논문 8,399편

이 연구는 고등학교급 대상의 기초학력 관점에서 복합양식을 활용하는 교과 문해력 검사의 설계 방향과 쟁점을 탐색하였다. 이는 기초학력의 하위 범주로서의 ‘기초 문해력’과 ‘교과 문해력’, ‘디지털 문해력’ 개념의 이론적 배경을 바탕으로 수행되었다.
 교과 문해력 검사는 ⓐ 교과(내용 영역) 선정, ⓑ 지문의 소재와 중심 생각 선정, ⓒ 내용교과 교육과정의 성취기준과 주요 개념 확인, ⓓ 문해력 검사의 성격과 목적, 피검사자 수준에 따른 적절한 담화 관습과 어휘, 문장 선택 등의 절차를 거쳐 구현할 수 있다. 또한 복합양식으로 구현되는 장르는 디지털 문해력의 전형에 해당하면서도 교과 문해력 구현에 있어 유의미하고 실제적이어야 한다. 이 연구에서는 2022학년도부터 도입된 수능 국어 영역의 선택과목 “언어와 매체” 지문과 문항을 중심으로 주요 쟁점을 논의하였다.

디지털 시대 대부분의 읽기는 복합양식 텍스트 양식에서의 읽기라고 할 수 있다. 국어교육에서는 독자들이 시각, 청각, 공간적 양식에서 의미를 이해하는 읽기 능력을 갖추도록 교육해야 한다. 그리고 이를 위해서는 현재 그들이 복합양식 텍스트를 어떠한 방식으로 읽고 이해하고 있는지 확인하는 것이 선행되어야 한다.
 이에 본고는 초등학교 5학년 학생 123명에 대해 복합양식 텍스트 읽기 과정에서 시선 추적과 읽기 이해 검사를 수행하였다. 그리고 이를 잠재프로파일 분석하여 네 개의 잠재 집단으로 분류하고 잠재 집단별 복합양식 텍스트 읽기에서 시선 이동의 특징을 분석하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 복합양식 텍스트 탐색과 해석 교육 그리고 영상을 포함한 복합양식 텍스트 읽기 연구의 필요성에 대해 제언하였다.

본 논문은 알프레드 시닛케의 <고골 모음곡>에 나타난 복합양식의 다양한 기법에 대해 논의하고 러시아의 정치, 사회적 맥락에서 작품의 의의를 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본고에서는 <고골 모음곡>의 피아노 편곡을 바탕으로 악곡에 대한 자세한 분석을 시도하였다. 시닛케는 1950년대 중반 냉전의 해빙기를 타고 러시아로 유입된 다양한 20세기의 음악 양식들을 흡수하였으며 <고골 모음곡>에는 베토벤, 모차르트, 차이코프스키의 작품, 우크라이나 민요의 직접 인용을 비롯하여 그가 새로 흡수한 20세기의 다양한 음악적 양식이 풍부하게 나타난다. 시닛케는 복합양식의 구성에 있어 상이한 양식들을 수평적 혹은 수직적으로 병렬하며 인용 선율에주제발전기법과 모방기법을 적용하여 자신만의 독자적인 복합양식을 구축하였다. 작품에 나타난 이러한 복합양식은 소비에트 정권으로 단절된 음악적 전통을 복원하고 과거사의 트라우마를 극복하고자 하는 노력으로 해석할수 있다. 본 연구가 시닛케의 복합양식과 작품에 대한 이해를 돕고 더 나아가 20세기 피아노 실내악 문헌 확장에기여할 것을 기대한다.

목적: 본 연구의 목적은 EMME(Eye Movement Modeling Example)를 활용한 복합양식 텍스트 읽기 지도를 통해 그 효과를 살펴보는 데 있다. 방법: 이를 위해, 초등학교 5학년 학생 49명을 대상으로 복합양식 텍스트 읽기 사전 실험을 수행한 후, 이들의 시선 이동을 분석하여 양식 간 전환 확률과 통합 그리고 읽기 이해 검사를 실사하였다. 다음으로 실험군(24명) 학생들에게는 EMME를 활용한 복합양식 텍스트 읽기 지도를 하였고 통제군(25명)에게는 EMME를 제외한 복합양식 텍스트 읽기 지도만을 하였다. 마지막으로 사후 실험에서 양식 간 전환 확률과 통합, 읽기 이해 차이를 분석하였다. 결과: 실험 결과 EMME를 활용한 지도를 받은 실험군이 통제군과 비교해 양식 간 전환 확률이 더 높았고 통합을 위한 시선 고정 시간이 더 길었다. 또한 읽기 이해에서도 더 높은 평가를 받았다. 결론: 복합양식 텍스트 읽기 지도에서 언어적 정보 제시만이 아니라 구체적으로 읽기의 인지 과정을 모델링할 수 있는 EMME를 활용한 교육이 이루어질 필요가 있다.

목적: 본 연구의 목적은 공익 광고를 활용하여 한국어 학습자의 복합양식 문식성 역량을 신장시키기 위한 교육 방안을 마련하는 데 있다. 방법: 공익 광고를 활용한 복합양식 문식성 교육의 방안을 제시함에 있어 복합양식 문식성의 개념과 복합양식 문식성 역량의 구성 요소에 대해 고찰하였다. 이후 국가에서 고시한 <한국어 표준 교육과정>과 <한국어(KSL) 교육과정>, 그리고 <국제 통용 한국어 표준 교육과정>을 분석하여 한국어교육에서의 복합양식 문식성 교육 내용 체계를 도출하였다. 결과: 지식과 기술, 태도를 융합할 수 있는 복합양식 문식성 함양을 위한 교수․학습 모형을 제안하였으며 이를 바탕으로 공익 광고를 활용한 복합양식 문식성 교육의 방안을 구안하였다. 결론: 공익 광고를 활용한 복합양식 문식성 교육은 매체 문식성에서 요구하는 중핵적인 능력을 길러 줄 수 있으며 나아가 복합양식을 사용하여 학교 안팎에서 효율적으로 의사소통할 수 있는 능력을 함양시킬 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 복합양식 문식성 교육의 연구 동향을 분석함으로써 복합양식 문식성 교육에서 비판적 사고와 관련된 연구를 살펴보는 것이다. 이를 위해 308편의 연구들을 발표된 시기별로 양적 변화추이를 살펴본 후 토픽모델링을 활용하여 연구 동향을 분석하였다. 국내 복합양식 문식성 교육 연구는1990년부터 발표되었고, 본격적으로 논의가 시작된 것은 2005년부터였다. 특히 2009, 2013, 2016, 2021년에는 연구의 양적인 증가가 확인되었다. 토픽모델은 계량적 지표와 정성적 기법을 종합하여 4개의 토픽으로 구성된 모델을 선정하였으며, ‘매체 교육’, ‘교육 내용 및 영역’, ‘교육과정’, ‘교수·학습 자료’의 영역으로 범주화하였다. 한편 복합양식 문식성 교육에서 강조되고 있는 비판적 사고와 관련된 연구는 양적으로 매우 적어, 본 연구가 관련된 연구에 기초자료로 활용되길 기대한다.

연구목적 이 연구는 읽기 부진 학습자의 복합양식 문식성 연구를 위한 시선 추적 장치의 활용 가능성을탐색하는 데 의의가 있다.&#xD; 연구방법 이를 위해 읽기 부진 학습자의 교육 방안에서 복합양식 텍스트를 어떻게 다루고 있는지 문헌을 검토하고, 현행 시선 추적 장치를 활용한 국어교육의 연구에서 복합 양식 문식성은 어떤 방식으로 검토되어 왔는지 살펴보았다.&#xD; 연구결과 연구 결과, 현행 시선 추적 연구에서 읽기 부진 학습자를 중심으로 살펴본 연구는 드물었으며, 시선 추적 지표 중 고정과 관련된 데이터가 중심적으로 사용되었다. 또한 추적을 통해 도출된 양적 데이터를 그대로 활용하기보다는 사후 구술 등 이로부터 비롯된 질적 데이터를 중점적으로 활용함을 알 수 있다.&#xD; 결론 읽기 부진 학습자의 복합양식 텍스트 읽기를 양상을 면밀히 탐색할 필요가 있으며, 시선 추적 장치를 활용할 시에는 읽기 부진 학습자의 특성을 고려하며 다각도로 읽기 과정을 검토함이 필요하다.

