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초록

영어

This study aimed to develop and validate an AI Ethics and Security Competency Model (AISE) for university students in response to the ethical and security challenges posed by the widespread adoption of generative artificial intelligence (AI). To achieve this objective, international AI ethics guidelines, AI security frameworks, and AI Literacy literature were analyzed, including the UNESCO Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, the OECD AI Principles, the Korean AI Ethics Guidelines, the NIST AI Risk Management Framework, the NIST Generative AI Profile, and the OWASP Top 10 for LLM Applications. In addition, expert Delphi surveys, content validity assessment, and the Analytic Hierarchy Process (AHP) were conducted to identify the core competencies. Subsequently, Exploratory Factor Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) were performed using data collected from 127 university students to validate the proposed model. The results revealed that the AISE model consists of four upper-level competency domains—Awareness, Integrity, Security, and Evaluation—and twelve sub-competencies. In particular, the Security domain was established as an independent core competency domain, while the Evaluation domain was incorporated to address the critical evaluation of AI-generated outputs, thereby reflecting the ethical and security competencies required in the era of generative AI. The proposed AISE model contributes to the literature by presenting an AI competency model that integrates ethical and security perspectives for university students. Furthermore, it provides a practical framework for AI curriculum design, learner competency assessment, educational evaluation, and the development of generative AI security education programs in higher education.

한국어

본 연구는 생성형 AI의 확산으로 인해 발생하는 윤리적·보안적 문제에 대응하기 위하여 대학생에게 요구되는 AI 윤리·보안 역량 모델(AISE)을 개발하고 타당성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 UNESCO AI 윤리 권고안, OECD AI 원칙, 대한민국 AI 윤리기준, NIST AI Risk Management Framework, NIST Generative AI Profile, OWASP Top 10 for LLM Applications 및 AI 리터러시 관련 연구를 분석하였다. 또한 전문가 델파이 조사와 내용타당도 검증, 계층분석법(AHP)을 통해 핵심 역량을 도출하였으며 대학생 127명을 대상으로 탐색적 요인분석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 수행하여 모델의 타당성을 검증하였다. 연구 결과 AISE 역량 모델은 AI 이해(Awareness), 윤리적 활용(Integrity), 보안(Security), 비판적 평가(Evaluation)의 4개 상위 영역과 12개 하위 역량으로 구성되었다. 특히 보안 영역을 독립적인 핵심 영역으로 구성하고 비판적 평가 영역을 포함함으로써 생성형 AI 환경에서 요구되는 윤리·보안 역량을 통합적으로 반영하였다. 본 연구는 생성형 AI 활용에 따른 윤리와 보안을 통합적으로 고려한 대학생 AI 역량 모델을 제안하였다는 점에서 의의를 가지며 대학의 AI 교육과정 설계, 학습자 역량 진단 및 교육평가, 생성형 AI 보안교육 프로그램 개발을 위한 실천적 기준을 제공한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 생성형 AI의 윤리적ㆍ보안적 문제점
2.2 AI 윤리 기준과 AI 보안 프레임워크
2.3 AI 리터러시와 AI 보안 리터러시
2.4 AISE 역량 모델의 설계
3. 연구방법
3.1 연구 방법 및 설계
3.2 AISE 역량 모델의 평가
3.3 AISE 역량 모델의 계층분석법
4. 연구 결과
4.1 연구 대상 및 분석
4.2 탐색적 요인분석
4.3 신뢰도 분석
4.4 확인적 요인분석
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 권정인 [ Jungin Kwon | 상명대학교 계당교양교육원 교수 ] 주저자
• 이광수 [ Gwangsu Lee | 대구가톨릭대학교 컴퓨터소프트웨어학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005