논문 872편

인공지능의 도래로 모든 분야에는 대격변이 발생하고 있고 한문 교육 분야 역시 예외는 아니다. 강의 현장에는 이미 LLM(Large Language Model)을 활용한 생성형 AI가 깊숙이 들어오는 중이다. 漢⽂은 가장 오래된 학문 중의 하나지만 그렇다고 해서 생성형 AI를 외면할 수 없다. 교수자가 신문물에 대해 아무런 준비 없이 새로운 시대를 맞는 일은 현명하지 않다. 생성형 AI는 일시적인 유행이 아니라 시대의 메가 트렌드로 자리잡아 사회 전반을 획기적으로 바꿀 것이 분명하기 때문이다. 한문교육 분야도 예외는 아니다. 또한 생성형 AI를 강의에 활용하면 보다 효율적인 운용이 가능하다. 다만 본 연구는 <Chat GPT>와 <Bard>를 중심으로 연구되었으며 네이버에서 개발한 <하이버클로바X>와 관련된 연구는 추후의 과제로 남겨둔다.

본 연구는 대학생의 생성형 AI 활용 경험 및 인식을 파악하고자 498명의 자료를 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 대학생의 생성형 AI 활용율이 상당히 높게(88%) 나타났고, 미사용의 주된 이유는 필요성을 못 느끼고, 사용법을 모르기 때문인 것으로 나타났다. 생성형 AI의 전반적인 만족도는 긍정적이었으나, 생성형 AI의 답변 신뢰성에 대한 만족은 낮았다. 또한, 생성형 AI 사용 학생의 절반 이상은 과제에 활용하고 있으며, 보고서 작성과 프로그래밍 과제 활용 빈도가 높았다. 한편, 수업에서 생성형 AI 활용 관련 지침을 받은 경우는 64%에 그쳤다. 마지막으로 학생들은 생성형 AI를 활용한 학습 효과에 대해 긍정적으로 인식하였고, 생성형 AI 활용 교육에 대한 요구도가 높게 나타났다. 연구결과를 바탕으로 대학에서 생성형 AI의 교육적 활용을 위한 교육적 시사점을 논의하였다.

이 연구의 목적은 교원행정업무 경감을 위한 생성형 AI를 적용함에 있어서 교원들의 활용의도에 미치는 요인을 UTAUT이론을 기반으로 설명하는 것이다. 연구 샘플은 338명의 교사의 응답으로 구성되었으며 이 연구를 위해 개발된 5개 요인으로 이루어진 14개 항목의 설문을 사용하여 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 측정모형과 구조모형의 2단계 접근법을 통해 구조 방정식 모형으로 분석되었다. 그 결과 성과기대와 촉진 조건이 활용의도에 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 보여주었다. 이 연구의 결과는 교원행정업무경감과 관련된 정책을 입안하거나, 앱을 개발하거나, 교원 연수를 기획할 때 등 다양한 방면에서 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 생성형 인공지능(AI) 챗봇의 상호작용 유형이 학습 성취도와 사용자 경험에 미치는 영향을탐구한다. 특히, 인간과 인간의 창의적인 양방향 대화와 유사한 혼합주도적 상호작용(Mixed-Initiative Interaction, MII)과 인간 사용자의 프롬프트에 따른 단방향 대화를 지원하는 인간주도적 상호작용(Human Initiative Interaction, HII)을 중심으로 연구가 수행되었다. 참가자들을 두 집단으로 나누어온라인 실험을 통해 두 가지 상호작용 유형 중 한 가지 유형의 챗봇과 학습하게 하고, 이에 대한 참가자의 학습 성취도와 사용 경험을 측정했다. 연구 결과, 혼합주도적 상호작용을 지원하는 생성형 AI 챗봇은 학습 성취도를 향상시키고 참여도와 동기 부여를 높이는 것으로 나타났다. 그러나 사용자에게 인지적 부담을 증가시킬 수 있는 가능성도 발견되었다. 또한, 사용자의 기존 ChatGPT 사용 경험에 따라혼합주도적 상호작용에 대한 수용도가 달랐다. 본 연구는 혼합주도적 상호작용이 제공하는 교육적 가치와 잠재적 한계를 밝히며, 생성형 AI 챗봇의 상호작용 디자인에 대한 중요한 시사점을 제공한다.

