LLM·Vision AI로 웹 구조 실시간 재편…스크린리더 사용자 탐색 경로 73% 단축
이번 수상이 이뤄진 WE-Meet 프로젝트는 교육부와 한국연구재단이 지원하는 첨단분야 혁신융합대학(COSS, Convergence and Open Sharing System) 사업의 일환으로, 대학 및 전공 간 연계를 기반으로 현장 중심 문제해결 능력과 융합형 사고력 강화를 목표로 한다.
올해는 COSS 사업에 참여하는 18개 컨소시엄 가운데 총 54개 팀이 산업·사회 현장의 실제 문제를 주제로 팀 프로젝트를 수행했다.
이 중 대상의 영예를 안은 수상팀 HeartyBridge(임지훈·이주환·한수정)는 한동대 학부생들로 구성된 팀으로, 개발한 시스템을 실제 시각장애인 사용자에게 적용한 결과 평균 탐색 시간이 124.98초에서 52.64초로 약 57.9% 단축됐고, 평균 탭(Tab) 이동 횟수는 150회에서 39.6회로 약 73.6% 감소했다.
웹사이트를 이용할 때마다 수백 번씩 키를 눌러야 했던 시각장애인의 부담이 AI 기술 하나로 크게 줄어든 것이다.
이번 성과는 HeartyBridge팀이 한동대 AI융합학부 전재영 교수 지도 아래 수행한 'AI 기반 시각장애인 웹 접근성 개선: 자동화 시스템 개발과 실증 연구'를 통해 이뤄졌다.
HeartyBridge팀은 스크린리더 호환성이 낮은 웹 구조로 인해 시각장애인이 겪는 과도한 탭 이동 문제에 주목하고, 웹페이지 구조 자동 재구성·탐색 효율 향상·이미지 대체텍스트 보완을 통합 구현한 브라우저 확장 프로그램을 개발해 K-MOOC(교육 서비스)와 쿠팡(이커머스)을 파일럿 대상으로 개선 전후 효과를 검증했다.
이 시스템의 핵심은 사용자가 접속한 웹페이지를 실시간으로 분석해 변환한다는 점이다. 정적 크롤링 방식의 한계를 넘어, 클릭·스크롤·필터 등 동적 상호작용 상태까지 반영할 수 있도록 설계됐다.
Large Language Model(LLM)을 활용해 원본 HTML/CSS/JavaScript 구조를 분석하고 WAI-ARIA 속성을 자동 삽입해 스크린리더 친화적 페이지를 생성하며, Vision Language Model로 이미지를 서술형 텍스트로 변환해 시각 정보의 결손을 최소화했다.
불필요한 광고·반복 배너를 후순위로 이동하거나 제거하고, 시맨틱 블록 단위 재배치와 접힘/펼침 구조를 적용해 탐색 경로 자체를 줄인 것이 핵심이었다.
이번 시스템이 주목받는 또 다른 이유는 웹사이트 제작 단계에서 시각장애인을 고려하지 않은 경우에도 사용자 측에서 실시간으로 접근성을 보완할 수 있다는 점이다.
HeartyBridge팀 임지훈 학생은 "수백 번씩 키를 눌러야만 원하는 정보에 닿을 수 있는 현실을 보며, 웹 접근성은 특정 누군가의 문제가 아니라 우리 모두가 함께 해결해야 할 과제라는 것을 깨달았다"며 "이번 경험이 출발점이 되어 앞으로도 기술이 사회적 약자에게 실질적인 변화를 만들어낼 수 있도록 계속 연구해 나가고 싶다"고 말했다.
지도를 맡은 전재영 교수는 "학부생 팀이 문제 해결을 위한 아이디어 제안, 설계, 개발에 그치지 않고, 더 나아가 시각장애인들을 직접 만나 그들의 어려움을 공감하며 기술의 실효성을 직접 검증해 나가는 모습이 인상적이었다"며 "이와 같은 연구를 통해 학생들이 사회에 기여하는 인성과 공학적 소양을 고루 갖추는 전인지능을 기대한다"고 말했다.
bjlee@beyondpost.co.kr
