This study explores how to integrate the generative artificial intelligence (AI) tool Midjourney into the fashion design process, emphasizing the visualization of sporty fashion concepts. The research applied Midjourney at every stage of the fashion design process: mood board, fashion sketch, flat drawing, production package, fashion show presentation, and store display and sales. Specifically, sporty fashion was selected as the theme, and customized prompts were developed from prior research and design principles to generate visual outputs for each stage. Furthermore, three apparel design experts evaluated the AI-generated images to assess Midjourney’s practical applicability and effectiveness in each phase of the fashion design workflow. Expert evaluations revealed that Midjourney was particularly effective in the early stages, offering diverse and visually engaging imagery that supported creative ideation and mood expression. The tool allowed quick exploration of different silhouettes during the sketching stage but was imprecise in detailed forms and proportions. Limitations became more evident in the flat drawing and work instruction stages, where outputs failed to accurately reflect material textures and technical construction. Prompt refinements and referencebased prompts were tested but often resulted in inconsistent or stylized outputs. Additionally, continuity between stages was missing. Midjourney shows potential as a creative tool, but experts highlight its limitations for practical industry application. Further research is needed to improve prompt optimization and training data for enhanced accuracy and usability in AI-assisted fashion design workflows.

본 연구는 생성형 AI 시대에 AI에 의한 관광산업의 미래 전망과 시사 점에 따른 대응방안을 제시하는 것을 주 목적으로 하였다. 이를 위해 관 광산업 분야 중 어떤 분야의 일자리가 대체되고, AI로 인해 관광산업의 노동시장이 어떻게 변하는지에 관한 시사점을 도출하여 대응방안을 문헌 고찰하였다. 연구결과, 생성형 AI 시대의 관광산업의 미래 전망과 시사점 을 요약하면서 AI로 인한 관광산업 일자리 대체 가능성에 대응하기 위한 정책적 방안을 직업 전환 지원, 창의적 업무 개발, 산업-교육 연계 강화, 사회 안전망 강화, AI 윤리 및 규제 도입, 재정적·기술적 중소기업 지원 등으로 제안하였다. 이론적으로는 AI 기술이 관광산업의 고용 구조와 산 업 생산성에 미치는 영향을 분석하여 노동시장 변화 모델을 발전시킬 수 있는 시사점을 제공했다. 또한, 실무적으로는 AI 기술 도입에 따른 직업 훈련, 재교육 프로그램 및 산업 변화에 맞는 규제와 지원 정책을 마련해 노동시장의 균형을 유지해야 한다는 정책 대응방안과 관광기업은 AI 활 용의 장점을 극대화하면서도 고용 감소에 따른 사회적 책임을 고려해야 한다는 시사점을 제시하였다.

