논문 8,399편

본 연구는 기존의 국내 연구에서 활용되고 있는 언론 신뢰 측정 방식에 대한 언론사 기자들의 인식을 탐구하는 것이 목적이다. 선행 연구들은 이용자 시각에서 언론 신뢰를 평가하는 경향을 보인다. 하지만 언론 신뢰가 평가 주체와 평가 대상 간 상호 관계에서 형성되는 만큼 기자들의 인식은 신뢰 평가 과정에서 고려돼야 한다.
 이를 위해 현직 기자들을 대상으로 인터뷰를 진행했다. 연구 문제는 다음 세 가지로 설정했다. 현직 기자들은 언론의 신뢰를 무엇이라고 생각하는가? 현직 기자들은 이용자 중심의 언론신뢰도 평가 방식(단일 질문 평가와 다차원 평가)에 대해 어떻게 생각하는가? 현재의 미디어환경에서 현직 기자들이 생각하는 언론 신뢰 평가 개선 방안은 무엇인가? 연구 결과, 기자들은 취재 활동 전반에서의 ‘정확성’을 언론 신뢰의 핵심 개념으로 평가하면서 단순 속보나 스트레이트 기사보다는 심층적이고 전문적인 뉴스 콘텐츠를 더 중요하게 판단했다. 또한 기성 언론과 온라인 매체, 1인 미디어 등이 혼재된 복잡한 언론 환경을 고려해 신뢰측정을 매체별로, 기사 종류별로 세분화해야 한다는 인식도 드러냈다. 끝으로 언론 신뢰 측정의 정확도를 높이기 위해 기존의 설문 조사 방식과 함께 인터뷰 방식을 병행할 것을 제안했다. 이 같은 결과를 토대로 언론 신뢰 측정 방식의 개선 방안을 논의했다.

이 연구는 취재원 특성, 정치 편향성, 보도 언어와 기사 전달 방식, 그리고 피해자 관점 포함 여부 등 언론 신뢰에 영향을 미치는 요인을 중심으로 세월호와 10·29 참사 보도를 분석했다. 사고 직후 일주일 동안 두 사회적 재난에 대한 6개 일간지 보도를 분석한 결과, 세월호 보도 이후 언론계의 광범위한 자성과 재난보도 준칙 제정에도 불구하고 언론 신뢰 요인에서 오히려 퇴보한 측면이 많았다는 결론을 도출했다.주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 취재원 다양성과 기사당 평균 취재원 수에서는 두 참사 보도 간에유의한 차이가 없었지만, 취재원 투명성 수준은 오히려 10·29 보도에서 악화됐다. 실명 취재원의 활용이 줄어들고 익명 취재원 비중이 늘어났으며 이 경향은 사고 이후 시간이 경과할수록 더 뚜렷했다. 둘째, 10·29 참사 보도에서 특정한 정치적 논조(여당에 유리 혹은 야당에 유리)를 보이는 기사의 비중 자체가증가했으며 언론사 간 논조 차이도 더 뚜렷해졌다. 특히 이 연구가 정치 편향적 보도로 정의한 ‘사실적· 해설적 방식이 아닌 추론이나 주관적 묘사에 의존해 특정한 정치 논조를 함축하는 기사’의 비중이 증가했다. 셋째, 기사 제목에 나타난 보도 언어의 특성에서도 재난보도의 관행이 크게 개선되지 않았다. 10·29 기사의 제목에서 사실적 표현의 비중은 줄고 선정적 표현의 비중은 증가했기 때문이다. 넷째, 재난보도가 피해자 관점을 어떻게 전달하는지는 이용자 신뢰에 영향을 미치는 중요한 요인인데, 10·29 보도에서 피해자 관점을 포함하지 않은 기사의 비중이 유의미하게 증가했으며, 이 경향성은 지면 기사보다는 온라인 기사에서, 사고 이후 시간이 경과할수록 뚜렷하게 나타났다. 언론 신뢰의 관점에서 연구결과의 함의를 논의했다.

