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인공지능(AI) 기반 콘텐츠 생성 자동화는 최근 다양한 산업 분야에서 중요한 연구 주제로 부상 하고 있다. 본 연구는 인공지능(AI) 기반 콘텐츠 생성 자동화 기술의 최신 동향과 응용 분야를 탐구한다. 디지털 시대의 급증하는 콘텐츠 수요에 대응하기 위해, AI 기술이 다양한 영역에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있다. 연구 결과, 통합 AI 솔루션이 오디오, 비디오, 이미지 등 다 양한 형태의 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있음을 확인했다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 자연어 처리 능력이 크게 향상되어, 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 탁월한 성능을 보이고 있다. 비즈니스 영역에서 AI는 마케팅 자동화, 개인화된 콘텐츠 제작, 의사결정 지원 등 다양한 응용 가능성을 보여주고 소셜 미디어 마케팅에서는 자동화 툴을 활용한 브랜드 홍보면에서 효율성 향상과 비용 절감 효과를 가져오고 있으며 교육 분야에서는 AI가 개인화된 학습 경험을 제공하고, 자동 학습 콘텐츠 생성에 활용될 수 있다. 연구 결과 AI 기반 콘텐츠 생 성 자동화는 개인화된 사용자 경험 제공, 생산성 향상, 비용 절감 등의 이점을 제공함을 시사한 다. 그러나 윤리적 문제, 데이터 편향, 저작권 침해 등 해결해야 할 과제도 확인되었다.

This study explores the latest trends and applications of AI-based content generation automation technologies. To address the rapidly increasing demand for content in the digital age, AI technologies are providing innovative solutions across various domains. The research findings demonstrate that unified AI solutions can efficiently generate diverse forms of content, including audio, video, and images. In the business sector, AI shows diverse application possibilities, including marketing automation, personalized content creation, and decision support. In the field of education, research is ongoing to provide personalized learning experiences through the integration of AI. The development of AI-based trailer generation technology for online courses is also underway. This study demonstrates that AI-based content generation automation technologies are significantly contributing to productivity enhancement and creativity promotion. Future research should focus on improving the quality of AI-generated content, ethical use, and developing human-AI collaboration models.

Amid the acceleration of digital transformation and the increasing demand for rapid application development, No-Code and Low-Code (NCLC) development platforms have emerged as an important development approach that enables broader user participation. This study aims to identify the key factors influencing the adoption and intention to use NCLC development platforms. To achieve this objective, this study proposes and empirically tests an integrated research model that combines the Technology-Organization-Environment (TOE) framework and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Data were collected through an online survey of developers, designers, and general users, and analyzed using partial least squares (PLS) structural equation modeling. The results indicate that relative advantage, cost-effectiveness, competitive environment, compatibility, top management support, and organizational capability significantly influence either performance expectancy or effort expectancy. Furthermore, performance expectancy, effort expectancy, and social influence were found to positively affect usage intention. This study contributes to the literature by integrating organizational and individual perspectives on technology adoption and provides practical implications for organizations considering the adoption of NCLC platforms in digital transformation.

본 연구는 프로그래밍 언어 학습의 한계를 보완하고 중등 교육 단계에서 데이터 리터러시를 효과적으로 함양 하기 위해 No-Code 기반 데이터 분석 교육 프로그램을 설계·개발하고 그 교육적 효과를 실증적으로 분석하였 다. 프로그램은 Excel과 Orange 3, 생성형 AI 등을 활용한 실습 중심의 20차시 교수·학습 과정으로, 데이터 이 해, 수집, 분석, 표현의 네 가지 핵심 역량을 중심으로 구성되었다. 인천 지역 중학교 1-3학년 학생을 대상으로 사전·사후 검사를 실시한 결과, 모든 영역에서 데이터 리터러시 능력이 향상되었으며, 특히 데이터 분석과 데이 터 수집 영역에서 두드러진 개선이 확인되었다. 반면 데이터 표현 영역의 향상폭은 상대적으로 제한적이었다. 또 한 도구 중심의 실제적 데이터 분석 경험이 학습자의 이해를 심화시키고, 노코드 기반 접근이 데이터 분석 학습 의 진입 장벽을 완화하는 데 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 중등교육에서 프로그래밍 지식 없이도 데이터 분석 역량을 기를 수 있는 교육적 접근 방식을 제안했다는 점에서 의의를 가진다.

