논문 872편

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.

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 examined the effects of creating English picture books using generative artificial intelligence (AI) on Korean high school students’ reading and writing skills, AI literacy, and self-efficacy. Forty-five students were divided into two groups and participated in tasks that included selecting a character from English-speaking cultures, generating images using Bing Image Creator, drafting and revising stories with ChatGPT, and creating audiobooks with ClovaDubbing. Reading and writing skills were evaluated using pre- and post-tests, and AI literacy as well as affective factors, including self-efficacy, were measured through surveys. The results indicated a significant improvement in students’ writing skills and self-efficacy, whereas reading skills did not demonstrate statistically significant progress. The study underscores the potential of generative AI as a tool for enhancing writing skills, AI literacy, and self-efficacy in language learning. However, it also emphasizes the need for further pedagogical efforts to design instructional strategies that effectively improve reading skills. These findings offer practical guidance for integrating generative AI into EFL educati

최근 생성형 AI 기술의 발달에 따라 개인과 기업의 생성형 AI 기술 사용이 증가하는 추세이다. 생성형 AI 기술의 발달과 보편화로 인해 생성형 AI의 창작물에 저작물성을 부여할 수 있는지에 대한 논의가 이루어지고 있다. 우리나라 저작권법은 인간 이외에 저작자의 지위를 인정하지 아니하고, 정부의 AI 창작 가이드라인에서는 AI 창작물의 저작물성을 부인한다. 이를 감안하였을 때 현행 저작권법 하에서는 생성형 AI를 통해 산출된 창작물에 저작물성이 부여될 여지가 없다고 판단된다. 그러나 본고는 현행 저작권법을 분석하여 생성형 AI가 창작한 창작물에 저작권이 성립될 수 있는 여지가 없는지 검토해보고자 한다. 또한 AI 산출물과 차용미술은 모두 미술사, 광고, 미디어 등에 이미 등장한 형상을 가지고 새로운 형상과 합성시켜 또 다른 작품을 창조한다는 점에서 유사성을 지닌다는 점에 주목하여, 차용미술의 저작권 침해 여부를 논의하는 판례를 참조하여 AI 창작물의 저작권 침해 여부를 판단하는 기준을 논의하고자 한다. 이를 통해 AI 기술의 발전과 저작권 보호와의 균형점에 대해 생각해보고, 공정한 방식으로 이용된 AI가 창작자들의 창작성을 발현할 수 있는 도구로서 작용하여 문화 및 관련 산업의 발전을 도모할 가능성을 발견할 수 있길 바란다.

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.

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.

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

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.

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

인공지능이 대량의 데이터와 저작물 학습을 필요로 하는 생성형 AI로 진화하면서 오픈 AI사 등 개발자를 상대로 한 저작권자들의 침해소송이 빈번하게 발생하고 있다. 생성형 인공지능 학습과정에서 엄청난 규모의 저작물의 이용은 불가피하며, 그 이용 행태가 일정요건을 갖추면 개발자들은 공정이용 또는 TDM 면책사유로 인정받아 저작권 침해에서 벗어날 수 있는 여지가 있다. 본 고에서는 생성형 인공지능의 학습완료모델 구축과정에서의 저작권 침해 이슈를 기 발생한 분쟁사례를 통해 살펴보고 공정이용과 TDM에 대한 해외 입법례와 국내 저작권법 개정안들의 내용을 주요 쟁점별로 비교 검토하여 복잡한 이해관계 대립의 균형점을 찾아본다.
 나아가 학습완료모델에 의한 산출물 생성행위 과정에서도 타인의 저작물과 흡사한 결과물이 산출되면 저작권 침해로 인정되는 경우가 별도로 발생할 수 있다. 이때 법인격 없는 AI나 서비스 이용자를 침해자로 보기 어려운 측면이 있어 우리 저작권법상 저작권 침해의 기본 법리와 온라인 서비스제공자 책임의 법리를 적용시켜 검토해보고자 한다.

