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생성형 인공지능(Generative AI)은 아이디어 구현과 지식 생산을 자동화함으로써 연구 생산성을 높이는 동시에, 저자성, 투명성, 책임성과 같은 기존 연구윤리의 핵심 원 칙에 새로운 도전을 제기한다. 본 연구는 AI 시민성(AI citizenship)의 관점을 도입하 여, 생성형 AI가 학문 연구 환경과 연구윤리에 미치는 영향을 분석하고, 이러한 변화에 부합하는 재구성된 윤리적 틀을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내외 학술 지, 정책보고서, 대학 및 기관의 연구윤리 지침을 비교·분석하고, 생성형 AI의 특성과 윤리적 쟁점을 비판적으로 고찰하였다. 연구 결과, 생성형 AI는 연구 생산성을 높이는 동시에 저자성의 모호화, 데이터 편향, 신뢰성 저하 등 다양한 윤리적 위험을 수반하는 것으로 나타났다. 이에 따라 기존의 정직성·투명성·책임성·공정성에 주체성과 성찰성, 협력성 등 AI 시민성 요소를 통합할 것을 제안한다. 본 연구는 행위주체성, 규범거버넌 스, 사회참여의 세 영역(주체성·성찰성·안전성·책임성·공정성·공공성·협력성·포용성) 으로 AI 시민성의 핵심 가치를 체계화하고, 이를 연구윤리 하위 영역 강화의 원리로 연결하였다.

Generative artificial intelligence (AI) enhances research productivity by automating idea implementation and knowledge creation, yet it simultaneously challenges the core principles of research ethics such as authorship, transparency, and accountability. This study introduces the perspective of AI citizenship to analyze the impact of generative AI on the academic research environment and research ethics, and to propose a restructured ethical framework aligned with these changes. To this end, domestic and international journals, policy reports, and research ethics guidelines from universities and institutions were comparatively analyzed, and the characteristics and ethical issues of generative AI were critically examined. The findings indicate that while generative AI increases productivity, it also entails ethical risks such as ambiguous authorship, data bias, and diminished reliability. We therefore recommend extending conventional values (honesty, transparency, accountability, fairness) with elements of AI citizenship—agency, reflexivity, and collaboration—organized across three domains: agentic action, normative governance, and social participation (comprising agency, reflexivity, safety, accountability, fairness, publicness, collaboration, and inclusion). This work offers theoretical and practical foundations to recalibrate research ethics for the age of generative AI.

본 연구는 대학생의 책임 있는 학습과 윤리적 AI 사용을 위해 AI 리터러시 측정 도 구를 개발함으로써 교양교육 차원에서 AI 리터러시 교육의 기반을 마련하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 AI 리터러시를 세 차원(이해, 적용, 규범)으 로 구성하고, 각 차원에 대한 하위요인을 도출하였다. 이해 차원은 ‘비판적 사고’, ‘AI 분 석 및 이해’, ‘문제해결’로, 적용 차원은 ‘AI 활용’, ‘학습 및 과제수행’, ‘표현 및 상호작용’ 으로, 규범 차원은 ‘AI 윤리’, ‘개인정보 및 보호’, ‘변혁추구’로 구성되며, 이를 반영한 예 비 문항을 개발하였다. 이후 전문가의 내용 타당도와 안면 타당도 검토를 거쳐 문항을 정제하고, 인천광역시에 소재한 4년제 대학 재학생 484명을 대상으로 설문조사를 실시 하였다. 수집된 자료는 SPSS 30.0과 AMOS 30.0 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분 석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 실시하였으며, 요인부하량, 모형 적합도 지수, AVE, 개념신뢰도(CR), Cronbach’s α 등을 분석하였다. 분석 결과, 총 3개 차원 9개 하 위요인으로 구성된 44문항의 도구가 최종 확정되었으며, 전체 모형의 적합도 지수는 수용 가능한 수준으로 나타났다. 또한 각 요인의 신뢰도, 수렴 및 판별 타당성도 전반 적으로 양호한 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발한 AI 리터러시 측정 도구는 대학 생의 AI 역량 진단 및 교육 프로그램 설계의 기초 자료로 활용될 수 있다.

