EyeLink 사용 환경에서 언어적 · 비언어적 작업기억이 메시지 부호화에 미치는 영향

Ⅰ. 서론

중증의 지체장애를 지닌 사람 중에는 발성과 조음에 관여하는 해부생리학적 신체 기관의 움직임이 크게 제한됨에 따라 구어로 의사소통하는 데 심각한 어려움을 보이는 경우가 있다. 대표적인 예로 근위축성 측삭경화증(amyotrophic lateral sclerosis: ALS) 환자는 운동신경세포(motor neuron)의 점진적인 소실로 인해 근육의 약화와 위축이 나타나는 대표적인 퇴행성 신경질환으로 병이 진행됨에 따라 사지, 구강 움직임이 어려워지고, 말기에는 자발적인 움직임이 크게 제한되어 호흡, 삼킴, 발성이 거의 불가능해진다(Bjelica & Petri, 2024). 감금증후군(locked-in syndrome) 환자의 경우에도 전신마비로 인해 수의적인 움직임 조절이 극도로 제한되며 이로 인해 일상에서 구어를 통한 의사소통에 심각한 어려움을 겪게 된다(Ball et al., 2004; Sőderholm et al., 2001). 중환자실에 입원한 환자들은 전신 쇠약 상태에서 기도 확보와 인공호흡을 위해 기관삽관이나 기도절개가 시행되는 경우가 있어, 일시적 혹은 장기적으로 의료진 및 가족과의 구어 의사소통이 차단될 수 있다(Brambilla et al., 2025).

이들 환자 중에는 중증 지체장애로 인해 신체 움직임에 중대한 제한이 있으나, 언어와 인지 능력은 기능적이고 문해력이 보존되어 있을 수 있다. 이 경우 기능적인 신체 움직임을 활용하여 글자 기반의 보완대체의사소통(augmentative and alternative communication: AAC) 중재 접근을 통해 의료 환경 및 일상적 대화 상황에서의 의사소통을 지원할 수 있다(Iacono et al., 2013; Roman et al., 2010). 환자들이 구어를 대신하여 문어를 통해 원하는 바를 표현할 수 있도록 하기 위해서는 신체 움직임의 제한으로 인해 손으로 직접 글을 작성하는 것이 어려울 수 있으므로 이를 대체할 수 있는 안구 움직임을 활용하는 접근이 고려될 수 있다. 임상 현장에서 활용되고 있는 안구 움직임 기반 AAC 도구로는 EyeLink와 E-Tran과 같이 전자적 장치에 의존하지 않는 로우테크(low-tech) 형태부터 시선 추적(eye tracking) 기술이나 뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface: BCI) 기술을 기반으로 컴퓨터와 연동되어 문자 입력과 음성 출력이 가능한 하이테크(high-tech) 형태까지 다양하게 존재하며, 환자의 신체 기능 수준과 의사소통 요구, 그리고 대화 환경의 특성을 종합적으로 고려하여 선택될 수 있다(Ball et al., 2010; Chaudhary et al., 2022; Elsahar et al., 2019; Karlsson et al., 2018).

시선 추적 기반 하이테크 AAC 기기는 중증 지체장애 환자들이 잔존한 안구 움직임을 직접 입력 채널로 활용하므로 사지마비 상태에서도 비교적 빠르고 정확하게 문자를 입력하여 의사 표현 능력을 향상시킨다는 보고가 있다(Caligari et al., 2013). 또한 컴퓨터를 통한 음성 출력 기능을 통해 구어 기반의 대면 의사소통을 지원할 뿐만 아니라 전화, 이메일, 소셜미디어(social networking services: SNS)와 같은 다양한 형태의 사회적 상호작용을 가능하게 해준다는 장점도 있다(Ball et al., 2010). 안구 움직임조차 제한된 환자의 경우에는 뇌파 신호를 감지하여 의사소통을 가능하게 하는 BCI가 대안적 의사소통 수단으로 적용 가능하며, 다양한 중증 지체장애 환자를 대상으로 한 BCI의 효과성이 보고되고 있다(Chaudhary et al., 2022; Wang et al., 2023). 그러나 하이테크 AAC는 장시간 사용 시 안구 피로 및 안구운동 기능 저하로 인해 사용 지속성이 제한될 수 있으며, 이로 인해 실제 임상 환경에서는 사용 빈도 감소가 있을 수 있다. 또한 장비의 비용 부담과 초기 장비 세팅과 반복적인 보정(calibration) 과정이 필요하여 기술적 요구가 부담으로 작용할 수 있다. 더불어 주변 조명의 밝기나 환경 조건, 사용자의 자세가 안정적으로 유지되는지 여부에 따라 인식 정확도가 달라질 수 있어 실제 임상 현장이나 가정 환경에서 사용에 제약이 발생할 수 있다. BCI 기반 접근의 경우에도 신호 정확도의 개인 간 변동성과 긴 훈련 시간, 일부 대상자에서의 낮은 정확도가 임상 적용의 제약 요인으로 보고되어 왔다(Deng et al., 2025; McFarland, 2020).

