표제지 1

목차 6

요약 4

Ⅰ. 서론 19

1. 연구의 배경 및 필요성 19

2. 연구 목적 22

3. 연구 내용 및 방법 23

가. 문헌연구 및 동향 조사ㆍ분석 23

나. 교육관계자 인식 조사를 통한 교육 분야 적용 가능성 탐색 23

다. 교수학습 모델 발굴 및 시범 적용, 개선사항 도출 23

라. TTV 기술의 안전한 활용을 위한 체크리스트 개발 24

마. 교육 현장에 TTV 기반 AI 활용에 대한 교육적 시사점 도출 및 교육 효과 제고를 위한 제언 24

바. 연구 방법 및 절차를 정리하면 다음 [그림 Ⅰ-1]과 같음 25

Ⅱ. 문헌연구 및 동향 조사 26

1. 국내외 TTV 기반 AI 기술 관련 동향 26

가. TTV 기반 AI 기술 26

나. TTV 기반 AI 서비스 31

다. 시사점 55

2. 국내외 생성형 AI 및 TTV 기반 활용 지침 및 규정, 제도 56

가. 생성형 AI 및 TTV 기반 활용 지침 및 규제 배경 56

나. 국가별 활용 지침과 규제 마련의 동향 및 추세 57

다. AI 관련 국가별 주요 지침 조사 및 내용 분석 59

라. 생성형 AI 기술에 대한 기업별 규제 및 가이드라인 마련 사례 67

마. 생성형 AI와 저작권 관련 국내 지침 69

바. 각국 및 기업의 지침, 규제 분석에 의한 교육적 시사점 72

3. 국가별 TTV 기반 AI 기술 및 관련 생성형 AI 영상 기술 적용 사례 73

가. 마케팅과 광고 73

나. 영화 77

다. 뮤직비디오 82

라. 여행 및 관광 85

마. 뉴스 및 저널리즘 87

바. 정치 90

사. 엔터테인먼트 사업 92

아. 캠페인 96

자. 시사점 98

4. TTV 기반 AI 기술 및 생성형 AI 영상 기술의 교육 분야 적용 사례 99

가. 교수자 강의 영상 제작 99

나. 학습자 활동 중심 영상 제작 104

다. 시사점 112

5. TTV 기반 AI 기술의 교육적 활용 가능성에 대한 시사점 114

Ⅲ. 교육 관계자 인식 조사 117

1. TTV 기반 AI의 교육적 활용에 대한 인식 조사 개요 117

가. TTV(Text to Video) 기반 AI의 교육적 활용에 대한 인식 조사 대상 117

나. 인식조사지 개발 118

다. 인식조사 절차 및 분석 방법 119

2. 초등 교사의 TTV 기반 AI의 교육적 활용에 대한 인식 분석 결과 119

가. 응답자 특성 119

나. 초등 교사의 생성형 AI 활용 현황 분석 결과 121

다. 초등 교사의 TTV(Text to Video) 기반 AI의 교육적 활용에 대한 인식 분석 결과 136

3. 중등 교사의 TTV 기반 AI의 교육적 활용에 대한 인식 분석 결과 160

가. 응답자 특성 160

나. 중등 교사의 생성형 AI 활용 현황 분석 결과 162

다. 중등 교사의 TTV(Text to Video) 기반 AI의 교육적 활용에 대한 인식 분석 결과 174

4. TTV 기반 AI의 교육적 활용에 대한 교사 인식 조사 시사점 199

Ⅳ. 교수학습모델 발굴 및 교육적 적용 가능성 탐색 202

1. TTV 기술 특성을 고려한 교수ㆍ학습모형 탐색 202

가. Gagne의 9가지 수업 사태 202

나. 스토리텔링 교수ㆍ학습모형 204

다. 디자인씽킹 교수ㆍ학습모형 205

라. Merrill의 내용 요소 제시이론 207

마. TTV 기술 특성을 고려한 교수ㆍ학습모형 개발 시사점 213

2. TTV 기술 기반 교수ㆍ학습모형 개발 과정 215

가. TTV 기술의 활용 전략과 Merrill's CDT 215

나. TTV 기술을 활용한 교수ㆍ학습의 유형 216

다. Merrill's CDT 기반 TTV 기술을 활용한 교수ㆍ학습모형 개발 프레임워크 216

3. Merrill's CDT 기반 TTV 기술 활용 교수ㆍ학습모형 개발 217

가. 가네의 9가지 수업사태(Gagne's 9 events) 교수ㆍ학습 모형 개발 218

나. 스토리텔링 교수ㆍ학습 모형 개발 227

다. 디자인씽킹(Design Thinking) 교수ㆍ학습 모형 개발 233