이 연구는 초등학교 1학년 학생들의 그림일기에서 글과 그림의 관계에 대한 인식을 분석하고, 그림일기에 드러난 복합양식 문식성 양상을 분석함으로써 기초문식성 수준의 학생들이 보여주는 글과 그림의 의미 구성 양상을 살펴보고 교육의 시사점을 얻는 데 목적이 있다.&#xD; 이를 위해 먼저 초등학교 1학년 학생 108명을 대상으로 그림일기에서 그림의 역할, 필요성, 독자인식에 대해 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 학생들의 83.3%가 일기에 그림이 필요하다고 응답하였고, 50.0%의 학생들이 그림의 역할을 ‘글에 쓴 내용을 자세하게 보여주는 역할’이라고 응답하였다. 그림일기를 읽는 예상 독자는 선생님과 부모님으로 예상하고 있었다.&#xD; 다음으로 그림일기의 복합양식 텍스트의 특성을 살피기 위해 17명의 학생들이 쓴 2달여간의 그림일기를 가지고 글과 그림의 관계, 그림의 특징을 분석하였다. 그 결과, 글과 그림의 관계는 일치(44.2%)-추가(25.8%)-강조(16.5%)-생략(13.5%)순으로 나타났으며, 이는 학생들이 그림의 역할에 대한 설문조사 결과와 거의 일치했다. 그림의 시점은 전지적 시점과 1인칭 시점 중 전지적 시점이73.9%로 나타났고, 1인칭 시점은 대부분 공연을 보는 소재에서 나타났다. 그림의 기법은 문자 포함(이름 쓰기, 글자 쓰기, 말풍선), 화면 구성(칸 나누기), 문자 외 기호 관련(기호 추가, 애니메이션 효과) 등이 다양하게 나타났다.&#xD; 이러한 결과를 바탕으로 그림일기가 복합양식 텍스트의 첫 단계로서 의의를 가진다는 점을 확인할수 있었다. 이는 이후 학생들이 배우고 생산해야 할 다양한 복합양식 텍스트의 기반이 될 것이다. 초등학교 1학년 학생들도 복합양식 텍스트를 생산하는 필자로서 그들의 표현 방식에 관심을 가지고 살펴볼 필요가 있고, 복합양식 문식성을 기르기 위한 기초로서 그림일기 지도를 위한 교육 내용이 강화될 필요가 있음을 제안하였다.

본 연구의 목적은 복합양식 텍스트 과정에서 초등학생 필자가 선택하는 양식과 기술 자원, 이들이 제공하는 행위 유도성과 제한을 살펴보고 이를 통해 제작된 복합양식 텍스트 양식의 상호 작용 유형과 응집성을 살펴보는 데 있다. 이를 위해 초등학생 필자 25명의 실제 디지털 환경에서 복합양식 텍스트 제작 과정을 화면 녹화하여 분석하였다. ‘디지털 매체 사용 경험’, ‘체계적인 디지털 수업의 부재’, ‘가정과 학교에서 컴퓨터 사용의 제한’, ‘단순한 의사소통 방식의 선호’, ‘디지털 매체 사용의 부정적 인식’은 학생 필자의 복합양식 텍스트 작성에서 선택하는 양식과 기술 자원에 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 또한 학생 필자들은 주로 양식 간 일치와 상호 작용을 활용하여 복합양식 텍스트를 작성하였으며 응집성은 제대로 고려하지 못하고 있었다. 디지털 기기와 매체 사용 교육과 응집성 있는 복합양식 텍스트 제작을 위한 지도 방안 연구가 이루어질 필요가 있다.

목적 본 연구에서는 복합양식 리터러시 개념에 대한 검토를 바탕으로 우리나라 영어교육 상황에 적합한 영어과 복합양식 의사소통능력 모형을 제시하고, 이를 학교교육에 구현하기 위한 수업, 교재, 평가 방안에 대해 제안하고자 한다.&#xD; 방법 이를 위하여 Royce(2002, 2007)의 복합양식 의사소통능력(Multimodal Communicative Competence, MCC)의 개념을 바탕으로 학교교육의 관점에서 적용 가능한 MCC의 하위 능력 요소를 Canale과 Swain(1980), Byram(1997), Coccetta (2018) 등의 이론을 검토하여 선정하였다.&#xD; 결과 그 결과, MCC를 구성하는 하위 능력 범주로 ‘언어 능력,’ ‘담화 능력,’ ‘사회언어학적 능력,’ ‘복합양식 능력’을 추출하였고, 이 중에서 ‘복합양식 능력’을 구성하는 요소를 현행 역량교육의 관점을 반영하여 ‘태도,’ ‘지식,’ ‘이해 기능—보기,’ ‘표현 기능—제시하기,’ ‘복합양식 리터러시’의 다섯 단계 요소로 확립하였다.&#xD; 결론 본 연구는 2022 개정 영어과 교육과정에 처음으로 제시된 복합양식 리터러시 개념 및 그에 따른 보기와 제시하기 기능에 대한검토를 바탕으로 기존의 언어 중심 영어과 의사소통능력 모형을 확대⋅적용한 영어과 복합양식 의사소통능력 모형을 제시하고, 이를 학교교육에 적용하기 위한 수업, 교재, 평가 방안에 대해 기술하였다. 본 연구는 의사소통능력 배양이라는 영어교육의 목표에서그동안 경시되었던 비언어적 의사소통 양식에 대한 교육을 보완함으로써 학습자의 실질적인 영어 의사소통능력 향상에 기여할 것으로 기대한다.

AI(인공지능)는 우리의 경제와 사회를 빠르게 변화시키고 있다. 지난 몇 년 동안, AI는 우리의 일상생활의 근본적인 부분이 되어 우리의 가정과 직장에 획기적인 제품과 서비스를 도입하고 있다. 그에 따라 다양한 업무와 활동을 가능하게 하고, 10년 전만 해도 상상할 수 없었던 수 많은 새로운 기회를 만들어내고 있다. 많은 사람들은 컴퓨터와 인공지능(AI)이 유용한 제품의 생산을 도울 것이라고 예견하고 있다. 최근 챗GPT, 바드, 달이, 미드저어니(Midjourney) 그리고 스테이블 디퓨전과 같은 생성적인 AI 시스템이 현장에 나타나서 누구나 AI를 문학, 희곡, 예술작품의 생산에 이용할 수 있게 되었다. 생성형 AI 시스템의 등장으로 AI 생성 저작물이 저작권 보호 요구 사항을 충족할 수 있는지, 그렇다면 해당 보호의 범위와 소유권은 무엇인지에 대한 질문이 제기되었다. 또한 생성형 AI를 이용하여 생긴 생성물이 기존의 저작물과 유사한 경우에 저작권 침해가 되는지도 문제된다. 생성형 AI를 개발할 때 타인의 저작물을 학습용 데이터로 이용할 수 있는지 등도 관심의 대상이다.&#xD; 생성형 AI가 창작한 창작물의 소유권과 관련하여 우리나라를 비롯한 대부분의 국가에서는 현재 저작권의 저작자가 인간이어야 한다는 문제를 안고 있다. AI가 창의적이고 예측할 수 없는 작품을 생성하고 그 작품이 새로운 아이디어나 표현을 포함하는 경우에는 저작권이 인정될 수 있다. 일반적으로 AI가 생성한 창작물의 저작권은 해당 AI를 개발한 개발자, 기업 또는 개인에게 속한다. 따라서 AI에 의해 생성된 콘텐츠의 저작권은 이러한 개발자 또는 기업에게 속하게 된다. 다만, 일부 국가에서 인정하고 있듯이 생성형 AI를 공동의 저작권자로 인정할 것인지의 여부에 대해서는 검토할 필요가 있어 보인다.&#xD; AI가 작품을 생성할 때 원작물이나 기존의 저작물을 기반으로 할 수 있다. 일본을 비롯한 EU, 영국, 미국 등은 인공지능기술과 관련하여 데이터 학습이나 처리과정에서의 저작권 문제를 해결하고자 저작권법에 특별규정을 두어 면책하거나 공정이용 원칙에 따라 저작재산권 침해로 보고 있지 않고 있다. EU는 일반적으로 비상업적, 학술적 목적에 한하여 타인의 저작물을 인공지능 기술에 자유로이 이용할 수 있도록 저작권법에 예외조항을 두었다. 일본은 저작물에 표현된 사상을 전달하지 않는다면 해당 저작물에 있는 데이터를 저작권자 동의 없이 활용할 수

