논문 872편

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

본고는 최근 주목받는 생성형 AI에 관한 인문학적 대응으로서 시문학이라는 구체적 분야를 통해 생성형 AI의 등장으로 인한 작금의 문제적 상황을 근본적으로 재검토 함으로써, 생성형 AI의 시대에 문학예술의 본질과 역할이 무엇인지 고찰하였다. 본고는 생성형 AI의 메커니즘이 무엇인지에 관해 질문하는 것을 시작으로, 최근 진행되는 논의를 검토함으로써 상황을 더 명료하게 파악하는 데 집중하였다. 또한 본 연구는 생성형 AI가 사회에 발생시키는 문제적 상황은 어떤 것들이 있으며, 이에 대해 어떻게 대응할 것인지에 관해 전체적으로, 또 시와 시쓰기를 대상으로 살펴보았다. 특히 교육 현장에서 문제가 될 학생들의 ‘사고의 외주화’에 대해 어떤 태도를 가질 것인지를 고찰했다. 생성형 AI의 시대에 시교육은 AI의 구조적 특징과 그에 따른 한계를 명확히 짚어내는 작업과 함께 AI가 생성한 시와 창발적인 시를 비교 경험하게 함으로써, 학생들 스스로 사고의 주체가 되어야 함을 느끼고 또 실제로 주체적인 사고의 주인이 되는 과정으로 자리매김해야 한다. 
 더 나아가 본고는 이러한 생성형 AI의 시대에 시(문학)란 도대체 무엇인지를 질문했다. 여기서는 특히 인간의 시가 지닌 창발성의 본질을 인지과학의 사례를 참고하여 생각해 보았다. 이는 시읽기와 쓰기 교육 현장에서 생성형 AI를 어떻게 공존시킬 수 있을지 고민하는 과정에서 요구되었다. 마지막으로 본 연구는 ‘자기-치유’를 위한 행위로서의 시에 주목함으로써 AI의 시대에 시(쓰기)의 역할에 관해 제언하였다. 이러한 연구는 학문과 교육 현장에서 생성형 AI의 등장이 야기한 여러 가지 문제상황에 대응할 수 있는 성찰의 기회를 제공해 줄 수 있을 것이라고 생각한다.

ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 등장은 교육분야에 큰 도전이 되고 있는 가운데, 생성형 AI 문제에 대한 대응 방안과 교육적 활용 방안을 모색하기 위해서는 교육 주체인 교육자들이 지닌 생성형 AI에 대한 관심과 태도를 파악하는 것이 필수적이다. 이러한 배경에서 본 연구는 대학 교수자를 대상으로 생성형 AI에 사용 경험과 인식을 조사하고, 관심기반수용모델(Concerns-Based Adoption Model, CBAM)을 적용하여 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 관심도를 분석함으로써 시사점을 도출하고자 수행되었다. 경기도 A대학 소속 교수자를 대상으로 자료를 수집하였고, 다양한 계열의 교수자 100명의응답을 분석하였다. 연구결과 첫째, 응답자 대부분은 생성형 AI를 사용한 경험이 있으나, 교육적 활용경험은 높지 않았다. 잘못된 정보나 편향된 정보 제공, 학습윤리문제 야기, 사용자의 활용역량 미흡등에 대한 우려를 보고하였으며, 다음 학기에 수업 적용 의도는 61%가 긍정적으로 응답하였다. 둘째, 관심도 수준을 분석한 결과, 교수자의 관심도는 비사용자 유형에 해당하였고, 단계 중 결과(consequence) 에 대한 관심이 가장 낮았다. 셋째, ANOVA로 교수자의 계열에 따른 관심도 차이를 분석한 결과, 유의한 차이가 없었다. 그러나 생성형 AI 사용 경험 수준에 따라 구분한 집단 간에는 차이가 있었으며, 다음 학기 수업 적용 의도 수준에 따라 구분된 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 특히 이미 수업에 적용 중인 교수자들은 결과, 협력, 대안 단계에서 관심이 높게 나타나 다른 집단과 다른 관심도 양상을보였다. 연구 결과를 바탕으로 대학교육에서 생성형 AI 교육적 활용에 대한 시사점을 논의하였다.

ChatGPT와 같은 생성형 AI의 출현은 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 미치고 있으며, 교육 분야에서도 생성형 AI를 학교 현장에서 활용하기 위한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 교육기관에서 생성형 AI를 교육적으로 활용하고 있는 실태를 분석하고, 제주특별자치도 교사, 학생, 학부모를 대상으로 한 인식 조사, 생성형 AI 교육 활동 활용 사례 제작위원을 대상으로 한 요구분석을 통해 미래교육을 위한 생성형 AI를 교육 현장에 적용할 수 있는 방안을 마련하고자 연구하였다. 제주특별자치도 교육가족 중 2,114명(교원 355명, 학생 1,103명, 학부모 656명)을 대상으로 실시한 인식 조사 결과를 분석하고, 제작위원 64명을 대상으로 한 요구 분석 결과를 통해 시사점을 도출하였다. 분석 결과 생성형 AI를 활용 교육을 통해 학생들의 지식정보처리 역량 신장을 기대하고 있고, 생성형 AI의 교육 활용 방안을 구체적으로 제시하고 있다.

지속가능성과 자연 친화적인 소재에 대한 소비자들의 관심이 증가함에 따라, 유기농 화장품 시장은 급격한 성장세를 보이고 있다. 이에 따라 유기농 향수의 수요도 함께 늘어나고 있다. 유기농 향수의 제조 및 판매 기업들은 제품의 특성과 브랜드 이미지를 강화하기 위해 창의적이고 독특한 패키지 디자인에 주목하고 있다. 본 연구의 목적은 생성형 AI가 유기농 향수 패키지 디자인 분야에서 창의적으로 활용될 수 있는지를 탐구하고, 이러한 디자인 프로세스를 뷰티분야에 교육적으로 접목할 수 있는 방안을 모색하는데 있다. 본 연구의 결과로는 첫째, AI를 통한 디자인은 프로세스는 제품 이미지를 시각화하고 극대화하는 강력한 수단으로 작용하였다. 둘째, 생성형 AI는 뷰티 교육에서 창의성과 주도성을 향상시키는 효과적인 전략임을 알 수 있었다. 결과물로 얻은 이미지는 창의적인 디자인 능력을 키우는 데 도움이 되었고, 프로젝트 경험은 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 제안된 교육 방안은 화장품 기획 개발 교과목에 적용 가능하며, 전문 디자이너를 양성하는 데 중요한 지침으로 활용될 수 있었다. 본 연구는 뷰티분야에서 AI를 활용한 디자인 프로세스를 교육에 접목함으로써 학습자들이 실제 산업에서 요구되는 창의적인 역량을 향상하고 미래 뷰티 디자인 교육에 새로운 시선을 제공할 수 있다는 점에 의의가 있다.

