This study proposes a structured story generation system based on traditional narrative theory using a large language model (LLM). The proposed system sequentially constructs a three-act structure and a 15-step narrative structure of "Save the Cat!" based on the log line, character information, and genre input by the user, and each step is embodied through hierarchical generation and prompt chaining. In particular, when user modifications occur, the changes are designed to be automatically reflected in the upper and lower stages to maintain narrative consistency and logic. To verify the effectiveness of this system, human-written narratives, single-prompt-based generative narratives, and generative narratives from the proposed system were compared and evaluated, yielding excellent results in terms of narrative structure fidelity and logic. By demonstrating the structural controllability of LLM-based story generation, this study suggests applicability in the field of digital content production in the future.

이 연구는 대학교 교양수업 중 문학 관련 수업을 수강한 학생들의 강 의 중 <가사> 장르의 발표, 토론 등을 토대로 진행되었다. 학생들은 가 사 <성산별곡>과 <고공가>를 <운현별곡>, <고통가>로 재창작하고 그것 을 분석하여 고전시가의 현대적 변용에 대해 스스로 느끼는 시간을 가졌 다. 이 창작물을 통해 수업에 참여한 학생들은 가사 장르의 창작이 어렵 지 않음을 토론을 통해 발표하였다. 작품이 창작된 시기는 조선후기로 현재와는 매우 다름에도 불구하고 <운현별곡>, <고통가> 모두 유사한 정 서를 공유하고 있다는 점에 대해 학생들은 이것의 ‘고전의 보편성’이라는 것을 깨달았다고 얘기했다. 시조가 1920년대 시조부흥운동으로 인해 국 민문학으로 격상된 것과 달리 가사는 그 명맥을 이어가는데 급급했는지 도 모른다. 하지만 ‘용대찬가’나 학생들이 창작한 작품을 볼 때 가사는 시조보다 오히려 더 쉽게 학생들이 창작할 수 있는 장르이다. 조선시대 의 ‘가사’를 단순히 기존의 방식으로 가르친다면 앞으로 ‘가사’는 국문학 과 전공학생들만 기억할 수 있는 장르가 될 것이다. 이제라도 교수자들 은 학생들 의견을 수렴해 수업을 진행한다면 교양교육에서 고전시가를 활용할 충분한 의미를 가지게 된다. 이 연구는 필자 스스로의 반성에 의 해 시작되었고 연구가 계속 진행되는 과정 속에서 나온 결과물이다. 이 연구 이후에도 필자는 학생들이 고전문학을 어렵다고 얘기하기보다는 현 대에 왜 필요한지를 알게 하도록 노력할 것이다.

This study examined how 16 Chinese transformational structures are generated using generative AI from the perspective of learners whose native language is Korean. To summarize: (1) In weak AI models, using the zero-shot input method, Baidu generated 13 transformed Chinese Sentences, and Papago generated 11 transformed Chinese Sentences. (2) In strong AI models, using the prompt input method, WRTN generated 12 transformed Chinese Sentences, and Yuanbao generated 11 transformed Chinese Sentences. The possible reason why weak AI showed better results than strong AI may be because the analysis target was simple sentences. Baidu and Papago AI are programs specialized in translation. Therefore, under the same conditions as the experiment, it can posited that weak AI is more specialized than strong AI. Thus, it may be sufficient to utilize weak AI in current Chinese writing education. Nevertheless, for this research be applicable to Chinese writing education, the following additional analyses are necessary: (1) This study targeted ‘simple sentences.’ If applied to ‘complex sentence’ writing education, an analysis of whether weak AI remains useful is necessary. (2) An analysis of how to conduct education using Artificial Intelligence is required.

인공지능(artificial intelligence, AI)은 분리막 개발에 중대한 영향을 미치기 시작하며 소재 설계 및 성능 최적화를 위한 새로운 접근법을 제시하고 있다. 본 총설에서는 머신러닝(machine learning, ML)과 딥러닝(deep learning, DL) 기술에 중점을 둔 AI 기반 분리막 개발의 최근 발전상을 조명하고 있다. 이러한 도구는 데이터 기반 예측을 가능하게 하고, 제조 공 정을 개선하며, 소재 발굴을 가속화한다. 데이터 품질, 모델 해석 가능성, 실험 검증과 같은 주요 과제도 제시한다. 또한, AI 통합의 미래 전망을 개괄하고, 가스 분리, 청정에너지, 환경 응용 분야에서 분리막기술에 혁명을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력 을 강조한다.

