논문 872편

이 연구는 대학생 필자가 글을 쓸 때 챗GPT에게 질문하여 받은 답변을 어떠한 방식으로 활용하는지고찰하여 그 특성을 밝히고자 했다. 이를 위해, 먼저 필자가 글쓰기 과정에서 챗GPT와 나누는 전반적인문답의 양상을 점검하고, 이후 필자의 글에 챗GPT의 답변이 활용되는 방식을 유형화한 뒤 유형별양상을 고찰했다.
 먼저, 전반적인 문답의 양상은 필자가 논증적 글 1편을 작성하는 상황에서 ⑴ 챗GPT와 나누는 총문답수 및 답변 유형에 따른 문답수, ⑵ 챗GPT 답변에 대한 필자의 만족도, ⑶ 챗GPT로부터 받은답변의 실제 원고 반영률을 확인했다. 다음으로, 챗GPT 답변의 활용 유형 및 양상은 ⑴챗GPT 답변의활용 유형 5가지(그대로 사용하기, 요약 및 재진술하기, 틀 세우기, 종합하기, 도약하기) 및 유형별활용 빈도수, ⑵ 5가지 활용 유형별 긍정적⋅부정적 수행 양상을 사례 필자 분석을 통해 구체적으로제시했다.
 이 연구의 결과는, 필자의 문식성 및 비판적 사고력, 저자성과 윤리의식의 수준에 따라 챗GPT와의문답이 필자의 쓰기 능력을 배가하거나 저하하는 ‘양날의 검’으로 기능한다는 사실을 실증적으로 보여준다. 이 연구는 앞으로의 대학 글쓰기 교육이 전통적인 교육 목표를 더욱 중점적으로, 그러나 챗GPT를활용한 새로운 방식으로 추구해야 한다는 입장에서 이를 위한 몇 가지 전제 사항을 제안했다.

본 연구의 목적은 외국인을 위한 한국어 쓰기 수업에 챗GPT를 활용할 경우 나타나는 학습자의 반응을 관찰하고 이를 있는 그대로 기술함으로써 생성형 인공지능의 교육적 활용 가능성을 모색하는 데에 있다. 이를 위해 연구방법론으로 질적 사례연구를 선택하였으며 자료의 삼각화를 충실히 이행하기 위하여 한 학기 동안 학습 결과물, 챗GPT와의 대화 내용, 수업 만족도 등을 수집하였다. 수집 자료를 분석한 결과 형태적 측면에서는 문법적인 오류를 수정하고, 잘못된 표현을 바로잡는 데 챗GPT를 유용하게 활용하였으며 어휘적 측면에서는 모르는 단어나 구어체와 문어체 간의 변환을 이해하는 데 도움을 받았고 내용적 측면에서는 주제문을 작성하고 논리적인 단락을 구성하는 데 도움을 받았다. 본 연구는 챗GPT가 교수자와 학습자 간의 상호작용을 보완하여 학습자들의 학습 자율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여준다. 이는 전통적인 교수법의 한계를 보완하며, 다양한 학습자들의 요구에 대응할 수 있는 새로운 교육 방법을 제시할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

In response to the growing trend of creatively adapting Korean novel titles, this study evaluates ChatGPT's ability to rewrite titles in a creative manner, rather than resorting to literal translation. The AI was tasked with analyzing the plots and themes of four Korean novels and generating English titles that captured both their central themes and original intent. A comparative analysis was then conducted between these AI-generated titles and those produced by professional literary translators, focusing on functional similarities and differences. The findings revealed that the human translators incorporated a broader range of functions in their adaptations, while ChatGPT produced titles with a more limited functional scope. Despite its limitations in producing nuanced titles, ChatGPT can nonetheless serve as a cognitive tool to assist human translators in crafting more innovative and functionally appropriate titles.

This paper provides an in-depth analysis of prompt design for large language models (LLMs), specifically ChatGPT, and its application in interpreter education. Positioned within the framework of Computer-Assisted Interpreter Training (CAIT), this study explores how ChatGPT can assist in generating and editing interpreter training contents. By integrating a comprehensive literature review with practical applications, the research provides concrete examples of ChatGPT prompts for two primary purposes: creating new source texts and editing existing content. For content generation, the study recommends using a CORE template, leveraging materials such as press releases, news articles, and other relevant documents to initiate a prompt series. Furthermore, it highlights the inclusion of difficulty elements in source texts, such as proverbs, idiomatic expressions, numbers, and other intricate features of text composition. This research underscores the transformative potential of AI-generated content (AIGC) in enhancing interpreter education, particularly by offering a scalable solution for creating diverse and challenging training materials. The study concludes by recommending further rese

