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 프랭크 허버트의 SF 시리즈 『듄 』이 베네 게세리트에 의해 만들어진 궁극의 인간 컴퓨터, 퀴사츠 해더락을 아라키스의 운명과 연관짓는 방식을 탐색함으로써 기존의 인공지능 담론이 삭제한 인공지능의 신체를 복원하고, 인공지능을 행성 단위의 물질대사에 의해 구성되는 신체로 새롭게 사유하기 위한 단초를 마련하는 것을 목표로 한다.
 본고의 1장은 작중의 기계파괴 운동인 버틀레리안 지하드 이후 기계의 역할을 대신하기 시작한 인간 존재들을 마누엘 데란다의 진화 개념에 입각해 진화된 형태의 지능기계로 재규정하고, 『듄 』이 어떻게 인간과 기계를 하나의 체계로 연결하는지를 탐색한다. 2장과 3장에서는 『듄 』이 어떻게 물과 스파이스를 매개로 기계-인간의 물질대사를 행성 단위의 물질적 순환과 연결짓는지를 검토한다. 이후 4장을 통해 이러한 상호 연결에 의해 야기되는 재귀적 복잡성이 『듄 』에서 어떻게 긍정의 대상이 되는지를 『파운데이션 』과의 대조를 통해 확인해 볼 것이다. 마지막으로 5장에서는 『듄 』의 이러한 관점을 유시 파리카의 방법론과 결합시켜 오늘날의 인공지능에 적용함으로써 생성형 AI에 대한 지질학을 시도한다.
 『듄 』이 보여주는 퀴사츠 해더락에 대한 상상력, 무한히 소급해 올라가는 복잡성을 기꺼이 수용하는 체화된 의식으로서의 지능기계에 대한 관점을 기술문명의 가장 뜨거운 화두 중 하나인 생성형 AI에 적용해 보는 이러한 시도가 러다이티즘의 협소한 이분법을 넘어, 인공지능의 문제를 자원의 고갈, 기후변화와 같은 지구적 위기에 대한 문제의식의 속에서 새롭게 바라보기 위한 발판이 될 수 있기를 기대한다.

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.

초연결과 초지능화로 대표되는 사물지능(AIoT) 시대는 ICT를 넘어 산업 전반의 지능화를 이끌어 내고 있다. 이러한 사회에 대비한 디지털 인재 양성 정책으로서의 AI 교육은 단순히 AI 기술을 체험하고 원리를 이해하는 것에 그치는 것이 아니라 사물과 AI의 연결과 융합이 창출해내는 가치의 경험으로 이어져야 한다. 하지만 이러한 AIoT 관점에서의 교육에 대한 인식이 아직 미비할 뿐 아니라 교사 역시 관련 역량을 가지고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구자는 파이썬을 활용한 AIoT 교육 프로그램을 개발하여 교사 연수 프로그램에 적용하고 사전, 사후 대응 표본 t-test를 통해 효과성을 검증하였다. 그 결과 디지털 인식, 디지털 일반지식, 디지털 활용지식, 디지털 교육학 지식, 디지털 교육내용 지식, AI 인식, AI 학습, AI 시스템을 포함한 디지털・AI 리터러시에서 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다.

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.

초고령사회로 인한 정보격차를 줄이기 위해 지자체에서 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 진행하고 있다. 하지만 1 대 다수 교육의 한계, 고령자의 학습 효과 미비 등의 문제점이 있어 스마트폰 교육에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 바탕으로 고령자 대상으로 반복적으로 학습할 수 있는 교육환경 등을 고려하여 오프라인 교육 현장에서 직접 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안하였다. 해당 연구의 앱은 생성형 AI를 이용하여 사용자가 실제 사용에서 어려워하는 부분을 파악해 사용자별로 다른 문제를 제공해 개인 맞춤형 실습이 이루어질 수 있도록 설계하였다. 기존의 지자체 교육과 연계해 사용한다면 1:1 교육, 시간, 그리고 내용 면에서 효율적인 스마트폰 교육이 이루어질 것으로 기대된다.

