oller, & Yoo, 2021; Ha & Oller, 2019; Jang & Ha, 2019, 2020; Kim & Ha, 2021; Lee & Ha, 2021; Yoo & Ha, 2021; Yoo, Oller, & Ha, 2021).
LENA를 이용한 핵심적인 연구 중 하나는 아동의 영유아기 언어 환경이 이후 말-언어 발달에 유의한 영향을 끼치는지 실제적으로 살펴보는 것이다. 전반적으로 영유아기에 수집한 LENA 자동 측정치가 아동의 언어 발달을 예측한다는 결과를 보여주고 있지만(Caskey et al., 2014; Gilkerson et al., 2018; Greenwood et al., 2018; Wang et al., 2020), 일부 측정치에서 유의한 관련성이 나타나지 않는 연구(Ambrose et al., 2014)도 있는 등 다소 비일관적인 연구결과가 보고되고 있다. 또한 한국 아동을 대상으로 영유아기 언어 환경이 아동 말-언어 발달에 어떠한 영향을 끼치는지 종단적으로 살펴본 연구는 아직 이루어지지 않았다. 따라서 영유아기 언어 환경을 반영하는 LENA 측정치와 이후 말-언어 발달 간의 관계를 체계적으로 살펴보는 연구가 필요하다. 본 연구는 생후 6-8개월부터 18-20개월까지 6개월 간격으로 수집된 일반 아동의 LENA 자료를 바탕으로 6-8개월과 12-14개월 LENA 자동 분석치와 18-20개월의 말-언어 능력과의 관계를 살펴보고, LENA 자동 분석치가 18-20개월의 말-언어 발달수준을 예측하는지를 살펴보고자 하였다.
연구방법
연구대상
본 연구는 서울 및 경기, 강원권에 거주하는 일반 아동(남: 12명, 여: 6명)과 부모 18쌍을 대상으로 진행하였다. 일반 아동은 부모로부터 출생 전, 중, 후 과정에서 발달상의 문제를 보이지 않았다고 보고되고, 신생아 청력검사에서 정상 청력 수준에 해당하는 아동으로 선정하였다.
어머니의 연령은 30대(13명), 20대(3명), 40대(2명) 순으로 나타났고, 아버지의 연령은 30대(14명), 20대(2명), 40대(2명) 순으로 나타났다. 어머니와 아버지의 학력은 모두 대졸이상 이었다.
자료수집
연구는 한림대학교 생명윤리위원회의 승인을 받아 실시하였다(IRB 승인번호: HIRB-2020-059, IRB 승인번호: HIRB-2020-060). 연구자는 6개월 간격으로 세 번에 걸쳐 아동 월령이 6-8개월(평균 월령 7개월)과 12-14개월(평균 월령 13개월), 18-20개월(평균 월령 19개월)이 되었을 때 아동의 가정에 방문하여 자료를 수집하였다. 연구자는 아동이 발달과정에서 문제를 보인적이 있었는지 확인하기 위해 10-15분 정도 부모와의 면담을 진행하였다. 면담이 끝난 후에 연구자는 부모에게 LENA와 LENA를 부착할 수 있는 아동용 조끼를 제공하여 사용방법에 대해 설명하였다. 연구자는 부모에게 아동이 아침에 일어나 활동하기 시작했을 때부터 잠들기까지 하루 종일 녹음하고 방문 일자로부터 일주일 이내로 보내도록 요청하였다.
자료분석
각 아동마다 12-16시간 정도 수집된 6-8개월과 12-14개월의 녹음자료는 LENA 자동 분석 소프트웨어인 LENA pro (LENA Research Foundation)를 이용하여 자동적으로 측정 가능한 성인 낱말 수(adult word count, AWC), 차례 주고받기 수(conversational turn count, CTC), 아동 발화 수(child vocalization count, CVC)를 확인하였다. 각 아동마다 녹음한 시간이 상이할 수 있기 때문에 시간을 12시간으로 통제했을 때의 AWC, CTC, CVC 값을 분석에 사용하였다.