본 연구는 어디서부터 어디까지 가짜뉴스(Fake News)로 볼 것인가에 대해 여전히 다른 기준과 관점을 가지고 접근하고 있는 상황에서 프랑스 ‘정보조작대처법(Les propositions de loi contre la manipulation de l’information)’사례를 통해 수시로 등장하는 가짜뉴스 규제에 대한 국내언론 보도에 대한 문제점을 지적하는 것에서 시작했다. 소셜네트워크서비스(Social Network Service) 시대에 언론은 무엇이고, 뉴스는 무엇이며, 기자는 누구인가에 대한 답은 갈수록 어렵다. 이번 연구에서 살펴 본 가짜뉴스의 오랜 역사와 확산배경을 검토하면서 가짜뉴스에 대한 개념과 범위도 확실하지 않은 상황에서 단순히 하나의 잣대로 재단하거나 처벌하거나 규제하거나 통제하거나 판단할 수 없음을 확인했다. 법이 정하고 있는 ‘표현의 자유(Freedom of Expression)’ 관점에서 우리는 누구나 자신의 의견을 자유롭게 드러낼 수 있는 권한을 갖고 있다. 또한 온라인(On-line) 공간은 가짜뉴스를 생성하고 확산하는 곳이기도 하지만 동시에 해독제로 작용할 여지가 충분하다. 결국 양질의 ‘진짜뉴스’가 보다 많이 쏟아질 수 있도록 하는 미디어 환경을 조성하면서, 사상의 자유시장에서 다양한 뉴스 간에 균형 잡힌 경쟁을 통해, 우리 스스로가 신뢰성 있는 정보를 판단할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 하는 장기적인 대응만이 인간의 역사와 함께 오래 지속되고 있는 가짜뉴스의 피해에 대한 대안일 것이다.

게임은 인간에게 중요한 오락 활동 중 하나로, RPG 게임은 플레이어가 게임 캐릭터를 조작하여 게임 시스템의 임무를 완료하고 스토리를 체험하는 게임 유형을 의미한다. NPC는 게임 내의 비 플레이어 캐릭터로, 게임의 재미 요소를 주는 중요한 역할을 한다. 현재 대부분의 게임 내 NPC는 미리 설정된로직(logic)에 기반하여 프리셋 프로그램에 따라 움직이기 때문에, 실제 게임플레이어 간의 상호 작용이 제한적으로 느껴질 수 있다. 선행 연구에 따르면, 몰입감이 게임의 즐거움에 핵심적인 요소라고 생각하며, 특히 경험 평가가 중요하다고 강조된다. 게임 내 NPC와 플레이어의 상호 작용은 게임 체험과 몰입감과 직접적인 관련이 있다.&#xD; 생성형 AI는 대규모 데이터 학습을 기반으로 하며, 텍스트, 이미지 또는기타 미디어의 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt engineering)’을 생성할 수 있다. 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI 채팅 로봇의 등장으로, 생성형 AI는 텍스트와음성을 사용하여 사용자와의 상호 작용을 거의 인간과 구분할 수 없는 수준까지 발전시키고 있다. 최근 생성형 AI 기술의 발전과 게임 산업과의 접목으로인해 AI 기능이 통합된 게임이 등장하고 있다. RPG 게임에서는 특히, 이 AI 를 통한 NPC는 플레이어에게 독특하고 새로운 상호 작용을 제공한다.&#xD; 이 연구에서는 생성형 AI를 활용한 RPG 게임과 비활용 RPG 게임의NPC와의 상호작용 및 몰입감을 비교 분석하였다. 또한, 생성형 AI를 활용한RPG 게임의 NPC에 적용될 경우 플레이어의 몰입감에 미칠 영향을 탐구하였다. 조사 방법론으로는 정량적 및 정성적 방법을 사용하였다. 정량적 조사는‘AttrakDiff’ 평가 도구를 사용하여 작성된 설문지를 통한 데이터 수집을 진행하였다. 설문은 실용성, 정체성, 자극성, 심미성의 네 가지 차원을 측정하기 위해, 총 28개 항목의 7점 척도(-3: 부정 형용사 ~ 3: 긍정 형용사)를 사용하였다. 조사에는 20대부터 40대의 총 80명(남성 56명, 여성 24명)이 참여하였다. 연구 결과, 생성형 AI를 활용한 RPG 게임은 비활용 RPG 게임보다 정체성, 자극성에서 높은 평가를 받았으나, 실용성에서는 낮은 평가를 받았다. 이 결과는 생성형 AI의 적용이 게임의 몰입감에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인시켜 주었다. 그러나 실용성의 부족함을 해결하기 위해, 향후 생성형 AI를 활용한

이 연구의 목적은 코로나19 시기 가짜뉴스와 댓글이 결합하여 사회에 미치는 문제 상황을 배경으로, 코로나19 가짜뉴스 댓글의 방향과 강도가 가짜뉴스 메시지 수용, 가짜뉴스 행위 수용, 그리고 코로나19 예방행동의도에 미치는 영향을 분석하고, 이를 체계적 정보처리가 매개하는지와 동조 성향이 조절하는지를 알아보는 것이다. 이에 대해 이 연구는 2(방향: 찬성vs. 반대)*2(강도:강함vs. 약함) 피험자간 요인 설계를 구성해 총 4개의 메시지를 개발하고, 회귀 분석, 매개 분석, 조절효과 분석을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 가짜뉴스 댓글의 방향은 메시지 수용에 유의한 정적 영향을 미치고, 행위 수용에 통계적으로 유의하지는 않지만 어느 정도 영향을 미치며, 댓글의 강도는 코로나19 예방행동의도에 통계적으로 유의하지는 않지만 어느 정도의 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 코로나19 댓글의 강도가 가짜뉴스 수용과 코로나19 예방행동의도에 미치는 영향을 체계적 정보처리가 통계적으로 유의하게 매개하였다. 셋째, 코로나19 가짜뉴스 댓글의 방향과 강도의 상호작용이 체계적 정보처리를 강화하여 가짜뉴스 수용에 미치는 영향에 대한 동조 성향의 조절된 매개효과는 나타나지 않았지만, 코로나19 댓글의 방향과 강도가 각각 체계적 정보처리를 강화하여 가짜뉴스 수용과 코로나19 예방행동의도에 미치는 영향에 대해 동조 성향의 조절효과가 나타났다. 구체적으로, 코로나19 가짜뉴스 댓글의 방향이 체계적 정보처리를 강화하여 가짜뉴스 메시지 수용, 행위 수용, 코로나19 예방행동의도에 미치는 영향은 동조 성향이 높은 사람에게만 유의미했고, 코로나19 가짜뉴스 댓글의 강도가 체계적 정보처리를 강화하여 가짜뉴스 메시지 수용, 행위 수용, 코로나19 예방행동의도에 미치는 영향은 동조 성향이 중간 수준인 사람과 높은 사람에게 유의미하게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 커뮤니케이션의 주체인 언론과 뉴스 이용자에 대해 위험 커뮤니케이션 측면에서 정책적·실무적 제안점을 논의하였다.