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 업무를 수행하는 맥락에서 생성형 AI 이용자의 노력 정도와 결과에 대한 책임이 행위자 혹은 관찰자 관점에서 어떻게 지각되는지를 기존 기술인 검색 엔진 비교를 통해 조사하고자 하였다. 이를 위해 2(관점: 행위자 vs. 관찰자) ×2(기술: 생성형 AI vs. 검색 엔진) ×2(결과: 성공 vs. 실패) 집단 간 설계에서 382명을 대상으로 시나리오 기반의 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 기술 유형과 관점의 상호작용 효과가 나타났는데, 구체적으로 관찰자의 관점에서 생성형 AI 이용자의 노력이 검색 엔진 이용자의 노력보다더 낮게 지각되었으나, 행위자의 관점에서는 기술에 따른 차이가 없었다. 둘째, 행위자의 관점에서 생성형 AI는 검색 엔진에 비해 결과에 대한 이용자의 노력 귀인을 감소시키며, 실패보다는 성공일 때 행위자 노력에 귀인하는 경향이 확인되었으나 이는 한계적 수준에서 허용되었다. 셋째, 관찰자의 관점에서 생성형 AI는 검색 엔진보다 실패의결과에 대한 이용자 노력 귀인을 높이는 것으로 나타났다. 넷째, 관점을 통제했을 때 생성형 AI는 검색 엔진에 비해 성공 결과에 대한 이용자 노력에 귀인을 감소시켰으며, 이용자 노력 귀인이 감소할수록 해당 결과에 대한 이용자 책임이 감소하는 것으로 나타났다. 위 결과를 토대로 이론적 함의 및 실무적 함의를 제시한다.

Artificial intelligence has permeated various aspects of contemporary society, with education being no exception. As ChatGPT tools become increasingly prevalent in higher education settings, opposing or prohibiting their use appears increasingly anachronistic. This paradigm shift requires universities to adapt their educational frameworks to incorporate GPT-based conversational AI services and implement course-optimized tools that enhance student learning outcomes. Contemporary higher education must evolve to create adaptive learning environments by integrating emergent AI technologies into existing curricula through diverse pedagogical methodologies and practical applications. As institutions implement ChatGPT to enhance educational quality, it is imperative to ensure alignment between AI tool adoption, institutional learning objectives, and desired student competencies. While extensive research exists regarding the educational value and potential of ChatGPT integration, a significant gap remains in empirical studies examining specific implementations within university courses or investigating optimal instructor roles. This study focuses on this research gap by conducting statisti

With the advent of the AI era, AI has evolved into various types, and the need for education utilizing AI is becoming increasingly prominent. Image-generative AI can be effectively applied in the field of design due to its ability to easily and quickly provide new content. However, there is currently a severe shortage of research in design education that utilizes image-generative AI. This study is a Preliminary research for developing a graphic design curriculum using image-generative AI. To analyze the educa tional demand, pre- and post-use surveys and interviews regarding image-generative AI were con ducted, with a focus on college students majoring in design. The collected data was analyzed to under stand students' perceptions and demands regarding image-generative AI. Based on the findings, dis cussion points and improvement strategies were derived, and a graphic design curriculum using im age-generative AI was proposed. This study is significant in proposing a new design education system required in the era of AI. It aims to provide essential information for utilizing image-generative AI in design and believes that it can enhance the learning of new skills and work efficiency

본 연구는 최근 다양한 산업에 걸쳐 큰 화두가 되고 있는 챗GPT 및 생성형 AI 서비스의 사용자 의도에영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, 챗GPT를 포함한 생성형 AI 서비스 이용에 영향을 미치는핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 보다 구체적으로 UTAUT를 기반으로 하여 주요 변수를 설정하여사용의도에 영향을 미치는 요인과 연령의 조절 효과를 검증하였다. 이를 위해 챗GPT를 포함한 생성형 AI 서비스이용 경험이 있는 성인을 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과, 성과기대와 사회적영향 및 촉진조건은 사용의도에 긍정적 영향을 미치며, 연령은 성과기대, 노력기대와 사용의도의 관계에 조절효과를 발생하였다. 이와 같은 연구의 결과는 사용자의 생성형 AI 서비스 이용에 대한 학술적 이해와 함께 서비스 제공사의 사용자 유입 전략을 위한 실무적 방향을 제시하였다는 점에 그 의의가 있다.

최근 생성형 AI 활용의 증대로 그래픽디자인 분야뿐만 아니라 영상 분야에서도 AI의 활용이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 생성형 AI 기술을 활용한 이미지 생성의 회화 작품 분석, 그래픽, 영화, 애니메이션 분야의 활용에 관해 살펴보고, 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술을 검토한다. 영상 제작의 세 단계(사전제작 단계, 제작 단계, 후반 제작 단계)를 바탕으로 단계별 적용할 수 있는 생성형 AI 기술을 알아보았다. 사전제작 단계에서는 스토리보드 제작과 레퍼런스 이미지의 조사, 제작 단계에서는 캐릭터의 채색과 배경 이미지의 제작, 후반 제작 과정에서는 내레이션의 제작에 관련한 생성형 AI 기술의 활용을 확인하였다. 선행연구에서는 다루지 않은 시각 요소 이외의 청각 요소를 위한 AI 기술 활용이 언급된 것이 이전 연구와의 차별점을 드러낸다. 연구결과, 스토리보드, 레퍼런스 이미지, 캐릭터 채색, 배경 이미지, 내레이션 다섯 가지 분야에서 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술의 활용이 가능하였다. 연구를 통해 언급된 Text-to-Image 생성형 AI 기술은 정지 이미지 생성의 한계성을 가지므로 Text-to-Video의 기술이 접목되어 애니메이션 제작에 특화된 기술로의 진화가 필요하다. 효율적인 생성형 AI 기술의 활용을 통한 애니메이션 제작환경을 개선하고 효율적인 제작 기간과 프로세스를 유지하도록 하여 노동력 및 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다. 그러나 기존의 데이터 분석을 통한 결과 도출이라는 한계점을 고려하여 저작권 활용의 윤리적인 문제 해결이 필요하다. 또한, 생성형 AI를 창작의 도구로서의 활용에 대한 개념을 정립하여 무분별한 사용 및 악용하는 사례를 막을 필요가 있다. 최근, 텍스트 입력으로 동영상 생성의 기술을 보여주는 오픈AI 소라의 등장으로 기존 영상 제작 프로세스 전반에 영향을 미칠 것으로 예상하므로 추후 애니메이션 제작을 위한 활용 방안에 관해 연구될 필요가 있다.

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 무역서신 작성과 활용 가능성을 검증하였다. 생성형 AI프로그램인 Chat GPT와 신경망 번역 프로그램(NMT)을 활용하여 거래제의, 조회, 청약 및 승낙, 선적, 보험, 결제, 클레임과중재순으로 무역서신 작성을 실시하였으며, 번역결과를 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자를 기준으로 평가하였다. 연구결과 Chat GPT를 활용한 무역서신은 무역거래 과정에서 교환하는 서신에 대해서 정확성, 가독성, 통사구조, 오탈자에서 양호한 작성결과를 제공하였으며, 기존 신경망 번역 프로그램(NMT)에 비해 우수한결과를 제공하였다. 생성형 AI를 활용한 무역서신 작성은 빠르고 효율적인 작성, 다양한 언어 활용 가능, 정확한 정보 제공, 커스터마이제이션 및 쉽게 수정 가능 한 장점이 있으나, 사용자는 생성된 텍스트를 무역서신 절차별 및 내용별로 신중하게 검토해야 한다. 본 연구에서 사용한 생성형 AI 및 타사의 생성형 AI를활용시 영어 및 다양한 언어로 번역가능며 다양한 나라와 상품에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 다양한 생성형 AI프로그램과 NMT기반 번역프로그램을 활용한 비교 연구가 요구된다.

