Yonsei University

4 Instruct students to provide accurate citations and source attributions in their submissions, and ensure these are thoroughly reviewed. ● If students use generative AI in their academic work, they must provide clear and accurate citations. Students should be informed that submitting AI-generated content without proper attribution or using it without modification may be considered plagiarism or academic misconduct. ● Provide students with clear instructions on how to properly cite generative AI tools, including the specific model used, the prompt entered, and the name of the platform. This guidance should be communicated when assigning coursework.

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 5; Extracted text SHA256 e683caa49feeab01002fa1473f7ec08ff0cccda95a1c73bc46e0d8fdc9f2037a; original binding lines 150–157; characters 8185–8884; excerpt offset 0–699

1 수업 내 생성형 AI 도구 활용 방침 마련  수업에서 생성형 AI 도구의 사용 여부 및 허용 범위는 담당 교수의 수업 운영 방침에 따라 결정한다. 이에 따라 생성형 AI 사용을 전면 금지하거나, 특정 목적에 한하여 제한적으로 허용하거나, 전면 허용할 수 있다.  해당 사항은 강의계획서에 명시하고, 강의 시 학생들에게 안내하도록 한다.

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 1; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 8–15; characters 122–344; excerpt offset 0–222

2 생성형 AI 활용 결과물 제출 가이드 아래 안내 사항 중 하나 이상을 선택하여 적용하시고, 선택한 방식은 강의계획서나 수업에서 분명히 안내해 주시기 바랍니다. (1) 프롬프트 기록 ■ 수강생이 생성형 AI를 사용한 경우, 도구명, 버전, 제작사, 활용 목적, 사용 방법, 사용 날짜, 프롬프트 내용, URL,

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 74–81; characters 1827–2031; excerpt offset 0–204

안내해 주시기 바랍니다. (1) 프롬프트 기록 ■ 수강생이 생성형 AI를 사용한 경우, 도구명, 버전, 제작사, 활용 목적, 사용 방법, 사용 날짜, 프롬프트 내용, URL, 생성된 콘텐츠를 과제에 명확히 기재해야 하며, 이를 위한 표준 양식을 제공한다(예시 참고). ■ 프롬프트 내용은 필요 시 간략히 요약할 수 있으며, 원문 전체가 요구되는 경우에는 부록 또는 각주에 별도로 첨 부한다.

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 77–87; characters 1921–2172; excerpt offset 0–251

1 Review and adhere to the course policies. ● The use of generative AI may be permitted or restricted depending on the course. Students are expected to consult the syllabus and course policies to determine whether its use is allowed. In certain cases, the use of generative AI may constitute academic misconduct. ● Students should thoroughly review and adhere to any guidelines provided by the instructor regarding the use of generative AI. ● Students should be aware that they bear full responsibility for any issues arising from the submission of assignments involving generative AI.

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1 수업 내 생성형 AI 도구 활용 방침 마련  수업에서 생성형 AI 도구의 사용 여부 및 허용 범위는 담당 교수의 수업 운영 방침에 따라 결정한다. 이에 따라 생성형 AI 사용을 전면 금지하거나, 특정 목적에 한하여 제한적으로 허용하거나, 전면 허용할 수 있다.  해당 사항은 강의계획서에 명시하고, 강의 시 학생들에게 안내하도록 한다.

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 1; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 8–15; characters 122–344; excerpt offset 0–222

침에 따라 사전에 결정하며, 이를 강의계획서와 수업 안내를 통해 공지한다. 규정을 위반하거나 허용 범위를 벗어나 생성형 AI를 사용한 경우 및 사용 내역을 누락하거나 허위로 기재한 경우에는 학칙상 학문적 부정행위로 간주한다. 이에 따라 해당 과제·시험의 0점 처리, 성적 무효, 징계위원회 회부 등 학칙에 따른 제재가 적용될 수 있다. ▶ 시험 중 사용 활용 예시 ■ 감독관이 있는 시험(오프라인 필기시험, 실험·실습시험, 구두시험 등)에서는 원칙적으로 생성형 AI 사용을 금 지하며, 전자기기 반입을 제한한다.