This study designed and developed a No-Code-based data analysis education program and empirically examined its educational effectiveness to address the limitations of programming language learning and to effectively foster data literacy at the secondary education level. The program consisted of a 20-session practice-oriented teaching and learning process utilizing Excel and Orange 3. Pre- and post-tests were conducted with middle school students in grades one through three in Incheon. The results showed improvements in students’ data literacy across all domains, with particularly notable gains in data analysis and data collection. In contrast, improvements in the data representation domain were relatively limited. It was also found that tool-based, hands-on data analysis experiences deepened learners’ understanding and that a No-Code-based approach effectively reduced barriers to entry in data analysis learning. This study is significant in that it proposes a practical instructional model for cultivating data analysis competencies without requiring programming knowledge in secondary education.

본 연구는 웹 브라우저에서 실행되는 웹 UI의 동적 테스트를 위한 노코드(no-code) 기반 테스트케이스 및 시나리오 자동 생성 기법을 제안한다. 기존의 스크립트 작성이나 녹화 방식과 달리, 본 기법은 웹 브라우저에서 발생하는 이벤트를 감 지하여 관련 데이터를 자동으로 수집하고, 이를 기반으로 테스트케이스와 시나리오를 생성한다. 제안된 기법의 검증을 위해 자동 생성된 테스트케이스를 사용하여 재테스트를 실행한 결과, 수집 당시 테스트를 동일하게 재현할 수 있었으며 실행 결과 의 정확성도 확인되었다. 본 연구는 사람이 별도의 사전 작업 없이 동적 테스트를 자동 수행할 수 있는 가능성을 제시하며, 향 후 복잡한 사용자 인터랙션 처리영역까지 확장하여 복잡한 업무단위까지 확장할 수 있을 것이라 기대된다.

This research proposes a no-code-based test case and scenario generation technique for dynamic testing of web UIs running in a web browser. Unlike traditional scripting or recording methods, this method detects events occurring in a web browser, automatically collects relevant data, and generates test cases and scenarios based on them. To validate the proposed method, we ran retests using the automatically generated test cases and found that we were able to reproduce the same tests as when they were collected, and the accuracy of the execution results was confirmed. This study shows the possibility of automatically performing dynamic testing without any prior human intervention, and it is expected that it can be extended to complex user interaction processing areas and complex business units in the future.

본 연구는 SW비전공자 학부생들이 졸업 후 기업 실무 생태계에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 ｢언어 생성 AI 활용｣ 교과목의 학습 성과를 분석하였다. 교과목은 단순한 챗봇 활용을 넘어 데이터 분석, 업무 자동화, 노코드·바 이브코딩 기반 생성 체험, 윤리적 탐구 등 산업 현장에서 요구되는 역량을 강조하였다. 15주 동안 학생들은 프롬프트 엔지니어링, 데이터 시각화, 자동화 설계, 노코드·바이브코딩 코딩 경험을 단계적으로 학습하였다. 기말 프로젝트에서 는 8개 팀이 영화 시나리오·웹사이트, 온라인 전시, AI 서비스 앱, 디지털 디톡스 브랜드 기획 등 다양한 결과물을 제 작하였다. 모든 프로젝트는 창의성·실현 가능성·도구 활용도를 기준으로 루브릭 평가 및 비교 분석을 실시하였으며, 대표 사례로 선정된 세 팀을 대상으로 질적 분석을 추가로 수행하였다. 그 결과 학생들은 프롬프트 최적화를 통해 창 의적 산출물의 완결성을 확보하였고, AI와 노코드 플랫폼을 결합하여 실무형 프로토타입을 구현하였다. 이러한 성과 는 생성형 AI 교육이 비전공자의 기업 적응력과 실무 역량 강화를 위한 효과적 방법이 될 수 있음을 시사한다.

This study analyzed the learning outcomes of the course “Application of Generative Language AI”, designed to help non-computer science undergraduates quickly adapt to the corporate work environment after graduation. The course emphasized practical competencies demanded in industry, extending beyond simple chatbot use to include data analysis, task automation, no-code and vibe coding experiences, and ethical inquiry. Over a 15-week period, students engaged in step-by-step training in prompt engineering, data visualization, workflow automation, and no-code/vibe coding practices. In the final project, eight teams produced diverse outputs such as film scenarios and websites, online exhibitions, AI-based service applications, and digital detox brand designs. All projects were evaluated through a rubric measuring creativity, feasibility, and tool utilization, followed by comparative analysis. Three representative teams were further examined through qualitative analysis, revealing that students optimized prompts to enhance the completeness of creative outputs and integrated AI with no-code platforms to build industry-oriented prototypes. These results suggest that generative AI education can serve as an effective approach for strengthening workplace adaptability and practical competencies among non-major students.