4. TTV 기술 활용 교수ㆍ학습모형 개발 타당화 240

가. 내부 연구진 타탕화 결과 240

나. 외부 전문가 타탕화 결과 243

5. 최종 Merrill's CDT 기반 TTV 기술 활용 교수ㆍ학습모형 246

가. 최종 모형 개발 246

나. TTV 기술 기반 가네의 9가지 수업사태(Gagne's 9 events) 교수ㆍ학습모형 250

다. TTV 기술 활용 스토리텔링(Storytelling) 교수ㆍ학습모형 265

라. TTV 기술 활용 디자인 씽킹(Design Thinking) 교수ㆍ학습모형 273

Ⅴ. 교수학습 사례 개발 284

1. 초등학교 사례 1: TTV 기반 AI를 활용한 책 소개 영상 만들기 284

가. 수업 설계의 배경 및 TTV 활용 필요성 284

나. TTV 기반 AI 활용 국어과 수업 사례 286

다. 교수ㆍ학습 활동 과정안 296

2. 초등학교 사례 2: TTV 기반 AI를 활용한 지구촌 환경문제 해결과 지속가능한 미래를 위한 노력 방안 마련하기 297

가. 수업 설계의 배경 및 TTV 활용 필요성 297

나. TTV 기반 AI 활용 사회과 수업 사례 298

다. 교수ㆍ학습 활동 과정안 312

3. 초등학교 사례 3: TTV 기반 AI로 정리하는 식물의 연결고리-기관 탐구프로젝트 314

가. 수업 설계의 배경 및 TTV 활용 필요성 314

나. TTV 기반 AI 활용 과학과 수업 사례 315

다. 교수ㆍ학습 활동 과정안 327

4. 중학교 사례 1: TTV 기반 AI를 활용하는 적정 기술 개발 프로젝트 328

가. 수업 설계의 배경 및 TTV 활용 필요성 328

나. TTV 기반 AI 활용 기술ㆍ가정과 수업 사례 330

다. 교수ㆍ학습 활동 과정안 342

5. 중학교 사례 2: TTV 기반 AI로 피지컬 컴퓨팅 소리 감지 센서를 활용한 교실 속 문제상황 해결 프로젝트 344

가. 수업 설계의 배경 및 TTV 활용 필요성 344

나. TTV 기반 AI 활용 정보과 수업 사례 346

다. 교수ㆍ학습 활동 과정안 357

Ⅵ. 학교 시범 적용 결과 및 만족도 조사 359

1. TTV 기반 AI 활용 교수ㆍ학습 사례의 현장 적용 359

가. 초등학교 사례 1: TTV 기반 AI를 활용한 책 소개 영상 만들기 360

나. 초등학교 사례 2: TTV 기반 AI를 활용한 지구촌 환경문제 해결과 지속가능한 미래를 위한 노력 방안 마련하기 361

다. 초등학교 사례 3: TTV 기반 AI로 정리하는 식물의 연결고리-기관 탐구프로젝트 362

라. 중학교 사례 1: TTV 기반 AI를 활용하는 적정 기술 개발 프로젝트 363

마. 중학교 사례 2: TTV 기반 AI로 피지컬 컴퓨팅 소리 감지센서를 활용한 교실 속 문제상황 해결 프로젝트 365

2. 사용자 만족도 조사 문항 설계 366

3. 사용자 만족도 조사 분석 결과 370

Ⅶ. TTV 기반 AI 기술의 안전한 교육적 활용을 위한 체크리스트 개발 385

1. 체크리스트 초안 개발 385

가. AI 및 디지털 활용 역량의 구성 요소 385

나. AI 활용 수업 설계 및 운영 요소 386

다. 체크리스트 초안 390

2. 체크리스트 타당화를 위한 전문가 델파이 조사 394

가. 1차 델파이 조사 395

나. 2차 델파이 조사 404

3. 최종 체크리스트 408

Ⅷ. 결론 및 제언 413

1. 결론 및 시사점 413

2. 정책 제언 416

참고문헌 419

[부록 1] 교사 설문지 TTV 기반 AI의 교육적 활용 인식 435

[부록 2] 전문가 델파이 조사지(1차) 456

[부록 3] 전문가 델파이 조사지(2차) 463

[부록 4] 교수학습모형 내부 연구진 타당화 결과 472

[부록 5] 교수학습모형 외부 전문가 타당화 결과 485

[부록 6] TTV 기반 AI와 교육적 활용 교수학습사례(종합) 497

판권기 620

표목차 8

〈표 Ⅱ-1〉 TTV의 개념 26

〈표 Ⅱ-2〉 TTV 생성 모델 분류(Sun et al., 2024) 29

