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.

인공지능은 우리의 일상 생활과 정치, 경제, 문화 등의 모든 분야에서 폭넓게 변화를 이끌고 있으며, 현재를 살아가는 사람들뿐만 아니라, 미래를 살아갈 학생들에게 기본적인 소양으로서 인공지능 교육이 중요해지고 있다. 본 연구는 고등학생을 위한 인공지능 머신러닝 교육 프로그램을 개발하고, AI 리터러시에 미치는 영향을 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 프로그램을 설계하여 개발하고, 고등학교 1, 2학년 학생 33명을 대상으로 9차시 교육에 적용하였다. 교육 프로그램은 인공지능의 이해, 인공지능 윤리, 머신러닝의 이해, 머신러닝 활용으로 구성 하였으며, 프로그램 적용 후, 대응 표본 t-test를 통해 결과를 분석하였고, 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. 검사 도구로 측정한 결과, 인공지능 사회적 영향, 인공지능 문제 해결, 인공지능의 이해, 인공지능 윤리, 인공지능 실행 계획, 데이터 리터러시, 6가지의 모든 하위 요소에서 평균 점수가 향상된 것으로 나타났다. 즉, 인공지능 머신러닝 교육 프로그램은 AI 리터러시 향상에 효과적임을 확인할 수 있었다.

The tourism industry has recently undergone significant changes due to the integration of artificial intelligence technology. Therefore, this study aims to examine the repercussions of using ChatGPT in the tourism industry, focusing on the balance between convenience and challenges. The results presented in this study are based on interviews with experts from various fields within the tourism industry. The integrated use of ChatGPT in tourism presents both convenience and challenges as urgent issues. To address these issues and consider sustainable development plans for the tourism industry, this study proposes measures such as enhancing tourism convenience, improving real-time speed, reducing costs, and ensuring safety in creating tourism content using generative AI like ChatGPT.

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.
 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.
 ‘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.

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.

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

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.

ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 등장은 교육분야에 큰 도전이 되고 있는 가운데, 생성형 AI 문제에 대한 대응 방안과 교육적 활용 방안을 모색하기 위해서는 교육 주체인 교육자들이 지닌 생성형 AI에 대한 관심과 태도를 파악하는 것이 필수적이다. 이러한 배경에서 본 연구는 대학 교수자를 대상으로 생성형 AI에 사용 경험과 인식을 조사하고, 관심기반수용모델(Concerns-Based Adoption Model, CBAM)을 적용하여 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 관심도를 분석함으로써 시사점을 도출하고자 수행되었다. 경기도 A대학 소속 교수자를 대상으로 자료를 수집하였고, 다양한 계열의 교수자 100명의응답을 분석하였다. 연구결과 첫째, 응답자 대부분은 생성형 AI를 사용한 경험이 있으나, 교육적 활용경험은 높지 않았다. 잘못된 정보나 편향된 정보 제공, 학습윤리문제 야기, 사용자의 활용역량 미흡등에 대한 우려를 보고하였으며, 다음 학기에 수업 적용 의도는 61%가 긍정적으로 응답하였다. 둘째, 관심도 수준을 분석한 결과, 교수자의 관심도는 비사용자 유형에 해당하였고, 단계 중 결과(consequence) 에 대한 관심이 가장 낮았다. 셋째, ANOVA로 교수자의 계열에 따른 관심도 차이를 분석한 결과, 유의한 차이가 없었다. 그러나 생성형 AI 사용 경험 수준에 따라 구분한 집단 간에는 차이가 있었으며, 다음 학기 수업 적용 의도 수준에 따라 구분된 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 특히 이미 수업에 적용 중인 교수자들은 결과, 협력, 대안 단계에서 관심이 높게 나타나 다른 집단과 다른 관심도 양상을보였다. 연구 결과를 바탕으로 대학교육에서 생성형 AI 교육적 활용에 대한 시사점을 논의하였다.

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

지속가능성과 자연 친화적인 소재에 대한 소비자들의 관심이 증가함에 따라, 유기농 화장품 시장은 급격한 성장세를 보이고 있다. 이에 따라 유기농 향수의 수요도 함께 늘어나고 있다. 유기농 향수의 제조 및 판매 기업들은 제품의 특성과 브랜드 이미지를 강화하기 위해 창의적이고 독특한 패키지 디자인에 주목하고 있다. 본 연구의 목적은 생성형 AI가 유기농 향수 패키지 디자인 분야에서 창의적으로 활용될 수 있는지를 탐구하고, 이러한 디자인 프로세스를 뷰티분야에 교육적으로 접목할 수 있는 방안을 모색하는데 있다. 본 연구의 결과로는 첫째, AI를 통한 디자인은 프로세스는 제품 이미지를 시각화하고 극대화하는 강력한 수단으로 작용하였다. 둘째, 생성형 AI는 뷰티 교육에서 창의성과 주도성을 향상시키는 효과적인 전략임을 알 수 있었다. 결과물로 얻은 이미지는 창의적인 디자인 능력을 키우는 데 도움이 되었고, 프로젝트 경험은 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 제안된 교육 방안은 화장품 기획 개발 교과목에 적용 가능하며, 전문 디자이너를 양성하는 데 중요한 지침으로 활용될 수 있었다. 본 연구는 뷰티분야에서 AI를 활용한 디자인 프로세스를 교육에 접목함으로써 학습자들이 실제 산업에서 요구되는 창의적인 역량을 향상하고 미래 뷰티 디자인 교육에 새로운 시선을 제공할 수 있다는 점에 의의가 있다.