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무효, 징계위원회 회부 등 학칙에 따른 제재가 적용될 수 있다. ▶ 시험 중 사용 활용 예시 ■ 감독관이 있는 시험(오프라인 필기시험, 실험·실습시험, 구두시험 등)에서는 원칙적으로 생성형 AI 사용을 금 지하며, 전자기기 반입을 제한한다. ■ 무감독·오픈형 과제·시험의 경우, 허용 여부와 범위를 사전에 명시한다.

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ver 1.0 (2025년 8월) 모든 생성형 AI 활용은 과제 제출 시 사용 도구명, 활용 방법, 분석 과정을 명확히 기재해야 하며, 이를 누락하거나 생성물을 수정·검토 없이 제출한 경우 해당 과제 및 성적은 부정행위로 간주되어 학칙에 따른 제재를 받을 수 있습 니다. ※ 참고 - 수업의 과제 제출이나 시험에서 생성형 AI 사용을 허용한 경우, 프롬프트를 어떻게 활용했는지 투명하게 기록·공유하도록 <생성형 AI 활용 결과물 제출 가이드>를 참고하여 활용해 주십시오. 2 생성형 AI 활용 결과물 제출 가이드 아래 안내 사항 중 하나 이상을 선택하여 적용하시고, 선택한 방식은 강의계획서나 수업에서 분명히 안내해 주시기 바랍니다. (1) 프롬프트 기록 ■ 수강생이 생성형 AI를 사용한 경우, 도구명, 버전, 제작사, 활용 목적, 사용 방법, 사용 날짜, 프롬프트 내용, URL, 생성된 콘텐츠를 과제에 명확히 기재해야 하며, 이를 위한 표준 양식을 제공한다(예시 참고). ■ 프롬프트 내용은 필요 시 간략히 요약할 수 있으며, 원문 전체가 요구되는 경우에는

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 56–120; characters 1444–2903; excerpt offset 0–700

부록 또는 각주에 별도로 첨 부한다. ▶ 표기 예시 ChatGPT 5, OpenAI. (2025.9.1.). “프롬프트 내용”. https://chat.openai.com (2) 프롬프트 이력 링크 제출 ■ 생성형 AI 대화 내역을 그대로 저장·공유할 수 있는 링크(예: ChatGPT 공유 링크)를 제출하도록 한다. ■ 공유 링크의 내용은 PDF 파일로 저장하여 제출하도록 한다(링크가 만료될 수 있으므로 링크 유효성 문제 대비). (3) 생성형 AI 과제 제출 및 업로드 안내 ■ 교수자는 수업 상황에 맞게 “생성형 AI 과제 제출 공간” 운영 방식을 선정한다. (예) LearnUs 내 전용 제출 공간 개설, 구글폼/마이크로소프트폼 제출, 구글드라이브/원드라이브 등 클라우드 공유폴더 활용 ■ 선정된 제출 방식을 학생에게 공지하며, 학생은 이에 따라 프롬프트 및 출력 기록을 업로드하도록 안내한다. ▶ 학생 안내 예시 이번 과목에서는 “생성형 AI 과제방”을 운영합니다. 교수자가 지정한 제출 방식(LearnUs, 구글폼, 구글드라이브/원드라이브 등)을 확인하고, 프롬프트와 출력 기록을 해당 공간에 업로드하면

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됩니다. -2-

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① 학생은 학습활동 시 학문윤리를 준수하여야 한다. ② 성적이 과오 또는 부정행위에 의하여 인정된 것이 판명된 때에는 이를 인정하지 아니한다. 제47조 (진급) <개정 2020.11.06>

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① 학생이 다음 각 호에 해당할 때에는 징계할 수 있으며, 이에 관한 사항은 따로 정한다. 1. 성행이 불량한 자 2. 학업을 방해한 자

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If a student's grade is discovered to have been earned by cheating or dishonesty, the grade will become invalid and further disciplinary actions will be enforced. Examples of violation of the academic integrity

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In the case of a student who has been suspended from the university for more than one (1) month or subjected to a higher level of disciplinary action for their misconduct prior to the end of the final examination, their enrollment for the whole course of the semester will be canceled. When disciplinary action is taken due to academic dishonesty, the grade of the course shall be "F", but the procedures and standards for the processing of academic dishonesty shall be separately determined.