Based on the question-answer teaching method in teaching and learning English reading, this study aims to propose a new relational model between users and ChatGPT as a practical and symbiotic method of utilizing AI. In the dialogues presented in this paper, between me (instructor) and ChatGPT (virtual student), and between students (mentors) and ChatGPT (mentee), I position ChatGPT as both the object of being instructed and the agent of learning. This approach seeks to move away from the traditional perspective of viewing AI as a competitor or a substitute for human intellectual labor, which focuses on results―what AI can do for us. Furthermore, the goal is to shift the perspective of students, as users of ChatGPT, from passive, uncritical recipients of the information and answers provided by AI, to proactive learners and practitioners with three interconnected specialized roles: questioners, conversationalists, and future AI prompt engineers.

This paper investigates the translation strategies employed in human and machine translations of Korean zero-subject sentences into English. The author translated 343 zero-subject segments from management forewords in business reports using Google Translate (NMT) and GPT-3.5 (LLM) and compared the results with quality human translation, seeking to investigate the patterns of three corpora’s translation strategies—subject restoration or structural modification. It was found that all three corpora-human translation (HT), NMT, and LLM translation-the dropped subject was most commonly replaced by personal pronouns rather than other nouns. Two statistically significant differences emerged among the corpora. First, HT exhibited a higher frequency of proper or general noun subjects, likely reflecting translators' efforts to avoid repetitive use of the first-person plural pronoun "we" in adjacent sentences. In contrast, NMT and LLM translations frequently adopted "we," leveraging it as a safe choice to enhance reader engagement in this genre. Second, NMT showed an overuse of short passive constructions without an agent, a choice underrepresented in LLM translations. While short passives ca

인공지능(AI) 기술의 발전으로 인해 챗GPT는 일상과 업무 환경에 빠르게 확산되고, 교육분야에서도 많은 관심과 가능성을 불러일으키고 있다. 본 연구는 “챗GPT와 교육”에 대한 사회적 관심과 추세를 파악하기 위해 챗GPT 관련 기사가 초기 등장한 2022년 12월 11일부터 2024년 6월 5일까지의 1,337건을 기반으로 뉴스 빅데이터를 분석하였다. LDA 토픽 모델링 및 TF-IDF 분석 기법을 활용하여 “챗GPT와 교육”에 대한 주요 토픽을 도출하였다. 토픽 분석 결과 “디지털 교육 이벤트”, “교육 프로그램 개발”, “인공지능 교육 강화”, “공공교육 기술 혁신”, “교육 운영 및 기술지원”, “교육 혁신 및 산학협력”에 대한 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이를 통해 챗GPT가 교육 분야에서 다양한 영역에 걸쳐 많은 관심과 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 챗GPT와 교육에 대한 사회적 트렌드를 이해하는데 기여하며, 이를 바탕으로 교육 현장에서 미래 교육의 역할에 대한 구체적이고 올바른 방향성을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 데이터 분석기간을 확장하고 해외 뉴스데이터와의 비교분석을 추가하여 진행함으로써, 변화에 대한 관심과 추세를 파악하기 위한 쟁점에 대한 보다 유의한 연구 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대한다.

