논문 872편

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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 [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.
 [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.
 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.

본 연구는 광고PR 분야에서 미래를 모색하고 실현하기 위하여 생성형 AI 기술의 도입이 광고PR 생태계에 미치는 영향을 파악하고, 관련 논의를 심층적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 생성형 AI와 광고PR 분야의 업계 및 학계의 전문가 11명을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 심층 인터뷰를 통해 다양한 광고PR 캠페인 및 미디어 콘텐츠에서 생성형 AI가 어떻게 활용되고 있는지 그리고 앞으로 어떻게 활용될 수 있을지에 대한 통찰력을 얻을 수 있었다. 연구 결과, 생성형 AI는 실제로 기존 광고 및 PR 분야의 접근법을 뛰어넘는 콘텐츠를 생성하는 데 기여하고 있었다. 그러나 사생활 침해나 기술의 오용 등에 대한 위협이 있다. 따라서 교육, 기술 개발, 윤리적 고려 사항 등에 초점을 맞춘 미래 지향적인 연구와 협력이 이루어져야 할 필요성이 강조된다. 연구결과를 바탕으로 생성형 AI 기술은 광고PR 산업에서 새로운 창의성과 혁신성을 실현하고 있으며, 특히 기존의 광고PR 방식에 비해 다양한 콘텐츠를 빠르고 효과적으로 만들어 내는 데 기여할 수 있음을 확인하였다. 탐색적 연구로서 심층인터뷰라는 방법론적 한계가 있음에도 불구하고, 본 연구는 전문가 인식을 통해서 다양한 함의를 제시할 수 있었다.

목적 본 연구는 청소년의 생성형 AI 이용경험에 대한 연구를 통하여 AI 리터러시 교육의 방향을 탐색하기 위하여 실시하였다. 방법 수도권 A지역 고등학생 9명(남학생 4명, 여학생 5명)과 비수도권지역 고등학생 5명(남학생 2명, 여학생 3명)을 대상으로 실시 한 심층면담 결과를 가지고 현상학적 분석을 실시하였다.
 결과 심층면담 결과, ‘고슴도치의 딜레마’라는 본질 하에 3개의 본질적 주제로써 불완전한 학습 도우미, 유토피아와 디스토피아의 존재, 모호한 생성형 AI의 활용범위와 6개의 하위주제로는 무생물인 기계의 한계, 제3의 학습도우미, 생활 방식의 변화, 새로운 기회 제공, 윤리적 사용에 대한 가이드라인 부재, 생성형 AI 활용의 거리두기가 도출되었다.
 결론 청소년들이 생성형 AI를 올바르게 이용할 수 있도록 청소년 대상 생성형 AI 리터러시 교육의 방향에 대한 논의점을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 청소년에게 생성형 AI에게 질문하고 협업할 수 있는 역량을 키울 수 있는 교육을 제공해야 한다. 둘째, 생성형 AI의 윤리적 이용에 대한 가이드라인을 제공해야 한다. 셋째, 생성형 AI 시스템의 작동 메카니즘에 대한 교육을 제공해야 한다.

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.

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.

본 논문의 목적은 생성형 AI 기술을 활용하여 2022년 개정교육과정에서 요구하는 인공지능 기술 발전에 따른 디지털 전환에 대응하여 학교음악교육 현장을 고려한 음악 수업 모델을설계하고, 디지털 환경을 고려한 지도 방안을 연구하는 데 있다. 더불어 기후· 생태환경 변화, 인구 구조 변화 등 사회의 불확실성이 증가하고, 복잡성과 다양성이 확대되면서 사회적문제를 해결하기 위한 협력의 필요성이 학교 현장에 요구되고 있다. 이를 위하여 본 연구는중학교 학생들을 대상으로 온·오프라인 학습을 혼합한 블렌디드 러닝(Blended Learning) 수업 방식을 적용하여 프로젝트기반학습(PBL, Project-Based Learning)을 위한 음악 수업 모델과지도 방안을 설계하였다. 이와 연계하여 본 연구는 2022 개정교육과정 음악교과의 내용 체계와 성취기준, 내용요소를 고려한 OpenAI 저작도구를 활용한 창작 활동 중심의 음악 수업 지도안 방안 연구를 진행했다. 현재 Prompt 기반의 생성형 AI 기술 보급이 점차 확대되면서, 인공지능을 활용한 교육 프로그램이 학교 교육 현장뿐만 아니라 문화예술교육 현장에도 활성화되고 있다. 이러한 교육 동향을 반영하여 실제 음악교육 수업에 보급될 수 있는 OpenAI 저작도구를 활용한 음악 수업 모델과 지도 방안을 제안하는 바이다.