This study aims to lay the foundation for AI literacy education in liberal arts education by developing an AI literacy measurement tool for responsible learning and ethical AI use of university students. Based on a literature review, AI literacy was structured into three dimensions—Understanding, Application, and Norms—each with three subfactors. Subfactors included critical thinking, understanding of AI concepts and principles, problem-solving (Conception); AI utilization, learning and task performance, expression and interaction (Application); and AI ethics, data protection, and pursuit of transformation (Normativeness). Preliminary items were developed and reviewed by experts for content and face validity. Data were collected from 484 students at a four-year university in Incheon, Korea. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted using SPSS 30.0 and AMOS 30.0. The final tool included 44 items across 9 subfactors, showing acceptable model fit and strong reliability and validity. This measurement tool provides a foundation for diagnosing AI competencies in higher education and can inform curriculum and program design. Future research should further validate the tool across diverse populations and examine its criterion validity.

본 연구는 독거노인의 우울을 예방하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 독 거노인의 외로움이 우울에 미치는 영향과 사회적지지와 사회적 관계망의 조절 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구는 편의표본 추출 방법을 이용하여 2024년 12월부터 2025 년 2월까지 약 3개월 동안 서울 및 경기지역 독거노인 251명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 독거노인의 성별, 건강 상태 및 최종 학력에 따른 우울 수준 차이가 있는 것으로 확인되었다. 둘째, 외로움은 우울과 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났 고, 사회적지지와 사회적 관계망을 우울과 부(-)의 관계가 있는 것으로 확인되었다. 셋 째, 독거노인의 외로움이 우울에 미치는 영향에서 사회적지지만이 조절 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 독거노인의 우울 예방을 위한 시사점을 논의하였다.

This study is to prevent depression among single-hoses elderly people and to provide clinical and policy implications. Using convenience sampling, the impact of loneliness on depression among 251 single-hoses elderly people and to test the moderating role of social support and social network from December 2024 to February 2025. The results showed it was found that there was a difference in single-household elderly people according to general characteristics such as gender, health status and educational level. Secondly, loneliness was positively related to depression. Social support and social network were negatively related to depression. Finally, social support showed moderating effects between loneliness and depression among single-hoses elderly people. This results will provide implications for clinical and policy.

본 연구는 최근 대학교육에서 많은 화제가 되고 있는 자율전공선택제로서 ‘무전공’ 제도의 개념과 현황을 살펴보고 이를 토대로 우려와 대책을 논의하고자 한다. 무전공 제는 대학 입시로 인해 진로의 탐색과 선택을 제대로 못한 학생들이 충분한 전공 탐색 을 거쳐 자신에게 맞는 전공을 선택해 나가도록 하는 데 있어 제약을 없애고 자율성을 강화한 제도이다. 본 연구에서는 이와 같은 최근의 쟁점을 반영하여 2024년 3, 4월을 기점으로 무전공(또는 자유전공) 관련 선행 연구와 함께 무전공 제도의 주요 내용, 무 전공 선발 운영 현황 및 향후 계획을 살펴보았다. 더불어, 무전공제의 본격적인 시행을 앞두고 이 제도의 실행에 관한 현실적인 사항들을 세부적으로 논의하였다. 본 연구를 토대로 학생들이 자율성을 가지고 충분한 탐색을 거쳐 전공과 진로를 결정해 나가도록 돕는 제도로서 무전공제의 현실적인 안착과 발전 방안을 모색하고 심도 깊은 논의를 진행해 나갈 수 있을 것이다.

This study examines the concept and status of ‘undeclared major’ as an autonomous major selection system, which has recently become a hot topic in college education, and discusses concerns and methods based on this. Undeclared maior is a system that removes restrictions and strengthens autonomy in allowing students who have been unable to properly explore and choose a career path due to college entrance exams to select a major that suits them after sufficient major exploration. This study reflects these recent issues and examines the main contents, the operational current status, and future plans along with previous research on undeclared majors (or free majors) system starting from March and April 2024. In addition, ahead of the full-scale implementation of undeclared major system, practical matters regarding the implementation of this system were discussed in detail. Based on this study, as a system that helps students decide on their major and career path through sufficient exploration with autonomy, we will be able to find realistic ways to establish and develop the undeclared major system and conduct in-depth discussions.

