논문 8,399편

최근 산·학·연에서는 ChatGPT를 필두로 학습을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하여사용자에게 제공하는 생성형 AI가 관심을 받고 있다. 이와 관련하여 군에서도ChatGPT와 같은 생성형 AI를 국방업무에 활용하기 위한 국방부, 각군 본부 대상소요제기 횟수가 증가하고 있는 추세이다. 한편, ‘생성형 AI’는 사용자의 질문에대한 입력값도 학습에 사용되는 특징을 갖고 있어 민감한 정보 등 자료유출에대한 보안 위협이 내재 되어있다. 따라서, 생성형 AI와 같은 첨단과학기술이국방혁신에 상당한 영향력을 발휘하고 새로운 과학기술 강군으로의 기회가 될수는 있지만, 보안대책이 잘 마련된 안전한 환경에서의 활용을 고려하지 않을 수없다. 이에 본 논문에서는 생성형 AI의 일반적인 개념 및 국방에서 바라보는AI의 관점을 기반으로 국방의 보안환경을 설명하였고, 이런 군의 보안환경에적합한 생성형 AI 구축과 관련하여 AI 모델 개발, 데이터 관리 전략, 인프라 등3가지 측면으로 구분하여 구축 방법을 제시하였다. 본 논문의 생성형 AI 구축방법을 기반으로 향후 군에 적용하게 될 AI 관련 정책 및 관련 시스템 구축 사업등에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

이 연구는 생성형 AI 기술이 지대한 영향력을 행사하는 현재 대학 교양교육의 현장, 그 중에서도인문교양교육의 영역에서 진행되고 있는 교육적 변화와 쟁점을 분석하고, 향후 인문교양교육이 추구해야 할 방향과 과제를 제시하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 2장에서는 먼저 현재 국내 대학에서 생성형AI의 교육적 활용에 대한 학습자와 교수자의 인식과 교육현장의 현황에 대해 살펴본다. 3장에서는생성형 AI 기술이 갖는 의미와 파급효과를 인문-교양학적 관점에서 고찰하고 인문교양교육의 새로운역할이 무엇이어야 하는지 분석한다. 4장에서는 생성형 AI의 시대에 인문교양교육을 내실화하기 위한내용과 방법을 구체적인 교과목의 사례를 통해 제시한다. 이 연구를 진행하며 연구진은 AI 시대에는인간을 탐구하는 인문교양교육이 더욱 강화되어야 한다는 결론에 이르렀다. 물론 그 방식은 예전과달라야 한다. 특히 논리적, 비판적, 창의적 사고교육의 역할을 통합적인 방식으로 강화해야 하는데,그 방법으로 인문고전을 중심으로 하는 텍스트 비판, 분석, 창의적 문제해결 교육의 다변화가 필요함을강조한다. 또한 AI 시대에 필요한 융합형 인문교양교육의 사례를 살펴보고 인문교양교육이 인문학에만머무르지 않고 과학, 기술, 그리고 예술의 영역을 넘나드는 진정한 의미의 융합교육의 가능성을 탐색할필요성을 제시한다.

본 연구는 대학교 교양 영작문 수업에서 학습자가 직접 작성한 영작문과 AI 기계 번역기를 사용한 결과물을 비교하여 어형적, 통사적, 어휘적 차이점을 분석하고 영어 글쓰기 수업의 학습 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 학습자는 한국 고등 교육 과정에서 체육 수업 확대에 대한 찬반 의견을 한 단락의 국문으로 작성한 후 영작한 결과물과 DeepL Translate(이하 딥엘)로 번역한 결과물을 분석하였다. 그 결과, 학습자의 영작문은 관사 및 한정사의 오류 및 동사의 형태적 오류와 시제 오류 등이 발견되었으며, 통사적 측면에서는 학습자의 글이 단순하고 직접적 문장이 많고, 딥엘은 복문과 다양한 접속사를 활용하여 풍부한 문장을 생성하였다. 어휘 사용면에서 학습자 작문은 어휘의 부적절한 선택과 반복이 사용이 빈번하게 발견되었다. 이러한 결과를 토대로 초급 학습자의 영어 글쓰기 교육에서는 관사 및 한정사 사용, 동사의 다양한 형태와 기능, 어휘의 적절한 선택과 반복 회피, 복문 작성 연습 등을 강조할 필요가 있음을 제안한다.

This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects’ styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects’ styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method.
 This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image takin

메타버스는 가상융합환경으로 아바타를 통한 사회적 관계 유지와 사용자간 다양한 문화적 활동을 통해 포용성과다양성을 증진시킨다. 일상의 활동을 메타버스에서 동일하게 유지할 수 있게 됨에 따라 메타버스환경에서 구성원간 유용하고 정확한 정보 전달과 상호교환, 공유 등은 매우 중요해졌다. 메타버스에서 아바타를 대화를 통해 원하는정보를 얻고자 하는 욕구와 구성원의 요구사항 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 본 연구에서는 LLM기반으로 생성형 AI를 메타버스플랫폼에서도 활용할 수 있도록 한국폴리텍대학 메타버스플랫폼의 구조를 재설계하고 이를 구현하였다. 구현에 따른 실험 사례 제시를 통해 메타버스환경에서도 LLM을 구성하고 답변을 생성하는 인공지능 기반 서비스 제공이 가능함을 확인하였다. 향후연구에서는 메타버스플랫폼에 다양한 생성형 AI모델을 적용한 뒤 비교분석을 통해 맞춤형 모델을 제시하고 자체 LLM 모델 구현 관련 연구를 지속할 계획이다.

목적 본 연구는 생성형 AI를 활용한 ‘토의하기’ 중심으로, 이해중심 교육과정에 기반한 국어과 의사소통 역량 단원 실행을 목적으로 한다.
 방법 이해중심 교육과정의 특징, 토의의 개념과 절차, 토의를 위한 생성형 AI 활용, 국어 교과서 토의 단원의 비판적 고찰, 국어과 의사소통 역량 기반 단원 구조화 등의 내용을 살피며 이론적 배경을 형성하였다. 이어서 ADDIE 모형에 근거한 연구 절차 수립, 실행 모형 구성, 측정 도구 선정, 연구 집단 구성 및 효과성 검증 계획 수립 후 유정오(2023)에서 개발한 단원 설계(안)을 적용하며 본 연구를 진행하였다.
 결과 Willcoxon 부호순위 검정을 활용하여 연구 집단에 대한 ‘의사소통 역량’ 사전-사후 측정 결과, 전체 하위 요소에서 연구 집단 의 ‘의사소통 역량’이 유의하게 향상하였음을 확인하였다. 분석적 루브릭을 활용한 토의 성찰 및 학습자 포트폴리오 분석 결과, 포용 성과 주도성을 바탕으로 생성형 AI를 활용한 토의 활동을 수행하며, 연구 집단의 의사소통 역량과 토의 능력이 긍정적으로 향상하였 음을 확인하였다.
 결론 본 연구가 미래 교육 환경 변화에 대응하기 위한 국어과의 역할에 시사점을 주고, 역량 중심 국어 교육 연구 및 실천에 보탬이 되기를 기대한다.