이 연구는 챗GPT를 학술 글쓰기 교육에 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 모색하고, 이에 따른 교육 모형을 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 기존 쓰기 교육 이론과챗GPT 활용법에 대한 단행본들을 분석하고, 학습자들이 챗GPT를 어떻게 활용하는지조사하였다. 쓰기 교육의 주요 이론들을 검토한 후, 챗GPT 명령문을 쓰기 지식, 인지적 쓰기 과정, 쓰기 전략, 장르 중심 쓰기 모형에 따라 분석하였다. 또한 실제 학습자들의 챗GPT 활용 사례를 수집하여 사용 양상과 만족도를 평가하였다. 연구 결과, 챗GPT 는 텍스트 생성과 수정 과정에서 효과적으로 사용될 수 있으며, 특히 개념적 지식과 담화 지식을 강화하는 데 유용함을 확인하였다. 그러나 사용자의 질문 생성 능력과 비판적 사고력이 챗GPT 활용의 성과를 높이는 데 도움이 된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로, 챗GPT를 학술 글쓰기 수업에 통합할 때는 명확한 지침과 교육적지원이 필요하다는 점을 제안하며, 챗GPT를 활용한 학술 글쓰기 교육 모형을 개발하였다. 이 연구는 챗GPT를 학술 글쓰기 교육에 통합하는 방법론을 제시함으로써, 교육현장에서의 활용 가능성을 높이고, 향후 관련 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 NCS 직무 역량 어휘를 활용하여 학생들이 직접 작성한 취업 목적자기소개서와 챗GPT가 작성한 자기소개서를 분석하여 그 차이점을 찾고, 표절 위험없이 개성과 역량을 효과적으로 드러낼 수 있는 자기소개서 쓰기 교육의 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 기업에 재직 중인 실무자들을 대상으로 두 종류의 자기소개서를 내용, 형식, 표현 측면에서 평가하도록 한 후 이를 분석하였다. 분석 결과 챗GPT가쓴 자기소개서에 비해 인간이 쓴 자기소개서가 전반적으로 높은 평가를 받았으며 특히내용적 측면에서 진실성과 사실성, 개성과 역량 표현에 대한 점수 차이가 높게 나타났다. 또한 자기소개서의 표절 여부를 확인할 때 정보의 제시 방식이 고려 요소가 될 수있음을 확인할 수 있었다. 챗GPT 작성 자기소개서와 구별되는 인간 작성 자기소개서의 특징은 다음과 같다. 첫째, 개인의 서사가 반영된 스토리텔링이 드러난다. 둘째, 상황 맥락에 맞는 적절한 감정 표현이 드러난다. 셋째, 개성이 드러나는 수사적 표현이사용된다. 넷째, 주관적 가치관이 개입된 내용일 경우 감성적인 글쓰기 전략이 사용되기도 한다. 다섯째, 구체적 목표와 실천 내용을 드러내며 주체성을 부각할 수 있는 표현으로 글이 마무리 된다. 교육 방안으로 내용 생성 과정에서 직무와 경험을 연계하는스토리텔링 방법, 개성이 드러나는 수사적 표현 활용, 글 전개 방식 고려, 적절하게 감정을 표현하거나 주관이나 주체성을 표현하는 방법을 제시하였다. 본 연구는 챗GPT 작성 자기소개서와 비교했을 때 인간 작성 자기소개서의 특징을 밝혔다는 점에서 의미가 있다. 또한 챗GPT 작성 자기소개서와 변별될 수 있는 취업 목적 자기소개서 쓰기교육의 방향성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

번역은 인류 역사상 가장 위대한 활동 중 하나이며, 번역자의 역할이 번역의 질과 정확성에 결정적인 영향을 미치기 때문에 그들의 역할과 중요성은 간과할 수 없다. 최근 생성 AI가 급속한 발전을 이룸에 따라 학술계에서는 인공지능 번역과 인간 번역의 관계에 대한 논의가 활발하게 이어지고 있다. 대다수의 연구자들은 충분한 양의 정확한 데이터와 고도의 발전을 거듭하고 있는 첨단 기술을 통해 인공지능 번역이 지속적으로 발전할 수 있다고 보고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 논의의 일환으로 한국 현대 문학의 대표작 중 채만식 『민족의 죄인』을 연구 텍스트로 선정하여, 한국에서 활용도가 비교적 높은 신경망 계열의 파파고, 구글 번역 및 대화형 인공지능 챗GPT를 사용하여 중국어로 번역한 후, 인간 번역과의 비교 분석을 통해 인공지능 번역의 양상을 살펴보았다. 그리고 이를 토대로 하여 챗GPT 등장 이후 문학 번역의 새로운 가능성을 모색하고자 한다. 동시에 인공지능 번역에 대한 필자의 몇 가지 의견을 함께 제시하고자 한다.

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.

최근 들어 챗GPT를 다양한 분야에 활용하고 있으며, 특히 다양한 시험에 대해 챗GPT를 활용한 결과가 어떠하다는 내용으로 기사화되고 있다. 본 연구에서는 전산회계 자격시험에 대해 학습을 하면서 챗GPT를 활용할 수 있는지에 대해 살펴보았다. 연구의 결과에 따르면, 전산회계 자격시험 중 이론시험의 일부분(회계원리의 기초개념)에서 챗GPT의 활용이 의미 있는 것으로 나타났으나, 전산회계 자격시험 중 대부분에서 챗GPT를 활용하여 학습하는 것은 아직까지는 어려운 것으로 나타났다. 다시 말해, 챗GPT를 활용하여 전산회계 자격시험과 같은 특정 시험의 학습에 활용하기 위해서는 챗GPT를 활용하여 기출문제에 대한 많은 학습이 선행되어야 하며, 또한 세법(부가가치세법)에 대한 학습이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 그러나 전산회계 자격시험 분야에서 챗GPT의 활용에 대한 가능성에 대한 시작이라는 의미는 크다고 볼 수 있다.