18-20개월의 녹음자료는 LENA pro에 의해 5분 길이의 연속적인 음원파일로 구분하였고, 이 중 각 아동마다 발성이 많은 상위 20개의 음원파일을 선택하였다. 각 아동마다 선택된 총 100분(5분*20개)의 자료는 Action Analysis Coding and Training (AACT; Delgado, Buder, & Oller, 2010) 프로그램을 통해 청지각적으로 분석하였다. 분석자가 이름, 성별, 월령 등 아동과 부모의 기본 정보를 알 수 없도록 암맹 분석을 실시하였다.
18명 아동의 18-20개월 녹음자료에서 선택된 100분의 자료를 LENA pro로 자동 분석한 결과 평균 745개(SD 288.69)의 CVC가 포함되었다. 이러한 아동 발성자료를 바탕으로 언어 발달 수준은 서로 다른 낱말 수(number of different word, NDW)를 통하여, 말 발달 수준은 자음 목록 수와 음운 구조 목록 수를 바탕으로 살펴보고자 하였다. 측정치를 위하여 먼저 발성자료는 아동이 산출한 발성 중 낱말로 지각된 것을 구분하여 분석하였고, 낱말 지각은 Vihman과 McCune (1994)이 제시한 정의를 일부 참고하였다. 본 연구에서는 아동과 부모의 상호작용 속에서 부모의 반응을 토대로 주요 맥락을 파악했으며, 맥락 앞, 뒤로 산출된 아동의 발성을 바탕으로 낱말의 형태로 지각되는 것을 ‘낱말’로 분류하였다. 구체적으로 낱말은 성인이 산출한 발화 형태와 음성학적으로 유사하고, 상호작용 맥락과 잠재적으로 관련이 있어야 하며 맥락 내에서 아동이 성인의 발화를 모방한 것을 포함하였다. 또한 의성어나 의태어(예: 멍멍, 붕~)도 낱말로 취급하였다. 18개월 이후의 아동들은 문법형태소를 포함한 낱말 조합을 보일 수 있기 때문에 낱말의 단위는 어절 단위로 구분하였다(Ha & Pi, 2016; Yoon, Kim, & Kim, 2013).
18-20개월의 발성자료에서 확인된 낱말을 전사하여 한국어 발화 분석기(KLA; Korean Language Analysis, http://kla.hallym.ac.kr/)프로그램을 사용하여 NDW를 구하였다. 자음 목록 수는 아동이 산출한 낱말 내에서 산출된 자음을 토대로 초성, 종성을 구분하지 않고 분석하였다. 아동이 낱말 내에서 자음을 안정적으로 산출하는지를 고려하기 위해 3번 이상 산출된 자음만을 자음 목록 수에 포함시켰다(Chapman, 1991; Salas-Provance, Kuehn, & Marsh, 2003; Stoel-Gammon, 1985). 다음으로 음운 구조 목록 수를 구하기 위해서 먼저 아동이 산출한 낱말을 음성학적으로 지각되는 형태를 기준으로 음운 구조를 분석하였다. 음운 구조 목록도 자음 목록 수처럼 아동이 안정적으로 산출하는지를 고려하기 위해 3번 이상 산출된 음운 구조만을 음운 구조 목록 수에 최종 포함시켰다.
