Earticle

현대 산업 생태계는 기술 융복합 가속화와 제품 수명 주기 단축으로 폐쇄형 혁신 모델의 한계에 직면 하고 있으며, 오픈 이노베이션이 필수적 패러다임으로 부상하고 있다. 특히 AI 기술의 비약적 발전은 오픈 이노베이션 방식을 혁신하고 있으나, 실제 연구 현장 전문가들의 구체적 서비스 요구사항에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 차세대 오픈 이노베이션 플랫폼 구축을 위한 기초 연구로서, 오픈 이노베이션의 핵심 프로세스인 탐색(Scanning), 매칭(Matching), 벤처링(Venturing)을 지원하 는 세 가지 핵심 서비스인 기술 정보 제공 서비스(Technology Information Dissemination), 전문 가 매칭 서비스(Expert Matching Service), 신생기업 기술 소싱(Startup Technology Sourcing) 대한 수요와 중요도를 실증 분석하였다. 국내 연구직 종사자 122명을 대상으로 설문조사를 실시하여 SPSS 통계 패키지를 활용한 빈도 분석 및 교차 분석을 수행하였다. 연구 결과, AI 및 생성형 AI 관련 기술 기사(78.4%), IT 개발 및 제조 엔지니어링 전문가 매칭 (79.85%), 헬스케어·환경 분야 딥테크 스타트업 탐색(75.6%)에 대한 높은 수요가 확인되었다. 또한 응 답자의 44.4%가 오픈 이노베이션 경험이 없으며, 주요 장벽으로 플랫폼 부재, 신뢰성 검증 문제, 행정 적 절차의 복잡성을 지적하였다. 이러한 실증 결과를 바탕으로 AI 기반 인텔리전스 엔진 구축, 검증 기반 전문가 매칭 시스템, 딥테크 중심 스타트업 데이터 허브, 통합 행정 지원 시스템이라는 4단계 전 략적 제언을 제시하였다. 이는 단순한 정보 연결을 넘어 협업 완결을 지원하는 지능형 R&D 플랫폼 설계의 방향성을 제공하며, 국내 연구 생태계의 글로벌 확장을 위한 디지털 인프라 구축에 기여할 것으로 기대된다.

The contemporary industrial ecosystem is confronting the limitations of closed innovation models due to accelerating technological convergence and the shortening of product life cycles, and global open innovation is emerging as an essential paradigm. In particular, the rapid advances in AI technologies are transforming the way open innovation is conducted; however, empirical studies on the concrete service requirements of experts working in real research settings remain scarce. This study serves as a foundational investigation for the development of next-generation global open innovation platforms and empirically analyzes the demand and perceived importance of three core services-technology news, expert search, and startup search-that support the key open innovation processes of scanning, matching, and venturing. A survey of 122 domestic R&D professionals was conducted, and frequency and cross-tab analyses were performed using the SPSS statistical package. The results show high demand for AI and generative-AI-related technology news (78.4%), matching services for IT developers and manufacturing engineering experts (around 80%), and the exploration of deep-tech startups in healthcare and environmental fields (75.6%). In addition, 44.4% of respondents reported no prior experience with open innovation, and they identified the absence of suitable platforms, challenges in reliability verification, and the complexity of administrative procedures as major barriers. Building on these empirical findings, the study proposes a four-stage strategic framework consisting of an AI-based intelligence engine, a validation-driven expert-matching system, a deep-tech-oriented startup data hub, and an integrated administrative support system. These suggestions offer design directions for an intelligent R&D platform that goes beyond simple information linkage to support the completion of collaboration, and are expected to contribute to the construction of digital infrastructure for the global expansion of the domestic research ecosystem.

This study proposes an immersive storytelling reading platform integrating Generative AI and interactive Augmented Reality (AR) to enhance children’s reading engagement. The platform combines style-transfer-based object detection, LangChain-driven real-time story generation, and Unity-based AR interactions, offering a multi-sensory reading experience via hand tracking and dynamic text. Experiments showed a 21.6% improvement in object detection accuracy, and EEG results revealed increased theta/beta power and suppressed alpha power when using the proposed platform, indicating enhanced attention. These findings highlight the educational potential of interactive reading environments for the digital-native generation.

With the recent changes in tourism trends, the demand for personalized travel experiences and hyper-personalization is increasing. At specific tourist destinations such as Jeju Island, various elements such as natural landscapes, marine scenery, and historical and cultural sites significantly influence tourist satisfaction and their intention to revisit. Accordingly, this study proposes a platform utilizing Artificial Intelligence (AI) technology to optimize UAM routes based on tourist preferences and provide personalized services. To achieve this, tourism big data was used to analyze preferred tourist destinations by season and landscape type, and based on this, an optimized UAM route and AI platform based on consumer preferences were developed. This platform, through an AI-based route recommendation system that reflects the preferences of individual tourists, aims to personalize the tourist experience and propose optimized routes that reflect local characteristics, thereby contributing to sustainable tourism development.