With the advent of the AI era, AI has evolved into various types, and the need for education utilizing AI is becoming increasingly prominent. Image-generative AI can be effectively applied in the field of design due to its ability to easily and quickly provide new content. However, there is currently a severe shortage of research in design education that utilizes image-generative AI. This study is a Preliminary research for developing a graphic design curriculum using image-generative AI. To analyze the educa tional demand, pre- and post-use surveys and interviews regarding image-generative AI were con ducted, with a focus on college students majoring in design. The collected data was analyzed to under stand students' perceptions and demands regarding image-generative AI. Based on the findings, dis cussion points and improvement strategies were derived, and a graphic design curriculum using im age-generative AI was proposed. This study is significant in proposing a new design education system required in the era of AI. It aims to provide essential information for utilizing image-generative AI in design and believes that it can enhance the learning of new skills and work efficiency

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

본 연구는 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.

최근 개인정보 공유에 대한 사람들의 우려가 높아지면서 온라인 마케팅을 통해 고객 데이터를 수집하는 것이 점점 어 려워지고 있다. 본 연구에서는 생성형 AI 기반 챗봇을 이용하여 고객의 정보 제공의도를 향상시키기 위한 효과적인 요인 을 탐색하고자 한다. 보다 구체적으로, 프라이버시 계산이론과 조절초점 이론을 바탕으로 고객의 성향과 생성형 AI 챗봇 에 대한 친숙도가 고객의 개인정보 제공의도에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보았다. 473명의 참가자를 이용한 실험 결과 에 따르면 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도가 낮은 경우, 예방초점 성향의 참가자가 향상초점 성향의 참가자보다 프 라이버시 위험을 높게 인식하고 유용성을 더 낮게 지각한 반면, 챗봇에 대한 친숙도가 높은 경우, 예방초점과 향상초점 참가자 간의 프라이버시 위험과 인지된 유용성에는 차이가 나타나지 않았다. 개인정보 제공의도 역시 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도가 낮은 경우, 향상초점 성향의 참가자가 예방초점 성향의 참가자보다 개인정보 제공의도가 더 높게 나타난 반면 챗봇에 대한 친숙도가 높은 경우, 예방초점과 향상초점 참가자 간의 개인정보 제공의도에는 차이가 나타나 지 않았다. 이는 개인정보 제공의도에 대한 프라이버시 위험에 의해 매개되었다. 본 연구는 고객의 개인정보 공개를 촉 진하기 위해서는 고객의 내재적 성향과 함께 생성형 AI 기반 챗봇에 대한 친숙도를 함께 고려해야 한다는 시사점을 제공하며 더불어 생성형 AI 챗봇에 대한 관련 연구 분야에 기여한다.

The demand for psychological counseling among students is increasing, but the number of counselors is limited and it is difficult to satisfy the demand. AI-based counseling attempts to solve this shortage, but it is difficult to counsel with directive-based models. There are also models based on deep learning, but they do not consider the connection with the counselor and have the limitation that the entire counseling must be viewed again. In this paper, we propose a generative AI model for counseling based on emotion analysis. This model conducts psychological counseling and emotion analysis, and summarizes the conversation after the end of the counseling, so it is easy to understand the entire counseling. To achieve this goal, the model consists of a Solar-based counseling AI, a summary AI, and an ELECTRA-based analysis AI model. Then, using the collected data, we use various fine-tuning techniques to specialize the models for counseling. In the experiment to validate the model, the analysis AI model showed an F1 Score of about 0.69 on 6,640 sentiment data, and the counseling AI, summary AI model was validated by G-Eval Framework. Thus, we demonstrated the validity of the propose

본 연구는 이미지 생성형 AI 도구인 ‘니지저니(Niji·Journey)’의 ‘Text-to-Image’ 기능을 활용하여 효율적인 지형 텍스처(Terrain Texture)를 제작하는 연구이다. 이때 핵심은 프롬프트(Prompt) 구조가 ‘목표’→‘주제’→‘환경’→‘세부 디테일’의 순서를 따라야 한다는 것이다. 또한‘Terrain Texture’, ‘Top View’, ‘Look Down’, ‘90 Degrees’ 등의 이미지 각도를 포함해야 한다.
 이 과정을 통해 추출된 지형 텍스처를 ‘유니티(Unity)’ 엔진에 적용하여 활용도를 검증한 결과효율성 측면에서 유의미한 결과를 확인하였다.

