논문 8,399편

국내 기록관리 기관은 대체로 '1인 기록관 체제'를 따르기 때문에 방대한 양의 전자기록물을 관리할 인력과 자원이 부족한 상황이다. 이러한 실정에서 최근 각광을 받고 있는 ‘생성형 AI’ 기술을 활용해 전자기록관리 업무 및 기록정보서비스를 자동화 및 지능화할 수 있다면, 기록관리 담당자의 업무 부담이 경감되고 이용자의 서비스 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이에 따라 본 연구는 ‘생성형 AI’ 기술을 기록관리 실무에 활용할 방안 제시를 목표로, 먼저 기록관리 분야의 여러 업무를 지능적으로 자동화하고자 하였던 선행연구를 살펴보았다. 이후 생성형 AI 기술의 기본 개념을 정리하고, 국내 생성형 AI 활용 사례를 조사하였다. 그다음 기록관리 분야에 생성형 AI를 적용시킬 범위를 정의하였으며, 이를 토대로 구체적인 활용 방안을 제안하였다. 특히 제안 방안에 대해서는 공개된 상용 생성형 AI 서비스를 적용한 결과를 제시하거나 타 분야의 실례를 들어 실효성을 확인하였다. 마지막으로 기록관리 분야에서 생성형 AI 기술을 활용할 시의 이점과 시사점, 그리고 선결되어야 할 한계점을 제시하였다. 본 연구는 기록관리 현업에서 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 업무를 발굴하고, 그 업무에 맞는 실효성 있는 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

생성형 AI 기술이 급속한 발전을 이루며 그 도입과 활용이 우리의 일상과 광고 산업 내에서 확대되고 있다. 특히 주요 광고 매체가 모바일 중심으로 전환되며 대중의 이미지 수용 방식도 크게 변화하였는데, 이는 현재 빠른 발전을 이루고 있는생성형 AI 기술과의 시너지 효과로 광고사진 산업 생태계의 변화를 가속화할 잠재력이 있다. 광고사진 업계 관계자를 대상으로 실제 광고사진 분야에서 생성형 AI로 인한 변화에 관한 인터뷰와 설문조사를 진행한 결과 기존 광고사진가가 수행하던 시안 사진 촬영 업무의 대폭 감소, 소수의 광고대행사로의 대형 광고가 집중되고 디지털 대행사로 비교적 낮은 단가의 디지털 업무가 편중되며 나타나는 광고 단가의 양극화, 생성형 AI로 SNS에 활용할 이미지를 대량생산하는 디지털 대행사의 창업, AI 기반 사진촬영 기계로 인한 외주 촬영 의뢰 감소 등의 현상이 관찰됐다. 하지만 일부 광고사진가는 생성형 AI 도입에 따른 변화를 체감하지 않는다고 응답해 현 시점의 생성형 AI로 인한 전환은 국지적이며, 시작단계에 있는 것으로 파악된다. 또한 생성형 AI는 기술적 이미지 구현에서는 두각을 나타내었으나, 기획 영역에서는 괄목할 만한 결과물을 도출하지 못했다. 이러한 점을 미루어 보았을 때, 생성형 AI 시대에 광고사진가에게는 비주얼 디렉터로서 이미지의 문화적 맥락을 읽어내고 이미지 설계와 제작 역할의 수행이 요구될 것이다. 이러한 역할의 변화에 대응해 광고사진가를 육성하는 대학교육 또한 기획 역량을 극대화할 수 있도록 방향성을 수립해야 한다.

맞춤형 교육은 교육 현장의 오랜 바람이다. 그리고 최근 인공지능 기술이 발달함에 따라 맞춤형 교육의 실현에 대한 기대가 높아지고 있다. 하지만 교육 목적만을 위해 대규모의 인공지능 엔진을 만들고 관리하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 널리 사용되고 있는 생성형 AI 서비스들을 수업 안에서 보조교사로 활용하여 학습자와 개인별로 상호작용할 수 있도록 하는 소프트웨어 구조를 제안하고자 한다. 제안하는 구조는 학습자와 생성형 AI 서비스 사이에 소프트웨어 층을 두어 이 둘 사이의 관계가 학습자와 보조교사가 되도록 만들어준다. 이와 같은 구조의 장점과 단점을 구현 결과와 함께 살펴본다.

본 논문은 생성형 AI(Artificial Intelligence)를 활용한 AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템의 검토와 설계를 연구하였다. AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템의 필요성과 적용 가능성을 살펴보기 위해, 실질적인 교육 환경에서의 다양한 요소와 상황을 체계적으로 분석하였다. 현실 교육 환경에서 직면하는 제한 사항을 먼저 검토하였고, 기존의 생성형 AI를 활용한 연구들을 분석하였다. 관련 연구 분석은 교수자 시각으로 분석하여, 학습자 맞춤형 교육 시스템의 설계에 있어서 필수적인 고려사항들을 도출하였다. 또한 본 연구는 생성형 AI 시스템의 구현에 필요한 주요 AI 기술들에 대한 구체적인 검토를 진행하였다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 이미지 처리 등의 방법론과 기술들이 각각 시스템에서 어떤 역할을 수행하고, 이를 통해 어떤 기능을 제공할 수 있는지를 종합적으로 분석하였다. 마지막으로, 본 연구는 연구 결과를 토대로 GAI-EDU라는 학습자 맞춤형 교육 시스템을 제안하여서 GAI-EDU 시스템이 어떻게 학습자의 필요에 따른 개인화된 교육 서비스를 제공하는지를 검증하였다. 결과적으로 본 연구는 교육 분야에서 생성형 AI의 활용 가능성을 확인하였고, 생성형 AI를 통해 획기적이고 효과적인 학습 경험을 제공하는 새로운 교수 학습 방법을 탐색하는 중요한 연구 방향을 제시하였다.

본 연구의 목적은 생성형 인공지능(Artificial intelligence, 이하 AI) 기반 교수설계(Instructional design, 이하 ID) 지원 플랫폼을 개발하고 시범 적용하는 것이다. 2022년 11월에 출시된 ChatGPT는 생성형 AI의 하나로서, 교육과 AI의 새로운 융합을 견인하고 있다. 교육현장에서도 디지털 기술과 AI의 교육적 활용이 핵심 이슈로 부상하고 있다. 2022년 하반기에 고시된 2022 개정 교육과정에서도 디지털 소양과 AI는 교육의 목적뿐만 아니라, 도구로써 중요하게 다루어지고 있다. 이에 현장 교사들의 수업 준비 및 설계를 도와주기 위한 목적으로, 생성형 AI 기반 ID 자동화 지원 플랫폼의 프로토타입을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 플랫폼은 교사의 수업 설계 과정에서 필요한 성취기준 선택, Bloom의 인지적 영역의 하위요소 설정과 그에 적합한 학습 목표 설정, 수업의 도입, 전개, 정리 단계 설계, 학습과제 및 평가 문항 개발과 관련하여 AI의 도움을 받아서 진행할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 플랫폼의 사용성 평가를 통하여, 설계 기본 영역과 디자인 영역에 대해 모두 3.5/5.0 이상으로 비교적 양호한 평가 결과를 얻었다. 또한 ID 자동화를 위해 UX 기반의 인터페이스 구현과 더 직관적인 디자인이 필요하다는 시사점을 얻었다. 끝으로 본 연구는 수업 설계 전 과정의 자동화를 위한 후속 연구를 제안하였다.

