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2020년 COVID-19에 대한 한국 정부의 대응 과정을 정보 프로세스를 통해 점검하고, 문제점을 식별 하고, 이에 대한 해결책을 제시하는 것이 이 연구의 목적이다. 이 연구에서는 5단계 정보 프로세스를 통해 COVID-19에 대한 한국 정부의 초기 대응과 현재 진행 중인 위기 관리 프로세스를 점검하였다. 5단계 정보프로세스는 (1) COVID-19에 대한 정보를 수집하는 과정을 살피고. (2) 수집된 정보 분석 과정을 통해 살피고. (3) 대응 조직간의 정보 공유 상황을 확인하고, (4) 감염병 정보가 얼마나 투명하 고 정확하며 시기적절하게 공개되는지 조사하였다. (5) 정부가 지속적으로 정보를 최신화 및 관리 조치를 살폈다. 결과적으로 정부는 해외 감염병 발생 시, 더 신속한 정보 수집 노력, 전문인력 및 분석체계 구축, 정부 주도의 적극적인 정보 공유 노력, 신중하고 원칙 있는 정보 공개 시스템 구축, 인력이 아닌 체계 구축을 통한 정보 관리를 위한 투자와 연구에 지속적인 노력이 필요할 것으로 보인다.

The purpose of this study is to check the Korean government's response to COVID-19 in 2020 through an information process, identify problems, and suggest solutions. This study examined the Korean government's initial response to COVID-19 and the ongoing crisis management process through a 5-step information process. The five-step information process looks at (1) the process of gathering information about COVID-19. (2) Look through the process of analyzing the collected information. (3) The status of information sharing among the responding organizations was checked, and (4) Infectious disease information was investigated how transparent, accurate, and timely information was disclosed. (5) The government continuously updated information and looked for management measures. As a result, in the event of an overseas infectious disease, the government strives to collect information more quickly, establish a professional manpower and analysis system, share information led by the government, establish a discreet and principled information disclosure system, and manage information through a system, continuous efforts for investment and research.

The ability of Artificial Intelligence (AI) in conducting studies, provide decisions and legal considerations which has been tested against several well-known and experienced lawyers in solving problems, and beyond the prediction the results are astonishing, that AI can be faster and more accurate in reviewing agreements. This has become a hot discourse among practitioners even in the world of education. Various experts predict the ability of AI will be able to reposition the work of law enforcers, including the field of work of lawyers. A profession that is recognized and strictly regulated in Act No. 18 of 2003 concerning Advocates. The formulation of the problems in this study: (i) How does Artificial Intelligence work so that it is considered capable of offering a solution model for the dynamics of social problems (ii) How does the existence of AI affect the relationship with the Advocate profession in Indonesia? This research applies empirical legal research methods. A legal research which its research refers to the concept of law as a behavioral process that repeats itself every time the same thing happens. The concept of law is seen as a pattern of regularity of patterned behavior. The approach used in this research is the socio-legal approach: because this research focuses on social and legal phenomena in society, in this case the existence and empowerment of Artificial Intelligence which is considered to have the potential to replace the role of Advocate, a profession of Offisium Nobile whose existence is protected by Act No. 18 of 2003, and are the legal instruments ready to anticipate the development of Science and Technology which is moving and changing rapidly? Various theoretical approaches are used in this research to make it more structured, so that it can more comprehensively discuss the subject matter.

This paper aims to offer a solution based on intelligent document classification to create a user-centric information retrieval system allowing user-centric linguistic expression. So, structures expressing user intention and fine document classifying process using EBL, similarity, knowledge base, user intention, are proposed. To overcome the problem requiring huge and exact semantic information, a hybrid process is designed integrating keyword, thesaurus, probability and user intention information. User intention tree hierarchy is build and a method of extracting group intention between key words and user intentions is proposed. These structures and processes are implemented in HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) system. HDCI consists of analyzing user intention and classifying web documents stages. Classifying stage is composed of knowledge base process, similarity process and hybrid coordinating process. With the help of user intention related structures and hybrid coordinating process, HDCI can efficiently categorize web documents in according to user's complex linguistic expression with small priori information.

