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  • AhnChung-guk: Unveilingthe Journeyof aNorth KoreanDefector and Artist
                       [LeadersTimes]InanexclusiveinterviewconductedwithartistAhnChung-guk,aNorthKorean defector and emerging artist, insights into his journey and artistic vision wereunveiled at his special exhibit “Shapes Beyond” at the Inter-Korean Cultural IntegrationCenter.    Born in Hamgyeong-do, North Korea, Ahn Chung-guk began his artistic journey due to hisfather's unfulfilled dreams. Reflecting on his childhood, Ahn shared, “When I was born, hegave his unrealized ambitions onto me, urging me to pursue painting.” However, when Ahnwas twelve years old, his father defected to South Korea. Before defecting, he—a carpenterwithakeeninterestinart—giftedhispaintingsuppliestoAhn’scousin,who,outofgratitude,encouraged Ahn to pursue drawing in earnest.    At the age of fifteen, Ahn embarked on his own journey of defection. His father's departurehad left an indelible mark on his family, culminating in a daring escape across the TumenRiver into China. With each step towards freedom, Ahn found himself mesmerized by thevibrancy of life beyond the confines of North Korea, traversing through China, Thailand, andLaos before finally reaching South Korea in approximately three and a half months. Heremarked, “I was captivated by the artificial vibrant lights, sounds, and the wave of cars…greatexcitementtothepointofecstasy.”Itwasajourneyfraughtwithuncertaintyyetimbuedwith resilience and hope.    Upon his arrival in South Korea, Ahn faced the daunting task of rebuilding his life fromscratch with his family. Despite the challenges stemming from his family's direcircumstances, he gradually adjusted to school life with support from the Citizens' Alliancefor North Korean Human Rights. Encouraged by a compassionate high school art teacher andbolstered by his mother's eventual approval, Ahn ultimately embraced his artistic calling,graduatedfrom Hongik University,and now isactive as an artist.     Intriguingly, Ahn's artistic repertoire diverges from the expected narratives of North Koreandefectors, eschewing direct references to his homeland in favor of a more introspectiveexploration of personal freedom and identity. Initially bewildered by the exaggerated anddistinctive styles of South Korean cartoons and abstract art, Ahn explored and discovered thateven the practice of scribbling can evolve into a meaningful artistic expression. From then on,his artistic evolution has reflected a journey of self-discovery and creative liberation.    Central to Ahn's artistic ethos is the concept of locationality, wherein the textures andmemories of his upbringing in North Korea serve as a thematic foundation for his work.Throughmediumslikecementandsymbolicmotifssuchascirclesandlight,Ahnendeavorsto encapsulate the essence of his experiences, inviting viewers to embark on a poignantjourneyof introspection and discovery.    As audiences immerse themselves in Ahn Chung-guk's exhibits, they are encouraged to first“use their own wings of imagination” and then contemplate the enigmatic question—Who isAhn Chung-guk? Beyond the captivating visuals lies the profound narrative of a resilientartist whose journey from North Korea to South Korea serves as a testament to the enduringpower of creativity and the human spirit.    The“ShapesBeyond”exhibitisongoinguntilJune28,2024,attheInter-KoreanCulturalIntegration Center in Seoul.
    • Global News
    • 지구촌
    2024-05-23
  • 챗 GPT의 새로운 패러다임 - 글쓰기의 혁신
         다빈치스쿨 전국 청소년 탐구대회   독서연계탐구활동보고서        목차     1. 서론 - '챗 GPT와 글쓰기' 책 소개   2. 독서 활동의 동기 및 목적 - 챗 GPT와 글쓰기 주제의 선택 이유 - 독서를 통해 얻고자 하는 인사이트와 목표   3. 챗 GPT 소개 및 사용법 - 챗 GPT란 무엇인가? - 챗 GPT의 작동 원리 - 챗 GPT 활용을 위한 기본 사용법   4. AI와 사람의 글쓰기 방법 비교 - AI의 글쓰기 장점과 한계 - 사람의 글쓰기 과정과 특징 - AI와 사람의 글쓰기 스타일 비교   5. 챗 GPT로 다양한 분야에 적용해보기 - 챗 GPT로 시 창작하기 - 챗 GPT로 대화하고 작문하기 - 챗 GPT와 상담하기   6. 챗 GPT의 동향과 전망 - 챗 GPT 활용의 부정적 사례 - 챗 GPT 활용의 긍정적 사례 - 챗 GPT의 미래 동향성   7. 독서를 통해 새롭게 알게 된 내용 - ‘챗 GPT와 글쓰기’ 책을 통한 인사이트와 배움 - 독서 후 나의 변화와 실천   도서명 챗GPT와 글쓰기 저자 김철수 저자와 이 책의 배경 소개  저자는 2000년에 한양대를 졸업하고 2004년부터 인공지능 대화 서비스를 기획하였다. 그는 현재 디지털역량연구소를 운영하며 디 지털 시대 직장인에게 필요한 역량을 연구하고, 국내 중요 기업에 게 업무 자동화 등을 코칭하고 있다. 저자는 AI 글쓰기가 혁명 을 가져다줄 것이라고 믿고 이 책을 저술했다. 이 책을 읽게 된 이유 or 계기  요즘 챗 GPT는 성황리에 있다. 챗 GPT는 나에게 그저 어렵고 어른들 만 사용하는 것이었다. 그러나 이 책을 훑어보니 챗 GPT로 여러 글을 쓰고 말이 쉬워 보여 궁금증이 생겼다. 또한 챗 GPT에 대해 더 알 수 있는 기회가 될 것 같아보였다. 그리고 말투가 우리가 아는 그런 딱딱 하고 이해하기 어려운 것인지 궁금하여 이 책을 읽어보게 되었다. 이 책의 핵심 내용과 간략한 줄거리  이 책은 저자가 챗 GPT에게 물어보고 답하는 Q&A 방식으로 구성되 어 있다. 전체적으로 이 책은 세 파트로 나누어져 있는데, 처음은 챗 G PT로 글쓰기, 다음은 챗 GPT처럼 글쓰기, 마지막으로 AI보다 잘 쓰기이 다. 첫 파트에서는 기초적인 사용법 강의 후에 챗 GPT를 이용하여 각종 글, 예를 들면 설문지, 이메일 같은 것을 쓴다. 다음 파트에서는 챗 GPT를 하나씩 하나씩 뜯어보며 어떤 원리로 우리 에게 답해주나 알려주고, 그 원리로 직접 글을 써보기도 한다. 마지막 파트에서는 입력, 창의성과 같은 인간과 AI의 글쓰기의 차이점 을 찾아보고, 인간의 감정이 필요한 글을 과연 잘 쓸 수 있나 확인해 본다. 핵심 내용을 정리해 보자면, 용어는 우선 ‘챗 GPT’와 ‘글쓰기’이 다. 그걸 이외에 저자와 챗 GPT가 이야기하듯 묘사가 되어 실제 챗 GP T의 답변을 알려준다.   인상 깊은 부분 (기억할 문장) 1 + 이유  챗 GPT로 판타지 쓰기가 가장 인상 깊은 것 중 하나였다. 인물 설정, 배경 설정이 인간과 비슷할 정도였고, 이름이 생각보다 잘 지어져 있었기 때문이다. 말마저 부드럽게 이어가고 갑자기 공주가 나왔다 용 이 나왔다 그런 오류도 없었기 때문이다. 나도 한번 AI를 활용하여 글을 작성해 직접 읽어보고 싶다는 생각이 들었다. 인상 깊은 부분 (기억할 문장) 2 + 이유  챗 GPT가 이메일을 써주는 게 신기했다. 보통 AI는 감정이 없어서 이 런 것을 잘 못 할 줄 알았는데 부드럽게 써달라고 하니까 자연스럽고, 정중한데 너무 길지도 않게 써주니까 사람이 썼다고 착각할 정도였다. 구체적으로 설명만 해주니 뭐든 되니까 신기했다. 이메일은 상대에게 정중히 보내야 하는 것인데 간단히 보내니까 굉장했다. 인상 깊은 부분 (기억할 문장) 3 + 이유 ‘AI를 받아들이고 활용하는 것이 우리가 앞으로 할 글쓰기의 방향이 아닐까 싶다.‘ 라고 한 말이 인상 깊었다. 우리가 앞으로 AI를 받아들여 야 하는 자세, 그리고 앞으로의 글쓰기의 방향 등 여러 의미를 담고 있어서 기억에 남았다. 나 또한 AI의 단점은 무엇이고 과연 그것에 어떻게 대처해야 할 것인가를 두고 생각해보고 싶다. 책을 읽은 후 새롭게 알게 된 내용과 배우고 느낀 점  챗 GPT는 단순히 어려운 내용, 또는 장난으로 쓰는 그런 거 이외에 글쓰기와 같은 여러 용도로 사용할 수 있다는 걸 알았다. 이 글을 쓴다 는 게 단순 글을 쓰는 게 아니라 사회적으로 이용되고 우리가 즐기는 데에도 사용 할 수 있다는 것이다. 확실히 말도 어느 정도 부드럽게 하 고 잘 알려주지만, 감정을 못 넣는다는 것은 여전히 안되어 아쉬웠다. 그래도 확실히 AI가 많이 발전했으며, 시 등을 쓰는 것을 흉내 내는 것 을 보며 미래에는 어디까지 되며, 인공지능이 자아를 가지고 있을까 궁금해진다.   2-1 챗 GPT와 글쓰기 주제의 선택 이유  2022년 11월 30일, 챗 GPT가 발표된 후 현재 전 세계에서 인공지능 기술 중에서 가장 유망한 기술 중 하나라는 소리가 나오고 있다. 챗 GPT는 자신의 데이터를 통해 단순한 대화뿐만 아니라 정보 전달, 다양한 분야의 창작물 생산 등 사람이라면 오랜 시간 동안 고민하며 만들어 낼 것을 챗 GPT는 30초~1분 이내에 자신이 학습한 데이터를 바탕으로 사용자가 만족할 만한 결과물을 도출해 낸다. 그 때문에 챗 GPT-3.5 출시 이후 우리의 일상생활뿐만 아니라 교육, 예술, 정보 통신 분야 등 거의 모든 부분에 큰 영향을 끼치고 있다. 특히 글쓰기 분야에서의 적용 가능성이 크다. 챗 GPT가 나오기 이전엔 우리는 지금까지 쌓은 역량을 발휘하거나 창의력을 토대로 글을 써왔지만 챗 GPT의 등장으로 이제는 사람의 글쓰기 방식도 변화해야 한다는 주장이 나오고 있다. 짧은 시간 안에 놀라운 결과물을 생산해 내는 인공지능 모델을 보며 이제부터는 사람의 창의력이나 자신이 직접 역량을 쌓는 것만으로 글을 쓰는 것뿐만 아니라 챗 GPT와 같은 인공지능 기술도 사람처럼 글을 쓸 수 있다는 걸 알 수 있었다. 그러나 만약 인공지능 모델인 챗 GPT에 대해 파악하고 챗 GPT를 좀 더 효율적으로 활용하는 법을 알게 된다면 사람들과 AI의 글쓰기 경쟁에서 챗 GPT를 적절하게 활용해 글쓰기에서 좀 더 효율적으로 역량을 늘리고 완성도 높은 글을 만들어 낼 수 있을 것이다. 이로써 챗 GPT와 글쓰기에서 협력하는 법을 탐구한 뒤 인공지능과의 글쓰기가 정말로 사람들에게 도움이 되는지 탐구하고 싶다.   2-2 독서를 통해 얻고자 하는 인사이트와 목표  ‘챗 GPT와 글쓰기’라는 책을 통해 지금까지 알지 못했던 챗 GPT가 현재 인공지능 기술 모델 중 다양한 주제에 대한 정보를 제공하고 다양한 스타일로 텍스트를 생성하는 등의 결과를 도출해 낼 수 있는지 탐구할 것이다. 그리고 챗 GPT의 글쓰기 방식을 통해 사람은 챗 GPT와 글쓰기에서 어떤 차이가 있고 이를 통해 글쓰기에서 어떤 부분이 중요한지, 또한 글을 좀 더 잘 쓰기 위해선 어떤 역량을 길러야 할지 알아보고자 한다. 이후 챗 GPT를 글쓰기에서 활용하며 글쓰기 능력을 다각도로 발전시킨 뒤 내가 원하는 내용을 더 명확하고 효과적으로 전달하는 방법을 습득해 낸다.  이로써 ‘챗 GPT와 글쓰기’를 통해 글을 쓰는 능력을 최대한 발휘해 더 나은 글을 쓰도록 하고 글쓰기 분야에서 AI와의 협력이 정말로 나중에 사람에게 문제가 되는 경쟁자가 글을 쓰는 데 큰 도움을 줄 협력자이자 유용한 존재이며 나중에 큰 이득을 줄 사람의 글쓰기에서 새로운 가능성이 되어줄 수 있는지 탐구해 보고자 한다.   3-1 챗 GPT란 무엇인가?  챗 GPT의 GPT는 “Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 한 생성형·대화형 인공지능 모델이다. 이 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 사전 훈련하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있다. 챗 GPT는 LLM(Large Language Model)+RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)로 이루어져 있다. LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)은 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델로 방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연어 이해와 생성 작업에 사용되는데 챗 GPT는 대규모 데이터 세트에서 사전 학습된 모델을 이용해 자연어 처리 관련 문제를 빠르게 학습할 수 있다. 그리고 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback, 인간 피드백 형 강화학습)는 인간 피드백을 통해 강화학습의 성능을 향상하게 하는 방법이다. 인간 피드백은 에이전트가 취한 행동에 대한 정보인데, 인간의 지식과 경험을 바탕으로 강화학습의 학습 속도와 성능을 향상할 수 있다. 이러한 GPT 아키텍처를 사용하여 자연어 이해와 생성 과제에 특화되어 있고, 마치 사람과 대화하는 것처럼 대화를 나눌 수 있으며, 질문에 응답할 수 있도록 만들어졌다. 그러나 챗 GPT는 훈련데이터를 기반으로 작동하기 때문에 잘못되거나 부적절한 정보를 생성할 수 있어 사용자가 챗 GPT의 답변이 적절한지 검토해야 하고, 챗 GPT의 지식 기준으로 2021년 9월까지의 내용들만 담고 있어 그 이후에 발생한 사건이나 최신 정보를 반영할 수 없는 등의 단점을 갖고 있다. 챗 GPT는 다양한 작업과 상황에서 유용하게 쓸 수 있다. 생성형 인공지능으로서의 챗 GPT는 사용자가 간단한 정보나 정의를 찾는 데 도움을 줄 수 있다. 그 이유는 사전 훈련된 대량 생성 변환기를 사용하여 딥러닝을 통해 수백만 개의 웹페이지를 학습한 후에 짧은 시간 내에 답을 생성해 내기 때문이다. 이를 통해 데이터를 기반으로 한 정보를 제공할 뿐만 아니라 교육 및 학습 보조도 할 수 있다. 새로운 개념이나 주제를 설명해 줄 뿐만 아니라 어려운 개념을 간단하게 설명해 사용자가 이해하기 쉽게 생산해 낸다. 예로 들어 “인공지능이란 무엇인가요?”와 같은 질문에 대한 답을 만들어 제공한다. 또한, 단순한 대화뿐만 아니라 소설, 에세이 등 사용자가 원하는 것을 요구하면 학습한 데이터베이스에서 질문에 적합해 보이는 답을 선택해 사용자의 요구에 맞는 결과물을 생산할 수 있다. 심지어 사용자가 직접 작성한 코드를 올리면 챗 GPT가 코드에 있는 버그를 설명한 뒤 정돈된 코드로 수정이 가능하다. 이를 통해 막힌 코드를 풀기 위해 검색을 하지 않고 챗 GPT를 이용해 검색하거나 긴 시간을 소비할 필요 없이 해결할 수 있다. 먼저 채팅 서비스 제공을 할 수 있는데 짧은 시간 안에 사용자가 질문에 만족할 만한 답변을 만들어서 사용자와의 원활한 대화가 만들어 낸다. 또한 영어 외에 다른 언어들도 번역할 수 있기 때문에 영어를 쓰지 않아도 대화가 가능하다. 챗 GPT는 잘못된 걸 지적 할 수 있다. 챗 GPT는 지금까지의 다른 챗봇들과 달리 만약 사용자가 제시한 질문에 잘못된 전제가 있다면 이의를 제기할 수 있다. 질문에 틀린 대답을 할 때 사람이 지적하면 이를 인정한 뒤 같은 실수를 반복하지 않는 등 스스로 잘못된 부분을 인지할 수 있다.    챗 GPT는 미국의 한 벤처기업인 ‘Open AI’라는 인공지능 연구 기업에 의해 개발되었다. Open AI는 인공지능과 딥러닝 분야에서 선도적인 연구를 수행하며 다양한 프로젝트를 진행하고 현재 인류 전체에게 이익을 제공하는 인공 지능(AI)을 개발하고 지시하는 것을 목표로 하는 민간 연구소이다. 이 기업은 2015년 Elon Musk, Sam Altman 등에 의해 설립되었으며 구글과 같은 대기업이 AI를 독점하는 걸 막고 다양한 연구자와 개발자들이 함께 AI를 발전시켜야 한다는 계기로 창립되었다고 한다. Open AI는 최근에 이미지 이해가 가능하고 기존의 챗 GPT-3.5보다 성능이 더 원활한 의사소통이 가능한 GPT-4를 발표했다. 원래 Open AI는 2018년에 챗 GPT-1을 먼저 발표했지만, 큰 주목을 받지 못했다. 그러나 사용자들에게 피드백을 받으며 여러 오류를 개선해 나가면서 2022년 11월 30일에 걸쳐 챗 GPT-3.5를 출시했다. 스위스 금융 그룹인 UBS 증권에 따르면, 챗 GPT-3.5 출시 두 달 만에 월 사용자 1억 명을 돌파했고 현재 월간 이용자 수가 15억 명에 이른다. 챗 GPT를 처음으로 접해본 것은 학교 정보 시간이었다. 그전에도 SNS 등 챗 GPT에 대해서 간접적으로 접해본 적은 있지만 직접 접해보기까지는 하지 않았다. 정보 선생님께서 챗 GPT가 어떤 인공지능 모델인지 설명하신 후 사이트에 가입해 직접 대화를 나누는 시간을 가지게 해주셨다. 처음 질문한 후 챗 GPT의 답변을 봤을 때 정말 사람처럼 대화하거나 출처는 정확하진 않지만, 얼핏 보기에 정말 정답으로 보이는 답변을 빨리 생산해 내는 모습을 볼 수 있었다. 가장 놀라웠던 부분은 질문에 대한 답들을 나열해 가며 구체적으로 답변해 주는 모습이었다. 비록 최신 정보를 제시할 수 없거나 답변에서 마치 사실인 것 같이 잘못된 정보를 정말 맞는 답인 것처럼 만들어 내는 등 여러 가지의 오류들도 많이 접했지만, 챗 GPT를 통해 현재 AI가 얼마나 빠른 속도로 발전하고 있는지 실감할 수 있었고 앞으로 챗 GPT의 활용 분야가 점차 많아질 것 같다는 생각이 들었다.   3-2 챗 GPT의 작동 원리 GPT 모델은 딥 러닝 모델 중 하나로, 인공지능 언어 모델이다. GPT 모델의 작동원리는 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 사전 훈련(Pre-training) 모델은 언어 모델링(Language Modeling)라는 작업을 수행하며, 문장의 앞부분을 주어졌을 때 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하면서 훈련된다. 이때 Transformer(변압기) 구조를 사용하여 모델링하며, 모델 내부에는 임베딩 층, 여러 개의 Transformer(변압기) 블록, 출력층으로 구성된다. 2. 미세조정(fine-tuning) 사전 훈련된 GPT 모델은 다양한 자연어 처리 태스크에 대해 미세조정을 거쳐 특정 태스크에 맞게 조정한다. 3. 추론(Inference) 사전 훈련과 미세조정이 완료된 GPT 모델은 텍스트 생성, 질문 응답, 자연어 이해 등의 다양한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있다. 추론 과정에서는 사용자의 입력을 모델에 입력하고, 모델은 입력된 텍스트를 이해하여 적절한 답변을 생성한다.   3-3 챗 GPT 활용을 위한 기본 사용법 챗 GPT의 기본 사용법은 이러하다. 1. https://chat.openai.com/chat 이 사이트에 접속한다. 2. 회원가입을 한 다음 로그인을 한다. 3. 검색창처럼 보이는 곳에 질문을 입력한다.  챗 GPT의 자세한 사용법은 이러하다. 1. 질문을 할 때 더 정확한 답을 얻기 위해서는 정확하고 세부적인 질문을 해야 올바른 답이 나온다. 2. 명령문을 사용하면 챗 GPT가 필요한 정보를 빠르게 얻을 수 있어서 구체적인 정보나 특정 질문에 대한 답변을 얻기 쉽다. EX) 로봇이 의사의 역할을 대체할 수 있는지 써줘 3. 불필요한 단어들이 많을수록 주목도에 차이가 생기기 때문에 쉽고 간결하게 질문하는 것이 원하는 답변을 받기에 유리하다 EX) 혹시 괜찮다면 챗 GPT가 무엇인지를 가지고 초등학생에게 아주 쉽게 설명해 줄 수 있어? 4. 맥락을 제공하면 챗 GPT가 상황에 대해 추측하는 것을 막을 수 있다. EX) 빙하기로 인류가 멸망하면 벌어지는 일 한 가지를 말해줘   4-1 AI의 글쓰기 장점과 한계 챗 GPT와 같은 AI는 현재 많은 영역에서 대량의 글을 빠르게 생산해 내고 있다. 그 이유는 현재 우리 사회에서는 소식지나 신문과 같은 텍스트 형식의 콘텐츠들을 많이 소비하고 있고 AI의 데이터 학습 구조와 데이터 처리 기술의 발전과 함께 AI 글쓰기도 점점 더 발전해 나갔다. 사람이 아닌 AI가 대신해서 글을 쓴다면 다음과 같은 장점이 있다. 먼저 AI는 딥러닝 기술로 학습한 대량의 데이터를 바탕으로 빠르게 글을 쓸 수 있기 때문에 몇 초 안에 모든 주제에 대한 텍스트를 생성해 낼 수 있고 많은 양의 콘텐츠나 아이디어를 생성할 수 있어 사람이 글을 쓰는 시간보다 더 짧게 쓸 수 있다.     또한, AI는 학습한 데이터 중 다양한 소스에서 정보를 수집하고 통합하여 따로 자료조사를 하지 않아도 포괄적인 글을 쓸 수 있다. 사람이 글을 쓸 때 오타를 만들거나 맞춤법을 틀리는 등 중간에 실수나 오류를 만들 수 있지만 AI는 문법, 철자, 문장 구조 등에 대한 규칙을 준수하면서 중간에 오류 없이 글을 생산할 수 있고 다양한 언어를 번역할 수 있기 때문에 다른 언어로 글을 쓸 때 그 언어에 대해 알지 못하거나 번역이 필요할 때 유용하게 쓸 수 있다. 이처럼 AI는 글쓰기에서 큰 장점을 띄고 있다. 그러나 AI 글쓰기에서 지적해야 할 부분도 있다. 먼저 AI는 자신이 학습한 데이터에 의존하기 때문에 오래된 정보나 잘못된 정보를 활용할 수 있어서 딥러닝과 같이 지속해서 새로운 정보들을 학습시켜야 하거나 AI가 활용하는 정보의 출처가 불분명하고 입증하기 어렵다. 그리고 챗 GPT와 같은 AI는 단어들을 ‘그럴듯하게’ 배열하는 건 가능하지만 배열해 놓은 글들이 정말 사실인지 알 수 없기 때문에 AI가 쓴 글을 완전히 신뢰할 수 없고 나중에 정보의 표절 문제나 저작권 등의 문제를 일으킬 수 있다. AI가 언어나 문맥을 완전히 이해하지 못할 때도 있어 사용자의 의도나 요구와 달리 어색한 문장이나 불일치하는 정보를 생성할 수 있습니다. 예로 들면 “고위급 수준의 지원에는 추가 비용이 필요할 수 있다.”라는 의미가 “고위 임원은 더 높은 급여가 필요하다.”라는 문장으로 만들어 의미상으로 완전히 잘못된 문장은 만들지 않아도 본문의 의미와 내용과는 전혀 일치하지 않는 글을 생성하는 등 본문과는 어색한 글을 만들어 내는 경우도 있다. AI가 생성한 글은 정확하거나 완전히 적절한 글이 아닌 가능성이 있고 또한, 인종 차별, 성차별, 기타 불쾌한 편견, 거짓말, 의도 숨기기, 가짜 뉴스 등의 윤리적 문제를 야기할 수 있어서 사람이 직접 AI의 글을 윤리적인 관점에서 판단해야 할 필요가 있다.        4-2 사람의 글쓰기 과정과 특징 글쓰기는 글로 자기 생각이나 아이디어를 표현할 수 있다는 점이 큰 특징이다. 사람의 글쓰기는 고유한 특징과 과정을 거쳐 완성하는데 사람의 글쓰기에 과정은 다음과 같다. 먼저 글쓰기에 넣을 주제를 선정해야 하는데 글의 키워드를 생각해 키워드나 소재를 바탕으로 주제를 정하거나 글쓴이가 생각해 낸 아이디어를 구체화 시켜 주제로     선정해야 한다. 단, 주제를 선정할 때 목적이나 글을 읽을 독자들의 특징을 고려해서 선정해야 한다. 주제를 선정한 뒤 서론/본론/결론과 같이 앞으로의 전개 방식을 설정해야 한다. 자신이 어떠한 논리적인 구조로 주제문을 뒷받침할 것인가에 대한 고민을 하면서 주제와 맞는 아이디어와 자료들을 조사해서 정리하고 활용할 자료들과 생각을 바탕으로 구상해 놓은 글을 쓴다. 글을 다 작성하고 난 뒤 글에 문법, 철자, 문장 구조 등의 오타나 잘못된 오류도 같이 써지진 않았는지 수정작업을 거치고 거쳐서 글을 완성한다. 사람의 글쓰기는 자신의 주관적인 의견이나 관점을 글로 표현하면서 글이라는 매개체로 독자들과 소통을 하고 사람만의 인간성을 반영할 수 있기 때문에 인간의 다양한 감정이 많이 드러나 독자들과의 공감대를 형성할 수 있다. 또한, 사람들의 언어의 숨겨진 의미와 문맥을 이해해 시, 소설, 희곡 등 다양한 장르의 문학 작품을 통해 감동적인 이야기나 예술적인 표현을 전달할 수 있다. 사람은 자신의 의견을 표현하면서도 사실 여부를 확인해 가면서 글을 쓴다. 이를 통해 신뢰성 있는 정보와 주관적인 견해를 적절하게 조화시키려고 한다. 