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이의 신청 (30일 이내) 1. 제보접수 : 연구부정행위 제보방법 참고 2. 예비조사 : 제보접수일로부터 30일 이내에 착수. 조사 시작일로부터 30일 이내 완료 후 위원회 승인 3. 본조사 : 연구윤리진실성위원회의 예비조사 결과 승인 후, 30일 이내에 조사위원회를 구성하여 본조사 착수. 조사 시작일로부터 120일 이내에 완료 (위원회 승인 후 기간 연장가능)

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4. 판정 : 위원회 승인 받은 후 결과를 제보자 및 피제보자에게 통보 5. 이의신청 : 조사결과 불복 시, 판정 통보일로부터 30일 이내 자유형식으로 이메일(yre1885@yonsei.ac.kr) 로 이의신청/ 이의신청 처리는 접수일로부터 60일 이내 6. 후속조치 : 연구지원 기관에 조사결과 통보, 필요 시 총장에게 징계조치 건의 및 관련 기관의 요청 시 조사자료 제출 연구부정행위 후속조치 교내 「연구윤리진실성위원회의 설치·운영에 관한 규정」 제26조

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1. 징계 2. 연구비 지원 기관에 대한 통보 3. 피조사자에 대한 해당 논문의 철회 또는 수정 요구 및 해당 학술지 편집인에 대한 통보 4. 학위 논문의 지도 및 심사의 제한 5. 당해 학위논문에 의하여 수여된 학위의 취소 6. 생명윤리를 위반한 경우 본교 생명윤리위원회에 대한 통보 연세대학교 연구처 (03722) 서울특별시 서대문구 연세로 50 연세대학교 COPYRIGHT ⓒ 2016 YONSEI UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED. 개인정보처리방침

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; Extracted text SHA256 1da01c40a76586f21bee37373d349d533ba538e6bd77171b09a516bdb58b33cf; original binding lines 635–737; characters 9778–11820; excerpt offset 1400–2042

ver 1.0 (2025년 8월) 교수자를 위한 생성형 AI 수업 활용 지침 1 수업 내 생성형 AI 도구 활용 방침 마련  수업에서 생성형 AI 도구의 사용 여부 및 허용 범위는 담당 교수의 수업 운영 방침에 따라 결정한다. 이에 따라 생성형 AI 사용을 전면 금지하거나, 특정 목적에 한하여 제한적으로 허용하거나, 전면 허용할 수 있다.  해당 사항은 강의계획서에 명시하고, 강의 시 학생들에게 안내하도록 한다. ▶ 강의계획서 활용 예시 (1) 생성형 AI 사용 전면 금지 본 강의에서 제출되는 모든 과제는 수강생의 독창적 사고와 성실한 노력을 바탕으로 작성되어야 합니다. 과제 수행 과정 전반에 있어 모든 과정은 반드시 본인의 역량으로 완성해야 하며, 어떠한 형태의 생성형 AI 지원도 허용되지 않습니다. 이에 따라 ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, DeepL, Write 등 생성형 AI 도구와 그 밖에 인공지능 기반 자료수집·작성·편집·분석·번역 도구의 사용을 엄격히 금지합니다. 본 정책을 위반할 경우 해당 과제 및 성적은 부정행위로 간