본 연구는 이미지 생성형 AI를 활용한 이미지 향상연구에 초점을 맞추었다. 이미지 생성형 AI와 ChatGPT는 다양한 분야에서 큰 변화를 일으키고 있다. 따라서 정의와 작동원리, 기술을 결합하는 이미지 향상연구를 중심으로 문제 인식과 가설을 통해 사례 실험연구를 수행하였다. AI의 자연어 처리 기술 덕분에 과거와 달리 대중들은 인공지능을 더욱 쉽고 편리하게 사용할 수 있게 되었다. AI 기술은 기존에는 가능하지 않았던 창의적인 분야까지 가능하게 되었으나 이를 위해 효과적인 프롬프트 구성이 필요했다. 그러나 효과적인 프롬프트도 때로는 원하는 결과물이 나오지 않아 대응 방안을 위해 ‘이미지 향상을 위한 세부 전략’을 추가로 연구하였다. 다섯 가지 실험을 통해, ChatGPT와 이미지 생성형 AI의 활용이 최적의 이미지 향상을 만드는 조건임을 확인하였다. 5가지 조건은 다음과 같다. 실험 1) ChatGPT의 활용, 실험 2) 프롬프트 토큰 수와 중요도 순서, 실험 3) 풍부한 어휘력, 실험 4) 파라미터, 실험 5) 언어 선택 등 다양한 요소가 이미지 생성에 영향을 미치는 것으로 확인했다. 이를 바탕으로 차후 인공지능 기반의 예술 창작 및 디자인 과정에서 활용할 수 있는 기초자료로 제시하였다.

아동 사용자를 대상으로 한 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠와 서비스가 급증함에 따라 생성형 AI에 대한 아동의 인식과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 아동이 인식하는 생성형 AI의 유형 분류, 인지적, 행동적, 감정적 속성 부여 여부를 파악하고자 하였다. 이를 파악하기 위해 아동들과 함께 생성형 AI를 이용해 동화책을 생성해 보는 워크샵을 진행하고, 반구조화 인터뷰와 그림 그리기를 통한 응답을 수집하였다. 그 결과 아동들은 생성형 AI를 인지적 수준이 높은 인공물로 여겼지만, 생성형 AI를 통해 창작되는 결과물에 의존한 유형 분류의 모습을 보였다.

본 연구는 미국과 중국의 산업계에서 기술경쟁이 생성형 AI 기술개발과 시장형성과정에서도 이루어지고 있다고 보고, 미국과 중국의 산업정 책과 기업전략을 혁신생태계적 관점에서 살펴보려 하였다. 미국이 시장 선도형, 중국이 국가관리형 혁신패턴을 보여주지만 미국이 정책규제의 비강제성과 모호성을 통해 기업의 혁신공간을 보장해 주었고 같은 맥락에서 중국 역시 체제의 법률적 안정을 추구하면서도 기업의 법률적 책임을 적절하게 조정하여 글로벌 기업과 기술경쟁을 가능하도록 하였다. 한편 미국기업들은 혁신경쟁을 벌이면서도 관련 의제 설정에 적극적으로 참여하는 반면 중국기업들은 중국의 특유의 제도적 환경에 적응하면서도 오픈소스와 후발자의 이익을 적절히 활용하면서 글로벌 선도기업을 추격 하는 전략을 취하고 있다.