The purpose of this study was to examine the particular influences of sub-constructs of emotional intelligence which was based on the framework of Lazarus & Folkman's(1984) stress transactional model. Thus, the mediating, moderating, and mediated moderating effects was tested based on Shaufeli & Bakker's(2004) Job Demand-Resource Model in a sample of 308 hotel service employees. First, the result of mediation tests indicates that the ability to percept emotions(APE) predicts emotional labor strategy through display rule significantly. Second, the result of moderation tests, however, indicates that the ability to use emotions foster the path which was display rule about expressing positive emotion(EPE) to deep acting(DA) only. Third, testing the mediated moderation hypothesis using the technique was developed by Preacher et al.'s(2009), the result indicates that just one of two conditional indirect effect, APE to DA through EPE depends on several AUE levels, was significantly. And the simple slopes of significant conditional indirect effect with 95% of confidence interval by bootstrapping method was depicted. Finally, the implications and limitations were discussed.

기업 경영환경의 급격한 변화로 과거 공급자 중심의 경영패러다임은 고객 및 프로세스 중심의 경영패러다임으로 변화하고 있으며 이러한 변화에 민첩하고 유연하게 대응하며 지속적으로 변화하는 기업만이 시장에서 생존할 수 있는 시대가 되었다.기업은 통합 생산성을 고려하여 프로세스를 재설계하고 내부업무를 통합하는 등 비즈니스 프로세스를 통합하여 경영의 효율성을 극대화하기 위해 많은 투자를 한다. 이러한 노력은 기업운영차원에서 반드시 필요하지만 오늘날 빠르게 변화하는 시장과 고객의 요구에 대처하면서 기업의 전략과 연계하여 운영차원으로 적용하지는 못하고 있다. 효율적인 경영을 통해 얻을 수 있는 이점에는 한계가 있으며 기업내부경영의 효율화가 극대화되어도 치열한 경영환경 하에서 경쟁우위를 차지할 수 있는 요소가 되지는 못한다. 따라서 기업은 시장에서 살아남고 경쟁우위를 유지하기 위해 새로운 가치를 창출할 수 있는 전략을 도출하여 빠르게 프로세스에 적용하고 지속적으로 관리해야 한다.

Companies have to take agility against change of environment and build up the capacity of new value creation in today’s management environment. Until now, there are so many management method for efficiency of management, rationality of management and IT (information technology) supported this method by integration of enterprise task and process automation. but company’s competitiveness through the efficiency of management realized the limitations recently. so companies needs the new management method to raise core value of enterprise.This study applies strategy intelligence which is some part of Business Intelligence. We can identi-fy the core value driver by using this method. and the core value driver is connected the KPI (key performance indicator) of processes in BPM (Business Process Management). This help the manage-ment of process on value driver. and some part of activity driver that effect the process per-formance can be use the Six Sigma method to strategic business process. This study first introduces the concept of Busines Intelligence, Busines Process Management and Six Sigma. and then efficient connection plan for value based strategic business process is introduces.

채용 과정에서 인공지능 기술을 적용하는 조직이 늘어나고 있지만, 인공지능 기술의 적용이 입사 지원자에게 미치는 영향에 대한 이해는 여전히 부족하다. 신호 이론에 따르면, 채용 과정에서 인공지능 기술은 입사 지원자 에게 조직의 이미지를 형성하는 특정 신호로 해석되고 이는 조직 매력도에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 신호 이론을 기반으로 인공지능 채용이 조직에 대한 혁신성과 절차 공정성 인식에 영향을 주고 이것이 조직 매 력도에 영향을 줄 것으로 예상하였다. 또한, 개인 혁신성 수준에 따라 인공지능 기술을 해석하는 방식이 달라지 기 때문에, 개인 혁신성의 조절 효과를 예상하였다. 한국 성인을 대상으로 두 개의 시나리오 연구를 진행하였다. 그 결과, 채용 과정에서 인공지능 기술을 많이 적용할수록 해당 조직이 혁신적이라고 인식하였고 이는 조직 매 력도의 상승으로 이어졌다. 반면, 인공지능 기술 적용 수준이 조직 매력도에 미치는 영향을 절차 공정성 인식이 매개한다는 가설은 지지되지 않았다. 개인 혁신성의 조절 효과도 관찰되었는데(연구 2), 개인 혁신성 수준이 높 은 경우, 인공지능 기술 적용 수준이 높을수록 조직 매력도에 미치는 영향이 유의하게 높아졌으나, 개인 혁신성 수준이 낮은 경우에는 인공지능 기술의 적용 수준이 높을수록 조직 매력도가 하락하였다. 이를 통해, 채용 과정 에서 인공지능 기술 적용 여부 자체가 조직 매력도에 영향을 주는 요인이라기보다는 입사 지원자가 인공지능 기술이라는 신호를 어떻게 해석하고 지각하는지가 조직 매력도에 영향을 미치는 주요한 요인임을 알 수 있다. 본 연구 결과를 기반으로 연구의 의의 및 추후 연구 방안에 대해 논의하였다.

