본 연구는 관광 분야에서도 생성형 인공지능(AI) 기술이 활용되는 등 산업 환경이 급변하고 비즈니스 혁신이 계속되고 있다는 점에 주목했다. 관광업계는 이런 흐름을 견인하면서도 관광산업 경쟁력을 한 단계 높여 혁신적이고 우수한 관광 서비스가 널리 알려져 관광산업의 경쟁력을 갖 출 수 있도록 지원과 홍보를 아끼지 않아야 할 시점이다. 이런 차원에서 최근 주목받고 있는 생성형 AI를 활용한 관광산업의 발전전략을 추진해 야 할 시점이다. 특히, 관광콘텐츠를 생성하는 데 있어서 창의적이고 독 특한 성과물을 도출하는 데 크게 이바지할 것으로 기대하고 있다. 이에 본 연구는 관광산업에서의 생성형 AI를 활용하는 방안을 문헌 고찰했다. 그 결과, 첫째, 생성형 AI를 활용한 신뢰 가능한 관광콘텐츠 제작환경 조성을 제시했다. 둘째, 관광콘텐츠 기획가와 제작자들의 AI 활용 마인드 를 확산해야 한다고 제안했다. 셋째, 민간주도 관광시장 성장을 위한 생 성형 AI 관광콘텐츠 스타트업 육성과 대기업 협업 방안을 제시했다.

디지털 미디어의 급속한 진화는 광고 콘텐츠 분야에서 혁신적이고 매력적인 시각적 콘텐츠의 필요성을 강조하면서 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구는 기술 발전과 창의적인 광고 요구 사 이의 격차를 해소하는 것을 목표로 짧은 이미지 광고를 만드는 데 있어서 생성적 인공 지능 (AI)의 잠재력을 탐구하고자 하였다. 현대 미디어 환경에서 광고 콘텐츠의 형태와 소비 방식이 급변하고 있으며 특히 소셜 미디어와 디지털 플랫폼에서 짧은 형태의 비디오 및 이미지 콘텐 츠의 중요성이 증가하고 있다. 이러한 변화 속에서, 본 연구는 AI 기술을 활용하여 효과적인 애드버콘텐츠 이미지를 생성하는 새로운 방법론을 제시하고자 하였다. 연구는 먼저 생성형 AI 의 기본 이론과 광고 콘텐츠 제작에 있어 주요 요소들을 검토하고 이를 바탕으로, 인공지능을 활용하여 생성된 이미지 콘텐츠를 제안한다. 이 논문은 광고 콘텐츠 제작에 있어 생성형 AI의 가능성을 탐색하고 미디어 콘텐츠 제작의 미래 방향 및 광고 산업에 중요한 시사점을 제공한 다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

최근에 생성형 인공지능 활용에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Generative AI 도구와 플랫 폼 수량이 증가하고 있는 추세에 따라, Generative AI 도구는 텍스트와 이미지, 소리, 비디오, 그리고 3D 모델을 생성하는 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 프롬프트만으로도 아이디어와 콘텐츠를 포함하여 복잡한 작품을 생성할 수 있다. 본 연구는 Generative AI 도구와 플랫폼이 디지털 아트 전공학생들에게 미치는 영향을 탐구 하였으며, 특히 창작 과정에 그들의 역할과 작품에 미치는 영향을 구체적으로 살펴보았다. 또한, 본 연구는 Generative AI 작품에 의해 디지털 아트 전공 학생들에게 필요한 기술이나 특징에 대한 질적 연구법 중의 주체 분석 방법으로 자세히 연구하였다.

본 논문에서는 최근 미국과 EU의 생성형 AI 영역 협력과 경쟁에 관 하여 분석하였다. 미국 정부는 투명성 보장, 즉 생성형 AI에 의해 제작 된 창작물임을 표시하게 함으로써 표현의 자유를 보장한다. 플랫폼에 대 한 제어 또한 원칙 제시뿐, 유포에 대한 기업의 책임은 면책대상 조항으 로 다루고 있다. 반면, EU가 최종한 AI 규제는 AI 사용에 관한 세계 최 초의 포괄적 AI 규제법이다. EU는 디지털 전략의 일환으로 AI 산업을 규제하여 혁신적 기술 개발 및 사용을 위한 더 나은 조건을 보장하고자 포괄적 입법 과정을 거치고 있다. 본고에서는 양측의 규제는 미국의 경우 ‘원칙 제시 및 자발성’ 규제 유형이며, EU의 경우 ‘규칙 기반, 강제성’ 규 제 유형으로 구분될 수 있음을 제시한다.