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.

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

최근 부각되는 생성형 AI 기술은 예술적 감각이 뛰어나지 못한 일반인들도 얼마든지 창작 활동을 영위할 수 있는 무한한 가능성을 열어주고 있다. 그 중에서도 음악의 영역에서 활용되는 AI 음성합성 서비스는 특정 사람의 음성을 추출하여 감성 정보를 학습하는 과정을 통해 한 가수가 다른 가수의 노래를 실제 부르는 것 같은 커버곡을 만들거나, 이용자 개인의 목소리로 특정 가수의 창법과 음색을 모방하여 가창하는 등 다양한 형태의 합성음원을 생성해준다.
 그런데 문제가 되는 것은 타인의 음성과 음원에 대한 이용허락 없이 제작한 AI 커버곡은 여러 권리 침해를 둘러싼 법률 쟁점이 제기될 수 있다는 점이다. 특히 우리나라 저작권법은 가수의 목소리를 저작권의 보호 대상으로 하고 있지 않아 목소리에 대한 무단 사용이 어떤 권리의 침해를 구성하는지부터가 명확하지 않다. 이와 관련하여 부정경쟁방지법 제2조제1호 타목에서는 일정한 요건 하에 재산적 가치가 있는 인격적 표지에 대한 이익 침해행위를 금지하고 있으나, 음성의 주인이 망인(亡人)이라면 권리의 상속에 관한 또 다른 쟁점이 해결되어야 한다. 또 인간의 커버곡과 달리 확률 분포에 따른 계산적 연산을 통해 출력되는 AI 커버곡을 어떻게 취급할 것인지의 문제는 아직까지 명확한 법이론적 원칙이 확립되어 있지 않다.
 이러한 상황에서 본 연구는 AI 커버곡을 제작하고 이용하는 단계에서 문제되는 권리 침해 쟁점에 관하여 가상의 사례를 구성하여 쟁점별로 면밀한 검토를 시도하였다. 또 민법 개정안에 포함된 인격표지영리권과 저작권법 전면개정안의 초상등재산권 등 이미 입법론적으로 논의된 바 있는 규정들이 실사례의 적용에 있어서 어떠한 한계요인이 있는지, 나아가 AI 커버곡을 제작하는 단계와 산출된 생성물을 공개․이용하는 단계에서의 저작권 침해 쟁점과 책임의 범주, 그리고 면책 가능성 등에 대하여 종합적으로 검토하였다.
 다만 이 글의 이해에 있어서 구체적으로 어떠한 형태로 서비스를 제공하고, 그로 인해 누가 침해행위의 주체가 되는지 등의 문제에 대한 해결은 언제든 사안에 따라 달라질 여지가 있다는 점은 한계이다. 향후 지속적인 논의를 통해 혁신적 기술에 해당하는 생성형 AI 기술을 토대로 하는 다양한 신규 서비스 제공에 있어서 침해적 상황을 가늠해 볼 수 있는 최소한의 해석 기준이 마련될 필요가 있다.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)인 ‘Text to Music’을 집단탐구모형에 적용하여 학습자가 표현하고자 하는 음악을 주도적으로 계획하며 다양한 매체를 활용한 음악 창작지도 방안을 설계하는데 목적이 있다.
 이를 위해 음악창작활동의 의미와 인공지능 변화과정에서 최신 경향을 보이는 생성형 인공지능의 개념 및 프롬프트(Prompt)형인 뮤직젠(MusicGen)을 알아보고, 협동학습이론의 하나인 집단탐구모형의 개념을 제시하였다. 최근2022개정 음악과 교육과정에서는 새롭게 창작영역을 제시하여 변화하는 사회 속에서 음악의 가치와 영향력을이해하며 음악에 대한 시각과 안목을 넓히도록 하고 있다. 앞으로 미래 디지털 매체를 기반으로 하는 음악활동은학습자의 디지털 소양을 함양시킬 수 있으며, 생성형 인공지능 모델을 적용한 음악창작 활동은 디지털 기반 사회발전을 도모하고, 다양한 문화산업 발전을 이끌 수 있기에 앞으로도 지속적인 연구가 요구된다.

