청각장애인과 건청인의 의사소통을 위한 앱의 요구사항을 정리하면 다음과 같다.

• 음성합성 지원(Speech Synthesis for hearing people) - 청각장애인이 건청인에게 의사 표현을 위한 수단으로 키패드입력, 필기 인식을 통하여 문장을 입력하고 이를 음성합성으로 건청인에게 들려줄 수 있어야 한다.

• 음성인식 지원(Speech recognition for hearing people) - 건청인은 기본으로 음성인식을 통하여 변환된 문장을 청각장애인에게 보여 줄 수 있어야 한다.

• 자동완성 지원(Text auto-completion for deaf people) - 키패드/필기 입력 시 자동완성 기능을 통하여, 문장 입력의 편리함과 의사소통의 속도를 보장하여야 한다.

• 문장 재사용(Text reuse for deaf people) - 자주 사용하는 단어나 문장을 저장하여 필요 할 때 전체 단어나 문장을 입력하지 않고 일부분 또는 단축키를 사용하여 빠르게 재사용할 수 있어야 한다.

• 상황별 대화 지원(Built-in Dialog) - 청각장애인이 자주 마주치게 되는 상황(커피숍, 고객 응대 등)의 대화 패턴을 저장하였다가 바로 사용할 수 있어야 한다.

청각장애인과의 대화 상황에 따라, 응대할 수 있는 후보 문장 리스트를 지원하여 문장 전체를 입력하지 않더라도 간단한 클릭 한 번으로 대화 문장을 선택할 수 있는 기능이 필요하다.

청각장애인이 의사소통을 위하여 사용할 수 있는 앱은 크게 3가지 형태로 나누어 볼 수 있다.

Type1은 카카오톡과 같은 무선 데이터 망을 이용한 문자 기반의 메시징 앱: 기본적으로 대화를 하는 쌍방이 각자의 스마트 기기에 동일한 앱을 실행하고, 무선 데이터망을 이용하여 문자 메시지를 주고받을 수 있는 앱의 형태로, 의사소통을 위하여 문자를 입력하여야 한다.

Type2는 ‘진소리’와 같은 같이 음성산출 의사소통 앱: 조음 기관의 장애가 있는 의사소통 장애인이 문장을 입력하면 이를 음성으로 산출하는 형태로 장애인의 스마트 기기에서 이루어진다. 상대방의 음성을 듣는 데 장애가 있는 청각장애인의 대화 상대인 건청인은 다른 앱이나 필담으로 자신의 의사를 전달하여야 한다.

Type3은 영어권에서 개발된 ‘Deaf-Hearing Chat-D/H, Virtual Voice, 등과 같이 블루투스 기반의 건청인과 청각장애인의 대화를 위한 앱: 자주 사용하는 문장의 재사용과 같은 청각장애인 사용자의 편의기능이 부족하며, 보다 편리하고 상대에게 거부감 없는 청각장애인 의사소통을 위한 모바일 프로그램의 구체적인 기능 및 인터페이스 요구사항을 조사하고 분석하는 연구가 제대로 이루어지지 않았고, 특히 영어권에서 개발한 것이어서 한국어에 대한 지원이 없거나 부족한 단점이 있다.

Type1은 청각장애인이 사용할 수 있는 모바일 앱의 분류에 따라 청각장애인 건청인과의 의사소통에서 요구되는 기능의 지원 여부를 분석한 것이다.

청각장애인의 의사소통을 위한 앱은 청각장애인뿐 아니라 대화상대인 건청인에게 사용에 부담이 없어야 한다. 건청인의 가장 자연스러운 수단인 음성의 지원은 Type2와 Type3과 같이 음성인식과 합성이 지원되어야 한다.

또한, 각자의 스마트 디바이스를 사용하는 Type1과 Type3과 같은 형태가 유용하나 Type3 경우 청각장애인의 키(key) 입력의 속도를 빠르게 하는 기존 텍스트의 재사용과 상황 대화의 지원이 현재 미흡한 실정이다.

앞서 살펴본 바와 같이 문자는 청각장애인과 비장애인을 연결해주는 중요한 요소로 작용할 수 있는데, 수어통역이라는 우리에게 익숙한 방식이 아닌, 비장애인이 말하는 모든 소리가 문자로 실시간으로 변환된다면 어떨까? 이러한 아이디어에 착안하여 국내외에서 여러 형태로 시도되고 있다.

이러한 시도들이 현재 일상생활에서 IoT(Internet of Things:사물인터넷)와 AI(Artificial Intelligence:인공지능) 기술을 생활 전반에서 자연스럽게 접할 수 있는 4차 산업혁명의 시대과 접목되어 이른바 ‘실험실 기술’을 벗어나 저가의 서비스 비용으로 널리 이용되는 시대가 머지 않게 도래될 것이다.

이러한 기술들이 보편화 되면, 청각장애인들이 시간이나 장소에 구애 받지 않고 다양한 사람들을 연결시켜, 교육이나 사회적 기회를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

역사적으로 살펴보면, 청각장애인들의 독립적인 일상생활에 도움을 주고자 디자인된 보조기기 또는 보조공학 기술의 시초(始初)는 우리에게 익숙한 1876년 알렉산더 그레이엄 벨(Alexander Granham Bell)의 전화기였다.