챗GPT의 등장을 시작으로 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 생성형AI에 대한 이용자의 인식과 의도 간의 관련성을 살펴본 연구는 저조한 편이다. 본 연구는챗GPT 사용자들이 챗GPT의 가치와 위험 인식이 챗GPT의 지각된 유용성과 용이성 평가, 그리고 추천 의도에 어떠한 영향을 미치는지 조사하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기술수용모형을 근거로 생성형 AI의 추천 의도에 영향을 미치는 요인을 발굴하고, 이들 간의구조적 관계를 살펴보았다. 구조방정식 모형 분석 결과, 생성형 AI에 대한 지각된 활용가치가 지각된 유용성과 용이성에 정적으로 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 지각된위험은 지각된 유용성에 부적으로 영향을 미치는 것이 확인되었다. 또한, 지각된 용이성은유용성에 정적인 영향을 미치는 것이 확인되었다. 마지막으로 지각된 유용성과 용이성은생성형 AI 추천의도에 정적으로 영향을 미치는 것이 확인되었다. 본 연구는 이용자들이챗GPT에 대해 인식하는 바가 챗GPT에 대한 평가와 추천 의도에 어떤 영향을 미치는지조사함으로써, 이용자들이 생성형 AI를 어떻게 평가하고 받아들이는지에 대한 이론적가치를 제공한다. 또한, 개발자들이 이용자의 요구를 이해하고 제품의 실용성 및 사용자경험을 향상시키는 데 큰 실천적 가치가 있다는 것을 보여준다.

본 연구에서는 본 연구에서는 현재 우리나라 주요 대학에서 제작 및 배포한 ‘AI 활용 가이드라인’을 비교 분석해보고, 이를 토대로 대학이 지향하고 견지할 필요가 있는 AI 활용 가이드라인의 설계 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 생성형 AI와 대화형 AI, 챗GPT의 특징과 챗GPT를 활용한 교육의 기능과 문제들을 살펴보고, Google에서 “대학 AI 활용 가이드라인”으로 검색된 6개 대학을 선정하여 가이드라인의 특징을 키워드로 유목화하여 대학별로 비교 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 교수자와 학습자의 주체성과 책임감을 강조할 필요가 있다. 둘째, 교수자와 학습자의 역할을 구체적으로 구분하여 제시할 필요가 있다. 셋째, 생성형 AI 활용이 교육에 미치는 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 제시할 필요가 있다. 넷째, 대학이 지향하는 교육 목적과 공익에 부합하는 내용을 담을 필요가 있다. 다섯째, AI 활용을 위한 체크리스트를 가이드라인에 포함할 필요가 있다. 여섯째, AI에 대한 개념, 정의, 이해에 대한 특징을 소개할 필요가 있다. 일곱째, 생성형 AI 답변 결과를 검토할 수 있는 역량을 함양하고, 이를 통해 결과를 검토해야 함을 적시할 필요가 있다. 여덟째, 윤리적으로 활용해야 함을 규정할 필요가 있다. 아홉째, 보안에 유의할 것을 명시할 필요가 있다. 본 연구를 통해 대학에서는 급변하고 있는 챗GPT와 같은 생성형 AI의 활용 이슈를 파악하여 대학 고유의 최적화된 가이드라인을 설계하는 데에 일조할 수 있을 것이다.

ChatGPT나 Midjourney와 같은 생성형 인공지능(AI) 시스템이 차세대 기술로 떠오르면서 AI가 생성한 창작물에 편견과 편향성이 드러나 논란에 직면하고 있다. 이러한 AI 시스템은 딥러닝과 강화 학습을 통해 사람들이 만든 방대한 양의 책, 블로그, 이미지, 소셜 미디어를 교과서로 삼아 패턴과 관계를 학습하여 과거의 데이타를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들거나 결과를 예측한다. 그러나 편향되거나 대표성이 없는 데이터로 사전 학습된 경우, 생성형 AI 모델은 오해의 소지가 있거나 잘못된 출력을 생성할 수 있다. 가령 AI 시스템이 성별 고정관념에 기반한 가정을 학습하거나 특정 인종이나 민족에 대한 편견을 가질 수 있는데, 생성형 AI가 고용, 금융, 교육, 공공 서비스 등 다양한 분야에 스며들면서 최근 편향성에 대한 우려가 제기되고 있다.
 오늘날 책임감 있고 공평한 기술 사용을 위해 생성형 AI의 편향성을 해결하는 것은 어렵지만 매우 중요하다. AI 편향성 문제 해결에는 기술적 솔루션뿐만 아니라 공정성, 투명성, 책임성, 포용성과 같은 윤리적 고려사항도 포함된다. 데이터 관리 개선, 모니터링, 공정성 인식 알고리즘 개발, 효과적인 법적 및 정책적 대응을 통해 이해관계자들은 보다 공정하고 포용적인 사회를 만드는 데 일조할 수 있다. 또한 AI 시스템의 개발과 배포에 있어 편향성을 해결하기 위한 국가 및 국제적 차원의 노력이 필요하다. AI 기술이 계속 발전하고 사회에 더욱 통합됨에 따라 정부, 업계, 학계가 협력하여 책임감 있는 AI 개발과 사용을 보장하는 포괄적인 법적 프레임워크와 윤리적 지침을 수립하는 것이 요구된다. 이러한 전략의 조합을 통하여 편견을 최소화하고 AI 시스템의 공정성을 개선하는 데 의미 있는 진전을 이룰 수 있을 것이다.