목적 본 연구는 디지털 시대에 대응하도록 ‘유아와 학부모가 함께 하는 뉴미디어리터러시 융합놀이 수업사례 연구’를 통해 유아와 학부모의 뉴미디어리터러시 함양 가능성을 탐색하는 데 목적이 있다.
 방법 이를 위해 연구자는 메타버스 수업 경험이 부족한 유아와 학부모가 함께 소통하여 참여하도록 뉴미디어 학습 환경을 활용하고 창의성, 감성, 인성이 조화된 뉴미디어 융합놀이를 유치원 연구에 적용하는 실행 연구를 진행하였다. 이 과정에서 교사의 역할을 담당한 연구자가 메타버스 융합놀이 수업을 성찰하고 개선하는 ‘계획-실행-성찰-재계획’의 나선형 순환구조의 실행연구방법을 활용하였다.
 결과 유아들과 학부모들은 ‘뉴미디어 이해하기’ 측면에서 뉴미디어 공간에서 스스로 몰입, 도전, 통제가 가능함을 인식하였다. 또 ‘뉴미디어를 안전하게 이용하기’ 측면에서 유아, 학부모 모두 뉴미디어의 적절한 시간을 이용해야 하고, 건전하게 이용해야 한다는 것을 이해하였다. 그리고 ‘뉴미디어 분별적 수용하기’ 측면에서는 정보의 홍수 속에서 취사선택하여 적절한 정보를 이용할 수 있어야 함을 알게 되었다. 다음으로 유아와 학부모들은 ‘정보와 가치를 만드는 생산자’로서 함께 작품을 완성하여 메타버스 미술관에 전시해보기도 하고 ‘문제해결을 통해 협력하고 서로 존중하며 심미적 도덕성을 함양’할 수 있었다. 마지막으로 유아, 학부모는 메타버스 안과 밖에서 ‘집단지성을 통해 사회⋅문화적으로 긍정적으로 소통’하며 뉴미디어리터러시의 모든 요소에서 긍정적인 효과가 나타났다.
 결론 학부모와 유아는 함께 수업에 참여하며 뉴미디어 매체를 단순히 배우기 위한 수단이나 지식을 학습하는 것이 아닌 매체와 기술, 환경 간의 관계를 새롭게 바라보고 새로운 가능성이 열리는 공간으로 인식하였다. 또 놀이와 학습에 다양한 방법이 있다는 것을 알게 되고, 공간의 연결을 통해 다양한 구성원의 개방적인 참여와 교류와 새로운 확장을 발견하였다. 즉, 뉴미디어의 이해와 놀이를 통해 다른 공간, 분야의 지식, 기술, 경험 등과 연계하고 융합하여 새로운 가치와 가능성을 발견할 수 있는 능력을 함께 함양하는 계기가 되고, 그 결과 뉴미디어리터러시 역량이 점진적으로 강화되었다. 이 연구를 통해 변화하는 시대에 대응하도록 학습자와 학부모의 뉴미디어리터러시 역량 함양하기 위한 놀이사례를 다양한 각도에서 개발하고 교육에 적용할 수 있도록 지속적인 논의가 필요함을 확인하였다.

목적: 이 연구는 국외 자국어 교육과정의 미디어 문해력 교육 내용과 양상을 분석하여 시사점을 도출하고자 한다. 방법: 미디어 문해력의 핵심 개념을 이론적 배경으로 캐나다 온타리오주와 호주의 자국어 교육과정을 탐색하였다. 결과: 두 교육과정은 미디어를 의미 구성의 대상인 텍스트로 설정하고, 자국어 교육과정에 통합하여 미디어 문해력을 교육하고 있다. 첫째, 미디어 분석에서 비판적 사고를 함양하기 위한 학습 내용을 범교과적 역량과 연계하여 제시하였다. 둘째, 텍스트의 복합양식 읽기 교육 내용을 중심으로 미디어 언어를 탐구할 수 있도록 하였다. 셋째, 미디어 텍스트의 사회․역사․문화적 맥락을 고려하여 미디어 재현을 탐구할 수 있도록 하였다. 넷째, 디지털 미디어 도구 및 기술을 활용하여 미디어를 제작하면서 미디어의 소통 역학을 성찰하는 내용을 제시하였다. 결론: 자국어 교육에 미디어 문해력 교육을 안착하기 위해 다양한 미디어 텍스트에 대한 유연한 수용, 복합양식 읽기에 대한 체계적인 내용 마련, 디지털 미디어 기술 및 환경에 대한 폭넓은 접근이 필요하다.