최근 생성형 인공지능(AI)의 등장은 음악 창작 활동과 산업 생태계에 근본적인 변화를 가 져왔다. 본 연구는 생성형 AI 기술이 음악 창작에 미친 영향을 기존의 MIDI 기술, AI 음악 향 상기와 비교하여 그 특징과 기술적 요소, 그리고 음악 창작에 미치는 영향을 분석하였다. 본고 의 구체적 연구 문제는 다음과 같다: 첫째, 음악 창작을 보조하는 기술적 툴의 등장에 따라 작 곡 환경은 어떻게 변화해왔는가?, 둘째, 기존의 AI 음악 향상기와 최근의 생성형 AI 기반 음악 은 어떤 차별성을 갖고 있는가?, 셋째, 생성형 AI를 기반으로 한 음악 창작의 특징과 효과, 그 리고 미래 전망은 어떠한가? 연구 결과 인공지능의 발전은 다양한 알고리즘을 활용하여 더 효 율적인 음악 창작 및 편집 기능을 제공하게 되었으며, AI 기반의 음악 향상기는 다양한 음악 제작 툴을 통해 음악의 품질을 향상시켜 왔다. 하지만 대규모 언어모델과 딥 러닝 알고리즘을 바탕으로 한 생성형 AI 기술로 인해, 일반인들도 보다 쉽게 창의적인 음악을 쉽게 생성할 수 있게 됨으로써, 보다 창의적이고 협력적인 음악 창작의 환경을 만들어주었다. 마지막으로 생성 형 AI에 기반한 음악 창작으로 인한 윤리적 문제와 교육적 부작용을 논의하였다.

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.

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.

머신러닝 기술의 발전과 함께 인공지능의 대중화는 지속적으로 진행되었 지만, ChatGPT의 등장과 함께 비로소 인공지능은 사회 모든 분야에 걸쳐 혁 명적인 변화를 가져왔다. 이 과정을 이해하기 위해 컴퓨팅 패러다임의 변화 관점에서 연구할 필요성이 대두되었다. 본 논문은 영상 디자인 교육과정에서 머신러닝의 교육 방법을 디자인과 프로그래밍의 결합이라는 거시적 패러다임 을 바탕으로 개괄하고, 패러다임의 변화, 구현 방법의 실제, 도입 사례를 통한 시사점, 전망에 대하여 논하였다. 먼저 컴퓨팅 인터페이스의 변화 단계를 명령어 인터페이스(CLI), 그래픽 인터페이스(GUI), 자연어 인터페이스(NLI) 단계 별로 분석하고 인터페이스의 변화에 따른 디자인 환경의 변화에 대하여 논하였다. 다음으로 생성형 머신러닝 환경의 현황 조망을 위해 달리, 미드저니, 스테이블 디퓨젼 등의 주요 생성형 AI 환경에 대한 분석을 진행하였고, 생성형 AI의 활용 사례를 고찰하였다. 생성형 AI의 실제 사례 연구로 NLI를 활용한 디자인 수업을 구성 및 진행하고 수강생들의 심층 면접을 통해 조형 구성 과제와 영상 제작 과제, 2가지 제작 과제에 대한 생성형 AI 도구의 효용성에 대해 논하였다. 조형 구성 과제의 경우, CLI, GUI에 비해 NLI는 이미지 생성 속도, 다양한 스타일 생성 기능의 측면에서 장점을 가지는 것으로 보고되었다. 영상 과제의 경우 NLI는 프리프로덕션 단계에서 사전시각화 시 간을 단축하고 다양한 아이디어를 탐색해 볼 수 있는 효용성이 가장 큰 것으로 보고되었다. 이 결과를 바탕으로 컴퓨팅 패러다임의 변화를 수용할 수 있는 디자인 교육 모형을 위한 시사점을 추가로 논의하였다.

프로그래밍 수업은 실습 중심의 특성으로 인하여 기술 변화의 영향을 많이 받았다. 이제는 학습 내용 뿐만 아니라 학습 방법에서도 변화가 요구되고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용하여 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 학습에 대한 동기를 증진시키고, 학습 과정에서 회복탄력성을 높일 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 회복탄력성의 하위요소 분석을 통하여, 생성형 AI가 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 교육에서 학습자를 위한 프로그래밍 학습 방식으로 활용될 수 있고, 프로그래밍 학습 과정에서 발생할 수 있는 학습된 무기력을 해결하거나 학습 동기를 높이는데 기여할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 교수자에게 교육 과정을 설계하고 실행하는 단계에서 생성형 AI를 활용할 때 고려할 점을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 수업에서의 새로운 방향성을 제시하고, 교육 분야에서 AI 활용의 잠재력을 탐색하는 기초를 마련할 것으로 기대할 수 있었다.

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.

