본 연구는 생성형 인공지능(AI) 활용 여부에 따라 과학고등학교 학생들의 과학 논증활동이 어떠한 특성을 보이 는지를 논증적 글쓰기와 구술 토론 맥락에서 탐색하였다. 연구 참여자는 과학고등학교 2학년 학생 8명으로, 생성형 AI 활용 집단과 미활용 집단으로 구분하였다. 두 집단은 우주쓰레기 대응 방안을 주제로 논증 산출물을 작성한 후, 일대일 구술 토론을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 논증적 글쓰기에서 생성형 AI 활용 집단은 주장·증거·추론 간의 논리적 연결성이 명확한 논증을 산출한 반면, 미활용 집단은 다양한 수준의 논증이 혼재하는 양상을 보였다. 구술 토론 에서는 생성형 AI 활용 집단의 논증 수준이 논증적 글쓰기에 비해 전반적으로 낮아졌으며, 반박 제시 또한 제한적이었 다. 반면 미활용 집단에서는 반박과 논증 재구성이 활발하게 이루어졌다. 이러한 결과는 생성형 AI가 논증적 글쓰기 맥락에서는 정보 조직화와 논증 구조 생성을 지원하는 인지적 도구로 기능할 수 있음을 시사한다. 그러나 즉각적인 반박 과 역동적인 논증 수행이 요구되는 상호작용적 토론 맥락으로의 전이는 제한적일 수 있음을 보여준다. 이에 본 연구는 논증활동에서 생성형 AI를 인지적 도구로 활용하는 방안, 생성형 AI 활용에 따른 인지적 외주화의 가능성, 그리고 논 증적 글쓰기와 토론을 연계한 생성형 AI 기반 수업 설계의 필요성을 결론으로 제시하였다.

Despite over two decades of commercialization, conversational AI continues to produce functional and communicative errors. This study examines how users’ cultural and linguistic backgrounds influence their experience with conversational AI as well as their error tolerance and adoption rates. We hypothesize that users’ cultural and linguistic backgrounds affect both error tolerance and user experience and that the number of languages a user speaks may amplify this effect. To evaluate this, we conducted in-depth qualitative, 1-hour interviews with eight multilingual users based on a standardized set of questions. All sessions were conducted online on Zoom and were audio-recorded. Results revealed that multilingual users face more diverse linguistic and cultural challenges yet demonstrate greater error tolerance, often continuing to use AI for basic tasks despite inconveniences. Furthermore, monocultural and language users are more likely to discontinue use when errors persisted. By adapting to diverse users, conversational AI can enhance user experience, reduce disparities, and promote equitable access. This study provides insights for developing inclusive, sustainable, and socially responsible conversational AI systems accessible to a global user base. However, limitations include the narrow diversity of participants’ countries and languages and a small sample size. Future research should expand participant diversity to provide a more comprehensive and deeper understanding of conversational AI systems.

