Earticle

이 연구는 스포츠 질적 연구 시 생성형 AI 활용에 대한 가능성 및 윤리적 쟁점을 탐색하는데 목적이 있 다. 연구방법은 문헌연구와 텍스트 사례분석이 적용되었다. 생성형 AI는 ChatGPT(4.0, 4.1, 4.5)와 뤼튼(wrtn AI) 이 사용되었으며 자료수집과 초기 코딩(open coding) 단계라는 제한된 범위 내에서 파일럿 연구가 실시되었다. 생 성형 AI의 경우 질적 자료 생성시 기록면에서 시간적 단축과 조력자로서 기술적 유용성을 확인해 볼 수 있었다. 그러나 질적 자료의 책임은 여전히 연구자에게 귀속되어 있다는 것, 그것이 이 연구의 주요 요지 중 하나이다. 따 라서 질적 연구에서 생성형 AI의 활용 가능성은 전통적 질적 연구보다 더 높은 윤리적 성찰과 절차적 투명성이 요구되고 있어 기술적 도덕성에 관한 후속 연구가 필요하다.

This study aims to explore the possibilities and ethical issues of utilizing generative AI in qualitative research on sports. The research methods applied were a literature review and textual case analysis. Generative AI systems—ChatGPT (4.0, 4.1, 4.5) and Wrtn (wrtn AI)—were employed, and a pilot study was conducted within the limited scope of data collection and initial coding (open coding). In generating qualitative data, generative AI was found to offer time reduction in documentation and technical utility as an assistive tool. However, responsibility for qualitative data still rests with the researcher, which is one of the main points of this study. Therefore, the potential use of generative AI in qualitative research requires greater ethical reflexivity and procedural transparency than traditional qualitative approaches, indicating the need for follow-up research on technomoral responsibility.

본 연구는 학생들에게 ChatGPT를 중심으로 프로젝트 [생성형 인공지능 ChatGPT 질문하기] 15단계 수업을 진행한 전후에 생성형 인공지능에 대한 인식의 변화를 확인하였다. 프로젝트의 목적은 ChatGPT를 통한 질문 정 교화, 생성형 인공지능 ChatGPT를 이용하여 다양한 교과목 활용, 생성형 인공지능 ChatGPT 사용을 통한 인공 지능 친밀도의 상승을 목표로 하였다. 프로젝트 수업 사례를 제시하였다. ChatGPT를 제대로 활용하기 위해선 질문의 정교화 과정이 필요함을 알 수 있었다. 또한, 초등학교 교실에서 ChatGPT를 활용할 때 주의해야 할 점 을 제시하였고, 교사의 역량에 따라 다양한 교과목에 대한 접목과 교사 교육 과정 적용의 가능성을 확인하였다. 이러한 연구를 통해 생성형 인공지능을 교육 현장에서 거부할 대상이 아니라 장점을 찾아 수업에 적용할 수 있 도록 준비해야 함을 제안한다.

The study demonstrates the changes in students' perceptions of generative AI through the implementation of a 15-session course centered around ChatGPT. The project, titled "Questioning with ChatGPT," emphasizes the importance of refined questioning and writing skills using ChatGPT, explores the utilization of generative AI ChatGPT across various subject areas, and aims to increase familiarity and acceptance of generative AI ChatGPT through practical use. Educators are advised to have a precise understanding of ChatGPT, be aware of information biases and uncertainties, and employ it as a learning aid to facilitate conceptual understanding and reduce time-consuming learning processes. The integration of ChatGPT into various subject areas and its potential application in teacher training programs are contingent upon educators' capabilities. Amidst the rapid development and practical application of diverse AI technologies, it is crucial to prepare for the advantages, rather than resistance, of generative AI models such as ChatGPT in educational settings.