ChatGPT의 등장 이후 생성형 AI 사용 범위가 빠른 속도로 확대되면서 생성형 AI 활용에 있어 개인, 기업, 국가 간 격차가 예상된다. AI 활용의 확대는 추후 디지털 격차와 같이 AI로 인한 격차를 야기할 수 있기 때문에 생성형 AI 활용 증진을 위한 소비자 중심의 연구가 필요한 시점이다. 소비자들은 컴퓨터, 인터넷, 전자 상거래, 스마트폰 앱, AR/VR과 같은 기술의 발전을 늘 경험하며 이전의 경험을 바탕으로 새로운 기술에 적응해 나가고 있다. 본연구의 목적은 생성형 AI 서비스에 대한 긍정적인 태도 형성에 있어 선행요인으로 소비자 경험과 디지털 리터러시를 제시하고, 이 둘의 관계에서 디지털 자아효능감의 역할을 실증분석을 통해 확인한다. 연구 결과, 소비자 경험의하위 분류인 컴퓨터 경험과 모바일 경험은 모두 디지털 자아효능감에 긍정적인 영향을 주었다. 또한 디지털 자아효능감은 생성형 AI에 대해 긍정적인 영향을 미치고 있음을 확인했다. 이를 통해, 생성형 AI에 있어서 자아효능감이긍정 태도 형성에 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 하지만 모바일 리터러시의 경우 디지털 자아효능감에 유의미한 영향을 미치지 못하며, 디지털 자아효능감을 통해서도 생성형 AI 태도에 영향을 미치지 못했다. 이러한 차이는 생성형 AI가 가진 복잡성과 컴퓨터 인터페이스를 기반으로 한 개발의 특성 때문으로 보이며, 컴퓨터 리터러시가 모바일 리터러시보다 생성형 AI 사용에 요구되는 능력을 보다 명확하게 반영하고 있기 때문에 AI 수용태도에더 중요하게 작용할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 디지털 환경속에서 기기 사용의 중요한 결정요인 중 하나로 설명되고 있는 자아효능감이 생성형 AI 태도를 결정하는데 있어서도 중요한 역할을 하고 있음을 실증 분석을 통해 확인하여 생성형 AI 인터페이스 운영과 AI 관련 소비자 교육 정책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 생성형 인공지능(Gen AI) 기술을 활용하여 3D 부조를 창작하는 방법을 탐구하였다. 연구 배경은 AI가 예술 분야, 특히 부조 예술 창작에서의 잠재력에 대해 강조한다. 연구 방법론은 실험과 실증 분석을 결합하여, 예술가와 창작자가 창의적 아이디어를 3D 부조 작품으로쉽게 전환할 수 있는 간소화된 예술 창작 과정을 개발하는 것을 목표로 한다. 실험 부분은 텍스트 프롬프트에서 2D 이미지를 생성한 다음 3D 부조 모델로 변환하고, 3D 프린팅 기술을 사용하여 모델을 물리적으로 제작하는 것을 포함한다. 연구에서는 Midjourney 및 Stable Diffusion과 같은 도구를 사용하고 ZBrush 소프트웨어와 결합하여 깊이 정보가 포함된 2D 이미지를 텍스트 프롬프트에서 생성하고 이를 3D 모델로 추가 변환하였다. 실험은 이 방법의 효과성과 실행 타당성을 검증하였다. 실증적 연구 부분에서는 탐색적 요인 분석(EFA)과 계층 분석 방법(AHP)을 사용하여 AI가 3D 부조 예술 창작에 미치는 영향 요소를 평가하고, 다양한요소의 상대적 중요성을 결정하였다. 이러한 분석은 전문가들이 3D 부조 예술 창작의 다양한측면에 대한 견해와 우선순위를 드러내며, 예술 표현, 기술 효율, 혁신적 융합 및 창조적 생성등의 요소들을 밝혀냈다. 본 연구는 생성형 AI 기반의 3D 부조 예술 창작 방법의 실행 타당성을 보여주고, 전통적인 창작 과정을 간소화하며, 예술과 기술의 교차 융합에 새로운 타당성을제공한다. 연구 결과는 예술 창작의 디지털 변환을 실현하는 데 있어 기술의 효율성과 예술적표현의 중요성을 강조한다.