인공 지능(AI)과 로봇 공학의 역할이 글로벌 교육, 특히 STEM 및 STEAM 프레임워크 내에서 점점 더 중요해짐에 따라 기존 코딩 교육에서 AI를 활용해야 할 필요성이 매우 증가하고 있다. 따라서 이 연구의 목적은 초, 중등학교 기술-공학 수업에서 인 공지능형 코딩 플랫폼의 하나인 플랫코(FlatCo)의 활용 방안을 제시하고 가능성을 탐구하는 데 있다. 이 연구는 탐색적 문헌연 구를 주된 연구 방법으로 활용하여 AI 기반 플랫코 코딩 플랫폼의 활용 가능성을 주제별로 비판적으로 검토하고, 이를 기반으 로 교육적 활용 방안을 도출하였다. 이 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 초등학교 기술-공학 수업에서 플랫코를 사용하여 블록 기반 코딩을 통한 로봇 제어 프 로그래밍을 통한 기본 코딩 및 AI 개념을 활용할 수 있다. 플랫코의 시각적 프로그래밍 환경을 사용하여 학생들은 간단한 로봇 작동을 프로그래밍하여 경로를 따르거나 장애물을 피하거나 기본 센서 입력에 반응하는 등의 작업을 수행할 수 있다. 둘째, 중학교 기술-공학 수업에서는 고급 프로그래밍으로 학생들에게 부담을 주지 않으면서 기본 AI 개념을 포함하는 중급 로봇 공학 프로젝트에 플랫코 플랫폼을 활용할 수 있다. 이 수준에서 학생들은 블록 기반 코딩이나 단순화된 Python 명령을 사 용하여 센서 입력에 응답하고 간단한 AI 기반 작업을 실행하는 로봇을 프로그래밍할 수 있다. 셋째, 고등학교 기술-공학 수업에서는 플랫코 플랫폼을 활용하여 실제 AI 애플리케이션에 중점을 두지만 기계 학습의 복잡 성을 다루지 않는 고급 로봇 공학 프로젝트에 적용할 수 있다. 이 수준에서는 플랫코의 AI 도구를 사용하여 장애물 코스를 탐색 하거나 환경 변화에 대응하여 사전 정의된 작업을 완료하는 등 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 실제 시스템을 시뮬레이션하 는 것을 강조한다. 마지막으로, 플랫코 플랫폼은 향상된 학생 참여 및 상호작용을 향상시킬 수 있다. 플랫코 플랫폼은 AI 기반 로봇 코딩을 통 해 실시간 피드백과 대화형 경험을 제공함으로써 학생 참여와 실습 학습을 크게 향상시킨다. 이는 프로그래밍 개념에 대한 더 깊은 이해를 촉진하고 문제 해결 작업에 대한 적극적인 참여를 촉진한다. 이러한 연구의 맥락에 따라 플랫폼의 향상과 추후연구를 위하여 제언을 하면, 장치 호환성을 확장해야 할 필요가 있다. 즉 iOS 시스템을 포함한 더 넓은 범위의 장치를 지원하여 다양한 교육 환경에서 기술에 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 플랫 코 플랫폼을 강화하는 데 중점을 두어야 한다.

The purpose of this study is to propose the use of the AI-powered FlatCo coding platform in technology and engineering education in primary and secondary schools. This study uses a literature review as the main research method to critically examine the feasibility of using AI-based FlatCo coding platforms by topic and to derive educational applications based on this. The conclusions of this study are as follows; First, FlatCo can be used in primary school technology and engineering classes to introduce basic coding and AI concepts by programming robot control through block-based coding. Second, middle schools can use the FlatCo platform for intermediate robotics projects that include basic AI concepts without overwhelming students with advanced programming. Third, in high school technology and engineering classes, the FlatCo platform can be used for advanced robotics projects that focus on real-world AI applications but do not address the complexities of machine learning. Finally, the FlatCo platform enables increased student engagement and interaction. The FlatCo platform significantly enhances student engagement and hands-on learning by providing real-time.

[연구목적] 본 연구에서는 기존의 후기수용모형에 사용자 저항 변수의 통합을 시도함으로써 AI기반 전자상 거래 플랫폼에서 UI/UX에 대한 수용과 저항의 통합모형을 제시하고자 한다. 이를 통해 경영자에게 수용과 저 항에 대한 균형적인 시각을 제공하며 그로 인해서 사용자 행동에 대한 이해의 폭을 넓히는 데 본 연구의 주 목적이 있다. [연구방법] 본 연구모형의 검증을 위해서 조사설계를 통해 수집된 총 300명의 자료를 분석함으로써 사용자 저항이 AI기반 전자상거래 플랫폼에서 UI/UX 수용 및 확산에 어떠한 영향을 미치는지 실증 분석해 보고자 하였다. [연구결과] 가설 검증을 위한 실증적 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현실감, 사회적 영향, 그리고 호환성 등 사용자 저항의 선행 요인들은 저항에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 사용자 저항은 지각된 유용성, 만족도, 지속 사용 의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 유용성은 지속적 사용 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로, 만족도는 지속적 사용 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. [연구의 시사점] 본 연구는 후기수용모형을 확장하여 사용자 저항과 그 선행요인을 통합함으로써, AI기반 UI/UX에서 저항이 단순한 장애요인이 아니라 수용 및 채택 과정을 설명하는 중요한 구성개념임을 시사한다. 또한 기업은 목표시장 내 사용자 저항 수준을 측정·추적하고, 적합성, 지각된 위험, 지각된 제품 이미지 등 저항 의 주요 원인을 파악하여 저항 유형별로 차별화된 대응 전략을 마련할 필요가 있다.

[Purpose] The present study aimed to present an integrated model of acceptance and resistance to UI/UX in AI-based e-commerce platforms by attempting to integrate user resistance variables into the existing Post Acceptance Model. The main purpose of this study is to provide managers with a balanced view of acceptance and resistance, thereby broadening their understanding of user behavior. [Methodology] Data were collected through a survey to attain the goals of the current study. A total of 300 responses were analyzed to explain and predict how user resistance affects the acceptance and spread of UI/UX in AI-based e-commerce platforms. [Findings] The results of empirically testing hypotheses were as follows. First, the antecedents of user resistance, such as the sense of reality, social influence, and compatibility negatively affected the resistance. Second, user resistance negatively affected perceived usefulness, satisfaction, and intention to continue to use. Third, perceived usefulness positively influenced intention to continue to use. Finally, satisfaction positively influenced intention to continue to use. [Implications] The present study extended the Post Acceptance Model by integrating user resistance and its antecedents. Accordingly, the current study suggested that resistance is not merely a barrier but an important construct that explains the process of acceptance and adoption of AI-based UI/UX. In addition, the present study implied that firms measure and track the level of user resistance in the target market and identify the major causes of resistance such as compatibility, perceived risks, and perceived product image, thereby preparing differentiated response strategies depending on the type of resistance.