The Transformation of Dance in the Era of Generative AI Jun He Rim (Kookmin Univ.) This study aims to explore the impact and changes that generative AI technology, which is bringing innovation to the art field, will have on the field of dance. To this end, literature review and FGI (Focus Group Interview) with AI experts were utilized as the main research methods.
 In the literature review, the concepts of artificial intelligence and generative AI, as well as cases of their application in the art field, were examined. Additionally, previous studies on the convergence of dance and AI were reviewed to identify their significance and limitations. In the FGI, semi-structured interviews were conducted with seven AI experts to gather their opinions on the changes and potential applications of generative AI in the field of dance.
 The research results suggest that generative AI is expected to trigger changes in various areas of dance art, such as collaborating with robots, expanding business through a one-source multi-use strategy, differentiating performances, supporting choreography creation and practice processes and preserving dance as an intangible cultural heritage.

생성형 AI가 가수의 음성을 모방하여 노래를 하는 일명 "AI 커버곡"이 인기를 끌고 있다. 이처럼 생성형 AI 모델을 활용하여 이미지, 동영상, 음성에 있어 이전에는 없던 새로운 작품을 만들어 내고 있다. 특히 생성형 AI 음악물이라는 결과물을 만들어 내기 위해서는 필수적으로 방대한 데이터를 기반으로 한 학습이 필요하다. 이러한 과정에서 원저작물의 저작권자 즉 작곡가, 작사가에게 이용에 대한 동의를 받지 않고 무단으로 저작물을 학습데이터로 사용하는 경우가 일반적인데, 이러한 모습은 저작권자의 저작권을 침해하는 모습이 될 수도 있다. 또한 조회 수를 통해 수익이 발생하는 유튜브, 인스타그램 등 SNS의 특성상 생성형 AI 음악물을 업로드하여 수익이 발생하는 경우 이는 부정경쟁방지법 상의 부정경쟁행위에 해당할 수도 있는 상횡이다. 이처럼 다양한 권리침해의 소지를 가지고 있는데, 본 논문은 생성형 AI 음악물의 건전한 활용을 통한 관련 사업의 장기적 발전을 위한 방안을 제시하고자 한다.

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

The purpose of this study is to identify the perceptions of university students regarding the use of generative AI in problem-based learning (PBL) English courses. Specifically, the study measured the participants’ perceptions of their overall improvement in their English and convergence skills related to the affective factors, self-regulated learning, and perceived achievement. To obtain the results, a survey was conducted with 84 university students who were enrolled in an AI-based PBL course at a four-year university in Gyeongnam Province. The results showed that the higher the awareness of affective factors and the higher the self-regulated learning, the higher the perceived achievement. The results also indicated that self-regulated learning had a greater influence on perceived achievement than affective factors. In learner-centered PBL English education, the focus is on improving communication, interaction skills, and critical thinking. As a result, students’ interest in learning through generative AI utilization experiences increased.

생성형 AI의 교수·학습자료 추천 기능 향상을 위해 프롬프트 엔지니어링 역량이 강조되고 있지만 이는 여러 어려움이 있다. 이에 본 연구는 교수자가 교수·학습자료 생성을 위한 프롬프트 입력의 용이성 향상을 위해 질의형 프롬프트 엔지니어링 기법을 제안하였다. ChatGPT에서 해당 기법을 활용하여 교수·학습자료 제작을 위한 프롬프트를 작성하였고 그 프롬프트를 Dall-E와 Midjourney에 입력하여 교수·학습자료용 이미지를 제작하였다. 그 결과 교수·학습자료와 관련된 이미지가 생성되었으나 생성형 AI의 Hallucination으로 인해 이미지의 세부적인 표현에 한계가 있음을 파악하였다. 이에 따라 이 문제를 해결하기 위한 후속 연구가 이어지길 기대한다. 향후 2025학년도에 도입될 AI 디지털 교과서에도 생성형 AI를 활용한 교수·학습자료를 제작하는 기법이 도입된다면, 학습 과정에서 이해하기 어려운 개념들을 학습자 스스로 교수·학습 자료를 제작해 보는 활동을 가능하게 하며, 이러한 활동은 학습자의 몰입과 이해를 강화할 기회도 제공할 것이다.