목적 본 연구에서는 수업에서의 생성형 AI 활용에 관한 초⋅중등교사의 인식을 조사하여 초⋅중등교사의 요구도를 파악하고, 향후 수업에서 생성형 AI 활용 확대 방안을 모색하기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다.
 방법 이를 위하여 설문 문항을 개발하고, 충청북도 소재 초⋅중⋅고등학교 교사 645명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문 결과는 SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 분석하였다.
 결과 수업에서 생성형 AI를 활용한 경험이 있는 교사는 189명, 전체의 29.3%로 나타났으며, 경험이 있는 교사 중에서도 2주에 한 번 이상 활용하고 있다는 응답은 70명으로 아직 수업에서 생성형 AI를 활용하는 교사의 비율은 낮은 것으로 나타났다. 주로 활용 하는 생성형 AI는 ChatGPT와 같은 대화형 AI이고, 이를 활용했을 때 학생들의 수업 참여 동기 유발을 가장 큰 장점으로 꼽았다. 활용 경험이 없는 교사는 그 이유로 생성형 AI 활용 지식 부족을 가장 많이 선택하였으며, 향후 활용 의향을 리커드 5점 척도로 표시 하였을 때 평균 3.20(SD=0.87)으로 활용 의향이 있는 것으로 나타났다. 수업에서 활용 가능한 생성형 AI 콘텐츠로 외국인 학생이 나 언어 사용이 서툰 학생들의 학습을 보조해 주는 AI를 선택한 비율이 가장 높게 나타났다.
 결론 수업에서 생성형 AI 활용을 확대하기 위해서는 교원의 생성형 AI 활용 능력 향상을 위한 교원 연수를 실시하고, 수업 사례 등의 자료를 제공해야 한다. 또한 잘못된 정보 제공이나 유해정보 차단 및 남용 방지, 표절 및 저작권 문제 등에 대한 대안 마련도 필요하다.

현대 사회에서 컴퓨팅 사고를 통한 문제해결력의 중요성이 강조되고 있다. 특히, 4차 산업혁명의 발전으로 이러한 능력은 더욱 필수적인 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 SW 교육의 중요성이 강조되고 있으며, 최근에는 AI 기술을 활용한 새로운 교육 방법에 관한 관심이 증가하고 있다. 이전에는 AI가 교육에 어떤 이바지를 할 수 있는지에 대한 연구들이 많았지만, AI를 SW 교육에 직접적으로 적용한 연구는 아직 많지 않다. 이에, 본 연구에서는 텍스트 기반 생성형 AI를 활용했을 때의 SW 교육의 효과를 확인하고자 하였다. 연구 대상은 K 대학교의 SW 기초교양 교과목을 수강하는 학습자들이며, 연구 방법은 생성형 AI를 활용한 SW 기초 수업을 설계한 뒤, 교육을 진행하여 교육 전과 후의 학습자들의 컴퓨팅 사고와 문제해결력 등을 확인하여 효과를 분석하였다. 연구 결과, SW 기초교양 교육을 시작하기 전과 후의 결과에 대하여 유의미한 차이가 나타났다. 생성형 AI를 활용한 SW 교육이 학습자들의 컴퓨팅 사고와 문제해결력을 향상시키는 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 프로그래밍의 어려움 정도에 따른 차이를 분석하고, 컴퓨팅사고와 문제해결 간의 상관관계를 분석하여 생성형 AI를 활용한 SW 교육의 효과를 보다 자세히 확인하였다. 본 연구를 통해 텍스트 기반 생성형 AI를 활용한 SW 교육에 대한 긍정적인 효과를 확인하였고, 개선점을 도출하였다. 미래 교육의 방향성을 모색하기 위해 추가적인 연구와 논의가 필요하며, 이를 통해 SW 기초교육의 질적 향상을 도모할 것으로 기대한다.

본 연구는 초등학교 국어 연극 단원에서 생성형 인공지능(AI)을 활용하여 교수·학습 자료를 제작하는 방안을 탐구하였다. 최근 교육부의 디지털 교과서 도입과 함께 AI 리터러시의 중요성이 대두되고 있는 상황에서, 교사들은 이러한 변화를 효과적으로 수용할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 그러나 현장 교사들이 AI 및 디지털 기술을 활용한 교육 자료 제작에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 통해 교사들이 효율적으로 수업 자료를 준비하고, 학생들의 학습 참여도와 학업 성취도를 향상하는 방법을 제안하고자 한다. 연구 결과 생성형 AI를 활용한 스토리보드 제작 기법이 교사들에게 긍정적인 평가를 받았으며, 이는 교사들의 수업 준비 시간을 줄이고 교육 자료의 질을 높일 수 있음을 시사한다. 또한 학생들의 흥미 유발과 능동적인 학습 참여를 촉진하는 데 효과적이라는 평가를 받았다. 이 기법은 교사 연수 프로그램에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구의 한계점은 연구 대상이 특정 지역의 초등학교 교사들로 제한되었으며, 생성형 AI를 활용한 교수·학습 자료 제작 기법의 장기적인 효과를 평가하지 못했다는 것이다.

Purpose : This study aims to analyze the causal relationship between users’ evaluation on generative AI service and overall satisfaction.
 Methods : The input variable dimensions include easiness to use dimension, usefulness dimension, enjoyment dimension, suitability dimension, and reliability dimension, whereas the response is measured by satisfaction dimension. Analysis is done by decision tree model based on Gini algorithm and random forest model.
 Results : The results of decision tree models reveal that the first splits are mostly done by reliability dimension variables and the next important is usefulness dimension variables. Enjoyment dimension variables and reliability dimension variables are utilized most for the second splits. The random forest model indicates that the first four ranked variables belong to reliability dimension based on the mean_decrease_gini index.
 Conclusion : The findings of this study suggest that reliability dimension, usefulness dimension, enjoyment dimension, easiness to use dimension, and suitability dimension are crucial for users’ overall satisfaction for generative AI service, all of which are worthwhile to denote for policy ma

인공지능 기술은 우리의 일상생활과 사회 전반에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 특히 외국어 교육에서 인공신경망 기반 번역 기술과 ChatGPT 같은 생성형 AI의 상용화는 큰 영향을 미치고 있다. 한국어 교육에서도 AI의 도입은 교육 방법과 내용에 근본적인 변화를 초래하고 있다. 본 연구는 인공지능 기술이 한국어 의미 교육에 미치는 영향을 AI 리터러시 개념을 통해 한국어 의미 교육의 목표와 방향성을 논의한다. AI 리터러시는 인공지능의 작동 원리와 활용 방법을 이해하고 비판적으로 평가하는 능력을 포함한다. AI 기술의 발달로 단순히 원활한 의사소통만을 목표로 하는 교육이 아닌, 이를 넘어서는 탐구의 영역으로 교육의 목표를 확장해야 한다. 즉 AI를 효과적으로 활용하고 이에 대해 비판적으로 판단할 수 있는 AI 리터러시와의 융합적 역량의 함양으로 그 외연이 확대될 필요가 있다는 의미이다.