본 연구의 목적은 AI 기반 맞춤형 학습 플랫폼 '광주아이온'을 실제 초등학교 수업에 적용한 교사들의 경험을 심층분석하여 그 교육적 가능성과 한계점을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 연구자 본인의 자기성찰적 사례 연구, 동료 교사 3인과의 심층 인터뷰, 학생 반응 자료 등을 통합하여 질적 분석을 수행하였다. 연구 결과, '광주아이온'의 장점으로는 (1) 통합 로그인을 통한 접근 편의성, (2) 수업자료 공유 및 피드백 과정의 효율성, (3) 유료 에듀테크 서비스무상 제공을 통한 교육기회 형평성, (4) 게임화 및 시각화 도구를 활용한 학생의 흥미 유발 등이 있었다. 반면, 한계점으로는 (1) 일부 도구의 기능적 불완전성 및 기술적 오류, (2) 자동화로 인한 교사 역할 축소 우려, (3) 교사의 디지털 역량에 따른 활용 격차, (4) 저학년의 디지털 소양 부족으로 인한 수업 적응 어려움 등이 나타났다. 결론적으로 '광주아이온'은 교육 효율성과 학생 참여를 높이는 잠재력을 지녔으나, 기술 안정성을 확보하고 교육의 본질을 고려한 플랫폼 개선이 요구된다. 본 연구는 향후 AI 기반 플랫폼의 효과적 활용을 위해 플랫폼 개선과 동시에 교사연수, 학생 디지털 리터러시 교육 등의 정책적 지원 필요성을 제언한다.

The purpose of this study is to explore the educational possibilities and limitations of the AI-based learning platform 'Gwangju AI-ON' by analyzing the in-depth experiences of elementary school teachers who have applied it in their classrooms. For this purpose, a qualitative analysis was conducted, integrating the researcher's self-reflective case study, in-depth interviews with three fellow teachers, and student response data. The results showed that the strengths of 'Gwangju AI-ON' included (1) ease of access through Single Sign-On (SSO), (2) efficiency in sharing class materials and providing feedback, (3) equity in educational opportunities through free access to paid EdTech services, and (4) stimulation of student interest using gamification and visualization tools. Conversely, limitations identified were (1) functional imperfections and technical errors in some tools, (2) concerns about the reduction of the teacher's role due to automation, (3) a gap in utilization based on teachers' digital competency, and (4) difficulties in adaptation for younger students with insufficient digital literacy. In conclusion, while 'Gwangju AI-ON' has the potential to enhance educational efficiency and student engagement, platform improvements are required, considering technical stability and the essence of education. This study suggests the necessity of teacher training, student digital literacy education, and policy support for the successful integration of AI-based platforms in the educational field.

본 연구는 음식점 리뷰의 신뢰도 저하와 개인화 정보 부족 문제를 해결하기 위해, AI 기반 리뷰 분석 및 개인화 추천 기능을 통합한 푸드테크 숏폼 플랫폼을 제안한다. 제안된 플랫폼은 Flutter 기반의 위치기반 모바일 애플리케이션 으로 구현되며, 숏폼 영상 리뷰를 중심으로 음식 정보를 제공한다. 특히, 리뷰 신뢰도 평가를 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 자연어 처리 모델을 적용하여 리뷰의 내용, 감성, 형식 등을 종합적으로 분석하고 점수화한다. 또한, 사용자 맞춤형 추천에는 NCF(Neural Collaborative Filtering) 알고리즘을 활용하며, 시계열 클러스터링 기법을 통해 소비자 행동 패턴을 분석한다. 이를 통해 사용자에게는 신뢰도 높은 음식점 선택 도구를, 소상공인에게는 데이터 기반 마케팅 전략 수립에 유용한 인사이트를 제공한다.

This study proposes a foodtech short-form platform designed to address the decline in the reliability of restaurant reviews and the lack of personalized information. The proposed platform is implemented as a location-based mobile application using Flutter and provides food information centered on short-form video reviews. For review reliability evaluation, the system employs a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)-based natural language processing model, and personalized recommendations are generated using an NCF (Neural Collaborative Filtering) algorithm. In addition, consumer behavior patterns are analyzed through time-series clustering, and the resulting insights are used to offer real-time marketing strategies to small business owners.