It is widely believed that we are facing a problem, even a crisis, caused by so-called "echo chambers" and "filter bubbles." Here, David Coady argues that this belief is mistaken. There is no such problem, and we should refrain from using these neologisms altogether. They serve n

Many faculty perform work as public intellectuals, producing essays, op-eds, interviews, and other forms of media to amplify their academic work. However, educational research has not examined how faculty conceptualize non-academic audiences, influencing who faculty address in their public scholarsh

본 연구는 학교와 가정에서 부모가 하는 미디어 교육이 초기 청소년의 미디어 리터러시와 의사소통 능력에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위하여 서울, 경기, 인천 지역의 초등학교 5∼6학년 203명을 임의 표집하여 자기 보고식 설문지를 사용하였다. 분석 결과, 학교 미디어 교육은 초기 청소년의 미디어 리터러시 하위요인 중 인터넷 활용 능력, 자아 표현과 비판적 이해에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가정 미디어 교육 중 부모의 제한형 중재는 초기 청소년의 미디어 리터러시 하위요인 중 스마트 기기 활용 능력에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 부모의 대화형 중재는 미디어 리터러시 하위요인 중 자아 표현에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한, 학교 미디어 교육은 초기 청소년의 의사소통 능력 중 의사 표현과 경청 및 이해에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 마지막으로 가정 미디어 교육 중 부모의 대화형 중재가 초기 청소년의 의사 표현과 상호작용에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 학교와 가정의 미디어 교육이 초기 청소년의 미디어 리터러시와 의사소통 능력에 미치는 영향을 각 하위요인 별로 세부적으로 검증함으로써 미디어 교육 정책을 수립하는 데 있어서 청소년들을 대상으로 하는 학교 미디어 교육과 가정에서 실행할 수 있는 미디어 교육을 계획하고 실천할 수 있는 기초를 마련하는 데 기여할 수 있을 것이다.

We empirically examined the effectiveness of how the Analysis of Competing Hypotheses (ACH) technique structures task information to help reduce confirmation bias (Study 1) and the portrayal of intelligence analysts as suffering from such bias (Study 2). Study 1 (N = 161) showed that individuals pre

본 연구는 디지털 시민성 구성요소에 따라 2015 및 2022 개정 공통 교육과정의 성취기준을 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2015 및 2022 개정 교육과정을 비교하여 교과별로 디지털 시민성과 관련된 성취기준에 어떠한 변화가 있는지를 분석한 후, 디지털 시민성 구성요소에 따라 2022 개정 공통 교육과정 성취기준의 연계성을 검토하였다. 분석 기준은 미국 Common Sense Media에서 제시한 미디어 균형 및 웰빙, 개인 정보 보호 및 보안, 디지털 발자국 및 정체성, 관계 및 의사소통, 사이버폭력, 뉴스 및미디어 리터러시의 6가지 구성요소를 중심으로 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 2022 개정교육과정에서는 디지털 시민성 관련 교과 및 성취기준의 수가 증가하고 모든 디지털 시민성 구성요소가성취기준에 반영되었다. 둘째, 디지털 시민성 관련 성취기준에서 강조되는 디지털 시민성 구성요소는 교과에 따라 다르게 나타났다. 셋째, 2022 개정 교육과정의 디지털 시민성 관련 성취기준은 학년군 및 학교급에 따라 다르게 나타났으며, 초등학교에 비해 중학교 교육과정의 성취기준 수가 많았다. 넷째, 디지털 시민성 관련 성취기준은 일부 요소에 한정하여 계열성을 확인할 수 있었으나, 계열성이 나타난 경우에도 학년에 따라 내용이 심화되는 경향은 뚜렷하지 않았다. 연구 결과를 토대로 교사들에게 디지털 시민성 관련한 교육과정 실행을 지원하기 위한 정보를 제공하고 향후 디지털 시민성 교육과정 개선을 위한시사점을 제시하였다.