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주되어 학칙에 따른 제재를 받을 수 있습니다. (2) 생성형 AI 사용 부분 허용 본 강의에서는 생성형 AI를 아이디어 발상, 주제 및 자료 탐색, 문장 교정·번역, 코드 초안 작성 등 준비 단계 또는 (교수가 지정한 특정 목적)에 한해 학습의 보조적 도구로 활용할 수 있습니다. 다만, 생성형 AI가 생성한 텍스트나 이미지를 그대로 과제의 일부로 제출하는 것은 금지되며, 반드시 학생 본인의 검토·수정 과정을 거쳐 제출해야 합니다. 생성형 AI를 사용한 경우, 반드시 활용 목적, 사용 도구명, 사용 과정 및 생성 내용을 과제에 명시해야 하며, 명시하지 않을 경우 이는 학문적 부정행위로 간주됩니다. 허용 범위를 벗어난 사용 시 해당 과제 및 성적은 부정행위로 간주되어 학칙에 따른 제재를 받을 수 있습니다. (3) 생성형 AI 사용 전면 허용 본 강의에서는 생성형 AI의 창의적 활용을 허용합니다. 수강생은 과제, 보고서, 프로젝트 수행 과정에서 생성형 AI를 활용하여 복잡한 주제를 탐색하고, 다양한 관점을 비교하며, 초안을 작성·개선하는 활동을 할 수 있습니다. 다만, 생성형 AI가 생성한 내용을 그대로 제출하는 것은 허용되지 않으며, 반드시 성찰, 수정, 비교, 재해석 등 학문적 재구성 과정을 거쳐야 합니다.

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-1-

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ver 1.0 (2025년 8월) ※ 참고 - 은닉 텍스트(hidden text) 금지 조항이 필요할 경우, 다음의 예시 문구를 활용해 주십시오. “모든 제출물(PDF 포함)은 학생이 직접 작성한 내용만을 포함해야 하며, 투명 글씨·숨김 텍스트·보이지 않는 메타데이터 등을 포함하는 경우 학문적 부정행위로 간주됩니다.” 3 생성형 AI Detection 도구 활용 생성형 AI Detection 도구는 과제·보고서·프로젝트의 진위성 검토와 부정행위 예방을 위해 보조적 으로 사용할 수 있으며, 이러한 도구 역시 정확도와 신뢰도의 한계가 있는 만큼 그 결과만으로 성적을 결정하거나 징계하지 않는다. 최종 판단은 학생의 소명 및 교수자의 검토를 포함한 종합적 판단에 따른다. 예) Turnitin-AI detection, 카피킬러-GPT killer 생 성형 AI Detection 도구에 대한 자세한 사항은 도서관 홈페이지 (https://library.yonsei. ac.kr/) 내 ‘Turnitin’ 및 ‘Copykiller’ 이용방법을 참고해 주십시오. .4 다

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 3; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 121–176; characters 2904–4409; excerpt offset 0–700

시험 관련 생성형 AI 활용 지침 생성형 AI 도구의 사용 여부와 허용 범위는 수업 유형, 과제 및 시험의 성격, 교수자의 수업 운영 방 침에 따라 사전에 결정하며, 이를 강의계획서와 수업 안내를 통해 공지한다. 규정을 위반하거나 허용 범위를 벗어나 생성형 AI를 사용한 경우 및 사용 내역을 누락하거나 허위로 기재한 경우에는 학칙상 학문적 부정행위로 간주한다. 이에 따라 해당 과제·시험의 0점 처리, 성적 무효, 징계위원회 회부 등 학칙에 따른 제재가 적용될 수 있다. ▶ 시험 중 사용 활용 예시 ■ 감독관이 있는 시험(오프라인 필기시험, 실험·실습시험, 구두시험 등)에서는 원칙적으로 생성형 AI 사용을 금 지하며, 전자기기 반입을 제한한다. ■ 무감독·오픈형 과제·시험의 경우, 허용 여부와 범위를 사전에 명시한다. ▶ 시험 관련 안내 활용 예시 본 시험은 학문적 성실성을 전제로 시행됩니다. 감독관이 허용하지 않는 모든 형태의 생성형 AI(ChatGPT, Gemini, Claude 등) 및 AI 기반 전자기기 사용은 금지되며, 위반 시 학칙에 따른 제재를 받을 수 있습니다. 생성형 AI 사용이 허용된 경우에는 사용 범위, 도구명, 활용 방법을 명확히 기재

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해야 하며, 생성형 AI가 생성한 내용을 수정·검토 없이 그대로 제출하는 행위는 금지됩니다. -3-

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 3; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 121–176; characters 2904–4409; excerpt offset 1400–1505

3 생성형 AI Detection 도구 활용 생성형 AI Detection 도구는 과제·보고서·프로젝트의 진위성 검토와 부정행위 예방을 위해 보조적 으로 사용할 수 있으며, 이러한 도구 역시 정확도와 신뢰도의 한계가 있는 만큼 그 결과만으로 성적을 결정하거나 징계하지 않는다. 최종 판단은 학생의 소명 및 교수자의 검토를 포함한 종합적 판단에 따른다. 예) Turnitin-AI detection, 카피킬러-GPT killer 생 성형 AI Detection 도구에 대한 자세한 사항은 도서관 홈페이지 (https://library.yonsei. ac.kr/) 내 ‘Turnitin’ 및 ‘Copykiller’ 이용방법을 참고해 주십시오.