본 연구는 작은 교회의 교육적 취약성을 극복하고, 한국 교회 전반의 교육 수준 향상을 위해 지식경영 도입과 AI 기반 교회교육 플랫폼 구 축 방안을 탐색하였다. 연구에서는 생애주기 교육목회를 중심으로 태 내기부터 초고령기에 이르는 성도의 발달 단계별 신앙교육과 삶의 과 제를 디지털 플랫폼을 통해 구현할 수 있는 가능성을 확인하였다. 지식 경영은 교회교육에서 명시적, 암묵적, 공동체적, 계시적 지식의 범주를 체계화하고, 지식의 생성, 공유, 활용을 촉진함으로써 커리큘럼 개발과 콘텐츠 구성의 이론적 토대를 제공하였다. AI 기반 교회교육 플랫폼은 성경을 중심으로 하는 생애주기 교육목회를 기반으로 설계되며, 다음 두 가지 핵심 트랙으로 운영된다. 첫째, 신앙 교육 트랙은 초신자에서 지도자로 이어지는 신앙 성숙 경로를 제시하며 단계별 맞춤형 학습을 지원한다. 둘째, 생애주기 모듈 트랙은 학습, 입시, 진로, 연애, 결혼, 직장, 황혼기, 죽음 교육 등 삶의 과제를 신앙적 적용과 연계하며, 자 녀-부모-격대부모 교육을 통합하여 세대 간 신앙 전승을 강화하는 세 대 통합적 신앙교육을 촉진한다. 또한 플랫폼은 학습자의 연령, 신앙 수준, 관심사에 따른 맞춤형 콘텐츠와 실천 과제를 제공하고, 교회-가정-학교 간 연계를 통해 공적 신앙 실천을 위한 구조적 장치로 기능한 다. 이러한 본 연구의 AI 기반 교회교육 플랫폼 구축 방안은 재정적, 인적 자원이 제한된 작은 교회의 현실과 AI 시대의 디지털 전환이라는 사회적 변화를 배경으로, 모든 성도가 신앙교육에서 소외되지 않도록 교육목회 혁신의 새로운 방향을 모색했다는 점에서 의의가 있다.

This study explores the introduction of knowledge management (KM) and the development of an AI-based church education platform to address educational vulnerabilities in small churches and enhance the overall quality of education in the Korean church. The study examines the potential of implementing life-cycle-based faith education-from prenatal stages to late adulthood-through a digital platform. KM provides a theoretical foundation for curriculum design and content development by systematizing explicit, tacit, communal, and revelatory knowledge within church education, thereby promoting knowledge creation, sharing, and utilization. The AI-based platform is designed around life-cycle ministry with the Bible at its core and operates through two main tracks. The Faith Education Track guides spiritual growth from new believers to church leaders, offering stage-specific personalized learning. The Life-Cycle Module Track links life-stage tasks-including learning, academic preparation, career, dating, marriage, work, late adulthood, and end-of-life education-to spiritual application, integrating child-parent-grandparent education to strengthen intergenerational faith transmission. The platform also provides personalized content and practical tasks based on learners’ age, faith assessment results, and interests, while facilitating church-family-school collaboration as a mechanism for public faith practice. This AI-based church education platform offers a strategic response to the limited human and financial resources of small churches and the digital transformation in the AI era. By integrating KM principles with life-cycle education and AI technology, the platform enables systematic curriculum management, supports continuous and intergenerational faith formation, and provides learners with structured, practical pathways for spiritual growth. This approach represents a novel direction for educational ministry innovation and demonstrates potential for sustainable, inclusive, and integrated church education.

최근 클라우드 환경에서는 산업 현장에 다양한 IT 기술들이 적용되어 자동화, 효율성, 보안성을 향상할 수 있는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 산업 현장에서는 유연성, 호환성, 개인정보 보호 문제와 같은 문제들 을 해결하기 위해서 블록체인과 AI를 융합한 융합기술들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업 현장에서 IoT 기술(블록체인, AI, IoT) 간의 시너지에 대한 성능 평가를 통해 클라우드 환경의 최적화된 AI-IoT 플랫폼을 제안한다. 제안 플랫폼은 산업체 간 협업 작업을 수행하기 위해서 공통된 클라우드 표준을 사용함으로써 클라우드 작업 간 정보 연계를 높이고 있다. 특히, 산업체 정보의 지속적인 수집이 가능하도록 산업체 정보를 가중치와 상관 관계 지수를 컨볼루션함으로써 산업체 정보의 우선순위에 따라(또는 바인딩) 패턴 정보를 해시값으로 저장하고 검 증한다. 특히, 제안 플랫폼은 AI-IoT 플랫폼이 산업체 정보의 우선순위에 따라(또는 바인딩) 패턴 정보를 해시값으 로 저장하고 검증하는 것을 성능 평가 함으로써 산업체 정보의 처리 효율성을 확인한다.

Recently, in the cloud environment, various studies are being conducted to improve automation, efficiency, and security by applying various IT technologies to industrial sites. In particular, in the industrial field, convergence technologies that combine blockchain and AI are being used to solve problems such as flexibility, compatibility, and personal information protection problems. In this paper, we propose an AI-IoT platform optimized for the cloud environment through performance evaluation on the synergy between IoT technologies (blockchain, AI, IoT) in various industrial sites. The proposed platform is increasing the linkage of information between cloud tasks by using common cloud standards to perform collaboration between industries. In particular, pattern information is stored and verified as a hash value according to the priority of industry information by convoluting the industry information to enable continuous collection of industry information. In particular, the proposed platform checks the processing efficiency of industry information by performing performance evaluation on the AI-IoT platform storing and verifying pattern information as a hash value according to the priority (or binding) of industry information.

This paper discusses the differentiation of job titles and job description of translators at AI translation platform-based translation ecosystem. The definition of job title and its description is summarized with their comprehensive official data including previous academic research, the status of the translator's job title in Korean language service industry, the information on the job types of ‘translation’ on the recruitment portal site, ISO description, and the likes. It is expected that the result of research will dedicate to establishing the basic academic infrastructure of translator’s job title and its description and leading to use as reliable basic data for future registration of translation job areas and titles in Korea's Vocational Dictionary and Development of Standardized Curriculum and Learning Modules based on NCS (National Competency Standards). In addition, it will subsequently contribute to protecting the rights and interests of translators and establishing a solidification of the status of the entire group related translator profession, which is an important official path for career development and prepares a basis for cultivating customized talents.