본 연구는 챗GPT, 달·이, 미드저니, 파이어플라이 4가지의 이미지 생성 AI를 기반으로 셰퍼드 페어리의 ‘희망’ 포스터 스타일을 ‘BTS’의 일부 멤버들에 대입하여 포스터 디자인을 생성하였다. 이를 통해 AI 도구별 특징과 활용 단계를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 챗GPT와 상호작용으로 프롬프트 정제 과정을 통해 달·이가 ‘BTS’ 멤버의 실제 모습과 유사한 이미지를 생성하였다. 달·이의 특정 인물이나 스타일을 직접적으로 명시하는 프롬프트의 제한은 챗GPT에서 직접적인 키워드나 스타일 대신 간접적이고 우회적 설명 방식을 통해 극복하였다. 둘째, 미드저니를 활용한 이미지-텍스트 반복 변환 과정에서는 원본 포스터의 주요 요소를 유지하면서도 새로운 시각적 해석을 반영한 창의적 이미지를 생성하였다. 셋째, 파이어플라이에서는 여태 반영하지 못한 창작자의 의도나 프롬프트를 보완하고 수정하였다. 결론적으로 챗GPT와 달·이에서 사실적인 이미지를 생성하고, 미드저니에서 이미지의 창의적인 변형과 재해석을 거친 후, 마지막으로 파이어플라이에서 이미지 후처리를 통해 포스터의 완성도를 높이는 것이 효과적임을 확인하였다.

본 연구는 캡스톤디자인 수업에서 예비유아교사들이 지속가능발전교육(Education for Sustainable Development, ESD)을 주제로 수업을 설계하기 위하여 챗GPT를 활용한 경험을 질적으로 탐구하는 것을 목적으로 하였다. 연구참여자는 충청권 4년제 대학에서 2024학년도 1학기에 유아교육연구 캡스톤디자 인 교과목을 수강한 예비유아교사 23명으로, 직전 학기 교육실습을 완료하였다. 예비유아교사의 경험을 심층적으로 이해하기 위해 성찰저널, 면담 전사본, 과제 결과물을 수집하였고, Miles 등(2014)이 제시한 방법에 따라 분석하였다. 예비유아교사들의 경험은 다음 세 가지로 도출되었다. 첫째, 예비유아교사들은 챗GPT로 탐색한 ESD 아이디어를 창의적으로 확장하였다. 둘째, 예비유아교사들은 챗GPT의 한계를 인식하고 협력학습의 가치를 발견하였다. 마지막으로, 예비유아교사들은 미래지향적 유아교사로서 성찰하고 성장하는 모습을 보였다. 이러한 결과는 미래 교육현장에 대응하기 위해 교사의 디지털 역량이 요구되는 현 상황에서도 교수 내용 지식과 동료와의 협력은 여전히 중요함을 시사한다.

본고는 담화형 인공지능 챗GPT 모델을 활용하여 김수영의 시어 ‘설움’을 고찰하고, 이 과정에서 도출된 챗GPT의 의미 해석의 실제와 오류, 오독(誤讀)의 과정을 정리하여 각 세션을 비교하고 그 활용방안을 밝혔던 논의의 후속 연구로 ‘설움’이라는 단어를 챗GPT가 시적 정념의 맥락에서 번역할 수 있는지를 고찰한다. 챗GPT를 활용해 인공지능 번역을 프롬프팅한다면 ‘학습 설계’와 ‘역할 부여’라는 방식을 통해 보다 활용성을 높일 수 있다. 챗GPT의 담화 구성 체계를 이해해 볼 때, GPT-4o는 이전 단계의 버전보다 더욱 능숙하고 효과적으로 답변을 제시한다. 그런데 GPT의 담화 기술은 전적으로 사용자 담화 수용 맥락에서 이뤄진다. 다시 말해 챗GPT가 옳은 답변을 제시해도 사용자가 원하지 않으면 잘못된 답변을 제시할 가능성이 높다는 것이다. 이러한 담화 구성 체계에 따르면 챗GPT는 사용자의 프롬프트 지시 사항이 구체적이면 구체적일수록 정확도 높은 담화를 구성할 능력이 향상되는 것처럼 보인다는 사실을 파악할 수 있다. 따라서 ‘학습 설계’와 ‘역할 부여’를 통해 챗GPT가 특정 작품 및 작가에 대한 이해도를 확보한 상태에서 작가, 장르, 시대적 맥락이 구체적으로 제시되는 역할 부여 프롬프트가 진행될 때 보다 작품에 대한 이해도가 동반된 번역이 도출된 가능성이 높다는 사실을 고찰할 수 있다.