본 연구는 생성형 AI에 대한 사회과교육의 초기 단계의 연구로서, ChatGPT를 사례로 사회과교육을 둘러싼 주요 쟁점 및 과제를 6가지 질문을 중심으로 살펴보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI를 활용한 표절 문제가 부각되고 있으며 이는 생산 및 창작 활동에 대한 철학적･교육학적 재개념화를 요구한다. 교육적 측면에서는 표절 그 자체보다는 생성형 AI 활용으로 인한 학생들의 역량 저하 요인 및 맥락에 초점을 맞춰 대응할 필요가 있다. 둘째, AI 환각과 편향성에 대비하기 위해서는 사회과의 고차사고력 중의 하나인 비판적 사고력과 디지털 시민성의 주요 요소인 비판적 리터러시가 중요하다. 셋째, 학생에게 이미 내재화된 역량의 차이로 인해 생성형 AI 활용 수준에 있어 교육격차가 심화될 가능성과, 생성형 AI 기업의 유료화 정책으로 인해 생성형 AI가 교육형평성을 저해할 수 있는 가능성에 대비해야 한다. 넷째, 교사 중심의 전통적인 교육 서비스 공급 방식은 디지털 시대에 더 이상 주효한 교육 방식이 될 수 없으며, 생성형 AI의 출현은 교육 서비스 및 정보 생산자로서의 교사와 소비자로서의 학생 간의 관계를 허무는, 일종의 ‘프로슈머로서의 학습자 및 교수자’의 출현을 촉진할 것으로 예상된다. 다섯째, 생성형 AI로 인해 학습자가 디지털 프로슈머로 전환되는 것이 촉진된다면 사회과 수업에서는 메타인지와 관련된 역량이 더욱 주목받을 것으로 예상되며, 이는 사회과 교사에게 학생의 메타인지를 넘어서서 학습 과정을 바라보고 지도해야 하는 역할을 요구하게 될 것이다. 마지막으로, 질 좋은 질문을 던지는 능력을 개발하기 위한 사회과 교수･학습 활동 방안은 이원화 전략을 추구해야 할 가능성이 높다. 하나는 메타인지 역량을 기르기 위해 프롬프트를 적극적으로 활용하는 교수･학습 활동 방안이며, 또 다른 하나는 기본적인 사고력을 길러 주기 위해 교실을 도리어 외부 세계로부터 단절시키는 교수･학습 활동 방안이다. 본 연구는 생성형 AI 활용에 대한 사회과교육의 쟁점 및 과제를 포괄적으로 검토한 예비적 성격의 연구라는 점에서 한계를 지닌다. 향후 본 연구를 시작으로 사회과 고유의 여러 영역에서 생성형 AI의 활용 및 대처 방안을 강구하는 경험적･체계적 연구가 활성화되기를 기대한다.

이 연구는 생성형 AI 시대의 대학 글쓰기 방향을 탐색하는 작업이다. 특히 논증적 글쓰기에서의 생성형 AI 사용 가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 글쓰기 교육에서 활발히 논의되고 있는 생성형 AI의 활용논쟁에 대해 정리하였다. 그 결과 ‘새로운 기술의 적극적 활용’과 ‘글쓰기의 교육적 가치 재인식’ 입장으로 대별되었다. 그런 다음 논증적 글쓰기의본질과 생성형 AI의 위상을 정립하였다. 논증적 글쓰기가 특히 사고의 표현이자 학문 공동체의 입문이며 인지적 과정을 중시한다는 점을 확인하였다. 이에 생성형 AI는 논증적 글쓰기에서 ‘활용’이 아닌 ‘사용’의 위상을 지닌다는 것을 파악하였다. 이를 바탕으로 논증적 글쓰기에서 생성형 AI의 사용 방안을 가늠하였다. Kellogg(1999)의 인지적 글쓰기 모형에서 생성형 AI가 필자의 사고와 표현 과정에 조력할 수 있는 지점과 세부 활동을 제시하였다.

최근 AI 인공지능 기술의 급격한 발전은 우리 생활에 혁신적인 변화를 가져왔다. 이러한 변화 속에서 광고, 홍보 콘텐츠역시 생성형 AI 인공지능 기술에 맞춰 많이 제작되고 있으나, 급변하는 환경에 새로운 방향이 필요한 때다. 생성형 AI 이미지 프로그램을 이용한 콘텐츠 제작은 능동적인 딥러닝 학습을 통해 브랜드 아이덴티티를 효율적으로 생산할 수 있다. 하지만 장점에 비해 창의적인 요소가 없는 기술뿐인 AI 콘텐츠는 분명 한계는 존재한다. 앞으로 생성형 AI 영상 프로그램이 상용화되면 이러한 현상을 가속될 것이다. 이에 연구자는 사례 연구를 통해 생성형 AI 콘텐츠의 현황과 한계를 파악하고, 광고 영상에서 생성형 AI 콘텐츠의 창의성인 인간 감성 언어를 분석한다. 또한 연구 모형을 통해 AI 콘텐츠의 감성 언어의특징과 상관관계를 탐색하고자 한다. 연구 결과, 창의적인 생성형 AI 콘텐츠 영상 제작에는 인간 감성 언어 의미가 내포되어야 하고, 감성 언어의 유형과 특징을 기술하였다. 이 연구를 통해 생성형 AI를 제작자에게 다양한 방법론적 가능성을 제시하여, 더 많은 사람들이 다가올 AI 시대를 효과적으로 대비할 것으로 기대한다.

생성형 AI의 등장과 발전이 전자정부(e-government)에서 인공지능정부(intelligent-government)로의 변화를 견인하고 있다. 공공부문에서는 AI 기술을 전통적 정부가 가지고 있는 저생산성 문제를 일소하고, 시민과의 소통과 협력을 강화하여 저대응성 문제를 획기적으로 개선할 수 있는 핵심적 수단으로 파악하고 있다. 하지만 방대한 양의 데이터를 요구하는 생성형 AI의 기술적 특수성과 결과에 대한 오판 및 오류와 같이 정부가 AI를 도입하는 과정에서 해결해야 할 과제들이 산적한 것도 사실이다.
 이 연구에서는 향후 인공지능정부로의 효과적 전환과정에서 정부가 추진해야 할 AI 도입전략과 AI 도입 후 활용성 제고 방안을 제시하였다. 먼저, 공공부문으로의 생성형 AI 도입전략은 다음과 같다. 단기적으로는 민간기업의 AI모델을 활용하는 간접개발 방식으로의 운용을 통하여 AI기술에 대한 충분한 노하우를 습득할 필요가 있다. 중･장기적으로는 한국어 기반의 기본모델을 직접 개발하고 운영하는 방식으로 AI시스템을 구축할 필요가 있다. 활용성 강화를 위해서는 ①양질의 데이터를 확보하는 방향의 데이터 관리, ②개인정보 보안을 위한 관리감독 체계의 정립, ③우리나라 특수성을 반영한 AI알고리즘 개발, ④공무원을 포함한 대국민 대상의 AI교육 실시, ⑤AI활용을 뒷받침 할 인공지능법(가칭) 제정 등을 검토할 필요가 있다.

생성형 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이 다양한 창작 분야에 적용되고 있는 가운데, 이 연구는 AI 기기 수용(AI device use acceptance, AIDUA) 모델을 확장하여 AI 커버 음악으로 대표되 는 생성형 AI 기반 콘텐츠에 대한 이용자의 수용 및 거부 요인을 탐색했다. AI 커버 음악 감상 경험이있는 이용자들을 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하여(N ＝ 295), AI 기반 콘텐츠에 대한 평가, 감정, 수용 및 거부로 이어지는 단계별 과정을 분석했다. 구조방정식 분석 결과, AI 커버 음악에 대한 사회적 영향력 지각, 유희적 동기 및 지각된 의인화가 높아질수록 해당 콘텐츠의 품질과 기능에 대한 기대가 증가했으며, 이러한 성과 기대는 만족감을 높이고 불편한 감정을 감소시켰다. 반면, AI 커버 음악의 저작권 이슈에 대한 인식이 강할수록 불편한 감정이 유의미하게 높아졌다. 최종적으로 만족도는 AI 커버 음악에 대한 수용 의도를 높이고 거부 의사를 낮추는 효과를 나타냈으며, 불편함은 콘텐츠를 회피 하거나 거부하는 의향을 높였다. 향후 AI 기반 콘텐츠 수용 연구를 위한 기초 자료로서 이 연구의 학문적, 실무적 의의를 논의했다.