Purpose: This study aims to examine the effect of 'debate education using generative artificial intelligence (AI)' on 'debate efficacy' targeting elementary school students in the 5th and 6th grades. Through this, we aim to provide valuable information on debate classes using generative AI to field teachers and researchers in debate-related studies. This study aimed to provide students with a positive communication experience by allowing them to articulate their arguments, engage with peers, and persuade others. Additionally, it sought to serve as a foundation for fostering students' collaborative communication skills and digital language literacy. Furthermore, in alignment with the introduction of the “Media” domain in the 2022 Revised Korean Language Education Curriculum, this study aimed to offer pedagogical implications for teachers regarding debate education using generative AI. Lastly, it sought to expand the scope of Korean language education by preparing students to actively adapt to the rapidly evolving communication environment of the future society. Methods: To achieve this, a triangulation study combining quantitative and qualitative research methods was conducted. The quantitative research compared and analyzed the pre-post debate self-efficacy of the participants, while the qualitative research explored the effects of debate classes using generative AI by analyzing portfolios generated by the participants. Descriptive statistics and the Wilcoxon signed-rank test were used to analyze quantitative data. As some of the response data from the participants did not satisfy the assumption of normality, the pre-and post-test changes in debate efficacy among the participants were analyzed using a nonparametric Wilcoxon signed- rank test (p<.05). The reliability of this study was verified through Cronbach’s ⍺ value. Portfolio analysis was employed for the qualitative data analysis. Results: The “Debate Self-Efficacy” of the participants was measured pre- and post-intervention using the Wilcoxon Signed-Rank Test. The results showed a significant improvement in all subcomponents of debate self-efficacy, including Emotional Self-Efficacy, Cognitive Self-Efficacy, and Social Self-Efficacy. In particular, significant improvements were observed in the components of Emotional Self-Efficacy, namely ‘expectation,’ ‘persistence,’ and ‘emotion regulation.’ Furthermore, the analysis of portfolios composed of activity sheets developed for this study revealed that engaging in debate activities using Generative AI positively enhanced the debate self-efficacy of the participants. Conclusion: This study demonstrates through action research and empirical analysis that Korean language debate classes utilizing generative AI are effective in enhancing students' debate efficacy. This study hopes to serve as a stepping stone for fostering Inclusivity and enhancing Communication Competence among learners, thereby contributing to the strengthening of their Debate Self-Efficacy. Furthermore, it is expected that this research will contribute to the activation of Debate Education Using Generative AI in school.

본 연구는 생성형 AI(GPTs)를 활용하여 한국어 학습자를 위한 인접쌍 생성 챗봇을 개발하고, GPTs가 생성한 사과 화행 인접쌍 전략을 분석하 는 데 초점을 맞추었다. GPTs의 대화 생성을 통해 사과 화행에 대한 인 접쌍의 전략 유형을 담화완성형 테스트(DCT)를 기반으로 다양한 상황별 로 도출하고, 인접쌍을 연구하였다. 연구 결과, 공적·사적 상황, 친밀도, 사회적 지위 등의 사회적 변인이 GPTs의 인접쌍 생성에 영향을 미침을 확인하였다. 특히, 공적 상황에서는 문제 해결 중심의 대안 제시 전략이 주로 사용되었으며, 사적이면서 사회적 지위 차이가 있는 상황에서는 상 대방의 체면을 회복시키는 이해 전략이 두드러졌다. 본 연구는 GPT 기반 인공지능 챗봇을 활용하여 학습자들이 실제 대화 상황에서 사용할 수 있는 전 략적 도구를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다는 데 의의가 있다.

본 연구의 목적은 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능을 평가하는 것 으로, 이를 위해 접속 부사 {그래서/ 그러나/ 그런데/ 그리고}가 쓰인 784개 텍스트를 대상으로 챗GPT의 접속 부사 사용을 평가하고 오류의 원인을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 챗GPT의 접속 부사 사용 오류율은 약 21%로 총 784개 중 170개의 텍스트에서 의미 해석의 오류가 발생했 다. 둘째, [인과/ 대조/ 전환/ 나열] 중에서 오류 비율은 [인과/ 전환]의 {그래서}와 {그런데}가 약 30%로 가장 높게 나타났다. 이는 챗GPT가 예 측과 추론이 필요한 [인과] 관계 해석에는 한계가 있음을 의미한다. 셋 째, 텍스트 유형에 따른 오류 비율은 ‘소설’이 29%로 가장 높게 나타나 고 ‘논설문’이 14%로 가장 낮게 나타났다. 이는 챗GPT가 논리에 기반한 텍스트에서 문맥을 더 정확하게 해석한다는 것을 의미한다. 넷째, 챗 GPT는 문맥 의미를 해석하는 과정에서 접속 부사의 위치를 잘못 계산하 거나 구절 및 문장의 일부를 누락하는 등 텍스트 분석 과정에서 오류가 나타났다. 본 연구는 생성형 AI의 한국어 문맥 해석 성능과 한계를 문장 층위에서 분석하였다는 점에서 의의가 있으며 이는 생성형 AI의 효과적 인 사용 방법과 성능 개선 방안을 모색하는 데에 도움을 줄 것이다.