신뢰도
본 연구의 분석은 수집된 발성자료를 실시간으로 듣고 분석해야 하기 때문에 본격적인 분석 전에 3명의 발성자료(총 300분)를 무작위로 선정하여 분석자 내, 분석자 간 신뢰도를 구하였다. 분석자 내 신뢰도는 자료 분석 후 2개월이 지난 시점이 다시 분석하여 구하였고, 분석자 간 신뢰도는 언어병리학을 전공하는 대학원생 1인에게 분석방법을 알려준 후 분석하게 하였다. 낱말로 지각되는 발성에 대한 일치도를 알아보기 위해 Cohen Kappa 계수를 산출한 결과, 분석자 내 신뢰도는 K=.997로 완벽한 일치도를 보였고, 분석자 간 신뢰도는 K=.752로 상당한 일치도를 보였다. 낱말에 대한 전사 신뢰도를 음절 수 일치율(음절 수가 일치한 낱말 수/총 낱말 수*100), 자음 일치율(일치한 자음 수/전체 자음 수*100) 그리고 음운 구조 일치율(음운 구조가 일치한 낱말 수/총 낱말 수*100)로 살펴본 결과, 전사자 내 신뢰도는 각각 96.23%, 90.86%, 92.43%로 나타났으며 전사자 간 신뢰도는 각각 95.69%, 88.76%, 90.61%로 나타났다.
통계분석
통계처리는 SPSS 25.0 프로그램을 사용하였다. 6-8개월과 12-14개월 시기에 나타나는 AWC, CTC, CVC와 18-20개월 시기에 나타나는 NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수와 어떤 관계를 보이는 살펴보기 위해 상관관계 분석을 실시하였다. 또한 6-8개월과 12-14개월의 AWC, CTC, CVC가 18-20개월의 NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수를 예측할 수 있는 변인이 될 수 있는지 살펴보기 위해 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였다. 모든 분석의 유의수준은 p<.05로 설정하였다.
연구결과
6-8개월, 12-14개월의 LENA 측정치와 18-20개월의 말-언어 발달과의 상관관계
6-8개월, 12-14개월에 수집된 LENA 녹음자료에서 측정된 AWC, CTC, CVC와 18-20개월에서 수집된 LENA 녹음자료로 분석한 NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수의 기술통계 결과 값은 Table 1과 같다.
기술통계 결과를 살펴보면, 6-8개월에 측정된 AWC, CTC, CVC 값은 각각 평균 12,977.06개, 345.06개, 1,149.78개로 나타났으며, 12-14개월에 측정된 AWC, CTC, CVC 값은 각각 평균 15,713.11개, 476.44개, 1,522.39개로 나타나 월령이 증가함에 따라 세 가지의 모든 측정치에서 양적인 증가를 보였다. 또한 월령과 상관없이 AWC, CVC, CTC 순으로 높은 빈도를 차지하고 있었다. 18-20개월의 말언어 발달 분석 측정치는 NDW의 경우 평균 23.67개, 자음 목록 수는 평균 8.33개 그리고 음운 구조 목록 수는 평균 7.94개로 나타났다. 자음 목록과 음운 구조 목록의 경우 18-20개월의 아동 중 50% 이상에게서 보이는 자음 목록은 /ㅁ, ㄴ, ㅇ, ㅂ, ㅃ, ㄷ, ㄸ, ㄱ, ㄲ/ 가 있었고, 음운 구조 목록은 VCV, CVCV, CV, VCVCV가 있었다.
기술통계 결과를 바탕으로 한 상관관계 분석을 실시한 결과(Table 2), 6-8개월의 AWC와 18-20개월의 NDW와 자음 목록 수, 6-8개월의 CTC와 CVC는 18-20개월의 NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수와 각각 유의한 상관관계를 보였다. 12-14개월의 AWC는 18-20개월의 음운 구조 목록 수에서만 유의한 상관관계를 보였다. 반면에 12-14개월의 CTC와 CVC는 6-8개월과 동일하게 18-20개월의 NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수 모두와 유의미한 상관관계를 보였다. 구체적으로 6-8개월의 나타난 CTC와 18-20개월의 NDW와의 상관계수는 .869, 자음 목록 수는 .634, 음운 구조 목록 수는 .639로 나타났으며 12-14개월에 나타난 CTC와 18-20개월의 NDW와의 상관계수는 .852, 자음 목록 수는 .709, 음운 구조 목록 수는 .799로 나타났다. 상관분석 결과 CTC는 6-8개월과 12-14개월 모두에서 AWC와 CVC에 비해 상대적으로 18-20개월의 말-언어 발달과 높은 상관관계를 보이는 것이 두드러졌다.