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.

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.

This study aims to determine whether generative AI has grammatical skills at the level of native Korean speakers. For this purpose, a grammatical understanding ability test and a production ability test were conducted. In Chapter 2, we reviewed previous research related to language ability evaluation of generative AI and presented an evaluation method. In Chapter 3, the grammatical ability of generative AI for ‘endings’ and ‘negative sentences’ was tested in terms of understanding and production. This work could improve the performance of domestic and foreign language models. This is because it summarizes areas where Korean language study can contribute, such as fine-tuning specific errors in terms of Korean grammatical ability. And conversely, it can be said that the possibility of using generative AI services in Korean language education and research was also discussed.
 The results of this study can be summarized into the following three points. First, these models generally showed a much higher percentage of correct answers in the grammaticality judgment test than in the correction. This is natural, assuming that generative AI is a Korean language learner. This provides an

본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

본 연구는 바이오필릭 디자인의 직접적 경험 중 물 속성을 세분화하고, 생성형 AI를 활용한 주거 공간 내 물 속성을 적용하기 위한 시각화 방안을 다루고 있다. 최근 생성형 AI는 건축디자인 분야에서 많이 활용되고 있으며, 새로운 디자인 안을 도출하는데 효율적이다. 한편, 본 연구에서 다루는 주거 공간에 물 속성의 적용은 거주자에게 다각적 측면에서 긍정적 경험을 제공한다. 따라서, 본 연구의 목적은 주거공간에서 거주자에게 긍정적 영향을 줄 수 있는 바이오필릭디자인의 물 속성을 세분화하고, 효율적인 생성형 AI기반 시각화 방안을 모색하는 것이다. 연구의 방법은 다음과 같다. 첫째, 선행연구 토대로 건축 분야에서 활용하는 생성형 AI와 바이오필릭디자인의 물 속성을 분석한다. 둘째, 스테이블 디퓨전의 활용하여 이미지를 생성한다. 셋째, 물 속성을 나타낼 수 있는 프롬프트를 도출하며, LoRA 모델 개발을 위한 데이터셋을 구축한다. 마지막으로, 프롬프트 기반 물 속성 시각화 방안과 LoRA 모델 기반 물 속성 시각화 방안을 비교 분석한다. 본 연구는 바이오필릭 디자인의 물 속성 시각화 연구의 기초자료를 제공하며, 건축 관련 분야에서 생성형 AI 활용적 측면을 논의하였다는 점에서 기여하는 바가 있다.

생성형 AI의 등장과 발전이 전자정부(e-government)에서 인공지능정부(intelligent-government)로의 변화를 견인하고 있다. 공공부문에서는 AI 기술을 전통적 정부가 가지고 있는 저생산성 문제를 일소하고, 시민과의 소통과 협력을 강화하여 저대응성 문제를 획기적으로 개선할 수 있는 핵심적 수단으로 파악하고 있다. 하지만 방대한 양의 데이터를 요구하는 생성형 AI의 기술적 특수성과 결과에 대한 오판 및 오류와 같이 정부가 AI를 도입하는 과정에서 해결해야 할 과제들이 산적한 것도 사실이다.
 이 연구에서는 향후 인공지능정부로의 효과적 전환과정에서 정부가 추진해야 할 AI 도입전략과 AI 도입 후 활용성 제고 방안을 제시하였다. 먼저, 공공부문으로의 생성형 AI 도입전략은 다음과 같다. 단기적으로는 민간기업의 AI모델을 활용하는 간접개발 방식으로의 운용을 통하여 AI기술에 대한 충분한 노하우를 습득할 필요가 있다. 중･장기적으로는 한국어 기반의 기본모델을 직접 개발하고 운영하는 방식으로 AI시스템을 구축할 필요가 있다. 활용성 강화를 위해서는 ①양질의 데이터를 확보하는 방향의 데이터 관리, ②개인정보 보안을 위한 관리감독 체계의 정립, ③우리나라 특수성을 반영한 AI알고리즘 개발, ④공무원을 포함한 대국민 대상의 AI교육 실시, ⑤AI활용을 뒷받침 할 인공지능법(가칭) 제정 등을 검토할 필요가 있다.