디지털 트랜스포메이션이라는 시대적 배경에 따라 AI 기술들은 괄목할 만한 성과를 보이고 있으며 국제경영에 있어서 그 활용 및 중요성이 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 최근 큰 이슈가 되고 있는 생성형 AI에 대한 접근을 통하여 국제경영에서 활용할 수 있는 기술 및 적용 사례를 제시하고자 하였다.&#xD; AI 기술은 다양한 기술들이 존재하고 있으며 대표적인 머신러닝, 딥러닝과 더불어 최근에 각광받고 있는 생성형 AI 기술이 있다. 생성형 AI에는 확률적 생서 모델, 오토인코더, 생성적 대립 신경망(GAN) 등이 있으며, 생성적 대립 신경망(GAN)은 다양한 형태로 발전하여 활용되어지고 있다. 생성적 대립 신경망(GAN)은 신경망 2개가 적대적인 관계에서 학습하는 기계학습 방식의 하나로 생성모델과 판별모델이 경쟁하면서 실제와 가까운 산출물을 만들어 내는 모델로서 기계가 경쟁하면서 학습을 하는 것이 특징이라고 할 수 있다. 이러한 생성형 대립 신경망(GAN)은 기술적으로 발달하며 InfoGAN이나 ProGAN, CycleGAN과 같은 형태로 발전하고 있다.&#xD; 국제경영 분야에서 생성형 AI가 활용되고 있는 사례로는 출판, 패션 의류산업, 의료 분야, 마케팅, 미디어 컨텐츠 분야 등에서 선제적으로 적용되고 있다. 출판 분야에서는 AI가 책을 쓰고, 표지 및 리뷰, 가격 책정, 판매까지 직접하는 단계에 있으며, 다양한 AI 작가들이 개발되고 있다. 패션 의류에 있어서 디자인 및 모델의 AI 기술 적용이 늘어나고 있으며, 이는 AI 디자인한 옷을 입고, AI 모델을 통해 의류를 간접적으로 입어보고 구매할 수 있는 환경에 있다. 의료 분야에서는 병으로 잃어버린 목소리를 AI가 대체해주거나 MRI, CT, X-Ray 결과를 분석해주고, 증상을 식별하여 사람들이 보다 쉽게 확인할 수 있도록 해주는 생성형 AI 기술의 적용이 늘어나고 있다.&#xD; 사례와 같이 생성형 AI는 기업과 산업의 발전 및 소비자 효용에 긍정적인 영향을 미치고 있으며 그 중요성은 계속해서 상승할 것으로 여겨진다. 디지털 트랜스포메이션이라는 큰 흐름 하에서 국제경영을 하는 기업들은 이러한 변화와 도전의 전방에서 새로운 혁신을 이끌어야 될 것이다.

이 연구는 이미지 생성형 AI를 활용한 교수법이 지적장애 학생의 어휘능력과 학습태도에 미치는 효과를 파악하는 데 주요한 목적이 있었다. 이를 위해 특수학교에 재학하고 있는 12-14세의 지적장애 학생 10명을 선정하였고, 실험집단과 통제집단에 각각 5명씩 배정하였다. 이미지생성형 AI를 활용하는 15차시의 중재 프로그램을 개발하였고, 이를 실험집단에게 제공하였다.&#xD; 통제집단은 전통적인 교과서 중심의 수업을 제공하였다. 지적장애 학생의 어휘 능력과 학습 태도에 관한 평가는 중재를 시행하기 전 사전평가와 중재가 모두 끝난 후 사후평가로 실시되었다. 수집된 평가 자료는 비모수통계 방법인 Mann-Whitney U 검정을 사용하여 분석하였다. 그결과 이미지 생성형 AI를 활용한 교수는 지적장애 학생의 어휘 능력과 학습 태도를 유의미하게향상시켰다.

본 연구는 미술 중심 융합교육에 있어 생성형 AI의 선택과 활용 방법, 학습에서의 효과 및 가능성의 제시를 목표로 한다. 이를 위해 생성형 AI를 활용한 미술 중심 융합교육 프로그램을 개발하고 실행하며 그 과정에서의 교수·학습 경험을 관찰, 조사하는 연구를 진행했다. 교육 프로그램은 미술 활동을 중심으로 과학 영역을 융합한내용으로 미술 표현 활동의 구상 단계에서 텍스트 투 이미지(text-to-image) 생성 AI 서비스를 사용했다. 교육은 해남지역 초등학교 3∼6학년 학생 38명을 대상으로 실행되었으며, 설문 조사 분석 및 연구자이자 교수자의 관찰과 정성적 평가를 진행했다. 그 결과, 미술 중심 융합교육 프로그램에 있어 생성형 AI의 활용은 학습자의 미술 표현 활동에 있어 생각과 느낌의 시각화와 미술 재료나 도구를 사용하지 않고 결과물을 만들 수 있다는 점에서 도움이 되었다. 또한 생성형 AI를 활용하지 않은 수업과 비교해 결과물의 표현에 있어 세부 묘사와 다양성이 향상된 것을 확인할 수 있었다. 예술과 과학기술의 융합교육 프로그램이 현장에서 효과적으로 적용되기 위해서는 빠르게 변화하는 기술에 대응할 수 있어야 하며, 평가와 개선이 유기적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 이론적 배경이 되는 연구와 그 실현이라 할 수 있는 교육의 실행이 병행될 필요가 있다. 본 연구는 향후 이러한 선순환 구조의 시작점으로서 그 의의가 있다.