18-20개월의 말-언어 발달 예측 변인
6-8개월과 12-14개월의 LENA 측정치(AWC, CTC, CVC)가 18-20개월의 말-언어 발달(NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수)을 예측할 수 있는 변인으로 작용하는지 살펴보기 위해 6-8개월과 12-14개월의 LENA 측정치를 독립변인으로 하는 단계별 방식의 다중회귀분석(multiple regression analysis)를 실시하였다. 다중회귀분석은 6-8개월과 12-14개월의 측정치를 구분해서 진행하였다.
먼저, 6-8개월의 LENA 측정치를 독립변인으로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과, 독립변인의 세 가지 측정치 중에서 CTC만 유의미한 설명력을 갖는 것으로 나타났다. CTC는 18-20개월에서 나타나는 NDW의 75.6% (F=49.547, p<.001), 자음 목록 수의 36.4% (F=10.727, p<.01), 음운 구조 목록 수의 40.8% (F=11.036, p<.01)를 설명하는 것으로 나타났으며 이에 대한 각각의 회귀 모형 적합성은 통계적으로 유의미하였다(Table 3).
다음으로 12-14개월의 LENA 측정치를 독립변인으로 하여 다중회귀분석을 실시한 결과, 18-20개월의 NDW는 CTC가 72.6% (F=42.358, p<.001)로 가장 높은 설명력을 보였으며, 그 다음으로 AWC가 18.4% (F=30.721, p<.001), CVC가 2.4% (F=5.041, p<.05)의 설명력을 보이는 것으로 나타났다. 이에 대한 전체 회귀 모형은 93.4% (F=42.358, p<.001)의 설명력을 보였으며 통계적으로 유의미하였다. 18-20개월의 자음 목록 수와 음운 구조 목록 수는 독립변인의 세 가지 측정치 중 CTC만 유의미한 설명력을 갖는 것으로 나타났다. CTC는 18-20개월에서 나타나는 자음 목록 수의 50.2% (F=16.128, p<.01), 음운 구조 목록 수의 63.9% (F=28.329, p<.001)를 설명하는 것으로 나타났으며 이에 대한 각각의 회귀 모형 적합성은 통계적으로 유의미하였다(Table 4). 위의 회귀 모형 추정치가 안정적인지 살펴보기 위해 각 회귀 모형의 Durbin-Watson 지수, 공차, 분산 팽창 계수(VIF)를 확인한 결과, 독립변인들은 자기상관 없이 독립적이었다.
논의 및 결론
본 연구는 생후 6-8개월과 12-14개월에 하루 동안 아동의 가정 환경에서 수집된 녹음자료를 바탕으로 분석한 LENA 자동 분석치와 18-20개월의 말-언어 능력과의 관계를 살펴봄으로써, 아동의 초기 언어 환경이 이후 말-언어 발달 수준을 예측하는지를 살펴보고자 하였다. 아동의 언어 환경과 발성 양을 대표하는 LENA 자동 분석치인 AWC, CTC, CVC와 18-20개월에 수집된 LENA 녹음자료를 직접 듣고 분석한 NDW와 낱말에 포함된 자음 목록 수와 음운 구조 목록 수의 관계를 살펴보았다. 연구결과 생후 6-8개월과 12-14개월의 AWC와 18-20개월의 일부 측정치를 제외하고는 대부분 유의한 상관관계를 보였다. 생후 6-8개월과 12-14개월의 CTC와 CVC는 18-20개월의 NDW, 자음 목록 수, 음운 구조 목록 수와 높은 상관관계를 보였다. 특히 6-8개월과 12-14개월의 CTC는 18-20개월의 NDW와 각각 r=.869, r=.852의 가장 높은 관계를 보여 언어이전기 아동과 성인 간의 대화 주고받기와 아동의 어휘 발달이 밀접한 관련이 있음을 보여주었다. 다중회귀분석 결과도 마찬가지로 CTC가 18-20개월의 말-언어 능력을 가장 높게 예측하는 것으로 나타났다. 6-8개월의 LENA 측정치에서는 CTC만이 18-20개월의 말-언어 측정치를 유의하게 예측하는 것으로 나타났는데, 18-20개월에 아동이 산출하는 NDW의 75.6%, 자음 목록 수의 36.4%, 음운 구조 목록 수의 40.8%를 설명하는 것으로 나타났다. 12-14개월의 세 가지 LENA 자동 측정치는 모두 18-20개월에 아동이 산출하는 NDW를 유의하게 설명하는 것으로 나타났다. 반면에 18-20개월 자음 목록 수와 음운 구조 목록 수는 CTC에 의해서만 유의하게 설명되는 것으로 나타났다.