〈표 Ⅱ-3〉 동영상 생성 AI 방식 서비스Ⅰ 41

〈표 Ⅱ-4〉 동영상 생성 AI 방식 서비스Ⅱ 42

〈표 Ⅱ-5〉 AI 동영상 편집(대사 생성형) 방식 서비스 47

〈표 Ⅱ-6〉 AI 아바타 기반 동영상 생성 서비스 54

〈표 Ⅱ-7〉 국외 AI 선도 기업들의 주요 AI 가이드라인 68

〈표 Ⅱ-8〉 국내 AI 선도 기업들의 AI 가이드라인 적용 사례 69

〈표 Ⅱ-9〉 대상에 따른 생성형 AI 활용 저작권 국내 지침 및 안내 사항 70

〈표 Ⅱ-10〉 교수자 강의 영상 제작 사례 103

〈표 Ⅱ-11〉 학습자 활동 중심 사례 111

〈표 Ⅲ-1〉 교사 담당 학교급 117

〈표 Ⅲ-2〉 TTV 기반 AI의 교육적 활용 인식 조사 118

〈표 Ⅲ-3〉 초등 교사 응답자 교직 경력 119

〈표 Ⅲ-4〉 초등 교사 응답자 담당 학년 120

〈표 Ⅲ-5〉 초등 교사 응답자 담당 교과 121

〈표 Ⅲ-6〉 초등 교사의 텍스트 생성 AI 서비스 활용 경험(복수 응답) 122

〈표 Ⅲ-7〉 초등 교사의 텍스트 생성 AI 이해도와 사용 경험 123

〈표 Ⅲ-8〉 초등 교사의 이미지 생성 AI 서비스 활용 경험(복수 응답) 124

〈표 Ⅲ-9〉 초등 교사의 이미지 생성 AI 이해도와 사용 경험 125

〈표 Ⅲ-10〉 초등 교사의 오디오 생성 AI 서비스 활용 경험(복수 응답) 126

〈표 Ⅲ-11〉 초등 교사의 오디오 생성 AI 이해도와 사용 경험 127

〈표 Ⅲ-12〉 초등 교사의 업무와 일상생활을 포함한 생성형 AI 사용 빈도 128

〈표 Ⅲ-13〉 초등 교사의 생성형 AI 관련 연수, 교육 참여 여부 128

〈표 Ⅲ-14〉 초등 교사의 교육 이수 기관(복수 응답) 129

〈표 Ⅲ-15〉 초등 교사의 생성형 AI의 교육적 활용 용도 및 목적(복수 응답) 130

〈표 Ⅲ-16〉 초등 교사가 인식하는 생성형 AI의 교육적 활용 장점(복수 응답) 131

〈표 Ⅲ-17〉 초등 교사가 인식하는 생성형 AI의 교육적 활용 한계점(복수 응답) 132

〈표 Ⅲ-18〉 초등 교사들이 생성형 AI를 교과목 수업에 활용한 사례 133

〈표 Ⅲ-19〉 초등 교사들이 업무 및 수업 준비에 활용한 사례 135

〈표 Ⅲ-20〉 초등 교사의 TTV AI 기술에 대한 인식 136

〈표 Ⅲ-21〉 초등 교사의 TTV AI 기술 중 활용 경험이 있는 서비스(복수 응답) 137

〈표 Ⅲ-22〉 초등 교사의 TTV AI 기술 중 활용 경험 유무 138

〈표 Ⅲ-23〉 초등 교사의 TTV AI 기술을 교육에 활용한 방법(복수 응답) 139

〈표 Ⅲ-24〉 TTV AI 기술의 교육 효과 및 수업 준비 용이성 140

〈표 Ⅲ-25〉 TTV AI 기술을 활용한 수업 준비가 기존보다 용이한 이유 140

〈표 Ⅲ-26〉 초등 교사의 TTV AI 기술을 활용한 수업이 학습 이해도에 미치는 영향 141

〈표 Ⅲ-27〉 TTV AI 기술이 가장 효과적으로 활용될 수 있는 교과 영역 142

〈표 Ⅲ-28〉 초등 교사가 인식하는 TTV AI 기술의 교육 활용 방안(복수 응답) 143

〈표 Ⅲ-29〉 TTV AI 기술의 교육 활용 방안에 대해 선택한 이유(초등학교 대상) 144

〈표 Ⅲ-30〉 TTV 방식 중 학교에서 교육적인 목적으로 활용하기에 적합한 순서(초등학교 대상, 1~3순위 선택) 145

〈표 Ⅲ-31〉 TTV AI 기술을 활용하기에 적합한 시기(초등 교사 대상) 146

〈표 Ⅲ-32〉 TTV AI 기술이 특히 유용할 것 같은 수업 주제와 내용(초등 교사 대상) 147

〈표 Ⅲ-33〉 TTV AI 교육에 적합한 기기(초등 교사 대상) 151

〈표 Ⅲ-34〉 TTV AI 기술 활용한 수업에서 학습효과를 고려할 때 적합한 영상 생성 길이(초등 교사 대상) 151

〈표 Ⅲ-35〉 TTV AI 기술을 활용한 수업 중 영상 생성을 위해 기다릴 수 있는 최대 시간 152

〈표 Ⅲ-36〉 TTV AI 기술을 활용한 수업에서 영상 생성을 기다리는 동안 할 수 있는 효과적인 학습 활동(복수 응답, 초등 교사 대상) 153