목적: 본 연구는 휠체어 사용자의 이승에 영향을 미치는 촉진 요인과 장벽 요인을 체계적으로 고찰하여, 이승 수행과 관련된 주요 요인을 종합적으로 분석하고자 한다. 방법: 본 연구는 2000년 1월부터 2025년 10월까지 게재된 문헌을 CINAHL, Embase, PubMed, Web of Science를 통해 검색하였다. 검색어는 ‘wheelchair’, ‘transfer’, ‘facilitator’, ‘barrier’의 주요 검색 용어를 포함하여 구성하였다. 검색 결과 총 2,316편의 문헌이 확인되었으며, 선정 및 배제 기준에 따라 최종 23편의 문헌을 분석에 포함하였다. 결과: 분석에 포함된 연구의 대상자는 총 3,854명이었으며, 척수손상이 가장 높은 비중을 차지하였다. 휠체어 유형 중에서는 전동휠체어 사용자가 가장 많았다. 휠체어 이승에 영향을 미치는 요인은 사람-환경-작업(Person- Environment-Occupation) 모델에 따라 개인, 환경, 작업 영역으로 분류하였다. 상지 기능과 심리적 요인, 적절한 환경 조정, 교육⋅훈련 및 보조기기 사용은 이승 수행을 촉진하는 요인으로 확인된 반면, 신체 기능 저하, 불리한 환경 조건, 훈련 및 기술적 지원의 부족은 이승 수행의 주요 장벽 요인으로 나타났다. 결론: 본 연구는 휠체어 이승 수행이 개인의 신체적 특성뿐 아니라 환경적 특성과 작업 요인의 상호작용에 의해 결정됨을 확인하였다. 이러한 결과는 휠체어 사용자의 안전하고 효율적인 이승을 지원하기 위한 중재 전략 수립과 이승 보조기기 설계 및 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 확장된 목표지향적 행동모형을 적용하여 크로스핏(Cross-Fit) 이용자의 행동의도에 영향을 미치는 요인을 검토하였다. 이에 2025년 7월 21일부터 9월 26일까지 260명을 대상으로 자료를 수 집하고, 불성실 응답 33명을 제외한 유효표본 227명을 구조방정식모형(SEM)으로 분석하였다. 분석 결과 태도, 주관적 규범, 긍정적 예기정서, 지각된 행동통제가 참여자의 열망 형성에 유의미한 영향을 미쳤으며, 특히 긍정적 예기정서는 운동 과정의 즐거움과 만족감을 통해 열망을 강화하였다. 또한 열망은 행동의도에 직접적인 영향을 미쳤고, 지각된 행동통제는 지속적 참여를 촉진하는 요인으로 나타났다. 따라서 단계적 목표 설정, 체계적 피드백, 사회적 지원 제공을 통해 참여자의 자기효능감과 행동의도를 강화할 필요성을 시사하며, 향후 연구에서는 정량적 분석과 함께 질적 연구를 병행할 필요가 있음을 제언한다.

The purpose of this study is to evaluate the applicability of an unsupervised outlier-detection method as a surrogate safety measure (SSM) to estimate the effect of AI-based Bike-Safe monitoring system. An SSM that utilizes near-miss data immediately before an accident occurs must be developed to compensate for inadequate bicycle accident data and missing reports. In particular, the omission level of accident reports related to bicycle users is higher on bicycle paths, which implies that the importance of an SSM in safety management is much greater than in the general road environment. Therefore, the unsupervised outlier-detection method was set as the SSM because it can be learned without a label, is suitable for streaming data, and is generalizable under limited data. Additionally, the DeepAnT(deep learningbased anomaly detection) model was selected as the most appropriate time-series outlier-detection method. Using the time-series prediction module of the learned DeepAnT model, we analyzed the frequency of outliers or avoidance behaviors based on a linear relationship between estimated and observed values. The history data of the acceleration change rate of each bicycle were applied to the DeepAnT model to evaluate the possibility of using alternative safety indicators. Thus, those data are expected to be applicable as an alternative safety indicator for bicycle paths.

세마글루타이드(Wegovy®), 티르제파타이드(Mounjaro®) 등 GLP-1 수용체 작용제는 최근 비만 및 제2형 당뇨병 치료에서 핵심적인 약제로 자리매김하였으나, 복용자들은 여전히 불규칙한 간식 섭취 등 생활습관 요인으로 인해 식후 혈당 스파이크를 경험한다. 본 논문은 이러한 문제 해결을 위한 문헌 기반의 개념적 식이 교육 모델을 제안 하였다. 문헌고찰 결과, 바나바잎 추출물의 주요 성분인 코로솔 산은 포도당 수송 억제 및 인슐린 감수성 개선 효과가 보 고되었으며, 렌틸콩은 저당지수 식품으로 혈당 상승 완화 및 지속적 포만감 유지에 도움을 주는 것으로 나타났다. 또한 땅콩은 단백질과 불포화지방산이 풍부하여 포만감을 증진시키고, 간식 대체식으로 활용 가능성이 높은 식품으 로 평가되었다. 이러한 과학적 근거를 종합하여, 본 연구에서는 렌틸콩 ·바나바잎·땅콩의 복합 기능을 통합한 기능성표시식품(렌 틸라 땅콩버터)을 활용한 GLP-1 사용자 맞춤형 식이 교 육 모델을 설계하였다. 본 모델은 ① 기능성표시식품을 이 용한 간식 치환 개념, ② 식품표시(라벨 리터러시) 교육 모듈, ③ 향후 검증 가능한 평가 지표 후보군(SMBG, 포 만감, 간식 치환율 등)을 포함하는 구조로 제시된다. 본 논문은 새로운 인체대상 데이터를 수집하지 않는 문 헌 기반 연구로서, 향후 IRB 승인을 거친 파일럿 연구를 통해 모델의 실제 효과를 검증할 필요가 있다. 이러한 접 근은 GLP-1 사용자들의 생활습관 개선과 기능성표시식품 제도의 활용성 제고를 통해 약물치료를 보완하는 새로운 식이 전략의 기초를 제공하며, 공중보건적 관점에서도 의 미 있는 시사점을 가진다.