몇 해전부터 인터넷 포털 뉴스에서는 알고리즘을 활용하여 이용자의 관심과 선호에 적합한 개인화 뉴스(personalized news) 서비스를 제공하기 시작했다. 본 연구는인터넷 포털에서 제공되는 뉴스 중 알고리즘을 통해 각 개인에게 적합한 뉴스기사를 제공하는 개인화 뉴스와 그렇지 않은 비개인화 뉴스 간의 유사도 또는 차별도가 이용자가 인지하는 뉴스 서비스의 개인화된 정도, 즉 인지된 개인화와 어떠한관계가 있는지 분석하였다. 그리고 인지된 개인화가 뉴스 서비스의 이용의도와 실제 뉴스 이용에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다.
 분석한 결과, 알고리즘을 적용한 개인화 뉴스와 그렇지 않은 비개인화 뉴스 간의유사도는 인지된 개인화와 부정적인 관계가 있었으며, 두 뉴스 간의 차별도는 인지된 개인화와 긍정적인 관계가 있는 것으로 나왔다. 이것은 알고리즘이 각 개인에게차별화된 뉴스를 제공할수록, 이용자가 그 개인화 뉴스 서비스가 자신의 관심과 선호에 적합한 뉴스기사를 추천하는 것으로 인식한다는 것을 보여준다. 그리고 이용자의 인지된 개인화는 뉴스 이용의도와 실제 뉴스 이용에 긍정적인 영향을 미치는것으로 나왔다. 이상의 결과들을 종합하면, 알고리즘을 적용한 개인화 뉴스가 그렇지 않은 비개인화 뉴스와 차별화될수록 이용자들은 개인화 뉴스가 자신에게 적합하다고 인식하고, 뉴스가 자신에게 적합하다고 인식할수록 뉴스 이용의도와 실제뉴스 이용이 높아질 수 있다는 것을 보여준다

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술의 급격한 발전으로 인해, 우리는 이제 인공지능이 우리 삶의 중요한 부분으로 자리 잡았음을 부인할수 없게 되었다. 인공지능은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌, 현재우리가 마주하고 있는 현실이 되었다.
 인공지능 기술은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로도 그 영향력은 점점 더 커질 것으로 예상된다. 이러한 변화의 핵심 기술에는 AI(Artificial Intelligence), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, IoT, 모바일 장치및 자동화가 포함되며, 특히, AI는 자동화, 빅데이터 분석, 위험 관리와같은 영역에서 중심적인 역할을 한다. 전 세계적으로 많은 국가가 체계적인 교육을 통한 AI 역량 개발에 중점을 두고 있으며, 이러한 추세는AI를 효과적으로 이해하고, 평가하고, 활용하기 위해 필수적인 AI 리터러시 교육의 등장으로 이어졌다. 특히, ChatGPT와 같은 생성형(Generative) AI 기술의 등장은 AI로 인한 혜택과 위험 및 윤리적 영향을다루는 교육의 필요성을 더욱 부각시켰고, AI 리터러시 교육이 단순히AI를 잘 활용할 수 있는 역량을 길러주는 것만이 아니라 AI에 대한 비판적 판단 능력과 사회적 수준의 논의에 참여할 수 있는 시민 역량을 함께길러줄 수 있어야 한다는 점이 강조되고 있다. 이런 흐름 속에서 전공교육과 교양 교육의 균형을 유지해야 하는 대학에서는 AI에 대한 교양교육을 점차 확대하고 있다. 그리고 교양교육은 여러 전공 분야의 학생들이 함께 수업을 듣는데, 이러한 특징을 PBL(Problem-Based Learning, 문제기반학습) 방식을 통해 잘 활용하면 학생들에게 다양한 측면(학제간 협력 경험, 의사소통 능력 향상, 창의적 문제해결력 신장, 실제적인지식 습득, 자기주도적 학습 역량 강화)에서 도움이 될 수 있다. 한양대학교의 ‘인공지능의 철학’ 교과목 운영 사례는 PBL을 활용한 교양과목으로서 AI 리터러시 수업의 교육적 가치와 효용성을 잘 보여주는 사례이다.

Media literacy empowers students to critically analyze, evaluate, and create media, becoming informed and responsible digital citizens. This Spotlight will help readers guide students when navigating questionable mental health advice; provide readers with strategies to spot AI manipulation; identify

This study examines the correlation between youngsters' media literacy and their trust in government, support for anti-pandemic regulations, and vaccine readiness during the COVID-19 pandemic in Vietnam. The findings show a statistically significant positive correlation between youngsters' media lit

Based on a national survey of 8,915 students, this study examines the prevalence of different types of media education practices in Swiss upper secondary schools and their relationship with students' online civic engagement and respectful online behavior. Descriptive statistics reveal that schools p

Colleges and universities are increasingly turning to algorithms that predict college-student success to inform various decisions, including those related to admissions, budgeting, and student-success interventions. Because predictive algorithms rely on historical data, they capture societal injusti

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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.
 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.