본 연구는 만학도의 학습참여동기, 사회적지지, 자기효능감이 생성형 AI의 인식에 미치는 영향을 확인하는 데 목적을 두었다. 연구의 대상자 는 서울 소재의 B대학교에 재학 중인 만학도로, 기간은 2024년 6월 5일 부터 6월 20일까지 설문 조사를 실시하여 최종 설문지 191부를 SPSS 25.0을 활용하여 분석하였다. 본 연구는 첫째, 만학도의 생성형 AI에 대 한 사전경험을 살펴보고 학습참여동기, 사회적지지, 자기효능감, 생성형 AI에 대한 인식을 알아보았으며, 학습참여동기와 사회적지지, 자기효능감 이 생성형 AI 인식에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 첫째, 본 연구 참여자인 만학도의 인구사회학적 변인의 빈도분석에서 조사대상자의 84.75%가 60대 이상의 고령학습자였고 참여자가 스스로 생각하는 생성 형 AI에 대한 이해도는 매우 낮음에서 보통까지의 이해도가 전체 86.2% 를 차지하였다. 또한 생성형 AI를 사용하지 못하는 이유로 사용 의지는 있으나 접근방법이나 정보가 부족하다고 생각하였다. 둘째, 만학도의 학 습참여동기 중 활동지향적 동기가 생성형 AI의 교육적 인식에 정적으로 유의한 영향을 미쳤으나, 자기효능감은 부적으로 영향을 미쳐, 인공지능 에 대한 다양하고 충분한 수행 경험이 선행되어야 할 것으로 사료되었 고, 후속연구에서는 고령 만학도 특성에 기반한 다양한 AI 수업 적용 연 구가 이루어져야 할 것을 제안하였다.

This study examined the effects of creating English picture books using generative artificial intelligence (AI) on Korean high school students’ reading and writing skills, AI literacy, and self-efficacy. Forty-five students were divided into two groups and participated in tasks that included selecting a character from English-speaking cultures, generating images using Bing Image Creator, drafting and revising stories with ChatGPT, and creating audiobooks with ClovaDubbing. Reading and writing skills were evaluated using pre- and post-tests, and AI literacy as well as affective factors, including selfefficacy, were measured through surveys. The results indicated a significant improvement in students’ writing skills and self-efficacy, whereas reading skills did not demonstrate statistically significant progress. The study underscores the potential of generative AI as a tool for enhancing writing skills, AI literacy, and self-efficacy in language learning. However, it also emphasizes the need for further pedagogical efforts to design instructional strategies that effectively improve reading skills. These findings offer practical guidance for integrating generative AI into EFL education to enhance language learning and AI literacy.

This study developed and implemented an elementary English writing program using image-generative AI to examine its effects on students’ writing abilities and affective domains. The program was designed following the ADDIE model and aligned with the 2022 Revised English National Curriculum. It used Padlet’s ‘I Can’t Draw,’ allowing students to create images based on their prompts. Eighty sixth-grade students participated, with data collected through pre- and post-writing tests, affective domain surveys, student work, reflections, and teacher interviews. A mixed-methods analysis, combining ANCOVA and content analysis, revealed the following: (1) The program improved the syntactic and lexical complexity and fluency of students’ writing, but not accuracy. (2) Students’ situational interest significantly increased, but individual interest did not. Additionally, students’ engagement and motivation in learning English improved. These findings indicate that image-generative AI is an effective tool for enhancing English writing lessons and providing feedback. The study also emphasizes the critical role of teacher competence in successfully integrating AI into language instruction.