COVID-19 팬데믹 이후, 공항은 복잡한 운영 환경과 급증하는 여객으로 인해 운영 효율성 증대가 중요한 과제로 대두되었다. 이에 AI 기술의 도입이 공항 운영에 어떠한 혁신적인 변화를 가져올 수 있는지에 대한 연구 필요성이 더욱 부각되었다. 본 연구의 목적은 공항 운영 효율성 측면에서 AI 기반 비즈니스 구축과 운영에 대해 체계적으로 탐색하여 공항 산업의 디지털 대전환과 혁신을 이끌어낼 수 있는 전략적 방향과 시사점을 제시하는 것이다. 이를 위해 글로벌 유통 플랫폼 기업들의 AI를 활용한 혁신적인 비즈니스 구현 사례를 조사하고, SWOT 분석을 실시하였다. SWOT 분석 결과를 바탕으로 전문가 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 통해 공항에서의 운영 효율성 향상을 위한 AI 기반 비즈니스 적용 분야, 추진 전략 및 정책, 잠재적 장애요인 등을 도출하였다. 분석 결과, 여객 수요 예측, 차량 추적 및 주차 공간 관리, 스마트 시설 관리 및 유지보수 체계 구축, 보안 검색 프로세스 개선 등 다양한 AI 기반 비즈니스 적용 분야가 제안되었다. 또한, AI 기반 비즈니스를 성공적으로 구축하고 운영하기 위해서는 다양한 빅데이터 활용, 고객 중심의 서비스 개발, 데이터 보안 및 개인정보 보호 강화 등이 필요함을 확인하였다. 잠재적인 장애요인으로는 데이터의 부족이나 품질 문제, 기술적 한계, 고객 수용성 부족 등이 있음을 확인하였다. 본 연구의 결론 및 시사점은 공항 운영 효율성 향상을 위한 AI 기반 비즈니스 구축 및 운영에 있어 미래 방향성 결정에 실무적인 가이드라인을 제공하며, 이는 공항 산업의 디지털 혁신을 이끌어낼 수 있는 중요한 발판이 될 것으로 기대된다.

Since the COVID-19 pandemic, enhancing operational efficiency has become a crucial goal for airports due to the complex operational environment and the surge in passenger numbers. Consequently, the need to investigate the transformative potential of AI technology in airport operations has gained increased importance. This study aims to systematically explore the construction and operation of AI-based business models for improving airport operational efficiency, providing strategic directions and insights for driving digital transformation and innovation within the airport industry. To achieve this, case studies of global distribution platform companies implementing AI-driven innovations were examined, followed by a SWOT analysis. Based on the results of the SWOT analysis, expert focus group interviews (FGI) were conducted to identify AI-based business application areas, strategies, policies, and potential obstacles for enhancing airport operational efficiency. The analysis suggests various AI-based applications, including passenger demand forecasting, vehicle tracking and parking space management, smart facility management and maintenance systems, and improvement of security screening processes. The study also highlights the necessity of leveraging diverse big data sources, developing customer-centric services, and strengthening data security and privacy protection for the successful implementation and operation of AI-based businesses. Potential challenges identified include data limitations and quality issues, technological constraints, and a lack of customer acceptance. The conclusions and implications of this study provide practical guidelines for decision-making on the future direction of AI-based business development and operation for enhancing airport operational efficiency, serving as a critical foundation for digital innovation in the airport industry.

본 연구는 기업의 AI Transformation(AX)을 지원하기 위해, Vision Language Model(VLM) 기반 지능 형 문서처리 플랫폼을 설계하고, Qwen2.5VL-7B를 활용한 영수증 처리 프로토타입을 구현하였다. 제안된 플랫폼 은 3-Tier 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로, 프롬프트 관리 체계와 기능별 모듈화를 통해 유연하고 확장 가능 한 구조를 구현하였다. 실험 결과, 평균 91.7%의 정보 추출 정확도를 달성하였으며, 사전 템플릿 없이 다양한 문서 형식에 대응 가능한 처리 유연성을 바탕으로 실무 적용 가능성을 입증하였다. 본 연구는 OCR 중심 기술의 한계를 보완하는 프롬프트 기반 VLM 아키텍처를 실증적으로 제시하고, 금융·물류·의료 등 산업 전반에서 적용 가능한 문 서 자동화 기반을 제공하였다는 점에서 학문적·실무적 의의를 갖는다.

This study supports corporate AI Transformation (AX) by designing a document processing platform based on a Vision Language Model (VLM) and implementing a prototype using Qwen2.5VL-7B. The platform employs a three-tier microservice architecture with prompt management and modular components to ensure flexibility and scalability. Experiments showed an average information extraction accuracy of 91.7%, and the system demonstrated practical applicability by handling diverse document formats without predefined templates. This research provides an empirical implementation of a prompt-based VLM architecture that overcomes limitations of OCR technologies, offering academic and practical value as a foundation for document automation across sectors such as finance, logistics, and healthcare.