본 연구의 목적은 과거 한국 사회에서 터부시되었던 타투가 오늘날 MZ세대에게 일상적이고 보편적인 문화가 되어감에 따라, 이들에게 타투 가 갖는 문화적 의미를 이해하는 것이다. 이를 위한 연구방법으로 MZ세 대 35명(연령 20~30대)을 대상으로 질적 인터뷰를 수행하여 그 내용을 분석하였다. 연구결과에 따르면 참여자에게 타투의 의미는 ‘진정한 나라 는 표시’이며, ‘유대관계와 연결의 상징’이며, 그리고 ‘감정 통제의 수단’ 이라는 세 가지 주제를 파악할 수 있었다. 향후 한국 사회를 이끌어갈 MZ세대의 타투 문화 현상을 이해하는 것은 이들의 몸, 정체성, 그리고 문화적 실천에 대한 학문적 논의를 확장하는 데 기여할 것이다. 또한, 정 책적·산업적 차원에서 타투 합법화 논의는 물론, 문화적 다양성을 존중하 는 윤리적 기준 확립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

21세기에 태어난 최초의 세대인 알파세대(Generation Alpha)는 디지털 네이티브로서 스마트 기기, 소셜 미디어, 인공지능(AI) 등의 신기술 과 밀접한 관계를 맺고 있다. 본 연구는 알파세대의 특성과 이들이 처한 기술적 환경을 분석하고, 이들에게 효과적으로 복음을 전하기 위한 전략을 탐색한다. 알파세대는 출생부터 스마트폰, 태블릿, 인공지능 스피커 등과 함께 성장했으며, 소셜 미디어를 통해 정보 습득과 소통을 자연스럽게 익힌다. 이들은 글로벌 감각이 뛰어나며, 빠른 정보 소비와 시각적·경험적 학습을 선호하는 특징을 가진다. 그러나 기술 의존도가 높은 만큼 정보 과부하, 짧아진 집중력, 영적 관심 저하, 디지털 우상화 등의 위험에도 직면해 있다. 이러한 변화 속에서 전통적인 복음 전도 방식만으로는 알파세 대의 신앙 형성이 어렵기 때문에, 본 연구는 인공지능(AI), 빅데이터, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등의 기술을 활용한 맞춤형 전도 전략을 제안한다. 이를 통해 알파세대가 복음을 직관적으로 경험하고 능동적으로 참여할 수 있도록 돕는 새로운 복음 전도 모델을 제시하며, 한국 교회의 미래 선교 방향성을 제안하고자 한다.

This study proposes and verifies a next-generation 3D modeling pipeline integrating Generative AI and Photogrammetry techniques. Two types of objects were selected for experimentation: a bust combining characteristics of both objects and characters, and a stone slab exhibiting planar and symmetrical features. Firstly, videos depicting these objects from various viewpoints were generated using generative AI models. Secondly, these videos were processed through Photogrammetry software to produce high-quality 3D meshes and diffuse textures. Lastly, post-processing including high and Low-polygon mesh separation, UV unwrapping, and texture baking was performed, successfully producing Physically Based Rendering (PBR)-compatible game assets. The proposed pipeline demonstrates significant potential for practical applications across various industries, and further advances in generative AI and future research are expected to broaden this novel approach to digital asset creation.

도로에서 소음저감에 대한 대책으로 방음벽, 포장 개선, 차량 속도 제한 등 여러 가지 대책이 제기되고 있으며 최근에는 차세대 표면처리 공법(Next Generation Concrete Surface, NGCS)이 사용되고 있다. 이러한 NGCS는 표면을 그라인딩 후 그루빙 공정을 진행하게됨에 따라 포장두께 감소 및 ITZ(Interfacial Transition Zone)의 표면 노출에 따른 내구성 감소가 발생할 수 있다. 이러한 내구성 감소는 교면포장에서 발생 시 안정성에 크리티컬한 영향을 미치게 됨에 따라, 본 연구는 교면포장에 주로 사용되는 라텍스 개질 콘크리트 (Latex-Modified Concrete, LMC)에 NGCS 적용 시 발생할 수 있는 내구성 감소 중 염해에 관한 연구를 진행하였다. 실제 공용 중인 LMC 교면포장의 현장 코어와 라텍스 혼입율(10, 15, 20%)에 따른 실내 배합을 진행하였으며 NGCS를 시험편에 적용하기 위하여 도로공사 표면처리공법 시방서를 기준에 따른 NGCS 모사 공법을 적용하여 염해 내구성 평가를 진행하였다. 시험 결과 현장코어의 경우 높은 수밀성과 염해저항성을 가지고 있어 NGCS 처리 시 뚜렷한 염해 내구성 저하가 나타나지 않았지만 상대적으로 낮은 수밀성을 가진 LMC 실내 배합의 경우 NGCS 적용 시 소폭의 염해 내구성이 감소함을 확인하였다.