본 연구는 생성형 AI를 활용하여 보다 효율적이고 일관성 있는 법령사무조사를 수행하기 위한 자동화 모델을 개발하여 법령상 사무총조사에 대한 자동화 모델의 적용 가능성과 이를 통한 미래 방향의 모색을 목적으로 한다. 이에 본 연구는 사무인지 여부를 판별할 수 있는 사무판단모델(AI Model 1)과 사무의 유형을 구분할 수 있는 사무유형모델(AI Model 2)을 제시하였다. 이를 통하여 검토가 필요한 약 84만 여개의 조문 중 자동화 모델을 통하여 비사무를 제거하면 검토가 필요한 행은 32만여 개로 약 62%의 노력을 획기적으로 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 또한 학습화된 인공지능을 활용하여 기존에 구축된 데이터의 오류를 검증하는 데에도 자동화 모델의 역할이 가능한 것으로 나타났다.
 이러한 결과를 종합하면 그동안 방대한 노력이 투입되어야만 했던 법령상 사무총조사를 자동화 모델을 통하여 보다 신속하고 정확하게 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 이를 위해서는 다양하고 복잡한 사무유형의 판단 과정을 반영할 수 있도록 보다 고도화된 모델의 개발이 필요할 것이며, 고도화된 모델의 개발이 되기 전까지는 사람(연구자)과 AI의 협력적인 역할 분담 방안 등이 모색되어야 할 것이다.

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.

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.

생성형 AI 기술이 다양한 산업 분야에 혁신을 일으키고 있는 상황에서 대학의 디자인전공 교육에서도 생성형 AI를 교육 내용과 방법에 적용의 필요성이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 디자인전공 학생들의 생성형 AI 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하고, 생성형 AI 수용에 관한 기술수용모형을 구성하여 연구 문제를 설정하였다. 혁신특성(상대적 이점, 적합성, 복잡성, 관찰/소통 가능성, 시도가능성, 위험인지), 학생특성(자기효능감, 창의성)과 환경특성(교수법, 사회 영향)이 지각된 유용성, 지각된 용이성을 매개로 하여 지속사용의도에 직·간접 영향을 미치는지 검증하였다. 분석 결과, ‘상대적 이점’은 지각된 유용성을 통해 생성 AI 지속사용의도에 간접적인 영향을 미쳤다. ‘관찰/소통 가능성’, ‘시도가능성’ 및 ‘창의성’은 생성형 AI 지속사용의도에 직접적인 영향을 미쳤다. 그러나 창의성은 역(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. ‘자기효능감’은 두 매개변수 모두를 통해 간접적인 영향을 미쳤다. ‘사회 영향’은 지속사용의도에 직접적으로 영향을 미치고, 지각된 유용성을 통해서도 간접적으로 영향을 미쳤으며 그 영향력이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 전공자의 생성형 AI 지속사용을 위한 수업개발과 교육방법의 방향성을 제시한다.

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.

본 연구는 지역·문화적인 관점에서 생성형 AI를 이용한 디자인 창작의 동향을 살펴보고, 발생할 수 있는 디자인윤리 문제를 진단한다. 지역적 특성과 문화가 AI와 디자인에 미치는 영향을 사례분석하며, 시사점과 보완점을 제시하는 것을 목적으로 한다. AI 기술이 나날이 발전하는 과정에서 생기는 문화적·윤리적·법적인 공백을 데이터의 편향성과 저작권 침해의 두 가지 방면에서 고찰하였다. 연구 결과, AI의 학습 데이터에 내제된 특정 고정관념이 디자인에 편향적으로 반영되는 것이 관찰되었으며, 저작권에 대한 국제적 법률이 제정되지 않아 각 국가 간의 대처방식이나 정도에 차이가 있음을 발견했다. AI를 활용한 디자인의 편향성 문제로는, ‘인종차별’, ‘문화에 따른 사회적 역할 및 고정관념의 강화’, ‘특정 문화권에 편향된 디자인 생성’이 있다. AI와 디자인의 저작권 문제로는, ‘인공지능 창작물의 저작권 인정 범위 논란’과 ‘무분별한 데이터세트 수집’이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 문화의 다양성을 고려해 AI 디자인 윤리로 포용성과 공정성을 중시해야 하며, AI 디자인에 대한 사회적 책임 소재를 명확히 하고, 윤리적 디자인 원칙을 세워야 한다. 본 연구가 AI를 활용한 디자인의 글로벌 동향 파악 및 지역·문화적 관점에서의 AI와 디자인 윤리 문제를 자각할 수 있는 참고자료로 사용되기를 기대한다.