목적: 의료영상 분야에서 인공지능(AI) 기반 기술의 임상 적용이 확산됨에 따라 방사선학 전공에서도 표준화된 AI 교육과정의 필요성이 커지고 있다. 본 연구는 국내 방사선학과의 AI 관련 교과목 개설 현황을 공개자료 기반으로 파악하고, 노코드(no-code) 도구를 활용한 교과 목(안)과 평가체계를 제안하고자 하였다. 방법: 전국 방사선학과 43개교를 대상으로 학사안내 및 교육과정 공개자료에서 교과목명과 설명을 수집하였다. 교과목은 직접 AI, AI 활용, AI 근거 미확인(비AI 포함)으로 분류하였고, 실습ㆍ프로젝트ㆍ프로그래밍 요소는 공개자료에 명시된 경우에 한해 조사 분석하였다. 결과: 43개교 중 직접 AI 교과목을 보유한 기관은 7개교(16.3%), AI 활용 교과목은 12개교 (27.9%), AI 근거 미확인(비AI 포함)은 24개교(55.8%)였다. 실습 요소는 18개교(41.9%), 프로젝 트는 6개교(14.0%), 프로그래밍 명시는 2개교(4.7%)로 제한적이었다. 지역권별 분포와 공개자 료 기반 분류 결과는 본문 표와 보충자료에 제시하였다. 결론: 국내 방사선학과의 AI 교육은 직접 AI 비율이 낮고, 실습 및 프로그래밍의 명시가 제 한되어 학습경험의 표준화가 어려울 수 있다. 이에 본 연구는 Orange3 기반 워크플로 실습을 중심으로 한 15주 교과목(안)과 루브릭ㆍ체크리스트 평가체계를 제안하였으며, 후속 연구에서 파일럿 적용과 타당도 검증이 추가적으로 필요하다.

Objectives: The clinical adoption of artificial intelligence (AI) in medical imaging is rapidly expanding, increasing the need for standardized AI training in radiologic science programs. This study aimed to describe the current status of AI-related courses in Korean radiologic science programs based on publicly available curricula and propose a no-code, workflow-based AI course and an assessment framework. Methods: Publicly available curricula and course descriptions from 43 radiologic science programs were reviewed. Courses were classified as Direct AI, AI-enabled, or non-AI, unverifiable (including non-AI). Hands-on practice, project/capstone, and programming components were coded only when explicitly stated in public sources. Results: Among the 43 programs, 7 (16.3%) offered Direct AI courses, 12 (27.9%) offered AI-enabled courses, and 24 (55.8%) were categorized as non-AI, unverifiable. Explicit hands-on components were identified in 18 programs (41.9%), projects/ capstones in 6 (14.0%), and programming in 2 (4.7%). Regional distributions and coding evidence are presented in the main tables and Supplementary Tables. Conclusion: Direct AI education in Korean radiologic science programs remains limited, and explicit descriptions of hands-on and programming experiences are scarce in public curricula, which may hinder standardization of student learning experiences. We propose a 15-week, Orange3-based workflow course with rubrics and checklists; future studies should evaluate its feasibility and validity through pilot implementation.

Recently, Artificial Intelligence (AI) has been emerging as a technology that has transformed and revolutionized various industries around the world. In recent years, businesses in Vietnam have also started to embrace AI applications to enhance their operations and gain a competitive edge in the market. As AI technologies continue to evolve rapidly, their impact on Vietnamese businesses is becoming increasingly profound. As artificial intelligence continues to progress across various fields, the need to democratize AI technology becomes increasingly clear. In a rapidly growing market like Vietnam, leveraging AI offers significant opportunities for businesses to improve operational efficiency, customer engagement, and overall competitiveness. However, significant barriers to AI adoption in Vietnam are the scarcity of skilled developers and the high cost of implementing traditional AI. No-code/low-code platforms offer an innovative solution that can accelerate AI adoption by making these technologies accessible to a wider audience. This article analyzes and understands the benefits of no-code/low-code solutions and proposes a roadmap for implementing no-code/low-code solutions in promoting AI applications in Vietnamese businesses.

This paper is about environment-based low-code and no-code execution platform and execution method that combines hybrid and native apps. In detail, this paper describes the Low-Code/No-Code execution structure that combines the advantages of hybrid and native apps. It supports the iPhone and Android phones simultaneously, supports various templates, and avoids developer-oriented development methods based on the production process of coding-free apps and the produced apps play the role of Java virtual machine (VM). The Low-Code /No-Code (LCNC) development platform is a visual integrated development environment that allows non-technical developers to drag and drop application components to develop mobile or web applications. It provides the functions to manage dependencies that are packaged into small modules such as widgets and dynamically loads when needed, to apply model-view-controller (MVC) pattern, and to handle document object model (DOM). In the Low-Code/No-Code system, the widget calls the AppOS API provided by the UCMS platform to deliver the necessary requests to AppOS. The AppOS API provides authentication/authorization, online to offline (O2O), commerce, messaging, social publishing, and vision. It includes providing the functionality of vision.

