본 연구는 장애인을 대상으로 한 국내 인공지능(AI) 활용 연구의 동향 을 파악하고, 향후 연구 방향을 제시하기 위해 체계적 문헌고찰을 실시 하였다. 학술연구정보서비스(RISS)를 활용하여 2001년부터 2025년까지 학위논문과 학술지를 대상으로 ‘장애’와 AI 관련 주요 키워드를 검색하 고, 선정 기준에 따라 최종 99편을 분석하였다. 분석 결과, AI 기술은 주 로 보조기술·알고리즘·서비스 개발(56.6%)과 중재 프로그램 개발(20.2%) 에 활용되고 있었으며, 연구 방법으로는 개발연구(71.7%)가 가장 많았다. 연구 대상은 자폐성장애, 시각장애, 인지장애 순으로 많았고, 실험연구 16편에 대한 심층 분석 결과, 독립변인은 인공지능 기반 교육 프로그램, 수업 활용, 중재 전략, 교수 전략 등이었으며, 종속변인은 언어 및 의사 소통 능력, 사회·정서 및 학업 태도 등과 관련되는 것으로 나타났다. 본 연구는 국내 장애인 대상 AI 연구의 현황을 고찰하고 향후 장애인의 삶 이나 재활에 도움을 줄 수 있는 도구 및 프로그램 개발에 기초 자료를 제안하고자 한다.

본 연구는 성인 발달장애인 35명과 일반 대학생 35명을 대상으로 텍 스트 단서 유형에 따른 등장인물의 감정추론 능력에 대하여 알아보고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 집단 간 등장인물의 감정추 론 전체 점수에서 유의한 차이가 나타났다(p<.01). 둘째, 두 집단 간 텍 스트 단서 유형의 하위 항목별 등장인물의 감정추론 능력을 살펴본 결과 유의한 차이가 나타났다. 특히, 하위항목 중 ‘등장인물의 진술’에서 가장 큰 차이를 보였다. 또한, 텍스트 단서 유형의 하위 항목 중 '감정적인 어 휘' 과제에서 비유 표현이 포함된 문항에서 많은 오류가 나타났으며, ‘텍 스트 특성’에서 가장 낮은 평균이 나타났다. 따라서 성인 발달장애인은 텍스트 단서 유형에 따른 등장인물의 감정추론 능력에서 어려움을 겪고 있으며 단서 유형에 따라 감정추론 능력이 상이함을 확인할 수 있었다.

A number of heavy rainfall events on the Korean Peninsula are indirectly influenced by tropical cyclones (TCs) when they are located in southeastern China. In this study, a heavy rainfall case in the middle Korean region is selected to examine the influence of typhoon simulation performance on predictability of remote rainfall over Korea as well as direct rainfall over Taiwan. Four different numerical experiments are conducted using Weather Research and Forecasting (WRF) model, toggling on and off two different improvements on typhoon in the model initial condition (IC), which are TC bogussing initialization and dropwindsonde observation data assimilation (DA). The Geophysical Fluid Dynamics Laboratory TC initialization algorithm is implemented to generate the bogused vortex instead of the initial typhoon, while the airborne observation obtained from dropwindsonde is applied by WRF Three-dimensional variational data assimilation. Results show that use of both TC initialization and DA improves predictability of TC track as well as rainfall over Korea and Taiwan. Without any of IC improvement usage, the intensity of TC is underestimated during the simulation. Using TC initialization alone improves simulation of direct rainfall but not of indirect rainfall, while using DA alone has a negative impact on the TC track forecast. This study confirms that the well-suited TC simulation over southeastern China improves remote rainfall predictability over Korea as well as TC direct rainfall over Taiwan.