본 연구의 목적은 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능을 평가하는 것으로, 이를 위해 접속 부사 {그래서/ 그러나/ 그런데/ 그리고}가 쓰인 784개 텍스트를 대상으로 챗GPT의 접속 부사 사용을 평가하고 오류의 원인을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 챗GPT의 접속 부사 사용 오류율은 약 21%로 총 784개 중 170개의 텍스트에서 의미 해석의 오류가 발생했다. 둘째, [인과/ 대조/ 전환/ 나열] 중에서 오류 비율은 [인과/ 전환]의 {그래서}와 {그런데}가 약 30%로 가장 높게 나타났다. 이는 챗GPT가 예측과 추론이 필요한 [인과] 관계 해석에는 한계가 있음을 의미한다. 셋째, 텍스트 유형에 따른 오류 비율은 ‘소설’이 29%로 가장 높게 나타나고 ‘논설문’이 14%로 가장 낮게 나타났다. 이는 챗GPT가 논리에 기반한 텍스트에서 문맥을 더 정확하게 해석한다는 것을 의미한다. 넷째, 챗GPT는 문맥 의미를 해석하는 과정에서 접속 부사의 위치를 잘못 계산하거나 구절 및 문장의 일부를 누락하는 등 텍스트 분석 과정에서 오류가 나타났다. 본 연구는 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능과 한계를 문장 층위에서 분석하였다는 점에서 의의가 있으며 이는 생성형 AI의 효과적인 사용 방법과 성능 개선 방안을 모색하는 데에 도움을 줄 것이다.

본 연구는 구글 번역, 챗GPT, 파파고를 활용하여 한-아 기계 번역의 가용성을 비교하고, 기계 번역 도구의 활용 가능성을 고찰하는 것을 목표로 한다. 한국어-아랍어 언어쌍을 대상으로 세 가지 기계 번역 도구를 활용하여, 실제 통·번역 현장에서 자주 활용되는 연설문을 연구 대상으로 삼는다. 2023년 10월 윤석열 대통령의 사우디아라비아와 카타르 국빈 방문 중 발표한 한국어 연설문 5건을 연구 대상으로 선정하였고, 총 2,639단어(11,269자) 분량의 아랍어 번역 결과물을 분석하였다. 기계 번역본의 평가 기준은 충실성, 유창성, 격식성, 화용성 오류로 설정하고, 이를 기준으로 번역물을 상호 비교하였다. 분석 결과, 구글 번역은 충실성 및 유창성에서 가장 적은 오류를 기록하며 가장 높은 품질을 보였다. 챗GPT는 원문 내용 누락이 많았고, 파파고는 왜곡된 사례가 다수 나타났다. 챗GPT는 유창성에서 구글 번역과 유사한 결과를 보였으며, 격식성 및 화용성에서 가장 적은 오류를 기록했다. 전반적으로 동시통역에 적합한 특성을 보였으나, 원문과의 비교가 필수적이다. 파파고는 충실성을 제외한 유창성, 격식성에서 가장 낮은 품질을 보였고, 통역을 위한 기계 번역으로서는 한계가 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 ChatGPT 사용자의 인지적 개방성이 인지된 혜택(실용적 혜택, 정서적 혜택)과 인지된 위험을 매개로 서비스 지속 사용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, AI 리터러시 수준이 이러한 관계를 어떻게 조절하는지를 조사했다. 연구는 ChatGPT와의 직접 상호작용을 포함한 오프라인 실험을 통해 진행되었으며, 216명의 참가자가 참여한 실험과 설문조사는 30분 동안 실시되었다. 연구결과, 인지적 개방성이 ChatGPT 지속 사용 의도에 미치는 효과는 인지된 혜택(실용적 혜택, 정서적 혜택)에 의해 매개되었다. 반면, 인지적 개방성이 ChatGPT 지속 사용의도에 미치는 효과는 인지된 위험에 유의한 매개 효과를 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 인지적 개방성이 인지된 혜택(실용적혜택, 정서적 혜택)과 지속 사용 의도에 미치는 효과도 AI 리터러시 수준에 의해 조절되었다. 마지막으로 인지적개방성이 인지된 혜택(실용적 혜택, 정서적혜택)을 매개로 ChatGPT 지속 사용 의도에 영향을 미치는 과정에서 AI 리터러시에 의한 조절된 매개효과가 확인되었다.