(연구배경 및 목적) AI 이미지 생성 엔진은 텍스트나 스케치와 같은 입력에 따라 다양한 이미지를 자동으로 생성하는 인공지능 기술이다. 이 기술은 최근 몇 년 동안 빠른 발전을 이루어 왔으며, 디자인 광고 게임, 예술 등에서 AI가 생성한 이미지를 사용하거나 참고하는 등 건축을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나, AI가 생성한 이미지가 실제로 구현될 때 어떤 문제점이나 한계점이 있을 수 있는지에 대해서는 충분히 연구되지 않은 실정이다. 따라서, AI가 생성한 이미지를 건축 분야에서 실용적으로 활용하기 위해서는 AI가 생성한 이미지의 활용도를 객관적으로 평가하고 검증하는 방법이 필요하다. 이 연구의 목적은 AI 이미지 생성 엔진을 통해 만들어진 건축 평면도의 공간적 특성과 품질을 공간구문론적 관점에서 분석하는 것이다. (연구방법) 본 연구에서는 생성형 AI, 특히 DALL·E 3를 이용하여 생성된 이미지를 평면도로 재구성하고, 이를 공간구문론을 기반으로 하는 depthmapX 프로그램을 사용해 기준점과 비교 분석하였다. 공간구문론에 대한 선행연구 분석을 바탕으로 한 관련 중심단어를 설정하여 이미지 생성형 AI와 연동시킬 프롬프트(Prompt)로 설정한다. 이를 통해 생성된 이미지를 공간구문론의 가시성 그래프 분석(VGA:Visibility Graph Analysis)을 실시하고, 도출된 공간구문적 특성값을 분석하여 공간의 특성과 품질에 대해 평가하고 비교한다. (결과) 이를 통해 인공지능이 창출한 공간 구조의 특성을 탐구하였다. 결과적으로, AI에 의해 생성된 공간 이미지는 제시된 기준과 유사한 평면도의 느낌을 제공하였으나, 세부적으로 기준점과의 공간 특성 수치에서 기준점과의 차이가 나타났다. 이는 AI가 사용자 의도를 완벽하게 반영하지 못했음을 나타내며, AI 생성 공간의 구조적 요소들이 실제 환경 설계와 연계되는 데 기술적 한계가 있음을 보여준다. 또한, 연구 과정에서 사용된 프롬프트가 기준 공간의 특성을 충분히 반영하지 못했을 가능성과 AI 생성 이미지의 도면 표현이 명확하지 않아 주관적 해석의 여지가 있었다는 한계점이 드러났다. (결론) 이는 생성형 AI가 실제 공간 설계에 활용될 수 있는 잠재성을 가지고 있음을 시사한다. 하지만, 현재 기술 수준에서는 사용자 의도를 완전히 반영하고, 전문적인 설계자의 세심한 관점과 경험을 대체하기에는 미흡함이 드러났다. 이러한 결과는 생성형 AI 기술의 발전

20세기 말 디지털 매체의 비약적인 성장과 더불어 인터넷과 소셜 미디어는 현대 사회에 여러 문제를 안겨주었다. 그 중에서도 특히 기존의 제도적이며 독점적인 매체와 차별화된 개별 매체를 통한 정보전달 방식은 사실에 대한 가치 판단 기준에 혁신적인 변화를 야기하였다. 이에 우리는 사실보다 감정에 호소하는 특징을 지닌 ‘포스트 베리테 시대’에 사실과 거짓의 하이브리드 결과물로 등장한 ‘가짜 뉴스’의 문제에 주목하고자 했다. 그리고 이와 함께 소셜 미디어상에서의 표현의 자유와 ‘가짜 뉴스’의 문제, 그리고 여기서 파생된 사회문제(예를 들어, 프랑스에서의 ‘가짜뉴스(infox)’ 논쟁)의 인문학적 해결 가능성을 탐구하였다. 이 과정에서 우리는 대표적인 ‘포스트-베리테 철학자’로 분류되는 프랑스 사회학자 브뤼노 라투르(Bruno Latour)의 ‘행위자-연결망(acteur-réseau)’ 이론을 토대로 사실과 거짓, 객관과 주관, 자연과 인간이라는 고전 철학의 이분법적 논의의 틀을 벗어나 어떻게 가짜 뉴스의 사회적인 문제 해결이 가능할지를 살펴보았다.

이 연구는 이화여자대학교의 교양필수글쓰기 교과목에서 진행한 가짜뉴스 교수 학습모델을 중심으로 미디어 리터러시 교육방법을 탐색하였다. 대학생들은 인터넷 포털과 SNS 그리고 대학생 커뮤니티 사이트(에브리타임과 페이스북 대나무숲 계정 등)에서 뉴스를 접한다. 해당 플랫폼에서 유통되는 뉴스 중에는 가짜뉴스도 있다. 이 연구는 가짜뉴스로 인한 오정보 전달로 인한 피해뿐 아니라, 가짜뉴스가 타인에 대한 혐오를 기른다는 점에서 이를 교차점검해야 함을 지적하였다. 이 연구에서는 리빙스턴의 논의를 참고하여 가짜뉴스 접근, 분석, 판단, 생성과정을 거쳐 리터러시 교육을 진행하였다. 더 나아가 가짜뉴스 이론을 학습하고 학습자들이 자주 접하는 온라인 게시물들을 검토함으로써 해당 게시물들이 가짜뉴스와 유사한 패턴을 갖추었음을 분석하였다. 이 연구는 실제 가짜뉴스 교수학습모델을 개발하고 실행했다는 점에서 유의미하지만 생성 단계의 분석이 보완될 필요가 있다. 또한 뉴스의 윤리적 소비 및 전달 태도에 대한 논의를 학습모델에 반영할 필요가 있었다. 이러한 한계점은 추후 연구로 보완하고자 한다.

최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.

우리 사회에서는 이른바 가짜뉴스가 사회적 문제의 하나로 등장한 이래 그 문제점에 대한 지적과 적정한 대응방안에 대한 논의가 지속적으로 이루어져 왔다. 가짜뉴스의 생성과 전파는 사회적 혼란을 야기하는 점에서 규범적 대응의 필요성이 있다고 할 것인데, 최근에는 뉴미디어를 통하여 생성된 가짜뉴스가 매우 빠른 속도로 전파되어 경우에 따라서는 그 피해의 회복이 거의 불가능에 가까운 점 등으로 인하여 문제의 심각성이 날로 커져가고 있는 상황이라고 할 수 있다. 무엇보다도 가짜뉴스로 인하여 막대한 수준의 사회경제적 손실이 발생하고 있는 것으로 파악되고 있는 바, 가짜뉴스에 대한 적정하고도 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에는 불필요한 사회경제적 비용이 지속적으로 발생하게 될 것으로 예측된다.&#xD; 종래의 규범학적 연구들은 가짜뉴스의 허위 내용으로 인하여 발생하는 사회적 문제들에 대하여 규범적 측면에서의 해결을 위하여 개별적으로 접근하는 방식을 취하고 있는 바, 이는 가짜뉴스의 개념을 명확하게 함으로써 보다 효과적인 대응이 가능하게 되는 접근방식이라고 할 수 있다.&#xD; 가짜뉴스에 대한 효과적인 규범적 대응은 규범적 측면에서 가짜뉴스를 어떻게 개념적으로 포섭할 것인가 하는 점에서 정밀한 논의가 이루어져야 할 것으로 생각되는데, “가짜”란 그 생성에 있어 진실과는 상이한 거짓된 것임을 인식 혹은 미필적으로나마 인식하였음을 전제로 하는 개념으로, “뉴스”란 자기 이외의 타인에게 새로운 정보 등을 제공하는 것을 목적으로 하는 수단으로 이해하는 것이 적정할 것으로 보인다.&#xD; 현행 규범체계상 가짜뉴스는 형법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 공직선거법, 언론중재 및 피해구제 등에 관한 법률 등에 의하여 대응이 이루어지고 있는데, 나날이 새롭게 등장하고 있는 뉴미디어의 경우를 전면적으로 포섭하기에는 다소 어려움이 있는 것으로 보인다. 이런 점에서 가짜뉴스에 있어 뉴스의 개념 범위를 보다 명확하게 구성하여 규범화할 필요성이 있다고 할 것이다. 그리고 가짜뉴스에 대한 대응에 있어 무엇보다 중요한 것은 확립된 규범적 대응체계에 따라 가짜뉴스를 생성하고 전파하는 행위에 대하여 엄정한 법률의 집행이 이루어져야 하는 점이라고 할 것이다.