본 연구결과를 종합해 보면 아동의 초기 언어 환경과 발성 양을 대표하는 세 가지 LENA 자동 측정치가 전반적으로 18-20개월의 말-언어 능력을 예측하는 것으로 나타났다. 구체적으로 측정치 중 CTC가 가장 관련성이 높고 다음으로 CVC이고 상대적으로 AWC는 18-20개월의 말-언어 능력에 대한 예측력이 떨어지는 것으로 나타났다. 이러한 세부적인 결과는 LENA 자동 측정치별로 말-언어 발달 예측력을 살펴본 일부 선행연구 결과와 일치한다(Ambrose et al., 2014; Gilkerson et al., 2017; Wang et al., 2020). 예를 들어 Ambrose 등(2014)은 청각장애 아동을 대상으로 AWC, CTC와 TV 등 미디어 노출 시간이 아동의 의사소통 능력의 개인차를 얼마나 설명하는지를 살펴보았다. 연구결과 AWC가 아닌 CTC가 2-3세의 아동의 의사소통 능력을 유의하게 예측하고, CTC가 높을수록 미디어 노출 시간도 낮은 것으로 나타났다. 또한 최근에 Wang 등(2020)은 LENA 관련 선행연구를 바탕으로 LENA 자동 측정치가 49개월 미만의 아동 언어 발달을 얼마나 예측하는지를 메타 분석하였다. Wang 등(2020)에서는 아동의 발달 수준, 언어 평가 방법, LENA 녹음자료와 언어 평가가 이루어진 시간적 간격에 상관없이 LENA 자동 측정치와 언어 능력 간의 상관관계가 전반적으로 중간 정도의 효과크기를 보이는 것으로 나타났다. 세 가지 자동 측정치 중에서 CTC와 CVC는 중간 정도의 예측력을 보였으나, AWC는 본 연구 결과와 같이 상대적으로 예측력이 낮았다.
CTC는 성인과 아동 간에 한 사람이 대화를 시작하고 이후 상대방이 5초 이내에 반응을 보인 경우가 측정된 것이다. AWC는 성인이 아동을 향해 직접적으로 하는 말 뿐만 아니라, 아동 주변에서 이루어지는 성인 간의 대화도 포함된다. 따라서 본 연구결과는 단순히 아동 주변에서 들리는 성인의 말의 양 자체 보다는 성인이 아동을 향해 직접적으로 말을 하거나 반응을 보이면서 대화를 주고받는 것이 아동의 말-언어 발달에 더 긍정적임을 보여주고 있다(Golinkoff, Hoff, Rowe, Tamis‐LeMonda, & Hirsh‐Pasek, 2019; Weisleder & Fernald, 2013). 아동의 발성과 초기 말-언어 발달은 아동과 주양육자간의 쌍방향적인 상호작용에 의해 크게 영향을 받아 이루어짐을 확인해주는 결과이다. 특히 본 연구에서는 CTC가 높을수록 아동이 표현하는 낱말 뿐만 아니라 자음 목록과 음운 구조가 다양하다는 것은 언어이전기에 아동과 대화를 주고 받는 상호작용은 어휘 발달 뿐만 아니라 음운 발달에도 긍정적인 영향을 끼친다는 것을 강조하고 있다.
