연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구는 조선 전기 종묘제례(宗廟祭禮)에서 사용되는 제기(祭器)의 시기별 변천 과정을 면밀히 고증하는 데에서 출발한다. 단순히 유물의 형태를 살피는 것에 그치지 않고 온톨로지(Ontology) 기반의 지식 그래프(Knowledge Graph)로 구조화한다. 그리고 제례 문화의 역사적 맥락과 변화를 논리적으로 추론할 수 있는 시맨틱 아카이브(Semantic Archive)를 구축하고 시각화하는 것이 최종적인 목표이다. 조선왕조는 『조선왕조실록』과 『국조오례의』 같은 기록을 통해 종묘제례에 관해 세밀하게 기록해 왔다. 그러나 이를 기반으로 현재 운영되는 관련 디지털 아카이브들은 단순한 텍스트 검색이나 개별 유물 이미지를 나열하는 수준에 머물러 있는 것이 사실이다. 이로 인해 제례 문화가 지닌 유기적인 변화상이나 역사적 의미를 입체적으로 파악하기에는 어려운 실정이다. 이러한 문제의식을 바탕으로 해당 연구는 파편화된 기록들을 온톨로지 기반으로 연결하고 디지털 기술을 활용해 시각화하고자 한다. 구체적인 연구의 목적과 방향은 첫째, 조선 전기인 세종부터 성종 연간을 집중적으로 조명하여 제기로 사용된 기형과 기종의 시기별 변화 양상을 분석하고자 한다. 단순히 문헌 속의 도설(圖說)에만 의존하지 않고 실제 박물관에 소장된 유물의 메타데이터 간 검증을 거쳐 고증을 확보한다. 또한 제기의 재질이나 기형이 변하는 현상을 기형적 변모로만 해석하는 것이 아닌, 해당 변화가 당대의 사회적 가치관이나 정치적 배경 등과 어떻게 맞물려 있는지 상관관계를 규명할 계획이다.
둘째, 파편화된 기록과 유물 데이터를 통합할 수 있는 시맨틱 데이터베이스를 설계한다. 또한 고문헌의 고어(古語)와 현대 용어 간 간극을 해소할 시소러스(Thesaurus)를 구축한다. 이를 기반으로 제기의 기종, 기형, 재질, 시기, 문양 등의 개념과 관계를 정의하는 온톨로지를 설계한다. 설계된 온톨로지로 제기의 변화가 국가 제도 및 사회적 사건과 어떻게 맞물려 있는지, 기종의 변천 과정을 논리적으로 설명할 수 있는 지식 구조를 구현한다.
마지막으로 앞서 구축된 지식 체계를 바탕으로 종묘제례 문화의 시간적 흐름을 경험할 수 있는 플랫폼을 구현한다. 특히 단순한 시각적 재현을 넘어 제기와 관련된 문헌 기록, 역사적 맥락, 상호 관계 정보를 지식 그래프와 연동하여 네트워크 형태로 시각화한다. 그 외에도 사용자가 특정 시점을 선택하면 당대 제례 공간에 사용된 제기와 관련된 배치를 플랫폼 내에 구현한다. 이러한 방법론은 전문가에 한정되었던 고증 연구를 일반 대중들과 교육 현장에서 직관적으로 활용하고 경험할 수 있는 기반이 될 것이다.
본 연구는 제례라는 무형유산과 제기라는 유형유산, 그리고 실록의 기록 자산을 디지털 기술로 통합하여 조선시대 제례의 변천사를 입체적으로 시각화하는데 목적이 있다. 단순히 과거를 복원하는 데 그치지 않고 제례 문화가 시대와 함께 어떻게 변화했는지를 분석할 수 있는 디지털 헤리티지의 새로운 방법론을 정립하려는 의미 있는 시도라고 할 수 있다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구는 조선 전기 종묘제례에서 사용된 제기의 변천 과정을 시멘틱 구조로 체계화하여 미술사학과 디지털 헤리티지 측면, 사회적 측면에서 다음과 같은 다각적 효과를 창출할 것으로 기대된다.
먼저 미술사학 측면으로 조선시대 제례 연구에 새로운 분석 모델을 제시한다. 기존 제기와 관련한 연구는 미술사적 관점에서 집중되었다. 따라서 본 연구에서는 제기라는 구체적인 유물을 중심으로 사회적 변화와 국가 의례 체계 간의 상호 작용을 통시적 관점에서 분석하는 차별성을 가지고자 한다. 또한, 문헌 기록과 유물을 교차로 검증하여 구축된 지식 체계는 조선의 제례문화에 관한 연구의 기초 데이터로서 신뢰성과 논리성을 높일 것이다. 뿐만 아니라 파편화되어 있는 관련 데이터들을 시맨틱 구조로 통합하여 기존 데이터의 활용도를 높이고 연결된 데이터 사이에서 새로운 지식을 도출함으로써 디지털 인문학 연구의 가능성을 제시한다. 더 나아가 본 연구는 종묘제례를 넘어 유형유산과 무형유산의 포괄적 가치를 체계화하는 동시에 조선 왕실 의례 문화 전반을 아우를 수 있는 통합적 모델로 확장되는 학술적 토대가 될 것이다.
두 번째로 디지털 헤리티지학 연구에 있어 전통적인 연구 방법론을 넘어 다각적 활용이 가능한 융합적 연구 방법론으로 확장한다. 시소러스와 온톨로지 기반의 지식 그래프는 단편적인 인문학적 데이터를 단순히 나열하는 데 그치지 않고 의미적 연관성에 따라 체계화함으로써 데이터 간 숨겨진 맥락을 도출할 수 있다. 이는 기존의 관계형 데이터베이스가 가진 한계를 온톨로지 기반 데이터베이스로 보완하며 텍스트, 도설, 유물로 전해지던 파편적인 흔적을 유기적으로 연결할 수 있다. 이러한 다각적 맥락을 반영한 데이터 모델링은 유기적 관계성을 바탕으로 추론과 분석을 할 수 있고 이는 고도화된 지식 체계를 구현하는 기반이 될 것이다. 특히 HermiT 추론기를 통한 논리적 일관성 검증과 SPARQL 질의를 통한 데이터 유효성 점검을 병행하여 구축된 지식 모델의 데이터 정합성을 확보하고자 한다. 이러한 지식 그래프 구축 과정은 앞으로 여러 문화유산 데이터를 연결 및 확장하는 연구 방법론으로 활용될 것 이다.
마지막으로 사회 문화적 측면에서 고증에 기반한 본-디지털(Born-Digital) 콘텐츠를 확보하고 활용도를 높일 수 있다. 또한, 온톨로지를 기반으로 구성된 지식 체계는 복잡한 학술 정보를 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 전달한다. 이는 전문가 영역에서 다룬 고증 연구를 일반 대중들이 쉽게 접근할 수 있다.
뿐만 아니라, 제례 공간에 사용된 제기를 가상 박물관에서 재현하는 플랫폼 구현을 통해 일반대중은 의례 문화에서 사용된 제기가 어떻게 변화되었는지 직접적으로 체험할 수 있다. 이러한 플랫폼은 지능형 전시 큐레이션부터 다양한 문화 콘텐츠 제작에 활용할 수 있는 높은 가치를 지닌다.
결과적으로 본 연구는 데이터 기반의 지식 구조화를 통해 파편화된 기록과 유물들을 하나로 모아 해석할 수 있는 연구 기반을 마련할 것으로 기대된다. 또한 온톨로지 설계 기반의 디지털 기술을 활용하여 문화유산이 지닌 학술적 가치와 사회적 활용성을 극대화할 수 있고 이는 디지털 헤리티지 연구에 기여할 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 조선 전기 종묘제례 제기가 시대에 따라 어떻게 변해왔는지 살펴보고 그 과정을 시맨틱 아카이브를 통해 시각화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 인문학적 분석과 디지털 기술을 결합해 네 단계로 구성된 연구 절차를 체계적으로 진행한다.
먼저 기초 데이터 수집 및 정제 단계이다. 『조선왕조실록』과 『국조오례의』 등 디지털화된 기록물과 국립중앙박물관과 국립고궁박물관이 소장한 유물의 메타데이터를 일차적으로 수집한다. 이를 바탕으로 제기의 기종, 기형, 재질 등을 분류 지표를 세워서 정리한다. 또한 문헌 속의 도설이나 실록의 기록들을 실제 유물의 물리적 형태와 교차 검증한다. 기록상의 규격이나 묘사가 실제 유물과 어느 정도의 일치성을 보이는지 파악하여 역사적 변용의 흔적을 추적한다. 그 외에도 고문헌에 등장하는 고어와 현대 용어 사이의 의미 차이를 좁히기 위해 유의어, 상위어, 하위어, 관련어를 아우르는 용어사전을 구축한다. 이를 통해 여러 문헌과 유물 데이터에서 사용된 명칭을 표준화하여 시맨틱 검색과 데이터 연계 작업도 훨씬 더 정확하게 이루어질 수 있다.
두 번째로 온톨로지 설계 및 지식 그래프 구조화 단계이다. 제기의 재질,의례, 시기 및 관련 역사적 사건 등 핵심 개념 간의 유기적 관계를 CIDOC-CRM 및 Linkded Art 같은 국제 표준 모델에 기초로 정의하고 이를 바탕으로 범용성과 고도화된 체계를 갖춘 온톨로지를 구축한다. 그리고 ‘주체–서술어–목적어’ 형태의 트리플(Triple) 구조를 구현한다. 또한 제기와 문헌 기록, 역사적 맥락들을 서로 연결하는 지식 그래프를 만든다. 이는 단순히 정보를 나열하는 것에 그치지 않고 데이터 사이의 관계를 바탕으로 설득력 있는 추론을 가능하게 한다.
세 번째로 온톨로지 검증 및 데이터 검증 단계이다. 우선 설계된 온톨로지가 논리적으로 일관되고 계층 구조나 속성, 그리고 관계 정의가 적절한지 HermiT 추론기를 활용하여 검증한다. 다음으로 지식 그래프에 실제 데이터를 적용하고, SPARQL 질의를 통해 관계 구조와 데이터의 유효성을 점검한다. 그 외에도 조선시대 의례 연구의 기존 성과와 비교 분석하고 전문가 자문을 병행함으로써 학술적 신뢰성과 고증의 정확성을 확보한다.
마지막으로 시각화 및 플랫폼 구현 단계이다. 먼저 구축된 지식 그래프를 기반으로 사용자가 특정 시기나 제기 유형을 선택하면 관련 유물과 문헌 기록, 역사적 맥락 등을 네트워크 형태로 시각화하여 보여준다. 또 시대별로 제례 공간 내 제기 배치를 재현해 볼 수 있는 가상박물관을 구현한다. 이러한 시도는 문헌 속 데이터와 실제 유산을 서로 연결된 다차원적 디지털 경험으로 확장되는 한편 궁극적으로 온톨로지 기반의 시멘틱 아카이브 플랫폼 구현으로 이어진다.
해당 과정들을 통해 본 연구는 문헌과 유물 데이터를 통시적으로 분석하고, 종묘제례에서 사용된 제기의 변천과 그 안에 담긴 역사적 맥락을 직관적으로 이해할 수 있도록 연구 기반을 다지고자 한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
종묘제례, 제기, 지식그래프, 온톨로지, 디지털 아카이브
키워드
(영어 500자 이내)
Jongmyo Jerye, Ritual Vessels, Knowledge Graph, Ontology, Digital Archive

게시물 이원석 / 조선 전기 종묘 제기(祭器)의 변천 양상과 시맨틱 구조화 연구 / 2026 석사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
정보기술의 급격한 발전과 사회적 확산은 인문학 학술 환경과 연구 방식, 매체와 인지 과정의 전환을 촉발했다. 적지 않은 수의 인문학 연구자들은 디지털 기술을 인문학 연구 활동에 도입했고, 그로 인해 발생된 ‘디지털 인문학’의 학술적 적실성에 대한 논쟁은 아직까지도 치열하게 전개되고 있다. 본 연구는 인공지능과 로보틱스 중심의 또다른 사회 재편을 앞둔 현 시점에서 인문학 연구자들의 정보기술 인식과 수용 서사를 검토함으로써, 디지털 시대 인문학 학술 커뮤니케이션의 변화와 향후 전망을 이해하고자 한다.

