본 연구는 AI-Hub의 ‘방송콘텐츠 한국어-중국어 번역 말뭉치’ 데이터를 활용하여 네이버 파파고의 번역 품질을 평가하고 이를 시각화하는 것을 목표로 한다. 먼저 BL EU 점수를 통해 파파고 번역 품질을 정량적으로 분석하고, 다양한 시각화 기법을 활용하여 번역 품질의 패턴을 파악하였다. 연구 결과에 따르면, 파파고 번역은 짧고 단순한 문장에서 높은 성능을 보였으나, 문장이 길고 복잡해질수록 번역 품질이 저 하되는 경향이 나타났다. 특히, 구어체 표현이나 문화적 맥락이 필요한 표현에서는 번역 오류가 두드러지게 나타났다. 본 연구는 데이터 시각화를 통해 번역 품질 평가 의 이해를 돕고, 파파고 번역의 강점과 약점을 명확히 제시하였다. 향후 연구에서는 다양한 평가 지표와 데이터셋을 활용하여 번역 품질을 더욱 다각적으로 평가하고, 파파고 번역의 한계점을 개선 방안을 제시할 예정이다.

재가노인 중에서 일상생활을 정상적으로 유지하려 함에 있어 제3자의 도 움을 필요로 하는 장기요양 인정자의 비중도 증가하고 있다. 돌봄을 필요로 하는 노인의 수는 지속적으로 증가할 것으로 예측되는 반면, 돌봄 제공자인 장기요양 인력의 수는 감소하는 경향이 나타나 향후 인력 부족이 예측되고 있다. 이러한 돌봄 수요와 공급 불균형 대응방안의 일환으로 디지털 돌봄 체 계에 대한 중요성이 부각되고 있으며, 노인의 돌봄권 보장과 노인을 돌보는 가족, 돌봄 제공자(요양보호사 등)의 돌봄 부담 완화 및 삶의 질 제고를 위한 그 역할이 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 나아가 재가 노인돌봄 영역에 디 지털 기술을 어떠한 방식으로 활용해야 할 것인지에 대한 면밀한 검토가 필 요한 시점이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 AI기술을 활용한 선행연구들을 통하여 노인돌봄 서비스의 범주가 어느 정도까지 연구되어 있는지 살펴보고 현장에서 접근할 수 있는 실질적 개선방안을 도출하고자 한다.

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.

요즘은 4차산업혁명으로 교과별 AI(인공지능) 교육이 점점 강화되는 추세이다. 이런 관점에서 연구자는 2021학년도 1학기에 S중학교 한문 AI(인공지능)동아리 학생을 대상으로 AI(인공지능) 활용 한문교육으로 지식정보처리역량을 길러주는 사례를 찾아 제시하고자 하였다. 연구자는 먼저 엠블럭 프로그램의 인공지능 기능 곧, 음성변환, 번역, 인식서비스, 기계학습을 활 용하여 한문 교육을 하였다. 번역에서는 한국어와 한문 사이의 번역에 활용하였고, 인식서비스에서 는 언어소리인식은 한국어 또는 한문을 인식하는데 활용하였고, 언어문자인식은 한자 자형을 인식 하는데 활용하였고, 이미지 인식은 한자 자형을 인식하는데 활용하였고, 이미지 묘사는 한문 관련 이미지 묘사를 설명하는데 활용하였고, 기계학습에서는 한자 자형을 기계학습하는데 활용하였다. 다음으로 머신러닝포키즈 프로그램을 활용하여 인성을 인공지능으로 만드는 한문교육을 하였다. 다시 말하면 텍스트를 활용하여 선행, 악행, 효도, 불효, 신뢰, 불신이라는 인공지능을 만드는 한문교 육을 하였다. 이와 같은 한문교육으로 학생들은 스스로 AI(인공지능) 활용 한문교육으로 지식정보처리역량을 기르는 사례를 다소나마 익히게 되었다. 한편으로 지식정보처리역량 개발에서 실험집단이 작아서 그 결과를 일반화하기 어렵지만, 어느 정도 변화는 감지할 수 있었다. 앞으로 해당 학년 학생 모두 를 대상으로 하는 연구가 이루어지면 소기의 결과를 얻을 수 있으리라 생각된다.