Workers' demands for new applications, especially mobile applications, are increasing. Many industry analysts, researchers and corporate executives say the demand for mobile applications is becoming increasingly difficult to follow in the IT department. Gartner predicts that by 2021, the demand for mobile application development within the enterprise will increase about five times faster than IT can deliver applications. The purpose of this paper is to provide an environment where non-developers who are in charge of business development can develop apps and webs for their work. The basic concept of a new innovative App development tool, Smart Maker Authoring Tool is to develop Apps on the level using easy-to-learn Word or Excel in a computer. The main feature is that the app is developed by a non-developer worker. The coding technology is perfectly optimized to the structure and operation mechanism of the IT Infra such as hardware devices and operating system, which are the targets for implementing a desired function. Rather, it shows excellent software productivity. The most important feature of future business development is that it is developed by a non-developer worker. In this paper, we propose a no-code and low-code platform for non - developers to develop their business. In the future, we will link the IoT based Arduino system and artificial intelligent interpretation system

The amount of digital text data is growing exponentially, and many machine learning solutions are being used to monitor and manage this data. Artificial intelligence and machine learning are used in many areas of our daily lives, but the underlying processes and concepts are not easy for most people to understand. At a time when many experts are needed to run a machine learning solution, no-code machine learning tools are a good solution. No-code machine learning tools is a platform that enables machine learning functions to be performed without engineers or developers. The latest No-Code machine learning tools run in your browser, so you don't need to install any additional software, and the simple GUI interface makes them easy to use. Using these platforms can save you a lot of money and time because there is less skill and less code to write. No-Code machine learning tools make it easy to understand artificial intelligence and machine learning. In this paper, we examine No-Code machine learning tools and compare their features.

4차 산업혁명과 코로나19 영향으로 개발자 수요가 급증하며, 노코드 및 로우코드 플랫폼과 자연어 처리 기반 인공지능이 주목받고 있다. 본 연구는 프로그래밍 접근성 향상을 위한 노코드 플랫폼을 탐구하며, 사용자가 UI를 통해 직관적으로 프로젝트를 구축할 수 있는 설계 방식을 제시한다. 본 연구에서는 웹 크롤링과 자연어 처리 모델 학습에 기반한 아키텍처와 방향성을 제시한다. 사용자는 화면을 구성하고 프레임워크 선택 후 프로젝트를 간단하게 구축할 수 있다. 이 연구는 전문 지식 없이도 소프트웨어 개발에 쉽게 접근할 수 있는 방법론을 제시하며, 접근성과 포용성 강화에 기여한다.

현대 사회에서 디지털 전환이 촉구되며 노코드 플랫폼이 주목받고 있다. 노코드(No-code)란 프로그래밍 언어 또는 코딩에 대한 지식이 부족하여도 애플리케이션을 쉽게 설계하고 사용하는 접근 방식이다. 노코드는 클라우드 환경에서 작동하는 쉬운 개발 접근 방식을 가지고 있으며, 기존의 개발자가 직접 작성하는 텍스트 코딩형식에서 벗어나 시각적인 인터페이스와 드로그 앤 드롭 방식을 사용하여 애플리케이션을 구성한다. 빠른 코딩을 장점으로 많은 노코드 플랫폼들이 생겨났으며, 플랫폼 내부의 서비스 확장성 및 사용자 UI관련 개선의 필요성이 제기되었다. 현존하는 노코드 플랫폼들을 분석해본 결과 여러가지 장단점을 알 수 있었고, 그 중 노코드 플랫폼에 대한 종속성으로 인해 해당 플랫폼의 인터페이스를 익혀야 하는 것이 큰 어려움으로 보였다. 모든 노코드 플랫폼이 사용 가이드 및 설명을 잘하였으나, 종이로 된 교재가 따로 존재하지 않고 플랫폼 내부의 설명에 의존하여 사용법을 익혀야 하는 어려움이 보였다. 비용적인 측면에서 완전히 무료화된 노코드 플랫폼도 존재하였지만, 인공지능 및 내부의 인터페이스 기능을 사용하기 위해 필수적인 비용 지출을 요구하는 노코드 플랫폼 또한 존재하였다. 글로 소통하는 플랫폼도 존재하였지만, 웹사이트 제작과 같은 다양한 기능을 설계하고 다루는 플랫폼에서는 인터페이스의 이해와 더불어 그 분야의 배경지식이 필요해 보였다. 노코드 플랫폼들은 이용자의 관점에서 인터페이스를 간단, 명료하게 설계하며, 이용자의 테스트를 통한 설계 보안의 필요성이 보인다. 노코드 사용자는 사용 용도와 배경지식에 맞는 노코드 플랫폼을 선택하여 사용하는 것이 중요하다고 판단된다.