인공지능을 적용한 미래 기술이 삶의 각 분야에서 활용되고 있으며, 공간전시 분야에서도 관람객의오감을 자극하여 새로운 경험을 제공하기 위한 목적으로 활용되고 있다. 본 연구는 생성형 AI 기술을 활용하여 인공지능과 디자이너의 창의적 사고를 상호작용적으로 결합시켜 구성한 전시가 관람객의 연상성 측면에서의 공간 경험에 어떠한 영향을 주는지 파악하기 위한 목적이다. 연구의 방법으로첫째, AI를 활용한 전시 사례를 분석하여 AI 기술을 전시에 어떻게 적용하였는지 그특징을 서술하고, 유형을 분류하였다. 둘째, 생성형 AI를 활용한 10단계 경험 설계를 통해 작품(의자)을 만드는 과정을 영상 콘텐츠로 제작하여 작품 실물과 함께 특정 벽면에 상영한 후, 관람객에게 전시를 체험하게하였다. 셋째, 드로잉을 통한 생각 연상 방법을 진행하여 문서에 기록하게 하였고, 연상성의 세부 요소인 장면표현(Scene)과 연상표현(Imagine) 관점에서의 경험 후기를 심층 인터뷰하였다. 연구 결과, 장면표현 관점에서 AI 전시의 연상성은 창의성과 호기심을 자극하는 동시에 AI 기술에 대한 두려움을 유발하고, 기계적으로 스토리를 전개하는 과정에서 다소 지루함을 느끼게 하는 부정적 경험도 있음을 알 수 있었다. 연상표현 관점에서 AI가 스스로 생성하는 독특한 작품 연상과정은 관람객들이과거를 회상하고 깊은 감정적 공감대를 형성하도록 유도하는 역할을 하였다. AI 전시의 공간 경험은관람객에게 AI와의 협업을 통해 작품을 창작하는 과정을 생동감　있게 보여주어 관람객이 전시 내용에 대해 깊이 생각하게 하고, 작품의 세부 사항을 더 쉽게 포착함으로써 전시회에 더욱 적극적으로몰입하게 한다는 결론에 도달하였다. 이는 인간과 다른 AI에 대한 이질감을 넘어 확장적인 스토리텔링을 통해 여운을 남기며, 작가와 관람객 간 깊은 감정적 공감을 유도하여 무한한 상상의 공간을 제공한다는 데 의의가 있다.

생성형 AI를 활용한 한문교육 분야에 있어 <챗 GPT>와 <바드>는 배경지식을 알려주는 부분에서는 일부 유용성이 있지만 텍스트를 번역하는 기능 면에서 그다지 유용하지 않다. 또한 한국고전번역원 <한문고전자동번역>은 오직 『승정원일기』와 천문고전 일부만 번역이 가능하고 다른 텍스트에 대해서는 사용하기 어렵다. 네이버의 <클로바X>는 한문번역에 있어서 상당한 능력을 보여준다. 바이두의 기계번역보다 우월한 능력을 자랑한다. <챗 GPT>와 <바드>는 크롤링 방식으로 웹상에 있는 영어 데이터를 위주로 학습을 진행하였다. 반면 네이버 <클로바X>는 네이버가 보유한 다양한 텍스트 데이터를 학습에 활용했다. 네이버 지식백과에는 四書를 비롯하여 『사기』와 『삼국유사』, 『삼국사기』, 『고려사』 등의 방대한 양의 원문과 번역문을 제공하고 있다. 또한 동양철학과 관련된 텍스트들도 대량으로 서비스하고 있다. 네이버는 원문 뿐만 아니라 해제와 충실한 설명도 제공하고 있다. 때문에 해석과 맥락의 정확성이 다른 생성형 AI보다 뛰어나다. 네이버가 서비스하고 있는 동양 철학ㆍ윤리 부문의 텍스트들을 보면 사상과 철학 쪽으로 수준 높은 양질의 텍스트가 많다. LLM을 만들 때는 파라미터(매개변수) 수가 중요하다. 그러나 한문 해석은 다른 언어에 비해 파라미터 수가 더욱 많이 필요하다. 같은 글자라도 문장내의 위치가 앞인지, 뒤인지, 어떤 대화 상황인지, 고려할만한 사항이 다른 언어에 비해 대단히 많다. 때문에 동양고전의 원문과 번역문, 해제를 학습하였기 때문에 기존에 학습한 논어나 맹자, 삼국사기 등의 텍스트는 오류 없이 번역해내고 처음 접하는 텍스트도 무리 없이 매끄러운 번역을 제공할 수 있는 것으로 보인다. <클로바X>가 한문 번역을 잘하는 이유는 여기에 있다. 생성형 AI에게는 크롤링을 통한 대규모 학습도 가능하지만 제한적이지만 정선된 자료로 학습을 시키는 방법도 유효할 수 있다는 점을 잘 보여준다. <클로바X>는 대학수업에서도 활용가능하다. 수업 시간에 교수자가 강독 수업을 진행한 이후 <클로바X>로 번역하는 모습을 보여주고 교수자가 디테일한 부분에서 번역 오류를 잡아주며 배경과 관련된 내용을 설명해주고 <클로바X>에게도 질문하는 방식으로 진행할 수 있다.