본 연구는 HSK 교수·학습 플랫폼인 Learn Chinese와 Super Test를 통해 AI 기반 맞 춤형 HSK 교육에 대해 살펴보고 AI 기반 중국어 교육의 특징과 한계 제안을 목적으로 한다. AIBE 맞춤형 HSK 교육은 첫째, AI 진단 테스트 및 맞춤형 교육 추천, 둘째, 교육 과정 학습 및 평가, 셋째, 학습 데이터 제공 및 학습 관리의 단계를 통해 이루어진다. AI 기반 HSK 교육 목적 플랫폼은 매우 고도화되어 있었으나 과정이 아닌 결과 중심의 학습, 기계적인 반복 학습, 피로도가 높은 학습이라는 한계점도 있었다. AI 기반의 중국어 교육에는 여러 장단점이 있지 만 분명한 것은 지금의 한계점을 극복하기 위한 각 분야의 연구가 계속되고 있으며 향후 기술 이 인간 교사를 대체할 수 있는 영역이 점차 확대될 것이라는 사실이다. 인간 교수자는 기계 의 장점을 최대한 활용하며 한편으로 교수자로서 더욱 중요한 역할이 무엇인지 고민하고 관 련 연구를 지속해야 할 필요가 있다.

This study aims to examine AI-based personalized HSK education through Learn Chinese and Super Test and to propose features and limitations of AI-based Chinese education. AIBE personalized HSK education is conducted in the following order: First, AI diagnostic testing and customized training recommendations, second, learning and evaluation, and third, learning data provision and management. Even though the AI-based HSK education platform was very advanced, there were also limitations such as result-oriented learning, mechanical repetition-oriented learning, and high fatigue learning. AI-based Chinese education has many advantages and disadvantages but what is clear is that research in each field to overcome current limitations is continuing and in the future the area where technology can replace human teachers will gradually expand. Human instructors need to make the most of the advantages of machines and on the other hand, they need to think about what is a more important role as instructors and continue related research.

생성형 AI 등 딥러닝 기술의 발전은 사회 전반적으로 커다란 격변을 만들고 있으며 한국의 교육 당국도 국가 수준의 디지털 교육의 방향과 정책을 발표하였다. 이러한 교육 패러다임의 성공적 안착을 위해선 관련 교사의 역 량 강화, 교과서 개발과 더불어 각 교과를 지원하는 에듀테크 교구의 개발이 필수적이다. 본 논문은 이를 위하여 초중등 실과와 정보, 농업 관련 전문학교에서 AI 기반의 디지털 농업을 교육하는 에듀테크 교구로서 “스마트팜 실 습 플랫폼 키트”를 제안한다. 본 교구는 학교 교육과정의 연계성을 기반으로 구성하였으며 현행 교육과정에서 제 시하는 내용과 목표와 관련한 세부 요소를 담도록 설계하였다. 제안하는 플랫폼 키트는 학습자가 디지털 농업의 기본 개념, 디지털 센서 기술, 스마트팜의 구성과 관련한 피지컬 컴퓨팅 요소를 배우고 지능 분석을 위한 학습 데 이터를 구축하는 방법과 센서 운영 기술 등을 경험할 수 있도록 지원한다. 제안하는 플랫폼 키트는 딥러닝 개념을 기반으로 운영하며 제공하는 스마트팜 라이브러리를 이용한 AI 코딩이 가능하도록 설계 구현하였다.

The development of deep learning technologies such as generative AI is creating a great upheaval throughout society, and the Korean educational authorities have also announced the direction and policy of digital education at the national level. In order to successfully establish this educational paradigm, it is essential to strengthen the capacity of related teachers, develop textbooks, and develop edutech teaching aids that support each subject. To this end, this paper proposes the “Smart Farm Practice Platform Kit” as an edutech teaching aid that teaches AI-based digital agriculture in elementary, middle, and high school practical arts, information, and agricultural vocational schools. This teaching aid is structured based on the connection with the school curriculum and is designed to include detailed elements related to the contents and goals presented in the current curriculum. The proposed platform kit supports learners to learn the basic concepts of digital agriculture, digital sensor technology, and physical computing elements related to the composition of smart farms, and to experience methods for constructing learning data for intelligence analysis and sensor operation technology. The proposed platform kit is designed and implemented to enable AI coding using the smart farm library provided based on the concept of deep learning.

언어와 생활 문화가 다른 외국인들은 행정적, 법적, 사회적 문제를 해결하는 과정에서 언어 장벽과 복잡한 절차로 인해 지속적으로 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 지식공간 이론을 결합한 플랫폼 설계 방안을 제안하며, 이를 통해 기존 플랫폼 방식보다 사용자 지식 상태를 체계적으로 분석하고 효율적인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있음을 입증한다. 제안된 플랫폼은 지식공간 이론을 활용하여 외국인의 지식 상태를 세밀히 모 델링하고, AI 기술을 통해 실시간으로 변화하는 사용자 요구를 예측 및 반영한다. 또한, 적응형 테스트와 전제 관계 기반 알고리즘을 적용하여 정보를 제공하고 행정 절차를 자동화함으로써 사용자 경험의 효율성과 정확성을 대폭 향 상시킨다. 이러한 방식은 기존 플랫폼이 제공하지 못했던 고도화된 맞춤형 서비스와 정보 전달 방식을 구현함으로써 외국인이 일상적으로 필요한 정보를 신속히 얻고 복잡한 행정 절차를 간소화할 수 있도록 돕는다. 본 연구는 AI와 지식공간 이론의 통합이 체류 외국인의 생활 편의성과 정착 효율성을 높이는 데 크게 기여할 수 있음을 시사한다.

Foreigners with different languages and cultural backgrounds often face persistent challenges due to language barriers and complex procedures when addressing administrative, legal, and social issues. This study proposes a platform design that integrates AI and knowledge space theory, demonstrating clear advantages over conventional platforms by systematically analyzing user knowledge states and delivering highly efficient, customized services. The proposed platform utilizes knowledge space theory to precisely model the knowledge states of foreign users and employs AI to dynamically predict and adapt to their evolving needs in real time. Furthermore, it incorporates adaptive testing and prerequisite-based algorithms to streamline information delivery and automate administrative processes, significantly enhancing user experience in terms of efficiency and accuracy. By implementing advanced personalized services and optimized information pathways that surpass the capabilities of existing platforms, this approach enables foreigners to quickly access essential information and simplify complex administrative tasks. The findings of this study highlight the substantial potential of integrating AI and knowledge space theory to improve the quality of life and settlement outcomes for foreign residents.