생성형 AI의 등장은 시, 소설, 그림, 음악 등 작품을 창작하는 방식에 큰 변화를 가져왔다. 종래에는 예술가가 오랜 훈련과 경험을 거쳐 하나의 작품을 완성해냈으나, 오늘날에는 특정 분야의 지식이 거의 없는 일반인이라 하더라도 생성형 AI 프롬프트에 몇몇 키워드를 입력하기만 하면 짧은 시간 내에 훌륭한 작품을 만들어낼 수 있다. 생성형 AI 작품 수준 또한 인간 그것과 비교하여 결코 뒤떨어지지 않는다. 예컨대, 2022년 9월 미국 콜로라도주 미술 박람회 디지털아트 부문에서 제이슨 알렌의 ‘스페이스 오페라 하우스(Théâtre D'opéra Spatial)’가 대상을 수상하였으며, 2023년 4월 소니 월드포토그래피 어워드의 크리에이터 부문에서 보리스 엘다그젠의 ‘전기기술자(The Electrician)라는 작품이 1위로 선정된 바 있다. 글로벌 조사업체 블룸버그는 생성형 AI 글로벌 시장 규모는 향후 10년 동안 지속적으로 성장하여 2032년에는 1조 3000억 달러(한화 약 1700조 원)에 달할 것으로 전망한다. 그런데 문제는 아직까지 생성형 AI 작품에 대한 법적 규율이 명확하지 않아서, 관련 분쟁 사례가 계속해서 늘어나고 있다는 점이다. 2023년 2월 Getty Image는 Stability AI가 자사가 그동안 축적해 온 이미지 1,200만 장 이상을 라이선스 구매 없이 사용했다며 저작권 침해 소송을 제기하였으며, 2023년 7월 Sarah Silverman 등 예술가 3인은 Open AI와 Meta가 허락 없이 자신들의 작품을 대규모 학습 데이터로 복제했다며 저작권 침해, 부당이득, 불공정 경쟁 등을 주장하였다. 또한 2023년 10월 Universal Music 등 음악 출판업계는 AI 챗봇업체 Anthrophic를 상대로 한 곡당 150000달러(한화 약 1억 9600만 원)의 손해배상을 요구하기도 했다. 본 논문에서는 이와 관련하여 생성형 AI를 이용하여 만들어낸 작품의 저작자를 누구로 볼 것인지, 생성형 AI 학습을 위한 데이터 이용을 어느 범위까지 허용할 것인지, 생성형 AI에서 특정 예술가들의 이름, 스타일 등을 검색 가능하도록 한 후 비슷한 작품을 서비스하는 것을 퍼블리시티권 내지 저작재산권 침해로 볼 것인지, 저작권 침해 시 민·형사상 책임 방안을 어떻게 규율할 것인지 등에 대하여 순차적으로 검토하고 해결방안을 모색해보았다.

With the commercialization of generative AI, the development of AI digital textbooks is progressing rapidly in the context of the EdTech industry. AI digital textbooks, based on the Revised 2022 National Curriculum, adopt a cloud-based approach and presuppose the use of generative AI, leading to significant changes in English education. The emergence of generative chatbots, in particular, gives the impression that research on AI chatbot-assisted English education is not keeping up with the times. However, upon closer examination of the strengths and weaknesses of rule-based chatbots, AI chatbots, and generative chatbots, it becomes apparent that there must be a division of labor in applying them to English education. Rule-based chatbots can be used in areas where high accuracy is required, AI chatbots can be used where meaningful practices are employed, and generative chatbots can be used for communicative practices. Furthermore, generative AI shows high potential for creating and transforming learning materials suitable for learners’ levels, as well as for the direct assessment of speaking and writing. By differentiating between the roles of AI digital textbooks and teachers, a mo

본 연구는 생성형 AI의 예술 창작 주체성에 대한 논의들을 고찰하고 이를 바탕으로 음악 작곡 과정에서 생성형 AI 활용 방법에 대한 논의를 이끌어내는 데 그 목적을 둔다. 연구를 위해, 먼저 작곡의 본질적 의미와 원리에 대해 고찰하고 작곡 AI의 대표 사례와 기술적 특징을 검토하였다. 이어서, 생성형 AI의 예술 창작 주체성에 관한 철학적·기술적 논의를 통해 ‘인간-기계-기술의 상호매개성‘이라는 이론적 개념을 도출하였다. 이를 기반으로 음악 작곡 과정에서 생성형 AI 활용 방법에 대한 논의를 진행하였고, 나아가 AI 기반 창작 환경에서 인간이 창작의 권위주체이자 책임주체로 존재하고 기능하기 위한 근간으로 학습자, 관리·감독자, 창작자, 편집자로서의 다양한 역할을 제시했다. 궁극적으로, 4차 산업혁명 시대의 인간 예술가들이 음악 창작 방식의 미래적 변화에 대해 가늠해 보고, 동시에 인간과 비인간의 상호매개성에 근거하여 인간 예술가와 AI가 공존하는 방법을 모색해 본다는 측면에서 본 연구의 의의가 있다.

최근 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대화형 인공지능이 고객 서비스를 자동화하는 기술적 대안으로 주목받고 있다. 그러나 고객 서비스 자동화에 있어 현재의 생성형 AI 기술이 기존 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있는지, 조건이 나 환경에 따라 어떤 상황에서는 유리하고 다른 상황에서는 불리한지에 대한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않은 상태 이다. 이러한 배경에서 본 연구는 “고객 서비스 활동과 관련하여 생성형 AI가 인간 관리자를 대체할 수 있는가?”라는 질 문에 답하기 위해, 음식 배달 플랫폼의 고객 온라인 리뷰에 대한 실험과 설문조사를 수행하였다. 또한 고객의 온라인 리 뷰가 긍정적일 때와 부정적일 때에 따라 차이가 있는지 정교화 가능성 모델의 관점을 적용하여 가설을 도출하고 해당 가설이 지지되는지를 분석을 통해 확인하였다. 분석 결과, 긍정적인 리뷰에 대해서는 생성형 AI가 인간 관리자를 효과적 으로 대체할 수 있지만, 부정적인 리뷰에 대해서는 완벽한 대체가 어려워 인간 관리자의 개입이 더 바람직한 것으로 확 인되었다. 이러한 본 연구의 결과는 생성형 AI를 이용하여 고객 서비스 자동화하고자 하는 기업들에게 유의미한 실무적인 통찰을 제공해 줄 수 있을 것이다.

ChatGPT와 같은 생성형 인공지능은 다양한 분야에서 이용되고 있다. 생성형 인공지능을 활용하여 스마트 관광 서비스 품질을 향상시키는 연구가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 ChatGPT가 스마트관광 분야에 적용될 때, ChatGPT의 다양성, 설명성, 창의성, 불확실성과 같은 주요 특성이 사용자의 지각된 유용성, 기대 일치 및 최종적인 서비스 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 데이터 수집을 위해 ChatGPT의 핵심 특성 뿐만아니라, 스마트 관광의 중요 특성인 정보성, 접근성, 상호작용성, 개인화에 관련된 문항을 설문조사하였다. SPSS 27.0을 사용하여 데이터 분석을 수행한 결과, 생성형 AI 기술, 특히 ChatGPT가 서비스 품질 향상에 중요한 영향을 미친다는 것을 실증하였다. 이러한 발견은 앞으로 생성형 AI의 스마트 관광에서의 적용가능성에 대한 기초연구로서 가치가 있다.