이미지 생성형 인공지능의 급격한 발전은 시각, 패션, 건축, 환경 등 다양한 디자인 분야에 영향을 미치기 시작했다. 그 중 미드저니는 능동적인 딥러닝을 통해 사용자가 원하는 이미지를 고품질로 생성할 수 있다는 점에서 디자인 실무에서 그 활용 가능성이 논의되고 있다. 본 연구는 미드저니의 ‘비주얼 아이덴티티 디자인 표현 가능성’을 탐구하기 위해 첫째, 비주얼 아이덴티티의 그래픽 요소를 심볼마크, 워드마크, 엠블럼, 마스코트로 분류하여 각각 비교용 샘플을 제작하였고, 둘째, 사용자 프롬프트가 아닌, 미드저니가 제시하는 프롬프트를 사용하여 제시된 샘플 이미지를 생성하였다. 이후, 보다 정확한 이미지 생성을 위해 사용자가 프롬프트 일부를 보완하는 과정을 거쳤다. 셋째, 4가지 그래픽 요소의 특징을 중심으로 생성된 이미지들에 대해 폐쇄성, 기하학성, 조형성, 대칭성, 장식성, 역동성, 고유성, 과장성 등의 특징적인 요소들을 얼마나 흡사하게 표현했는지 분석하였다. 그 결과, 마스코트와 엠블럼의 경우 그 특성을 잘 반영하여 표현했지만, 심볼마크와 워드마크 제작에 있어서는 폐쇄성의 원리와 기하학적 표현의 어려움을 드러냈다. 결과적으로, 철학과 이념의 의미가 정교하게 내포되어있는 심볼마크나 워드마크 디자인에 대한 미드저니의 표현력은 낮았다. 그러나 마스코트나 엠블럼처럼 철학과 이념을 직접적으로 보여주는 미드저니의 표현력은 상대적으로 높았음을 알 수 있었다. 이 연구를 통해 향후 인공지능 프로그램을 활용한 비주얼 아이덴티티 제작에 있어서 다양한 방법론적 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대해 본다.

생성형 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이 다양한 창작 분야에 적용되고 있는 가운데, 이 연구는 AI 기기 수용(AI device use acceptance, AIDUA) 모델을 확장하여 AI 커버 음악으로 대표되 는 생성형 AI 기반 콘텐츠에 대한 이용자의 수용 및 거부 요인을 탐색했다. AI 커버 음악 감상 경험이있는 이용자들을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하여(N ＝ 295), AI 기반 콘텐츠에 대한 평가, 감정, 수용 및 거부로 이어지는 단계별 과정을 분석했다. 구조방정식 분석 결과, AI 커버 음악에 대한 사회적 영향력 지각, 유희적 동기 및 지각된 의인화가 높아질수록 해당 콘텐츠의 품질과 기능에 대한 기대가 증가했으며, 이러한 성과 기대는 만족감을 높이고 불편한 감정을 감소시켰다. 반면, AI 커버 음악의 저작권 이슈에 대한 인식이 강할수록 불편한 감정이 유의미하게 높아졌다. 최종적으로 만족도는 AI 커버 음악에 대한 수용 의도를 높이고 거부 의사를 낮추는 효과를 나타냈으며, 불편함은 콘텐츠를 회피 하거나 거부하는 의향을 높였다. 향후 AI 기반 콘텐츠 수용 연구를 위한 기초 자료로서 이 연구의 학문적, 실무적 의의를 논의했다.