이 연구는 네트워크 의제설정이론을 기반으로 유튜브 내 인공지능 담론의 구조적 특성과 변화 양상을 파악한다. 2018년부터 2025년 3분기까지 게시된 관련 영상 29,697건을 수집하고, 그래프 신경망 기반 계층적 이질 그래프 트랜스포머 모델을 활용하여 의미적 유사성, 구조적 공출현, 생산자 맥락의 상대적 영향력을 분석했다. 분석 결과, 생산자 맥락인 채널이 의제 형성에 가장 큰 영향을 미쳤으며, YTN 등 레거시 미디어가 의제 네트워크 허브로 기능했다. 담론 구조는 거시 의제에서 미시 생활 의제로 확산하는 계층적 연결성을 보였고, 시계열적으로는 전망, 혁신, 일상화로 누적 진화하는 안정적 생태계를 확인했다. 이 연구는 디지털 플랫폼 내 의제설정 구조를 규명하고, 레거시 미디어의 게이트키핑 기능이 디지털 플랫폼 환경에 서도 유효함을 실증했다. 더불어, 그래프 신경망 접근을 담론 분석에 적용하여 융합 연구 방법론의 효용성을 입증했다는 데 의의가 있다.

This study applies Network Agenda-Setting theory to examine the structural characteristics and temporal evolution of artificial intelligence discourse on YouTube. A total of 29,697 related videos published between 2018 and the third quarter of 2025 were collected, and a graph neural network-based hierarchical heterogeneous graph transformer model was employed to analyze the relative influence of semantic similarity, structural co-occurrence, and producer context. The results indicate that producer context, represented by YouTube channels, exerts the strongest influence on agenda formation, with legacy media such as YTN functioning as hubs within the agenda network. The discourse structure exhibits hierarchical connectivity through which macro-level agendas diffuse into micro-level everyday agendas, and a temporally stable ecosystem was confirmed, characterized by cumulative evolution across three phases of anticipation, innovation, and normalization. This study contributes by identifying the agenda-setting structure within a digital platform environment and empirically demonstrating that the gatekeeping function of legacy media remains effective in digital platform-based contexts. It additionally advances convergent research methodology by illustrating the analytical utility of graph neural network approaches in discourse analysis.

본 연구는 빅데이터에 기반하여 출소자 재범방지 정책과 관련된 의사결정의 최적화 지원방안을 탐색하는 데 목적이 있으므로, 한국법무보호복지공단의 빅데이터를 개념화(이론모형 및 내용 체계)시키고 이를 활용하기 위한 업무 수행체계 를 제안하였다. 이 제안의 의미는 다음과 같다. 첫째, AI 기반 플랫폼은 출소자를 둘러싸고 있는 지역사회 범죄예방 생태계의 데이터를 체계화시키고 갱생보호사업 수행을 지원하는 데 필요한 데이터를 수집 및 가공․처리하여 가치를 창출하는 것에 있다. 둘째, 데이터를 가공하여 처리하 고 종합하여 가치를 창출하는 부분이 빅데이터 활용의 핵심이라고 할 수 있다. 셋째, 정책 추진 시 인프라 구축 및 유지관리하는 기능보다는 출소자 사회적응 향상에 대한 가치 창출 및 출소자 지원사업 의사결정을 지원하는 기능이 중심이 되는 한국법무보호복지공단 “법무보호지능센터(가칭)” 구축이 우선되어야 할 것 이다. 넷째, 빅데이터의 가치를 공유하고 활용하는 데 있다. 따라서 지속해서 내 부 전문가를 양성하고 홍보할 필요가 있다. 다섯째, 한국법무보호복지공단 빅데 이터의 가치 공유와 실천은 지역사회 범죄예방실천과 공단의 의사결정의 최적화 를 지원할 수 있고 나아가 한국법무보호복지공단이 선제적인 맞춤형 갱생보호서 비스를 실현해 나가는 데 기여할 수 있을 것이다. 한국법무보호복지공단이 한국지능정보사회진흥원에서 주관하는 2020 데이터 플래그십 공모사업을 통하여 구축한 “출소자의 재범방지를 위한 빅데이터 기반 AI 플랫폼”을 잘 활용하여 출소자들의 사회적응역량을 강화하는 것이 매우 중요 하다. 이렇게 지역사회와의 연결고리를 맺어줌으로써 출소자들이 온전히 사회적 응을 하도록 하며, 재범방지를 향하는 길로 가는 것이 국가 및 지역사회의 책무이다.