〈표 Ⅲ-37〉 TTV AI 기술을 학교 현장에 적용할 때 발생할 수 있는 문제(복수 응답, 초등 교사 대상) 154

〈표 Ⅲ-38〉 TTV AI 기술을 교육에 효과적으로 활용할 수 있는 학습 수행 단계 154

〈표 Ⅲ-39〉 TTV AI 기술을 교육에 효과적으로 활용할 수 있는 학습 내용 유형(복수 응답, 초등 교사 대상) 155

〈표 Ⅲ-40〉 TTV AI 기술을 교육 현장에 도입하기 위해 가장 필요한 것(1~3순위 선택) 156

〈표 Ⅲ-41〉 TTV AI 기술이 교육에 도입되면 가장 크게 개선될 것으로 예상되는 영역 157

〈표 Ⅲ-42〉 TTV AI 기술을 활용한 수업 사례 개발 시 가장 효과적인 교육 자료(복수 응답, 초등 교사 대상) 158

〈표 Ⅲ-43〉 TTV AI 기술이 교육에 미칠 영향 159

〈표 Ⅲ-44〉 향후 TTV AI의 교육적 활용 계획 159

〈표 Ⅲ-45〉 TTV AI의 교육적 활용에 대해 부정적으로 응답한 이유 159

〈표 Ⅲ-46〉 중등 교사 응답자 교직 경력 160

〈표 Ⅲ-47〉 중등 교사 응답자 담당 학년 161

〈표 Ⅲ-48〉 중등 교사 응답자 담당 교과 162

〈표 Ⅲ-49〉 중등 교사의 텍스트 생성 AI 서비스 활용 경험(복수 응답) 163

〈표 Ⅲ-50〉 중등 교사의 텍스트 생성 AI 이해도와 사용 경험 163

〈표 Ⅲ-51〉 중등 교사의 이미지 생성 AI 서비스 활용 경험(복수 응답) 164

〈표 Ⅲ-52〉 중등 교사의 이미지 생성 AI 이해도와 사용 경험 165

〈표 Ⅲ-53〉 중등 교사의 오디오 생성 AI 서비스 활용 경험(복수 응답) 166

〈표 Ⅲ-54〉 중등 교사의 오디오 생성 AI 이해도와 사용 경험 167

〈표 Ⅲ-55〉 중등 교사의 업무와 일상생활을 포함한 생성형 AI 사용 빈도 167

〈표 Ⅲ-56〉 중등 교사의 생성형 AI 관련 연수, 교육 참여 여부 168

〈표 Ⅲ-57〉 중등 교사의 교육 이수 기관(복수 응답) 168

〈표 Ⅲ-58〉 중등 교사의 생성형 AI의 교육적 활용 용도 및 목적(복수 응답) 169

〈표 Ⅲ-59〉 중등 교사가 인식하는 생성형 AI의 교육적 활용 장점(복수 응답) 170

〈표 Ⅲ-60〉 중등 교사가 인식하는 생성형 AI의 교육적 활용 한계점(복수 응답) 171

〈표 Ⅲ-61〉 중고등학교 현장에서의 생성형 AI 활용 경험(교과목 활용) 172

〈표 Ⅲ-62〉 중등 교사의 업무 및 수업 준비에 생성형 AI 활용 사례 173

〈표 Ⅲ-63〉 중등 교사의 TTV AI 기술에 대한 인식 174

〈표 Ⅲ-64〉 중등 교사의 TTV AI 기술 중 활용 경험이 있는 서비스(복수 응답) 175

〈표 Ⅲ-65〉 중등 교사의 TTV AI 기술 중 활용 경험 유무 176

〈표 Ⅲ-66〉 중등 교사의 TTV AI 기술을 교육에 활용한 방법(복수 응답) 176

〈표 Ⅲ-67〉 TTV AI 기술의 교육 효과 및 수업 준비 용이성 177

〈표 Ⅲ-68〉 TTV AI 기술을 활용한 수업 준비가 기존 수업 준비보다 더 용이한 이유 178

〈표 Ⅲ-69〉 중등 교사의 TTV AI 기술을 활용한 수업이 학습 이해도에 미치는 영향 179

〈표 Ⅲ-70〉 TTV AI 기술이 가장 효과적으로 활용될 수 있는 교과 영역 180

〈표 Ⅲ-71〉 중등 교사가 인식하는 TTV AI 기술의 교육 활용 방안(복수 응답) 181

〈표 Ⅲ-72〉 중등 교사가 인식하는 TTV AI 기술의 교육 활용 방안 정리 182