ChatGPT와 같은 생성형 AI의 출현은 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 미치고 있으며, 교육 분야에서도 생성형 AI를 학교 현장에서 활용하기 위한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 교육기관 에서 생성형 AI를 교육적으로 활용하고 있는 실태를 분석하고, 제주특별자치도 교사, 학생, 학부모를 대상으로 한 인식 조사, 생성형 AI 교육 활동 활용 사례 제작위원을 대상으로 한 요구분석을 통해 미래교육을 위한 생성형 AI 를 교육 현장에 적용할 수 있는 방안을 마련하고자 연구하였다. 제주특별자치도 교육가족 중 2,114명(교원 355명, 학생 1,103명, 학부모 656명)을 대상으로 실시한 인식 조사 결과를 분석하고, 제작위원 64명을 대상으로 한 요구 분석 결과를 통해 시사점을 도출하였다. 분석 결과 생성형 AI를 활용 교육을 통해 학생들의 지식정보처리 역량 신 장을 기대하고 있고, 생성형 AI의 교육 활용 방안을 구체적으로 제시하고 있다.

Emergence of generative AI such as ChatGPT is making great influence to various fields in society. In the field of education, too, there are continued efforts in school education for the utilization of generative AI. As such, this study tried to analyze the situations of educative use of generative AI by Korean education organizations. The study made a survey on the recognition of teachers, students, parents in Jeju Special Self-Governing Province and analyzed the requirements from case production committee members of generative AI utilization for educational activities. Through these works, the study tried to prepare ways to apply generative AI for the future education in educational practices. The study analyzed the recognition survey for a total of 2,114 educational family members in Jeju, including 355 teachers, 1,103 students and 656 parents. Also, the study induced implications via the results of requirements analysis from 64 case production committee members. As a result, it was found that they are expecting to see enhancement of knowledge information handling capability of students via educations utilizing generative AI. The study presents how to utilize the generative AI for educations in detail.

본 연구는 최근 다양한 산업에 걸쳐 큰 화두가 되고 있는 챗GPT 및 생성형 AI 서비스의 사용자 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, 챗GPT를 포함한 생성형 AI 서비스 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 보다 구체적으로 UTAUT를 기반으로 하여 주요 변수를 설정하여 사용의도에 영향을 미치는 요인과 연령의 조절 효과를 검증하였다. 이를 위해 챗GPT를 포함한 생성형 AI 서비스 이용 경험이 있는 성인을 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과, 성과기 대와 사회적영향 및 촉진조건은 사용의도에 긍정적 영향을 미치며, 연령은 성과기대, 노력기대와 사용의도의 관계 에 조절효과를 발생하였다. 이와 같은 연구의 결과는 사용자의 생성형 AI 서비스 이용에 대한 학술적 이해와 함 께 서비스 제공사의 사용자 유입 전략을 위한 실무적 방향을 제시하였다는 점에 그 의의가 있다.

This is an empirical study to examine the factors affecting user acceptance intention of ChatGPT and Generative AI services. The purpose of this study is to understand the key factors of ChatGPT and Generative AI services user intention. More specifically, based on UTAUT, as major variables are set and as a moderation age is set between variables and user intention. A survey was conducted on users who have experienced ChatGPT and Generative AI services and the data collected through the survey was analyzed. According to the empirical analysis, it was confirmed that performance expectancy, social influence together with facilitating conditions have a positive effect on user intention and age has a moderating effect between performance expectancy, effort expectancy and user intention. The results of this study presents the significance of the understanding on user intention of ChatGPT and Generative AI services and providing a practical direction for Generative AI service providers to refer to.