‘디지털 인문학’의 등장에 따라 어떠한 디지털 기술이 인문학 연구에 사용되었고, 근거하는 주요 학문 분야나 이론이 무엇인지 규명하는 연구도 활성화되었다. 하지만, 이러한 논의는 디지털 인문학 연구에 반영된 인문학 내 정보기술 담론이 어떻게 변하고 학문적 기제로 작용했는지를 충분히 다루지 않았다. 본 연구는 이러한 연구사적 공백을 토대로 인문학 연구자들의 지식과 당대적 인식이 내포된 학술문헌 텍스트에 문맥 기반 동적 워드 임베딩(Dynamic Contextualized Word Embedding)을 적용해 연구자들의 정보기술 인식의 의미적인 구조의 변화를 세밀하게 추적한다.

구체적으로 본 연구는 다음과 같은 세부 목표를 중심으로 진행한다. 첫째, 정보기술 담론의 핵심 기표로서 ‘digital’의 언어적 분포와 의미적 양상은 시기별로 어떻게 변하는가? 둘째, 역사, 문학, 철학 등 인문학 내 세부분야 별로 의미적인 차이가 발생하는 시기가 존재 하는가? 셋째, 도출된 정량적인 지표는 실제 디지털의 인문학의 학술사적 맥락과 어떻게 교차하는가? 이를 통해 본 연구는 언어적 분포의 변화를 통해 정보기술 발전이 인문학적 사유에 개입하는 과정을 실증해보고자 한다 .
기대효과
(한글 2000자 이내)
‘디지털’의 분포의미론적 구조의 변화를 토대로 인문학 내 정보기술 담론 변화를 포착하려는 본 연구는 다음과 같은 기대효과를 창출할 수 있다.

첫째, 본 연구는 디지털인문학의 학문사적 궤적을 설명하는 새로운 관점을 제공할 수 있다. 어떤 기술을 활용하며 그것이 새로운 인문학적 해석방식으로 적합한지 논의를 넘어 실제 인문학 연구자들의 텍스트에 반영된 정보기술 사회 인식과 학술적 실천의 맥락을 조망하도록 논의를 확장할 수 있다.

둘째, 연구자들의 지적 맥락이 담긴 1차사료로서 학술문헌 텍스트의 활용성을 제기한다. 매년 수십만 건 이상 발행되는 대규모 학술 텍스트를 딥러닝 기반 자연어처리 기법으로 분석하면서, 디지털 학문사 및 텍스트 기반 학술 커뮤니케이션 연구의 가능성을 모색한다.

셋째, 인문학 학술 커뮤니케이션의 변화를 진단하고 가치를 제고하는 데 이용할 수 있다. 인문학 연구자들이 당대적 맥락과 어떻게 상호작용하는지 규명함으로써, 가까운 미래에 예정된 인공지능과 로보틱스 중심의 전면적인 사회 재편 속에서 인문학의 학문적 제고와 변화상 예측에 활용할 수 있다.

넷째, 오픈 사이언스를 실천하며 연구의 투명성, 재현성을 확보할 것이다. 분석에 사용한 데이터 처리와 분석 코드는 github나 google drive 등에 부록 형식으로 공유해서 접근성을 높여 동일한 연구 프레임워크를 쉽게 따라할 수 있도록 인프라를 구축할 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 인문학 학술문헌 텍스트에서 자연어처리 기법으로 ‘digital’과 의미적으로 유사한 단어들의 분포 변화를 분석하여 ‘디지털’ 전환에 대한 인문학 연구자들의 인식과 학술적 실천의 양상을 규명하는 데 목표를 둔다. 시기·학문분야별 특성을 의미 공간에 반영하고, 정밀하게 변화를 추적하기 위해 본 연구는 문맥 기반 동적 워드 임베딩(Dynamic Contextualized Word Embedding)을 활용한다. 연구는 다음과 같은 단계로 수행한다.

1. 데이터셋 구축 및 임베딩 모델 학습
   글로벌 학술 데이터베이스인 OpenAlex API를 활용하여 ‘digital’과 ‘computational’이 포함된 인문학 학술텍스트 약 19만 건을 수집하고 발행연도와 세부분야를 라벨링한다. 레이블은 Dynamic Contextualized Word Embedding에 차이값으로 의미공간에 직접 반영해서, 기존의 정적 임베딩 모델이나 일반적인 문맥 기반 모델이 포착하기 어려운 미세한 담론 변화를 반영한다.
2. 통사·의미론적 변화 측정(전체/세부분야별로 비교)
   구축된 모델을 바탕으로 ‘digital’과 ‘computational’ 간 유사도 변화를 산출해서 의미적인 결합과 분리 지점을 정량화한다. 섀넌 엔트로피나 젠슨-섀넌 분산, 평균 내적 거리 등의 지표를 이용해 주변 단어의 분포적 변화를 측정하고 통사적 분포와 교차 대조해서 ‘digital’ 인식의 의미적인 구조의 변화를 식별한다.
3. 디지털 인문학의 학문사적 맥락-양적 변곡점과 교차 검토
   정량적인 변곡점은 디지털인문학 관련 선행 연구, 디지털인문학 관련 학술 단체 설립 및 연구비 지원 사업 시행 등의 정성적 맥락과 비교 검토한다.
   키워드(Keyword)
   (한글 250자 이내)
   디지털 인문학, 인문학 연구자, 디지털 인식, 문맥 기반 동적 워드 임베딩
   키워드
   (영어 500자 이내)
   digital humanities, humanities researchers, digital engagement, dynamic contextualized word embedding

게시물 송치영 / 학술 텍스트에 투영된 인문학 연구자들의 디지털 수용과 인식의 변천사: 딥러닝 기반 “디지털 인문학”의 의미 구조 변화를 중심으로 / 2026 석사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
첫째, 조선 세종대부터 성종대까지 조선 북방 지역에서 나타난 여진족 침입과 축성의 양상을 구체적으로 드러내고자 한다. 조선 전기 북방 지역은 여진 세력의 동향에 따라 군사적 긴장과 대응 정책이 복합적으로 전개된 공간이었다. 조선은 정벌과 회유 정책뿐 아니라 축성을 통해 방어체제를 정비하였다. 본 연구는 『조선왕조실록』과 지리지 자료를 바탕으로 여진족 침입 기사와 축성 관련 기록을 수집·분석함으로써, 개별 사건으로 파악되어 온 북방 문제를 연속적이고 구조적인 흐름 속에서 이해하고자 한다.
둘째, HGIS(Historical Geographic Information System) 기술을 활용하여 조선 전기 축성을 중심으로 한 북방 관방체계의 구조를 공간적 차원에서 복원하고자 한다. 기존 연구는 조선과 여진의 관계, 여진 정벌, 내조·수직 정책 그리고 4군 6진 개척 등 사건사 중심으로 축적되어 왔다. 최근에는 HGIS를 활용한 행정구역 및 교통로 복원 연구도 이루어지고 있다. 그러나 북방 관방체계를 대상으로 침입 지점, 군사 거점, 자연지형, 교통로를 종합적으로 분석한 연구는 드물다.
셋째, 여진족 침입과 북방 축성의 상관관계를 시기별로 검토함으로써, 궁극적으로 조선 전기 북방 방어체제의 형성을 해명하고자 한다. 세종부터 성종대에 이르는 시기는 여진족 침입이 빈번하게 나타나 변경 지역의 상황에 기민하게 반응하며 집중적으로 축성이 이루어진 시기였다. 이와 같은 검토를 통해 조선이 북방에서 추구한 군사적 대응의 원리와 대여진 정책을 입체적으로 이해할 수 있을 것이다.
본 연구는 여진족 침입과 축성이라는 두 요소를 통해 조선 전기 북방 경영의 실상을 연구하고자 한다. 나아가 GIS를 활용한 역사학 연구의 가능성을 구체적으로 제시함으로써 조선 전기 북방 문제를 새롭게 해석하는 방법론적 토대를 마련하고자 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
역사적 변화를 이해하기 위해서는 사건이 전개된 시간적 흐름과 공간적 범위를 함께 파악할 필요가 있다. 이처럼 시공간적 구조를 함께 파악하는 작업은 그 자체로 역사학의 기초를 이루는 중요한 방법론이다. 특히 조선은 건국 초부터 군사를 국가의 큰 일(大事)로 인식하였다.
일반적인 텍스트 서술을 넘어 시공간 데이터베이스에 기반하여 제작되는 역사지도는 복잡한 역사적 사실과 그 공간적 관계를 시각적으로 드러낼 수 있다는 점에서 역사학 연구의 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대된다.
본 연구는 세종부터 성종대까지의 여진족 침입과 북방 축성을 함께 검토함으로써 조선 전기 북방사 연구를 개별 사건이나 정책 중심의 서술에서 벗어나 방어체계의 형성과 운영 원리를 입체적으로 파악하는 방향으로 확장할 수 있다. 특히 HGIS 기술을 활용하여『조선왕조실록』과 지리지, 고지도에 산재한 정보를 HGIS 기반 공간정보로 구축함으로써 기존 연구에서 충분히 드러나지 않았던 침입 경로와 방어 거점의 분포, 자연지형과 교통로의 관계, 시기별 방어선의 변화 양상 등을 시각적으로 확인할 수 있을 것이다. 이는 조선 전기 북방 방어체제의 실제 모습을 복원하는 데 중요한 단서를 제공할 것이다.
또한 본 연구를 통해 구축된 지명 위치, 성곽 등의 시공간 데이터는 향후 조선 전기 북방사 연구뿐 아니라 북방 외교, 대명 관계사 연구로까지 확장 가능한 기초 자료로 활용될 수 있다. 이 점에서 본 연구는 하나의 주제를 해명하는 데 그치지 않고, 후속 연구를 위한 데이터 기반을 축적함으로써 역사학 연구의 방법론적 확장과 심화에도 기여할 것으로 기대된다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 세종부터 성종대까지의 여진족 침입과 북방 축성 관련 기사를 HGIS 기반의 공간 정보로 구축하여 문헌에 분산되어 있는 사건과 방어시설을 시각적으로 재구성하고자 한다. 이를 통해 압록강·두만강 유역을 중심으로 조선 전기 북방 방어 거점의 집중 지역과 상호 연계 양상, 그리고 여진 세력 침입의 전개 양상을 분석하고자 한다. 나아가 왕대별로 방어체계의 변화를 비교함으로써 조선 전기 북방 방어체계의 형성과 재편 과정을 입체적으로 파악하고자 한다.
그동안 조선과 여진 세력 간 관계, 여진 정벌, 내조와 수직, 영토 개척 등 개별 사건과 정책을 중심으로 상당한 성과를 축적되어 왔다. 그러나 실제 북방의 질서는 이러한 개별 사건만으로 충분히 설명되기 어렵다. 접경 지역 방어와 군사 대응이 조선 전기 국가 운영의 핵심 과제였다는 점에서 북방 방어체계의 작동 양상을 밝히는 일은 당시의 안보 인식과 접경 지역 운영의 성격을 이해하는 데 중요한 의미를 지닌다. 특히 세종대 후반에는 기근과 같은 대내적 어려움이 이어졌음에도 북방 축성이 지속적으로 추진되었다는 점에서 축성은 단순한 군사 시설의 설치가 아니라 북방 통치와 방어 전략의 핵심 수단으로 기능하였다고 생각된다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 침입과 축성을 하나의 연속된 흐름 속에서 파악하고자 한다.
본 연구의 구성은 크게 세 부분으로 이루어진다. 우선, 『조선왕조실록』과 지리지 자료를 중심으로 여진 침입 및 북방 축성의 시기별 전개 양상을 정리한다. 이때 단순히 축성이나 침입 기사만을 발췌하는 데 그치지 않고, 연대기적 흐름에 따라 사료를 읽어 내려가며 해당 기록의 정치적·군사적 맥락을 함께 살펴볼 것이다. 이후「대동여지도」를 비롯한 다양한 고지도와 현대 지형 지도를 활용하여 주요 지명과 군사 거점의 위치를 비정하고자 한다. 마지막으로 이렇게 정리된 지리 정보를 HGIS 기반 공간정보로 구축할 것이다. 이 과정에서는 우선 QGIS 프로그램을 활용하여 고지도의 지리참조와 공간정보의 기초 구축을 수행하고, 필요할 경우 ArcGIS 프로그램도 함께 활용하여 정밀한 공간 분석을 진행하고자 한다. 이를 통해 개별 성곽의 존재를 확인하는 수준을 넘어 북방 방어체계가 실제로 어떤 공간적 질서 속에서 구성되고 재편되었는지를 밝히는 데까지 나아가고자 한다.
본 연구에서는 다음과 같은 방법을 통해 연구를 진행할 것이다. 우선 실록과 지리지에서 관련 기사와 지명을 추출하여 목록화한다. 다음으로 고지도와 현대 지형도 및 위성지도 등을 대조하여 각 지점의 위치를 비정하고, QGIS에서 지오레퍼런싱 작업을 수행해 고지도와 현대 지도를 중첩한다. 셋째, 비정된 지점을 바탕으로 침입 지점과 군사 거점은 포인트 데이터로, 주요 교통로와 이동 경로는 라인 데이터로 구축한다. 하천과 산맥 등 자연 지형 정보과의 입지적 연관성을 분석한다. 마지막으로 넷째, 이렇게 구축한 데이터를 바탕으로 성곽 분포 밀도, 거점 간 거리, 교통로 및 자연지형과의 관계를 분석하고, 이를 왕대별로 비교하여 조선 전기 북방 방어체계의 변화 양상을 규명하고자 한다
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
조선시대, 축성, 대여진, HGIS, 대동여지도, 북방 방어체제
키워드
(영어 500자 이내)
Joseon Dynasty, Fortress Construction, Relations with the Jurchens, Historical Geographic Information System (HGIS), Daedongyeojido, Northern Defense System