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안 한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용 되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

소셜미디어에 존재하는 다양한 뉴스생산자의 영향력이 가짜 뉴스 판명 전후에 어떻게 달라지는지 알아보기 위해 네트워크 분석을 했고, 가짜뉴스 판명 전후 정치 성향에 따라 메시지에 차이가 있는지 규명하고자 의미연결망 분석을 했다.&#xD; 소셜미디어의 뉴스생산자를 주류언론, 인터넷 매체, 개인 채널로 구분하고, 영향력을 분석한 결과 가짜뉴스 판명 전후 모두 주류언론의 영향력이 가장 컸다. 인터넷 매체의 경우 가짜뉴스 판명 전에 영향력이 컸고, 개인 채널은 가짜뉴스 판명 후에 영향력이 큰 것으로 나타났다. 정치 성향별로 보면, 보수 성향의 뉴스생산자들이 영향력 상위를 차지했다. 진보 성향의 인터넷 매체는 가짜뉴스로 밝혀진 후에도 이를 인정하지 않고, 계속 문제를 제기했다.&#xD; 유튜브 동영상 헤드라인에 대한 의미연결망 분석 결과, 인터넷 매체와 개인 채널은 자극적이고, 적나라한 표현을 사용하면서 이슈가 확산하는 데 관여했고, 주류언론은 가짜뉴스를 전달하는 전달자 역할에 그쳤다. 이 연구는 가짜뉴스 판명 전후 뉴스생산자의 영향력과 메시지를 분석함으로써 가짜뉴스의 확산 과정에서 다양한 뉴스생산자가 어떤 역할을 하는지 밝혔다.

본 연구는 전통적으로 글쓰기와 토론이라는 교양 수업이 디지털 시대를 만나 어떻게변화하면서 새로운 시대를 담아내는 교양으로 나아가고 있는지 살펴보기 위한 단초 잡기의 작은 시도이다. 본 연구자는 교양필수로 글쓰기와 토론을 대체하는 디지털 리터러시 교과 두 분반에서 공통적으로 선택된 논제인 <가짜 뉴스와 진짜 뉴스>팀들의 문화적 사유와 비판적 활동을 통해 학생들의 리믹스 창의성이 어떻게 발현되고 있는지살펴보고자 했다. 본 연구는 디지털 리터러시의 기본 정의를 토대로 한 학기 동안 디지털 시대 윤리 부분인 가짜 뉴스 판별에 대한 두 반의 활동을 첫 주부터 마지막 주까지 세 단계로 나누어 논의 과정을 살펴보았다. 첫째, 가짜 뉴스가 역사 속에서 어떻게변해왔는지 살폈다. 여기에서 가짜 뉴스를 살펴볼 수 있는 멘토텍스트로 <삼국유사> 가 가지는 신화화 과정을 알아보고자 했다. 둘째, 가짜 뉴스에 대한 프로젝트 과정으로메타인지 과정과 비판적 거리두기에 대해 살폈다. 셋째, 가짜뉴스 방지를 위한 가벼운참여와 팅커링(tinkering)활동에 대해 살폈다. 이를 통해 실제 디지털 리터러시 교육의한 방향에 대한 성찰을 시도하고 더욱 진일보된 방향을 고민하고자 했다.

가짜뉴스 이용자들은 교묘하게 조장된 정보에 의해 일방적으로 희생된 존재처럼 묘사된다. 하지만 가짜뉴스 이용자들 역시 어느 정도는 능동적으로 뉴스를 소비하고 있다. 또한 자신의 의지에 따라 타인과 가짜뉴스를 공유한다. 그렇기에 가짜뉴스 이용자들 역시 일정한 뉴스정향욕구(need for orientation)를 가지고 있다고 할 수 있다. 그럼에도 가짜뉴스에 대한 이용자들의 정향욕구에 대해서는 이렇다 할 연구가 진행되지않았다. 본 연구는 2021년 9월 성인 남녀 440명에 대한 온라인설문조사를 통해 가짜뉴스에 대한 이용자들의 정향욕구를 분석하였다. 먼저 기존 정향욕구(관련성/ 불확실성) 에 따른 고 뉴스정향, 중 뉴스정향, 저 뉴스정향 집단 분류에 따라 가짜뉴스의 정향성이차이가 나는 지를 점검하였다. 가짜뉴스의 소비는 서로 다른 의제간의 경쟁이 아닌 의제내의 속성(attribute)과 밀접하게 관련되어 있다. 그렇기에 정향욕구를 인지적 차원및 정서적 차원으로 구분하여 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 연구결과, 기존 뉴스정향욕구 개념 및 정향 집단 분류로는 가짜뉴스에 대한 정향요구를 충분히 설명하지 못한다는 것을 확인하였다. 하지만 가짜뉴스에 대한 흥미와 관심 요인을 독립변인으로 포함시키면 가짜뉴스에 대한 인지적 차원, 정서적 차원의 뉴스 정향욕구에 대한 설명력이높아지는 것을 확인하였다. 가짜뉴스의 공유의지 역시 관련성과 불확실성보다는 흥미와관심에 의해 설명력이 높아졌다. 매체별 가짜뉴스의 소비는 가짜뉴스에 대한 인지적/ 정서적 정향욕구와 음의 상관관계가 나타났다는 점을 활용, 리터러시 교육을 한다면 가짜뉴스의 소비 및 확산 방지에 도움이 될 것으로 보인다. 후속 연구에서는 가짜뉴스의정향욕구에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 폭넓은 검토가 필요하다.

본 연구는 뉴스 피로, 뉴스 미디어 이용과 신뢰, 가짜뉴스 인식이 뉴스 회피에 어떤 영향을 주는지 살펴보기 위한 것이다. 이를 위해 2022년 8월 웹 조사 방식으로 495명의 데이터를 수집하고 결과를 분석했다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 남성보다 여성의 뉴스 회피 성향이 높았고, 고학력일수록 뉴스 회피 성향이 낮게 나타났다. 그 외 인구사회학적 속성은 회피와 유의미한 관계가 나타나지 않았다. 뉴스 피로, 뉴스 미디어 이용과 신뢰, 가짜뉴스 인식 모두 뉴스 회피에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 뉴스 피로가 높을수록, 가짜뉴스 인식이 높을수록 회피 수준이 높아졌다. 포털과 TV 뉴스 이용량은 뉴스 회피와 유의미한 관계가 있었으나 그 외 미디어의 영향력은 유의미하지 않았다. 뉴스 미디어에 대한 전반적인 신뢰가 높은 사람은 회피 수준이 낮게 나타났으나 뉴스 피로가 뉴스 회피에 영향을 미치는 과정에서 신뢰의 조절효과는 유의미하지 않았다. 이 같은 결과는 뉴스 회피 문제가 언론 신뢰를 높이는 것만으로 해결되기 어려우며 주요 의제에 대한 뉴스 과부하 문제가 개선되어야 한다는 것을 보여준다.