본 연구는 디자이너와 생성형 인공지능의 협업 디자인에 중점을 두고, 디자인 의도에 부합하는 이미지를 창출하는 것을 목표로 한다. 이론적 배경 부분에서는 제4차 산업혁명과 인공지능 발전의 이론적 기초를 연구하고, ChatGPT와 Midjourney의 작동 원리 및 기능적 특징을 상세히 분석하였다. 이러한 두 도구를 합리적으로 결합하면 이미지 디자인의 적합성과 창의성 수준을 크게 향상시킬 수 있음을 밝혀냈다. 인지학 관점에서 디자이너의 디자인 사고 과정을 분석하고, 본 연구의 디자인 사고 과정을 도출하여 실험에 대한 지침을 제공하였다. 실험 결과, 명확한 디자인 의도 지침 하에서 ChatGPT와 Midjourney가 생성한 이미지는 디자이너의 기대에 부합하는 것으로 나타났다. 이는 이미지 생성 분야에서 생성형 인공지능의 장점과 단점을 드러내며, 미래의 최적화에 참고자료를 제공하였다. 본 연구는 디자이너가 디자인 과정에서 주도적 위치를 유지하며, 인공지능을 보조 도구로 활용하여 창의성을 확장해야 한다고 주장한다. 인간-기계 협업 디자인이 실현 가능성과 유효성을 가지고 있으며, 디자이너가 생성형 인공지능을 더 잘 활용할 수 있도록 구체적인 제안을 제시하였다.

This study focuses on the collaborative design between designers and generative artificial intelligence, aiming to create images that align with design intentions. In the theoretical background section, the theoretical foundations of the Fourth Industrial Revolution and the development of artificial intelligence are explored. The working principles and functional characteristics of ChatGPT and Midjourney are analyzed in detail, revealing that the reasonable combination of these two tools can significantly enhance the alignment and creativity of image design. From a cognitive perspective, the design thinking process of designers is analyzed, and the design thinking process of this study is summarized, providing experimental guidance for this research. Experimental results indicate that under the guidance of clear design intention prompts, the images generated by ChatGPT and Midjourney align with the designers' expectations. This reveals the advantages and limitations of generative artificial intelligence in image generation, offering references for future optimization. This study suggests that designers should maintain a leading role in the design process, using artificial intelligence as an auxiliary tool to expand creativity rather than replace human creativity. Human-machine collaborative design is feasible and effective, and this study also provides specific recommendations for designers to better utilize generative artificial intelligence.

With the popular uptake of ChatGPT, the interpreter community is set to undergo significant changes in its discussion and directions on topics related to machine translation. This study investigates the features and differences of ChatGPT, a natural language processing (NLP) tool, in comparison to Google Translate’s translation engine, specifically between the Korean and Japanese language pair, with the purpose of exploring means to leverage ChatGPT’s capabilities in the context of interpreter training in said pair. For this purpose, we will first analyze ChatGPT’s translation of idioms and proverbs to identify whether it is capable of paraphrasing polysemous connotations and implications. We will next analyze ChatGPT’s ability to translate unstructured colloquial utterances. Finally, we will analyze whether ChatGPT’s translation output displays translation universals such as simplification and clarification. Based on these analyses, this study will discuss how ChatGPT may be used toward interpreter training.

ChatGPT와 같은 생성형 인공지능은 다양한 분야에서 이용되고 있다. 생성형 인공지능을 활용하 여 스마트 관광 서비스 품질을 향상시키는 연구가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 ChatGPT가 스마트 관광 분야에 적용될 때, ChatGPT의 다양성, 설명성, 창의성, 불확실성과 같은 주요 특성이 사용자의 지 각된 유용성, 기대 일치 및 최종적인 서비스 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 데이터 수집 을 위해 ChatGPT의 핵심 특성 뿐만아니라, 스마트 관광의 중요 특성인 정보성, 접근성, 상호작용성, 개 인화에 관련된 문항을 설문조사하였다. SPSS 27.0을 사용하여 데이터 분석을 수행한 결과, 생성형 AI 기술, 특히 ChatGPT가 서비스 품질 향상에 중요한 영향을 미친다는 것을 실증하였다. 이러한 발견은 앞 으로 생성형 AI의 스마트 관광에서의 적용가능성에 대한 기초연구로서 가치가 있다.

