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고령화의 가속화로 인해 노인성 뇌신경 질환 및 이에 따른 언어장애가 급증하고 있다. 특히 구음장애 환자는 기존 음성인식 시스템을 통해 의사소통하기 어려우며, 보완대체의사소통(AAC) 도구의 실효성도 제한적이다. 본 연구는 구음장애를 겪는 고령 환자의 발화 특성을 반영한 맞춤형 AI 음성인식 시스템을 제안한다. 환자의 중증도에 따라 적절한 서브 모델을 선택하고, 중증 환자의 경우 핵심 키워드만을 추출하는 복합 모델 구조를 설계하였다. 국내 구음장애 및 일반 음성 데이터를 활용하여 모델을 학습하고, 실제 응용 가능성을 고려한 프로토타입을 구현하였다. 본 시스템은 구음장애 환자를 위한 적정 기술로서 의사소통 효율성을 높이고 의료 및 복지 분야에서의 적용 가능성을 제시한다.