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 3; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 133–142; characters 3182–3596; excerpt offset 0–414

ver 1.0 (2025년 8월) ※ 참고 - 은닉 텍스트(hidden text) 금지 조항이 필요할 경우, 다음의 예시 문구를 활용해 주십시오. “모든 제출물(PDF 포함)은 학생이 직접 작성한 내용만을 포함해야 하며, 투명 글씨·숨김 텍스트·보이지 않는 메타데이터 등을 포함하는 경우 학문적 부정행위로 간주됩니다.” 3 생성형 AI Detection 도구 활용 생성형 AI Detection 도구는 과제·보고서·프로젝트의 진위성 검토와 부정행위 예방을 위해 보조적 으로 사용할 수 있으며, 이러한 도구 역시 정확도와 신뢰도의 한계가 있는 만큼 그 결과만으로 성적을 결정하거나 징계하지 않는다. 최종 판단은 학생의 소명 및 교수자의 검토를 포함한 종합적 판단에 따른다. 예) Turnitin-AI detection, 카피킬러-GPT killer 생 성형 AI Detection 도구에 대한 자세한 사항은 도서관 홈페이지 (https://library.yonsei. ac.kr/) 내 ‘Turnitin’ 및 ‘Copykiller’ 이용방법을 참고해 주십시오. .4 다

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 3; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 121–176; characters 2904–4409; excerpt offset 0–700

시험 관련 생성형 AI 활용 지침 생성형 AI 도구의 사용 여부와 허용 범위는 수업 유형, 과제 및 시험의 성격, 교수자의 수업 운영 방 침에 따라 사전에 결정하며, 이를 강의계획서와 수업 안내를 통해 공지한다. 규정을 위반하거나 허용 범위를 벗어나 생성형 AI를 사용한 경우 및 사용 내역을 누락하거나 허위로 기재한 경우에는 학칙상 학문적 부정행위로 간주한다. 이에 따라 해당 과제·시험의 0점 처리, 성적 무효, 징계위원회 회부 등 학칙에 따른 제재가 적용될 수 있다. ▶ 시험 중 사용 활용 예시 ■ 감독관이 있는 시험(오프라인 필기시험, 실험·실습시험, 구두시험 등)에서는 원칙적으로 생성형 AI 사용을 금 지하며, 전자기기 반입을 제한한다. ■ 무감독·오픈형 과제·시험의 경우, 허용 여부와 범위를 사전에 명시한다. ▶ 시험 관련 안내 활용 예시 본 시험은 학문적 성실성을 전제로 시행됩니다. 감독관이 허용하지 않는 모든 형태의 생성형 AI(ChatGPT, Gemini, Claude 등) 및 AI 기반 전자기기 사용은 금지되며, 위반 시 학칙에 따른 제재를 받을 수 있습니다. 생성형 AI 사용이 허용된 경우에는 사용 범위, 도구명, 활용 방법을 명확히 기재

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해야 하며, 생성형 AI가 생성한 내용을 수정·검토 없이 그대로 제출하는 행위는 금지됩니다. -3-

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 3; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 121–176; characters 2904–4409; excerpt offset 1400–1505

6 Do not enter any confidential, sensitive, or personally identifiable information into generative AI tools. ● Information entered into generative AI systems may be stored and used for model improvement purposes. Therefore, avoid inputting any sensitive or personal data. 7 When using AI-generated content, make sure to review and consider the

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 9; Extracted text SHA256 e683caa49feeab01002fa1473f7ec08ff0cccda95a1c73bc46e0d8fdc9f2037a; original binding lines 337–344; characters 17228–17605; excerpt offset 0–377