게시물 김필하 / HGIS를 활용한 조선 세종~성종대 여진족 침입과 북방 방어 체계의 공간 분석 / 2026 석사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목적은 『계서잡록』 텍스트 내부에 존재하는 다양한 문맥 및 서사 정보를 기계가 읽고 이해할 수 있는 시맨틱 데이터로 설계 및 구축하고, 이를 인물과 사건, 공간 등이 얽힌 지식 그래프로 정리하는 데 있다. 나아가 구축된 데이터를 기반으로 서사 및 서술 방식에 대한 정량적, 정성적 분석을 시도하여 그 활용 방안을 깊이 있게 탐구하고, 연구의 최종 결과물을 웹 플랫폼으로 공유함으로써 데이터 기반 고전서사 분석이 지닌 새로운 가능성과 학술적 효용성을 증명하고자 한다.
AI 시대를 맞이하여 전문성과 신뢰성을 갖춘 인문학 데이터셋 확보가 학계의 중요한 과제로 대두되고 있다. 고전서사 분야, 그중에서도 야담 연구에 있어서 데이터베이스 설계 논의가 점차 활발히 전개되고 있으나, 기존의 연구 성과는 대부분 이론적인 설계 단계에 머물러 있거나 특정 유형의 이야기에만 국한된 부분적인 데이터를 구축하는 수준에 그치고 있다. 방대한 분량의 야담집 한 권을 온전히 데이터화하여 학계와 대중에 공개한 사례는 아직 찾아보기 어렵다. 데이터 설계 단계에서는 미처 예상하지 못했던 다양한 변수들이 실제 구축 과정에서 발생하기 마련이므로, 범용적이고 표준적인 데이터베이스 모델을 확립하기 위해서는 연구자가 직접 텍스트를 다루며 구축의 전 과정을 겪어낸 경험과 실증적인 데이터가 반드시 필요하다.
이에 본 연구는 조선 후기 야담집 편찬의 효시이자 후대 야담집 형성에 큰 영향을 미친 이희평의 『계서잡록』을 연구 대상으로 삼는다.
본 연구는 구축된 데이터를 활용하여 다음과 같은 두 가지 질문을 중점적으로 해명하고자 한다. 첫째, 지식 그래프를 통해 드러나는 『계서잡록』의 당파적 인물 네트워크는 어떠한 구조를 지니는가에 대한 규명이다. 기존 선행연구에 따르면 편찬자 이희평은 서사 내에 노론으로서의 당파성을 강하게 투사한 것으로 평가받고 있다. 본 연구는 인물 노드 간의 관계와 각 인물에게 부여된 서사적 평가를 네트워크 그래프로 시각화한다. 이를 통해 작가의 정치적 정체성이 작품 내 인물들의 위계 설정과 중심 및 주변부 배치에 어떻게 구체적이고 체계적으로 작용하고 있는지를 정량적이고 시각적인 데이터로 입증할 것이다. 둘째, 현실성과 기이성이 데이터 속에서 어떻게 교섭하고 있는가에 대한 분석이다. 『계서잡록』에는 현실적인 사건과 기이성을 가진 요소들이 융합되어 서사가 전개되는 특징을 보인다. 기이성을 속성으로 지닌 노드와 현실성을 띤 인물, 사건, 장소 사이의 연결망을 면밀히 파악함으로써, 당대 사대부 계층의 어떠한 현실적 결핍과 정치적 욕망이 기이성을 호출하여 사건을 해결하고 서사를 이끌어가는지 파악한다. 아울러 이러한 교섭 양상이 특정한 지리적 공간 정보와 어떻게 결부되어 나타나는지 그 빈도와 패턴을 통계적으로 밝혀낼 것이다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구는 『계서잡록』의 서사 정보를 체계적인 데이터로 전환하고 분석함으로써 학술적, 방법론적, 그리고 사회·교육적 측면에서 다음과 같은 다각적이고 깊이 있는 파급 효과를 지닌다.
첫째, 데이터 기반 야담 연구의 강력한 기초 자원을 제공하고 고전문학 연구의 방법론적 확장을 도모한다. 문학 텍스트를 정형화된 데이터로 다루는 작업은 텍스트 전체의 경향성을 파악하는 거시적 조망을 가능하게 함과 동시에, 인물 간의 호칭 변화나 특정 소재의 등장 빈도 등을 면밀히 추적하는 미시적인 독해를 더욱 용이하게 만들어준다. 본 연구가 최종적으로 제공할 원문 텍스트 및 한글 번역, TEI 가이드라인을 준용하여 정밀하게 태깅한 데이터 문서, 지식 그래프 정보 등은 그 자체로 의미가 있는 기초 자원이다. 이는 단순한 어휘 빈도 추출을 넘어, 기존의 직관적 해석에 주로 의존하던 야담 연구를 실증적이고 데이터 기반의 영역으로 확장하는 데 기여할 것이다. 야담 연구자들은 공개된 데이터를 바탕으로 각자의 학술적 관심사에 맞춘 다양한 후속 연구를 편리하고 효율적으로 진행할 수 있다.
둘째, 연구 대상의 확장을 통한 한국 야담의 거시적 전승 양상 규명에 기여한다. 본 연구에서 확립한 야담 데이터베이스의 표준 모델을 바탕으로, 향후에는 『계서잡록』에 존재하는 수많은 이본의 데이터를 추가로 구축하여 비교 문헌학적 연구의 지평을 넓힐 수 있다. 나아가 『동패락송』, 『계서야담』 등 『계서잡록』과 내용상, 계보적으로 거리가 가까운 다른 야담집들로 연구 대상을 점진적으로 확장해 나갈 수 있다. 여기에 근대 야담 아카이브와의 연결성까지 모색한다면, 조선 후기부터 근대에 이르기까지 야담 서사가 어떻게 전승되고 변이되었는지 그 양상을 거시적이고 통시적으로 확인하는 연구를 수행할 수 있을 것이다.
셋째, 웹 프로토타입 구축을 통한 고전 서사의 대중적 활용 가능성을 제시한다. 본 연구에서는 일차적으로 원문 텍스트와 연구자가 미리 수행한 시각화 결과를 직관적으로 확인할 수 있는 웹페이지를 프로토타입 형태로 제시한다. 향후 이를 고도화하여 사용자가 직접 간단한 분석까지 진행할 수 있는 본격적인 야담 플랫폼으로 구축한다면, 고전 텍스트에 대한 대중의 접근성을 크게 높여 교육적 목적으로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현대 콘텐츠 창작자들의 아이디어 수집을 위한 원천 소스로도 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
◇ 연구 목표: 본 연구는 조선 후기 야담집 『계서잡록』을 시맨틱 데이터로 구조화하고 이를 xml 문서와 지식 그래프로 구현하여 데이터 기반 고전서사 분석이 가진 연구 가능성을 증명하는 데 있다. 기계가 문맥과 관계를 이해할 수 있도록 데이터를 설계 및 구축하고, 이를 공유하여 ‘멀리서 읽기’와 ‘꼼꼼히 읽기’ 연구를 모두 도울 수 있는 표준 모델을 수립하고, 데이터로 학계에 기여하고자 한다.
◇ 연구 내용: 본 연구는 조선 후기 야담집 편찬의 효시이자 후대 야담집 형성에 큰 영향을 미친 『계서잡록』을 연구 대상으로 한다. 이는 계서 이희평이 편찬한 4책 약 240화 분량의 야담집으로, 선본으로 인정되는 권1 성대본, 권2 익선재본, 권3 이희평본과 완질본인 일사본을 기반으로 연구를 수행한다. 구축된 시맨틱 데이터와 지식 그래프를 바탕으로, 본 연구는 다음과 같은 연구 질문을 규명하고자 한다. 첫째, 지식 그래프를 통해 드러나는 『계서잡록』의 당파적 인물 네트워크는 어떠한 구조를 지니는가? 편찬자 이희평이 투사한 노론으로서의 당파성을 확인하기 위해 인물 노드 간 관계와 평가를 시각화하여 그의 정치적 정체성이 어떻게 작용하는지 입증할 것이다. 둘째, 현실성과 기이성은 시맨틱 데이터 속에서 어떻게 교섭하는가? 기이성을 속성으로 지닌 노드와 현실적인 인물, 사건, 장소 등과의 관계를 파악하여 당대 사람들의 어떠한 결핍과 욕망이 기이성을 호출해 서사를 전개하는지 그 패턴의 결부 양상을 통계적으로 밝혀낼 것이다.
◇ 연구 방법: 설정한 연구 목표를 달성하기 위해 다음의 4단계 추진 전략을 바탕으로 연구를 수행하고자 한다.
① 기초 데이터 정비 단계: 선행연구를 자세히 조사하고, 『계서잡록』 이본을 파악하여 문헌학적 토대를 공고히 한다. 특히 연구 대상이 되는 주요 선본을 대조하여 신뢰도 높은 텍스트를 마련하고 검수한다.
② 온톨로지 설계 및 DB 구축 단계: 선행 모델을 참조하여 온톨로지를 설계하고, 직접 데이터를 구축하는 과정에서 수정하는 과정을 반복한다. 설계된 온톨로지를 기반으로 데이터베이스를 입력하고, TEI 가이드라인을 준수하여 xml 태깅을 수행한다.
③ 그래프DB 구현 및 서사 분석 단계: 구축된 데이터를 기반으로 분석을 수행한다. 데이터를 그래프DB(neo4j)로 변환하고, 쿼리를 활용하여 유의미한 연구 질문을 생성한다. 역사 데이터, 지리 정보 등 연관 데이터와 연결하고, 이를 통해 네트워크 그래프, 지도 시각화 등을 수행한다.
④ 웹 프로토타입 개발 및 연구 성과 공유 단계: 연구 결과를 직관적으로 전달할 수 있도록 프로토타입으로 웹을 개발하여, 앞선 DB 활용 방안과 맞닿은 시각화 결과 및 데이터셋을 공유한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
계서잡록, 야담, 시맨틱 데이터, 지식 그래프, 디지털 인문학, 온톨로지, 확장성 마크업 언어, 텍스트 인코딩 이니셔티브
키워드
(영어 500자 이내)
Gyeseojaprok, Yadam, Semantic Data, Knowledge Graph, Digital Humanities, Ontology, XML, TEI