이러한 한계를 보완할 수 있는 대안으로 안구 움직임 기반 로우테크 AAC가 제시될 수 있다. 대표적으로 EyeLink 보드와 E-tran 보드가 있는데 이들은 전자 장치에 의존하지 않으면서도 안구 응시를 통해 문자를 선택하여 의사소통이 가능하도록 돕는다(Kim & Shin, 2022). 컴퓨터 기반 음성 산출이 이루어지는 방식이 아니기 때문에 의사소통 파트너는 환자가 시선 응시를 통해 선택한 글자를 조합하여 메시지를 주고받는다. 비록 글자 조합과 메시지 전달에 파트너의 의존이 필요하기는 하나 도구의 사용 방법이 비교적 단순하고 이동과 휴대가 용이하며, 병상 환경이나 중환자실과 같은 의료장비들 간의 간섭문제도 피할 수 있기 때문에 의료 환경을 포함한 다양한 대화 환경에서 적용 가능성이 높다(Voity et al., 2024). 또한 로우테크 AAC는 장비 고장이나 전원 문제의 영향을 받지 않으며, 피로도가 상대적으로 낮아 안정적인 의사소통 수단으로 활용될 수 있다(Elliott et al., 2022; Iacono et al., 2013).

EyeLink 보드는 투명한 아크릴 판 위에 자소와 다양한 기호를 배열하여 사용하는 로우테크 기반 눈 응시 AAC 도구로 사용자는 대화 상대방과 보드를 사이에 둔 상태에서 시선 응시를 통해 문자를 선택한다. 구체적으로, 대화 상대방은 보드의 양쪽 가장자리를 잡고 사용자와 마주 선 뒤, 사용자에게는 음소가 정방향으로 보이도록 위치를 조정한다. 이후 사용자가 산출하고자 하는 단어의 첫 음소를 응시하면, 대화 상대방은 사용자의 시선 방향을 추적하면서 두 사람의 시선이 특정 음소를 매개로 교차하도록 보드의 위치를 미세하게 조정한다. 시선이 일치하는 지점의 음소가 확인되면 대화 상대방은 해당 음소를 소리 내어 제시하여 사용자의 의도를 확인하고, 이어지는 음소들도 동일한 절차로 선택한다. 이러한 과정을 반복함으로써 단어 및 문장이 구성된다.

이에 비해 또 다른 대표적 눈 응시 방식인 E-Tran 보드는 중앙이 비어 있는 투명 아크릴 판에 음소와 기호를 배열하여 사용하는 체계이다. 이 방식에서는 목표 음소를 확인하기 위해 두 단계의 시선 선택이 필요하다. 먼저 사용자가 특정 공간 영역이나 색상 구역을 응시하면, 이어서 그 범주 안에서 다시 목표 음소를 선택하는 방식이다(Ko & Shin, 2020). 즉, EyeLink 보드가 단일 시선 교차를 통해 음소를 확정하는 구조라면, E-Tran 보드는 공간적ㆍ색상적 단서를 활용한 이중 선택 절차를 요구한다는 점에서 차이가 있다. 이러한 선택 절차의 구조적 차이는 의사소통 효율성에 영향을 미쳐 단일 시선 교차 방식인 EyeLink가 이중 선택 방식인 E-Tran보다 입력 단계가 적기 때문에 상대적으로 빠른 산출을 가능하게 한다(Roman et al., 2010; Swift, 2012). Kim과 Shin(2022)의 연구에서도 한국어의 자모음체계 특성을 고려하여 문해력이 있는 지체 장애인에게 적용할 수 있는 한국형 문자 기반 AAC 도구를 개발하고자 기초 연구를 수행하였는데, EyeLink 보드를 사용했을 때가 E-Tran 보드를 사용하여 메시지를 산출했을 때보다 정확도가 유의하게 높았고 반응시간도 짧은 것으로 나타났다. 또한 실험에 참여한 성인들의 선호도도 EyeLink 보드가 E-Tran 보드보다 높은 것으로 나타났다.