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하 면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용 하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리 사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구의 목적은 개인의 미디어 이용 및 대화의 형태가 양극화에 이르는 과정에서 가짜뉴스에 대한 영향력 인식과 팩트체크 행위의 매개효과를 살펴보는 것이다. 이를 위하여 미디어 이용을 자신의 정치성향과 일치하는 미디어를 이용하는 선택적 노출과 정치성향이 일치하지 않는 미디어를 이용하는 이견노출로 구분하고, 정치성향이 일치하는 사람들과의 정치대화를 선택적 대화로, 정치성향이 일치하지 않는 사람들과의 대화를 이견 대화로 구분하였다. 인지된가짜뉴스 영향력의 경우, 제3자 효과 이론을 활용하여 가짜뉴스가 타인보다 자신에게 영향을 미친다고 생각하는 제1자 효과 인식과 가짜뉴스가 자신보다 타인에게 영향력을 미친다고 생각하는 제3자 효과 인식으로 구분하였다. 그 후 개인의 미디어 이용 및 대화의 형태에 따라 인지된가짜뉴스의 영향력에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 연구 결과, 선택적 대화는 가짜뉴스에 대한 제3자 효과에, 이견 노출과 이견 대화는 가짜뉴스 영향력에 대한 제1자 인식에 유의미한 정(+)의 영향력이 나타남을 확인하였다. 다음으로, 인지된 가짜뉴스 영향력이 팩트체크 행위에 미치는 영향을 확인해 본 결과, 가짜뉴스에 대한 제1자/제3자 효과 인식 두 가지 모두 유의미한 정(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났는데, 타인에게 영향이 있다고 느낄 때 보다 자신에게 영향이 있다고 느낄 때 팩트체크 행위를 더 많이 하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 팩트체크 행위가 양극화에 미치는 영향을 확인하기 위하여 양극화를 정당 양극화와 이슈 양극화로 구분하였다. 그 결과 정당 양극화에는 무의미한 결과가 나타났지만, 이슈 양극화에는 유의미한 정(+)의 영향력을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 결론과 시사점을 논의하였다.

Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend.&#xD; Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers’ facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model.&#xD; Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news de

교회는 진리를 추구하는 공동체로서 탈진실이라는 난제에 적극적으로 대응할 필요가 있다. 이 연구의 목적은 초고령화 사회의 참여적 주체로 부상하고 있는 활동적 장년층(55~70세, 900명)의 종교적 정체성(목회자, 기독교인, 비기독교인)과 정치적 성향(진보적 집단, 중도적 집단, 보수적 집단)에 따른 허위정보 인식을 조사하여 교회의 공공성을 회복할 성찰과 교육의 기회를 제시하려는 것이다.&#xD; 종교적 정체성에 따른 집단의 경우, ‘기독교인’과 ‘비기독교인’ 간에는 허위정보의 개념 인식부터 차이점보다 유사점이 더 많이 확인되었다. ‘목회자’는 추천 알고리즘에 대한 인지율이 높으며, 알고리즘의 유용성에 대해 다소 회의적인 태도를 나타냈다. 허위정보의 판별과 팩트체크된 뉴스 수용 시 객관적 사실보다 주관적 신념이 영향을 미치는 것으로 나타났다.&#xD; 정치적 성향에 따른 집단의 경우, 정치적 성향이 강한 집단(진보적 집단 및 보수적 집단)이 허위정보 개념을 다소 엄격하게 인식하는 것으로 나타났다. 허위정보의 판별의 경우 ‘진보적 집단’이 가장 정확하였으며, 팩트체크된 뉴스 수용의 경우‘보수적 집단’이 객관적 사실보다 주관적 신념으로 판단하는 것으로 나타났다. 모든 집단에서 허위정보의 영향에 대해 제3자효과가 나타난 것은 허위정보에 대한 적극적 대응책이 마련될 필요가 있음을 시사한다. 이에 성찰적 정보 리터러시를 함양할 교육의 기회를 제안한다.

이 연구의 목적은 탈진실 사회에서 허위 정보 문제를 탐구하고 위해 셰익스피어의 <헛소동> 에 주목한다. 비록 이 작품이 16세기 후반에 쓰였음에도 불구하고, 작품 속 배경이되는 메시나의 시민들 사이에서 반복적으로 사용되는 조직된 거짓말과 속임수에 의한 신뢰가 붕괴되는 현산은 현대의 탈진실 사회와 많은 유사점을 보인다. 또한 본 연구가 증명하고자 하듯이, 이 작품에서 허위 정보의 확산으로 진실과 거짓의 구분이 흐려지며, 개인들 사이의 불신이 팽배해짐에 따라 결국 공동체의 해체로 이어지는 문제적 양상을 발견하게 된다. 특히 본 연구는 지도자들이 허위 정보의 유통을 적극적으로 용인, 활용하여 탈진실 현상을 가속화함을 지적한다. 이를 위해 본 연구는 한나 아렌트의 '조직된 거짓말', 쟝 보들에야르의 '시뮬라크르', 그리고 기 드보르의 '스펙터클' 개념을 통해 은 셰익스피어의 <헛소동>에 징후적으로 예감됨 허위 정보 문제에 대한 논의를 전개한다.

Few people will be able to live a day without being exposed to information. Whether it's through books, YouTube or Internet searches, people live by searching and accepting various information every day, with different routes. However, compared to the vast amount of information, people have physical limitations, including time and cognition, so they process all the information exposed to them in their own ways. Among the various problems that may occur in this process, the damage caused by the inclusion of misinformation in the individual's information acceptance process is so great that it cannot be overlooked. Therefore, in order to create a healthy information-accepting environment, this study focused on exploring factors that affect the process of recognizing information as fact or false when people encounter it. As a result of empirical analysis of the structural model using PLS-SEM, the source's credibility had a significant effect on the perceived falsity of the information. It was also confirmed that the effect of confirmation bias was significant among the moderating effects of the three receiver characteristics. In other words, the greater the belief in the source who pro

不安한 사람은 덜 不安한 사람보다 認知的 途行水準이 낮다는 소위 不安의 遂行缺損効果의 變容可能性을 검토해 보았다. 보다 具體的으로 보아 個人性格記述의 好惡情報를 自己와 關聯시켜 情報處理 하도록 하면 遂行缺損効果는 어떻게 變容하는지를 實驗해 보았다. 性格特性을 나타내는 形容詞중에서 좋아할만한 內容의 것 40個률 가지고 好感情報로 그리고 바람직하지 못한 內容의 것 40個를 가지고 厭惡情報로 利用하였다. 不安(2) x 材料의 自己記述度(2) x 材科의 好惡度(2)의 混合設計를 가지고 實驗 I에서는 材料內容을 評定케 함으로써 自己關聯處理하게 하였고 그리고 實驗 II에서는 意圖的 學習條件을 利用해 보았다. 認知的 걱정要因만으로 不安水準을 測定하였다. 첫째, 不安水準이 增加하면 自己管理現象은 따라서 增加하였다. 自己表現情報의 自己管理는 一般的으로 보아 課題不適切하다. 둘째, 個人의 狀態를 表現하는 材料라고 하여 그의 處理가 반드시 自己關聯的인 것은 아니다. 세째, 自己性格狀態에 관한 情報를 自己關聯하여 處理하면 不安의 遂行缺損効果는 有意하게 變容하며 그것은 厭惡的 材科에서 더욱 두드러진다. 이들을 端緒活用制限假說에 따라서 論議해 보았다.

본 연구의 목적은 오정보를 정정하는 AI 에이전트와의 소통 과정에서 이용자가 어떠한 인지적 판단 경로를 통하여 설득 효과가 발생하는지 탐구하는 것이다. 이를 위해 진정성이라는 인지적 변인을 정보원, 메시지, 상호작용 진정성으로 구분하고, 이에 따른 오정보 정정 효과의 발생 과정을 분석하였다. 먼저, 이용자의 진정성 인식에 차이를 유발할 수 있는 변인으로서 AI 에이전트의 기술적 특성인 의인화에 주목하고, ‘의인화→인지된 진정성→태도 변화’의 매개 모델을 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 총 210명을 대상으로 온라인 실험을 실시하였다. 채팅 AI 에이전트의 의인화 수준을 조작하여 글루텐 프리 식단에 대한 오정보를 정정하는 대화를 실시하고 설문 조사를 진행했다. 분석 결과 첫째, 이용자의 태도 변화는 의인화가 낮은 AI 에이전트보다 높은 AI 에이전트인 경우에 더 크게 나타났다. 둘째, AI 에이전트의 의인화가 태도 변화에 영향을 미치는 과정에서, 인지된 상호작용 진정성이 이를 정적으로 매개하였다. 이상의 연구 결과가 AI 에이전트의 이용과 오정보 정정을 통한 설득 효과에 대해 시사하는 함의점에 대해 논의되었다.