ChatGPT를 포함한 생성형 AI 서비스가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 대학생의 관점에서 생성형 AI 서비스의 확산하는 요인에 대하여 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 Value-based Adoption Model의 프레임워크를 토대로 연구모형을 도출하였다. 혜택요인으로 유용성과 즐거움을, 희생요인으로 보안성과 할루시네이션을 도출하였다. 이러한 요인들이 생성형 AI 서비스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증 분석을 위하여 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 유효한 200부를 분석하였다. 분석은 AMOS 24를 활용하여 구조방정식으로 하였다. 실증 분석 결과 유용성, 즐거움은 인지된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보안성과 할루시네이션은 인지된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 인지된 가치에 영향을 미치는 영향력의 크기는 유용성, 할루시네이션, 보안성, 즐거움 순이었다. 인지된 가치는 이용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한, 인지된 가치는 유용성, 즐거움, 보안성, 할루시네이션과 생성형 AI 서비스 이용의도간 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 기존의 검정된 모형을 바탕으로 생성형 AI 서비스의 특성을 결합하여 그 유효성을 검정함으로써 연구의 지평을 넓혔고, 실무적으로는 유용성이 여전히 중요한 요인인 것을 검정하였다는 점에서 의의가 있었다.

연구 목적 : 본 연구는 대학생의 자기주도학습능력과 컴퓨팅 사고력이 AI 리터러시에 미치는 영향을 규명하는 것이다.
 연구 방법 및 결과 : 본 연구는 대학생의 자기주도학습능력과 컴퓨팅 사고력이 AI 리터러시에 미치는 영향을 탐색하기 위해 먼저 이론적 배경을 살펴보았다. 그 후 자기주도학습능력, 컴퓨팅 사고력과 AI 리터러시에 대한 타당성이 확보된 기존의 측정도구를 선정하여 설문을 시행하였다. 연구대상은 대전의 K 신학대학교의 재학생 253명으로 하였다. 수집된 자료는 변인 간의 관계를 규명하기 위해 기술통계, 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 시행하였고 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 자기주도학습능력은 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 컴퓨팅 사고력은 AI 리터러시에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, 컴퓨팅 사고력은 자기주도학습능력과 AI 리터러시 사이를 매개하였다.
 결론 : 본 연구결과를 기반으로 할 때, 대학생의 AI 리터러시를 높이기 위해서는 자기주도학습능력과 컴퓨팅 사고력을 높여야 한다. 최근 AI 리터러시의 필요성이 높아지는 시기에 AI 리터러시에 영향을 주는 변인을 밝히는 점에서 이론적 의미를 가질 뿐만 아니라 변인들의 관계에서 고려해야 할 사항들을 살펴볼 수 있다는 점에서 실천적 유용성이 기대된다.

KBO는 젊은 팬층의 유입으로 기존 캐릭터 디자인의 개선이 필요하다. 따라 본 연구에서는 KBO 구단 캐릭터 디자인을 위해 생성형 AI를 활용해 효율적 측면에서 우위를 확보하고자 한다. 연구 방법으론 첫째, 생성형 AI, KBO, 캐릭터 디자인에 대한 문헌 연구를 실시했다. 둘째, KBO의 과거부터 현재까지 캐릭터 디자인 변화를 분석, 기존 캐릭터의 SWOT 및 설계 분석을 통해 새로운 디자인 방향을 결정했다. 셋째, 새로운 캐릭터 디자인을 생성형 AI 활용 방법과 아이디어 스케치 활용한 방법, 두 가지를 사용해 캐릭터 디자인 시안을 냈다. 전문가의 의견을 참고해 6가지 방향으로 압축했다. 이를 비교 분석한 결과, 생성형 AI를 활용한 시안 2-2는 웃는 표정, 아기자기한 이목구비로 소비자에게 정서적 연결을 효과적으로 유도했다. 결론적으로 생성형 AI는 사용자의 창의적 아이디어를 신속하게 시각화해 경제적이고, 아이디어 스케치를 통한 캐릭터 디자인과 비교했을 때, 더 효율적일 수 있다. 즉, 생성형 AI의 활용은 KBO뿐 아니라 다양한 시장에서 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있다.

본 연구는 생성형 AI를 활용한 영상 작품 <기억의 전경>에 대한 이론적 배경과 작품구현 과정 및 의미에 대한 고찰을 목적으로 한다. 이를 위해서 작품의 중심 개념인 공간과 장소 그리고 장소에 기반한 기억에 대한 이론적 고찰을 선행하고, 이를 바탕으로 작품에 활용한 생성형 AI의 특징과 이를 활용한 작품의 의의에 대해 논한다. 인간의 삶은 공간을 전제로 하므로 공간을 제외하고 우리의 일상이나 기억을 논하기는 어렵다. 기억이란 장소에 기반한 과거의 상황이나 장면에 대한 것인데, 카메라 렌즈처럼 당시 상황 전체를 균일하게 기억하는 것이 아니라 개개인의 주관적 정서와 감정 그리고 시간적 틈에 의해 전체가 아닌 일부를 기억하게 된다. 본인의 작품에서는 선명하게 기억되는 부분을 ‘기억의 전경’이라 정의하고, 전체 장면으로부터 이 전경 부분을 분리하기 위하여 그랩컷(GrabCut) 알고리즘을 사용한다. 그런 다음 분리한 전경 즉 이미지 파편들을 콜라주 방식으로 결합하여 하나의 이미지를 만듦으로써 기억의 불연속적, 불완전한 상태를 표현한다. 또한, 이 콜라주 이미지를 생성형 AI의 ‘Image to Video’ 기능을 활용하여 영상으로 변환한다. 즉 이미지가 영상으로 변환됨에 따라 기억은 시간성을 획득하게 된다. 이를 통해 시간의 흐름 속에서 항상 유동적으로 변화하는 기억의 특성을 영상으로 시각화함으로써 기억의 내부를 은유적으로 표현하고자 하였다. 이러한 작품구현 과정을 통해서 생성형 AI의 특징과 예술적 활용 가능성을 살펴보고 실제 작업에서 이를 유의미하게 활용함으로써 새로운 영상 제작 방식과 표현 방법을 모색하고자 한다.

인공지능 기술은 우리의 일상생활과 사회 전반에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 특히 외국어 교육에서 인공신경망 기반 번역 기술과 ChatGPT 같은 생성형 AI의 상용화는 큰 영향을 미치고 있다. 한국어 교육에서도 AI의 도입은 교육 방법과 내용에 근본적인 변화를 초래하고 있다. 본 연구는 인공지능 기술이 한국어 의미 교육에 미치는 영향을 AI 리터러시 개념을 통해 한국어 의미 교육의 목표와 방향성을 논의한다. AI 리터러시는 인공지능의 작동 원리와 활용 방법을 이해하고 비판적으로 평가하는 능력을 포함한다. AI 기술의 발달로 단순히 원활한 의사소통만을 목표로 하는 교육이 아닌, 이를 넘어서는 탐구의 영역으로 교육의 목표를 확장해야 한다. 즉 AI를 효과적으로 활용하고 이에 대해 비판적으로 판단할 수 있는 AI 리터러시와의 융합적 역량의 함양으로 그 외연이 확대될 필요가 있다는 의미이다.