Generative artificial intelligence such as ChatGPT is used in various fields. It is time to conduct research on improving the quality of smart tourism services using generative artificial intelligence. In this paper, we study how key characteristics such as ChatGPT's diversity, explanations, creativity, and uncertainty affect on users' perceived usefulness, expectation confirmation, and service satisfaction when ChatGPT is applied to the smart tourism field. To collect data, we surveyed questions related to not only the core characteristics of ChatGPT but also the important characteristics of smart tourism: informativeness, accessibility, interactivity, and personalization. As a result of data analysis using SPSS 27.0, we demonstrated that generative AI technology, espe-cially ChatGPT, has a significant impact on improving service quality. These findings are valuable as basic research on the applicability of generative AI in smart tourism in the future.

인공지능 기술의 획기적인 발전은 교육 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히, ChatGPT와 같은 생성형 인공 지능 모델은 자연스러운 대화 능력을 통해 자기주도적 프로그래밍 교육에서 큰 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 비 SW전공생을 대상으로 ChatGPT를 활용한 스크래치 수업의 학습 효과를 분석하였다. ChatGPT 활용 분반과 비활용 분 반으로 나누어 두 분반에 대해 동일한 평가와 ChatGPT 활용 분반의 설문 조사를 진행한 결과, ChatGPT의 활용이 학 습 효과를 높이는 데 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 스크래치의 고급 기능과 알고리즘 이해와 같은 고난 도 학습 영역에서 ChatGPT의 효용성이 높게 평가되었다. 본 연구는 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 프로그래밍 교육에서 효과적인 도구로 활용될 가능성을 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

The remarkable advancement of artificial intelligence technology is bringing innovative changes to the field of ed ucation. In particular, generative AI models like ChatGPT hold great potential in self-directed programming educatio n due to their natural conversational abilities. This study analyzed the learning effects of using ChatGPT in Scratch classes for non-SW majors. Dividing the classes into those using ChatGPT and those not, and conducting the same evaluations and surveys for the ChatGPT-utilizing group, the results showed that ChatGPT significantly enhanced l earning outcomes and the utility of ChatGPT was highly evaluated in advanced learning areas such as understandin g Scratch's advanced features and algorithms. This study is significant as it empirically demonstrates the potential of generative AI like ChatGPT as an effective tool in programming education.

21세기에 들어 과학기술의 발전으로 생성형 인공지능이라는 놀라운 체계를 만들어 상용화에 성공했다. 이는 기존의 언어와 이에 연관된 데이터를 저장해서 놀랍도록 빠 른 연산능력과 진보한 알고리즘을 통해 언어적 연관성을 결합하고 이를 통해 제기된 질문들의 답을 스스로 찾아가는 체계이다. 생성형 인공지능의 등장에 많은 분야에서 응용되고 있으며 기독교 내에서도 이를 활용하려는 움직임이 일어나고 있다. 본 연구 는 생성형 인공지능을 기독교 예배에서 어떻게 활용할 수 있는가를 고찰하려는 목적 으로 수행됐다. 필자는 본 연구를 진행하면서 다음과 같은 결론을 도출했다. 기독교 예배에서 Chat-GPT와 같은 생성형 인공지능을 사용하는 것은 제한적인 영역에서 가능하다. 왜 냐하면 기독교 예배가 가진 특성인 하나님의 계시와 인간의 응답의 사건이며 이를 통 해 기독교인의 정체성이 형성되는 것을 고려해본다면 축적된 데이터에 의해 결과를 도출하는 생성형 인공지능은 기독교 예배를 스스로 생성하거나 구성할 수는 없다. 본 연구는 다음과 같은 내용으로 진행되었다. 1장은 서론으로 연구의 대략적 소개 와 선행연구를 기술했다. 2장에서는 생성형 인공지능 시대의 도래와 함께 이를 기독 교에서는 어떻게 평가하는지에 대한 고찰을 하였다. 3장에서는 생성형 인공지능을 예 배에 도입하기 위해 예배의 기본적인 의미와 예배신학을 접목시켜보면서 그 가능성을 타진하였다. 4장에서는 실제 생성형 인공지능 시스템을 기독교 예배에 활용하는 적용 의 문제를 다루면서 이를 활용함으로 얻는 새로운 가능성, 그리고 생성형 인공지능과 예배를 기획하는 목회자와의 관계 대해 논의하였다. 5장은 본 연구의 결론으로 논의 를 요약하고 필자의 결론을 정리하였다.