본 연구는 생성형 AI를 활용한 영상 작품 <기억의 전경>에 대한 이론적 배경과 작품구현 과정 및 의미에 대한 고찰을 목적으로 한다. 이를 위해서 작품의 중심 개념인 공간과 장소 그리고 장소에 기반한 기억에 대한 이론적 고찰을 선행하고, 이를 바탕으로 작품에 활용한 생성형 AI의 특징과 이를 활용한 작품의 의의에 대해 논한다. 인간의 삶은 공간을 전제로 하므로 공간을 제외하고 우리의 일상이나 기억을 논하기는 어렵다. 기억이란 장소에 기반한 과거의 상황이나 장면에 대한 것인데, 카메라 렌즈처럼 당시 상황 전체를 균일하게 기억하는 것이 아니라 개개인의 주관적 정서와 감정 그리고 시간적 틈에 의해 전체가 아닌 일부를 기억하게 된다. 본인의 작품에서는 선명하게 기억되는 부분을 ‘기억의 전경’이라 정의하고, 전체 장면으로부터 이 전경 부분을 분리하기 위하여 그랩컷(GrabCut) 알고리즘을 사용한다. 그런 다음 분리한 전경 즉 이미지 파편들을 콜라주 방식으로 결합하여 하나의 이미지를 만듦으로써 기억의 불연속적, 불완전한 상태를 표현한다. 또한, 이 콜라주 이미지를 생성형 AI의 ‘Image to Video’ 기능을 활용하여 영상으로 변환한다. 즉 이미지가 영상으로 변환됨에 따라 기억은 시간성을 획득하게 된다. 이를 통해 시간의 흐름 속에서 항상 유동적으로 변화하는 기억의 특성을 영상으로 시각화함으로써 기억의 내부를 은유적으로 표현하고자 하였다. 이러한 작품구현 과정을 통해서 생성형 AI의 특징과 예술적 활용 가능성을 살펴보고 실제 작업에서 이를 유의미하게 활용함으로써 새로운 영상 제작 방식과 표현 방법을 모색하고자 한다.

최근 전 세계 사람들로부터 많은 관심을 받는 생성형 AI, 챗GPT는 인간의 전통적인 창작 활동을 넘어 설교 사역 및 기타 목회 분야로 그 활용이 확장되고 있다. 이런 챗GPT의 발전은 설교자들에게 도전과 기회를 제공하지만, 현재 여기에 관한 비판적 성찰보다는 챗GPT를 통한 시너지 효과를 위한 협력을 조장하는 경향성이 크다. 이런 상황에서 설교 사역에서 챗GPT 사용에 대한 비판적 평가를 통한 실제적인 활용의 지침이 필요하다.&#xD; 이를 위해 이 논문은 챗GPT가 지닌 내재적 한계와 이에 기인한 설교 활용의 위험성을 우선 살펴본다. 이를 토대로, 연구자는 설교자가 성경적 설교 작성의 전체과정에서 챗GPT를 활용될 수 있는 영역과 주의점을 살펴본다. 즉, 설교를 위한 주해 과정 이 단계인 브레인스토밍의 과정, 주해의 과정, 신학적 사고의 과정, 실제 설교 작성의 과정에서 챗GPT의 활용 가능성과 위험성을 구체적으로 다룬다. 마지막으로 이 논문은 챗GPT 활용에 관해 설교자 지녀야 할 인식론적, 설교 실천적 제안을 제공하면서, 본문과 정경의 맥락을 깊이 이해하는 딥리딩(Deep-Reading)을 실천하고 구속-언약적 신학적 통찰이 담보되는 딥프리칭(Deep-Preaching)의 설교 수행을 제안한다.

패션 필름은 ‘패션을 주제로 다루는 영상물’이자 디자이너가 컬렉션에 담고자 한 의도를 전달하는 영상언어로 정의될 수 있다. 최근 몇 년간 COVID-19로 전반적인 사회·산업의 온라인·디지털 전환이 가속되었고, 패션업계 또한 디지털 기술을 활용한 캣워크 및 캠페인 필름을 제시하는 등 디지털 전환이 이루어지고 있다.&#xD; 이러한 경향 속에서 최근 산업계에서는 생성형 AI의 활용성에 관한 논의가 활성화되고 있다. 생성형 AI는사용자가 기존 것을 모방, 변형, 결합하는 과정을 능동적으로 보조함에 따라, 창작자의 발상과 탐색, 제작프로세스에 변화를 불러올 것으로 예측된다. 생성형 AI 활용은 상업·응용 예술 분야의 제품 및 콘텐츠 개발에서 시간과 노력 감소 등 효율성이 인정되고 있다. 이러한 경향을 고려하면 패션계에서 또한 생성형 AI 기술의 효과적인 활용 방향 및 기법 측면의 연구 필요성이 발견된다. 본 연구에서는 제작에 많은 시간과 노력, 인력이 요구되는 패션 필름 제작에서 있어, 창작자의 시간과 노력 단축에 효과적인 생성형 AI의 활용성을파악함에 목적을 두었다. 이를 위해 생성형 AI 프로그램을 활용하여 대안적 아웃핏을 착용한 모델의 실사영상에 디자이너의 의도를 반영한 3D 의복 렌더링 이미지와 비일상적인 배경 이미지를 적용하여 패션 필름작품을 제작하였으며, 이를 통해 패션 필름 제작에 생성형 AI를 활용하기 위해 사용자가 필수적으로 고려해야 하는 영상 시퀀스 계획 및 그래픽 디자인 관련 사항을 도출하였다. 본 연구에서는 창작 활동에 전통적기법과 최신 기술을 병용한 융합적 영상 창작 기법의 기초 자료 및 사례 제시에 연구의 의의를 둔다.

본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

본 연구는 바이오필릭 디자인의 직접적 경험 중 물 속성을 세분화하고, 생성형 AI를 활용한 주거 공간 내 물 속성을 적용하기 위한 시각화 방안을 다루고 있다. 최근 생성형 AI는 건축디자인 분야에서 많이 활용되고 있으며, 새로운 디자인 안을 도출하는데 효율적이다. 한편, 본 연구에서 다루는 주거 공간에 물 속성의 적용은 거주자에게 다각적 측면에서 긍정적 경험을 제공한다. 따라서, 본 연구의 목적은 주거공간에서 거주자에게 긍정적 영향을 줄 수 있는 바이오필릭디자인의 물 속성을 세분화하고, 효율적인 생성형 AI기반 시각화 방안을 모색하는 것이다. 연구의 방법은 다음과 같다. 첫째, 선행연구 토대로 건축 분야에서 활용하는 생성형 AI와 바이오필릭디자인의 물 속성을 분석한다. 둘째, 스테이블 디퓨전의 활용하여 이미지를 생성한다. 셋째, 물 속성을 나타낼 수 있는 프롬프트를 도출하며, LoRA 모델 개발을 위한 데이터셋을 구축한다. 마지막으로, 프롬프트 기반 물 속성 시각화 방안과 LoRA 모델 기반 물 속성 시각화 방안을 비교 분석한다. 본 연구는 바이오필릭 디자인의 물 속성 시각화 연구의 기초자료를 제공하며, 건축 관련 분야에서 생성형 AI 활용적 측면을 논의하였다는 점에서 기여하는 바가 있다.