최근 콘텐츠 및 디자인 분야는 생성형 AI의 등장으로 새로운 창조성과 혁신을 경험하고 있다. 이러한 생성형 AI 기술은 기계 학습 및 딥러닝 기술의 발전으로 콘텐츠 및 디자인 분야에서 큰 주목을 받으며 영상, 이미지, 디자인 작업을 보다 효율적으로 수행하고 창조적인 작품을 생성하는 데 기여한다. 교육분야에서도 학생들의 창의적인 작업을 위해 생성형 AI를 활용하고 있으며, 이는 학생들에게 더 나은 학습 경험을 제공한다.
 애니메이션 교육 또한 이러한 변화에 빠르게 대응하고자 이 연구에서는애니메이션 교육의 질적 향상과 혁신에 기여하기 위한 목적을 가지고 생성형AI 기술을 활용한 애니메이션 교육 가능성을 검토하고자 한다. 애니메이션 교육은 창의성, 기술, 디자인, 스토리텔링 등의 다양한 요소들을 통합적으로 학습하는 분야로, 높은 수준의 융합적 역량이 요구된다. 또한 애니메이션 제작은 다양하고 고난도의 기술을 학습해야 하는 도전적인 과정이므로 학습자가작업에 어려움을 겪는다. 따라서 이를 극복하기 위해 애니메이션 교육 분야에생성형 AI 도입의 필요성은 더욱 부각되고 있다.
 생성형 AI를 애니메이션 교육에 적용할 수 있는 교과목을 살펴본 결과, 애니메이션의 기획 및 시나리오 작성 교과목에 활용하여 더 풍부하고 창의적인스토리를 개발할 수 있으며, 이를 통해 학생들은 애니메이션 제작과정의 질적향상을 경험할 수 있을 것이다. 또한 캐릭터 및 배경 디자인 교과목에 이미지생성형 AI를 활용함으로써 학습자들이 보다 다양하고 독창적인 캐릭터 및 배경을 생성하여 샘플링할 뿐만 아니라 움직임을 구현하는 애니메이션 제작단계, 편집과 렌더링 단계에서도 활용할 수 있다. 또한 스토리를 시각화하는 스토리보드는 애니메이션의 핵심 교과목 중 하나인데 여기에서도 이미지 생성AI 기술을 활용하면, 보다 빠르고 효율적으로 스토리보드를 생성할 수 있다.
 생성형 AI는 학습자들이 더 많은 시간을 창작과 스토리 개발에 집중할 수 있도록 도와주며, 결과적으로 높은 퀼리티의 애니메이션 제작에 기여할 것이다.
 이처럼 생성형 AI를 애니메이션 교육에 적용하는 것은 애니메이션 교육분야의 품질과 효율성을 향상시킬 수 있는 중요한 방법이다. 이를 통해 학습자들은 더 많은 예술적 자유를 누릴 뿐만 아니라, 창조적이고 효율적으로 애니메이션 제작을 할 수 있을 것이다. 따라서 생성형 AI의 도입은 애니메이션교육 분야에 혁신을 가져올 것

ChatGPT, a leader in generative AI, can use natural expressions like humans based on large-scale language models (LLM). The ability to grasp the context of the language and provide more specific answers by algorithms is excellent. It also has high-quality conversation capabilities that have significantly developed from past Chatbot services to the level of human conversation. In addition, it is expected to change the operation method of the tourism industry and improve the service by utilizing ChatGPT, a generative AI in the tourism sector. This study was conducted to explore ChatGPT trends and paradigms in tourism. The results of the study are as follows. First, keywords such as tourism, utilization, creation, technology, service, travel, holding, education, development, news, digital, future, and chatbot were widespread. Second, unlike other keywords, service, education, and Mokpo City data confirmed the results of a high degree of centrality. Third, due to CONCOR analysis, eight keyword clusters highly relevant to ChatGPT in the tourism sector emerged.

This research delves into the integration of a high-touch high-tech approach for preservice English teachers who developed a hypothetical qualification-based job preparation Metaverse platform within the framework of the ADDIE model. Various generative AI tools were utilized to streamline content creation process for the Metaverse platform, with simultaneous vetting and curation of the content by preservice teachers to ensure its pedagogical relevance and suitability. This Metaverse job preparation platform offers dynamic interactive content for career exploration through MBTI, SWOT analysis, along with virtual simulations to navigate different career trajectories, create resumes, and improve interview skills in English. To validate the effectiveness of the high-touch high-tech program, a non-parametric Wilcoxon rank-sum test was performed: the average post-evaluate scores increased for most variables, with perceived interest (PE, z = -4.141, p < 0.001) and social influence (SI, z = -2.707, p = 0.006) showing statistically significant results. By focusing on the tasks that generative AI can undertake in collaboration with human teachers, this research highlights a five-stage AI-

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토 하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

본 연구는 교수설계에서 생성형 AI 기반 챗봇 ChatGPT의 활용 가능성을 탐색하고 이에 따른 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행문헌 검토와 사례 분석을 통해 ChatGPT의 교수설계 활용 가능성을 종합적으로 탐색하였으며, 이를 기반으로 교수설계 모형 중 하나인 RPISD(Rapid Prototyping for Instructional Systems Design) 단계에 따른 ChatGPT 활용 방안을 프롬프트와 함께 도출하였다. 이후 교수설계와 인공지능 분야에서 5년 이상의 경력이 있는 박사급 전문가 4인을 대상으로 ChatGPT의 교수설계 활용 방안에 대한 타당성 평가를 실시하여 활용 방안을 수정 및 보완하였다. 연구결과 분석, 설계, 개발, 사용성 평가, 실행, 총괄평가 각 단계에 따른 ChatGPT 활용 방안이 프롬프트와 함께 제안되었다. 또한 ChatGPT의 교수설계 활용 방안의 실제적 적용 가능성을 검토하기 위하여 ChatGPT를 활용한 교수설계의 경험이 있는 교수설계자 4인 대상 초점집단면담을 실시하였다. 이에 따라 제안된 활용 방안에 대한 교수설계자의 인식과 제안된 방안의 실제적 활용을 위한 시사점이 도출되었다. 본 연구는 생성형 AI 기반 챗봇의 교육적 활용이 교수설계 영역까지 확대되고 있는 시점에서, 테크놀로지 기반 교수설계의 새로운 가능성을 보여줌으로써 후속 연구의 방향성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

생성형 AI의 등장으로 인해 미래교육에 대한 긍정적인 전망과 인간의 능력을 뛰어넘는 기계에 대한 우려가 공존하고 있다. ChatGPT로 대변되는 생성형 AI의 우수한 성능에도 불구하고 생성형 AI의 교육적 의미와 역할에 대한 논의가 부족한 실정이다. 생성형 AI를 단순한 기계로 인식한다면, 미래교육을 실천하는데 있어 생성형 AI의 기능을 충분히 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 생성형 AI에 대한 교육적 관점을 고찰하고 생성형 AI와 함께하는 미래교육의 지향점을 탐색하고자 한다. 이를 위해 생성형 AI의 교육적 의미를 선행연구에 기반하여 논의하고, 교육적 맥락에서 생성형 AI의 주요한 특성을 분석하였다. 그리고 생성형 AI의 역할을 협력 파트너로 재정의하고, 인간과 생성형 AI 간의 협력을 행위자-네트워크 이론에 기반하여 논의하였다. 이러한 논의에 기반하여 협력 파트너로서 생성형 AI를 교육에 활용하는 구체적인 전략을 교육 목적, 학습활동, 교수자의 역할 측면에서 제안하였다. 또한, 생성형 AI 활용 교육은 다양한 긴장과 갈등을 유발할 수 있다는 점에서 교육발전을 위해 고려해야 할 다섯 가지 이슈를 제기하였다. 이 연구는 미래교육을 위해 생성형 AI에 대한 교육적 관점을 고찰하고 생성형 AI의 교육적 활용방안을 논의하는 데 주요한 시사점을 제공할 것이다.