CVC는 울음, 웃음과 같은 생리적 소리를 제외한 이후 의미 있는 말의 기반이 되는 구어 같은 발화(speech-like utterance)의 수를 의미한다. 본 연구결과는 12-14개월 이전에 아동이 산출하는 초기 발성의 양이 많으면 많을수록 이후 말-언어 발달이 긍정적이라는 점을 재확인하는 결과라 할 수 있다(Nathani, Ertmer, & Stark, 2006; Oller, 2000; Stoel-Gammon, 2011; Vihman, 1992; Vihman, Ferguson, & Elbert, 1986). 언어이전기 아동은 발성을 통해 구강 기제를 탐색하고 자신의 소리를 들으면서 구어를 연습하는 시간을 갖는다. 아동은 점차 환경 언어의 자극을 받아 환경 언어에 포함된 자음과 음운 구조를 산출하는 빈도가 증가하고, 소리와 의미를 연결하여 의미 있는 낱말을 구사하게 된다(Ha et al., 2021). 본 연구에서 6-8개월부터 18-20개월까지 살펴본 종단 자료는 이러한 초기 발성과 어휘, 음운 발달 간의 긴밀한 관련성을 보여주고 있다.
본 연구는 영유아기에 수집된 LENA 측정치가 이후 언어 발달과 밀접한 관련성을 보인다는 선행연구를 지지하면서 아동 말-언어 발달에 있어서 조기 언어 환경의 중요성을 강조하고 있다(Caskey et al., 2014; Gilkerson et al., 2018; Greenwood et al., 2018; Wang et al., 2020). 언어이전기 LENA 측정치가 이후 언어 발달을 예측한다는 선행연구는 대부분 이해 및 표현 언어 관련 공식검사 만을 이용하였다. 본 연구는 18-20개월에 수집된 LENA 녹음자료를 음성 전사하여 아동이 실제 의미 있게 사용하는 낱말 뿐만 아니라 자음 목록과 음운 구조도 살펴보았기 때문에 어휘와 함께 음운 습득에 있어서도 조기 언어 환경이 긍정적인 영향을 끼침을 보다 타당하게 보여주고 있다. 또한 본 연구에서 나타난 언어이전기 LENA 자동 측정치별로 나타난 18-20개월의 아동 말-언어 능력에 대한 예측 정도는 아동의 조기 언어 중재의 방향에 시사하는 바가 크다. 아동 주변에서 들리는 단순한 환경 언어의 양보다는 아동에게 직접적으로 말을 하면서 아동의 초기 발성을 유도하거나 아동의 발성에 성인이 즉각적으로 반응하면서 대화를 주고받는 빈도를 높이는 방식으로 언어 환경을 개선하도록 중재해야 할 것이다.
추후 보다 많은 수의 일반 아동과 말-언어 발달상의 고위험군 아동들을 대상으로 연구를 확대하여 개인 간 차이 등을 설명하는 것이 필요하겠다. 또한 LENA 자동 분석 프로그램이 제시하는 측정치에서 AWC는 아동 주변에서 들리는 성인 발화의 양을 의미할 뿐 실제 성인 중 누가, 누구에게 발화하는지 모호하다. CTC도 원시발성에서부터 음절성 옹알이, 의미있는 낱말 등이 모두 합쳐져서 제시되어 CTC 만으로 아동의 말-언어 발달 상태를 정확하게 살펴보는데 제한적이다. 따라서 LENA 자동 분석치뿐 만 아니라 LENA 녹음자료를 직접 듣고 양적, 질적으로 자세하게 분석한 측정치를 바탕으로 언어이전기 아동의 발성과 언어 환경이 이후 말-언어 발달 간의 관계를 살펴보는 것이 필요하다. 말-언어 발달을 예측하는 조기 언어 환경과 관련된 요인을 파악하는 지속적인 노력은 아동의 말-언어 발달과 조기 언어 중재에 대한 객관적인 근거 자료를 마련하는데 기여하는 바가 클 것이다.
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