본 연구는 생성형 AI에 대한 사회과교육의 초기 단계의 연구로서, ChatGPT를 사례로 사회과교육을 둘러싼 주요 쟁점 및 과제를 6가지 질문을 중심으로 살펴보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI를 활용한 표절 문제가 부각되고 있으며 이는 생산 및 창작 활동에 대한 철학적･교육학적 재개념화를 요구한다. 교육적 측면에서는 표절 그 자체보다는 생성형 AI 활용으로 인한 학생들의 역량 저하 요인 및 맥락에 초점을 맞춰 대응할 필요가 있다. 둘째, AI 환각과 편향성에 대비하기 위해서는 사회과의 고차사고력 중의 하나인 비판적 사고력과 디지털 시민성의 주요 요소인 비판적 리터러시가 중요하다. 셋째, 학생에게 이미 내재화된 역량의 차이로 인해 생성형 AI 활용 수준에 있어 교육격차가 심화될 가능성과, 생성형 AI 기업의 유료화 정책으로 인해 생성형 AI가 교육형평성을 저해할 수 있는 가능성에 대비해야 한다. 넷째, 교사 중심의 전통적인 교육 서비스 공급 방식은 디지털 시대에 더 이상 주효한 교육 방식이 될 수 없으며, 생성형 AI의 출현은 교육 서비스 및 정보 생산자로서의 교사와 소비자로서의 학생 간의 관계를 허무는, 일종의 ‘프로슈머로서의 학습자 및 교수자’의 출현을 촉진할 것으로 예상된다. 다섯째, 생성형 AI로 인해 학습자가 디지털 프로슈머로 전환되는 것이 촉진된다면 사회과 수업에서는 메타인지와 관련된 역량이 더욱 주목받을 것으로 예상되며, 이는 사회과 교사에게 학생의 메타인지를 넘어서서 학습 과정을 바라보고 지도해야 하는 역할을 요구하게 될 것이다. 마지막으로, 질 좋은 질문을 던지는 능력을 개발하기 위한 사회과 교수･학습 활동 방안은 이원화 전략을 추구해야 할 가능성이 높다. 하나는 메타인지 역량을 기르기 위해 프롬프트를 적극적으로 활용하는 교수･학습 활동 방안이며, 또 다른 하나는 기본적인 사고력을 길러 주기 위해 교실을 도리어 외부 세계로부터 단절시키는 교수･학습 활동 방안이다. 본 연구는 생성형 AI 활용에 대한 사회과교육의 쟁점 및 과제를 포괄적으로 검토한 예비적 성격의 연구라는 점에서 한계를 지닌다. 향후 본 연구를 시작으로 사회과 고유의 여러 영역에서 생성형 AI의 활용 및 대처 방안을 강구하는 경험적･체계적 연구가 활성화되기를 기대한다.

목적 본 연구는 대학 학생들의 과제물 작성에 있어 생성형 AI 활용 수용에 대한 학생 태도와 행동을 계획된 행동 이론의 얼개를 활용해 고찰하였다.&#xD; 방법 총 193명의 국내 4년제 대학 학생이 질적 및 양적 분석을 위한 연구 설문에 참여하였다. 주제 분석(thematic analysis)을활용해 질적 분석을 수행하였으며, 양적 분석으로는 Mplus 패키지를 이용한 경로 분석을 통해 조절된 매개 모형을 테스트 하였다.&#xD; 결과 양적 분석 결과, 생성형 AI에 대한 불공정성 지각과 생성형 AI 과제에 대한 적발 가능성 지각이 높은 학생일수록 생성형 AI 수용 의사가 낮은 것으로 드러났다. 또한 불공정성 지각과 생성형 AI 수용 의사 사이의 관계는 적발 가능성 지각에 의해 조절되었다.&#xD; 즉 적발 가능성이 높을 경우 불공정성 지각과 AI 수용 의사 사이에 보다 강한 음의 관계가 있었다. 생성형 AI 수용 의사는 AI로 과제물을 작성하는 학생들의 실제 행동을 야기하는 것으로 나타났다. 질적 분석 결과, 학생들은 생성형 AI에 대해 전반적으로 긍정적 수용의사를 보이고 있었으며 그럼에도 해당 기술의 부작용 문제와 일정 부분 규제 필요성도 인지하고 있었다. 아울러 현재의 생성형 AI 기술이 신뢰성 및 실용성에서 아직 미흡한 점이 있음도 지적되었다.&#xD; 결론 본 연구는 생성형 AI에 대한 대학생들의 심리적 동기 구조를 선도적으로 탐구하였다. 이에 향후 대학 내 AI 교수⋅학습 활용방안에 대한 교육적 함의를 논했다.

본 연구는 생성형 AI 리터러시를 패션 디자인 분야에 실질적으로 적용하는 것을 목적으로 한다. 패션 디자인 영역에서 생성형 AI 리터러시에 관한 연구가 제한적인 현 상황에서, 본 연구는 이 격차를 해소하고자 한다. 패션 디자인 창작 프로세스에서 생성형 AI의 효과적 활용이 디자이너의 창의성과 생산성 향상에 기여할 수 있다는 전제하에, 패션 분야에 특화된 생성형 AI 리터러시의 중요성을 강조한다. 본 연구에서 제안하는 생성형 AI 리터러시 모델은 이미지 생성 능력, 프롬프트 엔지니어링 역량, 패션 전문 지식, 실습 능력을 핵심 요소로 포함한다. 문헌 고찰과 디자이너 인터뷰를 통해 패션 상품 시즌 기획 프로세스, AI, 생성형 AI, 리터러시, 그리고 효과적인 활용을 위한 요건을 분석하였으며, 이를 바탕으로 패션 디자인 창작 과정에서 생성형 AI 활용을 위한 필수 요소들을 파악하고 생성형 AI 리터러시 프레임워크를 제안한다. 본 연구는 패션 디자인 분야에서 생성형 AI의 실질적 활용 방안을 제시하는 선도적 실용 연구로서, 패션 산업의 디지털 전환과 혁신에 기여할 것으로 기대된다.

Purpose : This study aims to analyze the causal relationship between users’ evaluation on generative AI service and overall satisfaction.&#xD; Methods : The input variable dimensions include easiness to use dimension, usefulness dimension, enjoyment dimension, suitability dimension, and reliability dimension, whereas the response is measured by satisfaction dimension. Analysis is done by decision tree model based on Gini algorithm and random forest model.&#xD; Results : The results of decision tree models reveal that the first splits are mostly done by reliability dimension variables and the next important is usefulness dimension variables. Enjoyment dimension variables and reliability dimension variables are utilized most for the second splits. The random forest model indicates that the first four ranked variables belong to reliability dimension based on the mean_decrease_gini index.&#xD; Conclusion : The findings of this study suggest that reliability dimension, usefulness dimension, enjoyment dimension, easiness to use dimension, and suitability dimension are crucial for users’ overall satisfaction for generative AI service, all of which are worthwhile to denote for policy ma

이 연구는 생성형 AI 시대의 대학 글쓰기 방향을 탐색하는 작업이다. 특히 논증적 글쓰기에서의 생성형 AI 사용 가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 글쓰기 교육에서 활발히 논의되고 있는 생성형 AI의 활용논쟁에 대해 정리하였다. 그 결과 ‘새로운 기술의 적극적 활용’과 ‘글쓰기의 교육적 가치 재인식’ 입장으로 대별되었다. 그런 다음 논증적 글쓰기의본질과 생성형 AI의 위상을 정립하였다. 논증적 글쓰기가 특히 사고의 표현이자 학문 공동체의 입문이며 인지적 과정을 중시한다는 점을 확인하였다. 이에 생성형 AI는 논증적 글쓰기에서 ‘활용’이 아닌 ‘사용’의 위상을 지닌다는 것을 파악하였다. 이를 바탕으로 논증적 글쓰기에서 생성형 AI의 사용 방안을 가늠하였다. Kellogg(1999)의 인지적 글쓰기 모형에서 생성형 AI가 필자의 사고와 표현 과정에 조력할 수 있는 지점과 세부 활동을 제시하였다.