본 연구에서는 범용 AI의 일상화를 가능하게 한 생성형 AI에 대한 대학생의 인식을 알아보고 이를 유형화하고자 하였다. 특히 생성형 AI의 업무적 역량과 직업 및 업무의 대체 가능성에 대한 대학생들의 주관적인 견해를 이해하는 데에 중점을 두었다. 먼저 YouTube 댓글과 최신 뉴스를 바탕으로 내용 분석을 수행하여 Q표본을 구축한 후, 주관적인 인식 구조를 탐색하는 데에 주로 활용되는 Q 방법론을 통해 대학생들의 생성형 AI에 대한 인식 유형을 파악하였다. 분석 결과, ‘업무보조 수단으로 인식’, ‘직업 시장의 게임 체인저로 인식’, ‘전문성을 갖춘 업무 파트너로 인식’, ‘특정 직업의 대체재로 인식’의 4개 그룹으로 유형화되었다. 본 연구결과는 대학생들이 생성형 AI가직업 시장에 가져올 수 있는 변화를 어떻게 인식하고 있는가에 대한 고찰을 통해, AI 기술의 발전이 미래 근로 환경에 가져올 변화에 대한 새로운 통찰을 얻고, 나아가 교육자, 정책 입안자, 생성형 AI 개발자에게 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

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 생성형 AI을 활용하여 맞춤형 피드백을 개발하고, 이를 예비교사에게 적용하여 그 반응과 효과를 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 생성형 AI인 ChatGPT를 활용하여 총 3차례 맞춤형 피드백을 개발하였다. 1차 피드백은 수업설계 역량 진단결과에 따른 맞춤형 피드백, 2,3차 피드백은 예비교사가 작성한 수업지도안에 대한 맞춤형 피드백으로 총 40명의 예비교사에게 이를 순차적으로 제공하였다. 연구 결과 학습자들은 맞춤형 피드백에 대해 대체적으로 긍정적으로 인식하였고, 제공된 피드백의 내용이 지도안 작성하거나 수업설계 역량 개선개획을 세우는 데 있어 도움이 된다고 응답하였다. 반면, 피드백의 내용은 비교적 일반적인 내용이 주를 이루고 있어, 자신에게 적합한 구체적인 예시에 대해 제공해주면 좋겠다는 의견이 있었다. 그리고 맞춤형 피드백의 효과를 살펴본 결과, 설계 역량, 운영 역량에서 예비교사의 수업설계 역량 향상 효과를 확인할 수 있었다. 이 연구는 교육분야에서의 생성형 AI활용에 대한 기대가 커지는 시점에서 구체적인 활용 방안을 제시하고 예비교사의 인식 및 효과를 파악했다는 점에서 의의가 있다. 그러나 이 연구는 맞춤형 피드백의 효과를 확인하는 단계에서 수업설계 역량 진단 결과만을 살펴봤다는 점에서 한계를 지니며, 이에 기반하여 추후 연구를 제안하였다.

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.

본 연구는 린 스타트업 환경 내에서 생성형 AI를 활용한 심층 인터뷰의 효율적인 활용 방안을 탐구한다. 최근 기술적 진보에 따라 다양한 조직에서 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 증진시키는 사례가 증가하고 있으며, 이는 린 스타트업 환경에서도 적용되고 있다. 본 연구는 린 스타트업에서 비교적 부족한 시간과 한정된 자본내에서도 실무자들이 AI를 활용하여 심층 인터뷰를 수행할 수 있도록 돕기 위해 구체적인 가이드라인과 가이드북을 개발했다. 제안된 가이드북은 실무자들이 신속하게 인터뷰를 설계하고 진행할 수 있도록 지원함으로써, 린 스타트업의 민첩하고 유연한 작업 환경을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 또한 ChatGPT 4, 뤼튼 등과 같은 텍스트 기반 생성형 AI 서비스를 디자인 및 인터뷰 분야에 활용하는 실무적 방법을 탐구하며, 이를 통해 학술적 논의와 실무적 적용의 기여를 하는 데에 의의가 있다.

