[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,62 +1,249 @@
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id: wiki-2026-0508-autism-spectrum-disorder-asd-int
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title: Autism Spectrum Disorder (ASD) Intervention
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id: wiki-2026-0508-asd-intervention
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title: ASD Intervention (AI-Assisted)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AI-ASD]
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aliases: [자폐 스펙트럼, ASD, autism, neurodiversity, social robot, AAC, emotion recognition, social skills training]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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tags: [ASD, Autism, AI Intervention, Healthcare, Therapy]
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.83
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verification_status: conceptual
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tags: [accessibility, asd, autism, neurodiversity, ai-for-good, social-robot, aac, emotion-recognition, ethics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python / Swift / TypeScript
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framework: Vision API / Speech / VR
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# Autism-Spectrum-Disorder-(ASD)-Intervention (ASD를 위한 기술적 개입)
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# ASD Intervention (AI-Assisted)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "사회적 장벽을 허무는 디지털 동반자." 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 가진 이들이 겪는 의사소통과 감정 인식의 어려움을 AI 기술을 통해 보조하고 교육하는 인도적 기술이다.
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## 📌 한 줄 통찰
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> **"매 social barrier 의 digital companion"**. 매 ASD 의 communication / emotion 의 difficulty 의 AI 의 supplement. 매 NESCA / VR / robot / AAC. 매 supplement only — 매 human therapist 의 substitute X. 매 neurodiversity-affirming 이 새 paradigm.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Emotion Recognition Training**:
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- 사람의 표정을 분석하여 감정을 텍스트나 소리로 알려주는 안경(Smart glass)이나 앱을 통해 사회적 상호작용을 돕는다.
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- **Social Scenarios Simulation**:
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- VR(가상 현실)과 AI를 결합하여 안전한 환경에서 사회적 상황을 반복 연습하게 함으로써 실제 상황에서의 불안감을 낮춘다.
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- **Personalized Learning Robots**:
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- 사람과의 접촉을 부담스러워할 수 있는 환자를 위해, 감정이 일관되고 인내심이 강한 교육용 로봇을 통해 기초 교육을 수행한다.
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## 📖 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 기술은 보조적 수단일 뿐, 인간 전문가나 가족의 사랑과 지지를 대체할 수 없다. 기술 과의존으로 인해 현실 세계와의 접촉이 더 줄어들지 않도록 인간 지향적 설계(Human-centered design)가 매우 중요하다.
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### 매 ASD 정의
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- 매 DSM-5: 매 social communication + 매 restricted/repetitive behavior.
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- 매 spectrum: 매 mild ↔ 매 severe.
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- 매 1 in 36 (CDC 2023 US).
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- 매 male:female 약 4:1 (under-diagnose 의 female).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: [[Accessibility-Compliance-Audit|Accessibility-Compliance-Audit]] , [[Psychology|Psychology]]_Cognitive_Science
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- Ethics: AI-Ethics
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### 매 핵심 challenge
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1. **Communication**: 매 verbal / non-verbal 의 difficulty.
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2. **Social cognition**: 매 ToM (theory of mind), 매 emotion read.
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3. **Sensory**: 매 over/under-sensitivity.
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4. **Routine**: 매 change 의 distress.
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5. **Executive function**: 매 planning / flexibility.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 evidence-based intervention
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- **ABA** (Applied Behavior Analysis): 매 controversial.
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- **DIR/Floortime**: 매 child-led play.
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- **PECS** (Picture Exchange): 매 visual.
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- **Speech / OT**: 매 standard.
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- **Social skills group**.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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→ 매 controversy: 매 ABA 의 normalization 의 critique (neurodiversity movement).
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 AI 의 응용
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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#### Emotion recognition (computer vision)
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- 매 webcam / smart glass.
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- 매 facial expression → text / audio cue.
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- 매 Brain Power, 매 Empowered Brain.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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#### Social skill training (VR)
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- 매 safe rehearsal environment.
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- 매 job interview / classroom / store.
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- 매 Floreo, 매 BrainPOP (research-stage).