본 연구는 사용자 경험(UX) 시나리오 설계 과정에서 인공지능(AI)의 활용 가능성을 탐구하는 것을 목적으로 한다. OpenAI 의 GPT-4를 기반으로 한 ChatGPT와 Firefly 등의 생성형 AI를 활용하여, 대형 실내 시설용 미래 로봇 컨셉 시나리오 작성및 이를 위한 사용자 분석, Persona Modeling, Service concept map 제작에 이르는 단계에서 AI의 활용을 실험하였다. 연구 결과, AI 도구는 데이터 분석, 설계 의도 도출, 사용자 경험 분석 등에서 유용성을 발휘하였다. 그러나 입력문 전략에 의존적이며, 맥락 유지와 장문 처리에 어려움이 있어 인간의 지속적인 개입과 오류 보정이 필요한 부분으로 인해 AI의 활용은독립적인 UX 연구 수행에는 한계 또한 있음을 확인하였다. 이는 인간과 AI의 전략적 협업이 UX 설계 과정에서 매우 중요함을 시사한다. 이번 연구는 UX 프로세스에서 AI 도구를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 초기 단계를 제시하며, 이를 바탕으로 더욱 체계적인 활용 방안을 모색하고 심화한 연구 방향을 제안하는 데 그 의의가 있다.

목적 본 연구에서는 수업에서의 생성형 AI 활용에 관한 초⋅중등교사의 인식을 조사하여 초⋅중등교사의 요구도를 파악하고, 향후 수업에서 생성형 AI 활용 확대 방안을 모색하기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다.&#xD; 방법 이를 위하여 설문 문항을 개발하고, 충청북도 소재 초⋅중⋅고등학교 교사 645명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문 결과는 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 분석하였다.&#xD; 결과 수업에서 생성형 AI를 활용한 경험이 있는 교사는 189명, 전체의 29.3%로 나타났으며, 경험이 있는 교사 중에서도 2주에 한 번 이상 활용하고 있다는 응답은 70명으로 아직 수업에서 생성형 AI를 활용하는 교사의 비율은 낮은 것으로 나타났다. 주로 활용 하는 생성형 AI는 ChatGPT와 같은 대화형 AI이고, 이를 활용했을 때 학생들의 수업 참여 동기 유발을 가장 큰 장점으로 꼽았다. 활용 경험이 없는 교사는 그 이유로 생성형 AI 활용 지식 부족을 가장 많이 선택하였으며, 향후 활용 의향을 리커드 5점 척도로 표시 하였을 때 평균 3.20(SD=0.87)으로 활용 의향이 있는 것으로 나타났다. 수업에서 활용 가능한 생성형 AI 콘텐츠로 외국인 학생이 나 언어 사용이 서툰 학생들의 학습을 보조해 주는 AI를 선택한 비율이 가장 높게 나타났다.&#xD; 결론 수업에서 생성형 AI 활용을 확대하기 위해서는 교원의 생성형 AI 활용 능력 향상을 위한 교원 연수를 실시하고, 수업 사례 등의 자료를 제공해야 한다. 또한 잘못된 정보 제공이나 유해정보 차단 및 남용 방지, 표절 및 저작권 문제 등에 대한 대안 마련도 필요하다.

현대 사회에서 컴퓨팅 사고를 통한 문제해결력의 중요성이 강조되고 있다. 특히, 4차 산업혁명의 발전으로 이러한 능력은 더욱 필수적인 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 SW 교육의 중요성이 강조되고 있으며, 최근에는 AI 기술을 활용한 새로운 교육 방법에 관한 관심이 증가하고 있다. 이전에는 AI가 교육에 어떤 이바지를 할 수 있는지에 대한 연구들이 많았지만, AI를 SW 교육에 직접적으로 적용한 연구는 아직 많지 않다. 이에, 본 연구에서는 텍스트 기반 생성형 AI를 활용했을 때의 SW 교육의 효과를 확인하고자 하였다. 연구 대상은 K 대학교의 SW 기초교양 교과목을 수강하는 학습자들이며, 연구 방법은 생성형 AI를 활용한 SW 기초 수업을 설계한 뒤, 교육을 진행하여 교육 전과 후의 학습자들의 컴퓨팅 사고와 문제해결력 등을 확인하여 효과를 분석하였다. 연구 결과, SW 기초교양 교육을 시작하기 전과 후의 결과에 대하여 유의미한 차이가 나타났다. 생성형 AI를 활용한 SW 교육이 학습자들의 컴퓨팅 사고와 문제해결력을 향상시키는 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 프로그래밍의 어려움 정도에 따른 차이를 분석하고, 컴퓨팅사고와 문제해결 간의 상관관계를 분석하여 생성형 AI를 활용한 SW 교육의 효과를 보다 자세히 확인하였다. 본 연구를 통해 텍스트 기반 생성형 AI를 활용한 SW 교육에 대한 긍정적인 효과를 확인하였고, 개선점을 도출하였다. 미래 교육의 방향성을 모색하기 위해 추가적인 연구와 논의가 필요하며, 이를 통해 SW 기초교육의 질적 향상을 도모할 것으로 기대한다.

목적 본 연구에서는 초⋅중등교사의 생성형 AI 리터러시를 측정하기 위한 자기보고식 측정도구를 개발하여 타당화하고자 하였다.&#xD; 방법 이를 위하여 선행 연구를 토대로 생성형 AI 리터러시 구성 요인을 구안하고 문항 초안을 개발하여 전문가 검토를 통해 예비 검사 문항을 선정하였다. K교육대학원 인공지능융합교육전공 재학 중인 초⋅중등교사 107명을 대상으로 예비 검사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 탐색적 요인분석을 실시하여 본 검사 문항을 31문항으로 확정하였으며, 137명을 대상으로 본 검사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 확인적 요인분석을 실시하여 최종 도구를 확정하였다.&#xD; 결과 본 연구에서 개발한 생성형 AI 리터러시 측정도구는 3개의 요인(생성형 AI 이해, 생성형 AI 교육적 활용, 생성형 AI 가치)과 각각의 요인에 2개의 하위 요인이 포함되어 총 6개의 하위 요인으로 구성되어 있으며 문항은 총 31문항이다. 측정도구의 최종 신뢰도 Cronbach α 값은 .9 이상으로 높은 신뢰도를 나타내고 있으며, 하위 요인 간의 상관분석 결과 모든 요인 간 Pearson 상관계수는 유의확률 .001 이하에서 모두 .7 이상으로 유의한 상관관계를 나타냈다. 또한, 확인적 요인분석 결과 모형 적합도 지수인 CFI, TLI 모두 .9 이상으로 적합하게 나타났다.&#xD; 결론 본 연구를 통해 개발된 측정도구를 활용하여 초⋅중등교사의 생성형 AI 리터러시 수준을 확인하고, 이를 바탕으로 초⋅중등교사의 생성형 AI 리터러시 역량 함양을 위한 교육을 제공하는 데 기초자료가 될 수 있을 것이다.