본 연구는 외국인 유학생이 인구감소지역에서 지역특화형비자를 통해 취업하고 중장기적으로 정주할 의향이 있는지를 분석하며, 우수 유학생 유치를 위한 기초자료를 수집하는 데 목적이 있다. 이를 위해 전라남도 소재 A대학 학부과정 외국인 유학생을 대상으로 설문조사와 심층면접을 병행하여 실시하였다. 수집된 자료는 코딩 및 범주화 과정을 거쳐 국내 취업 태도, 인구감소지역 취업 및 정주 의향, 취업지원 서비스 현황의 세 범주로 분석하였으며, 연구 타당성 확보를 위해 참여자 검토와 제3자 확인을 실시하 였다. 연구 결과 첫째, 응답자의 88%는 한국 유학을 결정할 당시 취업 또는 창업을 고 려하였으며, 입국 후 한국어 능력과 전공 역량 향상을 통해 국내 취업 의향이 더욱 강화 되었다. 반면 일부는 차별 경험으로 인해 한국 취업 의향을 철회하기도 했다. 둘째, 지 역특화형비자에 대해 인지하고 있는 유학생은 31%에 불과하였으나 해당 비자를 통해 가족 초청이 가능할 경우 72%가 인구감소지역 취업 의사를 나타냈다. 유학생의 절반은 10년 이상 장기 취업을 희망하였으며, 장기 거주 비자 취득 시 인구감소지역에 계속 거 주하겠다는 응답 역시 절반 수준이었다. 셋째, A대학의 유학생 대상 취업교육 및 상담 은 제한적으로 제공되고 있었으며, 유학생들은 전공 분야 취업을 선호하고 취업 알선 및 주거 지원 등을 요구하였다.이러한 결과는 인구감소지역 지자체가 외국인 유학생을 지역 인재로 유치하고 이들의 장기 정주를 촉진하기 위해 전공 일자리 발굴, 취업 연계, 주거 및 생활비 지원 등의 통합적 정책 마련이 필요함을 시사한다. 본 연구는 외국인 유학생의 국내 취업 및 정주와 관련된 실증자료를 제공함으로써, 지역특화형비자사업 개선과 인구감소지역의 지속가능한 인구 전략 수립에 기초자료로 활용될 수 있다.

This study aims to analyze whether international students are willing to work and settle in Korea’s depopulated areas through the Regional Specialized Visa program, and to collect basic data to attract outstanding foreign students to such regions. For this purpose, surveys and in-depth interviews were conducted with undergraduate international students at a university located in South Jeolla Province. The collected data were coded and categorized into three analytical themes: attitudes toward employment in Korea, willingness to work and reside in depopulated areas, and the status of employment support services. To ensure research validity, participant validation and third-party review were conducted. The findings are as follows. First, 88% of respondents had considered employment or entrepreneurship in Korea when deciding to study abroad, and their intent to work in Korea strengthened after improving their Korean language skills and academic competence. However, some withdrew from the idea due to experiences of discrimination. Second, only 31% of the respondents were aware of the Regional Specialized Visa, but 72% expressed willingness to work in depopulated areas if the visa allowed family reunification. About half of the students hoped to work in Korea for over ten years and were also willing to reside long-term in depopulated areas if granted a long-term visa. Third, employment education and counseling for international students at the university were limited. Most students preferred to work in fields related to their majors and requested job matching and housing support. These results suggest that local governments in depopulated areas need to establish comprehensive policies to recruit international students as regional talents and promote their long-term settlement. Such policies should include job placement in major-related fields, employment linkage programs, and support for housing and living expenses. This study provides empirical data on the employment and settlement intentions of international students, offering foundational insights for improving the Regional Specialized Visa program and formulating sustainable population strategies for depopulated areas in Korea.