인공지능(AI)의 급속한 발전은 산업을 변화시키고 조직 구조를 형성하는 여러 환경에 영향을 미치면서 학계의 관심을끌어왔다. 본 연구는 생성형 AI와 조직 문화가 재무 및 비재무 성과에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 부분최소제곱 구조모형 방정식을 활용하여 217명의 생성형 AI 사용자들의 응답 데이터를 분석하였다. 연구 결과, AI 실행은 생성형 AI의 일상적 사용과 혁신적 사용에 유의한 영향을 미치지 않았다. 이는 조직 내에서 강조되는 AI 촉진 기조가 조직 내의 생성형 AI 사용자들의 실제 사용을 증가시키지는 못 한다는 것을 시사한다. 한편, 조직 문화는 생성형 AI의 일상적 사용과 혁신적 사용에 강한 양의 영향을 미쳤다. 이는 조직들이 더 유연하게 생성형 AI를도입할수록 구성원들의 사용도 향상된다는 것을 의미한다. 기술성은 생성형 인공지능의 일상적인 사용에는 영향을 미치지만 혁신적인 사용에는 영향을 미치지 않았다. 즉, 생성형 인공지능이 더 사용하기 쉬울수록 사용자들은 그것을 반복적으로 더 많이 사용한다. 생성형 AI의 일상적인 사용은 재무 및 비재무적 성과 모두에 유의한 영향을 미쳤다. 이는조직들은 생성형 AI의 일상적 활용을 더 늘릴수록 조직 성과가 향상된다는 것을 뜻한다. 본 연구의 결과는 생성형 AI를도입하고 운영하는 조직들에게 유용한 지침을 제공할 것이다

본 연구의 목적은 생성형 AI 기술의 비약적인 발전이 초래할 지식구조화의 패러다임 변화를 살펴보고, 인간주체와 비인간주체의 상호 작용이 부단히 갱신해갈 디지털 기억과 그 토대 위에서 맞이하게 될 창의의 위기를 ‘맥락의 재구성’이라는 측면에서 고찰해 보는 것이다. 지식구조화의 디지털 전환을 ‘지식재구조화’라 명명하고 모방기계로서의 비인간주체인 생성형 AI와 편집기계인 인간주체가 인공자연이라는 지식공간에서 함께 추구해야 할 미래가치를 협업의 방정식(모방기계 × 편집기계)으로 구조화하고자 한다.&#xD; 생성형 AI가 모방하는 디지털 기억은 맥락을 갖지 못하며 작동 원리인 알고리즘은 명령문과 데이터를 기반으로 작동하기 때문에 인간처럼 자유로운 연상과 상상력을 발휘하지 못한다. 맥락의 부재라는 창의의 위기를 기회로 전환시키기 위해서는 맥락의 재구성이 요구되고, 맥락을 재구성하기 위해서는 생성형 AI라는 모방기계를 판단력과 상상력으로 통제할 수 있는 인간이라는 편집기계가 필요하다. 생성형 AI는 창의성을 위축하는 것이 아니라 강화해 준다. ChatGPT의 UI와 UX는 질문과 답변의 형식을 통해 구체화 되는데 그 과정에서 사용자가 얼마나 창의적인 질문을 만들어내는가가 답변의 수준과 신뢰를 담보해낸다. 제출된 답변은 완성이 아니라 지식 구조화의 한 단계에 해당하며, 사용자는 편집적 사고를 바탕으로 지식 재구조화로 연결-확장하는 창의적인 작업을 수행하게 된다.&#xD; 문자가 아니라 문자의 사용자가 더 중요하듯 생성형 AI 역시 기술 자체가 아니라 사용자가 더 중요할 수밖에 없다. 지식 구조화 혁명은 생성형 AI를 도구로 사용자의 편집 능력을 통해 촉진될 것이며, 인간의 지식은 생성형 AI의 데이터베이스로 전환되어야 가치 있게 된다. 인간이 수행해왔던 ‘모방’의 과정을 생성형 AI에게 맡기고, 그 에너지를 ‘편집’을 기반으로 한 ‘창의’와 ‘창조’로 집중한다면 문자와 인쇄술에 필적할만한 또 한 번의 지식혁명이 도래할 것이다.

우리나라의 생성형 AI 확산은 조기다수수용(early majority) 단계에 진입한 수준으로 향후 생성형 AI의확산과 활용이 불가피하다는 맥락에서 본 연구는 대학생을 대상으로 생성형 AI 지속이용의향에 영향을미치는 요인을 탐색했다. 분석을 위한 자료는 구글폼을 활용한 온라인서베이를 통해 수집하고 통계분석은 R기반의 오픈소스 통계소프트웨어 jamovi를 통해 요인분석, 확인적 요인분석 및 구조방정식모형분석을 수행했다. 요인분석결과로 생성형 AI 이용동기는 의례적과 도구적 동기를 확인했으며, 구조방정식모형 분석결과에서 두 동기가 만족에 영향을 미치고 있었고 도구적 동기와 만족은 지속이용의도에 영향을 미치고 있었다. 즉 생성형 AI를 습관적 추상적으로 활용하는 경우와 목적지향적으로 활용하는 경우 만족도가 높아지며, 이는 지속이용 의향으로 이어진다. 또한 의례적 이용동기는 만족을 매개로 지속이용에 영향을 미치며, 도구적 이용동기는 직접효과와 만족을 통한 매개효과로 지속이용의도에 영향을미쳤다. 따라서 생성형 AI는 소비형 서비스보다는 생산형 서비스로 인식되며, 이를 고려한 확산 전략이필요하다.