Since September 2020, Fox News spawned an anti-critical race theory (CRT) disinformation campaign, that has reverberated in the whitestream's echo chamber. The disinformation largely appeals to white people who refuse to see racism, unless they feel it is impinging their rights. The campaign against

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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.

(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

The research aims to establish a conceptual framework to design a MOOC to promote media literacy in the context of information disorder. Information disorder is a phenomenon that mainly occurs from the large flow of false or incorrect content posted on the internet. Promoting media literacy is a way

The proliferation of deepfakes and visual misinformation coupled with the fast-paced nature of social media has prompted an increased need for media literacy skills among emerging citizens. The unit activity detailed in this article overviews a media literacy framework for engaged citizenship and pr

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The problem of propagating disinformation (a.k.a. "fake news") on social media has increased significantly in the last few years. There are several initiatives around the world to combat this serious problem. Maybe the most promising ones involve training people to identify "fake news

Concerned with disinformation, fake news, and a posttruth era, literacy research on digital learning ecologies has focused on content of the texts that youth encounter but less explicitly on aesthetics--issues of form or the way a text is written. Drawing on critical sociocultural theories, this art

In the context of the rapid expansion of web-integrated technologies, there exists a need for a thorough comprehension of data privacy, emphasizing risk mitigation and the nuanced governance of private data within organizational and regulatory frameworks. Given the rise of privacy regulations such a

본고의 목적은 공연예술 텍스트 창작에 있어 생성형 인공지능의 한계와 가능성을 이론적인 측면에서 확인하는 데 있다. 먼저 생성형 인공지능의 현 수준을 확인하기 위해 발전 배경과 원리를 알아보고 이후 생성형 인공지능이 이야기를 만들어 내는 방식을 인간의 사고방식과 비교한다. 다음으로 생성형 인공지능의 설계 원리에 기인한 한계를 파악한다. 이를 위해 언어 모델을 기반으로 동작하는 생성형 인공지능의 존재 양태를 검토하고, 실재에서 언어 모델에 이르는 구조를 개념화하여 각 단계의 특징을 파악한다. 이어 생성형 인공지능의 인지적 특징과 한계를 검토한다.
 연구 결과, 생성형 인공지능의 텍스트 생성 메커니즘과 인간 창작자의 창작 방식 간에 존재하는 구체적 차이, 그리고 창작에 있어 생성형 인공지능의 원리적인 한계, 효용과 쓰임에서 인류가 종래 가졌던 도구들과의 차이를 확인하였다. 최종적으로 이러한 결과를 바탕으로 인간의 창작 활동에 유의미하게 사용할 수 있는 전략을 제시하였다.
 본고의 검토는 인간 창작자의 사고방식과 생성형 인공지능의 생성 메커니즘 간의 차이를 구체적으로 드러냈기에 창작 일선에서 직접 응용할 수 있는 유용성을 가지며, 계속된 기술 변화의 시대에 올바른 방향을 설정할 정지(整地) 작업이라는 의의가 있다.