In the 21st century, advances in science and technology have led to the creation and commercialization of an amazing generative AI system. It is a system that stores existing language and data related to it, combines linguistic associations through incredibly fast computing power and advanced algorithms, and finds answers to the questions posed by them. Generative AI has been applied in many fields, and there is a movement to utilize it in Christianity. This study aims to examine how generative AI can be utilized in Christian worship. The following conclusions are drawn from this research. Using generative AI such as Chat-GPT in Christian worship is feasible in limited areas. Given the nature of Christian worship as an event of God's revelation and human response, through which Christian identity is formed, generative AI that derives results from accumulated data cannot generate or organize Christian worship itself. This study is organized as follows. Chapter 1 is an introduction, outlining the paper and describing the prior researches. Chapter 2 examines the advent of the era of AI and how it is evaluated in Christianity. In Chapter 3, the possibility of introducing AI into worship was examined by combining the basic meaning of worship with the theology of worship. Chapter 4 addressed the issue of applying an actual generative AI system to Christian worship, discussing the new possibilities of utilizing it and the relationship between generative AI and pastors who plan worship. Chapter 5 is the conclusion of this study, summarizing the discussion and outlining my conclusions.

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.

This study presents the intermediate results of an ongoing action research project on a business interpreting class model using ChatGPT. The focus is on providing structured guidance for the acquisition of domain-specific knowledge and interpreting skills in the domain of business interpreting. To address the issue of ‘hallucination’ in ChatGPT, the model used an external domain-specific textbook as course material and input data for the generative AI prompts. The resulting AI-generated role-play scripts were used in weekly lectures at a graduate-school in Seoul. Thirty-six students in four classes took turns interpreting in the new class design. The following research questions were addressed through literature review, output generated using prompts, anonymous post-training surveys, and instructor observation notes: (1) How can a class model for business interpreting practice be designed and implemented using ChatGPT? (2) What are the students’ responses? (3) How can the class model be improved further? Various class data and anonymous post-training survey data were analyzed to gain insight into the learners’ experience with the new class model and how it may be enhanced for future iterations.

In this study, we explore social awareness, interest, and acceptance of generative AI, including chatGPT, which has revolutionized web search, 30 years after web search was released. For this purpose, we performed a machine learning-based topic modeling analysis based on Korean news big data collected from November 30, 2022, when chatGPT was released, to August 31, 2023. As a result of our research, we have identified seven topics related to chatGPT and generative AI; (1)growth of the high-performance hardware market, (2)service contents using generative AI, (3)technology development competition, (4)human resource development, (5)instructions for use, (6)revitalizing the domestic ecosystem, (7)expectations and concerns. We also explored monthly frequency changes in topics to explore social interest related to chatGPT and Generative AI. Based on our exploration results, we discussed the high social interest and issues regarding generative AI. We expect that the results of this study can be used as a precursor to research that analyzes and predicts the diffusion of innovation in generative AI.

This study compares visual communication design outputs created through two generative AI platforms— ChatGPT and Midjourney—within an educational context. Focusing on three design categories (poster, logo, and package), the research examines how each platform supports the creative process. ChatGPT, as a language-based model, showed strengths in generating structured ideas and visual direction, particularly for logo where branding and concept clarity are essential. In contrast, Midjourney, as an image-generating AI, excelled in producing a wide range of artistic and expressive visuals, making it especially effective for poster and package design that benefits from painterly and atmospheric elements. Evaluation criteria were based on the specific standards pursued in poster, logo, and package design to effectively assess the generated outputs. The study concludes that each platform offers unique advantages depending on the design task, suggesting that their complementary use can enhance both design education and professional practice. These findings highlight the importance of platform literacy in future visual communication curricula and propose a hybrid approach to AI-assisted design.