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.

인간에 의한 수작업 평가는 시간과 비용 소모, 주석자 간의 의견 불일치, 평가 결과의 품질 등 불가피한 한계가 있다. 본 연구에서는 생성 AI모델 중 문맥을 고려하고 긴 문장을 입출력할 수 있는 ChatGPT를 활용한 한국어 요약 평가가 사람의 평가를 대체하거나 보완할 수 있는지 살펴보았다. 이를 위해 정량적 지표로 BERTScore를, 정성적 지표로 ‘일관성, 관련성, 문법, 유창성’ 등을 사용하여 ChatGPT가 생성한 요약에 대한 정성 및 정량적 평가를 실시했다. 평가 결과 ChatGPT4는 사람의 수작업 평가를 보완할 수 있는 잠재력을 가지고 있는 것을 확인하였다. 영어에 대해 학습된 모델이라는 점을 감안하여 한국어 오류 요약문 평가를 통해 오류 탐지 성능을 추가로 평가하고, 생성형 AI를 이용한 평가의 타당성과 신뢰성을 검증하기 위해 문장과 비문에 대해 반복적으로 평가하여 ChatGPT4의 오류 요약문 평가 성능과 내부 신뢰도를 검증했다. 그 결과 ChatGPT3.5와 ChatGPT4의 오류 요약 평가 성능이 불안정하여 아직은 사람의 평가를 보조하는 데 어려움이 있음을 확인하였다.

생성형 AI로 대표되는 인공지능 기술의 급격한 발전과 기후⋅생태환경 변화 등으로 인한 사회의 불확실성이 증가하고 있으며, 이에 대응하는 범국가적 노력이 다방면으로 전개되고 있다. 교육 분야에서는 2022 개정 교육과정, 고교학점제, AI 융합 교육의 확대 등 관련된 교육정책의 변화가 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 인공지능 교육에 대한 합의된 용어와 명확한 개념 정의가 부재한 실정이며, 인공지능 교육의 체계적인 실행과 내실화를 위한 충분한 사례 축적 및 체계 마련이 필요하다. 본 연구는 협력적 실행연구 절차에 따라 일반계 고등학교의 교사들과 연구자가 협력하여 지속가능발전목표(SDGs)에 관한 교과 융합 교육 프로그램을 설계한 연구이다. 한국사, 통합사회, 국어, 정보 교과 수업을 통해 공동 연구자들은 하나의 주제를 중심으로 다양한 활동을 수행하며 SDGs 담론을 일상 실천으로 연결하는 경험을 도모하였다. 더불어 이 과정에서 생성형 AI를 수업의 도구로 활용하였고 실행에 기반을 둔 개선안을 전문가 검토를 거쳐 제안하였다. 교육의 직접적인 실행자이자 주체는 교사인 바, 본 연구는 현장 교사들과 대학의 연구자의 실천과 협력에 기반을 두어 수행되었으며, 생성형 AI를 활용한 SDGs 융합 교육 프로그램을 제시하였다는 점에서 그 의미가 있다.

본 연구는 기업이 업무 현장에 생성형 AI를 도입하였을 때의 소비자 반응에 영향을 미칠 수 있는 양날의 검 효과를 살펴보았다. 이 효과는 기업-생성형 AI의 협업 예고로 소비자가 기업에 대해 지각된 인간성의 감소와 지각된 혁신성의 증가로 발생하는 매개 효과로 확인되었다. 183명의 대학생을 대상으로 2(협업 유형: 인간-생성형 AI vs. 인간-인간) × 2(협업 의존도: 저 vs. 고) 참가자 간 설계에서 뉴스 기사로 제작된 자극물을 활용한 온라인 설문조사를 시행한 결과는 다음과 같다. 기업의 인간 간 협업을 예고하는 통제 조건과 비교하였을 때, 생성형 AI의 활용을 예고한 이후 기업에 대한 지각된 인간성이 감소하였으며, 지각된 혁신성은 증가하였다. 또한 기업의 생성형 AI에 대한 의존도가 높을수록 지각된 인간성은 더욱 감소하였으며, 이에 반해 지각된 혁신성은 유의미하게 변화하지 않았다. 지각된 인간성의 감소는 소비자의 기업 노력에 대한 지각, 브랜드 태도, 구매 의도에 부정적인 영향을 미치며, 지각된 혁신성의 증가는 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 기업이 생성형 AI 도입을 알린 후 서비스 실패가 발생하였을 때 인간성과 혁신성이 증가할수록 브랜드 태도와 구매 의도 감소는 더 크게 나타났으며, 부정적 구전 의도가 증가하였다. AI 기술의 발전이 가속화됨에 따라 생성형 AI의 활용이 점차 확대될 것을 고려했을 때, 본 연구는 기업의 생성형 AI와의 협업에 대한 소비자의 반응이라는 새로운 관점을 제시한다. 또한 기업의 생성형 AI의 활용에 대한 소비자의 부정적 반응과 긍정적 반응을 함께 설명하기 위해 지각된 인간성과 혁신성이 중요한 변인이 될 수 있음을 제안한다.