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.

최근 전 세계 사람들로부터 많은 관심을 받는 생성형 AI, 챗GPT는 인간의 전통적인 창작 활동을 넘어 설교 사역 및 기타 목회 분야로 그 활용이 확장되고 있다. 이런 챗GPT의 발전은 설교자들에게 도전과 기회를 제공하지만, 현재 여기에 관한 비판적 성찰보다는 챗GPT를 통한 시너지 효과를 위한 협력을 조장하는 경향성이 크다. 이런 상황에서 설교 사역에서 챗GPT 사용에 대한 비판적 평가를 통한 실제적인 활용의 지침이 필요하다.
 이를 위해 이 논문은 챗GPT가 지닌 내재적 한계와 이에 기인한 설교 활용의 위험성을 우선 살펴본다. 이를 토대로, 연구자는 설교자가 성경적 설교 작성의 전체과정에서 챗GPT를 활용될 수 있는 영역과 주의점을 살펴본다. 즉, 설교를 위한 주해 과정 이 단계인 브레인스토밍의 과정, 주해의 과정, 신학적 사고의 과정, 실제 설교 작성의 과정에서 챗GPT의 활용 가능성과 위험성을 구체적으로 다룬다. 마지막으로 이 논문은 챗GPT 활용에 관해 설교자 지녀야 할 인식론적, 설교 실천적 제안을 제공하면서, 본문과 정경의 맥락을 깊이 이해하는 딥리딩(Deep-Reading)을 실천하고 구속-언약적 신학적 통찰이 담보되는 딥프리칭(Deep-Preaching)의 설교 수행을 제안한다.

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.

컴퓨터와 인터넷의 대중화로 인해 주목된 사이버범죄는 기술의 발전과 함께 진화하였고, 형사법적 논의의 쟁점도 그 시기에 문제된 신종범죄에 대한 형사법적 대응 방안을 모색하는 것에 초점이 맞추어졌다. 최근 사이버범죄에 대한 논의의 중심에는 생성형 인공지능이 있다. 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터를 활용하는 초거대 인공지능 언어모델인 챗GPT가 2022년 11월에 출시되면서 생성형 인공지능의 열풍이 불기 시작했다. 생성형 AI는 데이터 분석이나 문헌 요약 및 다국어 구사는 물론이고 그림이나 영상 및 음악을 만들 수 있는 한편, 생성형 AI로 제작된 성착취물이나 가짜뉴스가 소셜 미디어를 통해 빠르게 확산되면서 사회적 문제를 야기하고 있다. 이에 본 논문은 생성형 AI를 이용한 사이버범죄의 발생 양상의 변화 및 형사법적 쟁점에 대해 살펴보고, 법적 대응 현황 및 개선 방안을 모색하였다.

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.