생성형 인공지능이 ‘일반인공지능’(generative AI)으로 사회 전반에 걸쳐 상용화됨에 따라 지적 재산권 및 저작권 보호에 관한 논쟁이 새로운 국면을 맞이하고 있다. 생성형 인공지능은 기존의 인공지능과 달리 코딩이 아닌 인간의 언어로 사용자가 직접 명령을 내리고, 다양하게 개발되고 있는 멀티모달 프로그램을 통해 그림이나 사진, 동영상 등의 영상자료를 바로 인식하여 하나의 인터페이스에서 인간의 언어로 표현된 명령의 결과물을 생산한다. 또한 특정분야에서 전문가적 지식을 활용했던 기존의 인공지능과는 달리, 사회 일반에 걸쳐 통합적으로 활용할 수 있는 파운데이션 모델로서 범용인공지능으로 기능하고 있다는 점에서 기존의 인공지능과 차별성을 가진다.
 생성형 인공지능의 저작권 침해 문제는 크게 두 가지 측면에서 논의되고 있는데, 첫째, 생성형 인공지능이 개발 단계에서 학습한 방대한 데이터에 대한 저작권 침해 이슈이고, 둘째, 방대한 데이터 학습을 통해 개발된 생성형 인공지능이 만들어 내는 다양한 생성물과 이차 저작물에 의한 저작권 침해 이슈이다. 물론 기존 인공지능 모델들도 학습에 데이터를 사용했고, 이로 인한 저작권 침해 갈등은 존재해 왔다. 그리고 이때 법은 인공지능산업 진흥의 관점에서 저작권 침해의 예외 적용을 위해 공정이용의 법리, TDM 면책규정, 이용약관 등의 다양한 방식들을 고민해 왔다.
 그런데 생성형 인공지능의 등장과 함께 그간 저작권 침해의 예외 적용을 위해 논의되었던 다양한 법제들의 적용과 해석이 새로운 국면을 맞이하고 있다. 세계 각국이 앞다투어 발표했던 TDM 면책규정을 유예하였고, 미국의 경우 Campbell 판례 이후 저작권 침해 예외 인정을 위해 유지되어 오던 공정이용의 심사 강도가 최근 판례에서 변경되고 있다.
 한편, 우리의 경우 TDM 면책규정과 관련하여, 외국의 사례들과 유사하게 2021년 말 인공지능산업의 진흥을 위해 저작권법 개정안에 포함되어 발표되었으나 2022년 생성형 인공지능의 등장과 함께 유예되었다. 그런데 최근 공정이용의 법리를 적용한 우리의 판례에서는 생성형 인공지능 개발 이전으로 회기하여 미국 구글의 공공도서관 판례에서의 공정이용 판단기준과 유사한 판결을 내린바 있다. 그렇다면 생성형 인공지능의 시대를 맞이하여 우리의 판례에도 변경이 필요한 것인지, 아니면 변형적 이용을 폭넓게 인용하여 이차 저작물을 만들 수 있는 포괄적인 권리를 부여하고

Research indicates that deceitful videos tend to spread rapidly online and influence people's opinions and ideas. Because of this, video misinformation via deepfake video manipulation poses a significant online threat. This study aims to discover what factors can influence viewers' capability to dis

인공지능의 발전 기술과 법의 충돌이라는 전통적이지만 해결하기 어려운 문제를 발생시키게 되었다. 이러한 양상은 Chat GPT로 대표되는 ‘생성형 인공지능’의 등장으로 심화되었는데 기존의 인공지능에서 한 단계 발전된 성능을 보여주면서 동시에 기존에는 발생하지 않던 새로운 문제를 발생시키게 되었다. 특히 생성형 인공지능은 개인정보 보호분야에서 주요한 문제를 발생시키게 되었다.
 생성형 인공지능은 개인정보와의 관계에서는 기본권적으로 생성형 인공지능을 개발, 운용하는 입장의 직업선택 및 수행의 자유, 그리고 개인정보주체의 개인정보자기결정권, 나아가 개인정보가 저작물과 결합할 경우 지적재산권까지 여러 주체간에 기본권 충돌 상황을 발생시키게 된다. 인공지능의 발전으로 이러한 문제상황이 빈번하게 발생될 것으로 보이나 현재로서는 이와 같은 문제에 대해 헌법재판을 통해 해결하는 것은 현실적인 어려움이 있다. 그렇기에 기존의 기관의 권한을 확대하거나 별도의 기관을 통해 해결이 필요하며, 이 과정에서도 각 주체가 동등한 입장에서 문제를 해결 할 수 있도록 제도적 보완이 필요하다.
 생성형 인공지능의 문제를 개인정보 보호법적 측면에서 보면 생성형 인공지능 관련 사항을들 개인정보 보호법의 대상으로 포섭할 수 있는지 여부, 생성형 인공지능이 개인정보를 수집하는 측면과, 개인정보를 출력하는 측면으로 나눠서 살펴볼 수 있다. 개인정보 수집 시 공개된 개인정보의 수집문제, 가명정보 처리, 저작권법상 공정이용 법리의 도입 등이 논이 될 수 있다. 이러한 문제의 해결책으로는 현행 개인정보 보호법을 개정하거나 입법이 미비된 사항을 추가적으로 입법하는 등이 제시될 수 있다. 생성형 인공지능의 결과값으로 개인정보가 출력되는 경우에도 개인정보가 단독으로 출력되는 경우와 저작물과 결합하여 출력되는 경우가 있을 수 있으며, 이에 대해서는 기존 개인정보 보호법의 적용 가능한 경우는 현행법의 적용을, 입법공백의 경우 문제상황에 적합한 입법이 필요할 것이다. 그럼에도 궁극적으로는 법제도가 인공지능 기술 발전에 장애가 되지 않으면서도 정보주체의 개인정보를 보호할 수 있는 적절한 균형이 필요할 것이다.