본 연구는 그동안 챗GPT에 대한 연구가 대부분 챗GPT의 활용 가치 및 기술 자체의 발전에 초점을 두고 이루어지고 있는 반면, 일반 대중들의 사용 요인, 즉 서비스 품질 차원에서의 연구는 제한적인라는 점에 착안하여 이러한 선행연구의 한계점을 극복하고 고속 성장세를 이어가고 있는 중국의 생성형 AI 서비스 환경에서 서비스 품질 차원과 지속사용의도 간의 구조적 관계를 실증적으로 검증하였다.
 분석결과, 첫째, E-SERVQUAL 하위 변수 대부분이 신뢰와 만족에 모두 영향을 미쳤으나 효율성과 용이성은 모형에 따라 결과에 차이를 보였지만 접근가능성과 프라이버시는 모든 모형에 일관되게 신뢰와 만족에 영향을 미쳤다. 둘째. 신뢰와 만족은 지속사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타나 챗봇 서비스를 사용자가 지속적으로 사용하게 하려면 서비스에 대한 신뢰와 만족이 선행되어야 함을 실증하였다. 셋째, E-SERVQUAL 하위 변수 대부분이 신뢰와 만족을 매개로 하여 지속사용의도에 영향을 미쳤다. 이는 챗봇 서비스를 사용자가 지속적으로 사용하게 하려면 해당 서비스의 효율성과 용이성, 접근가능성, 프라이버시도 중요하지만 우선적으로 E-SERVQUAL에 대한 신뢰와 만족이 결국 챗봇 서비스를 사용자로 하여금 지속적 사용하게 하는 핵심 요체임을 실증하였다.

Focusing on the possibility and effectiveness of Chat GPT in literary translation, this study compared and analyzed the Chat GPT translation with other translations in terms of understanding and expression. The final Chat GPT translation, which was post-edited with appropriate prompts, showed a high degree of completion close to human translation in terms of verbal expression and context. However, the prospects for its use in literary translation through improving translation ability are positive, despite the limitations of not utilizing the beauty of literature as much as human translation.

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.

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 연구에서는 ChatGPT를 활용한 10명의 현직 국어 교사의 서논술형 평가 개발 사례를 바탕으로 생성형 AI를 활용한 서논술형 평가 문항 개발의 가능성과 활용 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 서‧논술형 평가 문항 생성 시 효과적인 프롬프트 구성이 매우 중요하다. 1) 명시적이고 구체적인 정보의 제공(역할, 대상 학년, 성취기준 등)과 2) 성취기준에 대한 해설 및 서논술형 평가의 개발 요건, 3) 문두, 지문, 채점을 위한 정답, 정답 해설, 채점 루브릭 등에 대한 산출 결과에 명시적인 요구를 제시해 줄 수 있어야 한다. 둘째, ChatGPT에 입력하는 프롬프트를 반복적으로 수정하고 구체화하는 과정이 중요하다. 초기에 원하는 답변을 얻지 못해도 단계별(step by step)로 접근하며 프롬프트를 개선해 나갈 필요가 있다. 셋째, AI가 지문을 직접 생성하는 방식보다는 기존의 텍스트를 제시해 주고, AI가 텍스트를 재가공하여 문항을 생성하도록 하는 것이 효과적이다. 넷째, ChatGPT는 신속하고 효과적인 채점 자료의 생성과 활용이 용이하지만 이를 그대로 수용하기보다는 비판적 재구성을 거쳐 활용할 필요가 있다.

2022년 11월말 OpenAI에 출시된 챗GPT는 우리 사회전반에 큰 파장을 일으키고 있다. 기존의 인터넷 검색 정도가 아닌 방대한 자료를바탕으로 새로운 자료를 만들어내고 마치 인간과 같이 대화가 가능한챗GPT는 교육, 의료, 과학 분야 등에서 폭넓게 활용되며 새로운 세계를 열고 있다. 이런 점에서 2023년 6월 독일에서 인공지능 챗GPT가만든 예배에 300여명의 사람들이 참여한 일은 결코 작은 사건이 아닐것이다. 물론 이에 대해 부정적 의견이 대부분이었다. 예배를 기획한사람도 인간이 만드는 예배를 대체하려는 의도가 아닌 실험적 예배임을 밝힌다. 그러나 이를 단지 실험적 예배로 치부할 수 있을까? 오늘날세대, 아니 앞으로 인공지능과 더불어 살아가야 하는 세대들에게 있어인공지능이 이끄는 예배는 어떠할까? 이와 같은 질문에 본 연구는 예배영성의 관점에서 챗GPT가 제공할 수 없는 하나님과 인간의 영적 교제의 장인 예배의 특징을 고찰하는데 그 목적이 있다. 물론 우리는 과학기술의 발전이 신자의 신앙 경건생활에 가져올 수 있는 유용성을 간과해서는 안 될 것이다. 누구에게나 쉽게 접근할 수 있는 챗GPT의 방대한 자료는 교인들로 하여금 그들 스스로 신앙적 궁금증을 해결하고자신의 영적 훈련을 위한 자료들을 쉽게 찾을 수 있다는 이점이 있다.
 특히나 사용자의 질문에 따라 알맞게 답과 정보를 제공하는 챗GPT의기능은 교인들 각자의 상황에 적절한 성경본문과 기도문을 제공받는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 또한 챗GPT는 인공지능으로 신자들이 목회자에게 묻기 어려운 신앙의 문제들에 대해 익명성을 보장 받게 함으로 자유롭게 질문하고 상담할 수 있다. 그러나 이런 도움에도 불구하고기억해야 할 중요한 사실은 기독교 영성은 기계와의 대화가 아닌 하나님과의 교제를 바탕으로 한다는 점이다. 또한 기독교 영성은 신앙공동체를 기반으로 형성된다. 무엇보다 영성이란 신자 개인의 영적 목적만을 위함이 아닌 하나님의 초청에 대한 인간의 응답으로 이루어지는 자리이며 영성의 형성은 질문의 답을 얻는다고 해서 곧바로 완성되는 것이 아니다. 신자의 영성은 하나님과 다른 사람들과의 관계 속에 자신의 삶을 살아가며 완성되어져 간다. 이런 이해에서 비록 챗GPT의 자료 처리 능력과 언어 조합 능력이 인간이 가진 지적 능력을 압도한다고보여 질 수 있어도 영성은 챗GPT가 넘지 못하는 영역이다. 실제로 기독교 영성은 단지 정보 전달이나 이를 인지함으로