연구배경 최최근 생성형 AI를 통해 연재하는 웹툰과 같은 이미지 콘텐츠의 원작을 훼손하는 문제가 일어나고 있다. 이처럼 생성형 AI는 학습한 데이터를 기반으로 이미지를 생성하기 때문에, 원작 훼손 및 표절의 문제와 직결될 수 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 사용하는 창작 활동에서 원작을 보호할 수 있도록 디자인 윤리적 관점에 집중한다.
 연구방법 웹툰의 그림체와 원작의 설정의 데이터를 학습한 생성형 AI를 통해 이미지를 간단히 만들어 내는 상황은 원작의 저작권 침해와 디자인 윤리에 문제가 있을 것이라 판단하였다. 이러한 상황에 대하여 웹툰 혹은 온라인에 웹툰으로 작품 활동을 한 작가 혹은 작가 지망생에게 사전 조사를 진행했다. 사전 조사에서 생성형 AI에 대한 부정적 인식과 작품 훼손에 대한 문제를 인지하고 있음을 확인했다.
 연구결과 이러한 결과를 바탕으로, 사회 윤리적 문제에 해당하는 ‘작품 모방의 정도’와 ‘고인의 작품을 활용’하는 상황에 대한 패러다임 모형을 제시하고자 했다. 이를 위해 근거 이론을 바탕으로 웹툰의 그림 작가를 위한 AI 사용의 윤리적 제약 패러다임 모형을 제시했다.
 결론 본 연구에서 제시한 패러다임이 원작을 보호하고 올바른 생성형 AI 활용 방안에 도움이 되길 바란다.

Purpose : This study aims to analyze the causal relationship between users’ evaluation on generative AI service and overall satisfaction.
 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.
 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.
 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

첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.

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.

목적 본 연구는 생성형 AI를 활용한 ‘토의하기’ 중심으로, 이해중심 교육과정에 기반한 국어과 의사소통 역량 단원 실행을 목적으로 한다.
 방법 이해중심 교육과정의 특징, 토의의 개념과 절차, 토의를 위한 생성형 AI 활용, 국어 교과서 토의 단원의 비판적 고찰, 국어과 의사소통 역량 기반 단원 구조화 등의 내용을 살피며 이론적 배경을 형성하였다. 이어서 ADDIE 모형에 근거한 연구 절차 수립, 실행 모형 구성, 측정 도구 선정, 연구 집단 구성 및 효과성 검증 계획 수립 후 유정오(2023)에서 개발한 단원 설계(안)을 적용하며 본 연구를 진행하였다.
 결과 Willcoxon 부호순위 검정을 활용하여 연구 집단에 대한 ‘의사소통 역량’ 사전-사후 측정 결과, 전체 하위 요소에서 연구 집단 의 ‘의사소통 역량’이 유의하게 향상하였음을 확인하였다. 분석적 루브릭을 활용한 토의 성찰 및 학습자 포트폴리오 분석 결과, 포용 성과 주도성을 바탕으로 생성형 AI를 활용한 토의 활동을 수행하며, 연구 집단의 의사소통 역량과 토의 능력이 긍정적으로 향상하였 음을 확인하였다.
 결론 본 연구가 미래 교육 환경 변화에 대응하기 위한 국어과의 역할에 시사점을 주고, 역량 중심 국어 교육 연구 및 실천에 보탬이 되기를 기대한다.

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.
 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.
 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.
 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.

최근 AI를 활용한 교육 플랫폼 서비스 시장은 활발히 성장 중이나, 2030 세대가 멘토링 받고자 하는 예술․문학 분야의 교육 플랫폼은 부족한 편으로, 본 연구는 이의 개선을 위해 예술·문학 분야의 자기계발을 돕는 생성형 AI 기반 롤플레잉 멘토링 서비스를 제안하는 데 목적이 있다. 본 연구를 통해 예술‧문학 분야 온·오프라인 멘토링 사례 8개와 생성형 AI 활용 4개 인물 재현사례를 분석하였으며, 롤플레잉 방법을 18개로 유형화한 후 제안 서비스에 활용하였다. 이후 사전 파일럿 테스트, MVP 테스트 및 심층 인터뷰, 그리고 78명 대상 설문 조사를 통해 사용자 니즈를 발견하였다. 이를 바탕으로 생성형 AI의 MMoE 모델을 활용하여 멘토 매칭, 맞춤 AI 멘토 생성, 롤플레잉 미션 생성 알고리즘을 기획하였다. 결과적으로 예술·문학 분야의 3단계 롤플레잉 미션이 담긴 프로토타입 제안을 통해 자기계발 및 같은 관심의 사용자들과 소통 가능한 서비스의 핵심 방법 5개를 제시하였다.