사람은 글을 써가며 새로운 지식을 습득해 경험을 쌓거나 글을 쓰고 난 뒤에도 사람들의 피드백이나 의견들을 반영해 자신의 글을 개선하며 더 나은 글을 쓰도록 발전시킬 수 있다.   4-3 AI와 사람의 글쓰기 스타일 비교 AI와 사람이 글을 쓰는 걸 보면 거의 유사한 부분이 많지만 AI와 사람의 글쓰기의 몇 가지 주요한 차이점이 존재한다. 먼저 AI는 방대한 양의 데이터를 처리하며 훈련 데이터 내에서 발견된 패턴에 따라 생성한 텍스트는 표준화된 정보를 제공하고 사람이 글을 쓰는 시간보다 짧은 시간 안에 생성해 효율적인 글쓰기가 가능하다. 가끔 사용자의 요구나 문맥을 오해함으로써 어색한 문장을 생성하기도 하지만 정확하고 일관된 문장을 만들 때 정보 전달과 요약에 효과적이다. 또한 AI는 학습한 정보를 바탕으로 트렌드를 분석하거나 마케팅같이 신뢰할 수 있는 콘텐츠들을 필요로 하는 사람들에게 유용하게 쓰일 수 있다. 그러나 AI는 주어진 주제를 객관적인 시각으로 바라보고 주어진 정보 이외의 내용을 추론하거나 직관적인 경험을 갖지 못해 주관적인 의견이나 감정을 담은 표현보다 일관된 어조와 스타일로 글을 생산해 텍스트의 창의성과 정서적 깊이는 부족할 수 있다. 그래서 AI는 개성과 감정보다는 빠르고 정확한 정보 전달을 목적으로 한 글쓰기에는 사람보다 더 유리하다. 반면, 사람이 글을 쓸 때 개별 작가의 지식과 경험, 자기 생각을 바탕으로 글을 쓰기 때문에 글의 내용과 스타일이 다르고 새로운 관점이나 개념 등 다양한 관점이나 통찰력을 제시할 수 있다. 자신의 실제 경험을 반영해 개성이 강하거나 글을 더 풍부하게 만들 수 있다. 그러나 AI로 생성된 글이나 콘텐츠는 매력적일지는 몰라도 인간이 만든 것이 전달할 수 있는 정서적 영향이나 개성은 사람이 만든 글보다 떨어진다.   감정이나 자아가 없어 훈련된 데이터 범위 밖에서는 새로운 아이디어를 도출할 수 없는 AI와 달리 사람은 수행 착오를 겪으면서 새로운 아이디어를 생각해 내거나 자신의 감정이나 의도를 표현해 독자와 감정적인 연결을 형성시킬 수 있다. 이처럼 AI와 사람의 글쓰기 스타일은 언뜻 유사해 보이면서도 다른 특성들이 존재한다는 걸 알 수 있었다.   5-1 챗 GPT로 시 창작하기 챗 GPT의 특성을 파악하기 위해 챗 GPT에게 시를 창작하게 해 보았다. Q. ‘이사’를 주제로 간단한 시를 쓰고 싶어. 하나 써줄 수 있어? A. 떠나는 집의 문을 열고 추억들을 안고 새로운 문지를 밟았어 이사하는 마음에 작은 설렘이 흘러 낯선 곳에서도 새로운 꿈을 펼치려 해   박스 하나하나 손에 들고 과거와 이별의 감정을 안고서 또 하나의 시작을 향해 나아가는 나의 모습이 미래를 향한 발걸음이야 불안한 마음도 있겠지만 새로운 기회와 경험이 날 반겨주리라 이사하는 순간마다 느껴지는 새로움과 설렘, 그리고 희망의 향기   새로운 공간이 내게 주는 선물을 받아들이며 앞으로 펼쳐질 이야기를 쓰기 시작해 이사하는 나의 모습이 더 나아질 수 있도록 밝은 미래로 나아가는 걸음을 내디뎌   이사의 순간, 새로운 길을 열며 두근거리는 마음으로 나아가려 해   ‘이사’라는 주제에서 더 구체화해 ‘봄에 꽃이 피는 날, 행복한 이사’라는 주제로 시 한 편을 더 부탁했다. 두 시 모두 –하려 해, -어, -며와 같이 유사한 문장 구조가 반복되는 것을 볼 수 있었고 5연을 이루고 있는 공통점이 보였다. 챗 GPT에게 따로 제한하지 않았을 때 이와 같은 공통점이 보일까 궁금하여 주제만 바꿔서 시를 한 편 부탁했다.   Q. ‘사랑’에 관해서도 시 한 편 부탁해. A. 사랑의 꽃 피는 순간을 보았을 때 마음은 설렘과 따스함으로 가득해 작은 순간들이 모여 만드는 추억은 시간이 지나도 영원히 간직될 거야 (중략)   이 시에서는 앞서 받았던 두 시에서 보였던 공통점이 보이지 않으므로 챗 GPT가 쓰는 시에 공통점은 없음을 알 수 있다. 다만, 추상적인 단어인 사랑을 ‘사랑의 꽃 피는 순간을 보았을 때’라는 표현으로 쓴 것을 보아 AI임에도 불구하고 일차원적인 시선으로 시를 쓰지 않는다는 것도 알 수 있었으며 이 점이 놀라웠다. 이번에는 분량에 제한을 두어 시를 부탁했다   Q. ‘이사’라는 주제로 3줄 정도 아주 간단하게 시를 써줄 수 있을까? A. 짐 가득 챙겨 새로운 문을 열고, 과거와 함께한 공간을 떠나며, 미래의 길을 걸어가는 설렘을 안아.   Q. 이 시에 관해서 너의 느낀 점을 말해봐. A. 첫째 줄에서는 "짐 가득 챙겨 새로운 문을 열고"라는 표현으로 새로운 시점의 문을 열며 새로운 시작을 향한 움직임을 묘사하고 있습니다. 둘째 줄에서는 "과거와 함께한 공간을 떠나며"라는 표현으로 과거를 떠남과 변화의 순간을 감정적으로 전달하고 있습니다. 마지막 줄에서는 "미래의 길을 걸어가는 설렘을 안아"라는 표현으로 미래로의 향기로운 설렘과 기대를 전달하며, 긍정적인 변화를 강조하고 있습니다.   3줄은 대부분의 시에 비하면 짧은 편에 속하는 분량인데도 이사라는 주제를 잘 이해하여 과거와 미래까지 연결하는 것이 AI라고 보기 어려울 정도로 퀄리티 좋은 시라고 생각했다. 다만 느낀 점을 말해보라고 했을 때, 느낀 점보다는 시를 분석하는 것에 가까운 대답이 개인적인 생각과 느낌을 설명하지 못하는 AI의 한계를 잘 보여주었다.   5-2 챗 GPT로 대화하고 영어로 작문하기  Q. 챗 GPT가 뭐야? A. 챗 GPT는 ‘Open AI’에서 개발한 자연어 이해와 생성을 수행하는 인공지능 모델입니다. "챗 GPT"는 "채팅 Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 기본적으로는 GPT-3 모델을 채팅 형태로 활용하는 것을 의미합니다. GPT-3는 "Generative Pre-trained Transformer 3"의 약자로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 대규모 자연어 처리 모델입니다. GPT-3는 대화를 이해하고 생성하는 능력을 갖추며, 수많은 문장과 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 자연어 작업에 활용될 수 있습니다. 챗 GPT는 이러한 GPT-3 모델을 기반으로 구축된 채팅 형 인공지능 시스템을 의미합니다. 이 시스템은 자연어로 작성된 입력을 이해하고, 그에 따라 응답을 생성하여 대화하는 기능을 수행합니다. 챗 GPT는 채팅 응용 프로그램, 가상 비서, 자연어 대화 인터페이스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.   Q. 그러면 채팅 형 인공지능 시스템이 경영에 미치는 영향이 뭐야? A. 채팅 형 인공지능 시스템이 경영에 미치는 영향은 다양한 측면에서 나타날 수 있습니다. 다음은 채팅 형 인공지능 시스템이 경영에 미치는 몇 가지 주요한 영향 요소입니다: 1. 고객 상호작용 개선: 채팅 형 인공지능은 고객과의 상호작용을 개선할 수 있습니다. 고객 문의에 빠르게 응답하고 필요한 정보를 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 2. 데이터 분석과 인사이트: 채팅 기록을 분석하면 고객의 니즈와 행동 패턴을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 기반으로 제품 개발이나 서비스 개선에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 3. 마케팅 및 판매: 채팅 형 인공지능은 고객과의 대화를 통해 개인화된 마케팅 전략을 수립하고, 제품이나 서비스를 추천하는 데 활용될 수 있습니다. 4. 자원 최적화: 채팅 기능을 활용하여 인력 및 자원을 효율적으로 할당하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 문의 처리를 자동화하여 인력을 다른 중요한 업무에 투입할 수 있습니다. 5. 실시간 의사 결정: 채팅 형 인공지능은 실시간으로 데이터를 분석하고 결과를 제공함으로써 경영진이 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다. 6. 비용 절감과 효율성: 자동화된 채팅 시스템을 통해 인력 및 시간을 절약하고 작업 프로세스를 효율화하여 비용을 절감할 수 있습니다. 채팅 형 인공지능 시스템은 조직의 크기와 목표에 따라 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 효과적으로 구현하고 활용함으로써 조직의 성과를 향상할 수 있습니다.   Q. 그러면 챗 GPT의 경영 단점이 뭐라고 생각해? A. 채팅형 GPT 또는 챗 GPT와 같은 기술에도 일부 단점이 존재합니다. 다음은 채팅 형 GPT의 경영 분야에서의 단점 몇 가지를 나열해 보겠습니다. 1. 정확성과 오류: 채팅 형 GPT 모델은 대화 기록을 기반으로 응답을 생성하기 때문에 때로는 부정확한 정보나 오류가 포함될 수 있습니다. 신뢰성이 중요한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 문제를 야기할 수 있습니다. 2. 개인정보 보호와 안전성: 민감한 정보나 개인정보를 채팅에 노출할 경우 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 채팅 기록이 유출되거나 악용될 가능성이 있으므로 안전성에 대한 고려가 필요합니다. 3. 윤리적 문제: 채팅 형 GPT 모델이 생성한 내용이 윤리적이거나 선량하지 않은 내용을 포함할 수 있습니다. 이에 따라 조직의 목표나 가치에 위배되거나 부적절한 상황이 발생할 수 있습니다. 4. 인간의 개입 필요성: GPT 모델이 모든 상황에 대해 최적의 응답을 생성할 수 없기 때문에 복잡한 문제나 상담, 비상 상황 등에서는 인간의 개입이 필요할 수 있습니다. 5. 대화의 제한성: 대화 형식으로 응답을 생성하는 GPT 모델은 빠른 정보 전달이나 단순한 의사소통에 적합하지만, 복잡한 주제나 긴 문장 처리에 제한이 있을 수 있습니다. 채팅 형 GPT 모델은 기술적으로 발전하고 있지만, 여전히 고려해야 할 단점과 한계가 있습니다. 이러한 단점을 인식하고 적절한 대책을 마련하여 활용하는 것이 중요합니다.   Q. 그럼 그런 경영 단점들을 보완하기 위해 어떤 방법을 실현 시킬 수 있어? A. 채팅 형 GPT 모델의 경영 분야에서의 단점을 보완하기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다: 1. 인간의 개입 강화: 중요한 의사 결정이나 민감한 상황에서는 채팅 형 모델의 응답을 인간의 판단과 확인과 결합하여 사용하세요. 모델의 응답을 인간 전문가의 의견으로 보완하거나 검증하는 것이 중요합니다. 2. 학습 및 개선: 모델의 성능을 지속해 개선하기 위해 사용자 피드백을 수렴하고 모델을 재학습할 기회를 제공하세요. 모델이 일상적인 사용과 의사소통 패턴을 파악하며 성장할 수 있도록 지원하세요. 3. 안전한 데이터 관리: 채팅 기록과 관련한 데이터는 안전하게 보호되어야 합니다. 개인정보 보호와 데이터 유출 방지를 위한 보안 조치를 시행하세요. 4. 투명한 의사 결정: 모델의 응답을 사용하는 의사 결정 과정을 투명하게 하여 조직 내에서의 활용 방식을 모든 이해관계자에게 설명하세요. 5. 모델 제한 설정: 채팅 모델이 생성하는 내용을 제어하기 위해 특정한 제한을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 주제나 유형의 응답을 필터링하거나 제한할 수 있습니다. 채팅 형 GPT 모델의 단점을 보완하기 위해서는 조직의 목표와 가치에 부합하는 방식으로 접근하고, 유연한 대응과 지속적인 모니터링이 필요합니다. 사용자와 모델 간의 상호작용을 통해 최적의 결과를 끌어내는 데 주력하세요.   Q. 너는 앞으로의 챗 GPT와 경영의 관계는 어떻게 될 거로 생각해? A. 미래에 채팅 형 GPT와 경영 간의 관계는 다양한 발전 가능성을 가지고 있습니다. 아래는 앞으로 채팅 형 GPT와 경영의 관계에 대한 몇 가지 가능한 방향성입니다: 1. 개인화된 경영 지원: 채팅 형 GPT는 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 조직 내에서 직원들이 특정 질문이나 문제에 대한 답변을 빠르게 얻거나, 업무 관련 정보를 요청할 수 있는 채팅 인터페이스로 활용될 수 있습니다. 2. 의사 결정과 데이터 분석: 채팅 형 GPT는 조직 내부의 데이터를 분석하고 의사 결정에 도움을 주는 역할을 할 수 있습니다. 데이터 분석 결과와 추천을 손쉽게 이해하고 활용할 수 있는 인터페이스로 기능을 확장할 수 있습니다. 3. 고객 지원 및 상호작용: 채팅 형 GPT는 고객 상호작용을 강화하고 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 고객 문의에 신속하게 응답하거나, 제품 정보 제공, 주문 추적 등에 활용될 수 있습니다. 4. 마케팅 및 판매 지원: 채팅 형 GPT를 마케팅 캠페인에 활용하거나, 제품 추천, 구매 정보 제공 등의 역할로 활용하여 고객과의 상호작용을 증진할 수 있습니다. 5. 전문 지식 제공: 채팅 형 GPT는 조직 내에서의 전문 지식 제공을 강화하는 역할을 할 수 있습니다. 직원들이 전문 지식을 손쉽게 탐색하고 활용할 수 있는 플랫폼으로 활용될 수 있습니다. 채팅 형 GPT와 경영의 관계는 기술의 발전과 조직의 Bedt 각도에서 다양한 형태로 나타날 것으로 예상됩니다. 중요한 것은 이러한 기술을 효과적으로 활용하면서도 윤리적, 법적, 보안적인 측면을 고려하여 조직의 목표를 달성하는 데 중점을 두는 것입니다.     Q. 경영에 관련된 짧은 영어 문맥 하나 만들어줘 A. "In today's dynamic business environment, effective management involves not only making informed decisions but also fostering a collaborative culture that empowers employees to contribute their unique skills and ideas. Successful managers balance strategic thinking with adaptable leadership, driving their teams toward innovation and sustainable growth." Feel free to let me know if you need more assistance or have any other requests!   챗 GPT에 질문을 하고 답을 받는 것은 직접 네이버나, 구글에 돌아다니면서 찾는 것보다 다양한 정보가 있어 훨씬 많은 정보를 받을 수 있었다. 또한 어려운 질문을 해도 한 번에 이해하여 원하는 답을 찾고 영어나 한국말 등 다양한 언어로 질문을 해도 답이 돌아오는 걸 보며 과학, 의학 등 다양한 방면에서 쓰일 수 있다고 생각했다. 하지만, 챗 GPT는 학습 데이터를 기반으로 하여 최신 정보, 특정 분야에 깊은 전문 지식 제공이 어려우며 채팅 형 인공지능이다 보니 감정이 있는 질문을 하면 답변이 조금 어렵다는 점인 아쉬운 점이 있다. 이 부분을 고치면 더 완벽한 채팅 형 인공지능이 될 것이며 현세대부터 미래까지 이러한 인공지능은 꼭 필요한 필수 아이템이 되겠다고 생각한다.   5-3 챗 GPT와 상담하기 Q. 공부하기 위해서는 잠을 줄여야 하는데 나는 잠자는 시간을 줄이기가 너무 어려워. 어떻게 해야 할까? A. 잠을 줄이고 공부에 더 많은 시간을 할애하는 것은 건강과 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 충분한 수면은 정신적, 육체적 건강을 유지하고 학습 능력을 향상하는게 중요합니다. 그러나 때로는 바쁜 일정이나 공부를 위한 시간 부족 때문에 수면을 제한할 수밖에 없는 상황이 생길 수 있습니다. 이런 경우 몇 가지 전략을 고려해 볼 수 있습니다; 시간 관리 (추가 설명), 짧은 휴식, 유용한 수면 습관, 간헐적 휴식, 운동과 식단, 긴장 해소, 최적화된 학습, 긴급한 경우에만 적용. 단기적으로는 수면을 제한하여 공부에 더 많은 시간을 할애할 수 있겠지만, 장기적으로는 이로 인한 건강 문제와 학습 효과 저하를 경계해야 합니다. 가능하면 균형 있는 생활 습관을 유지하고, 필요한 경우 학습 스케줄을 재조정하여 효율적으로 관리하는 것이 좋습니다.   Q. 잠을 줄이는 더 구체적인 방법은 없어? A. 잠을 줄이는 것은 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 신중하게 고려해야 합니다. 그런데도, 만약 한정된 시간 내에서 공부해야 한다면 아래의 구체적인 방법을 고려해 볼 수 있습니다. 다만 이러한 방법을 장기적으로 사용하는 것은 권장되지 않습니다: 효율적인 공부 계획, 집중력 향상, 요약과 복습, 문제 풀이에 집중, 중요한 내용 우선, 온라인 리소스 활용, 카페인 섭취, 건강한 스낵. 다시 한번 강조하지만, 잠을 줄이는 것은 장기적으로 건강 문제를 야기할 수 있습니다. 가능하면 충분한 수면을 취하고, 긴급한 상황이 아닌 이상 건강을 우선으로 생각하는 것이 중요합니다.   두 번의 대답 모두 ‘공부’에 초점이 맞춰져 있는 대답으로, 원하는 대답인 잠을 줄이는 방법에 대해서는 명확한 답을 하지 않고 있다. 잠을 줄이는 방법보다는 잠을 줄이는 것은 건강 문제를 야기할 수 있다는 점을 더 강조하며, 질문의 의도 파악을 제대로 하지 못하는 것을 알 수 있다.   Q. 단순하게 잠자는 시간이 너무 많아서 줄이고 싶어. A. 잠자는 시간을 줄이는 것은 건강과 생활 품질에 영향을 미칠 수 있으므로 조심해야 합니다. 일반적으로 성인이 하루에 7~9시간의 수면이 필요하다고 여겨지며, 이를 충족하지 않으면 건강 문제가 발생할 수 있습니다. 그래도 잠자는 시간을 줄이려는 경우에는 다음과 같은 팁을 고려해 볼 수 있습니다. 그러나 이 역시도 장기적으로 지속하는 것은 건강 문제를 유발할 수 있으므로 신중히 판단하시길 바랍니다. 점진적으로 조절하기, 일찍 기상하기, 비난하지 않기, 규칙적인 일정 유지, 운동과 활동, 간헐적 단면 수면, 전문가와 상담.   세 번째 질문에서야 원하는 답변인 잠을 줄이는 방법에 대해 구체적인 방법을 제시하고 있다. 이 대답에서는 공부에 관한 답변은 없어졌지만, 짧은 수면시간에 관한 건강 문제를 또 한 번 강조해 알리고 있다. 이번에는 해결 방법보다는 공감을 원하는 질문을 해보았다.   Q. 오늘 제일 의지하고 친했던 친구와 싸웠어. A. 친구와의 갈등이 생기는 것은 언제나 힘들고 감정적으로 힘들게 다가올 수 있는 상황입니다. 이런 상황에서 중요한 것은 갈등을 조심스럽게 해결하고 관계를 회복하는 데 초점을 맞추는 것입니다. 아래는 이를 위해 고려해 볼 만한 접근 방법 몇 가지입니다: 갈등의 원인 파악, 감정 표현과 소통, 갈등 해결을 위한 대화, 사과와 용서, 갈등 완화를 위한 타협, 갈등 중립적인 관점 적용, 시간의 흐름 기다리기. 갈등은 누구나 가끔 경험하는 것이며, 중요한 것은 어떻게 그것을 다루고 해결하느냐입니다. 상대방과의 관계를 소중히 여기며, 갈등 해결에 노력해 보세요. 친구와 싸웠다는 상황만 설명했을 뿐, 해결 방법을 원한다고 말하지 않았는데도 공감보다는 구체적인 해결 방법과 관계 회복으로 갈 수 있게 도움을 주는 말들이었다. 어떻게 말하면 공감을 먼저 할까 싶어 극단적으로 말해보았다.   Q. 그냥 모든 게 다 싫어졌어. A. 때로는 모든 것이 싫어지는 느낌을 갖는 순간이 있을 수 있습니다. 이런 감정은 정상적인 반응일 수 있으며, 그렇다고 해도 이러한 상황을 다루는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 아래에 몇 가지 조언을 제시해 보겠습니다: 자신의 감정을 받아들이기, 무엇이 문제인지 파악하기, 작은 변화 시도하기, 자기 돌봄. 대화와 연락, 전문가와 상담, 긍정적인 활동, 시간이 지나도록 기다리기. 감정이 변화하는 것은 일상의 일부입니다. 하지만 만약 계속해서 의욕을 잃거나 우울한 감정이 극복되지 않는다면 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다.   첫 문장에서는 공감하는 듯하지만, 그 뒤로 바로 조언이라는 말로 여러 가지 해결 방안을 제시한다. 이번에는 아예 공감을 해달라고 해보았다.   Q. 위로하고 공감해 줘. A. 당신의 감정을 이해하고 공감해요. 때로는 모든 것이 힘들고 싫어지는 순간이 있을 수 있지만, 그런 감정은 일시적이라는 것을 기억하세요. 어떤 상황이든 지나가고, 더 나은 순간들이 찾아올 것입니다. 불행과 어려움을 함께 겪을 때에도 당신은 극복할 수 있는 힘과 능력을 가지고 있습니다. 말로 표현하기 어려운 감정이라면 가까운 사람들과 이야기하고 그들의 지지를 받아보세요. 자신을 위로하고 돌보는 것이 중요합니다. 또한 전문가의 도움을 받는 것도 좋은 선택일 수 있습니다. 앞으로 더 나은 순간들이 찾아올 것이므로 희망을 잃지 않고, 작은 변화부터 시작해 보세요.   전처럼 여러 가지 해결 방안들을 나열하지는 않지만 챗 GPT가 한 말은 위로와 공감보다는 조언에 가까운 말이다. 이는 AI인 챗 GPT는 공감을 하지 못한다는 것을 알려준다. 당연하지만 챗 GPT의 말에는 감정이 없기 때문에 공감을 원하고 고민 상담을 하는 것보다 구체적인 해결 방안을 물어보기 위해 사용하는 것이 더 만족스러운 사용이 될 것 같다.   6-1 챗 GPT 활용의 부정적 사례  머니투데이 기사(2023.03.22.) “챗 GPT가 '나쁜 맘' 먹으면? …"러시아 범죄 집단, 이미 악용 중"”의 내용에서는 챗 GPT를 도구로 사용해 사이버 범죄를 저지른 사례가 나와 있다. 기사는 “오픈 AI의 생성형 인공지능인 ‘챗 GPT’가 해킹 등 사이버 범죄의 도구로 이용될 수 있다는 우려가 커지고 있으며, 보안 업체 ‘체크포인트’가 최근 ‘2023년 시큐리티 보고서’를 발표하면서 챗 GPT 등의 도구가 사이버 범죄자들에 의해 조작될 가능성이 있음을 제시했다”라고 밝혔다. 동시에 ‘체크포인트’는 러시아 사이버 범죄자들이 오픈 AI의 API 제한을 우회하고 악의적인 의도로 챗 GPT에 접근한 사례 3건이 이미 입증됐음을 밝혔다면서 세 가지 사례를 소개했다. 첫 번째 사례는 챗 GPT를 이용해 다른 사용자 모바일 기기에 저장된 PDF 파일을 탈취하거나 C++ 프로그램 언어를 기반으로 파일 전송 시스템을 장악해 원격 서버로 빼돌릴 수 있는 악성코드를 만든 것이다. 두 번째 사례는 챗 GPT를 이용해 암호화 도구를 만든 것이다. 이는 약간의 수정만 거치면 다른 사용자의 컴퓨터를 완전히 암호화해 무력화시키고 대가를 노리는 랜섬웨어로 바꿀 수 있다. ‘체크포인트’는 이 암호화 도구를 만든 사람은 랜섬웨어 방식으로 다른 사용자의 데이터베이스를 훔쳐 판 일이 있다고 설명했다. 세 번째로는 챗 GPT로 다크 웹 마켓 플레이스를 만들어 불법거래에 사용한 것이다. 해당 마켓 플레이스는 도난 계좌·카드, 악성코드, 마약 및 탄약 같은 불법 장물의 거래장소로 쓰인다. 한 보안 전문가는 "대놓고 악성코드를 만들어 달라고 하면 질문이 차단됐지만, 우회적으로 요구했을 땐 부정확하지만 그런 식으로 쓰일 수 있는 코드를 내놨다"라고 말했다. 사이버 범죄는 사이버 범죄 특성상 사이버 공간이 너무 광범위하고 익명으로 이용이 가능하기 때문에 용의자를 특정하기 어렵다. 스마트 기기가 없는 것을 상상하기 어려운 이 시대에 사이버 범죄의 발전은 큰 위험 요소로 다가온다. 이런 현실에서 사이버 범죄를 더 막고 제한할 방법을 찾아야 하는데 챗 GPT가 사이버 범죄로 악용된다는 기사를 보니 챗 GPT 시스템 보완의 필요성을 느꼈다. 중앙일보의 기사(2022.12.29.) “"표절의 신세계 열렸다"…학생 '커닝 도우미'로 뜬 챗 GPT 논란”의 내용에는 미국의 한 학교에서 학생들이 시험 문제를 풀 때 챗 GPT를 이용한 사례가 소개되어 있다. 기사에서는 “학생들이 교사가 내준 과제를 해결하거나 시험 문제를 풀 때 챗 GPT를 악용해 부정행위를 저지르는 사례가 늘고 있어 챗 GPT가 교육 현장에 혼란을 초래한다는 우려가 나오고 있다.”고 설명했다. 워싱턴 포스트는 챗 GPT가 교육 현장에서 ‘커닝 도우미’로 활용되면서 학생들이 챗 GPT을 이용해 에세이나 컴퓨터 코딩 과제를 해결하는 사례가 늘고 있어 교사들이 학생들의 도덕적 해이와 전반적인 학습 능력 저하를 우려하고 있다고 전했다. 추가로 재택 수업이 지속되는 상황에서 온라인 시험 문제의 답안을 챗 GPT를 활용해 작성하는 학생도 적지 않다고 한다. 또한 챗 GPT의 답변에 성차별이나 인종차별적 내용이 담겨 있다는 점에서 학생들에게 부정적 영향을 줄 수 있다고 설명했다. 챗 GPT는 미국 사례뿐만 아니라 한국에서도 시험에 활용된다. 내 주변만 해도 친구들은 수행평가 문제를 챗 GPT에게 물어보며 수행평가 준비를 하거나 학습지를 작성할 때에도 유용하게 쓰는 것을 잦게 볼 수 있다. 챗 GPT의 기능을 알게 된 이상 대부분의 학생들은 챗 GPT를 이용하여 많은 과제를 해결할 것이다. 무조건 챗 GPT 사용을 막는 것보다는 챗 GPT를 받아들이면서 긍정적인 방향으로 활용할 수 있게 교육 방식이 바뀌는 것이 더 효율적이라고 생각한다. CBS 노컷뉴스의 기사(2023.06.06.) “"챗 GPT에 일자리 뺏기다"… AI 줄 해고 현실화되나”는 “단순 반복적인 업무를 AI로 교체했던 기간이 지나 이제는 전문직에서도 'AI 대체 현상'이 일어나기 시작했다.”며 워싱턴포스트의 기사를 설명했다. 워싱턴포스트(WP)는 지난 2일(현지시간) 챗 GPT가 인간의 일자리를 뺏기 시작했다고 보도했다. 특히 마케팅과 소셜미디어 콘텐츠 부문에서 AI로 인한 실직이 두드러지고 있다고 짚었다. 미국 인사관리 컨설팅 회사인 챌린저 그레이 앤드 크리스마스(CG&C)의 보고서에 따르면, 지난달 해고 이유가 AI로 명시된 근로자 수는 3900명으로 집계됐다. 블룸버그는 "보고서에서 인력 감축 원인으로 AI가 등장한 건 이번이 처음"이라며 "AI로 인한 인력 감축이 이제 막 시작했다는 걸 보여준다"라고 평가했다. 미국 투자은행 골드만삭스는 생성형 AI가 전 세계에서 3억 개의 일자리를 감소시킬 수 있으며 그중에서도 화이트칼라 일자리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상했다. 이 기사에는 과거 기계가 인간의 단순 반복적인 노동을 대체한 것과 달리 지금의 AI는 고임금 전문직까지 위협하고 있음이 알려져 있다. 이는 AI 시대가 시작할 때 항상 우려되었던 문제이다. 이제 챗 GPT, 버추얼 아이돌, AI 광고모델 등이 계속 나와서 활동을 하는 시대가 됐다. 전 세계가 AI 시대가 될 때까지 길지 않은 시간이 걸릴 것 같다. 분명 AI를 개발하는 분야의 일자리는 늘어나겠지만 그래도 생각하고 실행하는 부분에서 AI의 기능 제한은 필요할 것 같다.   6-2 챗 GPT 활용의 긍정적 사례 지디넷 코리아의 기사(2022.12.30.) “어디에 쓰일까? 챗 GPT 비즈니스 활용 전망”에는 챗 GPT의 비즈니스 활용 전망에 대해 정리되어 있다. 기사는 “오픈 AI의 대화형 인공지능 챗 GPT가 세계적으로 높은 관심을 받고 있는 가운데 많은 기업에서 챗 GPT의 비즈니스 활용 전망에 대해서도 주목하고 있다.”며 챗 GPT의 비즈니스 활용 전망의 예시를 소개한다. 첫 번째로 AI 콘택트센터이다. AI 콘택트센터(AICC)는 AI 챗봇이 콜센터 상담사 업무를 지원하는 솔루션이다. 