Organizations are increasingly integrating artificial intelligence (AI) technology into their recruitment process. However, there is still a lack of understanding regarding how AI technology affects job applicants. Based on signal theory, we expected that the incorporation of AI technology in the recruitment process would convey a specific signal to job applicants, which would affect their organizational attractiveness. Specifically, we expect that the application of AI technology would influence the attractiveness of the organization based on the perceived innovativeness and procedural fairness of the organization. Additionally, we hypothesized that job applicant’s personal innovativeness would facilitate the effect of AI technology on organizational attractiveness. The results using two scenario studies showed that as the level of AI technology increased in the recruitment process, the perceived innovativeness of the organization increased, leading to an increase in organizational attractiveness. On the other hand, perceived procedural justice did not mediate the relationship between the AI technology application in the recruitment process and organizational attractiveness. When individuals had a high level of personal innovativeness, the impact of AI technology on organizational attractiveness was positive, but the effect was negative among those with low personal innovativeness. Our results suggest that the impact of AI applications depends on how job applicants interpret and perceive the incorporation of AI technology rather than AI technology application itself. Based on these results, we discussed implications, limitations, and recommendations for future research.

AI 기술의 발전은 교육에 바로 적용되어 학생의 학습 생활에 점차 보편화 될 것이다. 자연처 처리(NLP: Natural Language Processing) 기술의 지속적인 발전으로 상호작용은 더욱 활발해질 것이라 사료된다. 오렌지3 와 같은 데이터 분석을 통하여 챗GPT가 제시한 결과를 보다 통찰력 있게 검토할 수 있는 문제 해결 방식을 제 시한다. 일반적인 과학탐구의 문제 해결 방식 외에 첨단 기술들과 협업하여 생성형 인공지능인 챗GPT와 데이터 분석 프로그램인 오렌지3을 활용하여 문제 해결 과정을 수행하도록 지도할 수 있다. 본 연구에서는 생성형 인공 지능과 오렌지 데이터 분석을 활용한 과학 탐구 문제 해결 과정 사례를 제시하고 분석하였다. 제시한 문제 해결 과정을 학생들이 성공적으로 수행하기 위해서는, 챗GPT와 머신러닝 모델을 정확하게 활용하는 AI 리터러시와 데이터 리터러시 교육이 선행되어야 한다.

Development of AI technology will be applied directly to education and gradually become common in students' learning lives. It is believed that interaction will become more active with the continuous development of Natural Language Processing technology. Through data analysis such as Orange3, we present a problem-solving method that can more insightfully review the results presented by Chat GPT. In addition to the problem-solving method of general scientific exploration, it can be guided to perform the problem-solving process using Chat GPT, a generative artificial intelligence, and Orange3, a data analysis program, in collaboration with advanced technologies. In this study, examples of scientific inquiry problem-solving processes using generative artificial intelligence and orange data analysis were presented and analyzed. In order for students to successfully perform the proposed problem- solving process, AI literacy and data literacy education that accurately utilizes ChatGPT and machine learning models must be preceded.