게시물 정채연 / 야담 시맨틱 데이터 구축 및 활용 방안 – “계서잡록”을 중심으로 / 2026 석사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)

본 연구의 목적은 전국 중어중문학 유관 전공 학과의 교육과정이 교육목표에 부합하도록 구성되어 있는지를 디지털인문학 방법론에 입각하여 실증적으로 규명하는 것이다. 현재 중문학계는 AI 기술의 급속한 발전으로 언어 이해·번역·텍스트 생성 등의 과업을 AI가 빠르게 대체하고 있으며, 다수의 대학에서 중국어 관련 학과의 신입생 충원율 하락과 학과 통폐합되는 현상을 보이고 있다.
이러한 시점에서 현 교육체제의 구조적 현황을 객관적으로 진단하고, 교육 방향성에 대한 실증적 근거를 확보하는 것은 학계의 시급한 과제이다. 그러나 전국 단위에서 중어중문학 유관 전공 학과의 교육과정을 체계적으로 수집·구조화하고, 교육목표와의 정합성을 데이터에 기반하여 분석한 연구는 부재한 실정이다.

이에 본 연구는 다음의 네 가지 연구 목표를 설정한다.
첫째, 전국 중어중문학 유관 전공 학과의 교육목표와 교육과정(교과목·이수체계 등)을 전수 조사하여 수집·정리한다. 교육부 공시 문서인 ‘2024학년도 4년제 대학 모집 단위별 입학정원’에 등재된 대학 중, 2025학년도에 신입학생을 모집한 대학을 대상으로 하며, 2025·2026학년도 교육과정을 기준으로 수집한다.
둘째, 대학-학과-교과목 간의 위계와 관계를 체계적으로 반영하는 온톨로지 기반의 데이터 스키마를 설계하여 분석의 일관성과 확장성을 확보한다.
셋째, 설계된 스키마를 기초로 교육과정 데이터를 지식그래프(Knowledge Graph) 형태의 데이터베이스로 구축한다.
넷째, 구축된 데이터베이스를 활용하여 거대언어모델(LLM)의 의미 분석 기능을 통해 교육목표와 교과목 간의 정합성을 분석한다.
이상의 목표를 통해 중어중문학 교육과정의 구조적 현황을 객관적으로 진단하고, AI 시대에 부합하는 교육 방향을 모색하는 데 실질적인 근거를 제공하고자 한다.

기대효과
(한글 2000자 이내)

본 연구의 기대효과는 학술적 기여, 방법론적 기여, 실천적 활용의 세 차원으로 구분된다.

첫째, 학술적 기여이다. 본 연구는 전국 중어중문학 유관 학과의 교육목표와 교육과정을 전수 조사하여 구축한 최초의 체계적 데이터셋을 산출한다. 이 데이터셋은 후속 연구의 기반이자 학계 전반이 참조할 수 있는 공개적 정보 자원으로 기능할 수 있다. 특히 2025·2026학년도 데이터를 기준으로 수집하되, 이후 학년도 데이터를 추가·갱신하여 통시적 변화를 추적하는 장기 데이터셋으로 성장시킬 수 있다. 이를 통해 AI 기술 발전이 중어중문학 교육에 미치는 영향을 시계열적으로 추적·분석할 수 있는 실증적 토대가 마련된다. 아울러, 교육목표와 교과 편성 간의 정합성을 정량적으로 진단함으로써, 기존에 질적 해석에 의존하던 교육과정 연구의 분석 체계성과 재현 가능성을 제고한다.

둘째, 방법론적 기여이다. 본 연구에서 설계하는 대학-학과-교과목 온톨로지는 중어중문학 분야에 국한되지 않는다. 타 어문학이나 인문학 분야에서 교육 지형을 분석하고자 할 때 참조 모델(벤치마크)로 활용될 수 있으며, 이는 본 연구의 방법론적 기여가 특정 학문 분야를 초월한 범용적 가치를 지님을 의미한다. 또한 지식 그래프는 새로운 연결 데이터(Linked Data)의 추가가 용이하도록 설계되므로, 졸업생 진로 데이터, 산업체 수요 데이터 등을 연결하면 교육과정과 사회적 수요 간 정합성까지 분석 범위를 확대할 수 있다. 나아가, 인문학 데이터에 온톨로지 설계, 지식그래프 구축, LLM 기반 의미 분석을 결합하는 일련의 연구 파이프라인은 디지털인문학 방법론의 구체적 적용 사례로서 후속 연구자들에게 참고 프레임워크를 제공한다.

셋째, 실천적 활용이다. 본 연구의 분석 결과는 각 학과가 교육목표와 교과 편성 사이의 괴리를 자체적으로 점검하고, 교육과정을 개선하는 데 실질적인 참조 자료로 활용될 수 있다. 특히 AI 환경에서 어문학 교육이 지향해야 할 사고·추론·이해·표현 능력의 본질에 대한 논의를 데이터에 기반하여 촉발함으로써, AX(AI Transformation) 시대의 인문학 교육 재구성을 위한 학술적·정책적 논의에 기초 자료를 제공할 수 있다.

연구요약
(한글 2000자 이내)

본 연구의 목적은 전국 중어중문학 유관 전공 학과의 교육과정이 교육목표에 부합하도록 구성되어 있는지를 데이터에 입각하여 실증적으로 규명하는 것이다. AI 기술이 언어 관련 과업을 빠르게 대체하는 현 시점에서, 중어중문학 교육체제의 구조적 현황을 객관적으로 진단하고 향후 교육 방향에 대한 근거를 확보할 필요가 있으나, 전국 단위의 체계적 데이터 기반 분석은 부재한 실정이다.

이에 본 연구는 이 공백을 메우는 기초 자료로서, AI 시대에 부합하는 교육 방향을 모색하는 데 실질적인 근거를 제공한다.
첫째, 전국 본 연구를 진행하기 위해 전국 중어중문학 유관 전공 학과의 각 홈페이제 공시된 교육목표와 2025·2026 교육과정을 수집한다. 대학 선정 기준은 교육부 공시 문서인 ‘2024학년도 4년제 대학 모집 단위별 입학정원’으로 한다.
둘째, 관련 데이터 수집이 완료되면 온톨로지를 설계하여 데이터를 체계화한다. 이를 통해 대학-학과-교과목 간의 복잡한 관계를 유연하고 직관적으로 탐색할 수 있다.
셋째, 설게된 온톨로지를 기초로 지식 그래프 형테의 데이터베이스를 구축한다. 구축 도구로 Neo4j, 위키(Wiki)와 같은 플랫폼을 활용할 수 있다.
넷째, 구축된 데이터베이스는 거대언어모델(LLM)을 활용하여 의미 유사도(Semantic Similarity) 측정, 임베딩(Embedding) 기반 군집 분석(Clustering), 텍스트 분류(Text Classification) 등의 분석 기법을 적용하여 교육목표와 교육과정 간의 구조적 정합성을 진단한다.

본 연구를 통해 중어중문학 교육과정의 구조적 현황에 대한 실증적 진단 결과를 도출하고, 구축된 데이터셋과 온톨로지를 학계의 공개적 정보 자원 및 타 인문학 분야의 참조 모델로 제공하고자 한다.