본 연구는 디지털 영상 제작 프로세스에서 점점 중요한 역할을 하고 있는 생성형 AI의 발전과 그 영향을 탐구한다. GPT, GAN 및 기타 생성 알고리즘과 같은 모델의 개발에서 AI 기술의 급속한 발전으로 영상 제작 환경이 큰 변화를 겪고 있다. ChatGPT, Runway, DALL·E, MidJourney, SunoAI 등 생성형 AI 모델의 발전으로 영상 제작 단계에서 적용 가능성이 크게 확장되었다. 생성형 AI는 아이디어 기획에서부터 최종 편집 프로세스에 이르기까지 다양한 제 작 단계를 간소화할 수 있는 잠재력이 있다. 예를 들어, AI는 플롯 아이디어나 대화를 생성하 여 대본 작성을 지원할 수 있으며, 후반 작업에서는 시각 효과를 향상시키고, 사실적인 환경을 만들거나, 반복적인 편집 작업을 자동화할 수 있다. 또한, AI 기반의 사운드 디자인 도구는 영 상 분위기에 맞춘 음악과 사운드 효과를 자동으로 생성할 수 있다. 본 연구는 현재 사용되고 있는 생성형 AI 기술을 조사하고, 특히 런웨이 AI 영화제에서 소개된 사례들을 통해 그 장점 과 한계를 분석한다. 연구 결과, 생성형 AI는 영상 제작에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄 일 수 있는 잠재력을 지닌 반면, 저작권 문제와 딥페이크와 같은 기술적, 윤리적 문제는 신중 한 고려가 필요함을 제시한다. 향후 연구 과제는 AI와 인간의 예술적 창의성 간의 균형을 유 지하는 방법에 관한 것이다.

최근 급부상한 생성형 AI는 현실적인 이미지, 텍스트, 음악 및 가상 환경 등을 만들어내는 능력 에 기반하여 엔터테인먼트, 디자인, 의료 및 교육 분야 등 다양한 산업 분야에 근본적인 변화를 가 져올 혁신 동력으로서 주목받고 있다. 오픈AI 등을 중심으로 한 글로벌 빅테크 기업들은 막강한 자 본력을 바탕으로 이 분야의 기술의 고도화와 함께 산업 생태계를 빠르게 구축하며 선도적인 지위를 굳히고 있어 한국의 생성형 AI 산업의 국가경쟁력 강화가 시급하다고 할 수 있다. 본 연구는 국가 경쟁력을 설명하는 Porter의 다이아몬드 모형에 기반해 한국의 생성형 AI 경쟁력에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석하여 한국의 생성형 AI 산업의 성장과 혁신을 육성하기 위한 기업의 전략적 방안과 정부의 정책적 방향성을 다음과 같이 제시하였다. 연구 결과 생성형 AI 관련 기업들의 투자 활동이 응용프로그램 개발을 우선시하고 있는 것으로 나타나 정부는 근본적인 기술 혁신 분야에 R&D 지원에 나서야 함을 알 수 있었다. 또한 기업 사용자들의 생성형 AI 수요가 제한적임에 따라 다양한 관련 교육 프로그램을 개발하고 맞춤 솔루션을 제공해야하며 개인 사용자들간의 디지털 격 차를 해소하는 정책적 노력이 필요하다는 것을 보여주었다. 생성형 AI 유관 산업 육성을 위해, 기 술경쟁력 강화와 인재 육성이 필요하고, 이와 더불어 생성형 AI 산업 에코시스템 내의 기업간 협력 을 촉진하기 위해 정부의 역할이 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 생성형 AI시대 부합하는 자기주도적 평생교육의 방안을 배움학적 관점으로 탐구하였다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 평생교육의 역할과 방향성을 재정립하는 데 기여하고자 하였다. 평생 교육의 새로운 패러다임인 배움에 대해 정리하고, 미래 사회에 요구되는 배움 역량을 개발하여, 지속가능 한 학습 생태계를 구축하는데 중요한 기초자료로 활용함을 목적으로 하였다. AI 시대 평생교육의 중요성 이 부각되고 있음에도 불구하고, 평생교육은 􍾧학습􍾨 패러다임에 머물러 있다. 특히, 평생교육은 주입식 학 습방식으로 인한 자기주도성이나 문제해결력 및 비판적 사고력이 부족하다고 지적되고 있다. 본 연구에서 는 평생교육의 패러다임을 평생배움의 관점으로 전환해야 한다고 제안한다. 배움은 삶이며, 삶이 배움이 다. 배움은 자기주도적인 활동으로 내부적으로 우러나와 하게 되는 것이다. 마지막으로 AI 시대 필요한 배 움역량으로 자기개조력, 자기치유력, 의식소통력을 강조하였다. 배움학적 관점은 주체를 학습자에 두고, 학습자가 자신의 학습 과정을 주도적으로 이끌며, 실생활과 연결된 다양한 역량을 개발할 수 있도록 지원 한다. 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.