〈표 Ⅲ-73〉 TTV 방식 중 학교에서 교육적인 목적으로 활용하기에 적합한 순서(1~3순위 선택) 183

〈표 Ⅲ-74〉 TTV AI 기술을 활용하기에 적합한 시기(중등 교사 대상) 184

〈표 Ⅲ-75〉 AI 기술이 특히 유용할 것 같은 수업 주제와 내용 185

〈표 Ⅲ-76〉 TTV AI 교육에 적합한 기기(중등 교사 대상) 188

〈표 Ⅲ-77〉 TTV AI 기술 활용한 수업에서 학습효과를 고려할 때 적합한 영상 생성 길이(중등 교사 대상) 188

〈표 Ⅲ-78〉 TTV AI 기술 활용한 수업 중 영상 생성을 위해 기다릴 수 있는 최대 시간 189

〈표 Ⅲ-79〉 TTV AI 기술을 활용한 수업에서 영상 생성을 기다리는 동안 할 수 있는 효과적인 학습 활동(중등 교사 대상) 190

〈표 Ⅲ-80〉 TTV AI 기술을 학교 현장에 적용할 때 발생할 수 있는 문제(중등 교사 대상) 191

〈표 Ⅲ-81〉 TTV AI 기술을 교육에 효과적으로 활용할 수 있는 학습 수행 단계 192

〈표 Ⅲ-82〉 TTV AI 기술을 교육에 효과적으로 활용할 수 있는 학습 내용 유형(복수 응답, 중등 교사 대상) 193

〈표 Ⅲ-83〉 TTV AI 기술을 교육 현장에 도입하기 위해 가장 필요한 것(1~3순위 선택) 194

〈표 Ⅲ-84〉 TTV AI 기술이 교육에 도입되면 가장 크게 개선될 것으로 예상되는 영역 195

〈표 Ⅲ-85〉 TTV AI 기술을 활용한 수업 사례 개발 시 가장 효과적인 교육 자료(복수 응답, 중등 교사 대상) 196

〈표 Ⅲ-86〉 TTV AI 기술이 교육에 미칠 영향 197

〈표 Ⅲ-87〉 향후 TTV AI의 교육적 활용 계획 198

〈표 Ⅲ-88〉 향후 TTV AI의 교육적 활용 계획에 대한 부정적 응답 이유 198

〈표 Ⅳ-1〉 Gagne의 9가지 수업사태 모형(Gagne, 1974) 203

〈표 Ⅳ-2〉 수행 내용 행렬표 학습결과 유형 예시(Merrill, 1994) 208

〈표 Ⅳ-3〉 일차적 자료제시 형태(Merrill, 1994) 209

〈표 Ⅳ-4〉 수행차원과 일차자료제시 형태의 일관성(Merrill, 1994) 210

〈표 Ⅳ-5〉 이차적 자료제시 형태(Merrill, 1994) 211

〈표 Ⅳ-6〉 적절성 규칙에 따른 이차적 자료 지시 형태의 처방(Merrill, 1994) 212

〈표 Ⅳ-7〉 Merrill's CDT 기반 이론적 틀 215

〈표 Ⅳ-8〉 가네의 9가지 수업사태(Gagne's 9 events) 교수ㆍ학습 모형 개발 219

〈표 Ⅳ-9〉 스토리텔링(storytelling) 교수ㆍ학습 모형 개발 228

〈표 Ⅳ-10〉 디자인 씽킹(Design Thinking) 교수ㆍ학습 모형 개발 234

〈표 Ⅳ-11〉 내적 타당화에 참여한 연구진 프로필 240

〈표 Ⅳ-12〉 외부 전문가 타당화에 참여한 전문가 프로필 243

〈표 Ⅳ-13〉 TTV 기술 활용 가네의 9가지 수업사태(Gagne's 9 events) 교수ㆍ학습 모형 257

〈표 Ⅳ-14〉 TTV 기술 활용 스토리텔링(storytelling) 교수ㆍ학습 모형 269

〈표 Ⅵ-1〉 참여 교사 관련 정보 359

〈표 Ⅵ-2〉 초등학교 사례 1의 프로그램 적용 일정 및 사진 360

〈표 Ⅵ-3〉 초등학교 사례 2의 프로그램 적용 일정 및 사진 361

〈표 Ⅵ-4〉 초등학교 사례 3의 프로그램 적용 일정 및 사진 362

〈표 Ⅵ-5〉 중학교 사례 1의 프로그램 적용 일정 및 사진 363

