초고령사회로 빠르게 진입하고 있는 제주지역의 인구 구조 변화와 노동 시장의 특성을 고려하여 정년 연장의 필요성을 강조하고, 정년연장 도입 시 발생할 수 있는 쟁점 사항들을 분석하며, 향후 제주특별자치 도 차원에서 추진해야 할 정책 방향과 실천 전략을 제시하고자 한다. 특히, 제주지역 고령자의 높은 경제 활동 참여 의향, 생산연령인구 감소에 따른 노동력 부족 심화, 낮은 임금 수준과 노후 준비 부족 문제, 숙련 노동력 유출 등의 현실을 바탕으로 정년연장의 당위성을 인적자원관리의 관점에서 강조한다. 또한, 청년 일자리와의 관계, 은퇴 연령과 국민연금 수령 기간의 괴리, 연공급제 임금체계의 재정 부담, 정년연장의 법적 보장 필요성 등 쟁점 사항에 대한 심층적인 분석을 통해 제주지역 특성에 맞는 단계적이고 사회적 합의를 기반으로 하는 정년연장 정책 추진 방안 필요성 등을 제시하였다.

This study evaluates how three AI models—ChatGPT, DeepSeek, and Clova X—detect and respond to gender-biased expressions in Korean. Clova X exhibited the highest accuracy in identifying discriminatory language, followed by ChatGPT, while DeepSeek performed the poorest. While terms like “kimchi girl” and “doenjang girl” were correctly recognized, phrases such as “female doctor” and “maiden work” were often misinterpreted. ChatGPT and DeepSeek occasionally provided inaccurate definitions, raising concerns about misinformation. Interestingly, DeepSeek performed best when interpreting sexist proverbs, although the overall differences across models were minor. All three models generally succeeded in recognizing biased expressions in conversational contexts, but DeepSeek struggled with non-standard sentence formats, leading to delays or missing responses. These results reveal current limitations in generative AI’s ability to process culturally specific and nuanced language. This study emphasized the need to incorporate more diverse Korean language data and up-to-date linguistic research in AI training. As generative AI tools become more integrated into everyday communication, improving their ability to detect and respond to gender biases is crucial for fostering fair and responsible language technologies.

이 연구는 우리사회가 초고령사회로 진입함에 따라 초고령사회의 특성 을 살펴보고 불교사회복지는 무엇을 해야 하는가를 논의하는 것이 목적 이다. 초고령사회에서는 일반적으로 늘어난 기대수명에 비해 짧은 건강수 명, 가구축소와 65세 이상 노인 1인 가구의 증가, 도시집중과 지방소멸과 같은 현상들이 나타났다. 또한 초고령인 우리사회에서 나타나는 특성으로 노인빈곤율 OECD 1위, 치매노인 증가, 노인 자살과 고독사 증가 등이 있다. 불교사회복지가 초고령사회에서 해야 하는 일들은 연기설, 무외시 등 불교의 교리를 전파하고 보살행을 몸소 실천하며 국가적 차원에서 협 력하고 종파를 뛰어넘어 불교사회복지 서비스의 통합을 이루어내는 것이 다. 여기에는 불교 교리에 기반한 웰다잉과 생사관 교육, 실존적 생태적 돌봄 체계 확립, 불교 사찰의 지역 복지서비스 거점화, 세대별 프로그램 개발 및 운영을 통한 지속 가능한 불교인 양성 등이 모두 포함된다. 그 중에서도 가장 중요한 것은 포교 주체자의 성찰과 혁신, 그리고 현대사회 에 맞는 포교의 방법들을 적극적으로 수용하고 실천하는 것이며 이것이 실현될 때 기존의 불교사회복지 서비스를 뛰어넘는 효과를 기대할 수 있 을 것이다.

본 연구는 정부의 소부장 1.0과 2.0 정책을 임무지향형 R&D 관점으로 접근 하여 경제적 파급효과를 조사한다. 분석 기간은 2016년부터 2023년까지이며, 2020년을 기준으로 전후 4개년의 정부 소부장 R&D 지원 과제에 대한 성과로 보고된 기술기여매 출액 데이터와 한국은행 2020년 산업연관표를 활용하여 경제적 효과(생산유발효과, 부가 가치유발효과, 전·후방 연쇄효과)의 차이와 영향을 분석한다. 분석 결과, 첫째, R&D 지원정책 변화 자체는 전방 연쇄효과를 향상시키지만, 생산유발 및 부가가치유발과 같은 실질적 경제 효과로 유의하게 이어지지는 않는다. 이는 정부가 공급망 위기 극복을 위해 파급효과가 큰 핵심 품목에 집중함으로써 산업 구조 내 영향력이 높은 품목에 대한 지원 강화를 도모하였으나, 그 자체가 경제적 효과를 완성하는데 한계가 있음을 보여준다. 둘째, R&D 과제 수행자의 성과효율성이 높을수록 생산유발효과와 부가가치유발효과가 증가하는 것으로 나타났다. 이는 임무지향형 R&D 정책의 성공 여부가 민관 협력 및 민간 부문의 혁신 역량에 크게 좌우됨을 보여준다. 이러한 결과는 임무지향형 R&D 정책 추진 시 우수한 수행자를 선별하여 참여시키는 노력이 있어야만 실제 경제적 성과 달성에 이를 수 있음을 시사한다. 본 연구는 소부장 R&D 지원정책을 임무지향형 R&D 프레임 으로 규정하고 산업연관분석을 통해 정책효과를 평가하는 새로운 방식을 제공한다. 이 연구는 정부 R&D 투자 전략 수립 시 민간의 역량을 고려한 수행자 선별의 중요성을 실증 적으로 제시하여 향후 정책 실행면에서 효과성을 제고하는데 기여할 것으로 본다.