인공지능(AI)은 인간에게 효율적이지만, 블랙박스(black box)로서 AI는 결과에 대해 명확하게 설명하지 못한다. 이러한 점에서 AI는 양면적이다. 미지의 기술인 AI는 어떻게 발전할지 예상하기 어렵기 때문에 AI서비스를 개발하거나 제공하는 사업자에게 책임과 의무를 지우는 것이 필요하다. 다만, 기술에 대한 규제가 아닌 서비스나 비즈니스 모델에 대한 책임을 다하도록 하자는 것이다. AI서비스가 안정적으로 제공되고, 그 내용에 있어서도 문제가 없는 상황을 유지할 수 있도록 하는 것이다. 서비스제공자가 자신의 서비스를 모니터링을 하더라도 완벽하게 처리하기는 어렵다. 그렇기 때문에 법은 수범가능한 일정한 의무를 서비스제공자에게 부과하고 그에 대한 부작위 책임을 묻는다. 이는 저작권법이나 정보통신망법에 규정된 OSP의 책임원칙이다. 안전한 항구(safe harbor)에 입항함으로써, 일정한 경우에 면책되도록 하자는 것이다. 책임제한 규정(safe harbor regulation)은 인터넷의 발전에도 긍정적으로 작용했다. 생성형 AI에 대한 비판이 잦다. 이제는 AI서비스제공자에게도 적용가능한지 검토가 필요한 시점이다.&#xD; 생성형 AI를 서비스하는 사업자는 저작권법이나 정보통신망법의 해석상, 콘텐츠 생산이 가능하도록 도구로써 서비스를 제공하는 사업자이다. 이용자는 프롬프트(prompt)를 통해 지시명령을 내리거나 또는 도구로서 활용하여 생성하게 된다. 좀 더 명확히 하자면, 이용자가 해당 서비스를 이용하여 자신이 의도하거나 원하는 결과물을 생성하는 것이다. AI서비스는 제공자의 법적 성질에 따라, 그 책임범위가 달라진다. AI서비스제공자의 법적 지위에 대한 검토는 AI서비스의 활성화를 위해서 중요하다. AI는 도구라고 생각하고, 그 결과물의 권리는 이용자에게 귀속되어야 한다. 논리적으로 침해물의 생성에 따른 책임도 이용자가 지게 된다. 이용자가 최종적으로 생성하는 서비스라는 점에서 생성물의 내용에 대한 책임을 서비스제공자에게 지우기는 어렵다. 다만, 서비스제공자는 서비스의 개발 주체라는 점, 생성형 AI를 서비스하는 사업자라는 점에서 일정 부문 주의의무를 부과하는 것이다. 지속적인 침해물 생성이나 정확하지 않은 내용의 환각현상 등 AI의 흠결에 대해서는 제공자도 일정한 작위를 요건으로 하는 주의의무를 부과하는 것이 AI산업 발전을 위해 바람직하기 때문이다.

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.&#xD; 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.&#xD; 『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.

최근 이미지 생성 AI는 폭발적인 주목을 받으며 다양한 산업에서 활용 시 도가 이어지고 있다. 본 연구는 이미지 생성 AI가 인쇄 미디어 콘텐츠 산업 의 이미지 제작 프로세스에서 긍정적 도구로 활용될 가능성을 확인하고 구 체적인 활용 방안을 제시하는데 목적이 있다. 연구 과정은 문헌조사와 이미지 생성 AI 서비스 사례 분석을 통해 이미지 생성 AI 기능 30개를 추출하고 유형화하였으며, 신문, 잡지, 도서 분야 현업자를 대상으로 이 루어진 사용자 조사를 통해 이미지 제작 과정에서 텍스트 생산자, 소통 매개자, 이미지 생산자가 경험하는 페인 포인트를 확인하였다. 조사 내 용은 어피니티 다이어그램으로 분석하여 온라인 설문을 진행하였으며 군집 분석을 통해 3가지의 페르소나를 도출하고 HMW방법론을 통한 솔 루션을 수립하였다. 이후 코크리에이션 워크숍을 통해 이미지 제작 단계 와 사용자 군집에 기반하여 유용하게 활용되는 이미지 생성 AI 기능을 확인하였으며, 이를 블루프린트로 구축하였다. 최종적으로 ‘커뮤니케이션 수단으로서 이미지 생성 AI’, ‘이미지 전문가의 작업 효율 툴로서 이미 지 생성 AI’, ‘이미지 제작 도구로서 이미지 생성 AI’의 3가지 활용 방 안을 제안한다.