Digital transformation is urged in modern society, and No-Code platforms are drawing attention. No-Code is an approach that easily designs and uses applications even if there is a lack of knowledge about programming languages or coding. No-Code has an easy development approach that works in a cloud environment, and constructs applications using visual interfaces and drag-and-drop methods, away from text coding formats written by existing developers themselves. Many No-Code platforms have been created due to the advantage of fast coding, and the need to improve service scalability and user UI inside the platform has been raised. As a result of analyzing the existing No-Code platforms, various strengths and weaknesses were found, and among them, it seemed that it was a great difficulty to learn the interface of the platform due to its dependence on the No-Code platform. All No-Code platforms were well guided and explained, but there was no separate paper textbook, and it was difficult to learn how to use it by relying on the internal explanation of the platform. In terms of cost, there was also a No-Code platform that was completely free, but there was also a No-Code platform that required essential expenses to use artificial intelligence and internal interface functions. There was also a platform for communication in writing, but the platform that designed and handled various functions such as website production seemed to require background knowledge in the field as well as understanding the interface. No-Code platforms design interfaces simply and clearly from the user's point of view, and design security through user testing is seen as necessary. It is considered important for No-Code users to select and use a No-Code platform that fits their use and background knowledge.

2022 개정 교육과정은 디지털 소양 강화를 중점으로 하여 AI 교육을 강조하고 있다. 본 연구에서는 Konstanz Information Miner(KNIME)의 워크플로우를 기반으로 진자의 위치를 예측하는 활동의 AI 융합교육 교육자료를 개발하였다. 간단한 용수철 진자 실험을 통해 데이터셋을 구성하고 다층 퍼셉트론을 사용하여 예측 모델을 구축하였다. 연구 결과 다층 퍼셉트론 모델의 예측값은 평균 제곱근 오차 0.01을 보였다. 본문에 다층 퍼셉트론 모델을 실행하는 전체 과정이 있어 쉽게 따라 할 수 있게 하였다. 학습자는 기계학습을 실행하는 과정에서 실험을 통해 직접 데이터셋을 구성하고 처리하는 과정을 수행한다. 본 교육자료가 교육 현장에서 교과 속 문제를 발견하고 해결하는 과정을 돕고 AI 융합교육을 위한 교육자료로써 교과, 창의적 체험활동, 동아리, R&E 등에 활용되기를 기대한다.

The 2022 revised curriculum emphasizes Artificial Intelligence education in light of strengthening digital literacy. In this study, based on the workflow of Konstanz Information Miner(KNIME), educational materials for machine learning were developed to predict the position of a pendulum. A dataset was constructed through a simple spring pendulum experiment and a prediction model was built using a multilayer perceptron. As a result, the root mean square error for the pendulum position predicted by the multilayer perceptron model was evaluated as 0.01. And the whole process of running the multi-layer perceptron model was introduced. In the process of machine learning, readers can directly perform the process of constructing and processing datasets through experiments. This educational material will help to understand the process of discovering and solving problems in the educational field, and is expected to be useful as educational material for AI convergence education for subjects, creative experience activities, clubs, and R&E.

우리 형사소송법 제309조에서는 고문․폭행․협박․신체 구속의 부당한 장기화나 기망을 전형적인 자백배제 사유로 규정하고 있다. 그리고 ‘기타의 방법’에 의해서도 피고인이 임의로 진술한 것이 아니라고 의심할만한 사유가 있다면 이를 유죄의 증거로 하지 못한다고 규정하고 있다. 형사소송법 제309조에서 들고 있는 자백배제 사유가 예시적이지만 ‘기타의 방법’의 구체적인 유형들로는 ‘단순경고’, ‘약속’, ‘추궁’, ‘강요’, ‘과로’, ‘야간신문(철야신문)’, ‘음식물 반입제한(또는 금지)’, ‘협상’, ‘회유’등을 대표적으로 들 수 있다. 그런데 협박은 정형적인 자백배제 사유이지만 수사기관이 피의자를 출석 요구과정에서 협박하였고 그 상태가 수사기관의 신문에 까지 지속되었다면 출석 요구과정에서 수사기관의 협박도 진술의 임의성에 영향을 미친다고 보아야 한다. 또한 단순경고가 경고의 단계를 벗어나 구체적인 협박의 모습을 보이는 경우, 수사기관의 약속이 피의자의 자백에 대한 반대급부로 구체성을 띠는 경우, 회유나 추궁도 추궁의 단계를 넘어선 억압이나 강압, 협박의 정도에 이르렀거나 불필요한 반복질문도 진술의 임의성을 부정하거나 의심할만한 사유가 될 것이다. 그리고 피의자가 신문을 받을 수 없을 정도의 육체적․정신적인 피로감을 느끼거나 장시간 잠을 재우지 않는 방법으로 신문하여 얻은 자백도 임의성이 부정되거나 의심할만한 사유가 된다고 보아야 한다.