본 연구에서는 생성형 AI시대 부합하는 자기주도적 평생교육의 방안을 배움학적 관점으로 탐구하였다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 평생교육의 역할과 방향성을 재정립하는 데 기여하고자 하였다. 평생교육의 새로운 패러다임인 배움에 대해 정리하고, 미래 사회에 요구되는 배움 역량을 개발하여, 지속가능한 학습 생태계를 구축하는데 중요한 기초자료로 활용함을 목적으로 하였다. AI 시대 평생교육의 중요성이 부각되고 있음에도 불구하고, 평생교육은 ‘학습’ 패러다임에 머물러 있다. 특히, 평생교육은 주입식 학습방식으로 인한 자기주도성이나 문제해결력 및 비판적 사고력이 부족하다고 지적되고 있다. 본 연구에서는 평생교육의 패러다임을 평생배움의 관점으로 전환해야 한다고 제안한다. 배움은 삶이며, 삶이 배움이다. 배움은 자기주도적인 활동으로 내부적으로 우러나와 하게 되는 것이다. 마지막으로 AI 시대 필요한 배움역량으로 자기개조력, 자기치유력, 의식소통력을 강조하였다. 배움학적 관점은 주체를 학습자에 두고, 학습자가 자신의 학습 과정을 주도적으로 이끌며, 실생활과 연결된 다양한 역량을 개발할 수 있도록 지원한다. 또한, 배움역량인 개조력, 치유력, 의식소통력을 통해 창의적 문제해결, 비판적 사고, 협업 능력을 강화할 수 있어, AI 시대의 빠른 변화에 적응하고 지속가능한 학습 생태계를 구축하는데 기여할 것이다.

오프라인에서 사진을 촬영하는 포토부스는 자신이 원하는 포즈와 소품 등을 통해 자연스럽게 나다운 모습을 촬영할 수 있으며, 함께한 사람들과 추억을 공유하는 특별한 경험을 선사한다. 최근 다양한 표현을 가능하게 하고자 생성형 AI를 활용한포토부스 사례들이 등장했다. 그러나 기존 AI 포토부스는단체 사진 촬영이 불가능하고, 대부분 사용자의 포즈를 반영하지못하며, 개별인물마다다른컨셉을적용하기어려운한계가존재한다. 본연구는이러한문제를해결하여사용자가자유롭게포즈와위치, 컨셉을선택하여촬영할수있는AI 포토부스시네마픽을제안한다. 인물별개별컨셉적용을위해개별생성워크플로우를 전처리, 생성, 후처리 세 단계로 설계하고, 이를 실제 프로토타입으로 구현했다. 이 과정에서 인물별 투명 이미지생성, 배경 생성 후 합성시 발생하는 아티팩트를 줄이는 재생성 테크닉, 최적화 모델 적용 및 GPU 병렬화 등 다양한 방식을워크플로우에 통합하여 한계점을 극복하였다. 사용자 품질 평가와 약 400명의 사용자를 대상으로 대규모 시범 운영을 통해시스템의 효과성을 검증했다. 그 결과, 사용자들은 기존 방식에 비해 높은 선호도를 보였으며, 이를 통해 실제 포토부스로의도입 가능성을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 AI 포토부스시네마픽은 더욱 창의적이고 차별화된 시장을 개척할 수 있을것으로 기대하며, 앞으로 다양한 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 기대된다.

김지혜, 2023, 생성형 인공지능을 활용한 소설 창작 교육의 가능성, 어문연구, 200 : 373~401 본 논문은 생성형 인공지능이 소설 창작의 도구로 활용될 수 있음을 확인하고, 이러한 생성형 인공지능을 활용한 소설 창작 교육의 가능성을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이에 기존 문학교육에서의 ‘창작’의 문제를 통해 인공지능 시대의 변화하는 ‘창작’ 역량에 대해 살펴보았으며, 생성형 인공지능을 활용한 소설 창작 양상을 분석함으로써 인공지능을 활용한 소설 창작 교육의 가능성을 검토해 보았다. 이를 통해 본 연구에서는 생성형 인공지능이 소설 창작 교육에서 다음과 같은 방향으로 활용될 수 있다고 제안하였다. 첫째, 생성형 인공지능은 소설 구상하기의 브레인스토밍 단계 혹은 실질적 집필의 단계에서 다양한 아이디어를 제공해 줄 수있다. 둘째, 학습자들은 생성형 인공지능을 활용하여 경험해 보지 못한 다양한 시공간에 대한 정보를 얻을 수 있다. 셋째, 생성형 인공지능을 통해 학습자들은 구상한 내용을 즉각적으로 구현해 볼 수 있으며, 소설의 스타일이나 문체 등에 변화를줄 수 있다. 넷째, 미드저니(Midjourney), 달리(DALL-E) 등의 인공지능 도구를 활용하여 창작 소설을 새로운 디지털 서사 콘텐츠로 발전시킬 수 있다. 마지막으로, 이러한 인공지능 활용 소설 창작 교육의 과정에서 학습자들은 인공지능과의 소통 방식을 익히고, 이를 윤리적으로 활용할 수 있는 태도 역시 학습할 수 있을 것이다.

최근 생성형 인공지능(AI) 기술의 발전과 대중화와 함께 생성형 AI의 프롬프트에 특정 작가의 이름과 스타일을 지시하여 기존 저작물의 스타일이나 창작풍과 유사한 AI 창작물을 생성하는 것이 가능하게 되었다. 원저작물로부터 단순히 영감을 얻었거나 아이디어를 채용하여 스타일이 유사할 뿐 두 작품간 실질적 유사성이 존재하지 않는다면 저작권 침해가 문제가 되지 않는다. 그러나 대량의 비공개 학습데이터에서 저작물을 특정하여 실질적 유사성을 입증하기 매우 어려운 환경에서, 실질적 유사성에는 이르지 않으나 AI 창작물이 원저작물의 스타일, 특유의 표현 방식을 모방하여 시장에서 원저작물과 경쟁 관계에 놓이거나 원저작권자 쌓아온 명성이나 유명세에 편승하여 원저작물을 대체할 경우 저작권자의 경제적 이익을 침해할 수 있다. 최근 Andy Warhol Foundation 사건에서 미국 연방대법원 판결은 이용행위가 시장에서 원저작물과 경쟁 관계에 있거나 대체할 수 있을 경우 공정이용으로 판단되기 어렵다는 점을 보여준다. 생성형 AI의 기술 발전이 인간의 창작활동을 자극하고 지원하기 위한 논의가 필요하다.

인공지능 기술은 기술과 교육을 조합한 에듀테크(EdTech) 분야에서 효율적인 교육 콘텐츠 제공과 개인화된 학습자 환경을구축 등 새로운 혁신을 이끌고 있다. 본 연구는 최근 발전된 생성형 AI를 활용한 프로그래밍 교육 소프트웨어를 개발한다. 최근잘 알려진 ChatGPT API 기반으로 프로그래밍 코드 분석에 최적화된 프롬프트를 연동했다. 이외 프로그래밍 소스 코드 학습에필요한 기능을 UI로 설계하고 AI 챗봇 기반의 질의/응답 템플릿 기능으로 개발하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 활용한 교육 프로그램 개발의 방향성을 제시하고자 한다.