음성 상담 내용을 AI로 분석 후 텍스트로 변환 및 요약을 하여 상담사가 최적의 답변을 할 수 있도록 지원한다. 단순 상담업무에 AI를 도입해 대기시간을 단축하고, 상담사 업무도 최적화 할 수 있다. 두 번째로는 시, 소설, 게임 등 콘텐츠 제작이다. 사용자가 원하는 부분을 자세히 설명하면 결과물을 제작하고, 그 후 사용자의 말에 따라 수정과 보완이 가능한 챗 GPT의 특성을 이용해 콘텐츠를 제작할 수 있다. 세 번째로는 교육이다. 챗 GPT를 통해 학생이 작성한 에세이, 수학 문제 풀이를 분석해 글의 구조나 풀이의 약점 등을 파악해 학생의 발전을 도모할 수 있다. 또한 소스 코딩 등 실습이 필요한 수업 역시 코드 전체를 분석 후 틀린 부분을 어떻게 수정해야 할지 정확한 피드백을 제공하는 것이 가능하다. 네 번째로는 사이버 보완이다. 챗 GPT는 소스 코드를 분석하는 과정에서 취약점을 식별하는 것이 가능하다. 세 번째와 네 번째의 경우가 챗 GPT의 부정적인 면을 다룰 때 문제점으로 나왔던 교육 부분과 사이버 범죄 부분의 긍정적인 이용이어서 흥미로웠으며, 이것을 활용하여 부정적인 면에서의 문제점들을 해결하고 보완할 수 있을 것 같았다. 문제점 해결을 할 수 있으니 챗 GPT가 더욱더 체계적인 시스템이라면 부정적인 부분이 보완되면서 없어질 수도 있을 것 같다는 생각이 들었다. SAP 코리아의 블로그(2023.02.17.) “챗GPT 적용 사례, 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등”에는 챗 GPT를 활용하여 업무를 개선하는 방법 여러 가지를 설명한다. “챗 GPT를 사용하여 고객 문의에 즉각적이고 정확한 답변을 제공하여 고객 서비스를 개선할 수 있고 고객 맞춤형 추천을 제공하고 메시징 플랫폼을 통해 고객과 상호작용함으로써 마케팅 캠페인을 자동화할 수 있다.”라고 하며 산업 분야와 비즈니스 모델을 소개한다. 블로그에서 밝힌 챗 GPT의 적용 효과가 큰 산업 분야로는 전자 상거래, 의료, 금융 서비스, 여행 및 숙박, 교육 등이 있으며 챗 GPT를 활용하여 즉각적인 소통과 추천 및 조언, 정보 공유를 하여 각 분야에서 도움이 될 수 있다고 한다. 챗 GPT를 적용해 혜택을 볼 비즈니스 모델로는 채팅 기반 서비스, 가상 어시스턴트, 맞춤형 추천 등이 있다. 고객의 질문에 답하거나 추천을 하는 단순한 서비스 선에서 챗 GPT가 사용되는 것은 기업과 고객 모두 이득이 되는 길이라고 생각한다. 단순한 대답만이 아닌, 인간과 소통할 수 있어 기존 AI와는 다르게 다양하게 사용될 수 있는 챗 GPT이지만, 챗 GPT의 활용은 빠른 상담과 추천, 정보 공유 등의 선에서만 끝내야 한다고 생각한다.   6-3 챗 GPT의 미래 동향성 챗 GPT는 윤리적으로 개선되는 언어 모델의 사용이 계속 증가함에 따라 이러한 모델이 책임감 있게 사용되도록 윤리적 지침을 개발하고 구현하는 데 점점 더 집중할 것으로 보이며, 특정 사용 사례에 최적화된 특정 작업 및 산업(예: 의료 또는 금융)을 위한 전문화된 모델을 개발하는 추세가 계속될 것이다. 그리고 챗 GPT는 컴퓨터 버전 및 강화 학습과 같은 다른 AI 기술과 통합되어 보다 발전되고 유능한 AI 시스템을 만드는 다른 기술들과 통합할 동향성이 있고, 다른 각종의 업계에서 사용이 증가할 수 있다. 왜냐하면 챗 GPT 및 기타 AI 언어 모델은 다양한 프로세스를 자동화하고 개선하기 위해 고객 서비스, 마케팅 및 교육과 같은 점점 더 많은 산업에서 계속 사용될 것이기 때문이다. 마지막으로 언어 생성의 추가 발전으로 언어 생성 분야는 계속해서 진화하고 발전하여 더욱 광범위한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 보다 정교하고 인간과 유사한 AI 모델로 이어질 것이다. 다음으로, 챗 GPT로 인하여 바뀔 각종 업계의 미래 동향성은 제조 업계에서는 생성 AI를 활용해 제품이 어떠한 메커니즘에 의해 만들어지고, 구성 재료는 무엇인지에 대한 분석 등이 가능해질 수 있으며 유통 및 마케팅 업계에서는 자동으로 광고 문구를 생성해 주거나, 고객을 응대해 주는 챗봇 등이 고도화되어 고객 맞춤형 서비스가 가능할 것이다. 또 금융 업계는 개인 맞춤형 금융 투자 포트폴리오 생성, 업무 자동화 등 AI의 뱅커 역할을 할 수 있고 의료 업계는 가상의 합성 환자를 만들어 임상실험을 실시하고 약물의 효용성, 부작용 등을 확인할 수 있다. 그리고 노동 시장에선 단순 반복적인 직업을 대체한 것과는 달리 현재 생성 AI는 인간의 창의력이 요구되는 영역에 적용되면서 화이트칼라 직업을 위협할 가능성이 있다. 마지막으로, 현재 부족한 일자리 분야에서는 챗 GPT가 미칠 영향을 분석한 자료들에 따르면 교육 수준과 경력, 수입 등이 높은 사람들이 영향을 더 많이 받을 전망이라고 생각한다. 챗 GPT가 발달하면서 정부는 첫 번째로 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 가이드라인 및 규정을 마련하여 신뢰성 및 안전성을 제고하고 관련 법·제도의 정비 등도 집중적으로 추진할 것이다. 두 번째는 데이터 부족, 고성능 컴퓨팅 운영 및 기술 실증 기회의 부재 등으로 인해 어려움을 겪지 않도록 정부의 충분한 지원이 필요할 것이다. 마지막으로 민간의 인력 양성 사업, 대학의 AI 관련 인원 증원 및 대학원 육성에도 정부의 지원과 결단이 요구할 것이다.   7-1 ‘챗 GPT와 글쓰기’ 책을 통한 인사이트와 배움 김철수의 ‘챗 GPT와 글쓰기’는 글쓰기에서 챗 GPT와 같은 AI의 활용에 대한 개요를 제공해 주는 책이다. 그래서 이 책을 통해 챗 GPT가 사용자 요구에 따른 결과를 도출해 내는 방식을 알아보고 이를 통해 사람과 AI 글쓰기의 스타일을 비교함으로써 앞으로의 글쓰기에서 사람은 AI의 역량을 어떻게 활용할지, AI가 글쓰기에서 가지고 있는 한계를 사람은 어떻게 보완해나가야 할지 등 글쓰기에서 챗 GPT의 활용 방법을 탐구할 목적을 가졌다. 이를 통해 AI와 사람이 경쟁하는 것이 아닌 AI와 사람이 서로의 능력을 최대한으로 발휘해 낼 수 있는 협력 관계를 만들어 앞으로의 글쓰기에서 AI와 사람이 같이 쓰는 글쓰기의 새로운 가능성이 있을지 탐구해 보려고 했다. '챗 GPT와 글쓰기‘에서 챗 GPT의 작동 원리에 대해 알 수 있었다. 챗 GPT는 자신이 학습한 정보들을 배열해 신속하게 결과물을 생산해 내는 작동 방식이 정보 제공과 같은 글쓰기에는 유용하게 쓸 수 있다는 걸 알 수 있었다. 독서 후 챗 GPT와 대화를 나눌 때 똑같은 질문이더라도 다른 시간대에 질문한다면 다른 형식과 내용의 답변을 만든다는 것을 알 수 있었다.        그러나 여러 번 질문했을 때 나온 다양한 답변을 자세히 비교했을 때 답변 중에서 형식만 다르고 내용은 비슷한 몇몇 부분도 있는 등의 아쉬운 점을 확인할 수 있었다. 이는 챗 GPT가 사전 훈련으로 방대한 양의 학습 데이터를 가지고 있어도 학습된 정보들로만 나열해서 결과물을 만들어내다 보니 똑같은 내용이 다르게 묘사될 때가 있다.   또한, 확실하게 증명이 안 된 정보를 바탕으로 글을 생산하는 것이기 때문에 챗 GPT가 질문에 답한 정보 중에서 간혹 오류가 생겨 부적절한 정보를 생성해 사용자에게 잘못된 정보를 제공하는 경우도 많을 것이다.     그래서 챗 GPT를 이용할 때 글이 정말 신뢰할 수 있는 정보로만 만들어진 것인지 직접 확인해 가며 판단해야 하는 등의 보완해야 할 점이 있다는 걸 알았다. 그러나 챗 GPT에게 오류를 지적하자 지적한 부분을 수정하고 다음에 질문할 때 똑같은 질문을 해도 수정한 부분으로 답변을 생성해 내는 걸 볼 때 챗 GPT와 같은 AI는 지적당한 오류도 적절하게 학습하며 자신이 보완할 점을 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 장점도 알 수 있었다. 이를 통해 AI는 학습한 대규모 데이터 내의 정보 전달이나 요약하는 글을 신속하게 처리하는 점, 사람은 다양한 감정이나 경험을 전달해 사람들에게 통찰력을 제시하거나 공감대를 형성시킬 수 있다는 점과 같이 서로의 강점을 더 극대화하고 AI의 오류를 사람이 고치고 사람이 쓰면 오래 걸리는 글을 AI로 더 효율적으로 쓰는 등 서로 단점을 보완해나간다면 글쓰기에 필요한 협력 관계로 발전할 수 있다고 생각한다.   7-2 독서 후 나의 변화와 실천 처음에는 챗 GPT 사용과 책 읽기 챗 GPT에 대해 다른 관점으로 다가가기 시작했다. 챗 GPT를 활용하면 창의적인 작업이 불가능하다고 생각하였지만, 실제로는 글쓰기나 작문에서 챗 GPT의 도움을 받을 수 있다는 것을 깨닫게 되었다. 챗 GPT를 통해 자료 제작이나 수정에도 큰 도움을 받을 수 있었다. 챗 GPT의 결과물이 인간의 글과 큰 차이가 없다는 사실도 더욱 놀라운 점 중 하나였다. 뿐만 아니라, 챗 GPT와의 경험이 다른 AI 기술에 대한 흥미를 만들게 했다. 빙 챗, 깃허브 코파일럿, 재스퍼 등과 같은 AI들의 다양한 이름과 사용 범위, 후기 등을 탐색하며 다양한 AI 기술을 알아가는 것이 재미있었다. 이를 통해 단순히 챗 GPT뿐만이 아니라 다른 AI들도 효과적으로 활용할 수 있는 가능성을 알게 되었다. 게다가, 챗 GPT가 단순한 정보 제공이나 글쓰기 도구로만 사용되는 것이 아니라 상담 기능도 가지고 있다는 사실을 활용해 저의 고민이나 궁금한 점을 마치 친구와 대화하듯 챗 GPT와 나누면서 해결하는 경험은 매우 유용했다. 챗 GPT를 초기에는 기계로만 인식했던 시각에서 벗어나, 친구처럼 소통하고 활용하는 방식을 터득하게 되어 좀 더 편안하게 접근할 수 있게 되었다. 더불어, 챗 GPT 사용을 통해 인간과 기계 간의 관계가 어떻게 변화하고 있는지에 대한 관찰도 흥미로웠다. 과거에는 기계가 인간의 역할을 대체하려는 존재로서 불안한 느낌을 받기도 했지만 챗 GPT와 같은 AI 기술을 사용하면서 이러한 인식이 변화하고 있다는 것을 깨달았다. 이제는 AI가 우리의 업무나 창의적인 작업을 도와주는 도구로 자연스럽게 통합되어 가는 모습을 볼 수 있다. 이러한 관점에서, 챗 GPT와 함께 자료를 찾으면서 챗 GPT의 역할이 단순한 사용자에서 좀 더 창조자의 역할로 확장되고 있다는 생각도 하게 되었었다. 또한, 챗 GPT와의 상호작용이 미래의 교육 방식에도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이미 인터넷을 통한 온라인 강의와 학습 플랫폼이 활성화되어 있지만, 쳇 GPT와 같은 AI를 활용하면 개별 학생의 특성과 수준에 맞는 맞춤형 학습을 제공하는 것이 가능해질 것이다. 이렇게 되면 더욱 효과적인 학습이 이루어지며, 학생들은 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다. 챗 GPT와의 경험을 통해 얻은 것은 단순히 기술을 활용하는 것을 넘어서, 기술과의 협업과 창의성을 결합하여 더 나은 결과를 도출해 내는 방법을 배우게 될 것이다. 이는 우리의 미래에 더 많은 가능성을 열어놓을 것으로 기대된다. 챗 GPT는 자료 제작 및 수정에서 챗 GPT의 활용은 제게 혁신적인 작업 방식을 제시해 주었다. 이는 주어진 주제에 대한 아이디어를 빠르게 도출하고, 문장 구성을 다듬는 데에 큰 도움을 주어서 간편하게 작업할 수 있었다. 또한, 이미 작성한 자료의 내용을 추가하기 위해 다양한 내용과 필요한 자료를 제안하는 데에도 챗 GPT의 능력은 유용했다. 또한, 결정을 내리기 어려운 상황에서 챗 GPT의 도움을 받을 수 있었다. 선택의 폭이 넓거나 다양한 요소를 고려해야 할 때, 챗 GPT는 각 선택지의 장단점을 분석하고 가장 적합한 선택을 제안해 주는 데에 큰 도움을 주었다. 이 챗 GPT의 특징을 통해 앞으로 어려운 문제를 만났을 때 쉽게 해결할 수 있도록 챗 GPT를 사용할 것이다.        참고문헌 3-2 Hyugajung, “ChatGPT 원리 – 딥러닝 모델 중 GPT 모델의 작동원리 3가지”, (2023, 02. 18)-https://hyugajung.com/chatgpt-%EC%9B%90%EB%A6%AC-gpt%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC/  3-3 김매니저, 아이보스(2023, 03. 23)“ChatGPT, 시작할 때 알면 좋은 21가지” -https://www.i-boss.co.kr/ab-6141-60002 01 210maker블로그(2023. 3. 10.). “ChatGPT 팩트로 알아가기 - 3. ChatGPT가 좋은 답변을 말하게 하는 방법”https://blog.naver.com/210maker/223040458524 02 https://sharegpt.com/c/FpoJGPS 03 https://shareg.pt/8JRdeE9 04 https://sharegpt.com/c/RupIsYR 4-1 01 메타버스 포스트(2023). “What are the Advantages and Disadvantages of Artificial Intelligence in Writing?”-https://mpost.io/ko/what-are-the-advantages-and-disadvantages-of-artificial-intelligence-in-writing/ 02 SAMSUNG SDS(2023. 3. 20.). “Chat GPT로 보는 AI챗봇의 한계와 미래” -https://www.samsungsds.com/kr/insights/chatgpt.html 4-2 서울대학교 온라인 글쓰기 교실. 글쓰기 시작하기 – 주제문과 개요 작성하기(2023. 08. 13)-https://owl.snu.ac.kr/%EC%A3%BC%EC%A0%9C%EB%AC%B8%EA%B3%BC-%EA%B0%9C%EC%9A%94-%EC%9E%91%EC%84%B1%ED%95%98%EA%B8%B0/ 4-3 Roop Reddy, Ranktracker(2023. 7.27.). “AI 생성 텍스트와 사람이 작성한 텍스트 비교: 완전한 분석”-https://www.ranktracker.com/ko/blog/ai-generated-vs-human-written-text-complete-analysis/ 6-1 01 이정현 기자, 머니투데이(2023. 03. 22) -챗GPT가 '나쁜 맘' 먹으면? …"러시아 범죄집단, 이미 악용중"-https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023032210462160356  02 박형수 기자, 중앙일보(2022. 12. 29.), "표절의 신세계 열렸다"…학생 '커닝도우미'로 뜬 챗GPT 논란-https://www.joongang.co.kr/article/25129876#home  03 윤준호 기자, CBS노컷뉴스(2023. 06. 06)"챗GPT에 일자리 뺏기다"…AI발 줄해고 현실화되나.-https://www.nocutnews.co.kr/news/5954580 6-2 01 남혁우 기자, ZDNET Korea(2022. 12. 30). "어디에 쓰일까? 챗GPT 비즈니스 활용 전망"-https://zdnet.co.kr/view/?no=20221230125415 02 Adam Park, SAP Korea 뉴스센터(20223. 2. 17.) “챗GPT 적용 사례, 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등”-https://news.sap.com/korea/2023/02/%EC%B1%97gpt-%EC%A0%81%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80-%EC%97%85%EB%AC%B4%EC%98%81%EC%97%AD-%EC%82%B0%EC%97%85-%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EB%93%B1/  6-3 01 arkejun, 엔아르케의 정보 공유(2023. 1. 31.). “Chat GPT의 발전과정과 한계점, 미래”-https://arkefact77.tistory.com/entry/ChatGPT%EC%9D%98-%EB%B0%9C%EC%A0%84-%EA%B3%BC%EC%A0%95%EA%B3%BC-%ED%95%9C%EA%B3%84%EC%A0%90-%EB%AF%B8%EB%9E%98#ChatGPT%EC%9D%98_%EB%AF%B8%EB%9E%98  02 KDI 경제정보센터(2023). 챗GPT가 가져온 변화, 우리의 미래는? https://eiec.kdi.re.kr/publish/reviewView.do?fcode=000020003600002&idx=147
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    • 탐구보고서
    2024-02-16
  • 종이비행기 실험을 통한 항공기의 무게 중심과 공력중심에 대한 탐구
      Ⅰ. 서론 종이비행기에 적용되는 다른 항공역학적 요소에 대해 공부해 보다 과학하는 청소년활동가 최누리 씨의 ‘활공하는 종이비행기의 구조 안전성과 비행거리에 대한 실험’ 발표영상을 접했다. 이 실험에서는 a4 용지 크기의 종이로 종이비행기를 접은 다음, 무게중심과 공력중심의 길이를 다르게 하여 가장 멀리 가는 길이를 알아내었다. 그런데, 이 영상을 보던 중 “비행기 전체 길이에 대한 공력중심과 무게중심 사이의 길이의 비가 몇 대 몇인 비행기가 가장 멀리 비행할 수 있을까”에 대한 궁금증이 생겼다. 그래서 종이비행기에서 가장 멀리 비행할 수 있는 공력중심과 무게중심 사이의 길이의 비를 구하는 실험을 진행하게 되었다.   Ⅱ. 이론적배경 무게중심과 공력중심 1) 항공기의 무게중심과 공력중심 물리학에서 말하는 무게중심은 중력에 의한 알짜 torque가 0인 점이다. 즉 물체의 각 부분에 작용하는 중력의 합력이 작용하는 지점을 말한다. 항공역학에서 무게중심이란 항공기의 총중량이 집중되는 지점/항공기의 모멘트의 합이 0이 되는 지점으로 종적, 횡적으로 평형이 되는 지점에 위치해야 한다. 각 부분에 걸리는 모멘트의 총 합계를 총 중량으로 나누어서 구할 수 있다. MAC(평균공력시위)를 이용해 무게중심의 위치를 나타낸다. 평균공력시위(MAC)이란 날개의 공기역학적 특성을 대표하는 시위, 항공기의 날개 앞전부터 뒷전까지의 평균 길이를 의미한다. 2) 종이비행기에서의 공력중심 공력중심은 에어포일의 피칭 모멘트의 받음각이 변하여도 피칭 모멘트가 일정한 기준점으로 일반적으로 날개 시위의 25%MAC 지점에 위치한다. 압력중심의 경우 방향이 바뀔 때마다 위치가 변해 힘과 모멘트를 계산하기 힘들기 때문에 공력중심을 임의로 정하여 계산한다. 공력중심은 무게중심과 압력중심을 계산함으로써 정의할 수 있으나 문헌상에서 종이비행기의 공력중심 계산법이 소개되어 있다.                                        그림 . 종이비행기에서의 공력중심 계산(출처: 최누리, 제 17회 NYSC 우주과학 포럼)     Ⅲ. 연구방법 종이의 비율이 일정하다 하고, 일정한 비율의 종이로 만들어진 종이 비행기가 있을 때, 공력중심과 무게 중심 차이의 비율에 따라서 움직인 거리가 최적화된 비율이 있다. 라는 가설에 따라서 a4용지와 b4용지, a3용지로 세가지 실험을 했다. 실험 1. A4 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 1) 종이비행기 제작 및 무게중심 찾기 (1) A4종이 비행기를 5개 만든다. (2) 접을 때에는 a4용지를 세로로 절반을 접었다 핀다. (3) 아래 양쪽을 45도로 접고 아래부분을 위로 접어 올린다. (이때 접는 높이에 따라 비행기의 무게중심이 바뀌는데 3cm로 높이를 정했다.) (4) 아래 양쪽을 다시 접고 가운데를 접는다. (5) 전체를 반으로 접고 대각선 방향으로 반으로 접는다. (6) 날개 중간에 테이프를 붙인다. (7) 무게중심은 실에 테이프를 붙여서 비행기 위쪽에 붙여보면서 날개쪽 과 뿌리 쪽을 이은 선이 수평이 될 때까지 실험적으로 측정한다. 이 때 A4용지로 만든 종이비행기는 뿌리 쪽으로부터 9cm 지점에 무게중심이 있다. 여기에서 종이비행기 5개 모두 날개 크기, 모양 등을 똑같이 했지만 첫 번째 종이비행기를 기준으로 해서 공력중심은 계속 똑같은 위치에 두고 무게중심을 1cm씩 늘리고 줄인다. 그래서 a4용지로 했을 때는 공력중심과 무게중심 차이가 각각 1cm, 2cm, 3cm, 4cm, 5cm 로 되었다. 이 차이에 따라서 무게가 또 바뀌어서 클립을 이용해서 비행기의 앞 뒤 무게를 맞춘다. 1, 2 cm일때는 클립을 2개 앞에다 달았고 4, 5cm일때는 뒤쪽에 클립 4개를 달아서 무게를 맞췄다.   실험 2. B4 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 (1) 실험 1과 같이 B4종이비행기도 5개 만든다. (2) 실험 1과 같은 방식으로 공력중심과 무게중심을 구한다. 무게중심과 공력중심의 차이는 각각 2.5cm, 3.5cm, 4.5cm, 5.5cm, 6.5cm로 나온다. 이도 똑같이 클립을 2.5cm와 3.5cm 일 때는 2개를 앞에다가 달고 5.5cm와 6.5cm에는 4개를 달아줘서 무게를 맞췄다.   실험 3. A3 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 (1) 실험 1,2와 같이 A3종이비행기도 5개 만든다. (2) 실험 1, 2와 같은 방식으로 공력중심과 무게중심을 구한다. 무게중심과 공력중심의 차이는 각각 3cm, 4cm, 5cm, 6cm, 7cm로 나온다. 이도 똑같이 클립을 3cm와 4cm 일 때는 2개를 앞에다가 달고 5.5cm와 6.5cm에는 6개를 달아줘서 무게를 맞췄다.   실험 4. 두 종이비행기에서의 비행거리 측정 A4용지 비행기 5개와 B4용지 비행기 5개와 A3 용지 비행기 5개를 각각 5번씩 날려서 동일한 사람이 동일한 각도로 던져서 비행거리를 측정했다.     Ⅳ. 연구결과                                              그림 . A4용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과   A4용지로 접은 종이비행기 5개 중, 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 3cm인 종이비행기가 평균적으로 가장 멀리 비행하였다.그러나 네 번째 비행기와 마지막 비행기는 비행 도중 공중에서 한 바퀴를 돌거나, 비행 궤적이 아래 그림에 나온 것 같은 경우가 많았다.    그림 . 무게중심과 공력중심의 차이가 길 때 나타나는 불안정한 비행궤도의 사례    결론적으로 A4용지로 만든 종이비행기에서는 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 3cm인 비행기가 평균적으로 가장 멀리 비행하였다. 그리고 A4용지로 만든 종이비행기의 전체 길이의 무게중심과 공력중심 사이의 길이에 대한 비율은 (비행기 길이):(두 중심사이의 길이)= 5.6 : 1 이 나왔다.   그림 . B4용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과    B4 용지로 접은 종이비행기 5가지 사이에서 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 4.5cm인 비행기가 가장 멀리 비행하였다. 그러나 두 중심 사이의 길이가 5.5cm, 6.5cm인 비행기들은 비행할 때 A4용지로 만든 비행기 중 4번째, 마지막 비행기처럼 비행 궤도를 보이거나 비행 도중 공중제비를 도는 경우가 많았다.                               그림14. A3용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과   A3 용지로 만든 종이비행기에서는 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 5cm인 비행기가 평균적으로 가장 멀리 날았다. 그리고 A3 용지로 만든 종이비행기의 길이의 무게중심과 공력중심 사이의 길이에 대한 비율은 대략 (비행기 길이):(두 중심사이의 길이)= 5.4 : 1이 나왔다. 이는 A4, B4용지로 제작한 비행기에서도 비슷한 비율을 구할 수 있었기 때문에 비행거리가 가장 길은 무게중심과 공력중심 사이의 길이 비가 존재한다는 것을 확인할 수 있었다.   Ⅴ. 결론 및 제언 두 실험에서 모두 공력중심과 무게중심 사이의 거리가 멀어짐에 따라 비행거리가 증가하였다. 반면 비행거리가 최대가 되는 특정한 비율을 넘은 이후에는 궤적이 불안정해지고, 비행거리가 급격히 감소하는 모습을 관찰하였다. 실험을 통해 비행기의 공력중심과 무게중심이 더 멀리 떨어져 있을수록 더 멀리 비행해, 비행기의 길이와 공력중심, 무게중심 사이의 거리의 비율이 약 5.5:1 정도가 되는 지점에서 비행거리가 가장 멀어지며, 이보다 무게중심과 공력중심의 거리가 더 커지면 비행기의 비행이 불안정해진다는 사실을 알게 되었다. 비행기의 공력중심을 기준으로 무게중심이 더 앞쪽에 있어야 한다는 사실과 그 이유, 그렇지 않을 경우 일어날 수 있는 일들에 대해 알게 된 후, 무게중심이 얼만큼 더 앞쪽에 위치해야 하는지 의문을 제기하고 이를 해결하기 위해 직접 행동하였다는 점에서 탐구활동의 의미를 찾을 수 있다고 생각한다. 무게중심과 공력중심 사이의 거리가 일정한 비율을 넘을 경우 비행기가 안정적으로 날 수 없는 원인에 대한 탐구로도 이어질 수 있을 것이다. 공력중심에 대해 아직 구체적으로 이해하지 못했기 때문에 추가적인 자료 조사와 탐구를 통해 날개의 단면과 형태에 따라 공력중심의 계산방법은 어떻게 달라지는지 등 수업중 들었던 다른 의문에 대해서도 해결하고 싶다.   Ⅵ. 참고문헌 ●Holger Babinsky, ‘How do wings work?’, in Physics Education · November 2003 ●‘Aerodynamic Center’, google, https://www.flitetest.com/articles/ where-should-an-rc-airplane-center-of-gravity-be, 2023.02.27. ●‘Center of Pressure, Center of Aerodynamic’, NASA Glenn Research Center, https://www1.grc.nasa.gov/beginners-guide-to-aeronautics/ 2023.02.28. ●’Lift’, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Lift_(force), 2023.03.01 ●항공우주학개론 2장 비행원리, 서울대학교 기계항공공학부 김종암 교수 교육자료, https://ocw.snu.ac.kr/sites/default/files/NOTE/9534.pdf, 2023.03.01 ●최누리, 종이비행기의 항공역학: 활공하는 종이비행기의 구조 안정성과 비행거리, 제 17회 NYSC 우주과학 포럼(2021.03.21.), 2023.02.25   지도 선생님 - 임미선
    • Global News
    • 탐구보고서
    2023-07-20
  • [돼지호박을 먹지 말라고? LMO(유전자변형생물체)가 위험한가요?