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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#### Robot companion
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- **NAO**, **Kaspar**: 매 humanoid 의 인내 의.
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- **Milo**, **Moxie**: 매 child-targeted.
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- 매 emotion 의 consistent + 매 patient.
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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#### AAC (Augmentative & Alternative Communication)
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- **Proloquo2Go**: 매 symbol-based.
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- **TouchChat**: 매 communication board.
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- 매 LLM 의 personalization.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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#### Sensory regulation
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- **Stimming-aware UI**: 매 minimize visual / audio overload.
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- **Customizable**: 매 brightness / volume.
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- **Predictability**: 매 visual schedule.
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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#### Behavioral analytics
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- **Observe behavior pattern**.
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||||
- **Trigger detection** (anticipate meltdown).
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- **Outcome tracking**.
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### 매 ethical concern
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1. **Substitute risk**: 매 human therapist 의 replace 의 X.
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2. **Privacy**: 매 child data 의 sensitive.
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3. **Bias**: 매 white male sample 의 train.
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||||
4. **Neurodiversity**: 매 cure framing 의 critique.
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||||
5. **Surveillance**: 매 always-on monitoring.
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||||
6. **Consent**: 매 child 의 capacity.
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||||
7. **Autonomy**: 매 user-driven > forced compliance.
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||||
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||||
### 매 Neurodiversity affirming
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- 매 ASD = 매 difference, 매 disorder X (some view).
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||||
- 매 strength: 매 pattern, 매 detail, 매 honesty.
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||||
- 매 AI design: 매 accommodate, 매 normalize 의 X.
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||||
- 매 community input (autistic people 의 lead).
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||||
→ "Nothing about us without us."
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## 💻 패턴
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### Emotion recognition (CV API)
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||||
```python
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||||
from azure.cognitiveservices.vision.face import FaceClient
|
||||
|
||||
face_client = FaceClient(endpoint, credentials)
|
||||
|
||||
def detect_emotion(image):
|
||||
faces = face_client.face.detect_with_stream(
|
||||
image, return_face_attributes=['emotion'],
|
||||
)
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||||
if not faces: return None
|
||||
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||||
emotions = faces[0].face_attributes.emotion
|
||||
top = max(emotions.__dict__.items(), key=lambda x: x[1])
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||||
return top[0] # 매 'happiness', 'sadness', 'anger', ...
|
||||
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||||
# 매 caption 의 supportive (not invasive)
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||||
emotion = detect_emotion(camera_frame)
|
||||
if emotion:
|
||||
show_subtle_caption(f'They might be feeling: {emotion}')
|
||||
```
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||||
|
||||
### AAC builder (LLM-augmented)
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||||
```python
|
||||
def suggest_phrase(intent, context, recent_words=[]):
|
||||
prompt = f"""User wants to express: {intent}
|
||||
Context: {context}
|
||||
Recent words: {recent_words}
|
||||
|
||||
Suggest 4 short phrases (≤6 words each) the user could send.
|
||||
Match their typical voice based on recent words."""
|
||||
|
||||
return llm.generate(prompt).split('\n')[:4]
|
||||
|
||||
# 매 user 의 click 의 word → 매 prediction.
|
||||
```
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||||
|
||||
### Sensory-friendly UI
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||||
```tsx
|
||||
// 매 settings 의 user-controllable
|
||||
<Settings>
|
||||
<Toggle label="Reduce motion" value={reduceMotion} />
|
||||
<Toggle label="High contrast" value={highContrast} />
|
||||
<Slider label="Volume cap" min={0} max={100} value={volumeCap} />
|
||||
<Toggle label="Predictable schedule" value={predictableSchedule} />
|
||||
<Toggle label="Less notifications" value={lessNotif} />
|
||||
</Settings>
|
||||
|
||||
// 매 ApplyAccessibility 의 propagate.
