• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-98
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• 2024

ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권4호
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• pp.471-479
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• 2024

본 연구는 ChatGPT를 활용한 성찰적 글쓰기 수업을 진행하였을 때 대학생의 쓰기 효능감에 인지, 정의적으로 어떠한 변화가 일어나는 가에 대해 살펴보고자 한다. 경기도 소재 S 대학교에서 교양 필수 글쓰기 교과목을 수강하는 대학생을 대상으로 ChatGPT를 활용한 성찰적 글쓰기 수업을 설계하여 5주동안 10차시에 걸쳐 진행하면서 학생들이 작성한 성찰일지를 면밀하게 검토하였고, 부가적으로 ChatGPT를 활용하기 전과 후에 측정한 쓰기 효능감 사전·사후 설문지를 통계 분석하였다. 질적자료를 분석한 결과, ChatGPT를 활용한 성찰적 글쓰기 수업이 학습자의 쓰기 효능감에 긍정적인 영향을 주었음이 확인되었다. 참여자들은 ChatGPT를 활용하면서 흥미와 더 나은 글을 쓸 수 있다는 자신감을 보였으며, 개요 짜기, 단락구성의 측면에서 ChatGPT로 생성된 샘플들을 통해 글쓰기와 관련된 지식·기능의 인지적 도움을 받고, 표절 문제에 대한 명백한 인식을 하였다. 쓰기 효능감의 설문조사 결과에서는 인지, 정의 영역의 모든 항목에서 평균의 상승을 보였으나 통계적으로 유의미한 변화를 보인 것은 '표절 대응' 항목이었다. ChatGPT로 생성된 글의 샘플들을 자기화 하는 과정은 꾸준한 연습이 필요하며, 이를 효율적으로 도와주는 유용한 도구 사용에 대한 체계적 지침이 보강되어야 할 것을 향후 과제로 제언한다.