4 개인정보 및 연구데이터 보호  외부 서버 (클라우드) 기반 생성형 AI에는 개인정보, 민감정보, 특허 자료, 기관 비공개 정보 및 미공 개 연구 성과(예: 미발표 논문 초안, 미공개 논문 원문 전체, 원시 연구데이터, 미공개 분석결과 등)를 입력하거나 업로드하지 않는다.  오 픈소스 LLM을 기관 내부 서버나 개인 로컬 환경에서 운용하는 경우, 해당 모델의 저작권· 라이선스 조건을 준수하고 기관의 보안 관리 절차를 반드시 따른다.

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 52ca25e7bd24a8f299b118c654cc22898ddb8d2b55d24f55ebad8800c39c0ffb; original binding lines 81–88; characters 1838–2120; excerpt offset 0–282

▶ 활용 예시 (1) 생성형 AI 윤리적 활용 가이드 • ■ 개인정보·민감정보 입력 금지: 외부 서버 기반 생성형 AI에 개인정보, 민감정보, 미공개 연구데이터, 내부 기밀 자료를 입력하지 않는다. • ■ 저작권·라이선스 준수: 생성형 AI가 생성한 텍스트, 이미지, 코드 등 모든 콘텐츠 사용 시 저작권과 라이선스 조건을 반드시 확인하고, 필요한 경우 출처를 명시하거나 사용 허락을 받는다. • ■ 평가의 공정성 보장: 교수자는 학생의 논문, 과제, 보고서, 시험 답안 등 평가 대항 원문 전체를 생성형 AI에

証拠の所在の検索: Captured continuous source context; physical PDF page 4; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 198–208; characters 4827–5158; excerpt offset 0–331

ver 1.0 (2025년 8월) 평가방식을 다양화한다. ■ 생성형 AI 친화형 과제 설계: 단순 암기·요약형 과제 대신, 생성형 AI가 생성한 답변을 분석·비판·응용하도록 유도하는 과제를 개발한다. ■ 평가 방식 다양화: 구두 발표, 실습, 동료 평가, 개별 면담 등 생성형 AI 의존도가 낮은 평가 방식을 설계한다. ■ 생성형 AI 통합 수업 활동: 토론 주제 생성, 시뮬레이션 실습, 코드 예시 분석 등 생성형 AI를 학습 촉진 도구로 활용하는 방법을 안내한다. 5 수업에 생성형 AI 활용 지침 마련 및 교육자료 제공 ▶ 활용 예시 (1) 생성형 AI 윤리적 활용 가이드 • ■ 개인정보·민감정보 입력 금지: 외부 서버 기반 생성형 AI에 개인정보, 민감정보, 미공개 연구데이터, 내부 기밀 자료를 입력하지 않는다. • ■ 저작권·라이선스 준수: 생성형 AI가 생성한 텍스트, 이미지, 코드 등 모든 콘텐츠 사용 시 저작권과 라이선스 조건을 반드시 확인하고, 필요한 경우 출처를 명시하거나 사용 허락을 받는다. • ■ 평가의 공정성 보장: 교수

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 4; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 177–231; characters 4410–5831; excerpt offset 0–700

자는 학생의 논문, 과제, 보고서, 시험 답안 등 평가 대항 원문 전체를 생성형 AI에 입력하여 평가·채점·분석 목적으로 활용하지 않는다. • ■ 표절 및 부정행위 방지: 생성형 AI가 생성한 결과물을 검토·수정 없이 제출하거나, 생성형 AI 활용 내역을 누락·허위 기재하는 행위는 학문적 부정행위에 해당함을 명확히 안내한다. (2) 학생 생성형 AI 리터러시 교육 가이드 • 기초 이해 교육: 학기 초 또는 주요 과제 시작 전, 생성형 AI의 기본 원리, 주요 기능, 한계, 잠재적 위험성, 그리고 비판적·창의적 활용 방법을 사례와 함께 교육한다 • 생성형 AI 생성물 검증·평가 역량 강화: 생성형 AI가 생성한 결과물의 신뢰도 검증 방법, 편향 가능성 분석, 사실 확인 절차를 안내한다. 또한, 정보 출처 확인 및 인용 원칙을 병행하여 교육하여, 학생이 해당 결과의 정확성과 신뢰성을 스스로 점검·확인할 수 있도록 한다. • 비판적 활용 훈련: 생성형 AI가 생성한 자료를 단순 수용하지 않고, 분석·수정·재해석하는 과정을 거치도록 지도 한다. 평가 기준에 비판적 사고와 창의적 재구성을 반영하여 생성형 AI 결과물을 비판적으로 활용하는 습관을 형성한다.

