docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,248 @@
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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: verified
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canonical_id: self
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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: 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: 2026-05-10
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github_commit: pending
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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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# ASD Intervention (AI-Assisted)
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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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## 📖 핵심
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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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### 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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### 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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→ 매 controversy: 매 ABA 의 normalization 의 critique (neurodiversity movement).
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### 매 AI 의 응용
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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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#### 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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#### 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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#### 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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#### 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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#### 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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### 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
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face_client = FaceClient(endpoint, credentials)
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def detect_emotion(image):
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faces = face_client.face.detect_with_stream(
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image, return_face_attributes=['emotion'],
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)
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||||
if not faces: return None
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emotions = faces[0].face_attributes.emotion
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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)
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if emotion:
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show_subtle_caption(f'They might be feeling: {emotion}')
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```
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### AAC builder (LLM-augmented)
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```python
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def suggest_phrase(intent, context, recent_words=[]):
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prompt = f"""User wants to express: {intent}
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||||
Context: {context}
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||||
Recent words: {recent_words}
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Suggest 4 short phrases (≤6 words each) the user could send.
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||||
Match their typical voice based on recent words."""
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return llm.generate(prompt).split('\n')[:4]
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# 매 user 의 click 의 word → 매 prediction.
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```
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### Sensory-friendly UI
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```tsx
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// 매 settings 의 user-controllable
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<Settings>
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<Toggle label="Reduce motion" value={reduceMotion} />
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||||
<Toggle label="High contrast" value={highContrast} />
|
||||
<Slider label="Volume cap" min={0} max={100} value={volumeCap} />
|
||||
<Toggle label="Predictable schedule" value={predictableSchedule} />
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||||
<Toggle label="Less notifications" value={lessNotif} />
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||||
</Settings>
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||||
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||||
// 매 ApplyAccessibility 의 propagate.
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||||
```
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### Visual schedule (predictability)
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```ts
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||||
type ScheduleItem = {
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time: string;
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activity: string;
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icon: string;
|
||||
duration_min: number;
|
||||
};
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||||
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||||
function renderSchedule(items: ScheduleItem[]) {
|
||||
return (
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||||
<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>
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Trigger detection (behavioral pattern)
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||||
```python
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def detect_overload_risk(sensor_data, window=30):
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||||
"""매 heart rate + skin conductance + recent stim count → meltdown risk."""
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||||
hr = sensor_data['heart_rate'][-window:]
|
||||
eda = sensor_data['eda'][-window:]
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||||
stim_count = count_stims(sensor_data['accelerometer'][-window:])
|
||||
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||||
risk = (
|
||||
np.mean(hr) > BASELINE_HR + 20 and
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||||
np.mean(eda) > BASELINE_EDA + 0.5 and
|
||||
stim_count > 5
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)
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||||
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||||
if risk:
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suggest_break()
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||||
notify_caregiver(consent_required=True)
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return risk
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```
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→ 매 child consent + caregiver consent + 매 invasive 의 X.
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### Privacy-preserving local processing
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```python
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# 매 cloud upload X — 매 edge inference
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import tflite_runtime.interpreter as tflite
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interpreter = tflite.Interpreter(model_path='emotion_model.tflite')
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||||
# 매 raw frame 의 leave 의 X. 매 label 만 의 leave (with consent).
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```
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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 (A11y)|Accessibility]] · [[AI-for-Good]]
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- 변형: [[Emotion-Recognition]] · [[Social-Skills-Training]] · [[AAC]] · [[Social-Robot]]
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- Adjacent: [[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 (A11y)|Accessibility]] · [[AI-for-Good]] · [[Humane-Tech]] · [[Anthropomorphism]].
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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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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