Thermoelectric materials have been the focus of extensive research interest in recent years due to their potential in clean power generation from waste heat. Their conversion efficiency is primarily reflected by the dimensionless figure of merit, with higher values indicating better performance. There is a pressing need to discover materials that increase output power and improve performance, from the material level to device fabrication. This review provides a comprehensive analysis of recent advancements, such as Bi2Te3-based nanostructures that reduce thermal conductivity while maintaining electrical conductivity, GeTe-based high entropy alloys that utilize multiple elements for improved thermoelectric properties, porous metal-organic frameworks offering tunable structures, and organic/hybrid films that present low-cost, flexible solutions. Innovations in thermoelectric generator designs, such as asymmetrical geometries, segmented modules, and flexible devices, have further contributed to increased efficiency and output power. Together, these developments are paving the way for more effective thermoelectric technologies in sustainable energy generation.

본 연구는 귀환이주자의 구술을 바탕으로 이주사를 살펴보고, 정착국 과 기원국에 정착하는데 개인적·사회적 사유와 문제점을 분석하고자 했 다. 고령인 캐나다 국적 귀환이주 남성의 이주 과정과 사회적응의 과정 을 생애사 연구로 진행하였다. 연구 결과 이주 이전에 사업의 어려움을 겪고 이주를 진행하였고, 타국에 사는 동안 한인 커뮤니티에 속해 정보 를 얻으면서 민족 정체성을 유지하였다. 정착국에서도 금전적 손해를 입 은 참여자는 우연한 기회에 지인의 추천으로 한국을 방문하게 되었고 25 년 전 떠날 때의 고향과 너무 달라진 모습에 충격을 받고 한국으로 귀환 이주 하였다. 참여자는 한국 국적을 회복함으로써 양국의 복지 혜택을 모두 누리고 있었다. 이에 대한 젊은 세대의 의식을 조사한바, 증가하는 고령의 귀환이주자들을 사회의 구성원으로 보기보다는 책임져야 할 복지 수혜의 대상으로 인식하고 있었다. 이들이 사회의 일원으로 자리 잡기 위해서는 복수국적자들을 대상으로 국내 거주기간을 고려한 복지 혜택 부여 등 선별적 정책이 요구된다. 이 연구는 대상이 기존에 집중되었던 중국동포나 중앙아시아 출신 이주 3·4세대가 아닌 북미 출신인 고령의 이주 1세대의 이주·귀환 사유와 정착, 이에 대한 사회적 함의를 파악하 였다는 점에 의의가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 이들이 사회에 기 여하며 주체적인 삶을 살아갈 방안을 모색하고자 한다.

전국 태양광 발전시설의 효율적인 보급을 위해 9개 도 지역별 기상 데이터를 활용한 DEA(Data Envelopment Analysis) 효율성 분석 결과를 도출하고자 한다. 국내 태양광 중심으로 설비보급과 발전 비중이 빠른 속도로 증가 중이며 재생에너지 전력 생산의 효율적 개편을 위해 기후변화에 따른 기상 예측 정보를 활용하고 있다. 본 연구는 신재생 에너지 정책의 시사점이 높았던 2020∼2022년의 기상청 데이터와 과거 30년 평균(1981년 ∼2012년) 데이터를 기준으로 일사량 변화에 의한 발전량 예측 모델을 시뮬레이션했다. 특히 기상 데이터와 실제 발전량 사이 관계를 분석하여 투입 산출 변수와 관련 있는 연구모형의 효율성을 파악하였다. 태양광 발전시설의 안정적인 운영과 관리를 통해 최상의 발전시설 상태를 유지하고, 전력량을 끌어올리기 위해 전문적이고 차별화된 운영관리 (O&M) 서비스 제공이 필요하다.

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.