생성형 인공지능 서비스는 대규모 언어모델이 학습된 데이터를 통해 사용자의 질의에 가장 적절한 답변을 제공하는 인공지능 기술이다. 이를 통해 일상생활에 유용한 정보와 함께 광범위한 선행연구를 함축하여 학술연구에 유용한 시사점을 획득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 서비스를 통해 지역현안 및 해결방안 도출을 위한 보조도구로써의 가능성에 대하여 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT와 Bard를 활용하여 지방소멸 담론과 관련한 질의와 획득한 응답결과를 비교･평가하였다. 실험결과, 지방소멸 정의와 위험지역, 대응방향에 대한 생성형 인공지능 서비스의 답변은 적절한 수준으로 보였다. 하지만 두 서비스 모두 지방소멸 용어에 대한 인식이 불명확하여 세부내용의 정확성과 신뢰성은 기대한 수준에 미치지 못했다. 이는 지방소멸의 모호한 개념과 이를 다룬 선행연구가 부재한 것에서 비롯된 것으로 판단된다. 이후 사례분석을 통해 지자체의 지방소멸 대응 노력에 대해 인지하고 있는지, 또한 향상된 명령어 작성이 응답결과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 본 연구가 시사하는 바는 다음과 같다. 첫째, 생성형 인공지능 서비스의 특성에 따라 같은 질문에도 다른 응답결과가 제공될 수 있다. 둘째, 더 좋은 응답결과를 얻기 위해선 언어모델이 인식할 수 있는 구체적이고 적절한 질문의 구성, 즉 프롬프트 엔지니어링이 고려되어야 한다. 셋째, 응답결과의 정책연구 활용을 위해선 사용자의 개입, 즉 추가적인 확인과 적합성 검토가 요구된다. 본 연구의 실험과 사례분석 결과는 학술연구 분야의 생성형 인공지능 서비스 활용에 대한 중요한 시사점을 제공한다.

최근 생성형 인공지능 번역기, 쳇GPT와 DeepL 번역기가 크게 관심을 받고 있다. 다량의 pdf 텍스트 번역이 빠르게 이루어지며, 다국어 번역이 용이하다. 본 연구는 영어 텍스트가 주된 문헌이 되는 대학원 수업에서 인공지능 번역기의 번역 수준을 비교하고, 그에 대한 정확성과 사용의 중요성을 인식하는데 계기를 마련하고자 연구를 진행하였다. 먼저, 앨런 튜링의 ‘계산 기계와 지능(1950)’논문 제1장. ‘흉내 게임’분석 텍스트로 상정하고, 2개의 인공지능 번역기, 쳇GPT와 딥앨(DeepL)를 통한 번역과 ‘번역가 번역’분석으로 진행한 결과 크게 세 가지로 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째: ‘번역가 번역’의 우수성이다.‘번역가의 결정’이 주요한 것으로 나타났다. 다수의 의역이 포함된 ‘번역가 번역’은 ‘번역 브리프’이론에 의한 결과다. 둘째, 번역품질은 세 가지 번역 도구에서 원문의 텍스트가 담은 의미를 파악하는데, 크게 무리는 없었다. 다만 가장 자연스러운 번역은 의역이 첨가된‘번역가 번역’이었다. 셋째, 쳇GPT와 DeepL의 번역은 직역에 가까웠다. 다국가 간의 상호작용 번역에서도 어려움이 있었다. 특히 딥엘(DeepL)의 무료 버전에서는 몽골어 번역 서비스를 제공 받을 수 없었다.

최근 교육 현장에서는 ChatGPT가 대표적인 생성형 인공지능에 대한 관심이 뜨겁다. 생성형 인공지능의 교육적 활용에 대한 의견은 찬반으로 분분한 실정이지만, 최근 인간의 고유 영역이라고 생각했던 창작 영역에까지 생성형 인공지능이 활용되고 있는 상황이다. 교육 관련 연구자들은 향후 생성형 인공지능의 교육적 활용 측면에서 가장 중요한 학습자들의 역량으로 생성형 인공지능과 협업할 수 있는 역량이라고 보고 있다. 그러나 아직까지 생성형 AI와 협업 역량을 신장할 수 있는 예술교육 관련 콘텐츠는 전무한 실정이다. 이에 이 연구에서는 창작 미술교육 주제로 생성형 AI 도구 중 하나인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)을 활용하여 학습자가 생성형 AI 도구와 협업하여 창의적인 미술 작품을 만들 수 있는 교과 연계 교수·학습과정안을 개발하였다. 프로그램의 타당성 검증을 위해서 Lawshe(1975)의 내용타당도 비율(Content Validity Ratio: CVR) 계산 공식을 활용하였다. 검증 결과는 학교 현장에서 활용하기에 적합한 것으로 분석되었다.

본 연구는 최근 인공지능 기술의 급격한 발달로 주목받는 생성형 인공지능을 교육적으로 도입하기 위한 방향을 제안하는 것을 목표로 57편의 문헌을 내러티브 검토하여 4개의 연구 질문에 답하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 생성형 인공지능을 교육에 도입하려면 교육 방식은 학생 스스로 질문을 만드는 방향으로 바뀌어야 하며 교사는 생성형 인공지능이 만들어낸 학습 자료의 큐레이터 역할을 해야 한다. 평가는 학생의 사고력과 학습 과정을 측정 및 기록하여야 한다. 또 생성형 인공지능 시대에 필요한 새로운 문식성, 비판적 사고, 창의력 등을 향상하기 위한 교육이 필요하다. 생성형 인공지능에 대한 교육계의 반응은 대체로 긍정적이나 학생의 인지적 발달과 자기주도성에 영향을 주지 않도록 신중히 도입해야 한다. 생성형 인공지능을 교육에 도입하는 방법은 학습을 돕는 튜터, 교사의 수업을 돕는 보조 교사, 정보 교과 내용 요소로서의 생성형 인공지능이다. 마지막으로, 생성형 인공지능이 교육에 성공적으로 도입 및 활용되려면 생성형 인공지능의 교육적 파인튜닝, 개방형 학습 자료 공유 플랫폼 및 IT 인프라 구축 지원이 전제되어야 한다.

본 연구는 생성형 인공지능인 챗봇을 활용해서 핵심광물을 탐구하는 과정에서 나타나는 챗봇과 학생의 반응, 그들 사이에서 일어나는 상호작용을 인식론적 측면에서 분석했다. 그 결과를 바탕으로 인공지능을 활용한 교수·학습 과정에서 유의해야 할 문제들을 교사의 역할, 교육의 목표, 지식의 속성 측면에서 논의했다. 이 연구를 위해 고등학생 19명을 대상으로 챗봇을 활용한 3차시 과학 교육 프로그램을 진행했고, 학생들이 작성한 보고서를 분석했다. 그 결과, 학생의 질문은 형식적 측면에서 검색형 질문과 탈검색형 질문이 나타났고 내용적 측면에서는 대상에 대한 특성을 묻는 다양한 질문 외에도 여러 자료를 종합해서 판단할 것을 요구하는 질문도 나타났다. 대체로 학생들은 지향해야할 것과 지양해야 할 것을 구분한 질문 전략을 갖추고 있었다. 챗봇의 답변은 일정한 형태-서문, 본문, 결문 등의 3부분으로 이루어져 있었고, 특히 결문에는 내용에 대한 의견을 곁들인 논평이나 의견 등이 포함되어 있어서 여기에는 가치 판단과함께 과학의 본성이 나타났다. 챗봇과 학생의 상호작용은 학생이 챗봇의 답변에 대한 질문을 조직하는 과정에서 잘 드러났다. 답변 근거 여부에 따라 독립형, 파생형 질문으로, 포괄성 수준의 변화에 따라 상위형, 하위형, 병렬형 질문이나타나기도 했다. 학생들은 챗봇의 답변에 비판적 사고기술이 포함된 질문으로 반응하기도 했다. 이러한 결과를 바탕으로 챗봇과 학생 사이에는 교사와 상호작용하는 일반적 수업과 달리 ‘제한된 상호작용’이라는 태생적 한계가 있음을 발견하고 이를 보완할 교사의 역할을 논의했고, 아울러 AI를 활용한 학습의 목표 및 이들이 제공하는 지식의 속성을 함께 논의했다.