The Article 309 of our Criminal Procedure Code defines the unlawful protraction or fraud of torture, assault, threat & bodily restriction as typical ground for the exclusion of confession. In regards to ‘Other Method’, it also defines that when there is reasonable ground to doubt that defendant did not testify voluntarily, it cannot be considered as evidence of guilt. Although the grounds for exclusion of confession stated in Article 309 are examples, the specific types of ‘Other Methods’ are ‘simple warning’, ‘promise’, ‘interrogation’, ‘overwork’, ‘night (all-night) questioning (all-night)’, ‘restriction (or prohibition) of carrying in food’, ‘bargaining’ and ‘appeasement’. Although threat is typical ground for the exclusion of confession, threat by investigative agency during the process of summon request should also be seen as affecting the voluntary nature of testimony if the investigative agency has threatened defendant during the process of summon request and that status lasted until the questioning of the investigative agency. In the case of simple warning that appears as specific threat by going beyond the level of warning can also be ground to deny or doubt the voluntary nature of testimony. Other cases include the promise by investigative agency being specific as a return service for defendant’s confession, and appeasement or cross-examination that go beyond the level of cross-examination to reach the level of suppression or oppression and threat. Furthermore, unnecessary repetitious questioning can also be ground to deny or doubt voluntary nature of testimony. In addition, confession obtained through the method of preventing defendant from sleeping for an extended period of time or to the level of being unable to be examined through physical & mental fatigue should also be seen as ground to deny or doubt the voluntary nature of confession.

디지털 전환 시대의 물결이 몰려오는 현재, 그 중심에 서 있는 MZ세대의 특징은 남들과 차별화된 강한 개성이다. 이들의 니즈를 충족하기 위한 수단이자, 디지털 전환 시대에 발을 맞추고자 “노코드 기반 개인화 맞춤 모바일 홍보 앱 서비스”를 구현하고자 한다. 이를 위해 구체적인 주요 고객층을 예상하고, 그에 맞는 시스템을 제안한다. 최근 산업, 정부 및 사회 전반에 걸쳐 디지털 전환이라는 패러다임을 맞고 있다. 디지털 전환이란 사회 전반에 디지털 기술을 적용하여 전통적인 기존의 사회 구조를 혁신시키는 것을 일컫는다. 사물 인터넷(IoT), 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 솔루션 등 정보통신 기술을 플랫폼으로 구축하고 활용하여 기존의 운영방식 및 서비스 등을 혁신하는 것을 의미한다. 디지털 전환 시대의 환경에 적합한 새로운 방식 IT 기술 접근이 필요하다. 개발자의 부족 및 인건비의 상승 또한 개발 환경의 난제로 손곱히고 있어, 디지털 전환에 걸림돌이 될 수 있다. 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 것이 바로 노코드/로우코드이다. 코드를 최소화하는 로우코드와 코드리스인 노코드는 생산성을 높일 수 있고, 구축 기간을 단축할 수 있다는 장점을 가지고 있어서 최근 노코드/로우코드 기반의 플랫폼들이 늘어나고 있고, 개발되는 서비스들도 다양해지고 있다. 또한 디지털 전환의 중심에 서 있는 MZ 세대는 자신만의 개성 및 아이덴티티를 드러내고 싶어 한다. 본 논문에서 구현한 앱은 의뢰한 template 사진과 정보를 바탕으로 개인화된 맞춤 명함을 제작한다는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징은 MZ 세대의 개성을 추구하는 특성을 잘 반영하고 있다.

In the current era of digital transformation, the wave of the MZ generation standing at the center of the wave is characterized by a strong personality that sets it apart from others. As a means to meet their needs and to keep pace with the digital transformation era, a “No-code based personalized mobile promotion app service” is about to be implemented. To do that, specific major customer groups are targeted and a system that suits them has been proposed. In recent years, industries, governments, and society as a whole are facing a paradigm of digital transformation. Digital transformation refers to the application of digital technology to society as a whole to innovate the traditional existing social structure. It means to innovate existing operating methods and services by building and utilizing information and communication technologies such as Internet of Things (IoT), artificial intelligence, cloud computing, and big data solutions as platforms. A new approach to IT technology suitable for the environment of the digital transformation era is required. A shortage of developers and an increase in labor costs are also a challenge in the development environment, which can become an obstacle to digital transformation. It is the no-code/low-code that can solve these problems. Low-code that minimizes code and No-code which is codeless have the advantage of increasing productivity and shortening the construction period. In addition, the MZ generation, who stands at the center of digital transformation, wants to reveal their individuality and identity. The application implemented in this paper has the feature of creating personalized custom business cards based on the requested template photos and information, and this feature reflects the characteristics of pursuing the individuality of the MZ generation.