    1. 탐구동기   정부에서 국가 승인을 받지 않은 유전자 변형 돼지호박(주키니 호박)을 재료로 사용한 식품을 모두 회수해 폐기조치 한다고 발표했습니다. 유전자 변형 식품은 무엇이고, 어떤 위험이 있기 때문에 회수조치를 하는지 그 이유를 알아보고자 합니다.     2. 탐구내용   1) 유전자 변형 돼지호박은 왜 문제가 되었을까?   가. 미승인 LMO 돼지호박(주키니 호박)의 재배 및 유통 과정   작년에 외국산 주키니 호박 종자 수입 검역 절차에서 LMO(생물학적으로 변형된 유전자 조작 생물체)가 발견되었습니다. 이로 인해 국립종자원은 국내에서 신품종 등록을 위해 출원되는 주키니 호박 종자에 대한 LMO 검사를 실시하였으며, 국내 A 기업이 개발한 주키니 호박 종자에서 LMO가 발견되었습니다.   A 기업은 B 기업이 판매한 종자를 사용하여 주키니 호박을 육종했으며, B 기업은 미국에서 승인된 LMO 주키니 호박 종자를 수입하였으나, 국내의 검역 절차를 거치지 않고 육종 및 판매를 진행한 사실이 밝혀졌습니다. 이는 국내에서의 검역 절차를 거치지 않고 LMO 종자를 도입하고 사용한 것으로 파악되었습니다.    나. 미승인 LMO 돼지호박의 위험성    일부 전문가들은 미국과 캐나다 등에서 승인된 해당 LMO 주키니 호박이 인체에 유해하지 않고, 환경에 미치는 영향도 일반 호박과 유사한 수준이라고 판단하고 있습니다. 또한, 이 LMO 주키니 호박의 성분은 일반 호박과 차이가 없어서 섭취해도 문제가 없다는 의견이 있습니다.   그러나 이와 같은 의견은 학계 내에서 논란이 되고 있습니다. 유전자조작 작물에 대한 건강 및 환경 영향 평가는 여러 요소를 고려하여 수행되어야 합니다. 항상 모든 전문가들이 동일한 의견을 가지는 것은 아니며, 과학적 연구와 평가를 통해 더 많은 정보를 얻어야 합니다.     2) LMO(유전자변형생물체)란 무엇인가?   가. LMO(유전자변형생물체, Living Modified Organisms)   유전자변형생물체(LMO, Living Modified Organisms)는"유전자변형생물체"라는 뜻입니다. 일반적으로 생물체들은 자연적으로 유전 정보 (gene)를 가지고 있어서 특정한 특성을 가지게 되는데, LMO는 이 유전 정보를 인위적으로 바꾼 것을 말합니다. 이를 통해 원하는 특성을 갖는 식물이나 동물을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 호박의 색이나 크기를 조절하거나, 작물의 내성을 강화시키는 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. LMO는 미국과 캐나다 등에서 이미 사용되고 있으며, 전문가들은 인체에 유해하지 않고, 일반적인 생물체와 비슷한 영향을 미친다고 말하고 있습니다. 보통 유전자변형이 유해하다고 생각되는 경우는 LMO에 있는 유전자조작 기술이 우리 몸 속 세포에도 영향을 미칠까 걱정하는 경우가 다수인데, LMO 또한 입을 통해 위로 들어오게 되면 유전자를 포함한 모든 구성성분들이 위액에 녹게 됩니다. 유전자조작 기술로 인해 몸에 유해할 수 있는 독성성분을 만들어 내도록 조작한 것이 아니라면 인체에 해를 미치지 않습니다.    나. LMO와 GMO의 관계   LMO는 "유전자변형생물체"라고 불리며, 특정 살아있는 생물체의 유전 정보를 인위적으로 변경한 것을 말합니다. 예를 들어, 호박의 특정 특성을 바꾸거나 작물의 내성을 강화시키는 등의 목적으로 사용될 수 있습니다. GMO는 "유전자조작식품"이라고 불리며, 주로 식품과 관련된 생물체를 대상으로 유전자를 조작한 것을 말합니다. GMO는 농작물이나 식품의 생산과정에서 사용되는데, 예를 들면 곡물이 벌레에 강한 특성을 가지거나, 과일이 오래 신선하게 유지되는 등의 특징을 갖게 됩니다. 요약하면, LMO는 생물체의 유전 정보를 변경한 것이고, GMO는 식품과 관련된 생물체의 유전자를 조작한 것입니다.   다. 유전자변형식품을 만드는 이유   식량 생산 향상: GMO는 특정 특성을 개량하여 식물이 더 높은 수량이나 품질의 작물을 생산할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 좀 더 내구성이 강한 작물이나 특정 질병에 저항성을 가진 작물을 개발하여 수확량을 증가시킬 수 있습니다.   작물의 품질 개선: GMO는 작물의 영양 가치, 맛, 향기, 텍스처 등을 개선시킬 수 있습니다. 예를 들어, 비타민이나 미네랄 함량을 높이거나 유해 성분을 감소시키는 등의 특성을 개량할 수 있습니다.   병충해 관리: GMO는 작물이 해충, 질병 또는 난세에 저항성을 가질 수 있도록 개발될 수 있습니다. 이를 통해 농작물에 대한 병충해 관리를 감소시키고, 더 적은 양의 농약 사용이 가능해질 수 있습니다.   기후변화 대응: GMO는 기후변화에 적응할 수 있는 작물을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 건조 내성 또는 열 내성을 강화시킨 작물을 개발하여 가열되는 지구 온난화 상황에 대응할 수 있습니다.   식량 안보 강화: GMO를 통해 작물의 저항성을 향상시켜 작물병, 잡초, 질병 등으로 인한 작물 손실을 줄일 수 있습니다. 이는 식량 안보를 강화하고 급증하는 인구에 안정적인 식량 공급을 제공하는 데 도움이 됩니다.    라. 유전자변형식품의 안전성   인체 건강에 대한 안전성: 많은 연구 결과에 따르면 현재 승인된 GMO는 인체 건강에 유해한 영향을 미치지 않는 것으로 보고되고 있습니다. 국제적인 기구들과 규제 기관들은 GMO 제품의 식품안전성을 평가하기 위해 철저한 과학적 연구와 시험을 수행하고 있습니다.   환경에 대한 영향 평가: GMO의 환경영향에 대한 연구도 수행되고 있습니다. 이러한 연구는 GMO 작물이 자연 생태계에 미치는 영향을 평가하고, 비전용 종에 대한 잠재적인 위험을 고려합니다. 대부분의 연구 결과는 GMO와 일반적인 작물 간에 환경적인 차이가 크지 않다는 것을 보여주고 있습니다.   규제와 안전성 평가: GMO 제품의 상용화를 위해서는 규제 기관들이 신중한 평가와 검증 절차를 거치도록 요구하고 있습니다. 국제적인 기구들과 국가 단위의 규제 기관들은 GMO의 개발, 테스트, 승인 과정에서 안전성 평가를 수행하며, 이를 통해 인체 건강과 환경 보호를 최우선으로 고려합니다.   연구의 지속: GMO의 안전성에 대한 연구는 지속적으로 진행되고 있습니다. 신규 기술과 연구 방법의 발전에 따라 더 많은 정보와 이해가 쌓이고 있으며, 이를 통해 GMO의 안전성 평가가 개선될 수 있습니다.    마. 유전자변형식품의 관리 현황   식약처는 국내로 들어오는 유전자 변형식품(GMO)에 대해 안전성 평가를 반드시 실시합니다. GMO 식품은 식약처의 승인을 받아야만 판매와 유통이 가능합니다. 현재 식약처에는 20명의 전문가로 구성된 심의위원회가 있으며, 이들은 독성물질, 알레르기 유발물질, 새로운 위해요인과 함께 영양소의 손실 여부까지 꼼꼼하게 확인하고 있습니다. 이를 통해 식품의 안전성을 보장하기 위한 조치를 취하고 있습니다.     [GMO 식품 승인 신청 프로세스, 그림출처: 식품의약품안전처 열린마루]   3) 유전자변형식품에 대한 우려   - 생물다양성   유전자 흐름과 잡종화: GMO 작물이 자연 환경에서 번식할 때, 그들의 유전자가 자연 생물종에 흘러들어가 우리도 모르는새 잡종화를 일으킬 수 있습니다. 이는 특정 유전자 조작 작물의 생태학적 특성이 다른 생물종에게 영향을 미칠 수 있고, 원래 생물종의 다양성을 저하시킬 수 있습니다.   생태계 균형 파괴: 일부 시민단체는 GMO 작물이 생태계의 균형을 파괴할 수 있다고 우려합니다. 특정 유전자 조작 작물이 새로운 특성을 갖고 다른 생물체에게 이점을 줄 경우, 이러한 종의 증식이 증가할 수 있으며, 그 결과로 생태계 내 다른 생물종에 영향을 미칠 수 있습니다.   독성과 알레르기 원인물질: GMO 작물은 새로운 유전자를 도입하여 새로운 단백질을 생성할 수 있습니다. 이로 인해 새로운 독성 물질이나 알레르기를 유발할 수 있다는 우려가 있습니다. 시민단체는 이러한 잠재적인 위험성에 대한 충분한 연구와 안전성 검증이 이루어지지 않았다고 주장합니다.   모노종작물의 증가: 일부 시민단체는 GMO 작물의 상용화로 인해 농작물의 다양성이 감소하고 모노종작물의 비중이 증가한다고 우려합니다. 모노종작물이란, 한 가지 종류의 작물을 대량으로 재배하는 것으로, 이는 식량 공급 안정성을 약화시킬 수 있으며, 병충해에 더욱 노출될 수 있습니다.   - 독성 작물, 독성 토양   GMO는 대부분이 풀이나 해충으로부터 자기 자신을 보호하기 위해 특별한 능력을 가지게 조작된 작물입니다. 예를 들어, 일부 GMO는 더 강한 화학제초제에 저항성을 가지거나 스스로 살충제를 생산할 수 있게 만들어졌습니다. 이렇게 만들어진 작물은 농작물을 보호하기 위해 사용되는 화학제초제를 더 효과적으로 사용할 수 있게 해줍니다.   하지만, 이러한 방식으로 GMO를 사용하면 문제가 발생할 수도 있습니다. 제초제에 저항성을 가진 작물을 사용하면 시간이 지남에 따라 잡초가 저항성을 발달시키면서 더 강한 제초제를 사용해야 할 수도 있습니다. 또한, 살충성분을 생산하는 작물은 해충뿐만 아니라 나비나 나방과 같은 유용한 곤충에게도 해를 끼칠 수 있는 독성물질을 생산할 수 있습니다.    - 기업의 지배   유전자조작 작물은 연구 과정부터 상업화를 위해 특허 승인된 작물입니다. 일부 다국적 기업들은 이러한 과정 전반을 통제하고 있어서 종자 시장의 대부분을 지배하고 있습니다. 이 기업들은 유전자조작 작물의 연구, 육종, 상업 생산 등에 관여하며, 이를 통해 제초제와 비료 시장까지 확장하고 있습니다.   이로 인해 이들 기업은 종자 시장에서 주도적인 입지를 갖게 되고, 제초제와 비료 시장에서도 큰 영향력을 행사하고 있습니다. 이는 작물의 다양성과 시장 경쟁력에 영향을 줄 수 있습니다.   - 음식문화   식품 다양성의 감소: GMO 작물이 상용화되면서 특정한 유전적 특성을 가진 작물이 많은 부분을 차지하게 됩니다. 이로 인해 다양한 전통적인 작물이 사라지거나 유전적 다양성이 감소할 수 있다는 우려가 있습니다. 이는 지역적인 식품 다양성과 문화적인 식사 습관의 변화에 영향을 미칠 수 있습니다.   윤리와 소비자 권리: 일부 시민단체는 GMO 작물의 개발과 상업화 과정에서 발생하는 윤리적인 문제와 소비자의 권리에 대해 우려합니다. 이들은 GMO 작물이 대규모 기업들의 통제 아래 개발되고 판매되는 것을 비판하며, 소비자들이 GMO 제품을 식별하고 선택할 수 있는 권리를 주장합니다.   지속 가능성과 환경 영향: 일부 시민단체는 GMO 작물의 대규모 재배가 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 우려합니다. GMO 작물의 생산에는 많은 양의 비료와 농약이 사용되며, 이는 지속 가능한 농업과 생태계에 영향을 줄 수 있다는 우려가 있습니다.   - 소농에의 위협   유전자조작 종자는 주로 다국적 기업의 소유입니다. 이런 GMO 작물은 2세대로 번식할 때 생산성이 좋지 않아 농부들은 매번 이 기업의 종자를 새로 구매해야 합니다. 게다가 비싼 로열티를 지불하지 않으면 이 기업의 종자를 개량하는 것도 금지됩니다.   또한, 꽃가루는 바람이나 매개 곤충에 의해 이웃 밭으로 쉽게 전파될 수 있습니다. 특허 등록된 유전자조작 작물이 우연히 다른 밭에서 자라면, 특허를 소유한 기업으로부터 소송을 받을 수도 있습니다.   - 건강과 안전   유전자조작 농산물의 건강에 대한 영향은 여전히 확실히 밝혀지지 않은 부분이 있습니다. 최근 연구에서는 유전자조작 농산물을 먹인 동물들이 건강 문제를 일으킬 수 있는 사례가 있었습니다. 이러한 결과는 유전자조작 농산물의 장기적인 영향을 평가하는 데 있어 의문을 제기하게 되었습니다.   또한, 세계의 많은 나라에서 유전자조작 작물을 생산하는 회사들은 자신들이 개발한 GMO에 대한 연구를 발표하기도 합니다. 그러나 이러한 발표에 대해 연구의 질과 데이터의 편향 등에 대한 의문이 제기되기도 합니다. 일부 사람들은 이러한 연구 결과가 회사의 이익을 위해 조작되었거나 공개되지 않은 연구 결과가 숨겨지고 있는 것 아닌지 우려하고 있습니다.   - 기아   GMO가 세계의 식량문제를 완전히 해결할 수 있는지에 대해서는 여전히 논란이 있습니다. 식량문제는 다양한 복잡한 요인에 의해 영향을 받으며, 단일한 해결책으로 해결하기 어려운 문제입니다. 따라서 GMO 자체가 식량문제를 해결할 수 있는 유일한 해결책은 아닙니다.   또한, 일부 사람들은 GMO의 도입으로 기존의 재배 작물들인 감자, 옥수수, 밀 등이 밀려나고 있다고 주장합니다. 예를 들어, 일부 GMO 작물은 동물사료, 섬유, 바이오연료 생산을 목적으로 사용되는 경우가 있습니다. 이로 인해 기존의 식량작물들이 배치되는 농지가 줄어들어 식량 생산에 영향을 미칠 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.   식량문제를 해결하기 위해서는 다양한 접근 방식과 정책들이 필요합니다. 이는 지속 가능한 농업, 소비자 교육, 농촌 개발, 기후변화 대응 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. GMO 기술은 식량생산을 향상시킬 수 있는 도구 중 하나로 사용될 수 있지만, 그 자체로 완전한 해결책은 아니며, 예상치 못한 부작용이나 환경 문제 등을 고려해야 합니다.    3. 탐구 결과 및 시사점   최근에 우리나라에서 발생한 미허가 유전자조작식품에 대한 회수 조치 소식을 접하고, 유전자조작식품의 의미와 위험성에 대해 조사를 진행했습니다. 유전자조작식품은 생산성을 높이거나 병충해에 강한 특성을 갖도록 유용한 유전자를 변형시킨 작물이나 이를 사용한 가공식품을 말합니다. 이러한 기술은 전 세계적으로 개발되고 있으며, 전반적으로 인체에 안전하다는 것도 확인할 수 있었습니다.   하지만 유전자조작식품의 안전성에는 아직 과학적으로 완전히 검증되지 않은 부분이 있습니다. 여전히 추가적인 연구와 평가가 필요한 부분이 있습니다. 또한, 대기업에 의해 농업인들이 피해를 보거나, 식량 생산을 위한 농지가 사료용이나 바이오에너지 원료 재배를 위해 사용되어 없어지는 문제도 확인할 수 있었습니다.   따라서 유전자조작식품에 대한 논의와 평가는 계속 진행되어야 하며, 이를 통해 안전성과 영향에 대한 이해를 높이고, 농업인들과 식량 생산에 관련된 문제들을 적절히 해결할 필요가 있습니다.   4. 배우고 느낀점    기술의 발전은 indeed 항상 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 동시에 가지고 있는 것 같습니다. LMO와 GMO를 통해 이러한 문제들이 나타날 수 있다는 것을 확인할 수 있었고, 기술의 발전은 인류 전체의 행복에 기여할 수 있도록 사용되어야 합니다.   하지만 중요한 점은 기술을 개발한 사람들이 자신들의 이익만을 추구하거나 환경을 파괴하여 인류를 위험에 빠뜨리는 방향으로 사용되어서는 안 된다는 것입니다. 우리는 앞으로 주변의 음식들 중에서 유전자변형식품이 얼마나 사용되고 있는지 조사해 볼 수 있습니다. 이를 통해 우리는 더 나은 의식을 갖고 기술에 대한 이해를 높이며, 건강하고 지속 가능한 식품 선택을 할 수 있을 것입니다.    5. 참고문헌   국내산 주키니 호박 종자에서 미승인 LMO 확인, 판매 중단 및 수거/폐기 조치 (국립종자원 보도자료, 2023.03.26.) 농림축산검역본부 LMO업무소개 (농림축산검역본부 웹사이트) GMO 똑똑하게 알기 (식품의약품안전처 열린마루 웹사이트) 슬로푸드는 왜 GMO에 반대하는가 (국제슬로푸드한국협회 웹사이트)
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    • 탐구보고서
    2023-06-15
  • 제22회 대구경북 학생서예대회에서 최우수상 16명 입상
    제22회 대구경북 학생서예대회에서 최우수상 16명 입상      대구경북서예가협회에서 주최한 제 22회 대구 경북학생(초중고) 서예휘호대회가 4개 부문(한글, 한문, 문인화, 캘리그라피)에 걸쳐 진행됐다. 이번 대회에서 교육감상(최우수상) 16명, 우수상 33명, 특선 68명, 입선 171명, 총 288명이 입상했다. 예년에 실시되었던 현장휘호는 코로나 19로 인해 최우수상 대상자에 한해 실시되었다. 이에 문동원 심사위원장은 “코로나 19로 학생들의 참여가 저조한 것으로 예상했지만 오히려 예년에 비해 출품수가 늘었으며 서예 기본에 충실한 작품 위주로 입상자를 선정했다”라고 말했다. 교대부초 홍섬결 학생   서예휘호대회에 참가하여 최우수상에 입상한  홍섬결 학생은 “코로나 19로 몇 달을 쉬었고, 서실에서 많은 연습을 하진 못했지만, 그동안 연습했던 기억을 되새겨서 최선을 다했더니 운이 좋게도 최우수상을 받게 되었다”, 라고 했으며 서예가의 꿈도 가지게 되었다고 말했다.  또 다른 수상자인 이지효 학생은 “처음으로 나간 서예대회에서  최우수상을 수상하여 기분이 너무 좋았다. 게다가 주변에 많은분들이 축하해주니 더욱 기뻣다”, 라는 행복한 수상 소감을 밝히기도 했다    최우수상 교대부초 이지효 학생  
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    2020-08-06

청소년기자단 검색결과

  • 종이비행기 실험을 통한 항공기의 무게 중심과 공력중심에 대한 탐구
      Ⅰ. 서론 종이비행기에 적용되는 다른 항공역학적 요소에 대해 공부해 보다 과학하는 청소년활동가 최누리 씨의 ‘활공하는 종이비행기의 구조 안전성과 비행거리에 대한 실험’ 발표영상을 접했다. 이 실험에서는 a4 용지 크기의 종이로 종이비행기를 접은 다음, 무게중심과 공력중심의 길이를 다르게 하여 가장 멀리 가는 길이를 알아내었다. 그런데, 이 영상을 보던 중 “비행기 전체 길이에 대한 공력중심과 무게중심 사이의 길이의 비가 몇 대 몇인 비행기가 가장 멀리 비행할 수 있을까”에 대한 궁금증이 생겼다. 그래서 종이비행기에서 가장 멀리 비행할 수 있는 공력중심과 무게중심 사이의 길이의 비를 구하는 실험을 진행하게 되었다.   Ⅱ. 이론적배경 무게중심과 공력중심 1) 항공기의 무게중심과 공력중심 물리학에서 말하는 무게중심은 중력에 의한 알짜 torque가 0인 점이다. 즉 물체의 각 부분에 작용하는 중력의 합력이 작용하는 지점을 말한다. 항공역학에서 무게중심이란 항공기의 총중량이 집중되는 지점/항공기의 모멘트의 합이 0이 되는 지점으로 종적, 횡적으로 평형이 되는 지점에 위치해야 한다. 각 부분에 걸리는 모멘트의 총 합계를 총 중량으로 나누어서 구할 수 있다. MAC(평균공력시위)를 이용해 무게중심의 위치를 나타낸다. 평균공력시위(MAC)이란 날개의 공기역학적 특성을 대표하는 시위, 항공기의 날개 앞전부터 뒷전까지의 평균 길이를 의미한다. 2) 종이비행기에서의 공력중심 공력중심은 에어포일의 피칭 모멘트의 받음각이 변하여도 피칭 모멘트가 일정한 기준점으로 일반적으로 날개 시위의 25%MAC 지점에 위치한다. 압력중심의 경우 방향이 바뀔 때마다 위치가 변해 힘과 모멘트를 계산하기 힘들기 때문에 공력중심을 임의로 정하여 계산한다. 공력중심은 무게중심과 압력중심을 계산함으로써 정의할 수 있으나 문헌상에서 종이비행기의 공력중심 계산법이 소개되어 있다.                                        그림 . 종이비행기에서의 공력중심 계산(출처: 최누리, 제 17회 NYSC 우주과학 포럼)     Ⅲ. 연구방법 종이의 비율이 일정하다 하고, 일정한 비율의 종이로 만들어진 종이 비행기가 있을 때, 공력중심과 무게 중심 차이의 비율에 따라서 움직인 거리가 최적화된 비율이 있다. 라는 가설에 따라서 a4용지와 b4용지, a3용지로 세가지 실험을 했다. 실험 1. A4 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 1) 종이비행기 제작 및 무게중심 찾기 (1) A4종이 비행기를 5개 만든다. (2) 접을 때에는 a4용지를 세로로 절반을 접었다 핀다. (3) 아래 양쪽을 45도로 접고 아래부분을 위로 접어 올린다. (이때 접는 높이에 따라 비행기의 무게중심이 바뀌는데 3cm로 높이를 정했다.) (4) 아래 양쪽을 다시 접고 가운데를 접는다. (5) 전체를 반으로 접고 대각선 방향으로 반으로 접는다. (6) 날개 중간에 테이프를 붙인다. (7) 무게중심은 실에 테이프를 붙여서 비행기 위쪽에 붙여보면서 날개쪽 과 뿌리 쪽을 이은 선이 수평이 될 때까지 실험적으로 측정한다. 이 때 A4용지로 만든 종이비행기는 뿌리 쪽으로부터 9cm 지점에 무게중심이 있다. 여기에서 종이비행기 5개 모두 날개 크기, 모양 등을 똑같이 했지만 첫 번째 종이비행기를 기준으로 해서 공력중심은 계속 똑같은 위치에 두고 무게중심을 1cm씩 늘리고 줄인다. 그래서 a4용지로 했을 때는 공력중심과 무게중심 차이가 각각 1cm, 2cm, 3cm, 4cm, 5cm 로 되었다. 이 차이에 따라서 무게가 또 바뀌어서 클립을 이용해서 비행기의 앞 뒤 무게를 맞춘다. 1, 2 cm일때는 클립을 2개 앞에다 달았고 4, 5cm일때는 뒤쪽에 클립 4개를 달아서 무게를 맞췄다.   실험 2. B4 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 (1) 실험 1과 같이 B4종이비행기도 5개 만든다. (2) 실험 1과 같은 방식으로 공력중심과 무게중심을 구한다. 무게중심과 공력중심의 차이는 각각 2.5cm, 3.5cm, 4.5cm, 5.5cm, 6.5cm로 나온다. 이도 똑같이 클립을 2.5cm와 3.5cm 일 때는 2개를 앞에다가 달고 5.5cm와 6.5cm에는 4개를 달아줘서 무게를 맞췄다.   실험 3. A3 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 (1) 실험 1,2와 같이 A3종이비행기도 5개 만든다. (2) 실험 1, 2와 같은 방식으로 공력중심과 무게중심을 구한다. 무게중심과 공력중심의 차이는 각각 3cm, 4cm, 5cm, 6cm, 7cm로 나온다. 이도 똑같이 클립을 3cm와 4cm 일 때는 2개를 앞에다가 달고 5.5cm와 6.5cm에는 6개를 달아줘서 무게를 맞췄다.   실험 4. 두 종이비행기에서의 비행거리 측정 A4용지 비행기 5개와 B4용지 비행기 5개와 A3 용지 비행기 5개를 각각 5번씩 날려서 동일한 사람이 동일한 각도로 던져서 비행거리를 측정했다.     Ⅳ. 연구결과                                              그림 . A4용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과   A4용지로 접은 종이비행기 5개 중, 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 3cm인 종이비행기가 평균적으로 가장 멀리 비행하였다.그러나 네 번째 비행기와 마지막 비행기는 비행 도중 공중에서 한 바퀴를 돌거나, 비행 궤적이 아래 그림에 나온 것 같은 경우가 많았다.    그림 . 무게중심과 공력중심의 차이가 길 때 나타나는 불안정한 비행궤도의 사례    결론적으로 A4용지로 만든 종이비행기에서는 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 3cm인 비행기가 평균적으로 가장 멀리 비행하였다. 그리고 A4용지로 만든 종이비행기의 전체 길이의 무게중심과 공력중심 사이의 길이에 대한 비율은 (비행기 길이):(두 중심사이의 길이)= 5.6 : 1 이 나왔다.   그림 . B4용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과    B4 용지로 접은 종이비행기 5가지 사이에서 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 4.5cm인 비행기가 가장 멀리 비행하였다. 그러나 두 중심 사이의 길이가 5.5cm, 6.5cm인 비행기들은 비행할 때 A4용지로 만든 비행기 중 4번째, 마지막 비행기처럼 비행 궤도를 보이거나 비행 도중 공중제비를 도는 경우가 많았다.                               그림14. A3용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과   A3 용지로 만든 종이비행기에서는 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 5cm인 비행기가 평균적으로 가장 멀리 날았다. 그리고 A3 용지로 만든 종이비행기의 길이의 무게중심과 공력중심 사이의 길이에 대한 비율은 대략 (비행기 길이):(두 중심사이의 길이)= 5.4 : 1이 나왔다. 이는 A4, B4용지로 제작한 비행기에서도 비슷한 비율을 구할 수 있었기 때문에 비행거리가 가장 길은 무게중심과 공력중심 사이의 길이 비가 존재한다는 것을 확인할 수 있었다.   Ⅴ. 결론 및 제언 두 실험에서 모두 공력중심과 무게중심 사이의 거리가 멀어짐에 따라 비행거리가 증가하였다. 반면 비행거리가 최대가 되는 특정한 비율을 넘은 이후에는 궤적이 불안정해지고, 비행거리가 급격히 감소하는 모습을 관찰하였다. 실험을 통해 비행기의 공력중심과 무게중심이 더 멀리 떨어져 있을수록 더 멀리 비행해, 비행기의 길이와 공력중심, 무게중심 사이의 거리의 비율이 약 5.5:1 정도가 되는 지점에서 비행거리가 가장 멀어지며, 이보다 무게중심과 공력중심의 거리가 더 커지면 비행기의 비행이 불안정해진다는 사실을 알게 되었다. 비행기의 공력중심을 기준으로 무게중심이 더 앞쪽에 있어야 한다는 사실과 그 이유, 그렇지 않을 경우 일어날 수 있는 일들에 대해 알게 된 후, 무게중심이 얼만큼 더 앞쪽에 위치해야 하는지 의문을 제기하고 이를 해결하기 위해 직접 행동하였다는 점에서 탐구활동의 의미를 찾을 수 있다고 생각한다. 무게중심과 공력중심 사이의 거리가 일정한 비율을 넘을 경우 비행기가 안정적으로 날 수 없는 원인에 대한 탐구로도 이어질 수 있을 것이다. 공력중심에 대해 아직 구체적으로 이해하지 못했기 때문에 추가적인 자료 조사와 탐구를 통해 날개의 단면과 형태에 따라 공력중심의 계산방법은 어떻게 달라지는지 등 수업중 들었던 다른 의문에 대해서도 해결하고 싶다.   Ⅵ. 참고문헌 ●Holger Babinsky, ‘How do wings work?’, in Physics Education · November 2003 ●‘Aerodynamic Center’, google, https://www.flitetest.com/articles/ where-should-an-rc-airplane-center-of-gravity-be, 2023.02.27. ●‘Center of Pressure, Center of Aerodynamic’, NASA Glenn Research Center, https://www1.grc.nasa.gov/beginners-guide-to-aeronautics/ 2023.02.28. ●’Lift’, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Lift_(force), 2023.03.01 ●항공우주학개론 2장 비행원리, 서울대학교 기계항공공학부 김종암 교수 교육자료, https://ocw.snu.ac.kr/sites/default/files/NOTE/9534.pdf, 2023.03.01 ●최누리, 종이비행기의 항공역학: 활공하는 종이비행기의 구조 안정성과 비행거리, 제 17회 NYSC 우주과학 포럼(2021.03.21.), 2023.02.25   지도 선생님 - 임미선
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    • 탐구보고서
    2023-07-20
  • [돼지호박을 먹지 말라고? LMO(유전자변형생물체)가 위험한가요?