본 연구는 생성형 AI를 미술교육의 학습 도구로 활용하기 위해 다양한 플랫폼의 Text-to-image 생성 AI 서비스를 용도별로 분석하고, 범주화한다. 창작 도구로서 AI는 현대미술의 주요한 화두이고, 미술교육은 이처럼 동시대를 반영하는 현대미술에 근거한다. 2022 개정 미술과 교육과정은 다양한 매체의 적극적인 활용을 통해 디지털 전환시대에 필요한 소양을 키울 것을 강조한다. 이에 따라 본 연구는 새로운 자기표현의 매체이자 창작 도구로서 생성형 AI가 오늘날 미술교육에 주는 의미에 대해 고찰한다. 또한, Text-to-image 생성 AI의 기술적 작동 원리인 Stable Diffusion에 대해 알아보고, 미술 학습 지원도구가 갖춰야 할 원리에 근거해 비교의 기준을 세운다. 이에 따라 여러 생성형 AI 서비스의 접근성 및 결과물의 미적 표현의 특징 등을 비교 분석한다. 이러한 연구는 미술교육의 상황과 교육 대상 및 내용에 적합한 이미지 생성 AI 서비스를 선택할 수 있는 기준을 제시하며, 이와 같은 멀티모달 생성형 AI의 활용을 더욱 용이하게 할 것이다.

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. &#xD; 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.

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.

본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.

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.

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.&#xD; 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 연구의 목적은 한국 대학에 재학 중인 외국인 학부생들의 생성형 AI 활용 경험과 교육 요구를분석하고, 이를 바탕으로 글쓰기 과정에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 방안을 모색하는 데에있다. 이를 위해 A대학에서 교양 <글쓰기> 과목을 수강한 외국인 학부생 219명을 대상으로 설문조사를실시하였다. 분석 결과, 본 설문에 참여한 외국인 학부생의 39.7%가 대학에서 과제를 수행할 때 생성형AI를 활용해 본 경험이 있다고 응답하였다. 응답자들은 주로 글의 개요, 요약, 연습문제 풀이, 일반보고서작성에 생성형 AI를 활용하였고, 내용 이해, 아이디어 생성, 번역, 표현 수정을 목적으로 생성형 AI를활용하였다. 그리고 교육 요구를 분석한 결과, 외국인 학부생들은 대학 과제 수행 과정에서 생성형AI 활용 시 인용법 및 문제점을 인식하고 있다고 하더라도 생성형 AI를 활용한 글쓰기, 인용법, 글쓰기윤리 교육을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 글쓰기 교과에서생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육할 때, 생성형 AI 활용 시의 인용법 및 글쓰기 윤리에 대한 부분이교육될 필요가 있으며, 외국인 학부생의 전공을 고려하거나 학습자가 작성할 빈도가 높은 글쓰기 종류에생성형 AI를 활용한 글쓰기를 교육해야 하며, 외국인 학부생들에게는 특히 글 수정하기 단계에서 생성형AI를 활용하는 방안을 교육할 수 있음을 제시하였다.