〈표 Ⅵ-6〉 중학교 사례 2의 프로그램 적용 일정 및 사진 365

〈표 Ⅵ-7〉 학생 대상의 만족도 조사 선택형 문항 구성 367

〈표 Ⅵ-8〉 학생 대상의 만족도 조사 서술형 문항 구성 369

〈표 Ⅵ-9〉 교사 대상의 만족도 조사 서술형 문항 구성 370

〈표 Ⅵ-10〉 TTV 기반 AI를 활용한 수업 연구 참여 교사별 적용 대상 371

〈표 Ⅵ-11〉 학생 대상의 만족도 조사 선택형 문항 응답 결과 371

〈표 Ⅵ-12〉 학생 대상 만족도 조사의 서술형 문항 응답 결과 374

〈표 Ⅵ-13〉 교사 대상 만족도 조사의 서술형 문항 응답 결과 380

〈표 Ⅶ-1〉 체크리스트 세부 영역과 각 영역의 점검 항목(초안) 391

〈표 Ⅶ-2〉 델파이 조사 참여 전문가 명단 394

〈표 Ⅶ-3〉 체크리스트 영역 구성에 대한 1차 델파이 조사 결과 396

〈표 Ⅶ-4〉 영역별 점검 항목에 대한 1차 델파이 조사 결과 397

〈표 Ⅶ-5〉 체크리스트 영역 구성에 대한 2차 델파이 조사 결과 404

〈표 Ⅶ-6〉 영역별 점검 항목에 대한 2차 델파이 조사 결과 405

〈표 Ⅶ-7〉 최종 체크리스트 409

〈표 Ⅶ-8〉 최종 체크리스트 타당화 결과 412

그림목차 14

[그림 Ⅰ-1] 연구 절차 및 방법 25

[그림 Ⅱ-1] 비전 분야에서의 생성형 AI의 역사(Liu et al., 2024) 27

[그림 Ⅱ-2] TTV 생성 모델 발전 흐름(Sun et al., 2024) 29

[그림 Ⅱ-3] Gen-2를 이용한 비디오 제작(https://runwayml.com) 33

[그림 Ⅱ-4] 드림 머신으로 만든 비디오(https://lumalabs.ai/dream-machine) 34

[그림 Ⅱ-5] 클링을 이용한 비디오 제작(https://klingai.com) 35

[그림 Ⅱ-6] 소라로 만든 비디오(https://openai.com/index/sora) 36

[그림 Ⅱ-7] 루미에르로 만든 비디오(https://lumiere-video.github.io) 37

[그림 Ⅱ-8] 피카로 만든 비디오(https://pika.art) 38

[그림 Ⅱ-9] 젠모로 만든 비디오(https://www.genmo.ai) 39

[그림 Ⅱ-10] 카이버로 만든 비디오(https://kaiber.ai) 40

[그림 Ⅱ-11] 스테이블 비디오로 만든 비디오(https://www.stablevideo.com) 41

[그림 Ⅱ-12] 브루의 텍스트로 비디오 만들기 기능(https://vrew.ai/ko) 44

[그림 Ⅱ-13] 픽토리의 Script to Video 기능(https://pictory.ai/text-to-video?el=2015&htrafficsource=featurepage) 45

[그림 Ⅱ-14] 인비디오의Create AI video 기능(https://invideo.io) 45

[그림 Ⅱ-15] Designs AI의 AI 비디오 만들기 기능(https://designs.ai/videomaker/start) 46

[그림 Ⅱ-16] 필모라의 AI 텍스트-동영상변환기능(Wondershare Filmora 13소프트웨어) 47

[그림 Ⅱ-17] 플루닛 스튜디오를 이용한 비디오 제작(https://studio.ploonet.com/main) 49

[그림 Ⅱ-18] Deepbrain의 AI Studios를 이용한 비디오 제작(https://www.deepbrain.io/ko/aistudios) 50