본 연구는 인공지능 교육이 콘텐츠를 활용하는 교육에 치우쳐 인공지능의 원리교육에 대한 영재교육 프로그램이 부족하다는 문제의식에 기반하여 중등 수학 영재교육 대상 학생을 대상으로 한 인공지능 원리 중심의 수학 영재교육 프로그램을 개발하고 그 타당성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 중학생이 대상이므로 직선의 방정식만 이용하면 학습할 수 있는 선형 분류자 만들기를 주제로 개발하였으며, PDIE 교수·학습 개발 모형 절차에 따라 국가 영재교육 프로그램 기준을 준거로 하여 교육프로그램을 설계·개발하였다. 프로그램 초안 구성 후 사전 수업 및 영재교육원에서의 적용을 통해 프로그램을 수정·보완하였고, 이후 연구자 및 영재학교 교사(수학 및 정보 교과)를 중심으로 한 전문가 검토를 실행하였다. 전문가 평가는 국가 영재교육 프로그램 기준, 2015 개정 수학과 교육과정, 융합인재교육(STEAM)의 세 가지 관점에서 이루어졌으며, 그 결과 세 가지 관점에서 모두 CVI(내용 타당도 비율) 분석에서 높은 타당성을 보여주었다. 또한 전문가 피드백을 반영하여 인공지능 원리 중심의 영재교육 프로그램 개발을 최종 완료하였다.

This study aims to develop and validate a mathematics gifted education program that focuses on the principles of artificial intelligence (AI), addressing the current imbalance in AI education that is heavily oriented toward content utilization rather than understanding underlying mechanisms. Targeting middle school students in mathematics gifted education settings, a program was designed on the theme of constructing a linear classifier using only linear equations, which is mathematically accessible at this level. The program was developed following the PDIE instructional design model and aligned with the national standards for gifted education programs. After developing the draft program, it was revised and supplemented through pre-sessions and application at the Gifted Education Center. This was followed by an expert review, centered on researchers and gifted school teachers (mathematics and information subjects). The expert evaluations were conducted from three perspectives: the National Gifted Education Program Standards, the 2015 Revised Mathematics Curriculum, and integrated talent education. The results showed high validity in content validity index(CVI) analysis across all three perspectives. Furthermore, by incorporating expert feedback, the program was finally developed, focusing on AI principles.

지능정보사회에서는 AI를 활용한 서비스의 수요가 증가하고 있으며, AI를 활용한 생활의 편리성 및 국가경쟁력의 향상이 이루어지고 있다. 그러나, AI서비스를 위한 다양한 데이터의 수집 및 결합과정에서 개인정보의 오남용 및 악용으로 인한 개인정보 침해사고가 발생하고 있다. 이에 따라 본 연구의 목적은 AI서비스제공과정에서의 개인정보 침해요소(3개 과정, 9개 단계 58개 요소)와 개인정보 보호요소(3개 과정, 9개 단계 27개 요소)를 도출하고, 상호 연계하여 개인정보보호를 위한 개선방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 각 요소에 대한 중요도는 관계 전문가 94명을 대상으로 한 설문조사 결과를 활용하였으 며, 두 요소의 각 과정에 대해서는 상관관계분석, 회귀분석, 경로분석 등을 통해 타당성을 검증하였다. 그 결과, 개인정보 침해요소와 개인정보 보호요소간의 상관성이 높았으며, 개인정보 침해요소가 우려될 경우 개인정보 보호요소를 적절히 활용하여 대응할 수 있도록 3개 과정 및 9개 단계를 연계하여 준수사항을 이행하여야 한다. 이처럼 개인정보 침해요소를 해소하기 위해 세부적인 관리방안을 마련한다면, 향후 개인정보보호를 위한 정책과제를 도출할 수 있도록 세부적인 방향을 제시할 수 있으리라 본다.