이 연구의 목적은 바이브코딩을 활용하여 초등학생들이 자신만의 식단관리 앱을 제 작할 수 있도록 안내하는 프로그램을 개발하는 데에 있다. 프로그램에 참여한 연구대 상은 Y시 5개의 초등학교에 출강하는 강사 5명, 방과후 코딩 수강생 70명이었으며 프 로그램 종료 후 전체적인 만족도와 그 이유, 프로그램 난이도를 조사하였다. 프로그램 은 총 2차시로 1차시는 공통의 식단관리 앱 설계, 2차시는 나만의 아이디어 앱 제작으 로 구성되어 있다. 앱은 구글 스프레트시트의 Apps Script를 기반으로 하였으며, 바이 브코딩은 Claude.ai를 활용하였다. 또한 학생들은 Google AI Studio를 통해 제공되는 API와 구글 인공지능 Gemini를 연동함으로써 스마트폰 앱을 실시간으로 사용하였다. 연구결과 텍스트 생성, 정보요약, 맞춤형 추천과 같은 지능형 앱을 구현하는 데에 무리 가 없었으며 학생들이 원하는 다양한 주제의 앱 개발이 가능함을 확인하였다. 무엇보 다 교사는 코딩 피드백이 용이하였으며 학생들은 코딩에 대한 자신감을 보여주었다. 이 연구는 초등학교 현장에서 무료 플랫폼인 구글환경 및 Claude.ai를 통하여 바이브 코딩을 체험하고, 이를 AI Gemini와 연동함으로써 실생활 활용이 가능한 교육 프로그램을 구현하였다는 점에서 의의를 지닌다.

The purpose of this study is to develop a program that guides elementary school students to create their own diet management app using Vibe Coding. subjects who participated in the program were 5 instructors teaching at 5 elementary schools in City Y and 70 students taking after-school coding classes. After the program ended, the overall satisfaction, reasons for satisfaction, and difficulty level of the program were surveyed. The program consists of two sessions, the first session is about designing a common diet management app, and the second is about creating my own idea app.The app is based on Apps Script in Google Spreadsheets, and Vibe Coding utilized Claude.ai. Additionally, students used the smartphone app in real time by linking the API provided through Google AI Studio with Google Gemini. The study results showed that it was possible to implement intelligent apps such as text generation, information summarization, and personalized recommendations without difficulty, and that it was possible to develop apps on a variety of topics desired by students. Above all, the teacher was able to provide coding feedback easily, and the students showed confidence in coding. This study demonstrated that Vibe Coding is possible in elementary schools through free platforms such as Google Environment and Claude.ai. It is also significant in that it has implemented an educational program that can be applied in real life by linking the app with AI Gemini.

본 연구의 목적은 국내 자기돌봄 연구의 경향을 통합적으로 고찰하고 이를 바탕으로 해당 분야 연구의 나아갈 방향성을 제시하는 것이다. 학술연구정보서비스(RISS)를 통 해 ‘자기돌봄’을 주제로 한 국내 학술논문 및 학위논문 87건을 선정하였으며 선행연구 를 근거로 개발된 준거에 따라 연도·학회지·연구대상·연구방법·핵심키워드·척도·프로 그램을 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연도는 2020년까지 소수로 이 루어지다가 2021년부터 급속하게 증가하는 추세를 보였다. 둘째, 학회지는 예술치료 관련 학회지가 가장 큰 비중을 차지했으며, 인문, 심리·상담, 교육 순으로 나타났다. 셋 째, 연구대상은 상담자, 예술치료사, 교사 등 돌봄 제공자에게 집중되었다. 넷째, 연구 방법은 양적연구가 가장 큰 비중을 차지했고 질적연구, 문헌연구가 뒤를 이었으며 혼 합연구는 미비했다. 다섯째, 핵심 키워드는 ‘심리적 소진’, ‘스트레스’, ‘미술치료’, ‘마음 챙김’, ‘자기자비’, ‘글쓰기’ 등이 빈번히 등장했다. 여섯째, 측정도구는 ‘개인적/전문적 자기돌봄’ 척도가 가장 많이 사용되었다. 일곱째, 프로그램은 미술치료가 가장 활발하 게 진행되었다. 이러한 내용을 바탕으로 본 연구의 시사점과 후속연구를 위한 제언을 논의하였다.