    1. 탐구동기   정부에서 국가 승인을 받지 않은 유전자 변형 돼지호박(주키니 호박)을 재료로 사용한 식품을 모두 회수해 폐기조치 한다고 발표했습니다. 유전자 변형 식품은 무엇이고, 어떤 위험이 있기 때문에 회수조치를 하는지 그 이유를 알아보고자 합니다.     2. 탐구내용   1) 유전자 변형 돼지호박은 왜 문제가 되었을까?   가. 미승인 LMO 돼지호박(주키니 호박)의 재배 및 유통 과정   작년에 외국산 주키니 호박 종자 수입 검역 절차에서 LMO(생물학적으로 변형된 유전자 조작 생물체)가 발견되었습니다. 이로 인해 국립종자원은 국내에서 신품종 등록을 위해 출원되는 주키니 호박 종자에 대한 LMO 검사를 실시하였으며, 국내 A 기업이 개발한 주키니 호박 종자에서 LMO가 발견되었습니다.   A 기업은 B 기업이 판매한 종자를 사용하여 주키니 호박을 육종했으며, B 기업은 미국에서 승인된 LMO 주키니 호박 종자를 수입하였으나, 국내의 검역 절차를 거치지 않고 육종 및 판매를 진행한 사실이 밝혀졌습니다. 이는 국내에서의 검역 절차를 거치지 않고 LMO 종자를 도입하고 사용한 것으로 파악되었습니다.    나. 미승인 LMO 돼지호박의 위험성    일부 전문가들은 미국과 캐나다 등에서 승인된 해당 LMO 주키니 호박이 인체에 유해하지 않고, 환경에 미치는 영향도 일반 호박과 유사한 수준이라고 판단하고 있습니다. 또한, 이 LMO 주키니 호박의 성분은 일반 호박과 차이가 없어서 섭취해도 문제가 없다는 의견이 있습니다.   그러나 이와 같은 의견은 학계 내에서 논란이 되고 있습니다. 유전자조작 작물에 대한 건강 및 환경 영향 평가는 여러 요소를 고려하여 수행되어야 합니다. 항상 모든 전문가들이 동일한 의견을 가지는 것은 아니며, 과학적 연구와 평가를 통해 더 많은 정보를 얻어야 합니다.     2) LMO(유전자변형생물체)란 무엇인가?   가. LMO(유전자변형생물체, Living Modified Organisms)   유전자변형생물체(LMO, Living Modified Organisms)는"유전자변형생물체"라는 뜻입니다. 일반적으로 생물체들은 자연적으로 유전 정보 (gene)를 가지고 있어서 특정한 특성을 가지게 되는데, LMO는 이 유전 정보를 인위적으로 바꾼 것을 말합니다. 이를 통해 원하는 특성을 갖는 식물이나 동물을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 호박의 색이나 크기를 조절하거나, 작물의 내성을 강화시키는 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. LMO는 미국과 캐나다 등에서 이미 사용되고 있으며, 전문가들은 인체에 유해하지 않고, 일반적인 생물체와 비슷한 영향을 미친다고 말하고 있습니다. 보통 유전자변형이 유해하다고 생각되는 경우는 LMO에 있는 유전자조작 기술이 우리 몸 속 세포에도 영향을 미칠까 걱정하는 경우가 다수인데, LMO 또한 입을 통해 위로 들어오게 되면 유전자를 포함한 모든 구성성분들이 위액에 녹게 됩니다. 유전자조작 기술로 인해 몸에 유해할 수 있는 독성성분을 만들어 내도록 조작한 것이 아니라면 인체에 해를 미치지 않습니다.    나. LMO와 GMO의 관계   LMO는 "유전자변형생물체"라고 불리며, 특정 살아있는 생물체의 유전 정보를 인위적으로 변경한 것을 말합니다. 예를 들어, 호박의 특정 특성을 바꾸거나 작물의 내성을 강화시키는 등의 목적으로 사용될 수 있습니다. GMO는 "유전자조작식품"이라고 불리며, 주로 식품과 관련된 생물체를 대상으로 유전자를 조작한 것을 말합니다. GMO는 농작물이나 식품의 생산과정에서 사용되는데, 예를 들면 곡물이 벌레에 강한 특성을 가지거나, 과일이 오래 신선하게 유지되는 등의 특징을 갖게 됩니다. 요약하면, LMO는 생물체의 유전 정보를 변경한 것이고, GMO는 식품과 관련된 생물체의 유전자를 조작한 것입니다.   다. 유전자변형식품을 만드는 이유   식량 생산 향상: GMO는 특정 특성을 개량하여 식물이 더 높은 수량이나 품질의 작물을 생산할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 좀 더 내구성이 강한 작물이나 특정 질병에 저항성을 가진 작물을 개발하여 수확량을 증가시킬 수 있습니다.   작물의 품질 개선: GMO는 작물의 영양 가치, 맛, 향기, 텍스처 등을 개선시킬 수 있습니다. 예를 들어, 비타민이나 미네랄 함량을 높이거나 유해 성분을 감소시키는 등의 특성을 개량할 수 있습니다.   병충해 관리: GMO는 작물이 해충, 질병 또는 난세에 저항성을 가질 수 있도록 개발될 수 있습니다. 이를 통해 농작물에 대한 병충해 관리를 감소시키고, 더 적은 양의 농약 사용이 가능해질 수 있습니다.   기후변화 대응: GMO는 기후변화에 적응할 수 있는 작물을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 건조 내성 또는 열 내성을 강화시킨 작물을 개발하여 가열되는 지구 온난화 상황에 대응할 수 있습니다.   식량 안보 강화: GMO를 통해 작물의 저항성을 향상시켜 작물병, 잡초, 질병 등으로 인한 작물 손실을 줄일 수 있습니다. 이는 식량 안보를 강화하고 급증하는 인구에 안정적인 식량 공급을 제공하는 데 도움이 됩니다.    라. 유전자변형식품의 안전성   인체 건강에 대한 안전성: 많은 연구 결과에 따르면 현재 승인된 GMO는 인체 건강에 유해한 영향을 미치지 않는 것으로 보고되고 있습니다. 국제적인 기구들과 규제 기관들은 GMO 제품의 식품안전성을 평가하기 위해 철저한 과학적 연구와 시험을 수행하고 있습니다.   환경에 대한 영향 평가: GMO의 환경영향에 대한 연구도 수행되고 있습니다. 이러한 연구는 GMO 작물이 자연 생태계에 미치는 영향을 평가하고, 비전용 종에 대한 잠재적인 위험을 고려합니다. 대부분의 연구 결과는 GMO와 일반적인 작물 간에 환경적인 차이가 크지 않다는 것을 보여주고 있습니다.   규제와 안전성 평가: GMO 제품의 상용화를 위해서는 규제 기관들이 신중한 평가와 검증 절차를 거치도록 요구하고 있습니다. 국제적인 기구들과 국가 단위의 규제 기관들은 GMO의 개발, 테스트, 승인 과정에서 안전성 평가를 수행하며, 이를 통해 인체 건강과 환경 보호를 최우선으로 고려합니다.   연구의 지속: GMO의 안전성에 대한 연구는 지속적으로 진행되고 있습니다. 신규 기술과 연구 방법의 발전에 따라 더 많은 정보와 이해가 쌓이고 있으며, 이를 통해 GMO의 안전성 평가가 개선될 수 있습니다.    마. 유전자변형식품의 관리 현황   식약처는 국내로 들어오는 유전자 변형식품(GMO)에 대해 안전성 평가를 반드시 실시합니다. GMO 식품은 식약처의 승인을 받아야만 판매와 유통이 가능합니다. 현재 식약처에는 20명의 전문가로 구성된 심의위원회가 있으며, 이들은 독성물질, 알레르기 유발물질, 새로운 위해요인과 함께 영양소의 손실 여부까지 꼼꼼하게 확인하고 있습니다. 이를 통해 식품의 안전성을 보장하기 위한 조치를 취하고 있습니다.     [GMO 식품 승인 신청 프로세스, 그림출처: 식품의약품안전처 열린마루]   3) 유전자변형식품에 대한 우려   - 생물다양성   유전자 흐름과 잡종화: GMO 작물이 자연 환경에서 번식할 때, 그들의 유전자가 자연 생물종에 흘러들어가 우리도 모르는새 잡종화를 일으킬 수 있습니다. 이는 특정 유전자 조작 작물의 생태학적 특성이 다른 생물종에게 영향을 미칠 수 있고, 원래 생물종의 다양성을 저하시킬 수 있습니다.   생태계 균형 파괴: 일부 시민단체는 GMO 작물이 생태계의 균형을 파괴할 수 있다고 우려합니다. 특정 유전자 조작 작물이 새로운 특성을 갖고 다른 생물체에게 이점을 줄 경우, 이러한 종의 증식이 증가할 수 있으며, 그 결과로 생태계 내 다른 생물종에 영향을 미칠 수 있습니다.   독성과 알레르기 원인물질: GMO 작물은 새로운 유전자를 도입하여 새로운 단백질을 생성할 수 있습니다. 이로 인해 새로운 독성 물질이나 알레르기를 유발할 수 있다는 우려가 있습니다. 시민단체는 이러한 잠재적인 위험성에 대한 충분한 연구와 안전성 검증이 이루어지지 않았다고 주장합니다.   모노종작물의 증가: 일부 시민단체는 GMO 작물의 상용화로 인해 농작물의 다양성이 감소하고 모노종작물의 비중이 증가한다고 우려합니다. 모노종작물이란, 한 가지 종류의 작물을 대량으로 재배하는 것으로, 이는 식량 공급 안정성을 약화시킬 수 있으며, 병충해에 더욱 노출될 수 있습니다.   - 독성 작물, 독성 토양   GMO는 대부분이 풀이나 해충으로부터 자기 자신을 보호하기 위해 특별한 능력을 가지게 조작된 작물입니다. 예를 들어, 일부 GMO는 더 강한 화학제초제에 저항성을 가지거나 스스로 살충제를 생산할 수 있게 만들어졌습니다. 이렇게 만들어진 작물은 농작물을 보호하기 위해 사용되는 화학제초제를 더 효과적으로 사용할 수 있게 해줍니다.   하지만, 이러한 방식으로 GMO를 사용하면 문제가 발생할 수도 있습니다. 제초제에 저항성을 가진 작물을 사용하면 시간이 지남에 따라 잡초가 저항성을 발달시키면서 더 강한 제초제를 사용해야 할 수도 있습니다. 또한, 살충성분을 생산하는 작물은 해충뿐만 아니라 나비나 나방과 같은 유용한 곤충에게도 해를 끼칠 수 있는 독성물질을 생산할 수 있습니다.    - 기업의 지배   유전자조작 작물은 연구 과정부터 상업화를 위해 특허 승인된 작물입니다. 일부 다국적 기업들은 이러한 과정 전반을 통제하고 있어서 종자 시장의 대부분을 지배하고 있습니다. 이 기업들은 유전자조작 작물의 연구, 육종, 상업 생산 등에 관여하며, 이를 통해 제초제와 비료 시장까지 확장하고 있습니다.   이로 인해 이들 기업은 종자 시장에서 주도적인 입지를 갖게 되고, 제초제와 비료 시장에서도 큰 영향력을 행사하고 있습니다. 이는 작물의 다양성과 시장 경쟁력에 영향을 줄 수 있습니다.   - 음식문화   식품 다양성의 감소: GMO 작물이 상용화되면서 특정한 유전적 특성을 가진 작물이 많은 부분을 차지하게 됩니다. 이로 인해 다양한 전통적인 작물이 사라지거나 유전적 다양성이 감소할 수 있다는 우려가 있습니다. 이는 지역적인 식품 다양성과 문화적인 식사 습관의 변화에 영향을 미칠 수 있습니다.   윤리와 소비자 권리: 일부 시민단체는 GMO 작물의 개발과 상업화 과정에서 발생하는 윤리적인 문제와 소비자의 권리에 대해 우려합니다. 이들은 GMO 작물이 대규모 기업들의 통제 아래 개발되고 판매되는 것을 비판하며, 소비자들이 GMO 제품을 식별하고 선택할 수 있는 권리를 주장합니다.   지속 가능성과 환경 영향: 일부 시민단체는 GMO 작물의 대규모 재배가 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 우려합니다. GMO 작물의 생산에는 많은 양의 비료와 농약이 사용되며, 이는 지속 가능한 농업과 생태계에 영향을 줄 수 있다는 우려가 있습니다.   - 소농에의 위협   유전자조작 종자는 주로 다국적 기업의 소유입니다. 이런 GMO 작물은 2세대로 번식할 때 생산성이 좋지 않아 농부들은 매번 이 기업의 종자를 새로 구매해야 합니다. 게다가 비싼 로열티를 지불하지 않으면 이 기업의 종자를 개량하는 것도 금지됩니다.   또한, 꽃가루는 바람이나 매개 곤충에 의해 이웃 밭으로 쉽게 전파될 수 있습니다. 특허 등록된 유전자조작 작물이 우연히 다른 밭에서 자라면, 특허를 소유한 기업으로부터 소송을 받을 수도 있습니다.   - 건강과 안전   유전자조작 농산물의 건강에 대한 영향은 여전히 확실히 밝혀지지 않은 부분이 있습니다. 최근 연구에서는 유전자조작 농산물을 먹인 동물들이 건강 문제를 일으킬 수 있는 사례가 있었습니다. 이러한 결과는 유전자조작 농산물의 장기적인 영향을 평가하는 데 있어 의문을 제기하게 되었습니다.   또한, 세계의 많은 나라에서 유전자조작 작물을 생산하는 회사들은 자신들이 개발한 GMO에 대한 연구를 발표하기도 합니다. 그러나 이러한 발표에 대해 연구의 질과 데이터의 편향 등에 대한 의문이 제기되기도 합니다. 일부 사람들은 이러한 연구 결과가 회사의 이익을 위해 조작되었거나 공개되지 않은 연구 결과가 숨겨지고 있는 것 아닌지 우려하고 있습니다.   - 기아   GMO가 세계의 식량문제를 완전히 해결할 수 있는지에 대해서는 여전히 논란이 있습니다. 식량문제는 다양한 복잡한 요인에 의해 영향을 받으며, 단일한 해결책으로 해결하기 어려운 문제입니다. 따라서 GMO 자체가 식량문제를 해결할 수 있는 유일한 해결책은 아닙니다.   또한, 일부 사람들은 GMO의 도입으로 기존의 재배 작물들인 감자, 옥수수, 밀 등이 밀려나고 있다고 주장합니다. 예를 들어, 일부 GMO 작물은 동물사료, 섬유, 바이오연료 생산을 목적으로 사용되는 경우가 있습니다. 이로 인해 기존의 식량작물들이 배치되는 농지가 줄어들어 식량 생산에 영향을 미칠 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.   식량문제를 해결하기 위해서는 다양한 접근 방식과 정책들이 필요합니다. 이는 지속 가능한 농업, 소비자 교육, 농촌 개발, 기후변화 대응 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. GMO 기술은 식량생산을 향상시킬 수 있는 도구 중 하나로 사용될 수 있지만, 그 자체로 완전한 해결책은 아니며, 예상치 못한 부작용이나 환경 문제 등을 고려해야 합니다.    3. 탐구 결과 및 시사점   최근에 우리나라에서 발생한 미허가 유전자조작식품에 대한 회수 조치 소식을 접하고, 유전자조작식품의 의미와 위험성에 대해 조사를 진행했습니다. 유전자조작식품은 생산성을 높이거나 병충해에 강한 특성을 갖도록 유용한 유전자를 변형시킨 작물이나 이를 사용한 가공식품을 말합니다. 이러한 기술은 전 세계적으로 개발되고 있으며, 전반적으로 인체에 안전하다는 것도 확인할 수 있었습니다.   하지만 유전자조작식품의 안전성에는 아직 과학적으로 완전히 검증되지 않은 부분이 있습니다. 여전히 추가적인 연구와 평가가 필요한 부분이 있습니다. 또한, 대기업에 의해 농업인들이 피해를 보거나, 식량 생산을 위한 농지가 사료용이나 바이오에너지 원료 재배를 위해 사용되어 없어지는 문제도 확인할 수 있었습니다.   따라서 유전자조작식품에 대한 논의와 평가는 계속 진행되어야 하며, 이를 통해 안전성과 영향에 대한 이해를 높이고, 농업인들과 식량 생산에 관련된 문제들을 적절히 해결할 필요가 있습니다.   4. 배우고 느낀점    기술의 발전은 indeed 항상 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 동시에 가지고 있는 것 같습니다. LMO와 GMO를 통해 이러한 문제들이 나타날 수 있다는 것을 확인할 수 있었고, 기술의 발전은 인류 전체의 행복에 기여할 수 있도록 사용되어야 합니다.   하지만 중요한 점은 기술을 개발한 사람들이 자신들의 이익만을 추구하거나 환경을 파괴하여 인류를 위험에 빠뜨리는 방향으로 사용되어서는 안 된다는 것입니다. 우리는 앞으로 주변의 음식들 중에서 유전자변형식품이 얼마나 사용되고 있는지 조사해 볼 수 있습니다. 이를 통해 우리는 더 나은 의식을 갖고 기술에 대한 이해를 높이며, 건강하고 지속 가능한 식품 선택을 할 수 있을 것입니다.    5. 참고문헌   국내산 주키니 호박 종자에서 미승인 LMO 확인, 판매 중단 및 수거/폐기 조치 (국립종자원 보도자료, 2023.03.26.) 농림축산검역본부 LMO업무소개 (농림축산검역본부 웹사이트) GMO 똑똑하게 알기 (식품의약품안전처 열린마루 웹사이트) 슬로푸드는 왜 GMO에 반대하는가 (국제슬로푸드한국협회 웹사이트)
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    2023-06-15
  • 코로나바이러스감염증-19, 어디에서 왔을까?
    코로나바이러스감염증-19, 어디에서 왔을까?      현재 코로나바이러스감염증-19로 인해 일상의 많은 부분이 변화했다. 예를 들어, 교실에 들어가기 전 발열 체크와 손 소독제 사용은 필수가 되었고, 마스크를 착용해야지만 선생님과 친구들의 얼굴을 보고 대화할 수 있게 되었다. 또한 ‘컨테이젼(2011)’, ‘감기(2013)’와 같은 재난 영화 속에서만 있었던 상황들이 현실에서도 일어나고 있다. 과거에도 SARS, MERS, 신종 인플루엔자 등 많은 바이러스들이 유행했지만 코로나-19 바이러스만큼 위협적이지는 않았다. 코로나-19 바이러스는 어떻게 인류에게 다른 바이러스보다 큰 영향을 끼치고 있는 것일까?     코로나바이러스감염증-19는 2019년 12월 중국 우한에서 처음으로 사람에게 감염된 것으로 알려진 새로운 유형의 바이러스이다. 이 바이러스는 아데노바이러스와 리노바이러스로 구성되어 있으며, 이는 사람에게 감기를 일으키는 3대 바이러스 중 하나이다. 이 과에 속하는 바이러스들은 입자 표면이 돌기처럼 튀어나와 있는데, 그 모양이 마치 왕관처럼 생겼다고 해서 라틴어로 왕관을 뜻하는 'Corona'에서 명명되었다. 특히 코로나-19바이러스 세포의 돌기에 주목할 필요가 있는데, 이 돌기 단백질(S)은 호흡기에 분포하는 ACE2(앤지오텐신 전환 효소(2)에 주로 붙기 때문에 호흡기가 감염되기 쉽다. 또한 꽃봉오리 모양(S1)과 가지 모양(S2)로 절단되었을 때 체내 세포로 침투하기 쉬운 형태가 된다. 그 밖에도 코로나-19 바이러스는 불안정한 단일 가닥 RNA를 유전물질로 가지기 때문에 돌연변이가 많이 발생한다. 따라서 코로나-19 바이러스에 감염된 사람들의 검체를 채취하여 염기서열을 분석했을 때, 사람들마다 많은 차이가 발생해 백신 개발에도 어려움을 겪고 있는 것이다.    현재에도 잘 알려져 있듯이, 코로나바이러스감염증-19는 5년 전에 우한 바이러스 연구소와 미국 연구진에 의해 유행할 것으로 예측된 바이러스였다. 연구진들은 코로나-19바이러스와 유사한 바이러스를 박쥐로부터 유래한 코로나 바이러스의 유전자와 재조합해서 만들었고, 이것에 대한 치료법 개발을 시도했었다. 하지만 실험 결과, 백신과 항체 모두 바이러스를 예방하거나 중화하는 데에 실패했다. 이에 따라 일각에서는 코로나-19바이러스가 연구소에서 유출된 것이 아닌지, 혹은 누군가가 의도적으로 유출시킨 것은 아닌지에 관해 여러 가설들이 있다.    첫 번째로, 코로나-19바이러스의 염기서열을 분석한 결과, 다른 코로나바이러스에는 없는 특이한 서열이 있는 것으로 확인되었고(아래 그림 참조), 이 서열이 코로나19바이러스의 감염 방법과 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 밝혀졌다. S1과 S2 사이에 위치하는 아미노산 서열 PRRA(프롤린-아르기닌-아르기닌-알라닌)은 체내의 특정 효소가 인식하기 매우 쉬운 서열이기 때문에 돌기 단백질이 잘 절단될 수 있게 하여 코로나19바이러스의 감염력이 매우 커지게 된 것이다.   그림 1 - 위에서부터 차례로 코로나19바이러스(nCOV-2019), 천산갑 유래 바이러스(Pangolin-COV), 박쥐 유래바이러스(RATG13-COV)의 아미노산 서열 (출처: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.939207v1)      두 번째로, 코로나19바이러스가 천산갑 유래 바이러스와도 유사한 것으로 밝혀졌다. 대부분 박쥐에서 유래한 바이러스가 코로나19바이러스와 유전적으로 가장 유사한 것으로 알려져 있지만, 천산갑에서 유래한 바이러스 역시 코로나19바이러스와 유사하다. 오히려 코로나19바이러스의 감염력을 높이는 데에 핵심적인 돌기 단백질을 암호화하는 서열은 박쥐보다 천산갑에서 유래한 바이러스와 더 유사하다. 따라서 이 연구에서는 코로나19바이러스가 박쥐에서 사람으로 일차원적인 발생이 아니라 그 바이러스가 다른 숙주에서 재조합을 거쳐 사람에게 감염되었을 가능성을 제기하였다.    그림 1을 보면 마치 코로나-19바이러스에 4개의 아미노산 PRRA가 삽입된 것처럼 보인다. 이는 3개의 염기가 한 개의 아미노산을 암호화하여 12개의 염기가 삽입된 것이다. 조작설을 주장하는 학자들은, 12개의 염기가 코로나-19바이러스 내의 돌기가 잘려야 하는 부분에 자연적으로 삽입될 수 있는 가능성이 희박하기 때문에, 박쥐와 천산갑 유래 바이러스를 실험실에서 조작하여 코로나-19바이러스를 만든 것이 아니냐고 주장한다. 그러나 이에 반박하는 학자들은, 기존 바이러스에 염기를 삽입하거나 제거해서 만들었다면 흔적이 남을 수밖에 없다는 점과, 바이러스의 병원성을 예측하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 돌려본 결과, 컴퓨터상으로는 병원성이 크게 나오지 않는다는 점 등을 이유로 조작되지 않았다고 주장한다.    여러 가설로 인해, 외교적인 문제를 인식하여 세계보건기구(WHO)에서는 코로나19바이러스는 동물로부터 발생했으며 실험실에서 조작됐을 가능성은 없다고 발표했다. 하지만 코로나19바이러스가 조작된 것이 아니라고 해도, 발전된 유전자 분석과 재조합 기술로 충분히 발생 가능한 상황이라는 것만은 분명하다. 또한 생물학 분야에 종사하는 사람들은, 코로나-19바이러스의 빠른 확산성과 돌연변이 때문에 백신 개발에 어려움을 겪고 있지만, 이와 같은 상황을 해결하기 위해 책임감을 갖고 세상을 구하기 위해 오늘날까지도 열심히 연구를 하고 있다. 연구진들의 노력 덕분에 ‘렘 데 시비르’와 같은 치료제가 효과를 보이고 있으며, 현재 백신 임상시험에 돌입하고 있는 중이다. 이외에도 시민들은 사회적 거리두기, 마스크 착용하기 등을 통해 하나가 되어 기약 없는 과제를 함께 해결하도록 노력하고 있다.