문해력이 있는 사용자가 EyeLink를 활용하여 메시지를 산출할 때에는 메시지를 구성하는 자소를 순서대로 모두 선택해야 할 경우 상당한 인지 부담과 선택에 따른 신체적 부담을 수반할 수 있다. 이에 대한 대안으로 AAC 사용 현장에서는 목표 문장을 축약하거나 핵심 자소만을 선택하여 의미를 전달하는 메시지 부호화(message encoding)를 활용하여 왔다(Beukelman & Mirenda, 2013; Light & Lindsay, 1992). 메시지 부호화 전략에는 (1)두드러진 문자 부호화(salient letter encoding)로 메시지의 눈에 띄는 글자를 조합해 코드로 사용하는 방식이 있고(예: ‘만나서 반갑습니다’에서 각 어절의 두드러진 문자로 ‘만반’을 코드로 사용함), (2)문자-범주 부호화(letter-category encoding)와 같이 메시지의 내용을 의미 범주(category)화한 후 메시지를 특정할 수 있는 문자로 코드를 조합하여 분류하는 방식이 있다(예: ‘만나서 반갑습니다’는 ‘인사’ 범주에 해당하고, 특정 문자인 ‘반’을 적용하여 ‘인반’을 코드로 사용함). 또는 (3)수문자부호화(alphanumeric encoding)를 사용하여 의미범주의 첫글자와 개별 메시지에 붙인 숫자를 조합할 수도 있다(예: ‘만나서 반갑습니다’는 ‘인사’ 범주에 해당하므로 자소 ‘ㅇ’과 메시지 번호로 지정한 2번을 조합하여 ‘O2’를 코드로 사용함).

메시지 부호화 전략을 적용하는 과정에서는 사용자가 목표 문장을 작업기억에 유지한 상태에서 핵심 음운 단위를 분절하고, 선택할 자소를 계획하며, 시각적으로 배열된 글자를 탐색하여 순차적으로 선택해야 하므로 언어적 및 비언어적 작업기억이 관여할 가능성이 있다(Thistle & Wilkinson, 2013). 여기서 작업기억(working memory)이란 언어 처리, 학습, 추론과 같은 복합적인 인지 과제를 수행하는 데 필요한 정보를 일시적으로 저장하고 조작하는 뇌 체계를 의미한다(Baddeley, 1992). Baddeley와 Hitch(1974)는 작업기억을 중앙집행기(central executive), 음운루프(phonological loop), 시공간 스케치패드(visuospatial sketchpad)로 구성된 체계로 설명하였는데, 이후 에피소드 버퍼(episodic buffer)가 추가되었다(Baddeley, 2000). 음운루프는 언어적 정보를 음운 형태로 저장하고 반복을 통해 유지하는 체계로 언어적 작업기억(verbal working memory) 능력에 깊게 관여한다(Shin & Park, 2018). 반면에 시공간 스케치패드는 시각적·공간적 정보를 일시적으로 저장하고 조작하는 것으로 비언어적 작업기억(non-verbal working memory) 능력과 연관된다(Shin & Park, 2022). 중앙집행기는 주의 통제와 간섭 억제 및 자원 배분을 담당하며 일화완충기는 위에서 설명한 음운루프, 시공간 스케치패드의 정보와 장기기억의 정보를 하나로 통합하는 임시 저장소 역할을 한다.

이러한 다중 요소로 구성된 작업기억 모델은 글자 기반 EyeLink 사용 환경에서도 메시지 부호 수행에 관여될 수 있다. 특히 메시지 부호화 수행은 목표 단어를 유지하고 선택하는 과정에서 작업기억의 저장 및 처리 기능을 요구하며(Baddeley, 2000), 이러한 기능은 자극 탐색, 선택, 실행에 이르는 일련의 인지 처리 과정이 얼마나 신속하게 이루어지는지를 효율성 측면에서 반응시간을 통해 민감하게 반영할 수 있다(Roark et al., 2024).

또한 반응시간은 작업기억에 따른 수행을 측정할 때 정확도 지표와 함께 상호 보완적으로 사용될 수 있으나 과제 특성에 따라 개인 간 수행의 정확도는 비교적 안정적으로 유지되는 반면 반응시간에서 수행 차이가 두드러지게 나타날 수 있다. 이러한 점에서 반응시간은 수행의 미세한 인지적 차이를 드러내는 데 있어 유용한 지표로 간주된다(Bogacz et al., 2010; Heitz, 2014; Wickelgren, 1977).