In the intelligent information society, the demand for AI services is increasing, and the convenience of life and improvement of national competitiveness due to AI are be improved. However, increases, However, in the process of collecting and combining various data for AI services, personal information infringement accidents are occurring due to misuse and abuse of personal information. Accordingly, the purpose of this study is to derive personal information infringement elements (3 processes, 9 steps, 58 elements) and personal information protection elements (3 processes, 9 steps, 27 elements) in the AI service provision process, In connection with each other, the study tried to suggest improvement measures for personal information protection. To this end, the importance of each factor was determined using the results of a survey of 94 related experts, and the validity of each process of the two factors was verified through correlation analysis, regression analysis, and path analysis. As a result, the correlation between the personal information infringement element and the personal information protection element was high, and if it is concerned about the personal information infringement element, the compliance matters must be implemented by linking the 3 process and 9 steps used and responded the personal information protection element. If detailed standards are prepared to resolve the elements of personal information infringement, it is expected that detailed management measures can be presented so that policy tasks for personal information protection can be derived in the future.

본 논문은 일본에서 2025년 제정･시행된 「인공지능 관련 기술의 연구개발 및 활용의 추진에 관한 법률」(이하 일본 AI법)을 대상으로, 그 제정 배경과 이론적 기반, 입법 추진 과정 및 법률의 주요 내용을 체계적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 최근 인공지능 기술의 급속한 발전은 산업 경쟁력 제고와 사회 문제 해결이라는 긍정적 효과를 창출하는 동시에, 개인정보 침해, 알고리즘 편향, 책임 귀속의 불명확성 등 새로운 법적･윤리적 쟁점을 야기하고 있다. 이러한 상황에서 각국은 AI에 대한 규범적 대응을 모색하고 있으며, 일본은 규제 중심 모델과는 다른 경로를 선택하였다. 일본 AI법은 AI에 대한 직접적･강행적 규제를 도입하기보다는, 연구개발과 활용을 촉진하기 위한 국가 전략과 거버넌스 체계를 법률 차원에서 정비하는 데 초점을 맞춘 기본법적 성격의 법률이다. 본 논문은 먼저 AI 법제 대응의 필요성과 국제적 규제 모델을 검토하고, 기술 진흥과 기본권 보호 간의 긴장 관계라는 이론적 틀 속에서 일본 AI법의 정책적 위치를 정립한다. 이어서 AI제도연구회의 논의, 중간보고의 내용, 국회 심의 과정 등을 분석함으로써 일본 정부가 왜 규제 최소화와 정책 조정 중심의 입법 방식을 선택하였는지를 규명한다. 본 연구는 일본 AI법 제정 과정 분석을 통해 국제 AI 규범 논의 및 한국을 포함한 동아시아 국가들의 AI 관련 법제 설계에 시사점을 제시하고자 한다.

In this paper, I systematically analyze the background, theoretical basis, legislative process, and the main contents of the law targeting the ’Act on Promotion of Research and Development and Utilization of Artificial Intelligence-Related Technologies’ (hereafter referred to as the Japan Artificial Intelligence Act]. This act was enacted and implemented in Japan in 2025. The rapid development of artificial intelligence technologies in recent years has created positive effects that enhance industrial competitiveness and solve social problems. However, it raises new legal and ethical issues, such as personal information infringement, algorithm bias, and unclear attribution of responsibility. In such circumstances, countries are seeking a normative response to AI. Japan is choosing a different path from the regulatory-centered model. Instead of introducing direct and enforcement regulations on AI , Japan’s AI law is a fundamental law focused on reorganizing national strategies and governance systems to promote research and development (R&D) and on its utilization at the legal level. In this paper, I first examine the necessity of responding to AI legislation and the international regulatory model. I then establish the policy position of the AI law of Japan within the theoretical framework of the tension between technology promotion and basic rights protection.

4차 산업혁명시대의 주요한 변화 동인인 혁신적 테크놀러지와 인공지능의 발전은 상대적으로 인간의 감성적 영역에 대한 관심을 증대시키고 있다. 그리고 이에 대한 교육적 대안으로서 디자인씽킹 프로세스를 활용한 메이커교육에 주목하고 있다. 이는 만들기 활동 과정과 결과로서 경험하게 되는 여러 감성적 측면(타인/사용자의 이해와 공감, 협력활동을 통한 소통, 개방, 공유의 정신, 논리적 사고를 넘어선 직관적 사고의 수용)을 감성지능의 함양이란 가능성과 연결시킬 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 대학교 학부생 37명을 대상으로 한 교양과목에서 ‘디자인씽킹 프로세스 기반의 메이커교육’ 프로그램을 개발 및 적용한 뒤 그 결과로서 학생들의 감성지능에 어떤 변화가 이루어지는지 감성지능 검사지를 이용한 양적분석과 면담, 성찰일지와 같은 질적자료분석을 통해 알아보았다. 그 결과로 디자인씽킹기반의 메이커교육 프로그램은 감성지능의 대부분 영역에서 긍정적 영향이 있음을 확인 할 수 있었다.