연구목적 본 연구는 생성형 AI 기술의 발전과 확산으로 대중이 AI를 다양하게 접근하고 활용할 수있는 환경이 조성되는 가운데 우리나라 생성형 AI확산이 개혁확산이론의 조기다수자(early majority)단계에 진입했다고 판단된다. 이러한 환경에서 생성형 AI의 성패는 이용자의 지속이용에 달려있기때문 생성형 AI 지속이용의도에 어떤 요인이 영향을 미치는지를 탐색하는데 연구목적이 있다. 연구방법 생성형 AI 지속이용의도에 플로우 경험, 유용성지각 및 만족이 미치는 영향을 규명하기 위해서구조방정식모형분석을 통해 분석했다. 연구대상은 생성형 AI에 대해서 알고 있거나 사용경험이 있는대학생을 대상으로 편의표집에 의한 온라인 서베이를 통해 자료를 수집하고, R기반 오픈소스 통계소프트웨어 jamovi SEM을 통해 분석했다. 결과 생성형 AI의 플로우 경험은 유용성지각과 만족에 직접적인 영향을 미쳤고, 지속이용의도에는 유용성지각, 만족 및 유용성지각과 만족을 매개한 간접효과를보였다. 유용성지각은 만족과 지속이용의도에 대해서 영향을 미쳤고 지속이용의도에 만족을 매개한간접효과도 나타났다. 마지막으로 만족은 지속이용의도에 영향을 미친 것으로 나타났다. 즉 지속이용의도에 대해서 플로우는 완전매개효과를 보였고, 유용성지각은 부분매개효과가 나타났다. 결론 이용자는 생성형 AI 이용으로 플로우 경험을 하게 되고 이 경험은 사용자들에 유용성을 느끼게 하고 유용성지각은 만족으로 이어져 결국 생성형 AI의 지속적 이용을 유도하는 것으로 나타났다.

본 연구는 초등학교 국어 연극 단원에서 생성형 인공지능(AI)을 활용하여 교수·학습 자료를 제작하는 방안을 탐구하였다. 최근 교육부의 디지털 교과서 도입과 함께 AI 리터러시의 중요성이 대두되고 있는 상황에서, 교사들은 이러한 변화를 효과적으로 수용할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 그러나 현장 교사들이 AI 및 디지털 기술을 활용한 교육 자료 제작에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 통해 교사들이 효율적으로 수업 자료를 준비하고, 학생들의 학습 참여도와 학업 성취도를 향상하는 방법을 제안하고자 한다. 연구 결과 생성형 AI를 활용한 스토리보드 제작 기법이 교사들에게 긍정적인 평가를 받았으며, 이는 교사들의 수업 준비 시간을 줄이고 교육 자료의 질을 높일 수 있음을 시사한다. 또한 학생들의 흥미 유발과 능동적인 학습 참여를 촉진하는 데 효과적이라는 평가를 받았다. 이 기법은 교사 연수 프로그램에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구의 한계점은 연구 대상이 특정 지역의 초등학교 교사들로 제한되었으며, 생성형 AI를 활용한 교수·학습 자료 제작 기법의 장기적인 효과를 평가하지 못했다는 것이다.

최근 AI 인공지능 기술의 급격한 발전은 우리 생활에 혁신적인 변화를 가져왔다. 이러한 변화 속에서 광고, 홍보 콘텐츠역시 생성형 AI 인공지능 기술에 맞춰 많이 제작되고 있으나, 급변하는 환경에 새로운 방향이 필요한 때다. 생성형 AI 이미지 프로그램을 이용한 콘텐츠 제작은 능동적인 딥러닝 학습을 통해 브랜드 아이덴티티를 효율적으로 생산할 수 있다. 하지만 장점에 비해 창의적인 요소가 없는 기술뿐인 AI 콘텐츠는 분명 한계는 존재한다. 앞으로 생성형 AI 영상 프로그램이 상용화되면 이러한 현상을 가속될 것이다. 이에 연구자는 사례 연구를 통해 생성형 AI 콘텐츠의 현황과 한계를 파악하고, 광고 영상에서 생성형 AI 콘텐츠의 창의성인 인간 감성 언어를 분석한다. 또한 연구 모형을 통해 AI 콘텐츠의 감성 언어의특징과 상관관계를 탐색하고자 한다. 연구 결과, 창의적인 생성형 AI 콘텐츠 영상 제작에는 인간 감성 언어 의미가 내포되어야 하고, 감성 언어의 유형과 특징을 기술하였다. 이 연구를 통해 생성형 AI를 제작자에게 다양한 방법론적 가능성을 제시하여, 더 많은 사람들이 다가올 AI 시대를 효과적으로 대비할 것으로 기대한다.

본 연구는 대학교 교양 영작문 수업에서 학습자가 직접 작성한 영작문과 AI 기계 번역기를 사용한 결과물을 비교하여 어형적, 통사적, 어휘적 차이점을 분석하고 영어 글쓰기 수업의 학습 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 학습자는 한국 고등 교육 과정에서 체육 수업 확대에 대한 찬반 의견을 한 단락의 국문으로 작성한 후 영작한 결과물과 DeepL Translate(이하 딥엘)로 번역한 결과물을 분석하였다. 그 결과, 학습자의 영작문은 관사 및 한정사의 오류 및 동사의 형태적 오류와 시제 오류 등이 발견되었으며, 통사적 측면에서는 학습자의 글이 단순하고 직접적 문장이 많고, 딥엘은 복문과 다양한 접속사를 활용하여 풍부한 문장을 생성하였다. 어휘 사용면에서 학습자 작문은 어휘의 부적절한 선택과 반복이 사용이 빈번하게 발견되었다. 이러한 결과를 토대로 초급 학습자의 영어 글쓰기 교육에서는 관사 및 한정사 사용, 동사의 다양한 형태와 기능, 어휘의 적절한 선택과 반복 회피, 복문 작성 연습 등을 강조할 필요가 있음을 제안한다.

이 연구는 생성형 AI 시대를 맞이하여 교육과 기술의 접점에서 교육평가 패러다임 변화의 특징을 살펴보고, 미래 교육평가의 향방을 조망하는데 목적이 있다. 생성형 AI 시대에 대응한 교육과정, 교수⋅학습, 교육평가 패러다임의 변화 동향과 향후 과제를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI가 보편화됨에 따라 교사의 역할은 지식 전달자보다는 학생들의 전인적 성장을 촉진하는 안내자, 상담자로서의 역할이 강조될 것으로 예상되는 바, AI와의 협업을 통해 교사의 전문성을 확장시킬 수 있도록 교사의 AI⋅디지털 역량을 강화할 필요가 있다. 둘째, 개인의 적성과 흥미, 진로⋅직업과 관련된 개인화 교육과정에 대한 요구가 증대되고 있어 학교 교육과정과 관련된 모든 구성원이 교육과정 설계의 주체가 되는 다중심성 교육과정 생성ㆍ공유 체제 마련이 필요하다. 셋째, AI 디지털 교과서 및 AI 디지털 교과서와 연계한 AI 맞춤형 교수학습 플랫폼 구축 등 디지털화가 가속화됨에 따라 에듀테크 기반 교수⋅학습 방법의 교육적 효용성을 높일 수 있는 방안에 대한 교육 현장과의 소통 및 지속적 연구와 지원이 필요하다. 넷째, 디지털 기술의 혁신적 발전으로 학습분석의 적용 범위가 확장되고 개인 맞춤형 평가의 기반이 조성됨에 따라 개별 학생의 전인적 성장 지원을 위한 능력참조평가와 성장참조평가 및 협력적 문제해결력, 창의적 사고 등 미래 역량 함양을 위한 실제적 맥락에 기반한 수행평가와 게임이 재조명되고 있어 이를 활성화하기 위한 AI 기반 평가 체제에 대한 연구가 필요하다. 이 논문은 생성형 AI 등장에 따른 교육평가의 패러다임 변화와 교수학습 및 학생평가에 미치는 영향을 다면적으로 살펴봄으로써, 교육 현장에 평가에 대한 새로운 관점과 통찰의 기회를 제공하는데 의의가 있다.