The purpose of this study was to explore ways to support optimization of decision making related to ex‐prisoners recidivism prevention policies based on big data, and conceptualized the big data of the Korea Rehabilitation Agency (theoretical model and content system), and proposed a work performance system to utilize it. First, this platform is to systematize the data of the crime prevention ecosystem in the community surrounding ex‐prisoners, and to create value by collecting, processing‐treating data necessary to support the implementation of rehabilitation protection projects. Second, it can be said that the part that creates value by processing, treating, and synthesizing data is the core of the use of big data. Third, when implementing policies, rather than constructing and maintaining infrastructure, the construction of the “Legal Protection Intelligence Center (tentative)” of the Korea Rehabilitation Agency, which focuses on creating value for improving ex‐prisoners social adjustment and supporting decision‐making in support projects for exprisoners, should be given priority. Fourth, it is to share and utilize the value of big data. Therefore, there is a need to continuously cultivate and promote internal experts. Fifth, sharing and implementing the value of big data of the Korea Rehabilitation Agency can support the practice of crime prevention in the local community and the optimization of the Agency’s decision‐making, and furthermore will be able to contribute to the Korea Rehabilitation Agency’s realizing preemptive customized rehabilitation protection services. It is important for the Korea Rehabilitation Agency to reinforce the social response capacity of ex‐prisoners by making good use of the “big databased AI platform for prevention of ex‐prisoners recidivism” established the 2020 data flagship contest organized by the Korea National Information Society Agency. By establishing a connection with the local community in this way, it is the responsibility of the nation and the community to help ex prisoners to fully adapt to society and to go on the path towards recidivism prevention.

메타버스(Metaverse)는 스마트폰을 이은 세 번째 IT 혁명으로 다가오고 있다. 메타버스는 단순히 잠시 지나가는 트렌드가 아니다. 단순한 혁명이 아니라 새로운 문명으로 불러야 할 정도로 거대하고 빠른 변화가 우리를 휩쓸고 있다. 과거 중세시대 향신료가 가져온 문명의 혁신처럼 메타버스도 세상을 뒤흔들 새로운 변화의 물결이 될 것이다. 메타버스는 지금까지 우리가 겪어본 경험이 없는 세계로 우리를 인도할 것이다. 경제, 산업, 사회, 문화 등 우리를 둘러싼 일상생활이 새로운 방식으로 다시 쓰일 것이며, 이제는 단순히 사람들 간의 대화뿐만 아니라 AI와 같은 디지털 휴먼과의 소통도 메타버스를 통하여 일상적으로 이루어질 것이다. MZ세대로 일컬어지는 1990년대 중반에서 2010년대 초반에 출생한 현재 기준으로 10대 후반에서 20대 초반 세대를 중심으로 폭넓게 활용되고 있는 메타버스 공간 개념을 변화시켜 가상부동산을 중심으로 새로운 플랫폼으로 인식될 것이다. 디지털 전환시대의 총아로 떠오르고 있는 ‘메타버스’를 새로운 공간으로서 부동산의 개념에도 변화가 올 것이고, 나아가 메타폴리스와 같은 메타버스 기반의 부동산 플랫폼 구축을 모색할 때이다. 메타버스 플랫폼에서 활동하고 있는 아바타와 가상세계에서 거래되고 있는 가상부동산 관련 메타버스 부동산 플랫폼에 관한 논의를 시론적 관점에서 살펴보았다. 나아가 메타버스의 시대가 도래함에 따라 메타버스의 다양한 가능성이 충분히 발현되고 안전하고 유용한 서비스로 발전할 수 있도록 가상부동산에 관한 법·제도적 논의를 시작할 때이다. 전 세계적으로 메타버스 산업이 시작 단계에 있음을 고려해, 촘촘한 사전규제로 인해 국내 메타버스 산업의 성장 기회가 제한되지 않도록 글로벌 산업콘텐츠 환경을 종합적으로 고려하여 가상부동산을 규율할 수 있는 법·제도에 관한 논의가 중요한 시점이다.

Metaverse is approaching as the third IT revolution following smartphones. The metaverse is not just a passing trend. A huge and rapid change is sweeping us over, not just a revolution, but a new civilization. Like the innovation of civilization brought about by spices in the Middle Ages in the past, the metaverse will become a new wave of change that will shake the world. The metaverse will lead us into a world we have never experienced before. The daily life that surrounds us, such as economy, industry, society, and culture, will be re-used in a new way, and now, not only conversations between people but also communication with digital humans such as AI will be done on a daily basis through the metaverse. By changing the concept of metaverse space, which is widely used mainly by the late teens to early 20s, who were born in the mid-1990s to early 2010s, known as the MZ generation, it will be recognized as a new platform centering on virtual real estate. will be. The concept of real estate will change as a new space in ‘Metaverse’, which is emerging as a favorite child in the digital transformation era, and furthermore, it is time to explore the establishment of a metaverse-based real estate platform such as Metapolis. The discussion on the metaverse real estate platform related to avatars operating on the metaverse platform and the virtual real estate being traded in the virtual world was examined from a theoretical point of view. Furthermore, as the era of the metaverse arrives, it is time to start legal and institutional discussions on virtual real estate so that the various possibilities of the metaverse can be fully expressed and developed into a safe and useful service. Considering that the global metaverse industry is in its infancy, it is necessary to comprehensively consider the global industrial content environment so as not to limit the growth opportunities of the domestic metaverse industry due to tight pre-regulation. This is an important time to discuss.

The purpose of this study is to investigate and analyze the relationship between experience economy and experience satisfaction for tourists who experienced tourism using artificial intelligence (AI) based tourism product platform. The survey was conducted for November 1st to December 31st, 2023, and an empirical analysis was conducted using 235 valid samples. Statistical processing of the data collected in this survey was analyzed using the AMOS 21.0 nd SPSS 21.0 statistical package program. First, As a result of the <Hypothesis 1> verification, it was analyzed that all four sub-dimensions of the experience economy which were educational experience, entertainment experience, escapist experience, and esthetic experience, had a positive effect on experience satisfaction. Therefore <Hypothesis 1> was fully adopted. Through this study, we intended to provide theoretical implications for tourism institutions. The practical implications are, first, that the artificial intelligence tourism product platform should be continuously updated. Second, various efforts are needed to find new tourism experience contents. Third, the public and private sectors should cooperate to combine existing tourism resources or find new tourist attractions and provide officially certified tourism products.