In modern Chinese, homomorphemic monosyllabic and disyllabic words are one of the very special groups of word clusters which are easily confused by Chinese as a second language learners. Previous studies have not comprehensively examined this confusion phenomenon, and there is a lack of relevant literature involving psychological analyses. Firstly, this article comprehensively surveys the Chinese Intermediate Language Corpus and identifies 27 groups of highly confusable words. Secondly, this article analyses the distribution characteristics of the homomorphemic monosyllabic and disyllabic words, finding strong commonality in the distribution of learners’ native language backgrounds, with overwhelming bidirectional misuse and close lexical-semantic relations. It also finds that verbs are mainly misused in stylistic collocations, and nouns are frequently misused in both prosodic and stylistic collocations, while adjectives are often misused in semantics. Besides, the article analyses the generative mechanism from the psychological perspective of Chinese as the second language learners. It argues that L1-lemma mediation and the lack of prosodic and stylistic information of words in the psychological lexicon of leaners are the main reasons for the confusion. This article argues that the semantic confusion of words is difficult to overcome, while prosodic and stylistic confusion are even more difficult to overcome. Last but not the least, the article offers targeted pedagogical suggestions.

본 논문에서는 미국 내 생성형 AI에 의한 선거 방해 행위 사례를 분석 하였다. 또한 본고에서는 이전 시기 신기술 등장 시 선거활용 및 악용에 의 문제점과 최근의 생성형 AI 활용 사례를 비교, 분석하였다. 미국사회 는 선거 및 정당과 관련한 생성형 AI 창작물의 투명성 확보에 집중하고 있다. 즉 ‘AI에 의해 제작되었음’ 혹은 창작물임을 알 수 있도록 하는 표 식에 대한 제도화가 필요함에 공감하고 있다. 하지만 정치와 민주주의에 관한 표현의 자유와 주장을 억제하기 위해, 생성형 AI에 의한 창작을 제 도적으로 제어해야 할 필요성에 관해 논의하지는 않는다. 이와 대조적으 로 군사, 안보와 관련한 생성형 AI 창작물 유포와 관련하여 미국 정부는 좀 더 강경한 입장이다. 군사, 안보와 관련한 생성 AI 창작물은 사회에 극 단적인 악의적 영향을 미칠 우려가 있기 때문이다. 군사, 안보와 관련한 생 성형 AI 창작물은 국제 수준에서 악의적 의도로 제작될 가능성을 배제할 수 없기 때문에, 투명성을 높이는 것만으로 대응할 수 없는 것이다.

이 연구는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 활용하여 기본 시각디자인 분야에서의 새로운 접근 방법과 가능 성을 탐색한다. Generative AI는 데이터 기반 학습을 통해 창의적인 디자인을 생성하는 인공지능 기술로, 시 각디자인에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 Generative AI가 시각디자인의 기본 요소와 원리에 어떻게 적용되며, 디자인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지를 분석한다. 먼저, Generative AI가 색채, 형태, 구성과 같은 디자인의 기본 요소를 어떻게 해석하고 재창조하는지에 대해 연구한다. 이를 통해 AI가 디자인의 창의 성과 예술성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구한다. 또한, AI가 디자인 결정 과정에서 어떻게 인간 디자 이너를 보조할 수 있는지에 대해서도 연구한다. 이 연구는 Generative AI를 실험하고, 이를 통해 얻은 시각디 자인 결과를 통해, AI가 시각디자인의 전통적인 접근 방식에 어떤 새로운 시각과 해석을 제공하는지를 조사 한다. AI 기술의 발전이 디자인의 미래와 디자이너의 역할에 어떤 변화를 가져올지에 대한 통찰과 디자인 분 야의 전문가뿐만 아니라, AI 기술에 관심 있는 학자들에게도 중요한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 찾 을 수 있다.

현대 사회에서 첨단 기술의 발전은 예술의 양상을 빠르게 변화시키고 있다. 생성형 인공지능 기술의 발전은 인류의 전유물이라 여겨왔던 창작 행위에 기존에는 보지 못했던 색다른 표현을 제공했다. 또한, 전통적 기법 을 고수하던 예술인들에게 새로운 예술 창작의 발현 방식을 제시하였다. 하지만 나날이 발전하는 인공지능 기술에 비해, 이를 활용한 구체적인 미디어아트 제작 과정 연구는 아직 국내에서는 미비하다. 본 논문은 인 공지능 기술을 활용한 미디어아트 해외 사례를 탐구한다. 그리고 Text-to-Image 인공지능 생성 모델과 게임 엔진 Unreal Engine 5를 이용하여, 국내에 자리 잡지 않은 생성형 인공지능을 활용한 작품 제작 방법론과 창 작자들에게 인공지능 이미지 생성 모델의 확장성을 제시한다.