디지털전환(Digital Transformation)이 확대됨에 따라 IT 활용이 폭발적으로 증가하여 개발수요도 증가하고 있다. 이러한 상황에서 전문 프로그램 개발자 없이도 애플리케이션을 개발할 수 있는 노 코드(No-code) 도구의 등장으로 세계 시장은 빠르게 성장하고 있다. 이는 소프트웨어 개발을 보편화시키는 흐름의 변화로 새로운 비즈니스 기회 창출을 제공한다. 본 연구에서는 포커스 그룹 인터뷰(Focus Group Interview, 이하 FGI)를 통해 노 코드 기반 프로그램 활용 가능성과 개선 필요사항 등에 대한 노 코드 프로그램 사용자의 사용 경험을 연구하였다. 사전 코딩 지식이 있는 전산 전공자 5명을 대상으로 1달간 노 코드 프로그램 교육 및 개발 실습을 한후 사용성 설문조사와 심층 인터뷰를 하였다. 사용 설문조사는 사용성 관련 10개의 정량화된 문항으로 구성된 SUS(System Usability Scale)에 기반을 두어 진행하였고, 100점을 기준으로 70점 이상은 ‘양호’,50점 이상은 ‘보통’ 50점 미만을 ‘미흡’으로 평가하였다. 이러한 평가 기준에 따른 대체로 ‘양호’한 평가를 하여, 코딩을 수행해본 전산 전공자로서 노 코드 프로그램에 대한 긍정적인 응답을 하였다. 심층 인터뷰에서는 프로그램 실용성, 개발 적합성, 개발 표준성, 지속사용 의도 및 지원 필요사항 등 항목을 중심으로 인터뷰를 진행하였다. 조사결과 개발환경이 직관적이고, 빠른 시간내에 지식습득 및 개발을 할 수 있어 유용하게 사용될 수 있는 잠재력이 있다고 응답하였다. 지속사용 의도에서는 향후 지속해서 노코드 프로그램을 사용할 것이라는 인터뷰 응답을 하였다. 서비스 확장성 및 사용자 UI 관련 개선이 필요함이 확인되었다. 노코드 프로그램 인식 및 활용확대를 위한 교육과정의 확대가 필요하고, 노 코드 플랫폼 비즈니스 활성을 위한 특화수요 발굴 및 정부의 수요 맞춤형 서비스를 위한 정책적 지원이 필요할 것이다. 연구의 한계로는 연구 표본 수의 확대 및 비전공자의 참여를 통한 추가적인 경험연구가 아쉬웠고, 후속적으로 연구할 가치가 있다.

With the expansion of digital transformation, the use of IT explosively increases and the demand for its development is increasing. In this situation, the global market is also growing rapidly with the advent of a no-code tool that can develop applications without a professional program developer. This is a change in the flow of software development that is universal and provides new business opportunities. In this study, users' experience of using the no-code program was investigated through focus group interviews. After educating and developing a no-code program for 5 computer science majors with coding knowledge, a quantitative usability survey for one month received a generally positive response of 'good'. In the qualitative in-depth interview, the interview was conducted focusing on items such as program practicality, development suitability, development standardization, continued use intention, and support needs. As a result of the survey, it was answered that the development environment is intuitive and has the potential to be useful because it can acquire and develop knowledge within a short time. With the intention of continuous use, the interview was answered that they would continue to use the no-code program in the future. It is necessary to expand the curriculum to increase awareness and use of the no-code program, and it will be necessary to discover specialized demand for the activation of the no-code platform business and to provide policy support for the government's customized service.

본 연구는 노코드 머신러닝 플랫폼인 Orange3를 활용하여 화학교과에 AI와 데이터과학을 융합한 교육 프로그램을 개발하고, 현직 화학교사 20명을 대상으로 적용한 후 그 효과를 분석하였다. 프로그램은 화학 데이터의 수집·전처리·시각화·모델링 전 과정을 체험할 수 있도록 설계되었다. 정량적 분석 결과, 데이터 리터러시의 모든 하위 요소와 AI 개인 교수효능감에서 유의미한 향상이 나타났다. 정성 분석에서는 (1) AI를 전문가의 전유물이 아닌 누구나 활용 가능한 도구로 인식하게 된 변화, (2) Orange3 시각화 기능을 통한 화학 개념 이해의 확장, (3) 학생들에게 데이터 기반 수업을 실제로 적용하고자 하는 교사의 실천의지 강화라는 세 가지 주제가 도출되었다. 이러한 결과는 노코드 AI 도구가 교사의 교육 역량 확장과 데이터 기반 과학교육 혁신에 기여할 수 있음을 시사한다.