키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
중어중문학, 교육과정, 교육목표, 지식그래프, 온톨로지, 거대언어모델(LLM), 디지털인문학, 교육 지형 분석
키워드
(영어 500자 이내)
Chinese Language and Literature, Curriculum, Educational Objectives, Knowledge Graph, Ontology, Large Language Model (LLM), Digital Humanities, Educational Landscape Analysis
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게시물 정선한 / 디지털 인문학 방법론을 활용한 국내 중어중문학 전공 교육과정 구조 분석 / 2026 석사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
도서관은 정보자원을 수집하고 조직하여 이용자의 정보 요구에 적합한 자원에 접근하고 이를 활용할 수 있도록 지원하는 기관이다. 이러한 기능을 실현하기 위한 핵심 도구는 목록이며, 1960년 미국 의회도서관에서 MARC가 제안된 이후 수십 년 동안 도서관 목록 데이터의 표준 구조로 활용되어 왔다. MARC는 서지 정보를 기계가독 형태로 구조화하여 도서관 간 서지 데이터 교환과 공유를 가능하게 하는 레코드 기반 데이터 구조로, 도서관 정보 조직과 데이터 교환의 기술적 기반으로 기능해 왔다.
그러나 웹 환경의 발전과 함께 도서관이 구축한 서지 데이터를 웹에서 공유하고 외부 데이터와 연계할 필요성이 제기되었으며, 이에 시맨틱 웹과 링크드 데이터에 대한 논의가 확산되었다. 이러한 흐름 속에서 MARC 데이터를 RDF 기반 링크드 데이터로 변환하려는 시도가 이루어졌지만, MARC는 레코드 중심 구조로 설계되어 개체 중심 데이터 모델이나 데이터 간 의미적 관계 표현에 구조적 한계를 지니고 있었다.
이러한 한계를 보완하기 위해 미국 의회도서관에서는 링크드 데이터 환경에 적합한 새로운 서지 프레임워크인 BIBFRAME(Bibliographic Framework)을 제안하였다. BIBFRAME은 RDF 기반 구조를 활용하여 서지 개체와 관계를 명시적으로 표현할 수 있도록 설계된 도서관 특화 온톨로지로, MARC 중심 목록 환경을 링크드 데이터 기반 서지 데이터 환경으로 전환하기 위한 대안으로 제시되었다. 이에 따라 전 세계적으로 MARC에서 BIBFRAME으로의 전환이 시도되고 있으며, 국내에서도 국가서지 정책을 통해 BIBFRAME 기반 서지 데이터 환경으로의 전환이 추진되고 있다.
그러나 국내의 링크드 데이터 관련 연구와 구축 사례는 MARC 데이터를 RDF나 BIBFRAME 구조로 변환하는 기술적 측면에 주로 집중되어 있으며, 구축된 데이터를 실제의 도서관 정보서비스에서 활용하는 방안에 대한 논의는 상대적으로 부족하다. 또한 기관별로 서로 다른 데이터 모델과 어휘가 적용됨에 따라 개체 간 의미 관계와 기관 간 데이터 연결이 충분히 이루어지지 못하고 있으며, 일부 서비스는 제한적인 수준에서 운영되거나 지속적으로 활용되지 못하는 한계를 보이고 있다. 이러한 상황에서는 기존 서지 데이터를 링크드 데이터 형태로 공개한 것 이상의 실질적인 활용 가치를 확보하기 어렵다.
따라서 BIBFRAME 데이터를 링크드 데이터 형태로 발행하는 것을 넘어, 개체와 관계 중심의 의미 구조를 실제 정보 탐색 과정에서 활용할 수 있는 방향으로 활용 범위를 확장할 필요가 있다. BIBFRAME 데이터는 온톨로지 기반 구조를 통해 개체와 관계 정보를 명시적으로 표현할 수 있으며, 이러한 특성은 데이터를 지식그래프 형태로 구조화하여 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.
최근에는 대규모 언어모델의 발전과 함께 지식그래프를 활용한 AI 기반 검색 방식이 새로운 연구 흐름으로 등장하고 있다. 그중 GraphRAG는 지식그래프와 생성형 AI를 결합한 구조로, 지식그래프의 개체와 관계 정보를 활용하여 자연어 질의를 이해하고 관련 지식을 탐색함으로써 맥락적인 응답을 제공할 수 있는 방식으로 주목받고 있다. 이러한 접근은 지식그래프의 의미 정보와 대규모 언어모델의 추론 능력을 결합함으로써 도서 추천, 연관 정보 탐색, 질의응답 등 지식 기반 정보 탐색 서비스를 구현할 가능성을 제시한다.
이에 본 연구는 BIBFRAME 데이터의 의미 구조를 실제 정보 탐색에 활용하기 위한 방안으로 지식그래프와 AI 검색 기법을 결합한 GraphRAG 기반 검색 방식을 제안하고자 한다. 이를 위해 BIBFRAME 데이터를 기반으로 지식그래프를 구축하고 GraphRAG 구조를 적용한 BIBFRAME AI 검색 모델을 개발하여, 도서관 환경에서의 적용 가능성과 실제 서비스 구현 가능성을 실증적으로 분석하는 것을 연구의 목적으로 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
최근 다양한 분야에서는 지식그래프를 활용하여 기존의 데이터 중심 시스템을 지식 기반 업무 시스템으로 전환하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 지식그래프는 개체와 관계를 기반으로 데이터를 구조화함으로써 데이터 간 의미적 연결을 명시적으로 표현할 수 있으며, 이러한 특성은 복잡한 정보 구조를 지닌 데이터 환경에서 의미 기반 정보 탐색과 지식 활용을 가능하게 한다. 특히 최근에는 대규모 언어모델과 결합하여 지식 기반 질의응답, 추천 시스템, 의사결정 지원 등 다양한 지능형 정보 서비스에 활용되면서 그 적용 범위가 빠르게 확대되고 있다.
그러나 현시점, 문헌정보학 분야에서 BIBFRAME 데이터를 기반으로 지식그래프를 구축하고 이를 실제 정보서비스 환경에서 활용하려는 연구는 국내외적으로 아직 제한적인 수준에 머물러 있다. 그동안 도서관 분야에서의 BIBFRAME 관련 연구는 주로 MARC 데이터를 BIBFRAME 구조로 변환하거나 링크드 데이터로 발행하는 기술적 측면에 집중되어 왔으며, 구축된 데이터를 실제의 도서관 정보관 정보서비스에 어떻게 활용할 것인지에 대한 논의는 상대적으로 부족하였다. 이러한 상황은 BIBFRAME 데이터가 지닌 온톨로지 기반 의미 구조와 데이터 간 관계 표현의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있음을 보여준다. 따라서 BIBFRAME 데이터의 의미 구조를 실제 정보서비스 환경에서 활용하기 위한 구체적인 방안을 모색하는 것은 도서관 정보조직 및 정보검색 연구에서 중요한 과제로 볼 수 있다.
한편, 최근 AI 기술의 발전과 함께 지식그래프와 LLM을 결합하여 지식 기반 정보 탐색을 수행하는 새로운 검색 패러다임이 등장하고 있다. 특히 GraphRAG는 지식그래프에 표현된 개체와 관계 정보를 기반으로 관련 지식을 탐색하고 이를 생성형 AI와 결합하여 맥락적인 응답을 제공하는 방식으로 주목받고 있다.
이에 본 연구는 BIBFRAME 데이터의 온톨로지적 의미 구조를 지식그래프와 AI 검색 기술과 결합하여 실제 정보 탐색 과정에 활용하는 방안을 제시하고자 하며, 이를 통해 BIBFRAME 데이터를 단순히 링크드 데이터 형태로 발행하는 수준을 넘어, 지식 기반 정보 탐색 환경에서 활용 가능한 데이터 구조로 확장하는 가능성을 검토한다는 점에서 학술적 의의를 지닌다.
이러한 연구 결과는 향후, 도서관이 구축해 온 서지 데이터를 바탕으로 BIBFRAME 데이터 환경에서 지능형 도서관 검색 서비스를 설계하고 구현하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 국내 단위도서관 환경에서 BIBFRAME 데이터의 온톨로지적 특성을 기반으로 GraphRAG 기반 AI 검색 기법의 적용 가능성과 실제 서비스 구현 가능성을 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KORMARC 기반 서지데이터를 BIBFRAME 구조로 변환하고, 이를 기반으로 서지 지식그래프를 구축한 후 지식그래프와 대규모 언어모델을 결합한 BIBFRAME AI 검색 모델을 구현하고 그 성능과 적용 가능성을 평가한다.
먼저, 데이터 수집 및 전처리 단계에서는 국립중앙도서관의 KORMARC 데이터를 연구 대상으로 하며 사회과학(3XX), 문학(8XX), 역사(9XX) 분야의 단행본을 중심으로 데이터를 수집한다. 해당 분야는 번역본, 개정판, 시리즈 등 다양한 저작 간 관계가 나타나는 영역으로, 서지 개체 간 관계 표현을 분석하기에 적합한 분야로 판단하였다. 또한 저자 및 주제 개체의 식별 정확성을 높이기 위해 국립중앙도서관 전거 데이터를 함께 수집하고, Open API를 통해 데이터를 확보한다. 수집된 데이터는 필드 내 식별기호 분리, 레이블 매핑, 활용도가 낮은 필드 제거 등의 전처리를 수행하여 BIBFRAME 변환에 적합한 형태로 정제한다.
다음으로 KORMARC 데이터를 BIBFRAME 구조로 변환한다. 현재 KORMARC 데이터를 BIBFRAME으로 변환한 공개 데이터셋이 존재하지 않기 때문에, MARC21과 KORMARC의 구조를 비교 분석하고 LC의 marc2bibframe2 변환 규칙을 참고하여 변환 파이프라인을 설계한다. 변환 과정에서는 KORMARC 필드와 BIBFRAME 클래스 및 속성 간의 관계를 정의하는 규칙 기반 매핑 방식을 적용한다. 또한 일부 서지 요소가 충분히 기술되지 않은 문제를 보완하기 위하여 외부 정보원(도서정보 서비스 및 온라인 서점 메타데이터 등)을 참고하여 데이터를 보완하고. 데이터의 품질을 점검하는 과정을 거친다.
이후 변환된 BIBFRAME 데이터를 기반으로 서지 지식그래프를 구축한다. 지식그래프 구축에는 속성 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 활용하여 저작, 표현, 주제, 저자 등 서지 개체와 개체 간 관계를 그래프 구조로 표현한다. 이를 통해 다양한 서지 개체 간 연결 관계를 기반으로 의미 기반 탐색이 가능하도록 그래프 탐색 구조를 설계한다.
다음 단계에서는 구축된 서지 지식그래프를 활용하여 GraphRAG 기반의 BIBFRAME AI 검색 모델을 구현한다. GraphRAG는 지식그래프에서 탐색된 개체와 관계 정보를 대규모 언어모델의 입력으로 활용하여 자연어 질의에 대한 검색과 응답 생성을 수행하는 구조로, 개체 간 관계와 맥락 정보를 기반으로 한 의미 기반 정보 탐색을 가능하게 한다.
마지막으로 구현된 BIBFRAME AI 검색 모델을 대상으로 정량적 성능 평가와 전문가 기반 정성 평가를 수행한다. 정량 평가는 Precision@k, Recall@k, F1-score, 응답 처리 시간 등의 지표를 활용하여 검색 성능을 측정하며, 정성 평가는 도서관 검색 서비스와 서지 데이터 구조에 대한 이해를 가진 전문가 집단을 대상으로 시나리오 기반 평가를 수행한다. 또한 평가 결과를 보완적으로 해석하기 위해 추가적인 심층 면담을 실시한다. 이러한 평가 과정을 통해 지식그래프와 AI 검색 기법을 결합한 검색 방식의 적용 가능성과 실제 서비스 구현 가능성을 종합적으로 검토한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
비브프레임,AI 검색,그래프RAG,지식그래프
키워드
(영어 500자 이내)
BIBFRAME,Artificial Intelligence Search,GraphRAG,Knowledge Graph