최근 다양한 생성형 인공지능 프로그램 기술이 발전하며, 대중적으로 상용화되면서 생성형 인공지능을 활용 한 미디어아트의 창작사례가 늘어나고 있다. 사진의 등장이 기존의 회화 작품을 대체하지 않고 새로운 예술 형태로 존재한 것과 같이 생성형 인공지능 기술을 활용한 미디어아트 예술 표현 또한 새로운 방식과 형태로 존재할 수 있다. 논문에서 열거한 생성형 인공지능 프로그램을 활용하여 창작된 사례들과 같이 하나의 작품 으로 증명이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 의미와 역사적으로 형성된 생성형 인공지능을 활용 한 작품 사례들을 살펴보고, 다양한 형태로 존재하고 있는 생성형 인공지능 프로그램을 기반으로 형성된 미 디어아트 작품을 분석해보고자 한다. 이를 통하여 방대한 빅데이터를 기반으로 존재하고 있는 생성형 인공지 능의 기술을 자유롭게 창작자가 예술작품으로 사용하며 다채로운 형태로 전시된 미디어아트의 제작과 방법 론에 보탬이 되고자 한다.

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

Generative artificial intelligence (AI) tools such as ChatGPT, Dall-E, and Steve AI can facilitate instant content creation. As an illustration, a fashion brand can simply command ChatGPT to: “Write an Instagram caption about the importance of good clothes during winter in two hundred words”. In seconds, ChatGPT generates the output. This minimum effort and short production time in the usage of generative AI may enhance content marketing outcomes. However—as warned by scholars (Bruyn et al., 2020)—not only is it advantageous for businesses, AI can also be disastrous. Underpinned by this, and the fact that generative AI and content marketing are nonexistent in the pertinent literature (see streams of research on AI in marketing e.g., Eriksson et al., 2020; Huang & Rust, 2021, 2022; Vlačić et al., 2022), this research aims to explore the potential benefits and drawbacks of generative AI for content marketing.

Guarino Guarini(1624-1683) is one of great Baroque architects who developed new spatial concept in architecture. He refused to static space typically appeared in Renaissance architecture. Instead, to make it possible to generate complicate form and moving space, he made use of generative diagram. It provide him with an abstract machine to generate automatically architectural inferiority. His generative diagram consists of three types: single circle diagram, matrix diagram and longitudinal diagram. The first diagram uses single circle as primary generator and develop this by means of overlap and equiangular division. La Cappella della Santissima Sindone, Sanctuary of Chiesa di Oropa, Chiesa dei Padri Somaschi, San Gaetano are designed according to this diagram. The generator of the second diagram is nine circles in $3{\times}3$ matrix, which provide the base for the interpenetration of space in Guarini's architecture. He inspired this diagram from Kepler's $\ulcorner$Harmonices mundi$\lrcorner$. The Churches of San Lorenzo, Ste-Anne-la-Royale, San Filippo Neri, San Gaetano are generated by this diagram. The third diagram has several circles in Lantin-cross plan. Guarini adopted this diagram because he had chances to design several churches in Northern Europe. The churches of Santa Maria di Ettinga, Immacolata Concezione, San Maria della Divina Providenza, Church without Name, San Filippo Neri are representative examples for this diagram.

This study aims at clarifying the spatial generative process of Borromini's architecture. The close examination of his sketches and the analysis of his major four works such as San Carlo alle Quattro Fontane (1634-1667), Sant'Ivo della Sapienza (1642-1660), Santa Maria dei Sette Dolori, Chapel (1643-1646), Collegio di Propaganda Fide, Chapel (1652-1667) show common features in the generation of space as follow. 1) The spatial generative process of Borromini's architecture is dominated by the plan of main space which is formulated from simple geometric elements into complexly folded space by mean of union, addition, copy and warping. 2) Borromini made various kinds of annexed space around the main space to create long and continuous circulation. 3) Borromini's architecture has a tendency to divide interior elevation into two parts, wall part and roof part by thick entablature. Moreover the entablature play important role to copy the figure of the plan of main space three-dimensionally. 4) Borromini tried to create the sense of depth through perspectival distortion and multi-focal space through the ceiling pattern.

본 연구에서는 계절 변화에 관련된 개념 유형을 분석하고, 관련 개념들에 관한 토의에 의해 인지갈등을 해소하는 방법을 강조한 발생학습 전략의 적용 효과를 알아보고자 하였다. 계절변화 관련 지구과학 개념 유형은 100가지 였으며, 그 중에서 66가지는 오개념을 포함한 비과학적 개념 유형이었다. 계절변화에 관련된 개념 평가도구는 R&D과정과 2번의 현장검증을 거쳐 개발되었다. 실험집단에는 지구과학개념 유형과 인지갈등을 반영한 4단계의 발생학습 전략을 적용하였다. 한편 통제집단에는 전통적인 교수 학습 전략을 적용하였다. 유의수준 .05에서 공변량분석을 실시한 결과 두 집단 간에는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 계절변화와 관련된 오개념을 지구과학적 개념으로 변화시키는 데 발생학습전략이 하나의 가능한 대안이 될 수 있음을 의미하는 것으로 볼 수 있다.