그러나 작업기억 능력의 상대적 차이가 EyeLink 기반 메시지 부호화의 수행에 미치는 영향, 특히 인지 처리 과정의 효율성을 반영하는 반응시간에 미치는 영향에 대해서는 아직 충분히 밝혀지지 않았다. 만약 EyeLink 환경에서 메시지 부호화 수행이 언어적, 비언어적 작업기억 능력에 크게 영향을 받지 않는다면, 이는 인지적 부담이 존재할 수 있는 사용자 집단에서도 해당 전략이 비교적 안정적으로 적용될 수 있음을 시사한다. 반대로 작업기억 능력에 따라 반응시간에서 유의한 차이가 나타난다면, 이는 AAC 사용 환경에서 인지적 특성을 고려한 중재 및 설계의 필요성을 뒷받침하는 근거가 될 수 있다.

이에 본 연구는 EyeLink와 같은 로우테크 AAC 사용 환경에서 작업기억이 메시지 부호화 수행에 미치는 영향을 살펴보기 위한 기초 자료를 마련하고자 하였다. 이를 위해 먼저 정상 성인을 대상으로 메시지 부호화 과제에서 나타난 정반응 수의 전반적 양상을 확인함으로써 과제 수행의 정확성과 자료의 특성을 검토하였다. 이를 바탕으로, 언어적 및 비언어적 작업기억 능력이 메시지 부호화 수행의 효율성, 특히 반응시간에 미치는 상대적 영향력을 다중회귀분석을 통해 살펴보고, 작업기억 능력 수준에 따른 수행 차이를 집단 비교를 통해 검증하고자 하였다.

첫째, EyeLink 보드를 사용한 메시지 부호화 과제에서 정상 성인의 정반응 수는 어떠한 양상을 보이는가?

둘째, 언어적 및 비언어적 작업기억 능력은 EyeLink 보드를 사용한 메시지 부호화 수행의 반응시간에 어떠한 상대적 영향력을 미치는가?

셋째, 언어적 및 비언어적 작업기억 능력에 따라 두 집단은 메시지 부호화 과제에서 반응시간에 유의한 차이를 보이는가?

Ⅱ. 연구 방법

1. 연구 참여자

본 연구는 한국어를 모국어로 사용하는 만19세 이상의 정상 성인 중ㆍ고등학교 졸업 이상의 최종 학력을 가지고 있고, 정신ㆍ신경학적 질환의 병력이 없으며, 파라다이스 한국판 웨스턴 실어증 검사 개정판(Paradise Korean version of the Western Aphasia Battery-revised: PK-WAB-r, Kim & Na, 2012)의 읽기 과제 항목에서 모두 정반응을 보인 사람이 참여하였다. 자기보고 및 PK-WAB-r 검사 관찰을 통해 본 과제 수행에 지장을 줄 수 있는 시청각 기능 결함이 확인된 대상자는 연구에서 배제하기로 하였다. 실제 모집된 인원 중 배제 기준에 해당하는 대상자는 없었으며, 모든 선정 조건을 충족한 최종 40명(남성 15명, 여성 25명)의 성인이 연구에 참여하였다.

전체 연구 참여자의 평균 연령은 23.5세(SD=2.2)이며 평균 교육 년 수는 12.6년(SD=1.5)이었다. 연구 참여자의 언어적 작업기억 능력을 살펴보기 위해 실시한 노인기억장애검사(Elderly Memory Disorder Scale: EMS, Choi, 2007)의 숫자폭과제(digit span test: DST)의 평균 점수는 9.9점(SD=2.4)이었으며 시공간폭과제(visuospatial span test: VST)를 통해 살펴본 비언어적 과제의 평균 점수는 8.2점(SD=1.7)이었다.

이어 연구 문제 1, 3과 관련한 집단 비교 분석에서 독립변수(언어적, 비언어적 작업기억 능력)의 영향을 실험적으로 좀 더 엄밀하게 규명하기 위해 작업기억에 관한 선행 연구에서 사용된 연구방법론에 따라(Bleckley, 2003; Dubey et al., 2018; Robison & Unsworth, 2017) 각 작업기억 과제 점수의 사분위수를 산출하여 상위 집단과 하위 집단을 구분하였다. 언어적 작업기억의 경우, 사분위수 기준을 적용하되 동일 점수로 인해 경곗값에 포함된 사례를 모두 포함하였다. 이에 따라 사분위 25% 이하의 점수에 해당하는 12명을 언어적 작업기억 하위집단으로 분류하였고, 사분위 75% 이상의 점수에 해당하는 12명을 언어적 작업기억 상위집단으로 분류하였다. 언어적 작업기억에 대한 상위집단과 하위집단의 인구통계학적 특성은 Table 1에 제시된 바와 같다. 비언어적 작업기억도 마찬가지의 방법으로 사분위 분포를 기준으로 하위집단 12명과 상위집단 12명을 분류하였으며 두 집단의 인구통계학적 특성이 Table 2에 요약되어 있다. 언어적, 비언어적 작업기억 과제의 점수 차가 집단 간 유의한 것을 제외하고는 성별, 연령, 최종학력에서 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다.