정보전염병 또는 인포데믹(infodemic)은 정보(information)와 전염병(epidemics)을 합친 단어이다. 인터넷의 발전은 사회가 정보화·세계화로 나아가는 데 도움이 된다. 하지만, 이는 바이러스, 잘못된 루머, 그 밖의 나쁜 소식이 순식간에 퍼지게 한다. 결국 이들 요소는 각 국가의 정치·경제·보안에 나쁜 영향을 일으키며, 특히 재난약자라고 할 수 있는 노약자, 장애인, 외국인 등에게 더욱 많은 어려움을 겪게 된다. 본 연구는 인포데믹 발생과 유형별 정보에 대하여 조사와 문제 해결 방법에 대하여 알아보았다. 연구방법으로 첫째, 재난약자의 사회적 시스템과 인포데믹 현상에 대하여 문헌조사, 둘째, 감염정보 환경의 유형별 조사와 경향, 셋째 감염정보에 대한 해결 방안에 대하여 알아보았다. 조사결과 인포데믹은 팬데믹 발생 초기 무분별하게 발생하기 시작하며, 감염정보와 관련하여 대부분 가짜뉴스로 확인되었다. 또한 정보내용의 허위성과 위해성에 관한 조사결과로는 위해성 높은 정보가 많은 수를 차지하고 있다. 평상시 인포데믹에 대한 문제점을 인식하고 감염정보의 예방과 교육훈련이 필요하다. 이러한 일련의 연구 과정을 통하여 향후 인포데믹 연구의 다양성을 확보한다는 측면에서 본 연구가 그 의미를 가질 것으로 예상한다.

COVID-19 이후 디지털 기술이 급격히 발전함에 따라 인공지능에 대한 사람들의 관심이 높아졌고, 이는 사용자의 입력에 따라 문서, 오디오, 이미지, 비디오, 컴퓨터 코딩 등을 생성하는 ‘생성형 인공지능(Generative AI)’의 발달로 이어져 현재의 시장 규모를 형성하게 되었다. 이러한 배경에서 생계와 직결된 문화예술분야는 생성형 인공지능의 능력, 활용범위, 문제점 등에 관한 연구를 다수 진행하여 현재의 상황을 인지하고자 하였다. 그러나 서예분야는 활발히 진행되지 않은 실정이다. 이에 본 연구는 현재 생성형 인공지능의 서예 관련 콘텐츠 생성 능력과 서예학습 수준 등을 확인하고, 활용가능성 및 한계점을 도출하고자 한다. 우선 생성형 인공지능을 활용해 서예 이미지와 영상 및 각본을 생성하였다. 현재 서예 이미지는 한자도 정확히 구현하지 못하는 초보적인 수준이나 서예의 여러 특징을 구현하여 작품적인 분위기를 형성하였다는 점에서 의미가 있고, 서예 창작자가 참고할만한 부분들이 존재한다. 또한 짧은 명령어를 입력하여 높은 수준의 영상의 내용과 소개글을 제작할 수 있었으며 높은 발전수준을 확인하였다. 추후 인공지능의 발전이 거듭되고 충분한 서예작품 데이터를 학습하게 되면, 입력한 명령어에 더욱 근접하는 서예작품 이미지와 영상 및 각본이 생성될 것이다. 다음으로 문서 생성형 인공지능, Chat GPT와 Microsoft Bing의 서예학습 수준과 활용 가능성을 확인하였다. 서예학습 수준을 확인하기 위해 여러 질문을 입력하였고, 두 인공지능 모두에서 오류가 있는 답변을 생성하였다. 보다 전문적인 질문을 입력하자 Microsoft Bing은 답변을 생성하지 못하였으나, GPT는 상세한 답변을 생성하여 높은 서예학습 수준을 확인하였다. 한편 Bing은 답변 내용의 출처를 밝힌다는 점이 큰 장점이나 비전문적인 것을 인용한다는 점은 한계점이 된다. GPT의 경우 서예학습 수준은 우수하나 그 출처가 불분명하다는 점이 단점이다. 여러 가지를 고려할 때, 서예를 충분히 학습하지 않은 사람이 두 인공지능을 사용하여 서예학습을 진행할 때는 많은 주의가 요구되며, 서예를 어느 정도 학습한 사람의 경우 생성된 정보를 충분히 여과한다면 보조적 도구로써 활용할 수 있을 것이다. 인공지능은 우리 일상 전반에 점진적으로 스며들을 것이며 서예분야에도 그러할 것이다. 현시점에서 인공지능의 서예 콘텐츠 생산능력과 학습능력이 어설프고 그 영향력

본 연구는 저널리즘의 품질 향상을 위해 팩트체크 뉴스 우수작을 대상으로 저널리즘 형식을 연구해 특성을 파악해 보았다. 이를 위해 국내 34개 언론사와 제휴를 맺고 팩트체크 뉴스를 제공하는 SNU 팩트체크에서 언론학자와 산업계 심사위원의 평가를 거친 우수작 60개를 대상으로 내용 분석을 진행했다. 연구 결과 60건의 팩트체크 뉴스는 평균 2,196자로 일반적인 뉴스에 비해 본문 양이 많았다. 또한 사진, 영상 차트 등 평균 멀티미디어 소스를 4개 이상 사용해 팩트체크 뉴스의 이해를 도왔다. 실명 취재원은 평균 1.4명, 익명 취재원은 평균 0.5명으로 실명 취재원을 사용하려고 노력했다. 가장 중요한 부분으로 평가받는 근거 자료는 평균 5.8건을 사용해 기사의 객관성과 신뢰성을 높였다. 판정 결과는 잘못된 팩트를 바로잡는 내용이 주를 이루었으며 작은 내용의 수정도 이를 명기해 투명성과 완벽성을 높이는 것으로 평가됐다.

미디어 리터러시는 디지털 기술로 인한 미디어 환경의 변화와 일상생활에서 미디어의 영향력이 커짐에 따라 미래사회의 필수적 역량으로 주목받고 있다. 최근 미디어 이용 시간이 많은 중학생을대상으로 미디어 리터러시 교육의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 미디어 리터러시 교육의 필수요소인 팩트체크를 활용한 카드 뉴스 제작 교육사례를 중심으로 차세대 미디어 리터러시 교육의 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 미디어 리터러시 교육과 팩트체크을 연계해 미디어 접근 능력, 증거 수집 및 분석능력, 비판적 이해 능력을 목표로 교육 프로그램을 구성하였고 충청지역 중학생 50명을 대상으로 하였다. 미디어 리터러시 인식을 조사하고 그중 5명을 선정하여 포커스 그룹 면접을 실시하여 자료를 수집하고분석하였다. 팩트체크 카드 뉴스 제작에 기반한 미디어 리터러시 교육을 통해 학생들의 정보수집 능력과비판적 분석 능력이 향상되었고, 미디어 언어를 통해 자신 생각을 자유롭게 표현하고 교류하는 능동적인참여자로 변화되는 것을 볼 수 있었다. 향후 연구를 통해 미디어 리터러시 교육의 장기적인 효과를 조사하고 학생들의 미디어 리터러시 능력을 향상시키기 위한 정규 교육 프로그램이 개발되기를 기대한다.