목적 본 연구의 목적은 대학에서 생성형 AI의 교육적 활용을 위한 교수의 교육요구도를 분석하는 것이다.&#xD; 방법 서울 소재 K대학 교수 126명의 자료를 온라인으로 수집하고, 신뢰도 분석, 요인분석, 대응표본 T-검증, Borich 요구도와 The Locus for Focus Model을 활용하여 수업 준비, 수업 방식, 수업 평가 영역별 교육요구도의 우선순위를 도출하였다.&#xD; 결과 수업 설계, 수업 방식, 수업 평가 영역 중 교육요구가 가장 높은 영역은 수업 설계였다. 하위요인을 살펴보면, 수업 설계에서는‘수업자료 제작’과 ‘수업내용 구성’이, 수업 방식에서는 ‘프로젝트 수업’과 ‘팀 기반 수업’이, 수업 평가에서는 ‘리포트 평가’와 ‘서술형 평가’의 우선순위가 높게 나타났다.&#xD; 결론 대학 수업에서 생성형 AI의 활용을 높이기 위하여 최우선적으로 교수 설계 영역에 대한 교육지원이 필요하며, 연구결과를 바탕으로 구체적인 지원 방안을 제안하였다.

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.

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.&#xD; 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

연구배경 이미지 생성형 AI의 등장은 사용자에게 이미지 창작 활동을 용이하게 해주었으나, 인공지능 특유의 무작위적 특성으로 인해 사용자가 원하는 이미지를 정확히 얻기 위해서는 시행착오를 반복하게 된다. 대부분의 이미지 생성 AI는 사용자 의도를 반영하기 위한 변형 기능을 제공하고 있지만, 여전히 사용자의 다양한 의도를 완전히 반영하기에는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 조형요소를 활용한 사용자 의도의 명확한 표현을 가능하게 하는 이미지 변형 기능을 위한 인터랙션 디자인을 제안하고자 한다. 연구방법 이미지 생성형 AI 사용 경험과 기대하는 변형 요소의 조사를 위해 설문조사를 수행하였다. 설문조사를 통해 도출한 조형요소를 활용한 변형 방식을 이해하기 위해 관찰 실험 및 심층 인터뷰를 수행하였다. 이를 바탕으로 이미지 변형 기능에 대한 인터랙션 아이디어를 도출하였다. 연구결과 설문 조사 및 심층 인터뷰를 통해 이미지 생성형 AI를 활용하여 주로 제작하는 이미지가 인물과 풍경임을 확인할 수 있었고, 이미지 생성 과정의 사용자 의도는 원하는 이미지가 명확한 경우와 새로운 아이디어 및 영감을 얻기 위한 탐색의 두 가지 경우로 나눌 수 있었다. 또한 현재의 이미지 변형 기능은 변형 정도가 제한적이며 변형을 위한 사용자의 의도를 반영하기 어려워 사용자가 인식하는 효용성이 낮음을 확인할 수 있었다. 결론 이미지 생성형 AI를 활용하는 사용자의 의도를 원하는 이미지가 명확한 검색과 영감을 얻기 위한 탐색의 두 가지로 나눌 수 있었으며, 이미지 타입에 따라 변형을 위한 조형 요소가 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 사용자의 의도와 변형을 위한 조형 요소를 반영할 수 있도록 인터랙션 컨셉을 시각화하여 제안하였다. 향후 연구에서 구체적인 인터랙션 방식과 인터페이스 디자인을 제안하고자 한다.

연구배경 그림책은 부모와 자녀가 교감하고 추억을 만드는 매개체의 역할을 한다. 관련 연구에 따르면 아동은 이야기를 만들고자 하는 욕구를 가지고 있으며 대화를 기반으로 그림책의 결말이나 숨겨진 이야기를 만들어 낸다. 이러한 이야기 창작은 그림책 창작의 경험으로 제공할 수 있다. 최근 생성형 AI를 활용한 그림책 창작 서비스가 활발히 개발되고 있지만, 대부분의 창작 방식이 텍스트 전환에 초점이 맞춰져 있다. 텍스트 입력을 통해 사용자가 직접 스토리를 구상하거나, 입력한 텍스트를 기반으로 스토리와 삽화를 생성하여 제공한다. 이러한 방식은 아동과 부모의 교감과 추억을 반영하기는 어렵다고 볼 수 있다. 연구방법 환경 분석을 통해 관련 연구 및 생성형 AI 활용 그림책 창작 서비스 분석을 진행하였다. 이후 사용자 니즈 조사를 통해 그림책 읽기에 관한 행태와 그림책 창작에 대한 니즈, 평소 부모와 자녀의 이야기 창작 방식을 파악하였고 콘셉트를 도출하였다. 도출한 콘셉트를 활용하여 사용자의 의견을 수집한 후 최종 서비스 콘셉트를 제시하였다. 마지막으로 서비스 화면을 활용하여 수용성과 효용을 검증하였다. 연구결과 그림책 창작 서비스를 제안할 때 부모가 자녀와 정서적으로 교감하고 함께 즐거운 시간을 보낼 수 있도록 창작 과정을 설계해야 하며, 완성한 그림책이 사용자에게 추억의 기록물로서 의미를 내포해야 함을 파악하였다. 따라서 생성형 AI를 활용하여 부모와 자녀의 대화를 기반으로 상상한 이야기를 그림책 형식에 맞춰 창작하는 서비스 콘셉트를 제안하였다. 결론 주 사용자인 부모와 자녀의 사용자 경험을 고려한 그림책 창작 서비스 콘셉트를 제안하였다. 제안한 콘셉트는 부모와 자녀가 정서적으로 깊은 유대를 쌓고 추억을 기록하는데 가치가 있다. 본 연구는 사용자 경험 디자인 관점, 사람과 생성형 AI의 협업 관점에서 의의가 있다.