This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects’ styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects’ styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method.&#xD; This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image takin

본 연구의 목적은 생성형 AI에 대한 지각된 유능함이 근로자의 직무 불안정성에 미치는 영향을 검증하고, 두 변인 간의 관계에 있어 상대적 자기평가의 매개효과를 확인하는 것이다. 또한 지각된 유능함이 직무 불안정성으로 향하는 경로에 있어 AI 리터러시의 조절효과 역시 탐색하고자 하였다. 우리는 가설 검증을 위해 사무직 근로자 총 179명의 서베이 데이터를 수집하였고, 생성형 AI에 대한 지각된 유능함이 직무 불안정성에 긍정적 영향을 미친다는 것을 밝혔다. 또한 지각된 유능함과 직무 불안정성의 관계에 있어 상대적 자기평가의 매개효과 역시 발견하였다. 그러나 우리의 예측과는 반대로, 지각된 유능함이 상대적 자기평가에 미치는 부정적 영향은 AI 리터러시가 높을수록 강화되었으며, 상대적 자기평가가 직무 불안정성에 미치는 부정적 영향은 AI 리터러시에 의해 조절되지 않았다. 우리는 지각된 유능함과 직무 불안정성 간의 관계를 설명하는 매개변인을 식별함으로써 이론적 발전에 기여하였다. 또한, 생성형 AI와 근로자와의 경쟁이 심화되고 있는 상황에서 조직 관리 차원에서 고려할 수 있는 AI 리터러시 교육에 대한 비판적 시각의 필요성도 제기하였다.

이 연구는 생성형 AI 기술이 지대한 영향력을 행사하는 현재 대학 교양교육의 현장, 그 중에서도인문교양교육의 영역에서 진행되고 있는 교육적 변화와 쟁점을 분석하고, 향후 인문교양교육이 추구해야 할 방향과 과제를 제시하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 2장에서는 먼저 현재 국내 대학에서 생성형AI의 교육적 활용에 대한 학습자와 교수자의 인식과 교육현장의 현황에 대해 살펴본다. 3장에서는생성형 AI 기술이 갖는 의미와 파급효과를 인문-교양학적 관점에서 고찰하고 인문교양교육의 새로운역할이 무엇이어야 하는지 분석한다. 4장에서는 생성형 AI의 시대에 인문교양교육을 내실화하기 위한내용과 방법을 구체적인 교과목의 사례를 통해 제시한다. 이 연구를 진행하며 연구진은 AI 시대에는인간을 탐구하는 인문교양교육이 더욱 강화되어야 한다는 결론에 이르렀다. 물론 그 방식은 예전과달라야 한다. 특히 논리적, 비판적, 창의적 사고교육의 역할을 통합적인 방식으로 강화해야 하는데,그 방법으로 인문고전을 중심으로 하는 텍스트 비판, 분석, 창의적 문제해결 교육의 다변화가 필요함을강조한다. 또한 AI 시대에 필요한 융합형 인문교양교육의 사례를 살펴보고 인문교양교육이 인문학에만머무르지 않고 과학, 기술, 그리고 예술의 영역을 넘나드는 진정한 의미의 융합교육의 가능성을 탐색할필요성을 제시한다.

게임 과몰입은 대한민국의 청소년들에게 심각한 사회문제이다. 그러나, 한국사회의 낙인이나 높은 치료비용과 같은 다양한 이유로 인해 적절한 치료가 이루어지지 않는다. 따라서 게임을 기반으로 한 디지털 치료제는 경제성, 접근성, 환자들의 동기와 관련된 문제를 해결할 수 있는 방안으로 제시되어 왔다. 또한, 마음챙김을 기반으로 한 디지털 개입은 게임 과몰입과 관련된 충동성 조절에 효과적이며 전통적인 약물 치료의 문제점을 해결할 수 있는 것으로 알려져 왔다. 따라서 마음챙김을 기반으로 한 게임 디지털 치료제를 개발할 필요성이 있다. 본 논문에서는 게임 과몰입 청소년의 충동성 완화를 위한 게임 기반 디지털 치료제의 구현 방법론을 제시한다. 이를 위해 게임 내에 적용할 수 있는 마음 챙김 요소를 정의하며, 이를 구현하기 위해 사용할 수 있는 방법들로 생성형 AI NPC, PCG, VR를 제시한다. 또한, 생성형 AI NPC, PCG, VR등을 통해 구현할 때 고려해야 할 사항들에 대하여 탐구한다.

메타버스는 가상융합환경으로 아바타를 통한 사회적 관계 유지와 사용자간 다양한 문화적 활동을 통해 포용성과다양성을 증진시킨다. 일상의 활동을 메타버스에서 동일하게 유지할 수 있게 됨에 따라 메타버스환경에서 구성원간 유용하고 정확한 정보 전달과 상호교환, 공유 등은 매우 중요해졌다. 메타버스에서 아바타를 대화를 통해 원하는정보를 얻고자 하는 욕구와 구성원의 요구사항 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 본 연구에서는 LLM기반으로 생성형 AI를 메타버스플랫폼에서도 활용할 수 있도록 한국폴리텍대학 메타버스플랫폼의 구조를 재설계하고 이를 구현하였다. 구현에 따른 실험 사례 제시를 통해 메타버스환경에서도 LLM을 구성하고 답변을 생성하는 인공지능 기반 서비스 제공이 가능함을 확인하였다. 향후연구에서는 메타버스플랫폼에 다양한 생성형 AI모델을 적용한 뒤 비교분석을 통해 맞춤형 모델을 제시하고 자체 LLM 모델 구현 관련 연구를 지속할 계획이다.

(연구 배경 및 목적) Open AI의 Chat GPT 개발 이후 급격히 발전하고 있는 생성형 AI 기술은 모든 분야에 영향을 미치고 있다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 중 하나인 프로젝션 맵핑 콘텐츠제작에 생성형 AI를 활용하는 가능성을 검토하고 이를 통해 학습자들이 기술적 원리와 실용적 적용을 통합한 교육을 경험할 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 생성형 AI의 교육적 활용을 통해 프로젝션 맵핑 제작의 각 단계에서 학습 효과를 증대시킬 수 있는 구체적인 방법론을 개발하고, 이를 교육 현장에 적용할 수 있는 방안을 제공한다. (연구 방법) 본 연구는 프로젝션 맵핑 콘텐츠의 기획, 제작, 맵핑을 포함하는 교육 과정을 대상으로 상용화된 생성형 AI 모델을 활용하여 프로젝션 맵핑 콘텐츠 제작의 교육 도구로서의 가능성을 탐색했다. 연구 방법으로는 생성형 AI의 기능과 다양한 활용 사례를 분석하고, 이를 바탕으로 프로젝션 맵핑의 각 제작 단계에 적합한 교수학습 구성안을 개발하였다. 나아가, 개발된 구성안을 바탕으로 생성형 AI, 실감형 콘텐츠, 교수학습 전문가를 대상으로 한 비구조적 설문을 통해 타당성 평가를 실시한 후 그 결과를 도출하였다. (결과) 선행 연구 분석을 통해 생성형 AI를 활용한 프로젝션 맵핑 제작 교육의 적용 방안을 7단계로 도출했다. 생성형 AI의 기본 원리와 모델을 이해하고, 프로젝션 맵핑 프로젝트를 계획하며, 실제 콘텐츠 제작에 필요한 기술을 습득하는 과정을 포함한다. 각 단계는 AI 기술의 윤리적 사용, 데이터 처리의 중요성 교육, 시각화 기술 학습, 설치 기술과 안전 관리 방법, 맵핑 소프트웨어의 조정 및 최적화 기법, 그리고 실행 중 감시 시스템의 구축과 운영까지 다양한 학습 목표와 자료를 통해 교육이 진행된다. 이러한 구성은 학습자들이 기술적 측면과 창의적 사고를 동시에 개발할 수 있도록 설계되었다. 전문가 대상 타당성 조사 결과, 전문가들은 제안된 교육 방안이 프로젝션 맵핑 제작 교육에 있어서 생성형 AI의 활용이 타당하고 유용하며, 필요한 교육 요소를 명확히 설명하는 데 매우 효과적이라고 평가했다. 해당 교육 과정은 기술적 원리와 실용적 적용을 통합하여 학습자의 이해도를 높이는 데 기여할 것으로 기대되지만, 생성형 AI를 활용한 프로젝션 맵핑 제작 교육의 효과를 높이기 위해 교육 초기에 구체적인 적용 사례를 추가하여 이해도와 동기를 증진시킬 필요가 있으며, 비전공자와 다양한 교육 환경