본 연구는 한국의 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 가리키는 용어인 K-콘텐츠 제작에 있어 생 성형 AI 활용에 관한 연구이며, 특히, 제작 전, 제작, 제작 후 등 영상 콘텐츠 제작의 모든 단 계에서 AI 기술의 혁신적인 영향을 강조한다. 대본 작성, 트렌드 분석, 캐스팅, 장면 편집, 시 각 효과 등의 작업에 AI 기반 도구를 활용함으로써 제작자는 창의성을 강화하고 효율성을 높 이며 제작 품질을 높일 수 있다. 주요 조사 결과에 따르면 생성형 AI는 반복 작업을 자동화하 고 참신하고 창의적인 아이디어를 생성하며 품질의 일관성을 보장함으로써 생산 프로세스를 크게 간소화할 수 있다. 예를 들어, AI 도구는 스크립트 작성 및 스토리보드 작성을 지원할 수 있으며, 얼굴 인식 알고리즘 및 지리공간 데이터 분석은 배우 캐스팅 및 촬영 장소를 추천하는 것이 가능하다. 포스트 프로덕션 과정에서는 AI 기반 비디오 편집 및 시각 효과 도구를 활용하 여 콘텐츠의 내러티브 응집력과 시각적 매력을 향상시키는 동시에 생성 오디오 도구는 맞춤형 음향 효과를 창조시킬 수 있다. 생성형 AI의 K-Contents 활용은 기획-제작-유통 등 전체 제작 과정에 도입이 예상되며 생산 비용 절감, 글로벌 시장 확대 등의 경제적인 측면에서도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문은 K-콘텐츠 제작에서 생성적 AI의 잠재력을 모색하고 향후, K- 콘텐츠 산업이 글로벌 시장에서 더욱 성장하고 번영할 수 있는 시사점을 탐구한다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

본 논문의 목적은 생성형 AI 기술의 급속한 발달로 인해 변화하는 게임산업의 생태계를 살펴 보고 이에 따른 대응방안을 모색하는 데 있다. 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 대중에게 공개한 이후, 생성형 AI를 가장 직접적으로 활용 및 투자하고 있는 분야는 게임콘텐츠 산업이 다. 생성형 AI의 활용은 단순반복적인 작업의 효율화를 통해 게임 개발의 간소화와 예산 절감 을 가능케 한다. 여기에 플레이어의 반응에 실시간 반응하며 소통하는 콘텐츠 자동 생성을 통 해 사용자 경험을 극대화한다. 실제 게임 개발 현장에서도 게임 레벨, 맵, 퀘스트, 지능형 NPC, QA 자동화 등 게임 제작과 운영의 전 분야에서 생성형 AI 도구가 활용되고 있다. 신기 술에 민감하며 노동집약적인 게임의 산업적 특성 때문에 생성형 AI가 게임산업의 미래를 바꿀 것이라는 전망과 함께, 저작권 이슈와 대량 해고 등 우려 또한 제기되고 있다. 이에 대응하기 위해 게임업계는 생성형 AI가 가져올 불가피한 변화를 적극적으로 받아들이고, 이분법적 ‘대체 론’을 넘어 인간의 창의력과 AI 기술의 장점을 결합할 수 있는 새로운 협업 지성과 창작물에 대한 법적, 윤리적 가이드라인을 모색해야 한다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.