    • 청소년기자단
    • 의료
    2020-08-01

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  • 챗 GPT의 새로운 패러다임 - 글쓰기의 혁신
         다빈치스쿨 전국 청소년 탐구대회   독서연계탐구활동보고서        목차     1. 서론 - '챗 GPT와 글쓰기' 책 소개   2. 독서 활동의 동기 및 목적 - 챗 GPT와 글쓰기 주제의 선택 이유 - 독서를 통해 얻고자 하는 인사이트와 목표   3. 챗 GPT 소개 및 사용법 - 챗 GPT란 무엇인가? - 챗 GPT의 작동 원리 - 챗 GPT 활용을 위한 기본 사용법   4. AI와 사람의 글쓰기 방법 비교 - AI의 글쓰기 장점과 한계 - 사람의 글쓰기 과정과 특징 - AI와 사람의 글쓰기 스타일 비교   5. 챗 GPT로 다양한 분야에 적용해보기 - 챗 GPT로 시 창작하기 - 챗 GPT로 대화하고 작문하기 - 챗 GPT와 상담하기   6. 챗 GPT의 동향과 전망 - 챗 GPT 활용의 부정적 사례 - 챗 GPT 활용의 긍정적 사례 - 챗 GPT의 미래 동향성   7. 독서를 통해 새롭게 알게 된 내용 - ‘챗 GPT와 글쓰기’ 책을 통한 인사이트와 배움 - 독서 후 나의 변화와 실천   도서명 챗GPT와 글쓰기 저자 김철수 저자와 이 책의 배경 소개  저자는 2000년에 한양대를 졸업하고 2004년부터 인공지능 대화 서비스를 기획하였다. 그는 현재 디지털역량연구소를 운영하며 디 지털 시대 직장인에게 필요한 역량을 연구하고, 국내 중요 기업에 게 업무 자동화 등을 코칭하고 있다. 저자는 AI 글쓰기가 혁명 을 가져다줄 것이라고 믿고 이 책을 저술했다. 이 책을 읽게 된 이유 or 계기  요즘 챗 GPT는 성황리에 있다. 챗 GPT는 나에게 그저 어렵고 어른들 만 사용하는 것이었다. 그러나 이 책을 훑어보니 챗 GPT로 여러 글을 쓰고 말이 쉬워 보여 궁금증이 생겼다. 또한 챗 GPT에 대해 더 알 수 있는 기회가 될 것 같아보였다. 그리고 말투가 우리가 아는 그런 딱딱 하고 이해하기 어려운 것인지 궁금하여 이 책을 읽어보게 되었다. 이 책의 핵심 내용과 간략한 줄거리  이 책은 저자가 챗 GPT에게 물어보고 답하는 Q&A 방식으로 구성되 어 있다. 전체적으로 이 책은 세 파트로 나누어져 있는데, 처음은 챗 G PT로 글쓰기, 다음은 챗 GPT처럼 글쓰기, 마지막으로 AI보다 잘 쓰기이 다. 첫 파트에서는 기초적인 사용법 강의 후에 챗 GPT를 이용하여 각종 글, 예를 들면 설문지, 이메일 같은 것을 쓴다. 다음 파트에서는 챗 GPT를 하나씩 하나씩 뜯어보며 어떤 원리로 우리 에게 답해주나 알려주고, 그 원리로 직접 글을 써보기도 한다. 마지막 파트에서는 입력, 창의성과 같은 인간과 AI의 글쓰기의 차이점 을 찾아보고, 인간의 감정이 필요한 글을 과연 잘 쓸 수 있나 확인해 본다. 핵심 내용을 정리해 보자면, 용어는 우선 ‘챗 GPT’와 ‘글쓰기’이 다. 그걸 이외에 저자와 챗 GPT가 이야기하듯 묘사가 되어 실제 챗 GP T의 답변을 알려준다.   인상 깊은 부분 (기억할 문장) 1 + 이유  챗 GPT로 판타지 쓰기가 가장 인상 깊은 것 중 하나였다. 인물 설정, 배경 설정이 인간과 비슷할 정도였고, 이름이 생각보다 잘 지어져 있었기 때문이다. 말마저 부드럽게 이어가고 갑자기 공주가 나왔다 용 이 나왔다 그런 오류도 없었기 때문이다. 나도 한번 AI를 활용하여 글을 작성해 직접 읽어보고 싶다는 생각이 들었다. 인상 깊은 부분 (기억할 문장) 2 + 이유  챗 GPT가 이메일을 써주는 게 신기했다. 보통 AI는 감정이 없어서 이 런 것을 잘 못 할 줄 알았는데 부드럽게 써달라고 하니까 자연스럽고, 정중한데 너무 길지도 않게 써주니까 사람이 썼다고 착각할 정도였다. 구체적으로 설명만 해주니 뭐든 되니까 신기했다. 이메일은 상대에게 정중히 보내야 하는 것인데 간단히 보내니까 굉장했다. 인상 깊은 부분 (기억할 문장) 3 + 이유 ‘AI를 받아들이고 활용하는 것이 우리가 앞으로 할 글쓰기의 방향이 아닐까 싶다.‘ 라고 한 말이 인상 깊었다. 우리가 앞으로 AI를 받아들여 야 하는 자세, 그리고 앞으로의 글쓰기의 방향 등 여러 의미를 담고 있어서 기억에 남았다. 나 또한 AI의 단점은 무엇이고 과연 그것에 어떻게 대처해야 할 것인가를 두고 생각해보고 싶다. 책을 읽은 후 새롭게 알게 된 내용과 배우고 느낀 점  챗 GPT는 단순히 어려운 내용, 또는 장난으로 쓰는 그런 거 이외에 글쓰기와 같은 여러 용도로 사용할 수 있다는 걸 알았다. 이 글을 쓴다 는 게 단순 글을 쓰는 게 아니라 사회적으로 이용되고 우리가 즐기는 데에도 사용 할 수 있다는 것이다. 확실히 말도 어느 정도 부드럽게 하 고 잘 알려주지만, 감정을 못 넣는다는 것은 여전히 안되어 아쉬웠다. 그래도 확실히 AI가 많이 발전했으며, 시 등을 쓰는 것을 흉내 내는 것 을 보며 미래에는 어디까지 되며, 인공지능이 자아를 가지고 있을까 궁금해진다.   2-1 챗 GPT와 글쓰기 주제의 선택 이유  2022년 11월 30일, 챗 GPT가 발표된 후 현재 전 세계에서 인공지능 기술 중에서 가장 유망한 기술 중 하나라는 소리가 나오고 있다. 챗 GPT는 자신의 데이터를 통해 단순한 대화뿐만 아니라 정보 전달, 다양한 분야의 창작물 생산 등 사람이라면 오랜 시간 동안 고민하며 만들어 낼 것을 챗 GPT는 30초~1분 이내에 자신이 학습한 데이터를 바탕으로 사용자가 만족할 만한 결과물을 도출해 낸다. 그 때문에 챗 GPT-3.5 출시 이후 우리의 일상생활뿐만 아니라 교육, 예술, 정보 통신 분야 등 거의 모든 부분에 큰 영향을 끼치고 있다. 특히 글쓰기 분야에서의 적용 가능성이 크다. 챗 GPT가 나오기 이전엔 우리는 지금까지 쌓은 역량을 발휘하거나 창의력을 토대로 글을 써왔지만 챗 GPT의 등장으로 이제는 사람의 글쓰기 방식도 변화해야 한다는 주장이 나오고 있다. 짧은 시간 안에 놀라운 결과물을 생산해 내는 인공지능 모델을 보며 이제부터는 사람의 창의력이나 자신이 직접 역량을 쌓는 것만으로 글을 쓰는 것뿐만 아니라 챗 GPT와 같은 인공지능 기술도 사람처럼 글을 쓸 수 있다는 걸 알 수 있었다. 그러나 만약 인공지능 모델인 챗 GPT에 대해 파악하고 챗 GPT를 좀 더 효율적으로 활용하는 법을 알게 된다면 사람들과 AI의 글쓰기 경쟁에서 챗 GPT를 적절하게 활용해 글쓰기에서 좀 더 효율적으로 역량을 늘리고 완성도 높은 글을 만들어 낼 수 있을 것이다. 이로써 챗 GPT와 글쓰기에서 협력하는 법을 탐구한 뒤 인공지능과의 글쓰기가 정말로 사람들에게 도움이 되는지 탐구하고 싶다.   2-2 독서를 통해 얻고자 하는 인사이트와 목표  ‘챗 GPT와 글쓰기’라는 책을 통해 지금까지 알지 못했던 챗 GPT가 현재 인공지능 기술 모델 중 다양한 주제에 대한 정보를 제공하고 다양한 스타일로 텍스트를 생성하는 등의 결과를 도출해 낼 수 있는지 탐구할 것이다. 그리고 챗 GPT의 글쓰기 방식을 통해 사람은 챗 GPT와 글쓰기에서 어떤 차이가 있고 이를 통해 글쓰기에서 어떤 부분이 중요한지, 또한 글을 좀 더 잘 쓰기 위해선 어떤 역량을 길러야 할지 알아보고자 한다. 이후 챗 GPT를 글쓰기에서 활용하며 글쓰기 능력을 다각도로 발전시킨 뒤 내가 원하는 내용을 더 명확하고 효과적으로 전달하는 방법을 습득해 낸다.  이로써 ‘챗 GPT와 글쓰기’를 통해 글을 쓰는 능력을 최대한 발휘해 더 나은 글을 쓰도록 하고 글쓰기 분야에서 AI와의 협력이 정말로 나중에 사람에게 문제가 되는 경쟁자가 글을 쓰는 데 큰 도움을 줄 협력자이자 유용한 존재이며 나중에 큰 이득을 줄 사람의 글쓰기에서 새로운 가능성이 되어줄 수 있는지 탐구해 보고자 한다.   3-1 챗 GPT란 무엇인가?  챗 GPT의 GPT는 “Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 한 생성형·대화형 인공지능 모델이다. 이 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 사전 훈련하여 다양한 언어 작업을 수행할 수 있다. 챗 GPT는 LLM(Large Language Model)+RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)로 이루어져 있다. LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)은 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델로 방대한 텍스트 데이터를 학습해 자연어 이해와 생성 작업에 사용되는데 챗 GPT는 대규모 데이터 세트에서 사전 학습된 모델을 이용해 자연어 처리 관련 문제를 빠르게 학습할 수 있다. 그리고 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback, 인간 피드백 형 강화학습)는 인간 피드백을 통해 강화학습의 성능을 향상하게 하는 방법이다. 인간 피드백은 에이전트가 취한 행동에 대한 정보인데, 인간의 지식과 경험을 바탕으로 강화학습의 학습 속도와 성능을 향상할 수 있다. 이러한 GPT 아키텍처를 사용하여 자연어 이해와 생성 과제에 특화되어 있고, 마치 사람과 대화하는 것처럼 대화를 나눌 수 있으며, 질문에 응답할 수 있도록 만들어졌다. 그러나 챗 GPT는 훈련데이터를 기반으로 작동하기 때문에 잘못되거나 부적절한 정보를 생성할 수 있어 사용자가 챗 GPT의 답변이 적절한지 검토해야 하고, 챗 GPT의 지식 기준으로 2021년 9월까지의 내용들만 담고 있어 그 이후에 발생한 사건이나 최신 정보를 반영할 수 없는 등의 단점을 갖고 있다. 챗 GPT는 다양한 작업과 상황에서 유용하게 쓸 수 있다. 생성형 인공지능으로서의 챗 GPT는 사용자가 간단한 정보나 정의를 찾는 데 도움을 줄 수 있다. 그 이유는 사전 훈련된 대량 생성 변환기를 사용하여 딥러닝을 통해 수백만 개의 웹페이지를 학습한 후에 짧은 시간 내에 답을 생성해 내기 때문이다. 이를 통해 데이터를 기반으로 한 정보를 제공할 뿐만 아니라 교육 및 학습 보조도 할 수 있다. 새로운 개념이나 주제를 설명해 줄 뿐만 아니라 어려운 개념을 간단하게 설명해 사용자가 이해하기 쉽게 생산해 낸다. 예로 들어 “인공지능이란 무엇인가요?”와 같은 질문에 대한 답을 만들어 제공한다. 또한, 단순한 대화뿐만 아니라 소설, 에세이 등 사용자가 원하는 것을 요구하면 학습한 데이터베이스에서 질문에 적합해 보이는 답을 선택해 사용자의 요구에 맞는 결과물을 생산할 수 있다. 심지어 사용자가 직접 작성한 코드를 올리면 챗 GPT가 코드에 있는 버그를 설명한 뒤 정돈된 코드로 수정이 가능하다. 이를 통해 막힌 코드를 풀기 위해 검색을 하지 않고 챗 GPT를 이용해 검색하거나 긴 시간을 소비할 필요 없이 해결할 수 있다. 먼저 채팅 서비스 제공을 할 수 있는데 짧은 시간 안에 사용자가 질문에 만족할 만한 답변을 만들어서 사용자와의 원활한 대화가 만들어 낸다. 또한 영어 외에 다른 언어들도 번역할 수 있기 때문에 영어를 쓰지 않아도 대화가 가능하다. 챗 GPT는 잘못된 걸 지적 할 수 있다. 챗 GPT는 지금까지의 다른 챗봇들과 달리 만약 사용자가 제시한 질문에 잘못된 전제가 있다면 이의를 제기할 수 있다. 질문에 틀린 대답을 할 때 사람이 지적하면 이를 인정한 뒤 같은 실수를 반복하지 않는 등 스스로 잘못된 부분을 인지할 수 있다.    챗 GPT는 미국의 한 벤처기업인 ‘Open AI’라는 인공지능 연구 기업에 의해 개발되었다. Open AI는 인공지능과 딥러닝 분야에서 선도적인 연구를 수행하며 다양한 프로젝트를 진행하고 현재 인류 전체에게 이익을 제공하는 인공 지능(AI)을 개발하고 지시하는 것을 목표로 하는 민간 연구소이다. 이 기업은 2015년 Elon Musk, Sam Altman 등에 의해 설립되었으며 구글과 같은 대기업이 AI를 독점하는 걸 막고 다양한 연구자와 개발자들이 함께 AI를 발전시켜야 한다는 계기로 창립되었다고 한다. Open AI는 최근에 이미지 이해가 가능하고 기존의 챗 GPT-3.5보다 성능이 더 원활한 의사소통이 가능한 GPT-4를 발표했다. 원래 Open AI는 2018년에 챗 GPT-1을 먼저 발표했지만, 큰 주목을 받지 못했다. 그러나 사용자들에게 피드백을 받으며 여러 오류를 개선해 나가면서 2022년 11월 30일에 걸쳐 챗 GPT-3.5를 출시했다. 스위스 금융 그룹인 UBS 증권에 따르면, 챗 GPT-3.5 출시 두 달 만에 월 사용자 1억 명을 돌파했고 현재 월간 이용자 수가 15억 명에 이른다. 챗 GPT를 처음으로 접해본 것은 학교 정보 시간이었다. 그전에도 SNS 등 챗 GPT에 대해서 간접적으로 접해본 적은 있지만 직접 접해보기까지는 하지 않았다. 정보 선생님께서 챗 GPT가 어떤 인공지능 모델인지 설명하신 후 사이트에 가입해 직접 대화를 나누는 시간을 가지게 해주셨다. 처음 질문한 후 챗 GPT의 답변을 봤을 때 정말 사람처럼 대화하거나 출처는 정확하진 않지만, 얼핏 보기에 정말 정답으로 보이는 답변을 빨리 생산해 내는 모습을 볼 수 있었다. 가장 놀라웠던 부분은 질문에 대한 답들을 나열해 가며 구체적으로 답변해 주는 모습이었다. 비록 최신 정보를 제시할 수 없거나 답변에서 마치 사실인 것 같이 잘못된 정보를 정말 맞는 답인 것처럼 만들어 내는 등 여러 가지의 오류들도 많이 접했지만, 챗 GPT를 통해 현재 AI가 얼마나 빠른 속도로 발전하고 있는지 실감할 수 있었고 앞으로 챗 GPT의 활용 분야가 점차 많아질 것 같다는 생각이 들었다.   3-2 챗 GPT의 작동 원리 GPT 모델은 딥 러닝 모델 중 하나로, 인공지능 언어 모델이다. GPT 모델의 작동원리는 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 사전 훈련(Pre-training) 모델은 언어 모델링(Language Modeling)라는 작업을 수행하며, 문장의 앞부분을 주어졌을 때 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하면서 훈련된다. 이때 Transformer(변압기) 구조를 사용하여 모델링하며, 모델 내부에는 임베딩 층, 여러 개의 Transformer(변압기) 블록, 출력층으로 구성된다. 2. 미세조정(fine-tuning) 사전 훈련된 GPT 모델은 다양한 자연어 처리 태스크에 대해 미세조정을 거쳐 특정 태스크에 맞게 조정한다. 3. 추론(Inference) 사전 훈련과 미세조정이 완료된 GPT 모델은 텍스트 생성, 질문 응답, 자연어 이해 등의 다양한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있다. 추론 과정에서는 사용자의 입력을 모델에 입력하고, 모델은 입력된 텍스트를 이해하여 적절한 답변을 생성한다.   3-3 챗 GPT 활용을 위한 기본 사용법 챗 GPT의 기본 사용법은 이러하다. 1. https://chat.openai.com/chat 이 사이트에 접속한다. 2. 회원가입을 한 다음 로그인을 한다. 3. 검색창처럼 보이는 곳에 질문을 입력한다.  챗 GPT의 자세한 사용법은 이러하다. 1. 질문을 할 때 더 정확한 답을 얻기 위해서는 정확하고 세부적인 질문을 해야 올바른 답이 나온다. 2. 명령문을 사용하면 챗 GPT가 필요한 정보를 빠르게 얻을 수 있어서 구체적인 정보나 특정 질문에 대한 답변을 얻기 쉽다. EX) 로봇이 의사의 역할을 대체할 수 있는지 써줘 3. 불필요한 단어들이 많을수록 주목도에 차이가 생기기 때문에 쉽고 간결하게 질문하는 것이 원하는 답변을 받기에 유리하다 EX) 혹시 괜찮다면 챗 GPT가 무엇인지를 가지고 초등학생에게 아주 쉽게 설명해 줄 수 있어? 4. 맥락을 제공하면 챗 GPT가 상황에 대해 추측하는 것을 막을 수 있다. EX) 빙하기로 인류가 멸망하면 벌어지는 일 한 가지를 말해줘   4-1 AI의 글쓰기 장점과 한계 챗 GPT와 같은 AI는 현재 많은 영역에서 대량의 글을 빠르게 생산해 내고 있다. 그 이유는 현재 우리 사회에서는 소식지나 신문과 같은 텍스트 형식의 콘텐츠들을 많이 소비하고 있고 AI의 데이터 학습 구조와 데이터 처리 기술의 발전과 함께 AI 글쓰기도 점점 더 발전해 나갔다. 사람이 아닌 AI가 대신해서 글을 쓴다면 다음과 같은 장점이 있다. 먼저 AI는 딥러닝 기술로 학습한 대량의 데이터를 바탕으로 빠르게 글을 쓸 수 있기 때문에 몇 초 안에 모든 주제에 대한 텍스트를 생성해 낼 수 있고 많은 양의 콘텐츠나 아이디어를 생성할 수 있어 사람이 글을 쓰는 시간보다 더 짧게 쓸 수 있다.     또한, AI는 학습한 데이터 중 다양한 소스에서 정보를 수집하고 통합하여 따로 자료조사를 하지 않아도 포괄적인 글을 쓸 수 있다. 사람이 글을 쓸 때 오타를 만들거나 맞춤법을 틀리는 등 중간에 실수나 오류를 만들 수 있지만 AI는 문법, 철자, 문장 구조 등에 대한 규칙을 준수하면서 중간에 오류 없이 글을 생산할 수 있고 다양한 언어를 번역할 수 있기 때문에 다른 언어로 글을 쓸 때 그 언어에 대해 알지 못하거나 번역이 필요할 때 유용하게 쓸 수 있다. 이처럼 AI는 글쓰기에서 큰 장점을 띄고 있다. 그러나 AI 글쓰기에서 지적해야 할 부분도 있다. 먼저 AI는 자신이 학습한 데이터에 의존하기 때문에 오래된 정보나 잘못된 정보를 활용할 수 있어서 딥러닝과 같이 지속해서 새로운 정보들을 학습시켜야 하거나 AI가 활용하는 정보의 출처가 불분명하고 입증하기 어렵다. 그리고 챗 GPT와 같은 AI는 단어들을 ‘그럴듯하게’ 배열하는 건 가능하지만 배열해 놓은 글들이 정말 사실인지 알 수 없기 때문에 AI가 쓴 글을 완전히 신뢰할 수 없고 나중에 정보의 표절 문제나 저작권 등의 문제를 일으킬 수 있다. AI가 언어나 문맥을 완전히 이해하지 못할 때도 있어 사용자의 의도나 요구와 달리 어색한 문장이나 불일치하는 정보를 생성할 수 있습니다. 예로 들면 “고위급 수준의 지원에는 추가 비용이 필요할 수 있다.”라는 의미가 “고위 임원은 더 높은 급여가 필요하다.”라는 문장으로 만들어 의미상으로 완전히 잘못된 문장은 만들지 않아도 본문의 의미와 내용과는 전혀 일치하지 않는 글을 생성하는 등 본문과는 어색한 글을 만들어 내는 경우도 있다. AI가 생성한 글은 정확하거나 완전히 적절한 글이 아닌 가능성이 있고 또한, 인종 차별, 성차별, 기타 불쾌한 편견, 거짓말, 의도 숨기기, 가짜 뉴스 등의 윤리적 문제를 야기할 수 있어서 사람이 직접 AI의 글을 윤리적인 관점에서 판단해야 할 필요가 있다.        4-2 사람의 글쓰기 과정과 특징 글쓰기는 글로 자기 생각이나 아이디어를 표현할 수 있다는 점이 큰 특징이다. 사람의 글쓰기는 고유한 특징과 과정을 거쳐 완성하는데 사람의 글쓰기에 과정은 다음과 같다. 먼저 글쓰기에 넣을 주제를 선정해야 하는데 글의 키워드를 생각해 키워드나 소재를 바탕으로 주제를 정하거나 글쓴이가 생각해 낸 아이디어를 구체화 시켜 주제로     선정해야 한다. 단, 주제를 선정할 때 목적이나 글을 읽을 독자들의 특징을 고려해서 선정해야 한다. 주제를 선정한 뒤 서론/본론/결론과 같이 앞으로의 전개 방식을 설정해야 한다. 자신이 어떠한 논리적인 구조로 주제문을 뒷받침할 것인가에 대한 고민을 하면서 주제와 맞는 아이디어와 자료들을 조사해서 정리하고 활용할 자료들과 생각을 바탕으로 구상해 놓은 글을 쓴다. 글을 다 작성하고 난 뒤 글에 문법, 철자, 문장 구조 등의 오타나 잘못된 오류도 같이 써지진 않았는지 수정작업을 거치고 거쳐서 글을 완성한다. 사람의 글쓰기는 자신의 주관적인 의견이나 관점을 글로 표현하면서 글이라는 매개체로 독자들과 소통을 하고 사람만의 인간성을 반영할 수 있기 때문에 인간의 다양한 감정이 많이 드러나 독자들과의 공감대를 형성할 수 있다. 또한, 사람들의 언어의 숨겨진 의미와 문맥을 이해해 시, 소설, 희곡 등 다양한 장르의 문학 작품을 통해 감동적인 이야기나 예술적인 표현을 전달할 수 있다. 사람은 자신의 의견을 표현하면서도 사실 여부를 확인해 가면서 글을 쓴다. 이를 통해 신뢰성 있는 정보와 주관적인 견해를 적절하게 조화시키려고 한다. 사람은 글을 써가며 새로운 지식을 습득해 경험을 쌓거나 글을 쓰고 난 뒤에도 사람들의 피드백이나 의견들을 반영해 자신의 글을 개선하며 더 나은 글을 쓰도록 발전시킬 수 있다.   4-3 AI와 사람의 글쓰기 스타일 비교 AI와 사람이 글을 쓰는 걸 보면 거의 유사한 부분이 많지만 AI와 사람의 글쓰기의 몇 가지 주요한 차이점이 존재한다. 먼저 AI는 방대한 양의 데이터를 처리하며 훈련 데이터 내에서 발견된 패턴에 따라 생성한 텍스트는 표준화된 정보를 제공하고 사람이 글을 쓰는 시간보다 짧은 시간 안에 생성해 효율적인 글쓰기가 가능하다. 가끔 사용자의 요구나 문맥을 오해함으로써 어색한 문장을 생성하기도 하지만 정확하고 일관된 문장을 만들 때 정보 전달과 요약에 효과적이다. 또한 AI는 학습한 정보를 바탕으로 트렌드를 분석하거나 마케팅같이 신뢰할 수 있는 콘텐츠들을 필요로 하는 사람들에게 유용하게 쓰일 수 있다. 그러나 AI는 주어진 주제를 객관적인 시각으로 바라보고 주어진 정보 이외의 내용을 추론하거나 직관적인 경험을 갖지 못해 주관적인 의견이나 감정을 담은 표현보다 일관된 어조와 스타일로 글을 생산해 텍스트의 창의성과 정서적 깊이는 부족할 수 있다. 그래서 AI는 개성과 감정보다는 빠르고 정확한 정보 전달을 목적으로 한 글쓰기에는 사람보다 더 유리하다. 반면, 사람이 글을 쓸 때 개별 작가의 지식과 경험, 자기 생각을 바탕으로 글을 쓰기 때문에 글의 내용과 스타일이 다르고 새로운 관점이나 개념 등 다양한 관점이나 통찰력을 제시할 수 있다. 자신의 실제 경험을 반영해 개성이 강하거나 글을 더 풍부하게 만들 수 있다. 그러나 AI로 생성된 글이나 콘텐츠는 매력적일지는 몰라도 인간이 만든 것이 전달할 수 있는 정서적 영향이나 개성은 사람이 만든 글보다 떨어진다.   감정이나 자아가 없어 훈련된 데이터 범위 밖에서는 새로운 아이디어를 도출할 수 없는 AI와 달리 사람은 수행 착오를 겪으면서 새로운 아이디어를 생각해 내거나 자신의 감정이나 의도를 표현해 독자와 감정적인 연결을 형성시킬 수 있다. 이처럼 AI와 사람의 글쓰기 스타일은 언뜻 유사해 보이면서도 다른 특성들이 존재한다는 걸 알 수 있었다.   5-1 챗 GPT로 시 창작하기 챗 GPT의 특성을 파악하기 위해 챗 GPT에게 시를 창작하게 해 보았다. Q. ‘이사’를 주제로 간단한 시를 쓰고 싶어. 하나 써줄 수 있어? A. 떠나는 집의 문을 열고 추억들을 안고 새로운 문지를 밟았어 이사하는 마음에 작은 설렘이 흘러 낯선 곳에서도 새로운 꿈을 펼치려 해   박스 하나하나 손에 들고 과거와 이별의 감정을 안고서 또 하나의 시작을 향해 나아가는 나의 모습이 미래를 향한 발걸음이야 불안한 마음도 있겠지만 새로운 기회와 경험이 날 반겨주리라 이사하는 순간마다 느껴지는 새로움과 설렘, 그리고 희망의 향기   새로운 공간이 내게 주는 선물을 받아들이며 앞으로 펼쳐질 이야기를 쓰기 시작해 이사하는 나의 모습이 더 나아질 수 있도록 밝은 미래로 나아가는 걸음을 내디뎌   이사의 순간, 새로운 길을 열며 두근거리는 마음으로 나아가려 해   ‘이사’라는 주제에서 더 구체화해 ‘봄에 꽃이 피는 날, 행복한 이사’라는 주제로 시 한 편을 더 부탁했다. 두 시 모두 –하려 해, -어, -며와 같이 유사한 문장 구조가 반복되는 것을 볼 수 있었고 5연을 이루고 있는 공통점이 보였다. 챗 GPT에게 따로 제한하지 않았을 때 이와 같은 공통점이 보일까 궁금하여 주제만 바꿔서 시를 한 편 부탁했다.   Q. ‘사랑’에 관해서도 시 한 편 부탁해. A. 사랑의 꽃 피는 순간을 보았을 때 마음은 설렘과 따스함으로 가득해 작은 순간들이 모여 만드는 추억은 시간이 지나도 영원히 간직될 거야 (중략)   이 시에서는 앞서 받았던 두 시에서 보였던 공통점이 보이지 않으므로 챗 GPT가 쓰는 시에 공통점은 없음을 알 수 있다. 다만, 추상적인 단어인 사랑을 ‘사랑의 꽃 피는 순간을 보았을 때’라는 표현으로 쓴 것을 보아 AI임에도 불구하고 일차원적인 시선으로 시를 쓰지 않는다는 것도 알 수 있었으며 이 점이 놀라웠다. 이번에는 분량에 제한을 두어 시를 부탁했다   Q. ‘이사’라는 주제로 3줄 정도 아주 간단하게 시를 써줄 수 있을까? A. 짐 가득 챙겨 새로운 문을 열고, 과거와 함께한 공간을 떠나며, 미래의 길을 걸어가는 설렘을 안아.   Q. 이 시에 관해서 너의 느낀 점을 말해봐. A. 첫째 줄에서는 "짐 가득 챙겨 새로운 문을 열고"라는 표현으로 새로운 시점의 문을 열며 새로운 시작을 향한 움직임을 묘사하고 있습니다. 둘째 줄에서는 "과거와 함께한 공간을 떠나며"라는 표현으로 과거를 떠남과 변화의 순간을 감정적으로 전달하고 있습니다. 