알파고(AlphaGO)와 이세돌의 대국에 대중은 관찰자 입장이었다며, OpenAI의ChatGPT에 대중은 사용자로서 직접 관여하고 있다. 그 만큰 인공지능이 생활의 일부가 되고 있음을 보여준다. 그렇지만, 생성형 AI는 부정확한 정보나 알고리즘의 편향등에 대한 문제도 여전하다. 특히, 환각효과를 가져오거나 인간의 규범과 충돌할 경우에는 규제가 작동될 가능성이 크다. 다만, 알고리즘을 포함한 다양한 인공지능 기술을규제적 측면에서 접근할 경우, 신산업으로서 인공지능산업의 경쟁력을 약화될 수밖에 없다. 그렇기 때문에 기술에 대한 정책방안은 기본적으로 기술 발전을 저해해서는않된다. 자칫 기술규제는 기술경쟁력을 저하시킬 수 있기 때문이다. 알고리즘의 오류, 편향이나 AI생성물의 내용상의 오류를 희석화할 수 있는 방안은 보다 많은 데이터를제공함으로써 편향적인 결과가 나올 수 있는 확률을 줄이는 것이다. 이러한 문제를극복하기 위해서는 다양한 데이터를 확보하여, 학습데이터로 활용할 수 있어야 한다.&#xD; 물론, 이 과정에서 권리자에 대한 보상체계도 고민해야 한다. 공정이용에 따라 플랫폼사업자가 사용한 데이터에 따라 얻은 수익을 독점하는 것은 합리적이라고 보기 어렵기 때문이다. 그동안 인공지능과의 경쟁에서 인간이 우위에 설 수 있는 영역이 창작성이나 예술적인 분야로 알려져왔으나, 생성형 AI가 가져오는 법률문제는 인간의 창작과 AI의 결과물과 차이를 구분하기 쉽지 않다. <새벽의 자리야>와 같이, 미국 저작권청에 등록되었던 생성형 AI를 이용한 콘텐츠가 등록이 취소된 이유와 같이 등록자가 그 사실을 고지하지 않을 경우에는 확인하기가 쉽지 않다는 것을 보여준다. 이러한 한계로 미국 저작권청은 AI생성물에 대한 등록 가이드라인을 공개하였지만, 보다구체적인 논의를 통해 AI 생성물의 저작권을 어떻게 처리할 것인지 결론을 내릴 필요가 있다. 생성형 AI모델은 인간이 만들어낸 것이라는 점에서 현행 규제체계에서 보면, 문제점도 상존하는 것은 사실이다. 따라서, 규제와 산업의 균형적인 접근을 통해 AI 가 보다 인간의 의사결정에 합리적으로 작동할 수 있는 투명하고 신뢰가능하도록 하는 것이 필요하다.

This study examines the performance of the generative Artificial Intelligence, ChatGPT, in reading comprehension tasks of recent CSAT English tests. For this, several experiments were carried out in which ChatGPT responded to CSAT English reading items from the 2021 to 2023 versions, and the correct answer rates were determined. The study investigates how the correct answer rate might vary by item type and according to the different versions of ChatGPT (3.5 and 4). The findings reveal that ChatGPT-3.5 answered approximately 69% of the reading items correctly, while GPT-4 achieved almost perfect results. Additionally, the study explores whether similar trends are found in other foreign language tests, using TOEFL iBT reading items. The results indicate a similar trend in TOEFL iBT items. The implications for teachers, test developers, and language learners on how to use this generative AI for teaching and learning and for test-preparation purposes are discussed. The study highlights the potential of using AI in the language learning and teaching processes and its potential impact on test development.

본고는 인공지능 시대가 본격적으로 도래함을 목도하는 현 시점에서, 한국 현대시 연구가 당면한 과제를 검토하고 그 향방을 모색하는 것을 목적으로 삼는다. 이를 위한 전제로 생성형 인공지능이 산출하는 결과물을 현상으로서의 텍스트 개념으로 재고하였다. 주체와 객체를 확정적으로 분할하지 않고, 서로 얽혀드는 과정으로 내부-작용하는 현상으로서의 텍스트 개념은 인간과 챗GPT의 관계를 규명하는 데 일조한다. 생성형 인공지능이 산출하는 결과물은 양자의 교류 속에서 형성되는 까닭이다. 인류가 쌓은 빅데이터를 챗GPT에 습득시키고, 인간의 일차 질문(명령‧요구)이 제기되고, 일차 질문을 수렴한 챗GPT가 일차 응답(실행)을 하고, 산출된 텍스트를 읽은 인간의 이차 질문(명령‧요구)이 뒤따르고, 이차 질문을 수렴한 챗GPT의 이차 응답(실행)이 피드백되는 환류 구조의 형태로 텍스트가 생산된다. &#xD; 다음으로는 챗GPT를 활용한 시 분석에 착목하였다. 본고는 이것을 두 가지로 나누어 하나는 인공지능이 산출한 텍스트가 나오기 이전의 시를 대상으로 챗GPT를 활용한 연구를 도입하는 과제, 다른 하나는 인공지능이 산출한 텍스트가 나온 이후의 시를 대상으로 새로운 연구 방법론을 탐구하는 과제를 설정하였다. 인공지능이 산출한 텍스트가 나오기 이전의 시를 대상으로 챗GPT를 활용한 연구를 수행하는 과제의 경우, 할루시네이션으로 인해 부정확한 정보가 출력되는 일이 적지 않았다. 그러므로 본고는 현 시점에서 생성형 인공지능을 사용하여 유의미한 연구 성과를 도출할 확률은 낮다고 판단하였다. &#xD; 인공지능이 산출한 텍스트가 나온 이후의 시를 대상으로 새로운 연구 방법론을 탐구하는 과제의 경우, 기존에 통용되던 작가(시인)론과 작품론을 그대로 적용하는 것은 불가함을 주장하였다. 이는 인공지능이 산출한 현상으로서의 텍스트를 인간 중심 관점으로만 파악하여 분석의 오류를 낳기 때문이다. 이에 본고는 인공지능 시대, 한국 현대시 연구의 과제로 인문 비평과 기계 비평을 아우르는 연구 관점의 확대, 문화론적 시 연구의 심화, 문학에 국한된 시학의 범주를 쓰는 행위의 활동성으로 전환하는 태도가 필요함을 역설하였다.