In this paper, we explore the third-person effect, focusing on people’s perception of the negative impacts of ChatGPT and their intention to support its regulation. A survey was conducted to verify third-person effect in the context of generative AI’s positive and negative sides. The survey results revealed that respondents tend to rate ChatGPT’s negative effects on other users and on society in general higher than those on themselves, confirming the presence of third-person as well as the social distance effect. It was revealed that positive and negative evaluations about ChatGPT’s functional features can influence the magnitude of the third-person effect and the social distance effect. This finding is in parallel with the result that respondents who were largely using ChatGPT for functional purposes than hedonic purposes were showing huger social distance effect, while those without clear use purpose was more prone to perceptive bias regarding negative influence of ChatGPT over other people and the society. Lastly, it was also revealed that the magnitude of social distance effect was influencing the user’s intention to support any regulation on ChatGPT usage in response to any potential harmful outcomes of using the media.

AI 기술의 급속한 발전은 일상 생활에서 다양한 혁신으로 이어지고 있다. AI는 다양한 형태로 구현되는데 이중 생성형 AI를 대표하는 ChatGPT에 대한 관심이 높아지고 있는 추세다. 이러한 추세에 맞춰 ChatGPT에 대한 UX를 높일 수 있는 학계와 실무계의 관심도 높아지고 있지만 이에 대한 논의는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 생성형AI와 ChatGPT의 기 술이 발전하는 과정에서 그동안 논의되지 않았던 UX 관점을 반영하고 그 성과를 측정해야 할 필요성을 제안하고 있다. 이 를 위해 ChatGPT의 UX를 유용성, 심미성, 신규성 그리고 상 호작용성으로 구분한 후 각 경험요소들 간의 인과관계를 검 증해 ChatGPT의 UX 여정을 검증하고자 한다. 본 연구에서 제안한 연구주제를 검증하기 위해 ChatGPT 경험이 있는 온 라인 패널 응답자들을 대상으로 UX의 구성요소인 유용성, 심 미성, 신규성 그리고 상호작용성을 평가하도록 했으며, 위계 적 회귀식을 통해 UX 구성개념 간의 관계를 검증했다. 검증 결과 ChatGPT의 유용성, 심미성, 신규성 그리고 상호작용성 이 확인되었으며 각 구성개념들은 유의미한 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 ChatGPT의 유용성, 심미성 그리고 신규성은 상호작용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 본 연구는 그동안 논의되지 않았던 ChatGPT의 UX를 탐색하고 UX의 구성요소들이 상호작용성을 높일 수 있음을 검증했다는 점에서 학술적 시사점을 제안할 수 있다. 또한 향 후 생성형AI를 설계하는 과정에서 상호작용이 가능한 UX 가 이드를 제시하고, 음성 기반 생성형AI에도 UX를 적용할 수 있다는 점에서 실무적 시사점을 갖는다.

The rapid growth of AI technologies has transformed consumer experiences, with ChatGPT gaining attention as a key example of generative AI. Despite its marketing potential, academic discussions on enhancing ChatGPT's us er experience remain limited. This highlights the need for research on optimizing consumer engagement through effective UX design for generative AI. This study proposes the need to incorporate and assess UX perspectives, which have not been previously discussed, in the context of advancing generative AI and ChatGPT technologies. For this purpose, we aim to validate the UX journey of Chat GPT by categorizing its UX into usefulness, aesthetics, novelty, and interactivity and examining the causal relationships among these experiential elements. The study results indicate that useful, aesthetics, and novelty have a significant impact on interactivity. The results confirmed t he importance of ChatGPT's useful, aesthetics, novelty, and interactivity. It was found that useful, aesthetics, and novelty have significant effects on interactivity. This study explored the previously discussed UX of ChatGPT an d verified that UX components can enhance interactivity. These findings suggest implications for the development and design of generative AI in the future.