Table 1.

Demographic characteristics of the high and low verbal working memory groups

Table 2.

Demographic characteristics of the high and low non-verbal working memory groups

연구 문제 2의 작업기억이 반응시간에 미치는 예측력을 검증하는 다중회귀분석에는 전체 표본(N=40)을 모두 포함하였다. 이는 사분위수 기반의 집단 비교 과정에서 발생할 수 있는 연속성 정보의 손실을 방지하고, 극단집단 비교의 한계를 넘어 작업기억의 예측력을 보다 엄밀히 분석하기 위함이다.

2. 실험 도구

연구 목적을 위해 개발한 한국형 EyeLink 보드는 Figure 1에 제시된 바와 같이 한국어의 모든 자음과 모음을 포함하면서, 자소 외에 숫자, 띄어쓰기 등과 같은 기능키와 자주 사용하는 표현(예: 고마워요, 도와주세요)을 추가하여 제작하였다. 자음은 왼쪽 상단부터 가나다순으로 배열하였으며, 다섯 개의 쌍자음(ㄲ, ㄸ, ㅃ, ㅆ, ㅉ)은 그 아래행에 배치하였다. 모음은 표준어 규정에 따라 단모음 10개(ㅏ, ㅐ, ㅓ, ㅔ, ㅗ, ㅚ, ㅜ, ㅟ, ㅡ, ㅣ)와 이중모음 11개(ㅑ, ㅒ, ㅕ, ㅖ, ㅘ, ㅙ, ㅛ, ㅝ, ㅞ, ㅠ, ㅢ)를 포함하였다. 전체 보드 크기는 39×60cm이고 배열은 5행 11열로 설계하였다. 소재는 휴대성과 사용편의성을 높이기 위해 가볍고 구부러지는 투명 PVC 소재로 제작하였다.

Figure 1.

EyeLink board

도구의 타당성 검증은 AAC 분야에서 교육ㆍ임상ㆍ연구경험이 10년 이상인 언어병리학 전공 교수 4인에게 의뢰하였고, Table 3과 같이 총 5개 타당도 조사 항목(①임상 적용성, ②언어 구성의 완전성, ③구성 요소의 조직성, ④자소 분류의 적절성, ⑤접근 방식의 효율성)에 대해 리커트 5점 척도를 사용하여 평정하였다. 그 결과 내용 타당도 지수(content validity index: CVI)를 산출한 결과, 문항 수준 내용 타당도 지수(item-level content validity index: I-CVI)는 ①임상 적용성=1.00, ②언어 구성의 완전성=1.00, ③구성 요소의 조직성=.75, ④자소 분류의 적절성=1.00, ⑤접근 방식의 효율성=.75로 나타났다. 모든 문항에서 I-CVI가 .75 이상으로 확인되어 내용 타당도의 수용 기준을 충족하는 것으로 나타났다. 또한 척도 수준 내용 타당도 지수(scale-level content validity index: S-CVI/Ave)는 .90으로 나타나, 본 도구가 전반적으로 높은 수준의 내용 타당도를 갖는 것으로 확인되었다(Lynn, 1986; Polit & Beck, 2006).

Table 3.

Items for content validity of the Korean EyeLink board

Ⅲ. 연구 결과

1. 메시지 부호화 과제에서의 정반응 수 분석 결과

전체 샘플(N=40)에 대한 기술통계 분석 결과 평균 정반응 수는 11.83(SD=.39)이고, 최소값은 11(n=7), 최대값은 12(n=33)인 것으로 나타나, 정상 성인이 본 연구의 실험조건과 같이 2어절의 문장을 2음절로 메시지 부호화할 때에는 정확도에 있어서 높은 수행을 보인다는 것이 확인되었다.