마지막 줄에서는 "미래의 길을 걸어가는 설렘을 안아"라는 표현으로 미래로의 향기로운 설렘과 기대를 전달하며, 긍정적인 변화를 강조하고 있습니다.   3줄은 대부분의 시에 비하면 짧은 편에 속하는 분량인데도 이사라는 주제를 잘 이해하여 과거와 미래까지 연결하는 것이 AI라고 보기 어려울 정도로 퀄리티 좋은 시라고 생각했다. 다만 느낀 점을 말해보라고 했을 때, 느낀 점보다는 시를 분석하는 것에 가까운 대답이 개인적인 생각과 느낌을 설명하지 못하는 AI의 한계를 잘 보여주었다.   5-2 챗 GPT로 대화하고 영어로 작문하기  Q. 챗 GPT가 뭐야? A. 챗 GPT는 ‘Open AI’에서 개발한 자연어 이해와 생성을 수행하는 인공지능 모델입니다. "챗 GPT"는 "채팅 Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 기본적으로는 GPT-3 모델을 채팅 형태로 활용하는 것을 의미합니다. GPT-3는 "Generative Pre-trained Transformer 3"의 약자로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 대규모 자연어 처리 모델입니다. GPT-3는 대화를 이해하고 생성하는 능력을 갖추며, 수많은 문장과 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 자연어 작업에 활용될 수 있습니다. 챗 GPT는 이러한 GPT-3 모델을 기반으로 구축된 채팅 형 인공지능 시스템을 의미합니다. 이 시스템은 자연어로 작성된 입력을 이해하고, 그에 따라 응답을 생성하여 대화하는 기능을 수행합니다. 챗 GPT는 채팅 응용 프로그램, 가상 비서, 자연어 대화 인터페이스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.   Q. 그러면 채팅 형 인공지능 시스템이 경영에 미치는 영향이 뭐야? A. 채팅 형 인공지능 시스템이 경영에 미치는 영향은 다양한 측면에서 나타날 수 있습니다. 다음은 채팅 형 인공지능 시스템이 경영에 미치는 몇 가지 주요한 영향 요소입니다: 1. 고객 상호작용 개선: 채팅 형 인공지능은 고객과의 상호작용을 개선할 수 있습니다. 고객 문의에 빠르게 응답하고 필요한 정보를 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 2. 데이터 분석과 인사이트: 채팅 기록을 분석하면 고객의 니즈와 행동 패턴을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 기반으로 제품 개발이나 서비스 개선에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 3. 마케팅 및 판매: 채팅 형 인공지능은 고객과의 대화를 통해 개인화된 마케팅 전략을 수립하고, 제품이나 서비스를 추천하는 데 활용될 수 있습니다. 4. 자원 최적화: 채팅 기능을 활용하여 인력 및 자원을 효율적으로 할당하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 문의 처리를 자동화하여 인력을 다른 중요한 업무에 투입할 수 있습니다. 5. 실시간 의사 결정: 채팅 형 인공지능은 실시간으로 데이터를 분석하고 결과를 제공함으로써 경영진이 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다. 6. 비용 절감과 효율성: 자동화된 채팅 시스템을 통해 인력 및 시간을 절약하고 작업 프로세스를 효율화하여 비용을 절감할 수 있습니다. 채팅 형 인공지능 시스템은 조직의 크기와 목표에 따라 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 효과적으로 구현하고 활용함으로써 조직의 성과를 향상할 수 있습니다.   Q. 그러면 챗 GPT의 경영 단점이 뭐라고 생각해? A. 채팅형 GPT 또는 챗 GPT와 같은 기술에도 일부 단점이 존재합니다. 다음은 채팅 형 GPT의 경영 분야에서의 단점 몇 가지를 나열해 보겠습니다. 1. 정확성과 오류: 채팅 형 GPT 모델은 대화 기록을 기반으로 응답을 생성하기 때문에 때로는 부정확한 정보나 오류가 포함될 수 있습니다. 신뢰성이 중요한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 문제를 야기할 수 있습니다. 2. 개인정보 보호와 안전성: 민감한 정보나 개인정보를 채팅에 노출할 경우 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 채팅 기록이 유출되거나 악용될 가능성이 있으므로 안전성에 대한 고려가 필요합니다. 3. 윤리적 문제: 채팅 형 GPT 모델이 생성한 내용이 윤리적이거나 선량하지 않은 내용을 포함할 수 있습니다. 이에 따라 조직의 목표나 가치에 위배되거나 부적절한 상황이 발생할 수 있습니다. 4. 인간의 개입 필요성: GPT 모델이 모든 상황에 대해 최적의 응답을 생성할 수 없기 때문에 복잡한 문제나 상담, 비상 상황 등에서는 인간의 개입이 필요할 수 있습니다. 5. 대화의 제한성: 대화 형식으로 응답을 생성하는 GPT 모델은 빠른 정보 전달이나 단순한 의사소통에 적합하지만, 복잡한 주제나 긴 문장 처리에 제한이 있을 수 있습니다. 채팅 형 GPT 모델은 기술적으로 발전하고 있지만, 여전히 고려해야 할 단점과 한계가 있습니다. 이러한 단점을 인식하고 적절한 대책을 마련하여 활용하는 것이 중요합니다.   Q. 그럼 그런 경영 단점들을 보완하기 위해 어떤 방법을 실현 시킬 수 있어? A. 채팅 형 GPT 모델의 경영 분야에서의 단점을 보완하기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다: 1. 인간의 개입 강화: 중요한 의사 결정이나 민감한 상황에서는 채팅 형 모델의 응답을 인간의 판단과 확인과 결합하여 사용하세요. 모델의 응답을 인간 전문가의 의견으로 보완하거나 검증하는 것이 중요합니다. 2. 학습 및 개선: 모델의 성능을 지속해 개선하기 위해 사용자 피드백을 수렴하고 모델을 재학습할 기회를 제공하세요. 모델이 일상적인 사용과 의사소통 패턴을 파악하며 성장할 수 있도록 지원하세요. 3. 안전한 데이터 관리: 채팅 기록과 관련한 데이터는 안전하게 보호되어야 합니다. 개인정보 보호와 데이터 유출 방지를 위한 보안 조치를 시행하세요. 4. 투명한 의사 결정: 모델의 응답을 사용하는 의사 결정 과정을 투명하게 하여 조직 내에서의 활용 방식을 모든 이해관계자에게 설명하세요. 5. 모델 제한 설정: 채팅 모델이 생성하는 내용을 제어하기 위해 특정한 제한을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 주제나 유형의 응답을 필터링하거나 제한할 수 있습니다. 채팅 형 GPT 모델의 단점을 보완하기 위해서는 조직의 목표와 가치에 부합하는 방식으로 접근하고, 유연한 대응과 지속적인 모니터링이 필요합니다. 사용자와 모델 간의 상호작용을 통해 최적의 결과를 끌어내는 데 주력하세요.   Q. 너는 앞으로의 챗 GPT와 경영의 관계는 어떻게 될 거로 생각해? A. 미래에 채팅 형 GPT와 경영 간의 관계는 다양한 발전 가능성을 가지고 있습니다. 아래는 앞으로 채팅 형 GPT와 경영의 관계에 대한 몇 가지 가능한 방향성입니다: 1. 개인화된 경영 지원: 채팅 형 GPT는 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 조직 내에서 직원들이 특정 질문이나 문제에 대한 답변을 빠르게 얻거나, 업무 관련 정보를 요청할 수 있는 채팅 인터페이스로 활용될 수 있습니다. 2. 의사 결정과 데이터 분석: 채팅 형 GPT는 조직 내부의 데이터를 분석하고 의사 결정에 도움을 주는 역할을 할 수 있습니다. 데이터 분석 결과와 추천을 손쉽게 이해하고 활용할 수 있는 인터페이스로 기능을 확장할 수 있습니다. 3. 고객 지원 및 상호작용: 채팅 형 GPT는 고객 상호작용을 강화하고 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 고객 문의에 신속하게 응답하거나, 제품 정보 제공, 주문 추적 등에 활용될 수 있습니다. 4. 마케팅 및 판매 지원: 채팅 형 GPT를 마케팅 캠페인에 활용하거나, 제품 추천, 구매 정보 제공 등의 역할로 활용하여 고객과의 상호작용을 증진할 수 있습니다. 5. 전문 지식 제공: 채팅 형 GPT는 조직 내에서의 전문 지식 제공을 강화하는 역할을 할 수 있습니다. 직원들이 전문 지식을 손쉽게 탐색하고 활용할 수 있는 플랫폼으로 활용될 수 있습니다. 채팅 형 GPT와 경영의 관계는 기술의 발전과 조직의 Bedt 각도에서 다양한 형태로 나타날 것으로 예상됩니다. 중요한 것은 이러한 기술을 효과적으로 활용하면서도 윤리적, 법적, 보안적인 측면을 고려하여 조직의 목표를 달성하는 데 중점을 두는 것입니다.     Q. 경영에 관련된 짧은 영어 문맥 하나 만들어줘 A. "In today's dynamic business environment, effective management involves not only making informed decisions but also fostering a collaborative culture that empowers employees to contribute their unique skills and ideas. Successful managers balance strategic thinking with adaptable leadership, driving their teams toward innovation and sustainable growth." Feel free to let me know if you need more assistance or have any other requests!   챗 GPT에 질문을 하고 답을 받는 것은 직접 네이버나, 구글에 돌아다니면서 찾는 것보다 다양한 정보가 있어 훨씬 많은 정보를 받을 수 있었다. 또한 어려운 질문을 해도 한 번에 이해하여 원하는 답을 찾고 영어나 한국말 등 다양한 언어로 질문을 해도 답이 돌아오는 걸 보며 과학, 의학 등 다양한 방면에서 쓰일 수 있다고 생각했다. 하지만, 챗 GPT는 학습 데이터를 기반으로 하여 최신 정보, 특정 분야에 깊은 전문 지식 제공이 어려우며 채팅 형 인공지능이다 보니 감정이 있는 질문을 하면 답변이 조금 어렵다는 점인 아쉬운 점이 있다. 이 부분을 고치면 더 완벽한 채팅 형 인공지능이 될 것이며 현세대부터 미래까지 이러한 인공지능은 꼭 필요한 필수 아이템이 되겠다고 생각한다.   5-3 챗 GPT와 상담하기 Q. 공부하기 위해서는 잠을 줄여야 하는데 나는 잠자는 시간을 줄이기가 너무 어려워. 어떻게 해야 할까? A. 잠을 줄이고 공부에 더 많은 시간을 할애하는 것은 건강과 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 충분한 수면은 정신적, 육체적 건강을 유지하고 학습 능력을 향상하는게 중요합니다. 그러나 때로는 바쁜 일정이나 공부를 위한 시간 부족 때문에 수면을 제한할 수밖에 없는 상황이 생길 수 있습니다. 이런 경우 몇 가지 전략을 고려해 볼 수 있습니다; 시간 관리 (추가 설명), 짧은 휴식, 유용한 수면 습관, 간헐적 휴식, 운동과 식단, 긴장 해소, 최적화된 학습, 긴급한 경우에만 적용. 단기적으로는 수면을 제한하여 공부에 더 많은 시간을 할애할 수 있겠지만, 장기적으로는 이로 인한 건강 문제와 학습 효과 저하를 경계해야 합니다. 가능하면 균형 있는 생활 습관을 유지하고, 필요한 경우 학습 스케줄을 재조정하여 효율적으로 관리하는 것이 좋습니다.   Q. 잠을 줄이는 더 구체적인 방법은 없어? A. 잠을 줄이는 것은 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 신중하게 고려해야 합니다. 그런데도, 만약 한정된 시간 내에서 공부해야 한다면 아래의 구체적인 방법을 고려해 볼 수 있습니다. 다만 이러한 방법을 장기적으로 사용하는 것은 권장되지 않습니다: 효율적인 공부 계획, 집중력 향상, 요약과 복습, 문제 풀이에 집중, 중요한 내용 우선, 온라인 리소스 활용, 카페인 섭취, 건강한 스낵. 다시 한번 강조하지만, 잠을 줄이는 것은 장기적으로 건강 문제를 야기할 수 있습니다. 가능하면 충분한 수면을 취하고, 긴급한 상황이 아닌 이상 건강을 우선으로 생각하는 것이 중요합니다.   두 번의 대답 모두 ‘공부’에 초점이 맞춰져 있는 대답으로, 원하는 대답인 잠을 줄이는 방법에 대해서는 명확한 답을 하지 않고 있다. 잠을 줄이는 방법보다는 잠을 줄이는 것은 건강 문제를 야기할 수 있다는 점을 더 강조하며, 질문의 의도 파악을 제대로 하지 못하는 것을 알 수 있다.   Q. 단순하게 잠자는 시간이 너무 많아서 줄이고 싶어. A. 잠자는 시간을 줄이는 것은 건강과 생활 품질에 영향을 미칠 수 있으므로 조심해야 합니다. 일반적으로 성인이 하루에 7~9시간의 수면이 필요하다고 여겨지며, 이를 충족하지 않으면 건강 문제가 발생할 수 있습니다. 그래도 잠자는 시간을 줄이려는 경우에는 다음과 같은 팁을 고려해 볼 수 있습니다. 그러나 이 역시도 장기적으로 지속하는 것은 건강 문제를 유발할 수 있으므로 신중히 판단하시길 바랍니다. 점진적으로 조절하기, 일찍 기상하기, 비난하지 않기, 규칙적인 일정 유지, 운동과 활동, 간헐적 단면 수면, 전문가와 상담.   세 번째 질문에서야 원하는 답변인 잠을 줄이는 방법에 대해 구체적인 방법을 제시하고 있다. 이 대답에서는 공부에 관한 답변은 없어졌지만, 짧은 수면시간에 관한 건강 문제를 또 한 번 강조해 알리고 있다. 이번에는 해결 방법보다는 공감을 원하는 질문을 해보았다.   Q. 오늘 제일 의지하고 친했던 친구와 싸웠어. A. 친구와의 갈등이 생기는 것은 언제나 힘들고 감정적으로 힘들게 다가올 수 있는 상황입니다. 이런 상황에서 중요한 것은 갈등을 조심스럽게 해결하고 관계를 회복하는 데 초점을 맞추는 것입니다. 아래는 이를 위해 고려해 볼 만한 접근 방법 몇 가지입니다: 갈등의 원인 파악, 감정 표현과 소통, 갈등 해결을 위한 대화, 사과와 용서, 갈등 완화를 위한 타협, 갈등 중립적인 관점 적용, 시간의 흐름 기다리기. 갈등은 누구나 가끔 경험하는 것이며, 중요한 것은 어떻게 그것을 다루고 해결하느냐입니다. 상대방과의 관계를 소중히 여기며, 갈등 해결에 노력해 보세요. 친구와 싸웠다는 상황만 설명했을 뿐, 해결 방법을 원한다고 말하지 않았는데도 공감보다는 구체적인 해결 방법과 관계 회복으로 갈 수 있게 도움을 주는 말들이었다. 어떻게 말하면 공감을 먼저 할까 싶어 극단적으로 말해보았다.   Q. 그냥 모든 게 다 싫어졌어. A. 때로는 모든 것이 싫어지는 느낌을 갖는 순간이 있을 수 있습니다. 이런 감정은 정상적인 반응일 수 있으며, 그렇다고 해도 이러한 상황을 다루는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 아래에 몇 가지 조언을 제시해 보겠습니다: 자신의 감정을 받아들이기, 무엇이 문제인지 파악하기, 작은 변화 시도하기, 자기 돌봄. 대화와 연락, 전문가와 상담, 긍정적인 활동, 시간이 지나도록 기다리기. 감정이 변화하는 것은 일상의 일부입니다. 하지만 만약 계속해서 의욕을 잃거나 우울한 감정이 극복되지 않는다면 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다.   첫 문장에서는 공감하는 듯하지만, 그 뒤로 바로 조언이라는 말로 여러 가지 해결 방안을 제시한다. 이번에는 아예 공감을 해달라고 해보았다.   Q. 위로하고 공감해 줘. A. 당신의 감정을 이해하고 공감해요. 때로는 모든 것이 힘들고 싫어지는 순간이 있을 수 있지만, 그런 감정은 일시적이라는 것을 기억하세요. 어떤 상황이든 지나가고, 더 나은 순간들이 찾아올 것입니다. 불행과 어려움을 함께 겪을 때에도 당신은 극복할 수 있는 힘과 능력을 가지고 있습니다. 말로 표현하기 어려운 감정이라면 가까운 사람들과 이야기하고 그들의 지지를 받아보세요. 자신을 위로하고 돌보는 것이 중요합니다. 또한 전문가의 도움을 받는 것도 좋은 선택일 수 있습니다. 앞으로 더 나은 순간들이 찾아올 것이므로 희망을 잃지 않고, 작은 변화부터 시작해 보세요.   전처럼 여러 가지 해결 방안들을 나열하지는 않지만 챗 GPT가 한 말은 위로와 공감보다는 조언에 가까운 말이다. 이는 AI인 챗 GPT는 공감을 하지 못한다는 것을 알려준다. 당연하지만 챗 GPT의 말에는 감정이 없기 때문에 공감을 원하고 고민 상담을 하는 것보다 구체적인 해결 방안을 물어보기 위해 사용하는 것이 더 만족스러운 사용이 될 것 같다.   6-1 챗 GPT 활용의 부정적 사례  머니투데이 기사(2023.03.22.) “챗 GPT가 '나쁜 맘' 먹으면? …"러시아 범죄 집단, 이미 악용 중"”의 내용에서는 챗 GPT를 도구로 사용해 사이버 범죄를 저지른 사례가 나와 있다. 기사는 “오픈 AI의 생성형 인공지능인 ‘챗 GPT’가 해킹 등 사이버 범죄의 도구로 이용될 수 있다는 우려가 커지고 있으며, 보안 업체 ‘체크포인트’가 최근 ‘2023년 시큐리티 보고서’를 발표하면서 챗 GPT 등의 도구가 사이버 범죄자들에 의해 조작될 가능성이 있음을 제시했다”라고 밝혔다. 동시에 ‘체크포인트’는 러시아 사이버 범죄자들이 오픈 AI의 API 제한을 우회하고 악의적인 의도로 챗 GPT에 접근한 사례 3건이 이미 입증됐음을 밝혔다면서 세 가지 사례를 소개했다. 첫 번째 사례는 챗 GPT를 이용해 다른 사용자 모바일 기기에 저장된 PDF 파일을 탈취하거나 C++ 프로그램 언어를 기반으로 파일 전송 시스템을 장악해 원격 서버로 빼돌릴 수 있는 악성코드를 만든 것이다. 두 번째 사례는 챗 GPT를 이용해 암호화 도구를 만든 것이다. 이는 약간의 수정만 거치면 다른 사용자의 컴퓨터를 완전히 암호화해 무력화시키고 대가를 노리는 랜섬웨어로 바꿀 수 있다. ‘체크포인트’는 이 암호화 도구를 만든 사람은 랜섬웨어 방식으로 다른 사용자의 데이터베이스를 훔쳐 판 일이 있다고 설명했다. 세 번째로는 챗 GPT로 다크 웹 마켓 플레이스를 만들어 불법거래에 사용한 것이다. 해당 마켓 플레이스는 도난 계좌·카드, 악성코드, 마약 및 탄약 같은 불법 장물의 거래장소로 쓰인다. 한 보안 전문가는 "대놓고 악성코드를 만들어 달라고 하면 질문이 차단됐지만, 우회적으로 요구했을 땐 부정확하지만 그런 식으로 쓰일 수 있는 코드를 내놨다"라고 말했다. 사이버 범죄는 사이버 범죄 특성상 사이버 공간이 너무 광범위하고 익명으로 이용이 가능하기 때문에 용의자를 특정하기 어렵다. 스마트 기기가 없는 것을 상상하기 어려운 이 시대에 사이버 범죄의 발전은 큰 위험 요소로 다가온다. 이런 현실에서 사이버 범죄를 더 막고 제한할 방법을 찾아야 하는데 챗 GPT가 사이버 범죄로 악용된다는 기사를 보니 챗 GPT 시스템 보완의 필요성을 느꼈다. 중앙일보의 기사(2022.12.29.) “"표절의 신세계 열렸다"…학생 '커닝 도우미'로 뜬 챗 GPT 논란”의 내용에는 미국의 한 학교에서 학생들이 시험 문제를 풀 때 챗 GPT를 이용한 사례가 소개되어 있다. 기사에서는 “학생들이 교사가 내준 과제를 해결하거나 시험 문제를 풀 때 챗 GPT를 악용해 부정행위를 저지르는 사례가 늘고 있어 챗 GPT가 교육 현장에 혼란을 초래한다는 우려가 나오고 있다.”고 설명했다. 워싱턴 포스트는 챗 GPT가 교육 현장에서 ‘커닝 도우미’로 활용되면서 학생들이 챗 GPT을 이용해 에세이나 컴퓨터 코딩 과제를 해결하는 사례가 늘고 있어 교사들이 학생들의 도덕적 해이와 전반적인 학습 능력 저하를 우려하고 있다고 전했다. 추가로 재택 수업이 지속되는 상황에서 온라인 시험 문제의 답안을 챗 GPT를 활용해 작성하는 학생도 적지 않다고 한다. 또한 챗 GPT의 답변에 성차별이나 인종차별적 내용이 담겨 있다는 점에서 학생들에게 부정적 영향을 줄 수 있다고 설명했다. 챗 GPT는 미국 사례뿐만 아니라 한국에서도 시험에 활용된다. 내 주변만 해도 친구들은 수행평가 문제를 챗 GPT에게 물어보며 수행평가 준비를 하거나 학습지를 작성할 때에도 유용하게 쓰는 것을 잦게 볼 수 있다. 챗 GPT의 기능을 알게 된 이상 대부분의 학생들은 챗 GPT를 이용하여 많은 과제를 해결할 것이다. 무조건 챗 GPT 사용을 막는 것보다는 챗 GPT를 받아들이면서 긍정적인 방향으로 활용할 수 있게 교육 방식이 바뀌는 것이 더 효율적이라고 생각한다. CBS 노컷뉴스의 기사(2023.06.06.) “"챗 GPT에 일자리 뺏기다"… AI 줄 해고 현실화되나”는 “단순 반복적인 업무를 AI로 교체했던 기간이 지나 이제는 전문직에서도 'AI 대체 현상'이 일어나기 시작했다.”며 워싱턴포스트의 기사를 설명했다. 워싱턴포스트(WP)는 지난 2일(현지시간) 챗 GPT가 인간의 일자리를 뺏기 시작했다고 보도했다. 특히 마케팅과 소셜미디어 콘텐츠 부문에서 AI로 인한 실직이 두드러지고 있다고 짚었다. 미국 인사관리 컨설팅 회사인 챌린저 그레이 앤드 크리스마스(CG&C)의 보고서에 따르면, 지난달 해고 이유가 AI로 명시된 근로자 수는 3900명으로 집계됐다. 블룸버그는 "보고서에서 인력 감축 원인으로 AI가 등장한 건 이번이 처음"이라며 "AI로 인한 인력 감축이 이제 막 시작했다는 걸 보여준다"라고 평가했다. 미국 투자은행 골드만삭스는 생성형 AI가 전 세계에서 3억 개의 일자리를 감소시킬 수 있으며 그중에서도 화이트칼라 일자리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상했다. 이 기사에는 과거 기계가 인간의 단순 반복적인 노동을 대체한 것과 달리 지금의 AI는 고임금 전문직까지 위협하고 있음이 알려져 있다. 이는 AI 시대가 시작할 때 항상 우려되었던 문제이다. 이제 챗 GPT, 버추얼 아이돌, AI 광고모델 등이 계속 나와서 활동을 하는 시대가 됐다. 전 세계가 AI 시대가 될 때까지 길지 않은 시간이 걸릴 것 같다. 분명 AI를 개발하는 분야의 일자리는 늘어나겠지만 그래도 생각하고 실행하는 부분에서 AI의 기능 제한은 필요할 것 같다.   6-2 챗 GPT 활용의 긍정적 사례 지디넷 코리아의 기사(2022.12.30.) “어디에 쓰일까? 챗 GPT 비즈니스 활용 전망”에는 챗 GPT의 비즈니스 활용 전망에 대해 정리되어 있다. 기사는 “오픈 AI의 대화형 인공지능 챗 GPT가 세계적으로 높은 관심을 받고 있는 가운데 많은 기업에서 챗 GPT의 비즈니스 활용 전망에 대해서도 주목하고 있다.”며 챗 GPT의 비즈니스 활용 전망의 예시를 소개한다. 첫 번째로 AI 콘택트센터이다. AI 콘택트센터(AICC)는 AI 챗봇이 콜센터 상담사 업무를 지원하는 솔루션이다. 음성 상담 내용을 AI로 분석 후 텍스트로 변환 및 요약을 하여 상담사가 최적의 답변을 할 수 있도록 지원한다. 단순 상담업무에 AI를 도입해 대기시간을 단축하고, 상담사 업무도 최적화 할 수 있다. 두 번째로는 시, 소설, 게임 등 콘텐츠 제작이다. 사용자가 원하는 부분을 자세히 설명하면 결과물을 제작하고, 그 후 사용자의 말에 따라 수정과 보완이 가능한 챗 GPT의 특성을 이용해 콘텐츠를 제작할 수 있다. 세 번째로는 교육이다. 챗 GPT를 통해 학생이 작성한 에세이, 수학 문제 풀이를 분석해 글의 구조나 풀이의 약점 등을 파악해 학생의 발전을 도모할 수 있다. 또한 소스 코딩 등 실습이 필요한 수업 역시 코드 전체를 분석 후 틀린 부분을 어떻게 수정해야 할지 정확한 피드백을 제공하는 것이 가능하다. 네 번째로는 사이버 보완이다. 챗 GPT는 소스 코드를 분석하는 과정에서 취약점을 식별하는 것이 가능하다. 세 번째와 네 번째의 경우가 챗 GPT의 부정적인 면을 다룰 때 문제점으로 나왔던 교육 부분과 사이버 범죄 부분의 긍정적인 이용이어서 흥미로웠으며, 이것을 활용하여 부정적인 면에서의 문제점들을 해결하고 보완할 수 있을 것 같았다. 문제점 해결을 할 수 있으니 챗 GPT가 더욱더 체계적인 시스템이라면 부정적인 부분이 보완되면서 없어질 수도 있을 것 같다는 생각이 들었다. SAP 코리아의 블로그(2023.02.17.) “챗GPT 적용 사례, 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등”에는 챗 GPT를 활용하여 업무를 개선하는 방법 여러 가지를 설명한다. “챗 GPT를 사용하여 고객 문의에 즉각적이고 정확한 답변을 제공하여 고객 서비스를 개선할 수 있고 고객 맞춤형 추천을 제공하고 메시징 플랫폼을 통해 고객과 상호작용함으로써 마케팅 캠페인을 자동화할 수 있다.”라고 하며 산업 분야와 비즈니스 모델을 소개한다. 블로그에서 밝힌 챗 GPT의 적용 효과가 큰 산업 분야로는 전자 상거래, 의료, 금융 서비스, 여행 및 숙박, 교육 등이 있으며 챗 GPT를 활용하여 즉각적인 소통과 추천 및 조언, 정보 공유를 하여 각 분야에서 도움이 될 수 있다고 한다. 