생성형 AI 규제 관련 선행연구는 이제 논의의 시작점에 서 있다. 기존 논의는 주로 허위 정보 규제에 중점을 두고 있으며 법적 시각에서 다루고 있다. 본 연구는 생성형 AI 규제 방식을 원칙 기반 규제와 규칙 기반 규제로 유형화했다. 생성형 AI 분야는 전 세계 주요 국가들의 주요 경제 안보 영역으로 산업경쟁력의 측면이 규제를 결정하는 주요한 요인이 될 것이라는 점을 강조한다. 따라서 본 연구는 원칙 기반 규제와 규칙 기반 규제로의 유형화를 위해 규제의 방향성을 각각 법제형과 자율규제형으로 구분한다. 영국의 사례를 통해 논란이 되는 생성형 AI의 규제에 대한 강력한 법을 통해 문제를 해결할 것인지(규칙 기반) 아니면 신기술에 대한 국가 경쟁력과 시장 중심의 규제(원칙 기반)에 기반할 것인지 분석했다. 결론적으로 영국은 가짜뉴스로 인한 다양한 문제가 발생하며 강력한 법제화를 요구하는 목소리가 있으나 여전히 주요 규제 방식으로 자율규제에 의존하고 있으며 이러한 움직임은 크게 변하지 않을 것이라 예상한다.

이 연구의 목적은 인간과 AI의 협력학습 환경에서 생성형 AI의 역할을 탐색하고 인간과 AI간의 관계를 확인함과 동시에, 이 두 주체(인간, AI)의 관계에서 인간의 경험을 분석하여, 향후 고등교육기관에서 생성형 AI를 활용한 교수학습 상황에 대한 적절한 지원 체계를 구축하기 위한 시사점을 제공하는 것이다. 이와 같은 연구의 목적을 달성하기 위하여, 11명의 대학생을 대상으로 대화 생성형 AI 활용이 허용된 팀기반 문제해결 활동을 수행하게 하였고, 이들이 작성하여 제출한 사전검사, 팀활동 수행내용이 담긴 팀활동 보고서, 사후검사의 결과를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 협력학습에서 대화 생성형 AI의 역할은 ‘아이디어 브레인스토밍’, ‘사고의 체계화’, ‘팀원 간의 효과적인 의견 통합’, ‘팀의 의견을 담은 글의 초고 작성, 수정 및 검토’인 것으로 나타났다. 둘째, 협력학습에서 대화 생성형 AI를 활용한 학생들의 경험은 복합적이고 상반된 입장이 공존하는 양상을 나타냈다. 구체적으로, 생성형 AI에 대한 학생들의 느낌은 크게 ‘긍정 느낌’과 ‘우려’로 나뉘었고, 생각과 주장을 담은 글쓰기에 대한 생성형 AI를 활용하는 것에 대해서는 긍정과 부정 의견이 공존하였다. 그러나 교육적 유용성에 대해서는 모두 긍정의견 제시하였으며, 교육적으로 활용되기 위해 우선 고려할 점으로, i)사용자의 활용역량 강화, ii)보조 도구로서의 활용 범위 규정, iii)생성형 AI 자체의 기술적 결함 보완을 제안하였다. 이와 같은 연구 결과를 기반으로 논의와 시사점이 제시되었다.

이 논문은 생성형 AI 프로그램을 이용한 통일교육 방법론에 대한 고민을 다루고 있다. 기술의 발전과 그에 따른 교육환경의 빠른 변화는 현장 교육자 및 교육 정책 전반을 다루는 사람 모두에게 고민과 어려움을 안겨주고 있다. 특히 Chat GPT로 대표되는 생성형 AI의 등장은 기존의 교육방식에 대한 패러다임 자체를 변화시켜야 함을 보여주고 있다. 예를 들어 교육 방식에 있어서 교사에 의해 학생이 주로 지식을 수용하거나 교육활동을 이행하는 방식이 아닌 학생이 주체적으로 참여하고, 직접 해결하는 형태의 접근이 이루어져야한다. 또한 교육평가에 있어서 교사는 생성형 AI가 만들어낸 평가물과 학생의 노력에 의해 만들어진 결과물을 구분해낼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 생성형 AI의 발전과정에 대한 기술적 배경을 설명하고, 이를 기반으로 어떠한 교육 방향성을 가져야 되는가에 대해서 논의하고 있다. 일련의 연구 속에서 향후 통일교육 분야에 새로운 가능성을 열어주고, 이를 교육에 다양하게 활용할 수 있기를 기대해본다.