이 연구에서는 생성형 인공지능(GAI)를 중심으로 인공 텍스트의 특성을 검토하고 이것이 국어교육에 미칠 영향을 살펴 향후 국어교육의 대응 방안에 대해 논의하였다. 먼저 ChatGPT로 대변되는 언어 모델로서 GAI의 특성을 검토하고, 기존의 자연어 처리 기술과 구별되는 GPT-4의 특징을 메타 학습 방법론과 대화형 챗봇 모델을 중심으로 살펴보았다. 또한 GAI가 생성한 인공 텍스트에 대해 텍스트성 개념을 중심으로 검토하여 그 특성을 밝혔다. 이후 GAI가 국어교육에 미칠 영향을 저자 개념, 평가의 국면을 중심으로 살펴보았다. 나아가 기계 기반 문식성의 도입, GAI를 활용한 국어과 평가 방안, GAI 활용을 위한 기초 연구의 방향을 중심으로 국어교육의 대응 방향을 모색하였다. 이 연구는 국어교육의 관점에서 GAI를 논의한 점에서 의의가 있다.

최근 텍스트 오디오 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 생성형AI가 개발되면서 인공지능 시장에 대한 대중의 관심이 그 어느 때보다도 높다. 특히 이미지 생성형AI의 경우단시간에 저렴한 비용으로 원하는 스타일의 이미지를 생성할 수 있다는 장점에 따라 그 수요가 계속해서 증가하고 있다. AI는 학습데이터를 기반으로 이미지를 생성하게 되는데 대량의 데이터가 필요한 학습데이터 세트의 특성상 저작권에 대한 판단 없이 무분별한 수집이 이루어지는 실정이다. 수집 과정에서 저작권자의 동의 없이 이미지를 복제하게 되므로 공정이용에 해당하지 않으면 저작권 침해 문제가 발생할 수 있고 특히 예술적 스타일을 복제하는 기술을 적용함에 따라 퍼블리시티권 침해 우려 역시 제기된다. 이에 관하여 예술가들이 강력하게 학습데이터 무단수집 반대 의사를 표명하고 있는 만큼 문화예술계와 AI산업계의 공생을 위해서는 개인과 기업의 판단에 문제해결을 맡기기보다 국가 차원에서의 검토와 해소가 필요할 것으로 보인다.

생성형 인공지능이 급속한 발전하고 있다. 생성형 인공지능의 영향력은 심대하다.&#xD; 생성형 인공지능의 긍정적·부정적 영향력으로 인해 각국의 신속한 규제 대응도 불러오고 있다. 중국에서도 올해(2023년) 4월 11일 국가인터넷정보판공실이 <생성형 인공지능 서비스 관리 방법>의 의견수렴초안을 공개했다. 이 초안은 5월 10일까지 의견을구한 다음에 최종안이 공표될 것이다.&#xD; 의견수렴초안과 관련해서 두 가지 쟁점이 존재한다. 첫 번째는 의견수렴초안이 생성형 인공지능에 대한 규제에 어느 정도 비중을 두고 생성형 인공지능의 발전의 촉진은얼마나 고려하고 있는지와 관련한 문제이다. 두 번째 쟁점은 제공자(기업), 사용자(소비자) 등 각 주체에 책임을 얼마나 할당하고 있는가 하는 문제이다. 본 논문은 의견수렴초안과 전문가의 의견에 대한 분석을 통해서 두 가지 쟁점에 대한 논의를 한다.&#xD; 분석결과에 따르면 전문가의 입장은 의견수렴초안이 제공자의 책임을 과대하게 부여한다는 것이다. 전문가의 의견은 의견수렴초안이 대체로 규제를 강조하는 경향이기때문에 향후 의견수렴초안의 수정에서는 발전의 촉진을 더욱 고려해야한다는 시각이많다.

본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다.&#xD; 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적제언을 제시하였다.

기존의 형식주의적 언어관에 기반한 한국어 교육에서 벗어나 의사소통 접근 중심의 교육관이 적용되며 학습 방법이 변화하였다. 또한, 인공지능 기술의 발전에 따라 한국어 교수자에게 교육 길잡이의 능력이 더욱 강조되고 있다. 본 연구의 목적은 한국어 학습자의 대화 능력을 향상시키기 위한 방안으로 챗지피티를 대화 연습의 도구로 활용할 수 있는지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 한국어 학습자가 챗지피티를 이용해 대화 연습을 할 때 어떤 프롬프트를 입력해야 하는지를 알아보고, 유의미한 응답을 얻어내는 방법을 찾아보았다. 우선 한국어 교재에 제시된 말하기 제시대화문 양상을 분석해 ‘물건 사기’ 대화 구조를 파악하였다. 분석 결과, ‘물건 사기’ 대화 원형에서 벗어난 제시대화문이 많은 것을 확인했다. 그리고 챗지피티를 활용한 대화 연습을 위해 필요한 프롬프트(prompt)의 정보를 찾고자 하였다. 이 연구에서는 챗지피티로 대화 연습을 하기 위한 프롬프트 정보 구조를 대화 정보와 추가 정보로 구성하였다. 대화 정보는 ‘대화의 달성 목적, 장소 설정, 참여자 설정, 챗지피티의 참여자 역할’로 구성되고 추가 정보는 ‘명령수행을 위한 직접적인 지시문, 수행 조건, 이해 여부’로 구성하였다. ‘대화 연습을 위한 프롬프트 정보 구조’를 통해 실제 대화와 같은 다섯 가지 대화 상황을 설정하고 각 20회씩 총 100회의 대화를 수행하였다. 수행 결과 95회의 대화 성공이 이루어지는 것을 확인하였다. 본 연구는 한국어 학습자의 대화 능력 향상을 위해 수행되었다. 챗지피티가 한국어 대화 연습의 도구로 활용될 수 있음을 ‘대화 연습을 위한 프롬프트 정보 구조’를 통해 보여주었다는 점에 연구의 의의가 있다.

CAC on April 11 issued draft Measures to govern generative AI service provision in China. The draft Measures related to the regulation of generative AI. However, in terms of technical features(①data; ②algorithm; ③AIGC; ④forming public opinion), there are current laws and regulations(①Cybersecurity Law·Data Security Law·PIPL; ②Algorithm Regulation; ③Deepfake Regulation; ④Public Opinion Regulation).&#xD; As abovementioned, China had a way to regulate generative. Nevertheless, the reason for rushing to enact the Measures is that generative AI has caused great social repercussions. China stipulates the protection of IP rights and personal information, and the prevention of monopoly of Big Tech to fill the legislative gap.&#xD; A careful examination of the Measures reveals that the main purpose of enacting the Measures is not to resolve conflicts of rights. It focuses on strengthening national security in the era of the Fourth Industrial Revolution. Because, in the process of data processing using AI technology, information related to national security may be exposed, and users can make behaviors that threaten social order by distributing AIGC.&#xD; In addition, China’s expert groups

현대 기후 내러티브에서 인공지능은 탄소배출량이라는 물리적 변인의 통제 수단 정도로 취급되는 경향이 있다. 그러나 기후변화 대응 도구로서 인공지능이 갖는 가능성은 탄소배출 절감에만 국한되지 않는다. 최근 각광받는 생성형 인공지능은 기후변화가 촉발하는 위험의 심각성과 서로 다른 형태의 삶의 가능성을 상상하도록 이끄는 상상력 회복의 도구일 수 있다. 본 연구는 기후변화 대응 도구로서 인공지능이 갖는 가능성을 다양한 측면에서 고찰하고, 그 고찰이 도덕과의 기후변화교육에 주는 시사를 밝히는 데 목적을 둔다. 챗지피티, 빙챗 등의 생성형 인공지능은 기후위기를 주제로 하는 픽션, 즉 기후소설의 소재와 설정, 주요 에피소드 등을 탐색하는 데 유용하게 활용될 수 있으며, 도덕과는 상상력 회복을 위한 기후변화교육의 방안으로 생성형 인공지능과의 협업을 통한 기후소설 쓰기 활동에 주목할 필요가 있다.