챗 GPT를 적용해 혜택을 볼 비즈니스 모델로는 채팅 기반 서비스, 가상 어시스턴트, 맞춤형 추천 등이 있다. 고객의 질문에 답하거나 추천을 하는 단순한 서비스 선에서 챗 GPT가 사용되는 것은 기업과 고객 모두 이득이 되는 길이라고 생각한다. 단순한 대답만이 아닌, 인간과 소통할 수 있어 기존 AI와는 다르게 다양하게 사용될 수 있는 챗 GPT이지만, 챗 GPT의 활용은 빠른 상담과 추천, 정보 공유 등의 선에서만 끝내야 한다고 생각한다.   6-3 챗 GPT의 미래 동향성 챗 GPT는 윤리적으로 개선되는 언어 모델의 사용이 계속 증가함에 따라 이러한 모델이 책임감 있게 사용되도록 윤리적 지침을 개발하고 구현하는 데 점점 더 집중할 것으로 보이며, 특정 사용 사례에 최적화된 특정 작업 및 산업(예: 의료 또는 금융)을 위한 전문화된 모델을 개발하는 추세가 계속될 것이다. 그리고 챗 GPT는 컴퓨터 버전 및 강화 학습과 같은 다른 AI 기술과 통합되어 보다 발전되고 유능한 AI 시스템을 만드는 다른 기술들과 통합할 동향성이 있고, 다른 각종의 업계에서 사용이 증가할 수 있다. 왜냐하면 챗 GPT 및 기타 AI 언어 모델은 다양한 프로세스를 자동화하고 개선하기 위해 고객 서비스, 마케팅 및 교육과 같은 점점 더 많은 산업에서 계속 사용될 것이기 때문이다. 마지막으로 언어 생성의 추가 발전으로 언어 생성 분야는 계속해서 진화하고 발전하여 더욱 광범위한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 보다 정교하고 인간과 유사한 AI 모델로 이어질 것이다. 다음으로, 챗 GPT로 인하여 바뀔 각종 업계의 미래 동향성은 제조 업계에서는 생성 AI를 활용해 제품이 어떠한 메커니즘에 의해 만들어지고, 구성 재료는 무엇인지에 대한 분석 등이 가능해질 수 있으며 유통 및 마케팅 업계에서는 자동으로 광고 문구를 생성해 주거나, 고객을 응대해 주는 챗봇 등이 고도화되어 고객 맞춤형 서비스가 가능할 것이다. 또 금융 업계는 개인 맞춤형 금융 투자 포트폴리오 생성, 업무 자동화 등 AI의 뱅커 역할을 할 수 있고 의료 업계는 가상의 합성 환자를 만들어 임상실험을 실시하고 약물의 효용성, 부작용 등을 확인할 수 있다. 그리고 노동 시장에선 단순 반복적인 직업을 대체한 것과는 달리 현재 생성 AI는 인간의 창의력이 요구되는 영역에 적용되면서 화이트칼라 직업을 위협할 가능성이 있다. 마지막으로, 현재 부족한 일자리 분야에서는 챗 GPT가 미칠 영향을 분석한 자료들에 따르면 교육 수준과 경력, 수입 등이 높은 사람들이 영향을 더 많이 받을 전망이라고 생각한다. 챗 GPT가 발달하면서 정부는 첫 번째로 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 가이드라인 및 규정을 마련하여 신뢰성 및 안전성을 제고하고 관련 법·제도의 정비 등도 집중적으로 추진할 것이다. 두 번째는 데이터 부족, 고성능 컴퓨팅 운영 및 기술 실증 기회의 부재 등으로 인해 어려움을 겪지 않도록 정부의 충분한 지원이 필요할 것이다. 마지막으로 민간의 인력 양성 사업, 대학의 AI 관련 인원 증원 및 대학원 육성에도 정부의 지원과 결단이 요구할 것이다.   7-1 ‘챗 GPT와 글쓰기’ 책을 통한 인사이트와 배움 김철수의 ‘챗 GPT와 글쓰기’는 글쓰기에서 챗 GPT와 같은 AI의 활용에 대한 개요를 제공해 주는 책이다. 그래서 이 책을 통해 챗 GPT가 사용자 요구에 따른 결과를 도출해 내는 방식을 알아보고 이를 통해 사람과 AI 글쓰기의 스타일을 비교함으로써 앞으로의 글쓰기에서 사람은 AI의 역량을 어떻게 활용할지, AI가 글쓰기에서 가지고 있는 한계를 사람은 어떻게 보완해나가야 할지 등 글쓰기에서 챗 GPT의 활용 방법을 탐구할 목적을 가졌다. 이를 통해 AI와 사람이 경쟁하는 것이 아닌 AI와 사람이 서로의 능력을 최대한으로 발휘해 낼 수 있는 협력 관계를 만들어 앞으로의 글쓰기에서 AI와 사람이 같이 쓰는 글쓰기의 새로운 가능성이 있을지 탐구해 보려고 했다. '챗 GPT와 글쓰기‘에서 챗 GPT의 작동 원리에 대해 알 수 있었다. 챗 GPT는 자신이 학습한 정보들을 배열해 신속하게 결과물을 생산해 내는 작동 방식이 정보 제공과 같은 글쓰기에는 유용하게 쓸 수 있다는 걸 알 수 있었다. 독서 후 챗 GPT와 대화를 나눌 때 똑같은 질문이더라도 다른 시간대에 질문한다면 다른 형식과 내용의 답변을 만든다는 것을 알 수 있었다.        그러나 여러 번 질문했을 때 나온 다양한 답변을 자세히 비교했을 때 답변 중에서 형식만 다르고 내용은 비슷한 몇몇 부분도 있는 등의 아쉬운 점을 확인할 수 있었다. 이는 챗 GPT가 사전 훈련으로 방대한 양의 학습 데이터를 가지고 있어도 학습된 정보들로만 나열해서 결과물을 만들어내다 보니 똑같은 내용이 다르게 묘사될 때가 있다.   또한, 확실하게 증명이 안 된 정보를 바탕으로 글을 생산하는 것이기 때문에 챗 GPT가 질문에 답한 정보 중에서 간혹 오류가 생겨 부적절한 정보를 생성해 사용자에게 잘못된 정보를 제공하는 경우도 많을 것이다.     그래서 챗 GPT를 이용할 때 글이 정말 신뢰할 수 있는 정보로만 만들어진 것인지 직접 확인해 가며 판단해야 하는 등의 보완해야 할 점이 있다는 걸 알았다. 그러나 챗 GPT에게 오류를 지적하자 지적한 부분을 수정하고 다음에 질문할 때 똑같은 질문을 해도 수정한 부분으로 답변을 생성해 내는 걸 볼 때 챗 GPT와 같은 AI는 지적당한 오류도 적절하게 학습하며 자신이 보완할 점을 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 장점도 알 수 있었다. 이를 통해 AI는 학습한 대규모 데이터 내의 정보 전달이나 요약하는 글을 신속하게 처리하는 점, 사람은 다양한 감정이나 경험을 전달해 사람들에게 통찰력을 제시하거나 공감대를 형성시킬 수 있다는 점과 같이 서로의 강점을 더 극대화하고 AI의 오류를 사람이 고치고 사람이 쓰면 오래 걸리는 글을 AI로 더 효율적으로 쓰는 등 서로 단점을 보완해나간다면 글쓰기에 필요한 협력 관계로 발전할 수 있다고 생각한다.   7-2 독서 후 나의 변화와 실천 처음에는 챗 GPT 사용과 책 읽기 챗 GPT에 대해 다른 관점으로 다가가기 시작했다. 챗 GPT를 활용하면 창의적인 작업이 불가능하다고 생각하였지만, 실제로는 글쓰기나 작문에서 챗 GPT의 도움을 받을 수 있다는 것을 깨닫게 되었다. 챗 GPT를 통해 자료 제작이나 수정에도 큰 도움을 받을 수 있었다. 챗 GPT의 결과물이 인간의 글과 큰 차이가 없다는 사실도 더욱 놀라운 점 중 하나였다. 뿐만 아니라, 챗 GPT와의 경험이 다른 AI 기술에 대한 흥미를 만들게 했다. 빙 챗, 깃허브 코파일럿, 재스퍼 등과 같은 AI들의 다양한 이름과 사용 범위, 후기 등을 탐색하며 다양한 AI 기술을 알아가는 것이 재미있었다. 이를 통해 단순히 챗 GPT뿐만이 아니라 다른 AI들도 효과적으로 활용할 수 있는 가능성을 알게 되었다. 게다가, 챗 GPT가 단순한 정보 제공이나 글쓰기 도구로만 사용되는 것이 아니라 상담 기능도 가지고 있다는 사실을 활용해 저의 고민이나 궁금한 점을 마치 친구와 대화하듯 챗 GPT와 나누면서 해결하는 경험은 매우 유용했다. 챗 GPT를 초기에는 기계로만 인식했던 시각에서 벗어나, 친구처럼 소통하고 활용하는 방식을 터득하게 되어 좀 더 편안하게 접근할 수 있게 되었다. 더불어, 챗 GPT 사용을 통해 인간과 기계 간의 관계가 어떻게 변화하고 있는지에 대한 관찰도 흥미로웠다. 과거에는 기계가 인간의 역할을 대체하려는 존재로서 불안한 느낌을 받기도 했지만 챗 GPT와 같은 AI 기술을 사용하면서 이러한 인식이 변화하고 있다는 것을 깨달았다. 이제는 AI가 우리의 업무나 창의적인 작업을 도와주는 도구로 자연스럽게 통합되어 가는 모습을 볼 수 있다. 이러한 관점에서, 챗 GPT와 함께 자료를 찾으면서 챗 GPT의 역할이 단순한 사용자에서 좀 더 창조자의 역할로 확장되고 있다는 생각도 하게 되었었다. 또한, 챗 GPT와의 상호작용이 미래의 교육 방식에도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이미 인터넷을 통한 온라인 강의와 학습 플랫폼이 활성화되어 있지만, 쳇 GPT와 같은 AI를 활용하면 개별 학생의 특성과 수준에 맞는 맞춤형 학습을 제공하는 것이 가능해질 것이다. 이렇게 되면 더욱 효과적인 학습이 이루어지며, 학생들은 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이다. 챗 GPT와의 경험을 통해 얻은 것은 단순히 기술을 활용하는 것을 넘어서, 기술과의 협업과 창의성을 결합하여 더 나은 결과를 도출해 내는 방법을 배우게 될 것이다. 이는 우리의 미래에 더 많은 가능성을 열어놓을 것으로 기대된다. 챗 GPT는 자료 제작 및 수정에서 챗 GPT의 활용은 제게 혁신적인 작업 방식을 제시해 주었다. 이는 주어진 주제에 대한 아이디어를 빠르게 도출하고, 문장 구성을 다듬는 데에 큰 도움을 주어서 간편하게 작업할 수 있었다. 또한, 이미 작성한 자료의 내용을 추가하기 위해 다양한 내용과 필요한 자료를 제안하는 데에도 챗 GPT의 능력은 유용했다. 또한, 결정을 내리기 어려운 상황에서 챗 GPT의 도움을 받을 수 있었다. 선택의 폭이 넓거나 다양한 요소를 고려해야 할 때, 챗 GPT는 각 선택지의 장단점을 분석하고 가장 적합한 선택을 제안해 주는 데에 큰 도움을 주었다. 이 챗 GPT의 특징을 통해 앞으로 어려운 문제를 만났을 때 쉽게 해결할 수 있도록 챗 GPT를 사용할 것이다.        참고문헌 3-2 Hyugajung, “ChatGPT 원리 – 딥러닝 모델 중 GPT 모델의 작동원리 3가지”, (2023, 02. 18)-https://hyugajung.com/chatgpt-%EC%9B%90%EB%A6%AC-gpt%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9B%90%EB%A6%AC/  3-3 김매니저, 아이보스(2023, 03. 23)“ChatGPT, 시작할 때 알면 좋은 21가지” -https://www.i-boss.co.kr/ab-6141-60002 01 210maker블로그(2023. 3. 10.). “ChatGPT 팩트로 알아가기 - 3. ChatGPT가 좋은 답변을 말하게 하는 방법”https://blog.naver.com/210maker/223040458524 02 https://sharegpt.com/c/FpoJGPS 03 https://shareg.pt/8JRdeE9 04 https://sharegpt.com/c/RupIsYR 4-1 01 메타버스 포스트(2023). “What are the Advantages and Disadvantages of Artificial Intelligence in Writing?”-https://mpost.io/ko/what-are-the-advantages-and-disadvantages-of-artificial-intelligence-in-writing/ 02 SAMSUNG SDS(2023. 3. 20.). “Chat GPT로 보는 AI챗봇의 한계와 미래” -https://www.samsungsds.com/kr/insights/chatgpt.html 4-2 서울대학교 온라인 글쓰기 교실. 글쓰기 시작하기 – 주제문과 개요 작성하기(2023. 08. 13)-https://owl.snu.ac.kr/%EC%A3%BC%EC%A0%9C%EB%AC%B8%EA%B3%BC-%EA%B0%9C%EC%9A%94-%EC%9E%91%EC%84%B1%ED%95%98%EA%B8%B0/ 4-3 Roop Reddy, Ranktracker(2023. 7.27.). “AI 생성 텍스트와 사람이 작성한 텍스트 비교: 완전한 분석”-https://www.ranktracker.com/ko/blog/ai-generated-vs-human-written-text-complete-analysis/ 6-1 01 이정현 기자, 머니투데이(2023. 03. 22) -챗GPT가 '나쁜 맘' 먹으면? …"러시아 범죄집단, 이미 악용중"-https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023032210462160356  02 박형수 기자, 중앙일보(2022. 12. 29.), "표절의 신세계 열렸다"…학생 '커닝도우미'로 뜬 챗GPT 논란-https://www.joongang.co.kr/article/25129876#home  03 윤준호 기자, CBS노컷뉴스(2023. 06. 06)"챗GPT에 일자리 뺏기다"…AI발 줄해고 현실화되나.-https://www.nocutnews.co.kr/news/5954580 6-2 01 남혁우 기자, ZDNET Korea(2022. 12. 30). "어디에 쓰일까? 챗GPT 비즈니스 활용 전망"-https://zdnet.co.kr/view/?no=20221230125415 02 Adam Park, SAP Korea 뉴스센터(20223. 2. 17.) “챗GPT 적용 사례, 업무영역, 산업, 비즈니스 모델 등”-https://news.sap.com/korea/2023/02/%EC%B1%97gpt-%EC%A0%81%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80-%EC%97%85%EB%AC%B4%EC%98%81%EC%97%AD-%EC%82%B0%EC%97%85-%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EB%93%B1/  6-3 01 arkejun, 엔아르케의 정보 공유(2023. 1. 31.). “Chat GPT의 발전과정과 한계점, 미래”-https://arkefact77.tistory.com/entry/ChatGPT%EC%9D%98-%EB%B0%9C%EC%A0%84-%EA%B3%BC%EC%A0%95%EA%B3%BC-%ED%95%9C%EA%B3%84%EC%A0%90-%EB%AF%B8%EB%9E%98#ChatGPT%EC%9D%98_%EB%AF%B8%EB%9E%98  02 KDI 경제정보센터(2023). 챗GPT가 가져온 변화, 우리의 미래는? https://eiec.kdi.re.kr/publish/reviewView.do?fcode=000020003600002&idx=147
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    2024-02-16
  • 종이비행기 실험을 통한 항공기의 무게 중심과 공력중심에 대한 탐구
      Ⅰ. 서론 종이비행기에 적용되는 다른 항공역학적 요소에 대해 공부해 보다 과학하는 청소년활동가 최누리 씨의 ‘활공하는 종이비행기의 구조 안전성과 비행거리에 대한 실험’ 발표영상을 접했다. 이 실험에서는 a4 용지 크기의 종이로 종이비행기를 접은 다음, 무게중심과 공력중심의 길이를 다르게 하여 가장 멀리 가는 길이를 알아내었다. 그런데, 이 영상을 보던 중 “비행기 전체 길이에 대한 공력중심과 무게중심 사이의 길이의 비가 몇 대 몇인 비행기가 가장 멀리 비행할 수 있을까”에 대한 궁금증이 생겼다. 그래서 종이비행기에서 가장 멀리 비행할 수 있는 공력중심과 무게중심 사이의 길이의 비를 구하는 실험을 진행하게 되었다.   Ⅱ. 이론적배경 무게중심과 공력중심 1) 항공기의 무게중심과 공력중심 물리학에서 말하는 무게중심은 중력에 의한 알짜 torque가 0인 점이다. 즉 물체의 각 부분에 작용하는 중력의 합력이 작용하는 지점을 말한다. 항공역학에서 무게중심이란 항공기의 총중량이 집중되는 지점/항공기의 모멘트의 합이 0이 되는 지점으로 종적, 횡적으로 평형이 되는 지점에 위치해야 한다. 각 부분에 걸리는 모멘트의 총 합계를 총 중량으로 나누어서 구할 수 있다. MAC(평균공력시위)를 이용해 무게중심의 위치를 나타낸다. 평균공력시위(MAC)이란 날개의 공기역학적 특성을 대표하는 시위, 항공기의 날개 앞전부터 뒷전까지의 평균 길이를 의미한다. 2) 종이비행기에서의 공력중심 공력중심은 에어포일의 피칭 모멘트의 받음각이 변하여도 피칭 모멘트가 일정한 기준점으로 일반적으로 날개 시위의 25%MAC 지점에 위치한다. 압력중심의 경우 방향이 바뀔 때마다 위치가 변해 힘과 모멘트를 계산하기 힘들기 때문에 공력중심을 임의로 정하여 계산한다. 공력중심은 무게중심과 압력중심을 계산함으로써 정의할 수 있으나 문헌상에서 종이비행기의 공력중심 계산법이 소개되어 있다.                                        그림 . 종이비행기에서의 공력중심 계산(출처: 최누리, 제 17회 NYSC 우주과학 포럼)     Ⅲ. 연구방법 종이의 비율이 일정하다 하고, 일정한 비율의 종이로 만들어진 종이 비행기가 있을 때, 공력중심과 무게 중심 차이의 비율에 따라서 움직인 거리가 최적화된 비율이 있다. 라는 가설에 따라서 a4용지와 b4용지, a3용지로 세가지 실험을 했다. 실험 1. A4 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 1) 종이비행기 제작 및 무게중심 찾기 (1) A4종이 비행기를 5개 만든다. (2) 접을 때에는 a4용지를 세로로 절반을 접었다 핀다. (3) 아래 양쪽을 45도로 접고 아래부분을 위로 접어 올린다. (이때 접는 높이에 따라 비행기의 무게중심이 바뀌는데 3cm로 높이를 정했다.) (4) 아래 양쪽을 다시 접고 가운데를 접는다. (5) 전체를 반으로 접고 대각선 방향으로 반으로 접는다. (6) 날개 중간에 테이프를 붙인다. (7) 무게중심은 실에 테이프를 붙여서 비행기 위쪽에 붙여보면서 날개쪽 과 뿌리 쪽을 이은 선이 수평이 될 때까지 실험적으로 측정한다. 이 때 A4용지로 만든 종이비행기는 뿌리 쪽으로부터 9cm 지점에 무게중심이 있다. 여기에서 종이비행기 5개 모두 날개 크기, 모양 등을 똑같이 했지만 첫 번째 종이비행기를 기준으로 해서 공력중심은 계속 똑같은 위치에 두고 무게중심을 1cm씩 늘리고 줄인다. 그래서 a4용지로 했을 때는 공력중심과 무게중심 차이가 각각 1cm, 2cm, 3cm, 4cm, 5cm 로 되었다. 이 차이에 따라서 무게가 또 바뀌어서 클립을 이용해서 비행기의 앞 뒤 무게를 맞춘다. 1, 2 cm일때는 클립을 2개 앞에다 달았고 4, 5cm일때는 뒤쪽에 클립 4개를 달아서 무게를 맞췄다.   실험 2. B4 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 (1) 실험 1과 같이 B4종이비행기도 5개 만든다. (2) 실험 1과 같은 방식으로 공력중심과 무게중심을 구한다. 무게중심과 공력중심의 차이는 각각 2.5cm, 3.5cm, 4.5cm, 5.5cm, 6.5cm로 나온다. 이도 똑같이 클립을 2.5cm와 3.5cm 일 때는 2개를 앞에다가 달고 5.5cm와 6.5cm에는 4개를 달아줘서 무게를 맞췄다.   실험 3. A3 용지로 접은 종이비행기에서 비행거리가 가장 길게 나타나는 무게중심과 공력중심의 차이 지점 찾기 (1) 실험 1,2와 같이 A3종이비행기도 5개 만든다. (2) 실험 1, 2와 같은 방식으로 공력중심과 무게중심을 구한다. 무게중심과 공력중심의 차이는 각각 3cm, 4cm, 5cm, 6cm, 7cm로 나온다. 이도 똑같이 클립을 3cm와 4cm 일 때는 2개를 앞에다가 달고 5.5cm와 6.5cm에는 6개를 달아줘서 무게를 맞췄다.   실험 4. 두 종이비행기에서의 비행거리 측정 A4용지 비행기 5개와 B4용지 비행기 5개와 A3 용지 비행기 5개를 각각 5번씩 날려서 동일한 사람이 동일한 각도로 던져서 비행거리를 측정했다.     Ⅳ. 연구결과                                              그림 . A4용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과   A4용지로 접은 종이비행기 5개 중, 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 3cm인 종이비행기가 평균적으로 가장 멀리 비행하였다.그러나 네 번째 비행기와 마지막 비행기는 비행 도중 공중에서 한 바퀴를 돌거나, 비행 궤적이 아래 그림에 나온 것 같은 경우가 많았다.    그림 . 무게중심과 공력중심의 차이가 길 때 나타나는 불안정한 비행궤도의 사례    결론적으로 A4용지로 만든 종이비행기에서는 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 3cm인 비행기가 평균적으로 가장 멀리 비행하였다. 그리고 A4용지로 만든 종이비행기의 전체 길이의 무게중심과 공력중심 사이의 길이에 대한 비율은 (비행기 길이):(두 중심사이의 길이)= 5.6 : 1 이 나왔다.   그림 . B4용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과    B4 용지로 접은 종이비행기 5가지 사이에서 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 4.5cm인 비행기가 가장 멀리 비행하였다. 그러나 두 중심 사이의 길이가 5.5cm, 6.5cm인 비행기들은 비행할 때 A4용지로 만든 비행기 중 4번째, 마지막 비행기처럼 비행 궤도를 보이거나 비행 도중 공중제비를 도는 경우가 많았다.                               그림14. A3용지로 접은 종이비행기에서 무게중심과 공력중심 사이 길이에 따른 비행거리 결과   A3 용지로 만든 종이비행기에서는 무게중심과 공력중심 사이의 길이가 5cm인 비행기가 평균적으로 가장 멀리 날았다. 그리고 A3 용지로 만든 종이비행기의 길이의 무게중심과 공력중심 사이의 길이에 대한 비율은 대략 (비행기 길이):(두 중심사이의 길이)= 5.4 : 1이 나왔다. 이는 A4, B4용지로 제작한 비행기에서도 비슷한 비율을 구할 수 있었기 때문에 비행거리가 가장 길은 무게중심과 공력중심 사이의 길이 비가 존재한다는 것을 확인할 수 있었다.   Ⅴ. 결론 및 제언 두 실험에서 모두 공력중심과 무게중심 사이의 거리가 멀어짐에 따라 비행거리가 증가하였다. 반면 비행거리가 최대가 되는 특정한 비율을 넘은 이후에는 궤적이 불안정해지고, 비행거리가 급격히 감소하는 모습을 관찰하였다. 실험을 통해 비행기의 공력중심과 무게중심이 더 멀리 떨어져 있을수록 더 멀리 비행해, 비행기의 길이와 공력중심, 무게중심 사이의 거리의 비율이 약 5.5:1 정도가 되는 지점에서 비행거리가 가장 멀어지며, 이보다 무게중심과 공력중심의 거리가 더 커지면 비행기의 비행이 불안정해진다는 사실을 알게 되었다. 비행기의 공력중심을 기준으로 무게중심이 더 앞쪽에 있어야 한다는 사실과 그 이유, 그렇지 않을 경우 일어날 수 있는 일들에 대해 알게 된 후, 무게중심이 얼만큼 더 앞쪽에 위치해야 하는지 의문을 제기하고 이를 해결하기 위해 직접 행동하였다는 점에서 탐구활동의 의미를 찾을 수 있다고 생각한다. 무게중심과 공력중심 사이의 거리가 일정한 비율을 넘을 경우 비행기가 안정적으로 날 수 없는 원인에 대한 탐구로도 이어질 수 있을 것이다. 공력중심에 대해 아직 구체적으로 이해하지 못했기 때문에 추가적인 자료 조사와 탐구를 통해 날개의 단면과 형태에 따라 공력중심의 계산방법은 어떻게 달라지는지 등 수업중 들었던 다른 의문에 대해서도 해결하고 싶다.   Ⅵ. 참고문헌 ●Holger Babinsky, ‘How do wings work?’, in Physics Education · November 2003 ●‘Aerodynamic Center’, google, https://www.flitetest.com/articles/ where-should-an-rc-airplane-center-of-gravity-be, 2023.02.27. ●‘Center of Pressure, Center of Aerodynamic’, NASA Glenn Research Center, https://www1.grc.nasa.gov/beginners-guide-to-aeronautics/ 2023.02.28. ●’Lift’, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Lift_(force), 2023.03.01 ●항공우주학개론 2장 비행원리, 서울대학교 기계항공공학부 김종암 교수 교육자료, https://ocw.snu.ac.kr/sites/default/files/NOTE/9534.pdf, 2023.03.01 ●최누리, 종이비행기의 항공역학: 활공하는 종이비행기의 구조 안정성과 비행거리, 제 17회 NYSC 우주과학 포럼(2021.03.21.), 2023.02.25   지도 선생님 - 임미선
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    2023-07-20
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