The purpose of this study was to comprehensively review trends in domestic self-care research and, based on this, suggest desirable research directions in the field. Eighty-seven domestic academic papers and dissertations on the topic of “self-care” were selected through the Research Information Service (RISS). Based on criteria developed based on prior research, the analysis analyzed the year, journal, research subject, research method, key keywords, scales, and programs. Key findings are as follows. First, the number of publications was small until 2020, but rapidly increased from 2021. Second, art therapy-related journals accounted for the largest proportion of academic journals, followed by humanities, psychology/counseling, and education. Third, research subjects focused on caregivers, including counselors, art therapists, and teachers. Fourth, quantitative research accounted for the largest proportion of research methods, followed by qualitative research and literature review, with mixed-methods research being minimal. Fifth, the most frequently used keywords included “psychological burnout,” “stress,” “art therapy,” “mindfulness,” “self-compassion,” and “writing.” Sixth, the most frequently used measurement tool was the “Personal/Professional Self-Care” scale. Seventh, art therapy was the most actively implemented program. Based on these findings, the implications of this study and suggestions for future research were discussed.

본 연구는 생성형 인공지능(AI)과 인간 연구자의 협업을 통해 질적연구 전사자료 코딩 과정이 어떻게 조직되고 조율되는지를 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 결혼이 주여성의 자립 경험을 다룬 심층면담 전사자료 25편을 대상으로, AI 기반 1차 코딩과 인간 연구자의 반복적 검토, 수정, 해석이 상호적으로 이루어지는 사례연구를 수행하 였다. 분석 결과, 생성형 AI는 방대한 텍스트 자료의 신속 처리 및 반복적 패턴 탐지, 초기 코드 생성과 범주 제안 효율성 증대에 기여하였다. 그러나 동시에 발화 맥락의 단 절, 의미의 단순화와 과잉 일반화, 유사·중복 범주의 과잉 생성, 환각과 부분적 발화 누 락, 비언어적·정동적 의미 해석의 한계와 같은 문제들이 반복적으로 확인되었다. 이에 인간 연구자는 AI 생성 코드 및 범주를 원전사 자료와 대조하며 발화코드 정합성 검 토, 맥락 보완, 범주 재구조화, 위계 조정, 최종 해석 확정의 역할을 수행함으로써 분석 의 타당성과 의미 구성을 주도하였다. 특히 본 연구에서 AI가 제안한 범주 체계는 인간 연구자의 해석적 판단을 통해 다층적으로 수정·재조정되었으며, 이 과정에서 AI인간 협업은 반복적 조율과 비판적 검증을 핵심으로 하는 분석 실천으로 나타났다. 본 연구 는 AI가 질적자료 코딩의 유용한 보조 도구가 될 수 있음을 결혼이주여성 전사자료 분 석 사례를 통해 확인하는 동시에, 질적연구의 해석적 책임과 분석적 판단은 여전히 인 간 연구자에게 귀속됨을 보여준다.

This study aims to explore how the coding process of qualitative interview transcripts is organized and coordinated through collaboration between generative artificial intelligence (AI) and human researchers. To this end, a case study was conducted using 25 in-depth interview transcripts addressing the self-reliance experiences of marriage migrant women. The analysis involved an interactive process in which AI-based first-round coding was followed by repeated review, revision, and interpretation by human researchers. The findings indicate that generative AI contributed to the rapid processing of large volumes of textual data, the detection of recurrent patterns, and increased efficiency in generating initial codes and category suggestions. At the same time, however, recurring problems were identified, including fragmentation of utterance context, simplification and overgeneralization of meaning, excessive generation of similar or overlapping categories, hallucinations and partial omission of utterances, and limitations in interpreting nonverbal and affective meanings. In response, human researchers played a central role in ensuring analytical validity and meaning construction by comparing AI-generated codes and categories with the original transcripts, examining utterancecode alignment, supplementing contextual information, restructuring categories, adjusting hierarchical relationships, and determining final interpretations. In particular, the category system proposed by AI was repeatedly modified and recalibrated through the interpretive judgments of human researchers, revealing AIhuman collaboration as an analytical practice characterized by iterative coordination and critical validation. This study demonstrates, through an analysis of interview transcripts with marriage migrant women, that AI can serve as a useful auxiliary tool for qualitative data coding, while also underscoring that interpretive responsibility and analytical judgment in qualitative research remain firmly vested in human researchers.