게시물 정철 / BIBFRAME 데이터의 AI 검색 기법에 관한 연구 / 2026 박사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
● 연구 대상: 조선시대의 대표적 학술사 문헌인 『동유학안』.
● 1차 목표 – 팩토이드 기반 RDF 데이터 구축: 전통 지식 자원의 인물 관련 진술들을 팩토이드 단위로 해석하여 RDF로 설계·구축하되, 상충하는 기술들을 출처와 해석 과정의 투명성 보존 하에 병렬적으로 공존시키고 사료 층위와 해석 층위를 분리하여 기록함으로써 데이터의 과도한 사실화를 구조적으로 방지.
● 2차 목표 – 텍스트-데이터 연계 체계 수립: TEI-XML 디지털 판본을 제작하고 이를 RDF 팩토이드 데이터와 출처 추적 가능한 방식으로 연결하기 위해, 텍스트 앵커와 증거 지시자 간 안정적인 참조 체계를 설계. RDF-star 도입을 우선 검토하되 상호운용성을 위해 표준 실체화 표현과의 하이브리드 전략 병행.
● 양방향 참조 체계를 통해 구조화된 데이터와 원문 맥락 간의 즉각적 연동을 가능하게 하여 인물 지식 베이스의 탈맥락화 문제를 해결하며, 팩토이드 모델의 동아시아 학안류 문헌에 대한 최초의 체계적 적용으로서 전통 문헌학·사상사 연구를 디지털 집단전기학적 방법론으로 확장.
기대효과
(한글 2000자 이내)
● 사실화 문제의 구조적 해결: 팩토이드 방식의 이차 자료화를 통해 사료의 진술과 연구자의 해석을 명확히 분리 기록함으로써, 한국학 지식그래프 구축 과정에서 반복적으로 발생하는 사실화 문제(사료별 차이와 인코더의 해석이 생략된 채 트리플이 마치 확정된 사실인 것처럼 유통되는 현상)에 체계적으로 대응.
● 집단전기학적 비교 자료의 확보: 생몰·관직·학통·사승·지역·교유 등 다양한 범주의 정보를 동일 형식의 팩토이드로 축적하여, 집단 차원의 공통 특성과 관계망 구조를 비교 가능하게 하며, 상충 진술의 병존으로 학안류 문헌의 편찬적 성격과 가치 판단을 연구 대상으로 노출.
● 텍스트 원형 복원과 반증 가능성의 확보: TEI-XML 판본과 RDF 팩토이드의 증거 지시자 연결을 통해 사용자가 데이터에서 즉시 원문으로 복귀하여 문맥을 확인할 수 있게 함. 탈맥락화 위험을 제어하고 데이터 기반 연구의 반증 가능성을 보장하는 핵심 기제.
● 교육·전시·문화유산 인프라로의 재사용성: 팩토이드 모델은 인용과 해석의 관계를 데이터 구조로 학습시키는 인문 데이터 리터러시 교육의 사례로 기능. CIDOC CRM · Bio CRM 프로필의 활용으로 타 문화유산 지식그래프와의 연결 가능성 확대.
연구요약
(한글 2000자 이내)
연구 계획
● 텍스트 마크업 축: TEI-XML 인코딩을 편집학적 행위로 체계화. 텍스트 구조 분절, 증거 단위 설정, 전기·인명·인용·주석·서지 요소 집중 학습. 학안류 문헌 체제 맞춤 커스터마이징, 원형 전사·연구용 정규화 층위 병치, 팩토이드 참조용 텍스트 앵커·식별자 설계.
● 시맨틱 모델링 축: RDF, 온톨로지, SPARQL, 통제 어휘(SKOS), 출처 모델링(PROV-O), 사건·역할 개념(CIDOC CRM, Bio CRM) 단계 학습. 학안류 텍스트 반복 관계·사건 표현 최소 프로파일 정의 후 팩토이드와 결합.
● 변환·연동 축: TEI-RDF 연계 기술. XSLT·Python 파이프라인, RML 매핑 언어, URI 민팅, 지속 가능한 위치 지시 체계. 팩토이드 구축 반복 규칙화, 해석 개입 표현·대안 해석 병치·인코더 책임 기록을 편집 지침·예시로 문서화.

연구 내용
● TEI-XML 판본: 편·학안·인물 항목과 학파 서술의 이중 구조 위계적 포착. 인명·지명·관직·학파·저작 개체 표지 체계화, 식별자 기반 참조 설계.
● RDF 팩토이드: 인물·사건·관계를 사실로 단정하지 않고, 텍스트 특정 지점의 진술을 출처·책임 동반 주장 단위로 기록. 구성요소는 인코더, 출처 문서, 증거 지시자, 해석 결과. 관계형·사건형 진술로 분기, 사건형은 CIDOC CRM·Bio CRM 사건·역할 개념 제한 차용으로 구조화.
● 구현 전략: 실체화 전통 존중, RDF-star 우선 검토, 필요 시 두 방식 병치. TEI-RDF 연계는 1차-파생 RDF, 최소 앵커+독립 구축, 병렬 공진화 세 패턴 경쟁 가설로 설정, 증거 환원성·유지보수성·자동화·다중 편찬자 수용성 기준 비교. 인코더별 네임스페이스 또는 그래프 판본 분리로 해석 차이 공존 구조화.

추진 전략
● 파일럿 단계: 특정 구간 대상 TEI 규칙, 식별자, 팩토이드 유형, RDF-star 메타데이터 패턴, TEI-RDF 연결 패턴 동시 시험. 산출물: 파일럿 TEI-XML, 파일럿 RDF 그래프, 편집 지침 초안.
● 확장 단계: 확정 규칙 적용 범위 확대. 사승·학파·관직·저술·평가 팩토이드 유형 정규화, 통제 어휘 구축. 사건·역할 모델은 맥락 의존성 높은 진술에만 프로파일 방식 제한.
● 정식화 및 공개: 문서화·배포 형식·공개 패키지 정리. TEI 판본과 RDF 그래프 연결 유지 형태로 제공, RDF-star 중심 제공 기본, 필요 시 실체화 병치 포함. 플랫폼 독립적 학술 공동체 재사용 가능 데이터·지침 목표.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
동유학안, 집단전기학, 팩토이드, TEI, XML, RDF, RDF-star
키워드
(영어 500자 이내)
Records of Eastern Confucian Scholars, Prosopography, Factoid, TEI, XML, RDF, RDF-star

게시물 이재열 / “동유학안”의 집단전기학적 팩토이드 데이터 구축과 TEI-XML·RDF 연계 연구 / 2026 박사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구는 AI를 활용한 6단계 고문헌 해석 파이프라인(원문 입력→AI 표점→AI 용어사전 초안→전문가 확정→AI 번역→전문가 번역 확정)을 통해 생산되는 구조화 지식 데이터를 기반으로, 한국 고문헌 도서관 통합 메타데이터 스키마(K-LISA, Korean Library Integrated Schema for Ancient-documents 온톨로지)를 설계하고 LOD(Linked Open Data) 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다.
고문헌 해석 과정에서 추출되는 인물·지명·사건·관직·개념 등의 용어 정보를 국립중앙도서관 인명전거·KORCIS 서지·VIAF와 연계하여, 고문헌 해석 작업이 곧 도서관 지식 데이터 생산 인프라로 전환되는 새로운 방법론을 정립한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
① AI 보조 단계적 해석 방법론 정립으로 고문헌 용어 정리·번역이 재사용 가능한 구조화 지식 데이터 생산 과정으로 전환된다.
② K-LISA 통합 메타데이터 스키마를 통해 KORCIS·VIAF·Wikidata가 LOD로 연계되어 기관 간 상호운용성이 확보된다.
③ 다국어(한·영·한문) LOD 플랫폼은 일반인·연구자·사서·외국인 한국학 연구자 모두의 고문헌 접근성을 향상시킨다.
④ 구축된 구조화 해석 데이터는 향후 고전 한문 해석 전문 AI 개발을 위한 고품질 학습 데이터로 활용 가능하다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 세 단계로 구성된다.
① KORCIS 원문서비스 고문헌에 6단계 AI-전문가 협업 해석 파이프라인을 적용하여 구조화 XML 지식 데이터를 생산한다.
② 해석 용어 11종을 K-LISA 온톨로지 클래스로 체계화하고 BIBFRAME 2.0·CIDOC-CRM과의 국제 표준 정렬을 통해 통합 메타데이터 스키마를 설계한다.
③ SPARQL 엔드포인트와 다국어 인터페이스를 갖춘 개방형LOD 플랫폼을 구현하여 KORCIS·Wikidata 등 국내외 데이터와 연계한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
고문헌, AI 보조 해석, 도서관 전거 데이터, 통합 메타데이터 스키마, 링크드 오픈 데이터, K-LISA 온톨리지, 디지털 인문학
키워드
(영어 500자 이내)
Classical Documents, AI-Assisted Interpretation, Library Authority Data, Integrated Metadata Schema, Linked Open Data, Korean Library Integrated Schema for Ancient-documents ontology, Digital Humanities