연구 목적: 본 연구 목적은 교양 한국어 수업을 듣는 국내 유학생들의 챗GPT에 관한 인식을 탐색하고 분석하는 것이다.
 연구 방법: 본 연구를 위한 방법으로 대전에 소재한 W 대학을 중심으로 외국인 유학생들에게 설문 조사를 2024년 5월 13일부터 5월 21일까지 하였고 총 137명이 참여하였다.
 연구 내용: 첫째, 국내 유학생들이 본국에서의 챗GPT 인식률을 설문하였다. 둘째, 유학생들이 수업 시간에 챗GPT를 사용해 본 경험이 있는지를 조사하였다. 셋째, 본국에서 교수자로부터 챗GPT 활용에 대한 안내 여부에 관해 물어보았다. 넷째, 한국에서 챗GPT를 접하게 되는 과정을 분석하였다. 다섯째, 한국인 교수자와 비한국인 교수자 간의 챗GPT 안내 여부에 대해 살펴보았다. 여섯째, 유학생들에게 앞으로 챗GPT를 수업을 위해 사용할의향에 대해 설문하였다. 일곱째, 챗GPT를 배우게 되는 통로에 대해 질문하였다. 마지막여덟째, 국내 유학생에게 챗GPT를 활용하고자 하는 의향에 관해 조사하였다.
 결론 및 제언: 국내 외국인 유학생의 챗GPT 활용화를 위해 학교차원뿐만 아니라 국가차원에서도 지원이 필요하다. 또한, 교수자들에게도 국내 한국인 학생뿐만 아니라 유학생들에게도 챗GPT를 어떻게 가르쳐야 할지에 관한 교수자 연수도 필요하다.

패션 필름은 ‘패션을 주제로 다루는 영상물’이자 디자이너가 컬렉션에 담고자 한 의도를 전달하는 영상언어로 정의될 수 있다. 최근 몇 년간 COVID-19로 전반적인 사회·산업의 온라인·디지털 전환이 가속되었고, 패션업계 또한 디지털 기술을 활용한 캣워크 및 캠페인 필름을 제시하는 등 디지털 전환이 이루어지고 있다.
 이러한 경향 속에서 최근 산업계에서는 생성형 AI의 활용성에 관한 논의가 활성화되고 있다. 생성형 AI는사용자가 기존 것을 모방, 변형, 결합하는 과정을 능동적으로 보조함에 따라, 창작자의 발상과 탐색, 제작프로세스에 변화를 불러올 것으로 예측된다. 생성형 AI 활용은 상업·응용 예술 분야의 제품 및 콘텐츠 개발에서 시간과 노력 감소 등 효율성이 인정되고 있다. 이러한 경향을 고려하면 패션계에서 또한 생성형 AI 기술의 효과적인 활용 방향 및 기법 측면의 연구 필요성이 발견된다. 본 연구에서는 제작에 많은 시간과 노력, 인력이 요구되는 패션 필름 제작에서 있어, 창작자의 시간과 노력 단축에 효과적인 생성형 AI의 활용성을파악함에 목적을 두었다. 이를 위해 생성형 AI 프로그램을 활용하여 대안적 아웃핏을 착용한 모델의 실사영상에 디자이너의 의도를 반영한 3D 의복 렌더링 이미지와 비일상적인 배경 이미지를 적용하여 패션 필름작품을 제작하였으며, 이를 통해 패션 필름 제작에 생성형 AI를 활용하기 위해 사용자가 필수적으로 고려해야 하는 영상 시퀀스 계획 및 그래픽 디자인 관련 사항을 도출하였다. 본 연구에서는 창작 활동에 전통적기법과 최신 기술을 병용한 융합적 영상 창작 기법의 기초 자료 및 사례 제시에 연구의 의의를 둔다.