연구배경 생성형 AI 등장으로 산업, 교육, 예술 분야는 변화하고 있다. 이는 전문적 테크닉을 학습하지 않아도누구든 생성형 AI를 통해 높은 완성도의 글, 이미지, 영상을 생성할 수 있기 때문이다. 이에 생성형 AI를 바탕으로 한 새로운 디자인 교육 프로그램이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용해 콘텐츠 제작을 하는프로그램 개발에 집중했다.&#xD; 연구방법 본 연구는 생성형 AI 활용도가 높을 시각디자인 전공을 중심으로 프로그램을 개발했다. 그리고 글, 이미지, 영상을 생성하는 다양한 생성형 AI를 활용하여 콘텐츠를 제작하는 방식의 메이커 교육을 구성했다. 메이커 교육 구축을 위해 TMSI 모델을 바탕으로 15주차 교육 과정을 개설했다. 위 교육 프로그램에 참여한 학생을중심으로 프로그램 전후 과정의 평가 및 인터뷰를 진행한다. 더하여 생성형 AI에 대한 인식을 확인하기 위해 교차검증을 진행하였다.&#xD; 연구결과 프로그램 참여자는 생성형 AI를 배우고 나서 자신감, 흥미, 공유에 대한 교육 만족감이 높아졌다, 그리고 프로그램 전후 평가 차이는 유의미했다. 그리고 교육 프로그램이 끝나고 생성형 AI를 작업 도우미로서 인식하는 것을 확인했다. 더하여 인터뷰에서 피험자는 쉽게 배워서 사용할 수 있고, 넓은 범위의 디자인 표현이 가능하기 때문에 긍정적이라 했다. 또한 디자인 작업 단계에서 콘셉트에 특화될 것이라 예측했다. 그리고 프롬프트와여러 생성형 AI 작업 후기 공유는 추후 작업에 도움이 될 것이라 했다.&#xD; 결론 본 연구는 생성형 AI를 통해 콘텐츠를 제작하는 TMSI 모형 기반 교육 프로그램은 시각디자인 전공교육으로서 긍정적인 효과를 미칠 것임을 확인했다. 이에 프로그램의 단계 및 도구를 바탕으로 생성형 AI를 활용하는 시대의 교육에 도움이 될 수 있기를 바란다.

In the era of the 4th Industrial Revolution, the education world is paying attention to the use of Edutech. The learning competencies that learners must have in this era are represented by digital literacy, which requires critical thinking skills, comprehensive thinking skills, and the ability to distinguish fake information. In addition, with the spread of Generative AI, these abilities are becoming more important, and an ethical attitude toward learning is also required. In this study, by applying the instructional model STCPR for strengthening digital literacy capabilities and the teaching situation of Gagné’, a learner’s self-directed learning model, to Korean discussion classes for academic purposes, a class was designed to strengthen learners’ self-directed learning capabilities and digital literacy capabilities. In particular, in the pre-debate stage, Generative AI is actively used in the preparation stage of the discussion content. A three-step procedure was constructed to allow learners to use Generative AI. Capturing and uploading questions and answers for a Chat GPT search, verifying whether the answers to Chat GPT are correct and presenting verification methods, and tak

목적 본 연구는 IoT와 생성형 AI를 중심으로 현대 사회에서 청소년들이 일상에서 직면하는 인공지능 및 디지털 기술의 윤리적 문제점을 조명하고, 이에 대한 청소년 교육방안을 고찰하는 것을 목적으로 한다.&#xD; 방법 이를 위하여 국내외 학술 논문, 정책 보고서, 언론 기사 등을 대상으로 한 문헌 조사와 국내외 교육 현장에서의 사례 분석을 통해 청소년들이 직면하는 디지털 윤리 문제를 탐색하였다. 이를 바탕으로 청소년들의 디지털 윤리 문제에 대응하는 학생 교육 방안 과 정책적 방안에 대해 고찰하였다.&#xD; 결과 IoT 이용 형태별 윤리적 이슈 부분은 청소년들이 사용하는 다양한 IoT 기기들과 관련되어 있으며, 국내 교육 사례가 미흡하므로 개인정보 보호, 데이터 보안, IoT 기기를 통한 감시 및 프라이버시 침해 등의 문제를 중점적으로 교육할 필요가 있다. 생성형 AI, 특히 언어 모델과 관련하여 AI에 의한 편향, 잘못된 정보의 생성 및 유포, 개인정보 보호 문제 등이 주요 관심사로 대두되고 있으며, 국내 각 시⋅도교육청, 해외 비영리재단을 중심으로 청소년 및 교사 교육 자료를 개발하고 있는 것으로 나타났다.&#xD; 결론 AI 및 디지털 윤리 교육은 단순히 금지와 통제를 넘어서 학생들이 자발적으로 올바른 판단을 할 수 있는 능력을 키우는 데 중점 을 두어야 하며, AI가 생성하는 콘텐츠의 저작권 문제, 데이터의 오용 및 남용에 대한 청소년 교육이 필요하다.