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT 가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT 는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 <Math4AI> 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 <Math4AI> 강좌의 교수・학습과정에 교재 맞춤형챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초・중・고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

As advances in artificial intelligence (AI) increasingly approach areas once relegated to the realm of science fiction, there is growing public interest in using these technologies for practical everyday tasks in both the home and the workplace. This paper explores the applications of and implications for of using ChatGPT, a conversational AI model based on GPT-3.5 and GPT-4.0, in the field of occupational health and safety. After gaining over one million users within five days of its launch, ChatGPT has shown promise in addressing issues ranging from emergency response to chemical exposure to recommending personal protective equipment. However, despite its potential usefulness, the integration of AI into scientific work and professional settings raises several concerns. These concerns include the ethical dimensions of recognizing AI as a co-author in academic publications, the limitations and biases inherent in the data used to train these models, legal responsibilities in professional contexts, and potential shifts in employment following technological advances. This paper aims to provide a comprehensive overview of these issues and to contribute to the ongoing dialogue on the re

This study investigated how helpful the use of generative AI such as ChatGPT is in conducting engaged learning at each university. In this study, based on the experiences of users using generative AI technology, we analyzed the relationship between usability and ease in consideration of the characteristics of learners, and examined whether there is an intention to continue using generative AI technology in the future. In this study, in order to verify the factors affecting the intention to use ChatGPT technology in order to solve the problems given in the participating classes, we examined previous papers based on the Technology Acceptance Model (TAM) and the Information System Success Model (IS), extracted the factors affecting the intention of ChatGPT technology, and presented the research model and hypothesis. Empirical research on the continuous use of generative AI in participatory learning using ChatGPT was conducted to determine whether it is suitable for long-term and continuous use in the educational environment, and whether it is sustainable by examining the intention of learners to continue using it.&#xD; First, user satisfaction was positively related to the intention

This study explores how generative AI, particularly ChatGPT, can enhance English language education, focusing on personalized learning to maximize each learner’s potential. In an English conversation class, students in the experimental group used ChatGPT as a learning tool after the instructor provided preliminary training. The study compared the improvement in speaking skills between the experimental and control groups and observed learners’ attitudes towards ChatGPT. Results indicated that the experimental group showed significantly greater improvement in speaking skills and positive changes in affective attitudes towards learning with ChatGPT. The findings suggest the need for continuous efforts in the application of AI technology to English teaching methods to aid in improving learners' English speaking skills.

이 연구는 지난 2022년 이후 전 세계적으로 주목 받고 있는 생성형 AI에 관한 내용으로 구성되어 있다. 구체적으로 AI 및 생성형 AI에 관한 내용을 논의하고 이와 같은 생성형 AI의 범죄 악용 측면과 범죄 문제 해결 적용 측면을 구분하여 확인하는 내용으로 구성되어 있다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다.&#xD; 첫째, 생성형 AI의 범죄 악용 가능성 및 사례로 사이버 보안 위협 코드의 생성 및 딥페이크 문제를 제시할 수 있다. 이러한 문제점을 확인하기 위해 생성형 AI 중 대중적으로 가장 많이 활용되고 있는 ChatGPT를 실제로 활용하였고, 사이버 보안 위협 코드 제작에 활용될 수 있는 정보를 얻을 수 있었다. 다음으로 생성형 AI를 활용한 딥페이크 범죄 문제라고 간주되는 딥페이크 포르노와 인물 합성 등의 문제 및 사례를 확인하였다.&#xD; 둘째, 이와는 반대로 생성형 AI에 근거한 범죄 문제 해결 사례를 확인하였다. 확인 결과 NYPD에서 현재 활용 중인 성매매 방지 챗봇, 다크웹 상에서 발생하는 범죄 문제 해결을 위한 다크버트, 그리고 우리 나라 공공기관에서 활용하거나 도입 예정인 생성형 AI 기반 모델을 확인할 수 있었다.&#xD; 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 생성형 AI에 기반한 범죄를 근절할 수 있는 방안을 제언하였다.