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

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.

중국 소비자의 메디컬 화장품 선호가 높아지면서 여러 제품이 등장했지만, 시장은 여전히 유럽 중심의 글로벌 브랜드들이 주도하고 있다. 최근 화장품 업계에서 감성적인 제품과 패키지가 강조되고 있으나 메디컬 화장품 시장에서는 그 경향이 미미하다. 생성형 AI는 입력된 키워드로 아이디어를 시각화하여 디자인 단계를 단축한다. 본 연구는 생성형 AI를 활용해 감성 키워드와 브랜드 특징을 반영한 패키지 컨셉을 제작하고, 감성 패키지디자인 프로세스를 구축하고자 한다. 연구 범위는 2023년 상반기 중국 타오바오 및 외국 메디컬 화장품 브랜드 순위와 메디컬 화장품이다. 연구 방법은 첫째, 문헌조사로 메디컬 화장품과 감성 패키지디자인, 생성형 AI의 이론적 지식을 확립한다. 둘째, 중국 최대 온라인 쇼핑몰 타오바오 화장품몰의 소비자 설문조사를 통해 메디컬 화장품 패키지디자인의 선호와 문제점 및 감성 디자인 브랜드 4개를 사례 분석한다. 셋째, 중국 메디컬 화장품 브랜드 FulQun의 문제점을 소비자 조사를 통해 파악하고, 생성형 AI를 활용한 감성 패키지디자인을 제안한 후 이를 평가한다. 패키지디자인 과정에서는 소비자 설문조사를 통해 브랜드 컬러를 선정하고, 감성 키워드를 반영한 로고 디자인, 용기 스케치 생성 후 구체화, 지기 및 패키지를 생성하여 기존 패키지와 비교하였다. 제작에는 생성형 AI 툴로 미드저니를 선정했다. 연구결과 생성형 AI를 활용한 FulQun 패키지디자인이 브랜드 인지 및 심미성에서 기존 패키지보다 높은 결과가 나타났다. 연구 범위의 한계점은 있으나 고도화된 화장품 시장에서 본 프로세스가 경쟁력을 확보하고 브랜드를 강화할 디자인 전략이 될 수 있기를 기대한다.

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.

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.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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.
 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.
 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.
 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.

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.

이 연구에서는 생성형 AI를 활용한 네 교사의 교육과정 실행 경험을 대상으로 질적 사례 연구를 수행함으로써 생성형 AI의 교육적 활용 가능성과 한계를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 생성형 AI를 통합한 교육과정의 실행 경험을 심층적으로 이해하고, 학습자의 학습 결과 및 반응을 분석하여 생성형 AI 활용이 교육 현장에 미치는 영향을 평가한 뒤, 생성형 AI의 교육적 활용을 위한 시사점을 논의하였다. 이 연구에서는 참여 관찰, 심층 인터뷰, 문서 분석 등의 방법을 통하여 연구 자료를 수집하였다. 연구의 범위는 다양한 학습 환경에서 생성형 AI를 활용한 네 교사의 교육과정 실행 경험에 초점을 두며 이들의 경험과 학습자의 반응을 통해 생성형 AI의 잠재력과 한계를 종합적으로 분석하였다. 연구 결과 생성형 AI의 교육적 활용 가능성과 한계가 비교적 명료하게 나타났다. 생성형 AI는 학생의 창의적 표현력 증진, 개별화 및 맞춤형 학습 경험 제공, 교육 자원에 대한 접근성 향상 등의 잠재적 이점을 제공하였다. 이러한 이점들은 학생이 개별적으로 자신의 학습 스타일과 속도에 부합하는 교육을 경험하게 함으로써 학생의 교육과정 경험의 질을 높일 새로운 기회를 마련해주었다. 이와 동시에 기술적 제약, 교사와의 상호작용 감소, 기술적 의존도 증가에 따른 표현의 제약, 깊이 있는 학습의 제한, 학습 동기 감소 등의 한계도 존재하였다. 이러한 한계는 교사가 의도한 교육 활동의 추진과 목표 달성을 방해하고 학생이 학습의 과정에 온전히 몰입하여 성장할 기회를 제한하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 첫째, 생성형 AI를 활용하는 교육에서도 교육과정을 설계하고 실행하는 주체로서 교사의 역할이 여전히 중요하며, 둘째, 생성형 AI를 활용하는 교육에서 생성형 AI는 학생의 온전한 배움과 성장을 지원하기 위한 수단을 명심해야 한다는 점을 논의하였다.