기술적으로 전자파를 이용하여 보내는 사람의 목소리를 청각장애인에게 좀 더 쉽게 잘 들을 수 있도록 발명한 것이다.

또한 1960년대에 들어 청각장애인 과학자, 로버트 바이브레히트(Robert Weitbrecht)가 음향 모뎀(acoustic modem)과 음향 결합기(acoustic coupler)를 발명하면서, 청각장애인들의 텔레타이프기기 (teletype machine, TTY) 역할을 한 것이다.

그러나 이러한 기술이 청각장애인들의 사회적 참여를 넓힐 수 있는 기회로 활용되지는 못했는데, 이는 텔레타이프기기(TTY)나 텔레커뮤니케이션기기(TDD)는 그것을 소유하고 있는 사람들에게만 제한적으로 활용되다 역사속으로 사라졌는데, 이런 경우가 바로 앞서 언급한 이른바 ‘실험실 기술’의 실례이다.

오늘날 많은 사람들이 컴퓨터와 모바일 기술을 이용하여 교육, 비즈니스, 그리고 엔터테인먼트 등 다양한 정보를 습득한다. 대부분의 사람들이 시간과 공간의 제약 없이 다양한 방식으로 커뮤니케이션 미디어를 활용하고 있다는 것이다.

그러나 청각장애인인 경우 이러한 다양한 정보를 습득하기에는 한계가 있다. 미디어에 캡션이 없는 경우가 많기 때문이다. 이러한 문제는 궁극적으로 사회적 격차를 크게 만들 것이다. 이러한 문제점에 대해 청각장애를 극복하는데 도움을 줄 수 있는 기술을 몇 가지 소개하고자 한다.

쉐어타이핑 글래스(Share typing glass)는 말로 표현되는 청각 정보를 문자 정보로 변환시켜 보여주는 기능을 하는데, 쉐어타이핑은 실시간 자막을 제공하며, 현재 강연회, 공청회, 세미나 등에서 활용되고 있다.

현재 상용화에 근접한 서비스 형태로 국내기업(에이유디)가 연구개발 중인 ‘쉐어타이핑’은 웹과 모바일에서 작성한 글을 같은 채팅방에 접속한 사람이 실시간으로 볼 수 있도록 도와주는 도구인데, ‘구글 문서도구’와 비슷한 서비스이지만 쉐어타이핑은 일반 협업도구보다 문자가 입력되는 속도가 빠르다.

또한 수천명의 사람이 동시 접속해도 속도가 느려지지 않는 것이 특징이다. 에이유디는 기술 뿐만 아니라 속기사와 청각장애인을 연결해주는 역할도 하고 있다.

쉐어타이핑은 현재 강연회, 공청회, 세미나 등에서 활용되고 있으며, 청각장애인이 비장애인과 어울리면서 사회에 참여할 수 있도록 도와주고 있다. 모바일과 웹에서 볼 수 있었던 쉐어타이핑은 이제 스마트안경으로 확대됐다.

트랜센스(Transcense)는 여러 대화 상대의 말을 문장단위로 인식해, 실시간으로 스마트폰 화면에 문자로 보여주는 서비스이다. 여러 사람이 각자의 스마트폰 음성인식 기능을 사용하여 대화가 서로 겹치지 않고 원활하게 진행되도록 디자인되었다.

바이브링 센서(Vibering Sensor)는 두 개의 반지와 손목시계 형태로 주변 소음을 인지할 수 있도록 돕는 웨어러블 알람 유닛(alarm unit) 컨셉 디자인이다.

바이브링 센서(Vibering Sensor) ⓒ청각장애인의 삶과 커뮤니케이션 방식의 이해 및 사운드얼럿 디자인, 김혜숙 2018

반지는 자동차 경적소리 등 특정 소음을 진동방식으로 알려주며, 손목시계는 소음 정보를 시각적으로 표현하여 전달해준다.

사운즈(SOUNZZZ)는 청각장애인도 음악의 즐거움을 경험할 수 있도록 디자인된 mp3플레이어로, 시각과 촉각을 공감각적 미디어로 표현해준다.

청각장애인들은 비록 소리정보를 귀로 들을 수 없지만, 음악은 일련의 진동과 빛으로 전환될 수 있다. 따라서 사용자가 사운즈를 안고 있을 때, 음악의 강약과 리듬을 빛/색의 시각 정보와 촉각 정보의 지속적 변화로 느낄 수 있도록 디자인되었다.

수화교육과 관련된 또 다른 기술적 접근은 청각장애인과 비장애인간의 자연스러운 소통에 초점을 둔 것이다.

로체스터 대학 사야드 아메드(Ahmed, 2017) 연구팀의 AI 딥 뉴럴 네트워크(deep neural networks)를 이용한 동영상 캡션 시스템은 미국 수화를 텍스트로 번역해 화면에 보여주는 방식이다.

그리고 워싱턴대학 아조디와 프리어(Navid Azodi & Thomas Pryor)가 개발한 사인얼라우드 (SignAloud, O’Hare, 2016)는 미국 수화를 말(speech)로 표현해주는 음성 변환 시스템이다.

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