게시물 신은선 / AI 활용 고문헌 해석 기반 도서관 통합 메타데이터 스키마 설계 및 LOD 구현 연구 / 2026 박사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구는 공간분석을 활용하여 고구려 전 영역의 역사적 경관을 원형에 가깝게 복원하고, 확률적 최소비용경로(pLCP) 모델링을 적용하여 광역 교통망을 정량적이고 과학적으로 구축하는 것이다.
고구려 고고학은 중국 동북 지역 및 한반도 북부라는 지리적‧정치적 제약으로 인해 현지 조사가 어려워 거시적 관점의 교통로 및 경관 연구가 본격화되지 못했다. 이를 극복하기 위해 ‘경관 복원’과 ‘교통로 연구’에 집중하고자 한다. 첫째, 대규모 토목공사로 변형되기 이전의 과거 지리·지형을 복원하기 위해 1910~1930년대 정밀 근대 지형도와 1960년대 항공사진을 교차 판독하여 시공간 데이터베이스(DB)를 구축한다. 둘째, 선행 연구로 타당성이 입증된 pLCP 모델링을 고구려 전 영역으로 확장하여 도보 이동 기반의 비용함수와 몬테카를로 시뮬레이션을 결합해 확률론적 교통로를 도출한다. 궁극적으로 고지형 환경 데이터와 복원된 확률적 교통망을 고고 유적 분포 및 문헌 사료와 교차 검증함으로써 방어체계와 교통망의 유기적 관계를 규명하고, 향후 박사학위 논문에서 다루어질 산성 내 가용 인원 산정, 경지 면적 도출 등 고도화된 인구 규모 예측 및 관방체계 연구를 위한 확고한 기초 연구 인프라를 마련하는 것을 목표로 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
학술적 측면에서 고구려 고고학의 지리적 현지 조사 한계를 극복하고 연구 지평을 선과 면 단위의 공간 분석으로 확장하는 획기적인 전환점이 될 것이다. 다중 시계열 공간 데이터(1910~30년대 지형도, 1960년대 항공사진, SRTM 30m DEM)를 통해 고대 경관을 복원함으로써, 그동안 미진했던 고구려의 경관과 고대 교통망을 과학적으로 입증하는 핵심 기초 자료를 제공할 수 있다.
사회적 측면에서는 도출된 고고학적 경관과 교통로 공간 좌표 데이터베이스가 향후 남북 간 역사고고학 교류가 재개된다면 유망한 지표조사 대상지를 예측하는 유용한 가이드라인으로 활용될 수 있다.
향후 발전 방향으로서 본 연구에서 다룬 pLCP 모델링과 경관 분석 방법은 백제, 신라의 관방체계 연구로 확장되어 비교사적 관점에서 범용적인 분석 방법론으로 발전할 수 있다. 또한, 발굴 해상도가 높은 국내 발굴사례를 참고한다면 경관 연구를 통한 입체적이고 거시적인 학제 간 연구로 외연을 확장할 수 있다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 현지 조사가 어려운 고구려 고고학의 물리적 한계를 극복하기 위해, 다중 시계열 지리 데이터와 공간분석(GIS)을 활용하여 고구려 전 영역의 역사적 경관과 고대 교통로를 정량적·과학적으로 복원하는 것을 목적으로 둔다.
먼저 고지형 및 역사적 경관 복원은 대규모 토목공사 이전의 지형을 담고 있는 1910‧30년대 근대 지형도를 정밀 보정하고, 대로‧중로‧소로 등 교통로와 토양 피복도를 벡터화하여 시공간 데이터베이스를 구축한다. 아울러 1960년대 항공사진을 판독하여 유로의 변화 이전, 구하도와 충적평야 등 고지형 환경을 복원한다.
다음으로 확률적 경로 모델링(pLCP)을 적용한 광역 교통망을 복원하는 데, 지형 데이터에 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하여 데이터의 수직오차를 확률적으로 통제한다. pLCP 분석을 통해 도출된 교통로는 밀도분석과 근대 도로망을 고고유적의 분포 양상과 이격 거리 등을 교차 검증하여 통계적으로 유의미한 고구려 교통망을 판별한다. 이 과정에서 문헌 사료를 종합적으로 고찰하여 고구려의 간선 및 지선 도로망을 복원한다. 마지막으로 네트워크 가시권 분석을 수행하여 교통로 선상의 조망 범위와 산성의 통제 범위를 시각화하여 관방체계와 교통망의 유기적 관계를 다각적으로 고찰한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
고구려, 고대 교통로, 고지형 복원, 공간분석, 확률적 최소비용경로(pLCP)
키워드
(영어 500자 이내)
Koguryo, Ancient Routes, Paleo-landscape Reconstruction, Spatial analysis, Probabilistic Least Cost Path(pLCP)

게시물 김주형 / 고지형 복원과 pLCP 분석을 적용한 고구려 교통로 복원 연구 / 2026 박사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목표는 불교가 유입되는 시기에 중국 철학 문헌 내의 거울 비유의 분포 양상을 확인하는 것이다. 이를 위하여 불교 유입 전후에 거울 비유가 중국 철학 문헌 내에 분포하는 양상을 전산적으로 분석하고, 네트워크 그래프로 시각화한 뒤, 전통적인 문헌 검토를 거쳐 결과물을 정리할 것이다.
거울 비유는 마음의 작동 구조를 거울에 비유하는 것으로, 추상적인 심성론을 구체적인 사물로 설명한다. 그러므로 불교 유입 시기에 거울 비유의 분포를 확인하고, 이후 불교적 거울 비유의 영향을 확인하여, 거울 비유를 통한 불교적 심성론의 영향을 살펴볼 수 있을 것이다.
예비조사 결과, 위진 시기의 고역 불교 문헌들 중에서 반야계 문헌들에서 거울을 허상을 만드는 것으로 보는 사례가 6건 발견되었고 이러한 사례는 춘추전국시대 및 한대 문헌들에서 발견되지 않았다. 거울 비유의 분포를 문헌에서 확인하는 것을 통하여 해당 비유가 중국 내의 전통적 용례와 구별되는 계통임을 확인할 수 있을 것이다.
이를 통하여 불교적 거울 비유의 영향을 확인할 수 있다면 위진 현학 시기의 불교 심성론의 유입 과정을 더욱 선명하게 드러낼 수 있을 것으로 기대한다. 일반적으로, 위진 현학 시기의 불교의 영향은 2차 문헌들을 위주로 관찰되어 왔다. 본 연구는 이와는 다른 각도에서 첫 탐색을 시도한다는 의의가 있다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구의 가치는 동아시아 심성론의 형성 과정에 불교가 끼친 영향이라는 거시적인 주제를 거울 비유라는 미시적인 표지를 통하여 텍스트 기반으로 실증적으로 재구성한다는 것에 있다. 이를 통하여 허상으로서의 거울이라는 소재의 전파, 그리고 이것으로 비유되는 불교적 관념론의 영향을 더욱 구체적으로 밝혀낼 수 있을 것으로 기대된다.
이 뿐 아니라, 본 연구는 동양철학 분야 이외에도 문학 작품들에 나타나는 거울 소재의 변화 연구, 거울 유물 양식의 변화사와 같은 동아시아 문학 및 미술사 연구와도 연계 가능성이 있다. 이러한 연계를 통하여 거울이라는 오래된 소재에 대한 이해를 재고할 수 있다.
마지막으로, 본 연구의 연구 방법은 AI를 사용하지 않고 오로지 문자의 배열 규칙만으로 후보군을 검출한 뒤 검출된 후보군을 분석하는 것이다. 이는 AI와 다른 경로로 작동하는 검색 방식이기 때문에, 향후 AI를 활용한 분석을 검증하는 용도로 사용할 수 있다.
본 연구의 연구 산출물은 두 종류이다. 하나는 거울 비유의 시기별 분포를 분류한 유형 지도와 이를 작성하는데 사용한 데이터셋이다. 이는 향후 다른 시대의 거울 비유 및 심성론 연구의 예비 탐색 자료로 사용될 것이다.
다른 하나는 연구에 사용한 방법론과 코드이다. 이는 지속적으로 개량하고 또 온라인으로 공개하여, 한문 기반 텍스트의 개념사 및 사상사 연구에 참고가 되도록 하려고 한다. 따라서 본 연구의 성과는 단일 논문 한 편이 아니라, 후속 연구들을 위한 기반으로 확장될 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 아래와 같이 세 단계의 세부 목표로 나누어진다.
①초기 중국 불교 시대의 거울 비유 분포 확인.
②비불교 문헌들의 거울 비유 분포 확인.
③불교를 통해 유입된 거울 비유의 영향 조망.

① 초기 중국 불교 시대의 거울 비유 분포 확인: 불교의 중국화 이전인 후한~위진(고역 시대)의 초기 한역 불교 문헌들에서 거울 키워드(鏡, 鑑, 鑒)의 용례를 분류한 뒤, 네트워크 그래프로 시각화하고 유형을 분류한다. 이를 통하여 동아시아 외부에서 중국에 유입된 불교적 거울 비유 유형들의 후보와 유형 정의 기준을 확보하고, 기존 연구들을 참조하여 그 기원을 추정한다.
② 비불교 문헌들의 거울 비유 분포 확인: 불교 전래 이전인 춘추~후한 시대의 철학 문헌들에서 동일한 절차를 수행한 뒤, ①의 결과와 결합하여 유형 간 연관성을 네트워크로 표현한다. 이를 통해 불교적 거울 비유와 중국적 거울 비유의 상호 연관관계를 검토한다. 이때, 역사서와 시문류는 오탐 가능성이 높으므로 필요한 경우에만 보조적으로 사용한다.
③ 불교를 통해 유입된 거울 비유의 영향 조망: ②에서 확인된 불교에서 주로 등장하는 거울 비유들이 고역 시대 이후의 불교 문헌들에서 재등장하는지를 확인한 후, 동시기 및 이후의 불교 외 분야의 철학 문헌들에 끼친 영향을 탐색한다. 이를 통하여 불교에서 비롯된 거울 비유들이 중국 문헌에서 수용되었는지의 여부와 그 양상을 확인할 수 있다.
연구에서는 각각의 단계를 결과물을 DB화 하고 네트워크 그래프로 시각화한 뒤, 문헌들의 사상적 특징을 분석할 것이다. 이를 통하여 불교를 통하여 유입된 거울 비유의 기원과 전승 경로를 확인하고, 동아시아적 거울 비유의 형성 과정에서의 불교의 영향을 밝힐 수 있을 것으로 기대한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
불교 철학, 중국 철학, 디지털 인문학, 거울, 심성론, 비유, 텍스트 재사용 분석.
키워드
(영어 500자 이내)
Buddhist philosophy, Chinese philosophy, Digital humanities, Mirror, Theory of Mind and Nature, Metaphor, Text reuse analysis.

게시물 강준모 / 중국 철학 문헌에 나타난 거울 비유의 분포 양상 – 불교의 영향을 중심으로 – / 2026 박사과정생연구장려금지원사업이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

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한국어 역사 말뭉치 DB, ‘ᄎᆞ자쎠’에 오신 것을 환영합니다!

중세 한국어와 근대 한국어, 석독구결을 포함한 텍스트 약 1,000개를 망라한 말뭉치를 검색해보세요.

게시물 한국어 역사 말뭉치 DB, ‘ᄎᆞ자쎠’이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

한국중국어교육학회 회원 여러분께

안녕하십니까, 회원 여러분.

항상 한국중국어교육학회에 보내주시는 관심과 성원에 감사드리며, 회원 여러분의 건강과 학문적 발전을 진심으로 기원합니다. 한국중국어교육학회에서는 중국어 교수자의 전문성 강화와 AI 활용 역량 제고를 지원하고자 『2026년 여름방학 특강』을 마련하였습니다.

[특강 개요]

■ 프로그램 안내 링크 : 중국어교육학회 하계방학 AI 역량 집중 프로그램 2026

https://aicourse.up.railway.app/index.html​

■ 프로그램명 : AI 역량 집중 프로그램 – 중국어 교육의 미래를 설계하다

■ 일시 : 2026년 6월 27일(토)~28일(일), 오전 10시~오후 5시

■ 대상 : 한국중국어교육학회 2026 연회비 납부한 회원 혹은 평생회원(선착순 30명)

■ 회원 가입 및 연회비 납부 안내

회원 가입 : https://kacle.jams.or.kr/co/main/jmMain.kci

연회비 : 3만 원

평생회비 : 30만 원(평생회비 납부 회원은 연회비 납부 면제)

입금 계좌 : 토스뱅크 1001-6993-9125 (예금주: 구현아)

※ 입금 시 입금자명을 “홍길동 연회비” 형식으로 기재해 주시기 바랍니다.

■ 수업 방식 : Zoom을 활용한 온라인 실시간 강의

※ 접속 주소는 참가 신청자에 한해 추후 안내 예정

이번 특강은 한국외국어대학교 박정원 교수님을 모시고 「AI 역량 집중 프로그램 – 중국어 교육의 미래를 설계하다」를 주제로 진행됩니다. 2026년 6월 27일(토)과 28일(일) 양일간 운영되며, 급변하는 교육 환경 속에서 중국어 교육의 새로운 방향을 모색하고 교수 역량을 한층 높일 수 있는 뜻깊은 시간이 될 것으로 기대합니다.