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.

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.

This study conducted an empirical study on the application of innovative teaching methods in the tourism field in a situation where innovative teaching methods suitable for the AI era are required. It was intended to provide exploratory basic data on the application of a wide range of innovative teaching methods through actual verification of the educational effectiveness before and after the application of the innovative teaching method. To this end, the effectiveness before and after education was empirically verified with 60 students who majored in tourism at Y University in the metropolitan area. Reliability analysis, corresponding sample t-test, and map analysis using graphs were performed on the collected data to increase visibility. As a result of the study, it was found that all the competencies of the innovative teaching method had a statistically significant influence after the application of the innovative teaching method. In addition, by increasing the effect of interaction between instructors and learners acting as facilitators, exploratory results were derived for potential benefits and areas that could be improved.

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.

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 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.

[연구 목적] 본 연구의 목적은 생성형 AI에 대한 학생모니터링 인식 결과를 바탕으로, 미래 교육에서 활용 가능한 방안을 제시하는 것이다.&#xD; [연구 내용] 본 연구에서는 생성형 AI 유형에 따른 활용 사례를 분석하고, 귀납적 내용분석 (inductive content analysis) 방법을 통해 학생들의 인식을 모니터링 하였다. 그리고 이를 기반으로 생성형 AI 모델이 미래 교육에서 활용할 수 있는 가능성과 방안을 제시하였다.&#xD; [결론] 연구의 결론은 다음과 같다. 강점 측면에서는 교육 확대를 위해 AI에 대한 접근성 강화와 경험 중심의 학습을 제안했다. 또한 맞춤형 학습 지원을 위해 대상별 교육 및 AI를 활용한 난이도 조절을 제안했다. 기회 측면에서는 언어적 문제를 해결하기 위하여 다국어 지원 강화를 강조했으며, 교육을 통한 신체적, 정신적, 심리적 안정을 제공할 수 있는 카운슬링 역할을 AI가 도와줄 수 있도록 접근성을 확대하도록 제시했다. 그러나 약점 측면에서는 정보의 정확성 부족과 AI 인프라 개발의 시급하고, 인력 양성의 시간과 비용 문제, 기준의 불일치로 인한 윤리적 문제 등을 고려해야 한다는 점을 제시하였다.

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

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.

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.