명예훼손 범죄는 개인의 사회적 평판을 해치는 사실적시 또는 허위사실의 적시를 다루는 형법적 개념이다. 인공지능(AI) 시대가 도래하기 전에는 말이나 행동, 그리고 신문, 잡지, 라디오, 출판물 등이 명예훼손의 주요 수단이었으나, 디지털 시대에는 사이버 공간을 통해 순식간에 초국경적으로 다수에게 피해를 확신시키고 있다. 이에 더하여 생성형 AI 기술을 이용한 명예훼손 범죄는 중대한 전환점을 맞이하고 있다. 최근 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI 기술의 급속한 발전은 누구나 단시간에 저렴한 비용으로 허위사실이나 허위영상 등을 제작하여 온라인 플랫폼, 페이스북, 인스타그램 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 게시하는 방법으로 순식간에 유포・재생산하여 회복 불가능하고 광범위한 피해를 발생시키고 있다.
 생성형 AI는 인간도 아니고 법인도 아니기 때문에 피해자가 생성형 AI 자체를 대상으로 명예훼손 소송을 제기할 수 없다. 그러나 생성형 AI 시스템을 직접 이용하는 자, 생성형 AI 서비스제공자, AI 설계자/제작자는 일정한 조건이 충족될 때 형사책임의 주체로 인정할 수 있다.
 따라서 이 논문에서는 생성형 AI를 이용한 새로운 명예훼손 사례에 있어 누가 책임귀속의 주체인지, 그 책임의 구체적 내용은 무엇인지를 고찰함으로써 현재와 미래의 명예훼손 형사소송 당사자들이 직면하게 될 도전을 검토하고자 한다. 이 논문에서는 먼저 생성형 AI 기술의 출현에 따른 명예훼손 범죄의 새로운 법적 문제를 살펴본다. 다음으로, 생성형 AI를 이용한 명예훼손 범죄 책임귀속의 주체로 생성형 AI 직접 이용자, 생성형 AI 서비스제공자, 생성형 AI 개발 설계자/제작자, 그리고 생성형 AI 그 자체를 고찰한다. 셋째, 생성형 AI를 이용한 명예훼손 범죄의 형사책임의 내용과 관련하여 직접 이용자의 정보통신망법상 허위사실 적시 명예훼손죄의 주요 법적 쟁점, 생성형 AI 서비스제공자의 부작위 방조범의 성립 요건, 직접 이용자에 대한 형법 제310조 위법성조각사유 적용 여부와 형법 제310조 착오의 문제를 검토한다.
 이 글은 생성형 AI를 이용한 명예훼손 범죄와 관련하여 진화하는 법리와 잠재적인 해결책에 대한 통찰력을 제공하고자 한다. 이를 통해 생성형 AI 시대에 명예훼손으로 인한 잠재적인 사회적 피해에 적극적으로 대처하고, 표현(언론)의 자유를 보장하기 위한 법적 프레임과 책임 있는 생성형 AI 기술 개

급격한 기술 발전의 시대에 인공 지능의 제품과 서비스는 일상 생활에 폭 넓게 활용되고 있다. 특히 Chat GPT와 같은 생성형 AI의 등장으로 사용자의 편의성과 효율성이 대폭 향상되었다. 따라서 많은 연구자들이 기업이나 산업체 수준에서 생성형 AI의 효과적 이용에 관하여 광범위한 연구를 수행했지만, 개별 사용자가 생성형 AI를 지속적으로 사용하는 과정과 영향요인에 대한 이론적, 실증적 연구는 아직 부족하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 UTAUT2 이론을 토대로 생성형 AI의 지속적 이용에 유의적 영향을 미치는 요인을 실증적으로 살펴보고자 한다.
 생성형 AI Chat GPT를 이용한 경험이 있는 중국 사용자 470명으로부터 설문자료를 수집하여 구조방정식모형으로 연구모형과 관련 가설을 검증하였다. 보다 구체적으로, 연구모형에 포함된 11개 요인의 신뢰성과 타당성을 상관관계, 확인적 요인분석, 평균분산 추출값으로 평가하였으며, 또한 연구모형의 적합도를 측정하였다. 본 연구에서 제시된 가설들을 구조방정식모형의 경로분석으로 분석한 결과, 모든 변수(성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 쾌락적 동기, 가격, 지각된 위험, 윤리)가 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 사용자 만족도와 습관은 사용자의 지속적인 사용에 정(+)의 유의적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