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証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 4; Extracted text SHA256 6611b0c6d9367f2643a411c44691db00f490cccc2c731b70b31912980a3200f2; original binding lines 177–231; characters 4410–5831; excerpt offset 1400–1421

ver 1.0 (2025년 8월) (영문 예시) The English abstract of this paper was reviewed using ChatGPT (GPT-5, OpenAI) to improve grammatical accuracy and clarity of expression. All suggestions from the generative AI tool were critically reviewed and edited by the authors, who take full responsibility for the final content. 3 연구의 핵심 내용 생성은 금지한다  생성형 AI를 사용하여 연구의 독창적인 아이디어, 가설, 데이터, 이미지, 분석 결과, 해석 등 연구의 본질적·창의적 산출물을 생성하는 행위는 금지한다.  생성형 AI는 글쓰기·편집·시각 자료 제작 등을 보조적 연구 지원 수단에 한해 사용할 수 있으며, 연구 자의 고유한 창의적·지적 활동을 대체할 수 없다. 4 개인정보 및 연구데이터 보호  외부 서버 (

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 52ca25e7bd24a8f299b118c654cc22898ddb8d2b55d24f55ebad8800c39c0ffb; original binding lines 55–107; characters 1172–2548; excerpt offset 0–700

클라우드) 기반 생성형 AI에는 개인정보, 민감정보, 특허 자료, 기관 비공개 정보 및 미공 개 연구 성과(예: 미발표 논문 초안, 미공개 논문 원문 전체, 원시 연구데이터, 미공개 분석결과 등)를 입력하거나 업로드하지 않는다.  오 픈소스 LLM을 기관 내부 서버나 개인 로컬 환경에서 운용하는 경우, 해당 모델의 저작권· 라이선스 조건을 준수하고 기관의 보안 관리 절차를 반드시 따른다. 5 생성형 AI 생성 여부 점검  학술지 논문 제출 전에는 ‘iThenticate-AI Detection’ 등 생성형 AI Detection 도구를 사용하여 원고에 포함된 생성형 AI 생성 가능성을 점검한다.  생성형 AI Detection 도구의 결과는 참고 자료로 활용하며, 연구자의 책임감 있는 검토와 수정을 통해 학문적 성실성을 확보한다.  iThenticate-AI Detection 도구에 대한 자세한 사항은 도서관 홈페이지 (https://library.yonsei. ac.kr/) 내 ‘iThenticate’ 이용방법을 참고해 주십시오. -2-

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 52ca25e7bd24a8f299b118c654cc22898ddb8d2b55d24f55ebad8800c39c0ffb; original binding lines 55–107; characters 1172–2548; excerpt offset 700–1376

ver 1.0 (2025년 8월) 연구자를 위한 생성형 AI 활용 지침 1 저자 자격  저자 자격은 국제학술지의 저자 기준(ICMJE 등)에 따라 연구의 기획·실행·분석·작성·검토 등 주요 과정에 실질적으로 기여한 사람에게만 부여된다.  생성형 AI는 이러한 요건을 충족할 수 없으므로 저자로 인정되지 않는다. 2 생성형 AI 활용의 투명한 공개  데이터 처리, 논문 작성, 발표 자료 준비 등 연구 과정에서 생성형 AI를 사용한 경우, 사용한 도구명 (예: ChatGPT 4.0, DeepL), 버전, 제작사와 함께 구체적인 활용 목적(예: 영문 번역, 문법 교정, 이 미지 편집, 자료 정리)을 명확히 기재한다.  생성형 AI 활용은 글쓰기, 편집, 자료 정리 등 보조 수단에 한하며, 연구의 설계·분석·해석·결론 등 핵심 내용과 최종 책임은 전적으로 인간 저자에게 있다. 연구 결과물의 저작권과 지적재산권은 연구자에게 있으므로 생성형 AI가 생성한 내용은 반드시 연구자가 직접 검토·수정·검증한다.  공개 방식과 표기 형식은 관련 학술지의 생성형 AI 활용 정책을 사전에 확인하