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 고전문학 그 중에서도 고전소설을 교육하는 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 생성형 AI에 관한 국어국문학계의 연구 경향을 살펴보았는데, 국어국문학계는 생성형 AI를 아직은 그 성능이 미흡할 수 있지만, 자기주도 학습 및 과정 중심 학습의 도구(또는 협력 주체)로써 교육적 활용의 가능성이 높다고 인식하고 있었다.&#xD; 이러한 인식을 바탕으로 본 연구는 생성형 AI를 활용한 고전소설 교육방안으로써, ‘고전소설 다시쓰기: 고전소설을 재해석한 그림동화 만들기’ 과정을 설계하였다. 이는 <고전소설론> 과목 조별 발표과제의 일부분에 해당한다. <고전소설론> 과목 조별 발표과제는 학습자가 스스로 고전소설 작품을 읽고 이해하고, 현대 대중서사와의 비교를 통해 고전소설의 보편성 및 개성적 특징을 이해하며, 현대적으로 변주하고 재해석하여 자신만의 관점에서 고전소설을 재맥락화하고 현대적 가치를 찾는 과정을 주된 내용으로 하는데, ‘고전소설 다시쓰기’는 그 마지막 부분에 해당하는 것이다.&#xD; ‘고전소설 다시쓰기: 고전소설을 재해석한 그림동화 만들기’는 ①Chat-GPT를 활용하여 고전소설 다시쓰기, ②Chat-GPT로 작성한 프롬프트로 Stable Diffusion에서 삽화 생성하기, ③웹 기반 그래픽 툴을 활용한 동화책 만들기의 프로세스로 구성되어 있는데, 이러한 교육방안은 고전문학에 대한 통찰과 개성적 이해를 가능케 하는 자기 주도적⋅과정 중심적 학습 방안이라는 점에서 의의가 있다고 판단된다.

본고는 ‘생성형 인공지능(이하 AI)’을 활용한 창작의 문제를 ‘어떻게’ 바라볼 것인가를 출발점으로 삼고 있다. 2023년 현재, 아직까지는 소설 분야에서 AI의 힘만으로 한 편의 완성도 있는 작품을 창작한 사례를 찾아보기 어렵다. AI와 인간 작가의 협업을 통해 출간된 소설 작품도 장편소설 『지금부터의 세계』(2021), 소설집 『매니페스토』(2023), 정지돈의 단편 「끝없이 두갈래로 갈라지는 복도가 있는 회사」(2023) 정도에 머문다. 더욱이 해당 작품들은 AI와의 협업이 실제 창작에 어떤 영향을 미칠 것인지, 그 수준은 어느 정도인지를 가늠하기 위한 실험에 가깝다. 이에 본고는 해당 작품들을 집필하며 서술한 작가들의 후기를 바탕으로, AI를 통한 창작의 현재 위치를 가늠하는 데 목적을 두고 있다.&#xD; 이 과정에서 AI가 제시한 자료를 선별하고 배열하는 과정에서 강조되는 것이 인간 작가가 보여주는 ‘조합’의 역량임을 확인할 수 있었다. 실제로 AI가 제시한 자료를 평가하고 수용하는 부분에서도 인간 작가의 역할은 매우 중요한 위치를 점한다. 그러나 이러한 접근이 AI의 한계를 강조하거나, AI를 단순한 창작 보조 도구로 치부하는 식의 접근이 되어서는 곤란할 것이다. 인간과 AI를 ‘대립’의 관계로 바라보고, AI의 한계를 조명하는 것은 인간 중심의 위계적 이분법을 적용한 관점이기 때문이다. 이에 본고는 이러한 이분법적 사고를 넘어 인간과 AI의 관계를 로지 브라이도티가 제기한 ‘횡단적 주체’의 탄생과 연결하여 고찰하고 있다. 이를 통해 인간과 AI, 모두에게 주어진 ‘문학적’ 가능성에 관해 사유할 필요성을 제기한다.