[그림 Ⅱ-19] D-ID를 이용한 비디오 제작(https://www.d-id.com) 51

[그림 Ⅱ-20] 신디시아를 이용한 비디오 제작(https://www.synthesia.io) 52

[그림 Ⅱ-21] 콜로시안을 이용한 비디오 제작 https://www.colossyan.com) 53

[그림 Ⅱ-22] 헤드라를 이용한 비디오 제작(https://www.hedra.com/) 54

[그림 Ⅱ-23] EU에서운영하는AI Act 누리집(https://artificialintelligenceact.eu/) 및 전문 62

[그림 Ⅱ-24] 영국 정부의 허위 정보 대응 가이드(김주희 & 김현정, 2024 재인용) 64

[그림 Ⅱ-25] 생성형 AI 저작권 안내서(한국저작권위원회, 2023) 69

[그림 Ⅱ-26] Toys"R"Us의 기원: 브랜드 필름 티저 73

[그림 Ⅱ-27] 코카콜라 광고 캡쳐(YouTube/Coca-Cola) 74

[그림 Ⅱ-28] 볼보 생성형AI 영상광고 캡쳐(YouTube/hellolaco) 74

[그림 Ⅱ-29] 롯데그룹 생성형 AI 영상 광고 캡쳐(YouTube/롯데LOTTE) 75

[그림 Ⅱ-30] LG유플러스 그로쓰 리딩 AX 컴퍼티 광고 75

[그림 Ⅱ-31] 서울우유 광고 76

[그림 Ⅱ-32] You are Belenciaga, Harry 영상 캡쳐(YouTube/DemonFlyingFox) 76

[그림 Ⅱ-33] 더 프로스트 영화 장면(Waymark/Latent Cinema) 77

[그림 Ⅱ-34] Somme Requiem 영상 캡쳐(YouTube/MYLES) 78

[그림 Ⅱ-35] 영화 'AI 수로부인' 스틸컷 78

[그림 Ⅱ-36] 영화 'Datacosm' 79

[그림 Ⅱ-37] 부천국제영화제 AI 영화 부문 작품상 수상작 스틸컷 80

[그림 Ⅱ-38] 영화 '언더 더 사인 오브 더 문' 스틸컷 80

[그림 Ⅱ-39] 애니메이션 'CRITTERZ' 화면 캡쳐 81

[그림 Ⅱ-40] "PLSTC" 영상 장면 81

[그림 Ⅱ-41] 생성형 AI 활용 경상남도 뮤직비디오 82

[그림 Ⅱ-42] Washed Out - The Hardest Part 뮤직비디오 캡쳐(YouTube/Washed Out) 83

[그림 Ⅱ-43] Voltaine - Reformation 뮤직비디오 캡쳐(YouTube/Voltaine) 83

[그림 Ⅱ-44] Heartbreak Kid - Showtime 뮤직비디오 캡쳐(YouTube/Heartbreak Kid) 84

[그림 Ⅱ-45] The full interview with Ben Nash about his AI music videos 영상 캡쳐(YouTube/Heartbreak Kid) 85

[그림 Ⅱ-46] 만약 '빈센트 반 고흐'가 한국을 방문했다면 영상 캡쳐(YouTube/한국을 상상해보세요) 85

[그림 Ⅱ-47] 쿠사츠 온천 관광 홍보 영상 캡쳐(YouTube/草津温泉観光協会) 86

[그림 Ⅱ-48] 서초구 홍보 영상 이미지 87

[그림 Ⅱ-49] 제이나 뉴스 진행 화면 87

[그림 Ⅱ-50] 채널1 AI 생성 앵커 88

[그림 Ⅱ-51] 중국 황저우 TV AI 앵커 89

[그림 Ⅱ-52] Defiance Media's custom virtual news anchor Raxana 89

[그림 Ⅱ-53] 독일 스포츠 채널 Ran 화면 캡쳐 90

[그림 Ⅱ-54] 새로운 물결 선대위 AI 대변인 '에이디' 91

[그림 Ⅱ-55] AI가 만든 2024년 인도네시아 대선 후보 캐릭터 92

[그림 Ⅱ-56] 버추얼 아이돌 '플레이브' 93

[그림 Ⅱ-57] 버추얼아이돌 '메이브'의 리더 시우 93

[그림 Ⅱ-58] 버추얼 인플루언서 '릴 미퀼라' 유튜브 캡쳐(YouTube/Miquela) 94

[그림 Ⅱ-59] 버추얼 인플루언서 '루 도 마갈루' 잡지 루이자 화보 95

[그림 Ⅱ-60] 가상 커버 가수 루이 유튜브 캡쳐(YouTube/RuiCovery) 96

[그림 Ⅱ-61] 멈춰있는 사진 속 독립운동가에게 AI로 광복을 전해드렸더니 영상 캡쳐(YouTube/하일광) 97

[그림 Ⅱ-62] 처음 입는 광복 캠페인 영상 캡쳐(YouTube/빙그레) 97

[그림 Ⅱ-63] Bolton College에서 AI를 활용하여 생성한 영상 100

[그림 Ⅱ-64] Fontys University에서 AI를 활용하여 생성한 영상 101

[그림 Ⅱ-65] 신디시아로 생성한 강의 스크린샷(왼쪽)과 기존 강의 스크린샷(오른쪽)(Leiker, D., Gyllen, A. R., Eldesouky, I., & Cukurova, M., 2023) 102