This study developed an educational program that integrates AI and data science into chemistry teaching using the no-code machine learning platform Orange3 and examined its effects with 20 in-service chemistry teachers. The program was designed to provide hands-on experience across the entire process of data collection, preprocessing, visualization, and modeling. Quantitative analysis revealed significant improvements in all subdomains of data literacy and in teachers' individual AI teaching efficacy. Qualitative analysis identified three key themes: (1) a shift in perception of AI from an expert-exclusive domain to a universally accessible tool, (2) the enhancement of chemistry concept understanding through Orange3's visualization features, and (3) the strengthening of teachers' practical willingness to apply data-driven lessons to students. These findings suggest that no-code AI tools can expand teachers' instructional competencies and contribute to innovation in data-driven science education.

본 연구에서는 비전공자들을 위한 디지털 교육을 위하여 노 코드 프로그램을 활용한 정보, 수학, 과학 융합교육 교양 강좌를 개발하였다. 노 코드 프로그램으로는 오렌지3 데이터 마이닝을 선정하였는데, 이는 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델의 활용이 용이하다는 강점을 가지고 있다. 또한, 산업환경 변화에 대비하는 핵심 교과인 과학, 수학, 정보의 중요성과 데이터 분석과의 밀접성을 고려하여 교육 내용을 융합할 수 있도록 선정하였다. 개발된 교육 프로그램은 8인이 전문가 검토 결과 내용 타당도가 확보되었음을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 이 강좌를 대학의 학부생에게 적용하여 그 효과성을 확인해 보고자 한다.

본 연구는 지역축제 운영의 비효율성과 낮은 디지털화 문제를 해결하기 위해 4D 서비스디자인 모델을 적용한 노코드 기반 디지털 축제 운영 플랫폼 ‘페스티맵’을 제안한다. 발견 단계에서는 지방자치단체와 축제 대행사 심층인터뷰를 통해 핵심 문제와 이해관계자 요구를 도출하였고, 정의 단계에서는 페르소나 분석을 통해 시장성과 고객 요구를 구체화하였다. 개발 단계에서는 비즈니스 모델 캔버스를 활용하여 노코드 기반 SaaS의 타당성을 정립하였으며, 전달 단계에서는 MVP를 9개 축제에 36회 적용하여 축제당 평균 2.3만 명의 이용 성과를 확인하였다. 표준화된 백오피스와 컴포넌트 기반 페이지 구조는 현장 변경 사항을 즉시 반영할 수 있도록 지원하였으며, 로그 분석을 통해 정보 접근성과 운영 효율성 개선 효과를 검증하였다. 본 연구는 비개발 인력이 설정 중심으로 서비스를 관리·맞춤화할 수 있는 구성 지향형 노코드 프레임을 실증하였다는 점에서 의의가 있으며, 지역축제의 디지털 전환 및 비즈니스 모델화에 실질적 시사점을 제공한다.

This study proposes FestiMap, a no-code?based digital festival management platform developed through the 4D service design process to address inefficiency and low digital adoption in regional festival operations. In the Discover phase, in-depth interviews with local governments and festival agencies identified core issues and stakeholder needs; in the Define phase, persona development specified market potential and user requirements. In the Develop phase, a Business Model Canvas established the feasibility of a no-code SaaS approach, and in the Deliver phase, the MVP was deployed 36 times across nine festivals, engaging an average of 23,000 users per event. A standardized back office and component-based page architecture enabled immediate reflection of on-site changes, and log analytics verified improvements in information accessibility and operational efficiency. This study empirically validates a configuration-oriented no-code framework that allows non-developer staff to manage and customize services, offering practical implications for the digital transformation and business model development of regional festivals.

This study is aimed at sharing the teaching process and results of Chinese language classes that attempted based on era awareness, and also providing reference points for classes intending to introduce digital technology into Chinese language and literature education in the future. This discussion proceeds as follows: First, describe the nature of the course that attempted to introduce digital technology and explain the reasons for choosing this course. Next, the design and implementation process of the course utilizing No-code web builders, cloud-based collaboration software tools, social network visualization tools, website traffic analysis tools, and more will be explained. Additionally, based on the survey results conducted at the end of the semester, this study analyzes the participants' responses, as well as the strengths and weaknesses of the course. Finally, suggestions are made regarding the implicit meanings of this teaching attempt and points to consider in future lesson planning.