본고는 생성형 AI 활용을 통해 학습자들이 고전문학을 수월하게 이해하고 창작하는 방법을 제안한다.&#xD; 한국 고전문학에 속하는 갈래인 가전(假傳)은 옛 선인들이 사물을 주인공으로 하여 사람처럼 그 일대기를 꾸며 적은 글이다. 알레고리적 기법으로 당시 사회를 비판하고, 교훈적 메시지를 동반하는 것이 특징이다. 사물과 관련된 옛 고사들을 많이 포함하여 학습자들이 비교적 학습을 어려워하는 편이다. 학습자들이 가전을 친숙하게 여기고 이해하도록 하기 위해, 본고는 도전기반학습(CBL)의 단계에 따라 생성형 AI를 활용한 ‘오늘날의 사물을 주인공으로 한 우리시대의 가전 창작’을 주제로 한 수업을 설계하고, 이를 실행하여 현실화 가능성을 보이고자 했다. 현대의 사물 정보를 광범위하게 탐색하여 이를 가전 양식에 맞게 재구성하면 오늘날의 가전을 쉽게 창작할 수 있을 것이다. 이 수업은 학습자들에게 문학창작경험을 제공하고, 동시에 시대를 초월하여 옛 선인들의 지혜와 소통하며 고전의 현대적 계승을 직접 수행하는 경험을 제공할 수 있으리라 기대한다.

생성형 AI의 등장 이후 현재 생성형 AI는 간략화된 텍스트와 이미지를 토대로 콘텐츠 생성이 가능할 정도로 발전하였으며, 텍스트 기반 모션, 3D, 영상 생성기술 등 활용 분야가 확장되었다. 디지털 환경의 변화에 따라 인공지능의 중요성이 대두되는 현재, 미래인력인 디자인과 대학생들에게 기술기반의 융합 교육은 매우 중요하다. 본 연구는 인공지능 기술 이해 및 실무 활용을 위한 효과적인 생성형 AI 영상 제작 수업 방안을 제시하고, 이를 평가하여 생성형 AI의 디자인교육 필요성을 제안한다. 연구범위는 영상디자인 교육과 생성형 AI이다. 연구방법은 첫째, 디지털 전환 시대 교육 변화를 바탕으로 생성형 AI의 이론적 지식을 확립하고 영상디자인 분야 생성형 AI 도구를 파악한다. 둘째, 생성형 AI를 활용한 교육 사례와 콘텐츠 제작 사례를 바탕으로 영상 콘텐츠를 위한 생성형 AI 도구를 분석한다. 셋째, 생성형 AI를 활용한 학습 목표와 틀을 구상하고 이를 전문가 평가하여 생성형 AI를 활용한 실무중심의 영상디자인 교육을 제안한다. 연구결과, 영상 콘텐츠 시장에서 활용되고 있는 생성형 AI 기술과 비교하여 현재 생성형 AI 영상 콘텐츠 제작 교육은 이론적 이해와 단일 프로그램을 활용하는 보편적인 과정이 주를 이루고 있었다. 영상 분야 재학생을 대상으로 한 생성형 AI 교육 설문조사에서는 역량 및 시간적 어려움을 보조할 생성형 AI 기술 교육 수요가 확인되었다. 따라서, 실무중심의 생성형 AI 영상 제작 교육 방안을 고안하고 이를 전문가들이 평가하여 실무 역량을 강화하는 수업의 필요성을 제안하였다. 미래 사회에서 생성형 AI를 보조 도구로 활용하는 것은 작품성과 창의성, 아이디어의 표현방식을 고안하고, 기술과 예술을 융합한 특색있는 디자인을 가능케 한다. 생성형 AI의 올바른 활용 교육은 미래 시장을 선도할 디자이너를 육성하는 매우 중요한 교육이라 볼 수 있다.

본 연구는 AI 리터러시 개념이 논의되고 AI 교육의 필요성이 강조되고 있는 맥락 속에서 음악교과에서의 AI 리터러시 교육방향에 대해 고찰하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대해 연구한 문헌 분석을 통해 AI 리터러시의 개념적 의미와 역량요소를 고찰하고, 음악교과에 필요한 AI 리터러시 역량 요소를 도출였다. 음악교과에서의 AI 리터러시 역량은 첫째, AI 이해를 통한 음악적 시각과 안목 확장, 둘째, AI를 통한 표현과 소통, 셋째, AI학습 경험을 통한 창의⋅융합적 매체 활용, 넷째, 다양한 음악활동에서 AI 도구를 책임감 있게 윤리적으로 활용할 수 있는 AI 윤리 역량으로 제안하였다. AI 리터러시 역량 요소들은 음악 수업에 AI를 포함시킬 때 어떠한 내용과 수준에 초점을 두고 지도해야 할지에 대한 방향을 제시하고 있으며 음악교과에서 요구되는 필수적인 'AI 리터러시' 기술과 그 내용을 이해하는 데 있어 기초자료를 제공했다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.

최근 산·학·연에서는 ChatGPT를 필두로 학습을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하여사용자에게 제공하는 생성형 AI가 관심을 받고 있다. 이와 관련하여 군에서도ChatGPT와 같은 생성형 AI를 국방업무에 활용하기 위한 국방부, 각군 본부 대상소요제기 횟수가 증가하고 있는 추세이다. 한편, ‘생성형 AI’는 사용자의 질문에대한 입력값도 학습에 사용되는 특징을 갖고 있어 민감한 정보 등 자료유출에대한 보안 위협이 내재 되어있다. 따라서, 생성형 AI와 같은 첨단과학기술이국방혁신에 상당한 영향력을 발휘하고 새로운 과학기술 강군으로의 기회가 될수는 있지만, 보안대책이 잘 마련된 안전한 환경에서의 활용을 고려하지 않을 수없다. 이에 본 논문에서는 생성형 AI의 일반적인 개념 및 국방에서 바라보는AI의 관점을 기반으로 국방의 보안환경을 설명하였고, 이런 군의 보안환경에적합한 생성형 AI 구축과 관련하여 AI 모델 개발, 데이터 관리 전략, 인프라 등3가지 측면으로 구분하여 구축 방법을 제시하였다. 본 논문의 생성형 AI 구축방법을 기반으로 향후 군에 적용하게 될 AI 관련 정책 및 관련 시스템 구축 사업등에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.