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

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.
 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.
 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.
 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.

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.

AI's role in architectural design is shifting architects' roles from leading to guiding AI in the design process. While AI shows potential in automating design, its integration in CAD/BIM tools is still emerging. This research identifies architectural design tasks that AI can enhance, particularly in CAAD and BIM, proposing an AI Assistant for task automation and intuitive interface use. The research proposes an early design process using LLM and image-generating AI based on previous research. This process emphasizes user-centered communication using image-recognition-enabled LLM and image GAI, demonstrating that AI can assist in most early design tasks. In this research, a prototype AI Assistant module integrated into a CAD/BIM tool is proposed, showing that image GAI can generate various building interior alternatives, and image recognition LLM can extract furniture features from these images. With proper prompt- ing and data processing, the LLM can recommend similar furniture elements from the user's BIM library, automating design tasks. This bridges the gap between AI's theoretical potential and practical application in architectural design.

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.

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

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.
 First, user satisfaction was positively related to the intention

음성 인식과 모션 인식 기술은 다양한 스마트 디바이스에 적용되어 사용되고 있으나, 단순한 명령어 인식 형태로 구성되어 단순 기능으로 사용되고 있다. 인식 데이터에 대한 단순 기능에서 벗어나 다양한 분야에서 학습된 데이터를 기반으로 전문적인 명령어 수행 능력이 요구되고 있다. 현재 세계적으로 경쟁이 이루어지고 있는 생성형 AI를 활용하여 사용자에게 최적의 데이터를 제공하고, 음성 인식과 모션 인식을 통해 상호작용할 수 있는 시스템 플랫폼에 대한 연구가 진행되고 있다. 연구를 위해 설계한 주요 기술 프로세스는 음성 및 모션 인식 기능, AI 기술 적용, 양방향 대화 등의 프로세스를 가지고 있다. 본 논문에서는 디바이스와 사용자 간 양방향 커뮤니케이션을 가능하게 하고, 사용자가 요구하는 데이터를 최적으로 가공하여 제공하는 기술을 개발하는 것이 목표이다.

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.
 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.
 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.
 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 생성형 AI에 기반한 범죄를 근절할 수 있는 방안을 제언하였다.

인공지능과 빅데이터의 개발과 적용은 국가 경쟁 우위를 재형성하고 경제적 변혁과 성장을 위한 새로운 동력이 되었다. 세계 각국 정부는 디지털 인프라 구축을 가속화하고 있으며, 이는 경제와 사회의 다양한 분야에서 인공지능의 적용을 크게 발전시켰다. 본 연구에서는 국내 온라인 뉴스 데이터를 활용한 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 통해 생성형 AI의 주요 키워드와 그 연관성을 도출하였다. 분석한 결과에서 가장 많이 사용되는 키워드로 ‘기업’, ‘서비스’, ‘지능’ 등이 있었고 이 키워드들이 네트워크 내의 중심성 수치의 상위 값을 나타내었다. CONCOR 분석의 결과로 6개의 단어 군집이 형성되었는데, 클러스터 1은 ‘생성형 AI의 주요 기업 및 활용’, 클러스터 2는 ‘생성형 AI 적용에 대한 계획’, 클러스터 3은 ‘한국 금융 산업에서의 생성형 AI’, 클러스터 4는 ‘생성형 AI의 활용 분야’, 클러스터 5는 ‘거대 기업의 생성형 AI와 관련된 경제 성장’, 클러스터 6은 ‘생성형 AI의 미국 관점’의 주제로 형성되었다. 결론적으로, 생성형 AI는 다양한 분야에서 디지털 및 데이터 기반 서비스를 제공하며, 지속적인 연구와 투자를 통해 그 잠재력을 최대한 활용하는 것이 필요하다.

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.
 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.

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.

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 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.

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

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.

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.

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.
 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.
 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.
 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.

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

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 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.

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

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.