본 논문에서는 생성형 인공지능에 의한 콘텐츠 저작 환경의 변화에 대해 살펴보고 이에 따른 유통 환경의 변화를 예측해 보고자 한다. 생성형 인공지능은 사용자 입력과 유사한 혹은 새로운 출력 결과물을 생성한다. 초거대 인공지능 인프라에 의해 생성형 인공지능도 멀티모달의 복잡 지능을 갖는 형태로 진화하고 있다. 생성형 인공지능 도구를 이용하면 콘텐츠 저작의 생산성이 향상과 유통 환경의 잠재적인 변화를 이끌 수 있으나 콘텐츠 산업 분야의 전반에 사회적인 부작용을 초래할 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 디지털 아우라의 재발견을 바탕으로 콘텐츠 분야 산업발전과 지속가능한 생태계를 위해 전략적 핵심 쟁점을 모색한다.

Purpose: This study aimed to develop a case-based nursing education program using generative artificial intelligence and to assess its usability and applicability in nursing curriculums. Methods: The program was developed by following the five steps of the ADDIE model: analysis, design, development, implementation, and evaluation. A panel of five nursing professors served as experts to implement and evaluate the program. Results: Utilizing ChatGPT, six program modules were designed and developed based on experiential learning theory. The experts’ evaluations confirmed that the program was suitable for case-based learning, highly usable, and applicable to nursing education. Conclusion: Generative artificial intelligence was identified as a valuable tool for enhancing the effectiveness of case-based learning. This study provides insights and future directions for integrating generative artificial intelligence into nursing education. Further research should be attempted to implement and evaluate this program with nursing students.

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다.&#xD; 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다.&#xD; 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

본 논문은 생성형 인공지능 시대의 리터러시 교육이 생각하는 존재(homo cogitans)를 위한 교육 강화에 노력해야 한다고 주장한다. 생성형 인공지능은거대언어모형(LLM)을 토대로 인간에 버금가는 능력을 갖춰가고 있다. 이에 따라 최근 생성형 인공지능의 언어 기능을 도구로 활용하는 방안이 리터러시 교육영역에서 모색되고 있다. 그러나 이러한 도구적 관점은 ‘인간만큼의 수준’을 지향하는 인공지능 기술의 전개 방향과 부합하지 않는다. ChatGPT로 대표되는생성형 인공지능은 언어라는 인간의 사유 능력을 대상으로 삼고 있으며, 그러한한 그것은 단순한 도구일 수 없다. 기술 발전 방향을 고려할 때, 생성형 인공지능을 행위 주체(agent)로 고려해보아야 한다. 만일 이 관점이 설득력이 있다면, 인간과 생성형 인공지능은 도구와 행위 주체가 아닌 서로 다른 행위 주체 간의관계로 이해할 필요가 있다. 특히 생성형 인공지능의 미래 성장성을 염두에 둔다면, 이 관계 구도에서 행위 주체로서의 존속은 우리에게 매우 중요한 과제가된다. 이 점이 고려되지 않을 경우, 생성형 인공지능에 대한 언어활동의 의존성이 높아질 것이며, 이에 따라 점진적인 사유 능력의 약화를 경험하게 될 수 있다. 이 상황은 곧 생각하는 존재의 위기이다. 따라서 생성형 인공지능 시대의 리터러시 교육은 생성형 인공지능의 섣부른 도입에 앞서, 생각하는 능력의 지속과 발전에 먼저 힘써야 하며, 이를 위해 미래 세대에게 더 많은 언어활동의 기회와 경험을 제공하는 방식으로 교육이 이루어져야 한다.

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다.&#xD; 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다.&#xD; 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.

인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.

이 논문은 생성형 인공지능이 나오면서 인공지능에 대한 잠재적 위험 가능성과 윤리적 규제의 필요성이 제기되는 상황에서 인공지능의 여러 가지 윤리적 문제와 기준의 필요성에 대해 분석하고 있다. 생성형 인공지능의 등장으로 인해 인공지능이 가지는 지적능력에 대한 우려가 늘어나며 이것이 디지털 사회의 기계가 가진 능력과 어떤 차이가 있는지 분석하고, 이를 토대로 AI 시대는 디지털시대를 넘어 새로운 측면이 있으며 이는 AI 시민성과 AI 리터러시, AI 윤리에대한 필요성을 제기한다. 이제는 인공지능이 새로운 지식생산의 주체중 하나로들어가면 이에 도덕적 상식의 의미에 대해 델파이의 도덕 상식에 의한 추론을통해 다시 한번 생각할 수 있게 설명하였다. 그리고 인공지능에 의한 지식생산은귀납적 사고를 중심으로 하는 경향이 있으며 여기서 나타나는 문제를 물을 수있는 능력과 판단할 수 있는 능력에서 찾아 해결하려 한다. 새롭게 나타나 사용되고 있는 생성형 인공지능이 만들어내는 수많은 지식과 정보에 대해 윤리적 검증에 대해 분석하고 생성형 인공지능의 외적인 윤리적 문제(전기의 낭비, 환경오염 등)에 대한 분석을 통해 인공지능에 의해 여러 가지 윤리적 문제가 발생할수 있음을 이야기한다. 생성형 인공지능뿐만 아니라 여러 가지 인공지능이 사용되고 발전되어 가면서 지금까지 생각하지 못하였거나 생각하였더라도 그보다 더큰 윤리적 문제가 일어날 수 있다. 그렇기 때문에 AI의 윤리적 문제에 대한 윤리적 숙고와 합의에 대한 연구가 이루어져야 한다.