이 연구는 팩트체크 검증 주체와 확증 편향이 팩트체크 메시지의 효과성에 미치는 영향을 온라인 실험을 통해 검증했다(N = 504). 구체적으로, 동일한 팩트체크 메시지에 대해 팩트체크를 사람(전문가 혹은 크라우드소싱)이 수행했다고 안내받았을 때와 인공지능이 수행했다고 안내받았을 때 이용자들의 판정 결과 수용 정도, 메시지 공신력 평가 및 공유 의도가 차이를 보이는지, 그리고 자신의 정치적 성향과 일치하는 판정 결과를 제시하는 팩트체크 메시지에 대해 우호적으로 반응하는 확증편향이 언제 강하게 나타나는지 살펴봤다. 연구 결과, 첫째, 팩트체크 메시지의 효과성과 관련해 확증 편향이 견고하게 작동했다. 참가자들은 팩트체크 메시지의 판정 결과가 자신의 정치 성향과 일치할 때 그렇지 않을 때보다 판정 결과를 더 잘 받아들였고, 메시지의 공신력을 더 높게 평가했으며, 메시지를 다른 사람들과 더 적극적으로 공유하고자 했다. 둘째, 팩트체크 주체가 메시지 공신력 평가와 공유 의도에 미치는 영향이 판정 결과의 정치 성향 일치도에 따라 달라졌다. 판정 결과가 자신의 정치 성향과 불일치할 때는 전문가 팩트체크 메시지보다 인공지능 팩트체크 메시지에 더 긍정적인 반응을 보인 반면, 일치할 때는 팩트체크 주체에 따른 차이가 없었다. 셋째, 판정 결과의 정치 성향 일치도, 팩트체크 주체, 인공지능 휴리스틱에 대한 믿음 사이의 삼원상호작용이 판정 결과 수용 및 메시지 공신력 평가에 영향을 미쳤다. 판정 결과 수용에 있어서는 확증 편향이 팩트체크 주체가 인공지능 혹은 전문가일 때 크라우드소싱일 때보다 약화되는 경향이 인공지능 휴리스틱에 대한 믿음이 강할수록 두드러졌다. 반면, 메시지 공신력 평가와 관련해서는 확증 편향이 팩트체크 주체가 인공지능 또는 크라우드소싱일 때 전문가일 때보다 약화되는 양상이 인공지능 휴리스틱에 대한 믿음이 약할수록 더욱 뚜렷하게 나타났다.

객관보도의 한계를 극복하고자 출발한 방송의 팩트체크 뉴스가 공정성을 담보하고 있는지를 비교하기 위해 20대 대선과 지방선거전이 치러진 2022년 1월1일부터 2022년 5월31일까지 KBS와 MBC SBS, TV조선과 JTBC MBN, YTN의 메인뉴스에 방영된 팩트체크 뉴스 227건을 비교 분석했다. 분석결과 방송사에 따라 팩트체크 검증대상과 서술방식에 뚜렷한 차이를 보였다. 대체로 MBC와 JTBC YTN이 민주당 등 진보 진영에 우호적인 서술이 많았던 반면 TV조선은 국민의 힘 등 보수 진영에 우호적인 서술이 많았다. MBN은 비교적 중립적인 서술태도를 보인 것으로 나타났다. KBS는 외견상 중립을 지키려는 흔적이 역력했다. SBS와 TV 조선이 팩트체크에 가장 적극적이었으나 이슈를 폭넓게 다루면서 사실여부를 명확하게 가리기보다는 시청자들이 궁금해 하는 이슈를 대상으로 맥락 설명에 치우친 것이 특징이다. 팩트체크 서술에서 방송사별로 이념적 편향성이 투영되는 것은 극복해야할 과제이다.

강한 인공지능으로의 발전과 생성형 인공지능의 등장은 인간의 창작 분야에 대해서도 분명 중대한 도전과 변화를 초래하고 있다. 본래 창작과 그 산물은 인간 고유의 정신력에 기초한 노동의 결과물이므로, 이에 정당한 재산적 권리를 누릴 수 있도록 저작권법도 형성되어 왔다. 한편 디지털 기술의 급속한 발전은 인간 고유의 정신적 영역에 대해서도 거침없이 그 발을 들이밀고 있다. 현행의 국내외 저작권법은 인간 이외에는 그 저작자의 지위를 인정하지 않는다. 때문에, 아직 인공지능에 의해 생산된 창작물에 대해 저작권이 인정될 여지는 없어 보인다. 여명의 자리야 사건은 생성형 인공지능이 만든 창작물에 대해 저작권을 인정하지 않은 대표적 사례이다. 하지만 여명의 자리야 사건은 생성형 인공지능을 통해 만들어진 창작물에 대해 인간의 개입이 있는 부분에 대해서는 저작권을 인정하고 인간의 개입이 없는 부분에 대해서는 저작권을 인정하지 않음으로써, 현재 및 향후 생성형 인공지능을 이용해 창작물을 만드는 이용자들에게 저작권 인정의 일부 가능성을 열어주었다는 점에서 앞으로 어떠한 저작권법상의 변화가 있을지에 대한 논의를 촉발하는 계기로 볼 수 있는 사례라는 점에서 그 의미가 크다. 생성형 인공지능이 창작한 작품에 대해서도 그에 대한 저작권 보호와 방법의 문제는 향후의 입법론으로 해결할 수밖에 없다. 이에 본 논문에서 생성형 인공지능의 창작물에 대한 저작권의 미래에 대한 검토로 생성형 인공지능에 대한 저작자 지위의 인정 가능성, 인간과 생성형 인공지능의 공동저작자 가능성, 생성형 인공지능의 이용자에 대한 저작권 인정의 가능성, 업무상 저작물로서의 인정 가능성, 공유영역으로의 가능성에 대해 논의하였다. 각 논의에서 그 입법론적 방향은 제시했지만, 구체적인 입법안을 제시하지 못한 것은 본 논문의 한계이며 차후 연구로 넘기기로 한다. 인공지능이 생성한 창작물에 대해 저작권법으로는 보호될 수 없으므로, 현 단계에서는 공유의 영역에 그대로 두는 것도 필요할 것으로 보았다. 아직 제대로 된 입법론과 입법안이 부족한 상황이고, 완전한 자율형으로의 인공지능도 진행형이며 생성형 인공지능이라는 새로운 형태의 시스템도 출현하여 발전하고 있는 기술적 상황도 고려해보면 공유의 영역을 통해 향후 더 나은 방향으로의 이론과 수단을 모색하여 입법을 해나가는 것이 바람직하다고 생각한다.

최근 한국에서의 유튜브 사용량은 전체 SNS 이용량 중 72%로 가장 높으며 그중 44%가 유튜브를 통해 뉴스를 이용한다고 나타났다. 또한, 언론사들이 유튜브를 통해 콘텐츠를 공유하고, 정치인들도 유튜브를 활용하여 대중과 소통하는 추세이다. 이에 따라 유튜브가 가지는 영향력은 점차 커지고 있으며, 학계에서는 유튜브를 통한 뉴스 소비에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그중에서도, 유튜브의 추천 알고리즘이 이용자의 이념적 성향을 강화하여 이념의 양극화를 초래하는 필터 버블 현상에 대한 우려가 발생하고 있다. 본 논문은 정치 분야에서 유튜브의 필터버블 현상에 대한 우려를 제기하고, 그 해결책으로 크롬 익스텐션을 활용한 실질적인 방안을 제안한다. 이용자가 다양한 정치 성향의 영상에 노출되도록 하여 확증편향 현상을 줄이는 것을 목표로 한다. 본 논문은 보수/진보 성향의 유튜브 계정을 훈련시키고, 텍스트 마이닝을 활용해 추천 영상의 성향을 분석함으로써 필터버블 현상의 존재를 확인한다. 이후 크롬 익스텐션을 적용한 계정에서 시사/정치 분야 영상이 동일한 비율로 추천되는지를 검증한다. 본 논문의 목적은 유튜브 추천 알고리즘에 따른 필터버블 현상을 검증하고, 크롬 익스텐션을 통해 선택적 노출 현상을 감소시키는 것에 있다. 본 논문은 유튜브 필터버블 현상 해결에 대한 유용성을 입증하는 실증적 연구로 의미가 있다.