본 논문은 기존의 규칙 기반 접근성 검사기의 한계를 극복하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 모바일 앱 접근성 검사 시스템인 ScreenAudit을 제시합니다. ScreenAudit은 모바일 앱 화면을 탐색하고 메타데이터와 내용을 추출하여, 기존 검사기가 간과하는 화면 판독기 접근성 오류를 식별합니다. 14개의 고유한 앱 화면을 대상으로 6명의 접근성 전문가(화면 판독기 사용자 1명 포함)가 ScreenAudit의 보고서를 평가한 결과, ScreenAudit는 기존 검사기(31.3%)보다 높은 평균 69.2%의 적용 범위를 달성하였고, 더 높은 품질의 피드백을 제공하며 화면 판독기 접근성의 더 많은 측면을 다룬다는 평가를 받았습니다. 실제 개발 환경에서 앱 개발자들에게 도움이 될 것이라는 결론을 제시합니다.