본고에서는 맞춤형 챗GPT로 불리는 GPTs에 기반한 중국 문학 작품 번역 모델이 논의되었다. 범용 신경망 기계번역의 한계를 극복하기 위해 사용자 요구에 특화된 번역 모델을 개발하고, 이를 통해 언어적 특성과 문화적 맥락을 어떻게 효과적으로 반영할 수 있는지를 탐구하였다. 연구 결과, GPTs 모델은 기존의 신경망 기계번역보다 우수한 성능을 보여주었으며, 문학 작품의 표현을 보다 정확하게 번역하였다. 이는 챗GPT와 같은 생성형 AI가 문학 번역 분야에서 인간 번역가와 협력하여 더 나은 결과를 도출할 수 있음을 시사한다.

챗GPT를 활용한 교양 인문학의 융합 가능성 탐색
 
 강 영 돈
 
 연구 목적: 본 연구는 교양인문학에서 챗GPT를 활용하여 그 효과를 극대화할 수 있는 융합 교육활동 모델을 모색하고자 하였다.
 연구 방법: ‘챗GPT에 무엇을 어떻게 질문할 것인가’에 대한 방법을 고찰하였고, 챗GPT를 이용한 ‘교양인문학의 이해와 분석’ 가능성을 탐색하였고, 챗GPT의 교육적 가치에 미치는 영향을 살펴보았다.
 연구 내용: 본 연구에서는 여러 분야에 활용하고 있는 생성형 챗GPT의 탁월한 장점과 제한적 한계를 조사한 후, 인문학 분야에서 챗GPT 역량을 살펴보았다. 그리고 교양인문학의 교육 활동 각 단계에서 학습자들에게 챗GPT를 튜터 겸 학습 조력자로 그 효과를 극대화할 수 있는 융합 교육 모델을 구상하였으며, 프롬프트 사용이 원활하게 하고 학습 외에 평가에서도 챗GPT를 활용할 필요성이 있음을 확인하였다.
 결론 및 제언: 본 연구의 결과를 바탕으로 학제 간의 두꺼운 벽을 넘어 상호 융합할 수 있는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 이번 연구는 수업의 범위를 확장하여 문제해결 능력, 소통의 힘, 생각하는 힘, 자기 발견과 브랜딩을 신장할 수 있는 계기를 마련할 수 있다는 점에서 의의가 있다
 
 핵심어: 프롬프트활용, 생성형 인공지능, 교양인문학, 코딩, 창의융합형

이 연구는 디지털 성범죄자 재범위험성 평가도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기존 한국형 성범죄자 재범위험성 평가도구(KSORAS) 가 디지털 성범죄자에게도 적절히 적용될 수 있는지 검증하고, 디지털 성범죄자의 특성에 맞춘 새로운 평가 도구(KSORAS-DSO)를 개발하였다.&#xD; <연구-1>에서는 디지털 성범죄자 421명과 오프라인 성범죄자 597명을 대상으로 데이터를 수집하여, KSORAS가 디지털 성범죄자의 재범도 잘 예측하는지 분석하였다. 분석결과 KSORAS는 디지털 성범죄자의 재범위험성을 비교적 잘 예측하였다.&#xD; <연구-2>에서는 디지털 성범죄자 276명을 상대로 기존 평가 도구의 문항들과 새로운 문항들을 결합하여 디지털 성범죄자 재범위험성 평가 도구를 개발하였다. 최종적으로 KSORAS -DSO는 10개 문항으로 구성되었으며, AUC 값이 0.838로 매우 높은 예측력을 보였다. 이는 기존의 KSORAS 보다 디지털 성범죄자의 재범을 더 정확하게 예측할 수 있음을 보여준다. 연구는 디지털 성범죄자의 특성에 맞춘 재범 위험성 평가의 필요성을 강조하고, 후속 연구의 방향성을 제시하였다.

Data extraction is a time-consuming and resource-intensive task in the systematic review process. Natural language processing (NLP) artificial intelligence (AI) techniques have the potential to automate data extraction saving time and resources, accelerating the review process, and enhancing the qua

Data extraction is a crucial, yet labor-intensive and error-prone part of evidence synthesis. To date, efforts to harness machine learning for enhancing efficiency of the data extraction process have fallen short of achieving sufficient accuracy and usability. With the release of large language mode