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 1; Extracted text SHA256 52ca25e7bd24a8f299b118c654cc22898ddb8d2b55d24f55ebad8800c39c0ffb; original binding lines 1–54; characters 0–1171; excerpt offset 0–700

고 준수하며, 이를 고의로 누락하거나 허위로 기재하는 경우 연구 부정행위로 간주될 수 있다. ※ 명시 위치: 논문·발표자료의 Acknowledgements 또는 Methods 섹션 (표준 문구 예시) 본 연구(또는 발표)는 [도구명, 버전, 제작사]를 [활용 목적]에 사용하였으며, 생성된 결과물은 저자가 검토·수정 하였습니다. 최종 책임은 전적으로 저자에게 있습니다. ▶ 작성 예시 (한글 예시) 본 논문의 영문 초록은 문법적 정확성과 표현의 명확성을 높이기 위해 OpenAI에서 개발한 ChatGPT (GPT-5)를 활용하여 검토하였습니다. 생성형 AI가 제안한 모든 수정 사항은 저자들이 직접 검토·수정하였으며, 그에 대한 최종 책임은 저자에게 있습니다. -1-

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ver 1.0 (2025년 8월) (영문 예시) The English abstract of this paper was reviewed using ChatGPT (GPT-5, OpenAI) to improve grammatical accuracy and clarity of expression. All suggestions from the generative AI tool were critically reviewed and edited by the authors, who take full responsibility for the final content. 3 연구의 핵심 내용 생성은 금지한다  생성형 AI를 사용하여 연구의 독창적인 아이디어, 가설, 데이터, 이미지, 분석 결과, 해석 등 연구의 본질적·창의적 산출물을 생성하는 행위는 금지한다.  생성형 AI는 글쓰기·편집·시각 자료 제작 등을 보조적 연구 지원 수단에 한해 사용할 수 있으며, 연구 자의 고유한 창의적·지적 활동을 대체할 수 없다. 4 개인정보 및 연구데이터 보호  외부 서버 (

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 52ca25e7bd24a8f299b118c654cc22898ddb8d2b55d24f55ebad8800c39c0ffb; original binding lines 55–107; characters 1172–2548; excerpt offset 0–700

클라우드) 기반 생성형 AI에는 개인정보, 민감정보, 특허 자료, 기관 비공개 정보 및 미공 개 연구 성과(예: 미발표 논문 초안, 미공개 논문 원문 전체, 원시 연구데이터, 미공개 분석결과 등)를 입력하거나 업로드하지 않는다.  오 픈소스 LLM을 기관 내부 서버나 개인 로컬 환경에서 운용하는 경우, 해당 모델의 저작권· 라이선스 조건을 준수하고 기관의 보안 관리 절차를 반드시 따른다. 5 생성형 AI 생성 여부 점검  학술지 논문 제출 전에는 ‘iThenticate-AI Detection’ 등 생성형 AI Detection 도구를 사용하여 원고에 포함된 생성형 AI 생성 가능성을 점검한다.  생성형 AI Detection 도구의 결과는 참고 자료로 활용하며, 연구자의 책임감 있는 검토와 수정을 통해 학문적 성실성을 확보한다.  iThenticate-AI Detection 도구에 대한 자세한 사항은 도서관 홈페이지 (https://library.yonsei. ac.kr/) 내 ‘iThenticate’ 이용방법을 참고해 주십시오. -2-

証拠の所在の検索: Bounded full continuous context; physical PDF page 2; Extracted text SHA256 52ca25e7bd24a8f299b118c654cc22898ddb8d2b55d24f55ebad8800c39c0ffb; original binding lines 55–107; characters 1172–2548; excerpt offset 700–1376