디지털 시대에 예술과 기술 융합이 더욱 가속화되면서 생성형 AI를 예술작업과 교육에 접목하는 시도가 증가하고 있다. ChatGPT를 중심으로 한 생성형 AI는 예술가들에게 예술작업의 한계를 극복할 기회를 제공하면서 창작표현의 새로운 지평을 확장시키고 있다. 영상 교육 분야에서도 창의적 작업의 기술적 한계를 극복하기 위한 방법으로 생성형 AI 활용 방법에 대한 시도가 이루어지고 있으며, 이는 학생들에게 폭넓은 학습 경험의 기회를 제공하고있다.&#xD; 본 연구에서는 애프터 이펙트 익스프레션을 처음 접하는 초급 학습자들에게 ChatGPT 활용 수업 비교 분석을 통해 협업도구로써 생성형 AI 가능성에대하여 알아보고자 한다. 애프터 이펙트 익스프레션은 모션그래픽에서 복잡한 동작이나 반복 패턴 표현에 주로 사용되고 있으나, 스크립트 작성이 익숙지 않은 초급 모션그래픽 학습자들에게 어려운 영역으로 인식되고 있다. 이에ChatGPT를 활용한 사례와 그렇지 않은 사례 두 가지 모듈로 수업 진행 후,학생들의 인터뷰를 진행하여 익스프레션 스크립트 학습 이해도와 성취도를확인하였다. 두 모듈로 수업을 진행한 결과 ChatGPT를 사용한 수업이 스크립트 작성에 대한 이해도가 높았을 뿐만 아니라, 학습자들은 작성된 스크립트를 쉽게 응용, 변화시켜 다양한 모션을 만들어 내었다. 또한 생성된 스크립트를 프로젝트 스타일이나 개인의 작업 스타일에 맞게 수정하고 자신만의 작업스타일 템플렛으로 저장하여 데이터를 구축할 수 있었다. 학생들은 ChatGPT를 협업도구로 활용하는 과정에서 초기에 어렵게 느껴지는 스크립트 작성에대한 거부감이 낮아졌을 뿐 아니라, 작업에 대한 자신감, 응용력을 키울 수 있었다. 본 연구를 통해 생성형 AI를 활용하여 모션그래픽 초급자들이 높은 진입장벽으로 느꼈던 분야에 대하여 쉽고 효율적으로 접근할 수 있는 가능성을제시하고, 교육 도구로써 활용하기 위하여 학습자가 가져야 하는 필요한 핵심역량에 대하여 제안하고자 한다. 이는 생성형 AI를 이용한 교육 활용 범위를스크립트 코딩교육으로까지 확장시키고, 창의적인 영역에서 인간과 AI의 협업에서의 잠재력과 활용 가능성에 대한 인사이트를 제공할 것이다. 또한 빠르게 발전하는 인공지능 시대에 예술과 기술 융합 교육을 통해 창조적이고 자유로운 창작 활동에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대한다.

인공지능의 등장은 디자인 프로세스의 혁신을 가져와 제한된 창의성에 의존하던 기존 방식을 변화시키고 있다. 특히 생성 형 AI는 디자인 작업의 속도와 다양성을 증진시키며, 새로운 창작 패러다임으로의 변화와 경쟁력을 제공하게 되었다. 본 연구는 가정용 전자동 에스프레소 머신을 테마로 디자인 콘셉트를 정하고, 분위기, 조형, 디테일의 단계별로 구분한 프롬프 트 구성을 통해 이미지를 생성하였으며, 생성된 이미지는 전문가 평가를 통해 콘셉트 기반 AI 프롬프트의 효과와 한계를 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 분위기에서는 키워드에 부합하는 심플하고 미니멀한 이미지가 생성되었으나 전문적인 디자 인과 UX/UI 표현을 위해서는 추가 작업이 필요하다고 평가하였다. 둘째, 조형 키워드를 통해 새로운 폼 팩터(Form Factor) 생성과 조형 가능성을 확인했으나 일부 불명확한 조형이 한계로 지적되었다. 마지막으로 디테일 단계에서는 이미 지의 구체성과 세부 아이디어 발굴에는 긍정적이었으나 복잡한 프롬프트 구성이 콘셉트와 창의성을 저해할 수 있다는 우려 가 제기되었다. 연구를 통해 아이디어 확장 여부에 따라 프롬프트의 범위가 구성되어야 하며 결과물의 선정과 활용은 디자 이너의 판단과 개인의 감성 요소가 결합 될 때 효율적으로 활용될 수 있을 것임을 알 수 있었다. 본 연구에서는 생성형 AI 를 제품디자인 과정에서 콘셉트 기반의 창의적 아이디어를 발산하는 방법과 한계를 알아보고 디자인 콘셉트 시각화 및 실 제 적용에서 생성형 AI의 가능성과 한계점에 대해 논의하였다. 이를 통해 생성형 AI의 효율적이고 실제적인 제품디자인 프 로세스의 활용과 후속 연구에 초석이 되기를 기대하는 바이다.

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.

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.