[그림 Ⅱ-66] IU에서 AI를 활용하여 생성한 영상 103

[그림 Ⅱ-67] 해누리 중학교 수업에서 활용한 샘플 AI 생성 영상 105

[그림 Ⅱ-68] 완성된 이야기 중심 영상의 스크린샷(김선영, 윤혜원, 2024) 107

[그림 Ⅱ-69] AI 영상 제작 방법 강의 모습 108

[그림 Ⅱ-70] 학생이 AI로 생성한 다큐멘터리 영상과 프롬프트(장순규, 2024) 109

[그림 Ⅱ-71] 학생이 TTV 기술을 활용하여 생성한 영화 예고편 영상 111

[그림 Ⅳ-1] 유형 활용에 따른 사례 예시 248

[그림 Ⅴ-1] AI Studio로 제작한 영상으로 수업 안내하기 288

[그림 Ⅴ-2] AI 동영상 편집방식TTV 기술소개하기 289

[그림 Ⅴ-3] 브루 사용 방법 안내하기 289

[그림 Ⅴ-4] Designs AI로 만든 영상으로 이야기와 학습 문제 제시하기 290

[그림 Ⅴ-5] 구글 설문지로 문제 해결을 위한 아이디어 브레인스토밍하기 291

[그림 Ⅴ-6] 구글 프레젠테이션으로 책 속에서 경험한 내용 구상하기 292

[그림 Ⅴ-7] 구글 프레젠테이션으로 책 소개 영상 대본 작성하기 293

[그림 Ⅴ-8] 브루로 책 소개 영상 제작하기 293

[그림 Ⅴ-9] 브루에서 책 소개 영상 수정 보완하기 294

[그림 Ⅴ-10] 구글 클래스룸으로 과제 제출하기 294

[그림 Ⅴ-11] 구글 프레젠테이션으로 책 소개 영상 발표하기 295

[그림 Ⅴ-12] 구글 프레젠테이션으로 동료 평가하기 295

[그림 Ⅴ-13] 런웨이를 활용한 학습 과정 및 수업 주제 안내 동영상 제작 장면 301

[그림 Ⅴ-14] 브루 사용 방법 안내하기 302

[그림 Ⅴ-15] 팀 구성을 위한 활동 예시 1 303

[그림 Ⅴ-16] 팀 구성을 위한 활동 예시 2(패들렛을 활용하여 같은 주제끼리 모이기) 303

[그림 Ⅴ-17] 런웨이로 만든 영상으로 이야기와 학습 문제 제시하기 304

[그림 Ⅴ-18] 패들렛과 댓글 기능을 활용하여 문제 발견하기 305

[그림 Ⅴ-19] 이드로우 마인드 프로그램 활용하여 브레인스토밍하기 306

[그림 Ⅴ-20] 학생들이 프레젠테이션으로 작성한 스토리보드의 예시 307

[그림 Ⅴ-21] 브루를 이용하여 영상 만들기(1) - 대본 입력 308

[그림 Ⅴ-22] 브루를 이용하여 영상 만들기(2) - 편집 309

[그림 Ⅴ-23] 브루를 이용하여 생성한 영상 산출물 309

[그림 Ⅴ-24] 학생들이 실제로 제작한 발표 프레젠테이션 및 영상 310

[그림 Ⅴ-25] 브루를 이용하여 생성한 최종 산출물 예시 311

[그림 Ⅴ-26] 브루의 기본 기능 소개하기 317

[그림 Ⅴ-27] 헤이젠을 활용하여 프로젝트 소개하기 318

[그림 Ⅴ-28] 루멘5를 활용하여 식물 각 기관의 기능 떠올리기 320

[그림 Ⅴ-29] 런웨이를 활용하여 관련 영상 제작하기: 일반-설명형 321

[그림 Ⅴ-30] 텍스트를 영상으로 변환하기 323

[그림 Ⅴ-31] 적절한 배경음악 선택하기 324

[그림 Ⅴ-32] AI 목소리 활용하기 324

[그림 Ⅴ-33] 루멘5를 활용하여 프로젝트 하이라이트 영상 제작하기 326

[그림 Ⅴ-34] 플루닛 스튜디오로 제작한 영상으로 프로젝트 개요 안내하기 332

[그림 Ⅴ-35] 런웨이 사용 방법 안내하기 334

[그림 Ⅴ-36] 런웨이로 만든 영상을 활용하여 프로젝트 목표 안내하기 335

[그림 Ⅴ-37] 노션 페이지에 문제 상황들을 브레인스토밍하기 336

[그림 Ⅴ-38] 런웨이로 아이디어 표현 영상 제작하기 337

[그림 Ⅴ-39] 플루닛 스튜디오로 중간발표 영상 제작하기 338

[그림 Ⅴ-40] 비즈컴으로 아이디어 시각화 작업하기 339

[그림 Ⅴ-41] 플루닛 스튜디오로 최종 발표 영상 제작 및 편집하기 340

[그림 Ⅴ-42] 노션 페이지에 피드백 내용 정리하기 341

[그림 Ⅴ-43] AI Studios로 제작한 영상으로 수업 안내하기 347

[그림 Ⅴ-44] 브루의 기본 기능 소개하기 349

[그림 Ⅴ-45] 브루로 만든 소음으로 인해 교실에서 발생하는 문제상황을 담은 영상 350

[그림 Ⅴ-46] 소리감지센서를 활용한 문제 상황 해결 토론 결과 보드 정리 351

[그림 Ⅴ-47] 조도감지센서를 활용한 문제 상황 해결 토론 결과 보드 정리 352

[그림 Ⅴ-48] 센서 활용 방안을 소개하는 포스터 352

[그림 Ⅴ-49] 브루로 만든 소음으로 인해 교실에서 발생하는 문제 상황을 담은 영상 356

[그림 Ⅶ-1] TTV AI 활용을 위한 체크리스트 개발 절차 395