2015년 인공지능 알파고가 이세돌 9단에게 바둑에서 완승을 하면서 엄청난 반향을 일으킨 지 8년 만인 작년 11월에는 대화형 인공지능인 챗GPT가 등장하면서 또 한번 세계에 큰 충격을 주고 있다. 챗GPT의 등장과 함께 인류는 그동안 영화에서나 보던 로봇, 인공지능의 위험성이 현실화될 것으로 보고 AI에 대한 규제 논의를 본격화하고 있다.&#xD; 생성형 AI 출시 이전에는 대체로 AI 윤리를 강화해야 한다는 의견이 지배적이었다. 이후 생성형 AI가 출시되고 이것이 게임체인저가 될 것이라는 전망이 우세해지면, EU, 미국, 한국 등 주요 국가가 생성형 AI에 대한 법적 규제 논의를 시작하고 있다. EU가 가장 먼저 입법화를 진행 중인 가운데 미국, 한국도 입법안을 마련하고 국회에서 논의가 진행 중이다. 그러나 법적 규제의 본격 도입 이전에 생성형 AI에 대한 특성을 이해하고 어떠한 원칙의 규제 방향을 설정한 것인가 중요하다.&#xD; 일반적으로 신기술규제는 기술의 내용이나 특성, 규제의 시점과 지역, 규제에 따른 위험과 보상, 단계적 접근과 포괄적 접근, 전문적이면서 민주적 참여의 보장이라는 4가지 기준 내지 원칙을 도출할 수 있을 것이다.&#xD; 생성형 AI는 제공된 데이터를 활용해 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 음악, 심지어 컴퓨터 코드까지 독창적이고, 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 엄청난 혁신의 잠재력을 지니고 있다. 생성형 AI의 기술의 발전방향이나 영향에 대한 예측이 어려워 규제를 하기 어렵지만, 그렇다고 위험성을 고려하면 전혀 규제를 하지 않는 선택도 어렵다. 규제의 방향으로는 원칙 중심 규제, 네거티브 규제, 국내규제와 국제규제의 조화, 위험기반 규제 등을 고려한 비례적 규제 원칙을 중요하게 고려해야 할 것이다.

인공지능 기술의 급격한 발전은 현대 사회에 혁신적인 변화를 가져왔다. 이러한 변화 속에서 브랜드 역시 인공지능 시대의 가치와 요구에 맞춰 새로운 디자인 접근 방식을 모색해야 할 필요성이 제기되고 있다.&#xD; 특히 이미지 생성형 인공지능 프로그램은 능동적인딥러닝을 통해 사용자가 원하는 확장 브랜드 아이덴티티를 효율적으로 생성할 수 있다는 점에서 브랜드분야에서 그 활용가능성이 논의되고 있다. 연구자는문헌조사와 사례연구를 통해 기존의 로고 플랫폼 인공지능의 개발현황과 한계를 파악하고 생성형 인공지능이 브랜드 아이덴티티 개발에 기여할 수 있는 가능성을 탐색하였다. 그리고 생성형 인공지능플랫폼인 미드저니(Midjourney)를 기반으로 가상의 브랜드를 설정하여 브랜드 아이덴티티 제작을 직접 실험하였으며, 이를 통해 인공지능이 브랜드 아이덴티티 제작에 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보았다. 연구 결과, 생성형 인공지능이 브랜드 디자인 영역에서 다양한 스타일의 로고 시안을 빠르고 효율적으로 생성하며, 다양한 응용 디자인을 포함하는 확장 아이덴티티 영역에서 완성도 높은 이미지를 도출할 수 있다는 사실을밝혀내었다. 그러나 인공지능의 결과값은 디자이너의키워드에 의해 달라지기 때문에 디자이너의 브랜드컨셉에 대한 명확한 이해가 선행되어야 하며 완벽한제작도구가 아닌 디자이너의 아이디어를 실험하는 보조적인 도구로 활용해야 한다. 이 연구를 통해 향후인공지능을 활용한 브랜드 아이덴티티 제작에 있어서다양한 방법론적 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대하는 바이다.

본 연구에서는 챗GPT 등 생성형 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 인공지능 시대의 작문교육 방안에 대해 논의하였다. 인공지능 글쓰기는 일관성과 유창성이 높으나 독창성, 창의성이 떨어지고 방대한 지식 기반의 글쓰기라는 특성을 지닌다. 반면 허위 정보의 확대 재생산, 개인정보의 노출, 인간적 세부 맥락의 이해 부족 등의 한계가 있는 것으로 분석되었다. 인공지능 시대의 필자에게는 상위인지에 초점을 둔 문제 해결 능력, 비판적 읽기 능력에 기초한 쓰기 능력, 인공지능 시대에 맞는 쓰기 윤리 역량 등이 새롭게 요구되는 것으로 나타났다. 이러한 능력을 함양하기 위한 작문교육의 방안은 다음과 같다. 첫째, 쓰기 발달을 고려한 인공지능 활용의 균형적 접근이 요구된다. 기초 문식성과 비판적 읽기 능력을 갖추기 전인 저학년에서는 기본적인 작문 능력과 창의력을 발전시키는 데 초점을 두고 고학년으로 올라가면서 점진적으로 인공지능을 활용하는 방법을 학습할 필요가 있다. 둘째, 인공지능 맥락에 부합하는 과정 중심 쓰기 교육 방안을 구안해야 한다. 쓰기 과정별 인공지능 활용 방안을 설계하고 실제 교수․학습 맥락에서 쓰기 과정별 하위 질문 전략 등을 개발할 필요가 있다. 셋째, 작문 평가 맥락의 다변화를 통해 실제적 작문 능력을 평가해야 한다. 생성형 인공지능 시대에는 에세이 쓰기나 과제물 제출 등 하나의 결과물에 의존하는 쓰기 평가를 지양하고 학습자의 쓰기 과정 산출물과 필자의 반성적 자기 평가에 초점을 둔 작문평가를 더욱 적극적으로 활용할 필요가 있다.

이 연구는 보리스 엘닥센(Boris Eldagsen)이 생성형 인공지능 이미지인 <허위기억: 전기기술자(Pseudomnesia: The Electrician)>로 ‘2023 소니 월드 포토그래피 어워드(Sony World Photography Award)에서 수상하면서 일었던 논란을 통해 인공지능의 출현이 예술계에 끼친 영향과 의미를 프롬프트와 집단무의식에 초점을 맞춰 논의한 것이다. 엘닥센은 ‘프롬프토그래피(Promptography)’라는 용어를제시하며 인공지능 생성 이미지가 사진과 구분되어야 한다고 주장한다. 프롬프트는 최적화된 결과 산출을 위해 인공지능에게 입력하는 자연어로 작가의 예술적 비전과 노력을 반영하며, 프롬프토그래피는 프롬프트를 통한 창작과정 및 내용으로부터 독립적으로 장르의 형식을 지시한다. 엘닥센의 수상작 <허위기억: 전기기술자>는 모델이나 로케이션, 카메라도 없이 인공지능 기술을 통해 방대한 데이터베이스로부터 길어올린 탈물질적 상상력을 보여준다. 그 누구의 기억에도 속한 적이 없는 ‘허위기억’에서 드러나듯, 인공지능은 인간의 감정과 경험이 축적된 데이터를 거쳐 집단무의식을 향한 통로를 열어준다는 점에서 인류의 존재론적 거울이 된다.