본 연구는 2025학년도에 자율전공학부를 신설한 A 대학을 대상으로 무전공 학생의 전공선택 경험과 지원체계의 현황과 문제점을 분석하고 개선방안을 제시하는 데 목적 이 있다. 이를 위해 자율전공학부 학생과 교직원을 대상으로 한 심층면담, 문헌 검토 및 국내외 대학 사례분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, A 대학은 무전공 학생을 위한 체계적 지원 시스템과 연간 계획이 부재하여 학생들이 전공 탐색 과정에서 어려움을 겪었다. 둘째, 학생들은 초기 지원에는 대체로 만족했으나, 상담의 체계성과 정보 제공 의 불충분성을 지적하였으며, 전공탐색 캠프의 다양성과 멘토링 프로그램 부족에 불만 을 나타냈다. 셋째, 전공선택은 개인의 적성이나 흥미보다는 정부 재정지원, 취업 가능 성, 부모의 직업 및 조언 등 외부 요인에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 결 과는 전공선택의 주요 요인을 개인적 특성으로 제시한 선행연구와 차별성을 지닌다. 이러한 결과를 토대로, 본 연구는 무전공 학생을 위한 전공선택 로드맵 제공, 전공기초 및 교양 교과 운영, 교수 상담 체계화, 선배·동료 멘토링, 전공박람회와 현장학습 확대 등 지원 방안을 제안하였다.

This study investigates the experiences of undeclared students in the newly founded School of Interdisciplinary Studies at University A in 2025, identifies limitations in the major selection support system, and suggests improvements. Data were collected through in-depth interviews with students and faculty, literature review, and case analysis. Findings show, first, the university lacked a systematic support system and annual plan, making major exploration difficult. Second, while students expressed initial satisfaction, they noted insufficient advising, limited information access, lack of diverse exploration programs, and absence of mentoring. Third, major choices were driven more by external factors such as government support, job prospects, and parental advice than by personal interests, differing from prior studies that emphasized individual characteristics. To address these issues, the study proposes measures such as a major selection roadmap, foundational and general education courses, strengthened academic advising, mentoring programs, and expanded major fairs and field experiences.

최근 국내 대학에서 자유전공학부는 학생들의 전공 선택권을 확대하고 학문 간 융복 합 교육을 실현하는 학부 운영 모델로 많은 주목을 받고 있다. 본 연구는 자유전공학부 의 거버넌스 중심 운영 체계 현황과 관련 사례, 주요 쟁점과 개선 방안을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2025년 3월과 9월을 기준으로 관련 문헌과 사례를 조사하고 이 를 종합 정리, 분석하였다. 연구 결과, 자유전공학부의 성공적인 운영을 위해 자유전공 교육 및 행정 체제와 인력 운영 강화, 학생 자율성과 아카데믹 어드바이징 체계 간의 조 화, 자유전공체제 보완을 위한 다각적 방안 마련, 지속가능한 자유전공 거버넌스 구조 와 성과관리 체계 구축 등이 제시되었다. 본 연구는 자유전공학부의 거버넌스 관련 운 영 현황과 발전 방안을 모색함으로써 향후 고등교육 정책 수립과 대학 학사 운영 개선에 기여할 수 있을 것이다.

In recent years, Free Major Programs in Korean universities have received growing attention as flexible academic models that expand students’ autonomy in major selection and promote interdisciplinary and convergence-based education. This study aims to examine the governance-centered operational structures, relevant institutional cases, key challenges, and potential improvement strategies associated with Free Major Programs in Korean higher education. To this end, relevant literature and institutional cases were collected and analyzed based on data available as of March and September 2025. The analysis reveals that successful implementation of Free Major Progrmas requires the establishment of a robust academic and administrative support system, the balance between student autonomy and structured academic advising, the development of complementary institutional mechanisms, and the design of sustainable governance and performance evaluation frameworks. By examining the current status and proposing future directions for Free Major Programs governance, this study offers meaningful implications for higher education policy development and improvements in university-level academic administration in Korea.