연구의 목적은 생성형 인공지능 시대에 기독교교육 교수학습의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 생성형 인공지능을 사회문화적 변화를 촉진하는 핵심 기술로 상정하고, 이것이 기독교교육 교수학습에 어떠한 변화를 요구하는지 제시하고자 했다. 이를 위해 네 가지 내용을 고찰하였다. 첫째, 생성형 인공지능이란 무엇인지 알아보았다. 둘째, 생성형 인공지능 시대의 분석틀로써 미디어생태학이란 무엇인지 탐구하였다. 셋째, 기술 변화의 역사적 흐름에 따라 교수학습의 요소가 어떻게 변해왔는지 미디어생태학적 관점으로 분석하였다. 넷째, 생성형 인공지능 시대의 기독교교육 교수학습에 대해 진단하였다. 본 연구는 생성형 인공지능의 특징을 교수학습 차원에서 수용하고자 시도하였으며, 기독교교육적 가치에 부합한 교수학습이 이루어지는 데 필요한 것을 도출하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 시대의 기독교교육 교수학습은 지식을 배우고 익히는 수준을 넘어 하나님에게서 오는 지혜를 담아낼 수 있는 참된 앎으로 인도하는 과정이어야 한다고 제안하였다.

본 연구는ChatGPT를 활용한 고등학생의 고쳐쓰기 수업에서 나타난 질문 유형, 답변 수용 양상,고쳐쓰기 양상을 분석해 교육적 시사점을 도출하였다.&#xD; 결과는 다음과 같다.첫째,학습자는ChatGPT에 내용 측면의 질문을 많이 하였고ChatGPT의 답변을 비판적 인식을 바탕으로 수용하였다.둘째,상승 집단은 초고의문제를 명확히 인식하고 거시적 수준의 고쳐쓰기를 하였다.셋째,능력이 오른 학습자는 문제를 정확히 진단하여 단순히ChatGPT의 제안만 수용하지 않고 적극적으로 초고를 재구조화하는 양상을 보였다.&#xD; 이에 대한 시사점은 다음과 같다.첫째,ChatGPT를 활용한 고쳐쓰기 수업이 학습자의 작문 능력에 유의미한 영향을 줄 수 있다.둘째,ChatGPT를 활용한 거시적 측면의 질문 생성 교육,비판적 판단 교육이 강화될 필요가 있다.셋째,학습자의 글쓰기수준에 따라ChatGPT를 활용한 고쳐쓰기 교육이 세분화될 필요가 있다.

이 논문은 생성형 인공지능과 글쓰기 교육에 대한 다음의 3가지 초점을 중심으로, 인공지능 시대 대학 글쓰기 교육의 방향을 설계하였다. 첫째, 생성형 인공지능이 글쓰기 교육에 미치게 될 영향에 대한 예측이다. 현재 많은 논의들이 인공지능 글쓰기의 편리성과 효율성에 근거해 글쓰기에 생성형 인공지능을 활용하는 방법을 모색하는 한편, 글쓰기 윤리의 문제, 정보의 부정확성 문제, 사고 능력의 저하 문제 등 인공지능 활용이 내포하는 위험성 또한 의식하고 있다. 인공지능의 ‘편리성’과 ‘효율성’은 창조적·비판적 사고의 주체로서 인재 양성의 목표를 대체할 수 없다. 따라서 앞으로의 글쓰기 교육은 인공지능에 의해 쉽게 대체될 수 있는 ‘기능’ 숙련의 차원에서 접근하기보다는, 사고 과정의 체험으로서 글쓰기에 접근하는 방향으로 나아가야 한다. 둘째, 인공지능 시대의 글쓰기 교육과 평가 방법론에 대한 모색이다. 사고력과 창조력을 보존하고 육성하는 글쓰기 교육을 위해서는 글쓰기가 요구하는 지적 활동의 과정들을 학습자가 직접 경험할 수 있도록 단계들을 고안하고, 각 단계의 수행적 성취도를 평가하는 교육과 평가의 방식이 요구된다. 셋째, 인공지능 시대 글쓰기의 의미 변화와 새롭게 요구되는 작문 능력에 대한 전망이다. 생성형 인공지능과 성공적으로 상호작용하며 인간의 능력과 기계의 잠재력을 동시에 발휘하기 위해 필요한 읽기와 쓰기의 메타적 역량은 기초 리터러시의 숙련도를 요구한다. 따라서 앞으로의 글쓰기 교육은 기계 기반 리터러시와 함께 기초 리터러시 역량을 기르는 다양한 경험을 제공해야 한다. 이 논문은 이러한 세 가지 문제의식을 바탕으로, 성찰적 글쓰기·학술적 글쓰기·실용적 글쓰기 영역에서 학습자의 기초 리터러시 역량을 양성하기 위한 수업 및 평가의 기본 방향을 제시하고자 하였다.

본 연구는 ChatGPT를 활용하여 연구보고서의 주제 생성하기를 수행한 대학 학습자들의 ChatGPT 유용성에 대한 인식 분석을 토대로 생성형 인공지능의 교육적 활용 가능성을 고찰한다. A대학의 <글쓰기> 교과목 수강생 30명(연구참여자)은 사전에 사용법을 학습한 ChatGPT(ver. 3.5)를 활용하여 연구보고서의 주제와 목적을 개별적으로 설정하고 사전에 제공한 양식에 따라 작성하여 제출하였다. 이후 ChatGPT 활용이 연구보고서의 주제와 목적 설정에 미친 영향에 대한 연구참여자들의 의견을 기술하는 서면 인터뷰를 실시했다. 서면 인터뷰는 ‘ChatGPT 활용이 주제 선정 과정에 미친 영향’, ‘연구참여자가 ChatGPT에 기대했던 내용과 실제 수행 결과의 차이’, ‘주제 선정에서 ChatGPT 활용 전과 후의 차이점’, ‘ChatGPT 활용이 자신의 글쓰기 능력에 미칠 것으로 예상되는 영향’ 등 4개 영역을 중심으로 실시하였다. 연구참여자들 중 1명을 제외하고는 ChatGPT 활용이 연구보고서 주제 선정에 유용하다고 판단했다. ChatGPT 활용이 주제 선정에서 아이디어 생성과 구체화, 검색 시간의 단축 등 주제 선정의 효율성 제고에 유용하다는 점에 대해서는 긍정적으로 평가했다. 연구참여자들은 인터넷 검색보다 신속하게 자료을 제공받거나 자신의 사고 범주를 넘어서는 관련 아이디어들을 확보함으로써 주제 선정에 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있었다고 답했다.&#xD; 하지만 연구참여자들은 인터뷰 일부 항목에서 의견이 다른 경향을 보이기도 했다. 연구참여자들의 의견이 가장 크게 나뉜 부분은 주제의 창의성이었다. 연구참여자 중 13명은 ChatGPT가 이전에는 생각하지 못했던 아이디어들을 제시하여 더 창의적인 주제 생성에 도움을 받았다고 했지만, 다른 13명은 ChatGPT 활용이 창의적 주제 선정과는 연관성이 없다고 판단했다. 부정적 평가를 한 연구참여자들은 선택가능한 아이디어나 관련 자료들을 ChatGPT가 광범위하게 제공함으로써 오히려 필자의 창의성을 제한할 수 있고 ChatGPT가 제공한 아이디어의 수준이 높지 않다고 판단했다. ChatGPT 활용이 보고서 주제 선정에 자신감을 주었는가와 자신의 학술적 글쓰기 능력을 향상시킬 것인가에 대해 대부분의 연구참여자들이 긍정적인 인식을 보였지만, 각각 3명의 연구참여자들은 특별히 자신감이 높아졌다고 생각하지 않거나 글쓰기 능력의 전반적인 향상에 기여하