본 연구는 AI 번역 시대에 기계번역에 대한 일반이용자와 전문번역사 의 인식 차이를 비교·분석하였다. 135명을 대상으로 한 설문조사 결과, 두 집단 모두 기계번역의 사용 용이성과 수용성에서는 대체로 긍정적인 태도를 보였다. 그러나 번역 품질과 관련된 평가에서는 뚜렷한 차이가 드러났다. 일반이용자는 기계번역 결과가 목적 달성에 충분히 유용하다 고 평가한 반면, 전문번역사는 문화적 감성 전달과 정확성·신뢰성 측면에 서 낮은 점수를 부여하였다. 또한 일반이용자는 학습·여가 등 일상적 맥 락에서, 전문번역사는 번역 아이디어 도출 및 포스트에디팅 등 업무 보 조 도구로 기계번역을 활용하였다. 본 연구는 기술수용모델(TAM)에 번 역학적 요소를 접목하여 사용자 중심의 비교 연구를 시도함으로써, 번역 교육 및 산업 정책에 실질적 시사점을 제공한다.

In this study, we investigated and analyzed the impact of changes in driving speed and inter-vehicle distance on users’ perceived tension during autonomous vehicle operation. To this end, a survey experiment was conducted for both urban roads and highways. The results show that the greatest changes in perceived tension occurred in the range of 50–70 Km/h and 50–70 m following distance on urban roads, and in the range of 80–100 Km/he and 60–80 m following distance on highways. Furthermore, modeling user behavioral responses to perceived tension based on changes in speed and following distance revealed that linear models best described the relationship for speed on both urban roads and highways. For the following distance, a quadratic model was the most suitable for urban roads, whereas a logarithmic model best fit the highway data. These findings are expected to contribute to practical operational guidelines for autonomous vehicles by alleviating users’ psychological discomfort and enhancing public acceptance. Future research will extend this study using a driving simulator to examine user responses in more realistic driving environments.

This study aims to enhance kiosk accessibility for digitally vulnerable users by designing and implementing a new type of kiosk interface that integrates AI-based motion and speech recognition technologies with gamification elements. Users can explore functions without touch using hand gestures and naturally learn how to operate the system through immersive interactions with mini-games. To evaluate the system’s effectiveness, a Focus Group Interview (FGI) was conducted with older adults, and a heuristic evaluation was carried out with UI/UX experts. The results showed that the proposed interface effectively lowered entry barriers and encouraged repeated use. However, some improvements were identified in visual guidance elements. This study goes beyond conventional UI improvements and serves as an experimental attempt to innovate kiosk user experience through AI technologies and gamified design.

자전거 이용 증가는 도시 환경과 생활 환경에 긍정적인 영향을 미친다. 도시화, 인구 밀도 증가, 그리고 대기 오염과 같 은 문제들에 대응하기 위해 전 세계 도시들은 교통 패러다임을 자동차 중심에서 대중교통, 자전거, 보행 중심으로 전환 하고자 노력하고 있다. 본 연구는 이러한 변화가 개인의 활동적인 생활 방식을 촉진하고, 교통 혼잡 및 소음 문제를 완 화시켜 삶의 질을 향상시킬 수 있음에 주목한다. 특히 자전거는 단거리에서 중장거리 이동까지 모두 적용 가능한 이동 수단으로서, 필요한 주행 및 주차 공간이 적고, Door to Door 통행이 가능하여 매우 효율적인 교통수단이다. 또한 자전 거 이용자들은 승용차 운전자보다 더 자주 지역 내에서 소비하며, 한 번에 지출하는 금액은 적지만 더 자주 지출함으로 써 총 소비량은 승용차 운전자보다 더 크다. 이러한 이유로 자전거 이용은 지역 경제 활성화에도 기여할 수 있다. 본 연 구는 이 부분에 착안하여 자전거 이용을 활성화시키면서 지역 경제 활성화에 더 크게 기여할 수 있는 방안을 검토하고 자 한다. 본 연구는 국내외 여러 도시에서 운영 중인 공공 자전거 대여 서비스의 현황을 조사하여 자전거 이용 증진을 위한 기 반을 분석하였다. 국내에서는 서울의 따릉이, 대전의 타슈, 광주의 타랑께 등 다양한 지자체가 자전거 활성화를 위해 노 력하고 있음에도 불구하고, 자전거 이용자의 특성에 따라 기존의 자전거 기반 시설을 효율적으로 활용하여 자전거 이용 을 더욱 증진시킬 수 있는 방안을 탐구한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이에 본 연구의 저자는 서울시를 중심으로 자전 거 이용자의 소비패턴을 분석하고, 이를 활용하여 자전거 이용자를 활성화시키고, 지역 상권의 활성화에도 기여할 수 있 는 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존 연구의 분석 방법론을 검토하고, 분석에 필요한 데이터를 조 사하였으며, 향후 연구에서는 실질적인 자전거 활성화 방안을 제시할 예정이다.