본 연구는 디지털 리터러시 개발에서 생성형 AI가 지닌 잠재성에 주목하여 중․고등학교 수학 수업에 활용 가능한 ChatGPT 기반 수학 교수․ 학습 자료를 개발하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 생성형 AI를 활용한 수학 수업에서 개발 가능한 디지털 리터러시의 구성 요소로 “정보처리와 생 성”, “디지털 문제 해결”, “디지털 개념 형성”을 추출하고, AI 리터러시 개념체계에 비추어 “AI 활용”, “AI 분석”, “AI 창조”, “AI 비판적 평가”의 교수․ 학습 단계를 설정하여 디지털 리터러시 함양을 위한 생성형 AI 활용 수학 교수․학습 자료 개발 틀을 구체화하였다. 이를 토대로 “디지털 개념 형성”과 “디지털 문제 해결”을 위한 수학 교수․학습 자료를 예각에 대한 삼각비, 벡터의 내적, 통계적 문제 설정, 명제의 참과 거짓을 다루는 수업에서 활용할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 구체화한 자료 개발 틀과 교수․학습 자료는 생성형 AI를 수학 수업의 교수학적 도구로 활용하는 데 주목하는 연구 자와 교사에게 의미 있는 시사를 줄 수 있다.

This study focused on the potential of generative AI in the development of digital literacy and aimed to develop ChatGPT based mathematics teaching and learning materials that can be used in middle and high school mathematics classes. To this end, we extracted “information processing and generation”, “digital problem solving”, and “digital concept formation” as components of digital literacy that can be developed in mathematics classes using generative AI, and we set the teaching and learning phases of “AI utilization,” “AI analysis,” “AI creation,” and “AI critical evaluation” in AI literacy conceptual system and then we specified the framework for developing mathematical teaching and learning materials using Generative AI for cultivating digital literacy. Based on this, we developed mathematics teaching and learning materials for “digital concept formation” and “digital problem solving” that can be used in mathematics classes dealing with trigonometric ratios for acute angles, dot products of vectors, statistical problem settings, and the truth and falsity of propositions. In this study, specified the framework for developing materials and teaching and learning materials can provide meaningful implications to researchers and teachers who are interested in using generative AI as a didactical instrument in mathematics classes.

2022년 12월, ChatGPT 서비스가 출시된 이래, 이른바 생성형 인공지능(Generative AI)에대한 관심이 높아지고 있다. 하나의 인격체처럼 대화하고, 인간보다 빠르게 글을 쓰고, 심지어는 미술, 작곡 등 예술 분야에서까지 인간의 능력을 위협하는 생성형 인공지능에 대하여 사람들은 큰 기대와 깊은 우려를 동시에 갖게 되었다. 기존의 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 인공지능은 주어진 특정 데이터를 기초로 어떠한 결과를 예측하는 수준에 머물렀지만, 딥러닝 생성 모델을 기반으로 하는 생성형 인공지능은 과거에 보지 못한 글과 음성, 영상 등 완전히 새로운 데이터를 생성해낼수 있다는 점에서 기존의 인공지능과는 확연히 구별되는 새로운 형태의 인공지능이다. 한편, 생성형 인공지능으로 인한 다양한 문제가 발생하기 시작했다. 타인의 사진을이용하여 딥페이크 포르노나 조롱거리가 될 만한 영상을 제작하는 사례부터, 챗봇에 정서적으로 의존한 나머지 챗봇의 자살 권유에 따라 자살에 이르는 사례까지 생성형인공지능은 무한히 활용 가능한 만큼, 무한히 오용가능하다는 점이 드러나고 있다. 생성형 인공지능의 생성물은 실제와 구별하기 어려울 정도로 정교하기 때문에 오용에따른 위험이 현저함에도 불구하고, 우리 현행법은 이에 대응하는 데에 한계가 있다. 생성형 인공지능에 대한 포괄적 규제는 초기 성장 단계에 있는 인공지능 기술의 발전을 저해시킬 수 있다는 점에서 성급히 도입되어서는 안 된다. 그러나 현재 발생하고있는 문제상황에 대응하기 위한 과도기적 규제는 필요하다. 첫째, ‘이용자’에게는 명예훼손 목적, 범죄이용목적 등으로 생성형 인공지능 시스템을 활용하는 행위를 금지할필요가 있다. 둘째, ‘제공자’에게는 인공지능 생성물에 대하여 인공적인 방법으로 제작된 것임을 나타내는 표시를 하게 할 필요가 있다. 셋째, 생성물의 위험의 정도에 따라규제의 정도를 차등하고, 규제 위반에 대한 형사벌과 행정벌을 혼용하는 등 과도기적상황에 유연하게 대처할 수 있어야 한다.