Mann-Whitney U 검정을 통한 집단 비교 분석 결과, Table 4에 제시한 바와 같이 언어적 작업기억이 높은 집단(M=12.00, SD=.00)은 낮은 집단(M=11.67, SD=.49)보다 평균 정반응 수가 다소 높았으며, 그 차이는 유의한 것으로 나타났다(U=48.000, p=.032).

Table 4.

Mean number of correct responses for two groups by working memory type

비언어적 작업기억 능력에 따른 집단 간 정반응 수의 차이는 높은 집단(M=11.92, SD=.28)이 낮은 집단(M=11.69, SD=.48)보다 좀 더 정확하게 목표 단어를 산출하였고, 그 차이는 유의하였다(U=24.000, p<.001). 그러나 실제 두 집단의 평균 차이는 미미한 것으로 나타났다.

2. 반응시간에 대한 다중회귀분석 결과

주요 변인들의 기술통계 및 상관관계는 Table 5에 제시하였다. 분석 결과, 메시지 부호화 평균 반응시간(logRT)은 언어적 작업기억(r=.060, p=.357) 및 비언어적 작업기억(r=.095, p=.279)과 유의한 상관을 보이지 않았다. 반면 언어적 작업기억과 비언어적 작업기억 간에는 유의한 정적 상관이 나타났다(r=.395, p=.006).

Table 5.

Descriptive statistics and correlations among variables

언어적 및 비언어적 작업기억 능력이 EyeLink 보드를 사용한 메시지 부호화 평균 반응시간에 미치는 영향을 확인하기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 Table 6과 같다. 분석 결과, 독립변수 간 다중공선성을 검토하기 위한 공차한계(tolerance)는 .844, 분산팽창요인(VIF)은 1.185로 나타나 다중공선성 문제는 없는 것으로 확인되었다. 잔차의 독립성을 나타내는 Durbin-Watson 지수는 2.258로 나타나 가정을 충족하였다.

Table 6.

Multiple regression analysis predicting mean reaction time (logRT)

회귀모형의 적합도를 살펴본 결과, 모형의 설명력(R²=.010)은 약 1.0%로 매우 낮았으며, 회귀모형의 통계적 유의성 또한 나타나지 않았다(F_{(2, 37)}=0.180, p=.836). 독립변수별 유의성을 검토한 결과, 언어적 작업기억(β=.026, t=0.147, p=.884)과 비언어적 작업기억(β=.085, t=0.476, p=.637) 모두 메시지 부호화 평균 반응시간을 유의하게 예측하지 못하는 것으로 나타났다.

3. 작업기억 유형별 집단 간 반응시간 분석 결과

언어적 작업기억 능력에 따른 집단 간 수행 차이를 살펴본 결과, Table 7에 제시한 바와 같이 언어적 작업기억이 낮은 집단(M=10178.82, SD=1876.85)이 높은 집단(M=10945.99, SD=2539.83)에 비해 평균 반응시간이 조금 더 짧았으나, 집단 간 차이는 유의하지 않았다(U=60.000, p=.488).

Table 7.

Mean response time (ms) for two groups by working memory type

비언어적 작업기억에 대해서는 높은 집단(M=9445.83, SD=1300.97)이 낮은 집단(M=9571.37, SD=1057.10)보다 반응시간이 미미하게 짧았으나 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다(U=60.000, p=.488).

Ⅳ. 논의 및 결론

본 연구는 문해력이 보존된 성인을 위한 글자 기반 AAC 도구의 임상 적용의 근거를 마련하기 위하여 EyeLink 보드 사용 환경에서의 메시지 부호화에 미치는 작업기억의 영향을 살펴보았다. 연구 결과, 언어적 및 비언어적 작업기억 능력에 따른 집단 간 비교에서 정반응 수는 모두 유의한 차이를 보였으나, 그 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 작업기억을 연속변수로 투입한 다중회귀분석에서는 언어적 및 비언어적 작업기억 모두 반응시간을 유의하게 예측하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 집단 비교 분석에서도 동일하게 확인되어, 작업기억 능력이 메시지 부호화 수행의 반응시간에는 일관되게 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 해석된다. 즉, 작업기억은 수행의 정확성에는 일정 부분 관여하나, 본 연구에서 측정한 작업기억 용량으로는 반응시간(처리 속도)을 유의하게 설명하기 어려운 것으로 나타났다. 작업기억의 유형별로 논의점을 살펴보면 다음과 같다.

Acknowledgments

본 연구는 2024학년도 충남대학교의 학술연구비 지원을 받아 수행된 연구임.

This work was supported by research funds of Chungnam National University in 2024.

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