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Visual schedule (predictability)
|
||||
```ts
|
||||
type ScheduleItem = {
|
||||
time: string;
|
||||
activity: string;
|
||||
icon: string;
|
||||
duration_min: number;
|
||||
};
|
||||
|
||||
function renderSchedule(items: ScheduleItem[]) {
|
||||
return (
|
||||
<div role="list">
|
||||
{items.map((item, i) => (
|
||||
<Card key={i}>
|
||||
<img src={item.icon} alt={item.activity} />
|
||||
<h3>{item.activity}</h3>
|
||||
<p>{item.time} ({item.duration_min} min)</p>
|
||||
{i === currentIndex && <Highlight>NOW</Highlight>}
|
||||
</Card>
|
||||
))}
|
||||
</div>
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Trigger detection (behavioral pattern)
|
||||
```python
|
||||
def detect_overload_risk(sensor_data, window=30):
|
||||
"""매 heart rate + skin conductance + recent stim count → meltdown risk."""
|
||||
hr = sensor_data['heart_rate'][-window:]
|
||||
eda = sensor_data['eda'][-window:]
|
||||
stim_count = count_stims(sensor_data['accelerometer'][-window:])
|
||||
|
||||
risk = (
|
||||
np.mean(hr) > BASELINE_HR + 20 and
|
||||
np.mean(eda) > BASELINE_EDA + 0.5 and
|
||||
stim_count > 5
|
||||
)
|
||||
|
||||
if risk:
|
||||
suggest_break()
|
||||
notify_caregiver(consent_required=True)
|
||||
return risk
|
||||
```
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||||
|
||||
→ 매 child consent + caregiver consent + 매 invasive 의 X.
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||||
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||||
### Privacy-preserving local processing
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||||
```python
|
||||
# 매 cloud upload X — 매 edge inference
|
||||
import tflite_runtime.interpreter as tflite
|
||||
|
||||
interpreter = tflite.Interpreter(model_path='emotion_model.tflite')
|
||||
# 매 raw frame 의 leave 의 X. 매 label 만 의 leave (with consent).
|
||||
```
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## 🤔 결정 기준
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| 응용 | Approach |
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|---|---|
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| Emotion | CV + supportive caption |
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| Social practice | VR safe environment |
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| Companion | Robot (NAO, Moxie) — 보완 |
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| Communication | AAC + LLM suggest |
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| Sensory | Customizable + local |
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| Behavioral | Edge ML + consent |
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| Therapy | 매 therapist + 매 AI tool 의 supplement |
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**기본값**: 매 user-driven + 매 consent + 매 local processing + 매 neurodiversity affirming.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Accessibility]] · [[Special-Education]] · [[AI-for-Good]]
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||||
- 변형: [[Emotion-Recognition]] · [[Social-Skills-Training]] · [[AAC]] · [[Social-Robot]]
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||||
- 응용: [[NAO-Robot]] · [[Floreo-VR]] · [[Proloquo2Go]] · [[Visual-Schedule]]
|
||||
- Adjacent: [[Neurodiversity-Movement]] · [[ABA-Critique]] · [[Sensory-Processing]] · [[Anthropomorphism]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 AAC supplement. 매 social practice prompt. 매 visual schedule generation. 매 sensory-friendly content.
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**언제 X**: 매 diagnosis (의사). 매 therapy 의 substitute. 매 child 의 consent X 의 deployment.
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## ❌ 안티패턴
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- **Cure framing**: 매 normalization 의 push.
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- **Substitute therapist**: 매 over-reliance on AI.
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- **Invasive monitoring**: 매 always-on without consent.
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- **Cloud-only**: 매 child data 의 leak.
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- **Generic UI**: 매 sensory difference 의 ignore.
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- **Forced compliance**: 매 ABA-style 의 control.
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- **No autistic input**: 매 community 의 ignore.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (peer-reviewed ASD research, neurodiversity literature).
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- 신뢰도 B.
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||||
- Related: [[Accessibility]] · [[AI-for-Good]] · [[Humane-Tech]] · [[Anthropomorphism]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — intervention type + ethics + neurodiversity + 매 emotion recognition / AAC / sensory UI code |
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