본 연구는 도로 보수 후 새롭게 도입되거나 개선된 도로안전시설 중 노면표시와, 안전운전에 간접적인 영향을 미치는 도로 노면 상 태에 대한 이용자 만족도를 연령 및 업종별로 분석하고자 수행되었다. 운전자 430명을 대상으로 5점 리커트 척도 설문을 시행하고, SPSS 27.0을 이용해 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정을 실시하였다. 그 결과, 노면표시(크기·선명도·야간시인성)는 업종별(관 리·사무·전문직, 운전직, 학생 등)로 유의미한 차이가 있었고, 연령대별로는 10대가 노면표시 크기에 가장 만족도가 높았으며 고령층으 로 갈수록 낮아졌다. 또한 운전직의 만족도가 전반적으로 낮아 노면표시가 실제 주행에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연령별·업종별 특성을 고려한 도로환경 및 정책 개선에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 연구는 아바타 꾸미기에 특화된 제페토 이용자 201명을 대상으로 이들의 정체성을 반영하는 아바타의 유형에 따라서 이용자들의 미디어 경험이 어떻게 차별화 되는지를 사회적 실재감과 플로를 통해서 분석하 였다. 특히 사회적 공간으로서 메타버스에서의 플로 경험은 타 아바타와의 상호작용을 통해서 이루어진다 는 점에서 사회적 실재감의 매개 효과를 논의하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 아바타를 나와 비슷 하다고 생각하는 집단에서 더 많은 사회적 실재감과 플로를 경험하고 있으며, 아바타는 나와 다르다고 생각하는 집단에서는 플로의 하위요인 중 몰두는 통계적으로 유의미하지 않았다. 둘째, 사회적 실재감의 하위요인 중 상호이해와 정서적 유대감은 매개변인으로 플로에 영향을 미치는 반면 공동 공간감은 통계적 으로 영향력이 없었다. 본 연구는 상호이해와 정서적 유대감이 이용자의 플로 형성에 영향력을 발휘하고 있다는 점에서 사회적 상호작용이 메타버스 서비스에 있어서 중요하게 논의될 필요가 있음을 시사한다.

본 연구는 MMORPG 게임 아이템의 기술적, 심미적, 심리적 요인이 사용자의 소유의식 형성 에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 게임 아이템은 단순한 디지털 자산을 넘 어 사용자에게 강한 소유의식을 불러일으키는 주요 요소로 작용하였다. 특히, 기술적 요소(아이 템의 속성과 기능), 심미적 요소(시각적 디자인과 상징성), 심리적 요소(몰입감과 성취감) 등이 복합적으로 작용하여 게임 아이템에 대한 사용자들의 소유의식을 강화하는 것을 확인했다. 그러나 현행 법체계는 게임 아이템의 비물질적 속성을 충분히 반영하지 못하고 있으며, 소유 권, 채권, 저작권 등 기존의 법적 틀로는 이를 보호하거나 규율하는 데 한계가 있다. 본 연구는 게임 유형별 모형을 활용하여 게임 아이템의 소유의식 형성 과정을 분석하였으며, 이를 통해 디지털 콘텐츠 자산의 법적 지위를 확립하기 위한 방향성을 제시하고자 한다.