The age of the 4th Industrial revolution characterized with artificial intelligence leads to increased interest in emotional aspects representing humanity as counterpart competence to the digital literacy, As the educational model to foster emotional intelligence, noticed is ‘maker education based on design thinking process,’ since it cultivates the spirits of empathy, intuitive thinking, collaboration, communication, sharing, and openness. In this context, this study aimed to examine relationship between the educational model and emotional intelligence. For this purpose, a case study has been conducted with 37 undergraduate students in an University general education class, and the results of data collection and analysis confirmed positive influences of the program in enhancing most components of the emotional intelligence.

We introduce the technology required todevelop a bracket process for installing and verifying FRT bumper sensors for passenger cars. Establish and demonstrate process automation through actual design and manufaturing. We conduct quality inspection of the production process using artificial intelligence and develop technology to automatically detect good and defective products and increase the reliability of the process.

이 연구는 사회적 요구에 의해 강조되고 있는 집단 지성, 가치관, 소프트웨어를 적용하여 예비교사들이 통합과학교육 프로그램을 개발하는 과정에서 예비교 사에게 미치는 영향을 알아보았다. 이러한 결과로 첫 째, 집단지성을 활용한 통합과학교육 프로그램 개발은 예비교사의 학습동기를 향상시켰다. 특히 수행과정에 서 학습동기가 향상되는 것이 나타났다. 둘째, 집단지 성 기반 통합과학교육 프로그램 개발은 예비교사들의 집단지성 역량을 함양하였다. 프로그램을 개발, 시연, 피드백하는 전 과정에서 집단의 긍정적 영향이 발현되 었다. 셋째, 과학 교과에 소프트웨어와 개인의 가치관 은 접목할 필요가 있으나 이를 위해 전문적 지원이 필요한 것으로 나타났다.

This study investigated the impact on pre-service teachers during the development of an integrated science education program, emphasizing group intelligence, values, and software application in response to societal demands. The results revealed several key findings. Firstly, the development of an integrated science education program utilizing group intelligence enhanced the learning motivation of pre-service teachers, particularly demonstrating improvements during the implementation phase. Secondly, the group intelligence-based development of the integrated science education program cultivated the group intelligence competence of pre-service teachers, manifesting positive effects throughout the entire process of program development, demonstration, and feedback. Thirdly, it was evident that the integration of software and individual values into science curriculum requires specialized support.

The continuous development of science technology promotes the great development of the information processing technology based on artificial intelligence. Such technology refers to the combination of various technologies such as the computer technology, communication technique, control technique and others, which is applied to the information collection and processing of information. This thesis, research the key artificial intelligence technology to process information, including the artificial neural network, fuzzy theory and others. Besides, the information processing technology based on artificial intelligence will be applied to the design of the intelligent transportation system in this research. The result shows that the application of the intelligent transportation system to which the information processing technology based on artificial intelligence could relieve the stress during the rush hours efficiently and improve the efficiency of information processing.

With the rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology, there is an increasing variety of methods for creating 3D models. These include innovations such as text-only generation, 2D images to 3D models, and combining images with cue words. Each of these methods has unique advantages, opening up new possibilities in the field of 3D modeling. The purpose of this study is to explore and summarize these methods in-depth, providing researchers and practitioners with a comprehensive perspective to understand the potential value of these methods in practical applications. Through a comprehensive analysis of pure text generation, 2D images to 3D models, and images with cue words, we will reveal the advantages and disadvantages of the various methods, as well as their applicability in different scenarios. Ultimately, this study aims to provide a useful reference for the future direction of AI modeling and to promote the innovation and progress of 3D model generation technology.