Since the launch of ChatGPT in the United States last year, generativ e AI has garnered considerable attention throughout the world. It has al so raised serious concerns, however, due to its human-like ability to c ommunicate with people in lots of different social contexts, produce a wide variety of written contents, and create a multitude of images, audios, and videos, all of which were impossible with traditional search eng ines. In line with these concerns, this paper will discuss some of the l egal implications of generative AI, the misuse of which can bring signifi cant harms to both individuals and society at large. This paper will firs t examine the definition and types of generative AI, then discuss the i mportance of and the need for proper categorization of it. The paper wi ll also discuss specific cases of misuse of generative AI systems, whic h will be looked into from the perspectives of service providers and us ers. The paper will next discuss how to regulate use of generative AI, while promoting its technological advancement and ensuring protection o f fundamental rights of citizens. Finally, the paper will conclude with se tting out recommendations for regulation of generative AI, with a partic ular focus on duty to disclose and maintain transparency.

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

Generative AI is receiving a lot of attention around the world, and ways to effectively utilize it in the business environment are being explored. In particular, since the public release of the ChatGPT service, which applies the GPT-3.5 model, a large language model developed by OpenAI, it has attracted more attention and has had a significant impact on the entire industry. This study focuses on the emergence of Generative AI, especially ChatGPT, which applies OpenAI's GPT-3.5 model, to investigate its impact on the startup industry and compare the changes that occurred before and after its emergence. This study aims to shed light on the actual application and impact of generative AI in the business environment by examining in detail how generative AI is being used in the startup industry and analyzing the impact of ChatGPT's emergence on the industry. To this end, we collected company information of generative AI-related startups that appeared before and after the ChatGPT announcement and analyzed changes in industry, business content, and investment information. Through keyword analysis, topic modeling, and network analysis, we identified trends in the startup industry and how the introduction of generative AI has revolutionized the startup industry. As a result of the study, we found that the number of startups related to Generative AI has increased since the emergence of ChatGPT, and in particular, the total and average amount of funding for Generative AI-related startups has increased significantly. We also found that various industries are attempting to apply Generative AI technology, and the development of services and products such as enterprise applications and SaaS using Generative AI has been actively promoted, influencing the emergence of new business models. The findings of this study confirm the impact of Generative AI on the startup industry and contribute to our understanding of how the emergence of this innovative new technology can change the business ecosystem.

This study demonstrates how generative AI, specifically ChatGPT, influences user engagement across digital platforms beyond direct substitution or functional overlap. Using detailed user-level data from Nielsen Korea’s KoreanClick+ panel and a Difference-in-Differences design with Propensity Score Matching, we show that ChatGPT adoption is associated with increased total device usage, with stronger effects observed on PC devices and among users with lighter baseline engagement. Furthermore, users primarily reallocate engagement toward platforms they already frequent, suggesting that generative AI reinforces existing usage patterns rather than leading to the expansion into new platforms. We propose that these indirect behavioral spillovers may be driven, in part, by productivity gains that reduce cognitive effort, a finding consistent with Cognitive Load Theory. These findings highlight the broader impact of generative AI on digital engagement and provide a potential theoretical lens for understanding the underlying mechanisms.