본 연구의 목적은 생성형 인공지능을 활용한 과학 동화책 만들기 프로그램이 초등과학 영재 학생들의 자기효능감과 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 알아보는 데 있다. 이를 위하여 초등과학 영재반 5학년 학생 60명을 대상으로 본 연구에서 개발한 프로그램을 투입하였으며, 프로그램 투입에 따른 학생들의 자기효능감과 창의적 문제해결력에 효과가 있는지를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 생성형 인공지능을 활용한 과학 동화책 만들기 수업은 초등과학 영재 학생들의 자기효능감, 창의적 문제해결력 향상에 긍정적인 영향을 끼친 것으로 나타났다. 또한, 이러한 수업은 초등과학 영재 학생들의 과학적 태도도 향상시키는 것으로 나타났다. 이처럼 생성형 인공지능을 활용한 과학 동화책 만들기 수업은 초등과학 영재 학생의 자기효능감, 창의적 문제해결력과 과학적 태도에 긍정적인 영향을 준 것으로 판단된다.

본 연구는 최근 주목받고 있는 생성형 인공지능 기반 예술의 정체성을 밝히기 위해 생성예술의 핵심요소인 시스템을 분석하고 인공지능 이미지 생성 모델을 생성예술의 계보와 이론 속에서 논의한다. 생성예술가이자 이론가인 필립 갈란터 (Philip Galanter)는 생성예술을 예술가가 일련의 자연스러운 언어 규칙, 컴퓨터 프로그램 또는 다른 절차적 고안물과 같은 어느 정도의 자율적인 움직임을 가지 는 시스템을 사용하는 예술 실천으로 정의한다. 이러한 생성예술의 핵심은 시스 템의 사용이고, 컴퓨터와 프로그램을 활용하는 생성예술의 미적 지향점은 복잡시 스템이다. 유전시스템이나 인공생명과 같은 복잡시스템을 활용하는 생성예술이 드러내고자 하는 미적 가치는 질서도를 높이는 요소와 무질서도를 높이는 요소 를 동시에 사용하면서 예측하지 못한 자기고유성을 드러내는 것에 있다. 그것은 그 시스템이 돌연변이나 노이즈를 얼마나 확장적으로 수용할 수 있느냐와 연관 된 것으로 다양성과 복잡성을 확보할 수 있는 관건이 된다. 흥미롭게도, 인공지 능을 이용한 이미지 생성기술들 중 최근에 등장한 디퓨전 모델(Diffusion Model, DM)의 경우 생성예술이 지향하는 복잡시스템의 미적 활용에 가깝다. 열역학에 서 아이디어를 가져온 디퓨전 모델은 노이즈를 의도적으로 주입하는 정방향 확 산과 학습을 통해 노이즈를 제거하는 역방향 복원 과정을 통해 예상하지 못한 다양한 이미지를 생성시킬 수 있다. 결과적으로, 예술가의 직관을 뛰어넘으면서도 예술가가 바라던 결과물에 근접하도록 만드는 디퓨전 모델은 생성예술의 매력적 인 도구가 될 수 있다.

본 연구는 최근 전 세계적으로 이슈가 되고 있는 AI 활용 창작물에 대한 현황과 관련하여 다양한 출판생태계 참여자의 인식을 파악하고자 하였다. 이를 위해, 출판생태계 내에서 AI 활용 서비스 및 AI 활용 창작물과 관련한 쟁점을 파악하고 분석하였으며, 인터뷰 방법을 활용하여 법적-윤리적 관련 쟁점에 대한 출판생태계의 인식을 파악함으로써 향후 추가 논의가 필요한 방향 및 방안에 대한 연구를 진행하였다. 그 결과, 생성형 AI 창작물에 대한 기본적인 인식, 저작권 침해 관점과 기술 발전에 따른 새로운 형태의 창작물 인정에 대한 인식, 생성형 AI 창작물의 저작권 인정 범위에 대한 논의 필요성, 정부의 저작권 정책의 변화 필요성이 제시되었다. 향후 인공지능 저작물에 대한 보호 근거를 위해서는 ①생성형 AI 학습에 사용한 저작물의 저작권자, ②인공지능 저작물의 제작에 창적적 기여를 한 인공지능제작자와 서비스 제공자, ③인공지능 서비스를 이용하여 저작물을 창작한 자로 나누어 구분하고, ④이들의 저작권 권리귀속 배분 등에 대해 심도깊은 논의가 필요함을 확인하였다. 이 연구는 다양한 분석을 통해 향후 관련 연구를 위한 기초 자료를 제공하였으며, 연구의 한계와 제언을 제시하였다.

감성 분석은 정보과학의 영역을 넘어 인문학이나 사회과학에서도 중요한 연구 도구로 사용되고 있다. 이러한 분야에서는 대규모 데이터를 확보하는 것이 연구의 어려움으로 종종 나타난다. 최근 주목을 받는 생성형 인공지능은 의미적으로 유사한 문장을 생성하여 데이터 부족 문제 해결에 대한 기회를 제공한다. 본 논문에서는 생성형 인공지능을 이용하여 데이터를 증강하고 이를 통해 감성 분석의 정확도를 개선할 수 있음을 보였다. 프롬프트를 비교하여 분류와 예시를 제공하는 형태가 우수한 증강효과를 나타낸다는 것을 보였고, 이를 통해 증강된 모델은 기존에 비하여 평균 22%, 최고 74%의 성능 향상을 보였다. 본 논문의 결과는 대규모 데이터 수집이 어려운 소규모 감성 분석 연구에 유용할 것으로 기대된다.

중국은 세계적인 인공지능 강국을 목표로 인공지능 기술개발 및 산업의 발전을 지원하는 일련의 정책을 시행하고 있으며, 책임 있는 인공지능 연구개발 및 발전을 도모하기 위한 목적에서 윤리규 범을 발표하는 등 인공지능의 윤리 문제에 관한 논의도 함께 이루어지고 있다. 2022년 말 ChatGPT가 나왔고 이로부터 불과 4개월 남짓 지난 시점에 중국은 ‘생성형 인공지능 서비스 관리 방법(의견수렴안)’을 공개하였다. 짧은 시간 안에 의견수렴안을 만들어 발표하였기 때문인지 의견수 렴기간 동안 여러 전문가들의 비판적 의견이 제기되었고, 이러한 비판을 반영하여 2023년 7월 ‘생 성형 인공지능 서비스 관리 임시방법’을 발표하였다. 이처럼 빠른 시일 안에 임시방법을 제정한 것 은 가짜 뉴스, 저작권 침해 등 생성형 인공지능에서 나타난 문제를 적시에 규제하기 위한 측면이 있겠지만, 이는 시급을 다투어 제정한 이유로는 충분치 않다고 본다. 이 글에서는 생성형 인공지능 서비스 관리 임시방법의 주요 내용을 의견수렴안과의 비교를 통해 파악하고, 동 임시방법의 실질적인 제정 의도가 무엇인지를 분석해 보았다. 또, 중국의 데이터 법제 가 미국과 중국의 인공지능 패권 경쟁에서 어떠한 함의를 가지는지도 살펴보았다. 한국에서도「인공 지능 산업 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안」을 비롯한 다수의 법률 제·개정안이 발의되어 있는 가운데, 중국의 인공지능 관련 입법이 주는 시사점을 도출해 보았다.