특강은 Zoom을 활용한 온라인 방식으로 진행되오니, 여름방학 기간 중에도 회원 여러분의 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드립니다.

[신청 안내]

■ 신청 기간 : 2026년 6월 4일(목) ~ 10일(수)

■ 신청 방법 : 첨부된 참가신청서를 작성하여 chinedu@hanmail.net으로 제출

• 바로: 참가를 원하시는 분은 참가 신청서 양식을 위 메일로 직접 요청해주시기 바랍니다.

기타 문의사항은 chinedu@hanmail.net으로 연락해 주시면 성심껏 안내해 드리겠습니다.

회원 여러분의 건강과 학문적 성취를 기원하며, 이번 특강에서 뜻깊은 배움과 교류의 시간을 함께 나누기를 기대합니다.

감사합니다.

한국중국어교육학회 드림

게시물 [특강] 중국어교육학회 하계방학 AI 역량 집중 프로그램 2026 @한국중국어교육학회 2026.06.27.-28.이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

한국고전번역학회 회원 여러분께안녕하십니까? 한국고전번역학회입니다.

오는 6월 26일(금) 한국고전번역학회와 한국고전번역원이 공동 주최하는 제34회 기획학술대회가 열립니다.

 일시 : 2026년 6월 26일(금) 13:00~18:00

 장소 : 한국고전번역원 대강당(지하 1층)

 기획주제 : AI시대 고전번역과 교육

행사의 세부 일정은 다음과 같습니다.

학술대회와 관련하여 궁금하신 점은 본 메일 혹은 아래의 번호로 언제든 연락주시기 바랍니다.

총무이사 이남면 : 010-9193-8252

총무간사 송주영 : 010-9427-2112

회원 여러분의 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

감사합니다.

한국고전번역학회 배상.

게시물 [학술대회] AI시대 고전번역과 교육 @한국고전번역학회 2026.06.26.이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=294&boardSeq=106221&lev=0&searchType=null&statusYN=W&page=1&s=moe&m=020402&opType=N

□ 사업 개요

◦ (사업명) 인문사회 대학기초연구소지원 사업

◦ (추진근거) 「고등교육법」제7조, 「학술진흥법」제5조 등

◦ (사업목적) 거점국립대학의 기초학문 보호 역할 등을 고려하여, 지역 내 연구 거점 기반 마련 및 신진 연구인력 양성, 기초·융복합 연구소 육성

◦ (지원대상) 지역 거점국립대학

◦ (지원내용) 대학 내 지역 ‘인문사회 연구원’을 설립하여, 연구소 관리체계 구축, 학문후속세대 양성, 지역대학 등과 공동연구 수행

◦ (지원기간) 총 5년(3+2년)

◦ (지원예산/규모) ’26년 총 120억 원 / 총 3개교

– 교당 연간 40억 원 이내(간접비 포함) ※ 대학에 총액으로 교부

□ 주요 추진 내용

◦ (인문사회 연구원 설립·운영) 대학의 자율적 인문사회 분야 연구소 관리·지원 체계 확립 및 지역 내 학술 연구플랫폼 기능 수행

※ ▴연구소의 개편․조정(확대, 통합, 신설 등), ▴현황 조사․공개, ▴연구소 운영 실적 평가 및 운영 지원, ▴지역 내 공동연구 및 협력 확대 등

◦ (지역 정주형 연구 인력 양성) 인문사회 연구원을 통한 안정적인 연구 환경 제공과 연구 지원 강화 등으로 우수 연구 인력 유입 및 양성

※ 전임교원의 연구 몰입 및 성과 창출을 위한 다앙한 학내 제도·방안 마련, 인문사회 연구원당 20명~30명(초과 가능)의 학술연구교수 채용 및 활용 의무를 통해 지역 일자리 확보·지원

◦ (기초·융복합 연구 강화) 연구원 산하 연구소의 기초·융복합(중점 주제) 연구 지원을 통한 기초학문 보호·육성 및 연구 성과의 사회적 기여 강화

※ 대학별 특성화 연구를 수행하기 위한 ‘중점 주제 연구소’를 자율적으로 지정(2개 이내)하고, 연구 인력(지역 내 타 대학 인력 포함하여 지역 공동연구 수행) 및 연구비 지원(사업비 20% 이상)

게시물 2026년 인문사회 대학기초연구소지원 사업 선정대학(경북대, 전남대, 전북대) 주요 계획이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

https://faculty.yonsei.ac.kr/opening.php?mid=m02&lang=ko&uid=242&act=view

영어영문학		영미시 (18C & 19C 영시 제외) / 수사학	1
		영미문화연구 / 영미비평이론 / 디지털인문학(영문학 중심)	1

게시물 [채용] 전임 / 연세대 영어영문학과 / 디지털인문학이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
시 창작에서 DeepSeek는 중국 시학(詩學) 코퍼스를 기반으로, 사용자의 지시에 따라 시를 생성하는 창작기제를 무상으로 제공하는 중이다. 이 시스템은 대규모 언어 데이터에 포함된 지역 세대 성별 감정 언어와 어휘 습관을 학습함으로써, 중국 고전시로부터 현당대시에 이르는 다양한 시 양식을 모방해낸다. 나아가 DeepSeek를 비롯한 생성형 AI의 다중모달(multimodal) 기술은 사용자가 제시하는 감각적 정서적 정보와 기계의 연산 판단을 결합시키는 ‘상호작용적 창작(interactive co-creation)’의 조건을 갖추게 되었다.
본 연구는 인간의 전유물로 여겨져 왔던 문학이 AI의 등장으로 ‘인간문학’과 ‘AI문학’으로 분화되어 가는 현실 상황에 주목한다. 인간이 수 천 년에 걸쳐 축적해 온 문학 경험을 AI가 학습하여 생성한 시를 예술로 규정할 수 있는지, 그리고 그것의 예술적 성과는 어떤 기준으로 평가해야 하는지 등을 본격적으로 논의해야 하는 지금이야말로 ‘인간문학’과 ‘AI문학’이 분리되기 이전의 과도기적인 협업 단계라고 보기 때문이다.
중국의 AI 시 창작은 2014년 마이크로소프트 아시아연구소(Microsoft Research Asia)가 개발한 ‘샤오빙(小冰)’으로 말미암는다. 2017년, 마이크로소프트는 샤오빙의 시를 모아 첫 시집 《햇살은 유리창을 잃고(陽光失了玻璃窗)》(이하 《햇살》)을 출간하게 된다. 《햇살》은 샤오빙이 1920년대 이후에 발표된 519명의 중국 현대시 작품을 학습한 뒤 감정 서사와 시적 이미지를 결합해 산출한 결과물로서 작품의 문법적 오류와 의미의 연쇄 논리적 연결의 불완정성 등이 한계로 지적되었다. 일각에서는 이 한계를 샤오빙을 설계한 엔지니어들이 학습 대상인 신시(新詩)의 미학적 특성을 충분히 이해 모델링하지 못한 데서 발생한 알고리즘 설계의 문제로 인식하기도 한다.
이러한 한계는 DeepSeek 이후 일정 부분 보완되는 양상을 보이기도 한다. 훠준밍은 샤오빙을 비롯한 초기 시 생성 AI가 작품 수준이 높지 않아 비판을 받았던 데 비해, DeepSeek는 시 모방 능력과 비평 능력, 그리고 알고리즘 수준 등이 높아서 인간 시 창작의 주요 특징들을 정교하게 인식 구현한다고 주장한다. 반면 시인 위졘(于坚)처럼 AI의 본질은 데이터 분석과 재조합에 있으므로 기존 텍스트를 모방 재배열하는 산출을 진정한 의미의 시 창조로 볼 수 없으며, 그런 의미에서 “딥시크는 시인이 아니라 지식인일 뿐”이라고 규정하는 입장도 있다. 그럼에도 평가의 다양한 갈래 모두는 새로운 도구의 출현이 시가장에 구조의 변화를 유발하고 있음을 긍정하는 바다.
본 연구는 샤오빙과 DeepSeek를 중심으로 AI 시 창작과 비평, 그리고 인간-AI 협업이 중국 시가장에 어떠한 변화를 가져오고 있는지를 분석하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 중국 AI 시 창작의 출현과 발전 과정을 정리한다. 둘째, DeepSeek를 비롯한 생성형 AI의 시 생성 메커니즘과 그 시학 특징을 분석한다. 셋째, ‘협업’ 단계의 도래가 창작 주체의 개념, 비평 기준, 문학 권위의 구조, 그리고 작품 판별 및 검증의 장치를 어떻게 재편하는지 살펴본다. 그럼으로써 AI 시대 중국 시의 새로운 창작 질서와 시학 협업의 가능성을 전망하고자 한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
첫째, 본 연구는 AI 창작을 둘러싼 논의를 AI 시의 의의와 문학장 구조 분석의 대상으로 전환시키는 데 기여한다. 샤오빙과 DeepSeek의 사례를 통해 AI가 시의 창작 방식, 비평 주체, 문학 권위의 구조를 재편하는 실질적인 역할을 하고 있음을 입증함으로써 AI 시 연구의 기초를 마련한다.
둘째, 이미지 기반 생성에서 대규모 언어모델 기반 생성으로 이어지는 AI 시 창작 메커니즘과 그 변화를 분석함으로써 AI 시의 특징과 한계를 구명한다. 이를 통해 기존 연구가 주로 지적한 문법 오류나 의미 공백을 신시(新詩) 미학과 알고리즘 설계 사이의 긴장 관계로 재해석할 수 있는 분석의 틀을 마련한다.
셋째, DeepSeek가 시 생성과 함께 시인 선정, 작품 평가, 비평 담론의 생산 등을 수행하고 있는 점에 주목함으로써 AI가 문학장의 비평 주체로 진입하는 현상을 확인한다. 이는 시 창작과 비평을 분리해 온 기존 문학 연구의 관점을 재검토하게 하고, 인간 비평가의 역할 변화와 새로운 협업 모델에 대한 논의의 출발점이 될 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 샤오빙과 DeepSeek를 중심으로 AI 시 창작과 비평, 그리고 인간-AI 협업이 중국 시가장에 어떠한 변화를 가져오고 있는지를 분석하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 중국 AI 시 창작의 출현과 발전 과정을 정리한다. 둘째, DeepSeek를 비롯한 생성형 AI의 시 생성 메커니즘과 그 시학 특징을 분석한다. 셋째, ‘협업’ 단계의 도래가 창작 주체의 개념, 비평 기준, 문학 권위의 구조, 그리고 작품 판별 및 검증의 장치를 어떻게 재편하는지 살펴본다. 그럼으로써 AI 시대 중국 시의 새로운 창작 질서와 시학 협업의 가능성을 전망하고자 한다.

가. 샤오빙 시의 특징과 언어 결합 양상(샤오빙)
마이크로소프트 아시아연구소는 2017년 《햇살》을 간행한 데 이어, 2019년에는 두 번째 시집 《꽃은 푸른물의 침묵(華是綠水的沈默)》(이후 《꽃은》)을 출판하였다. 《꽃은》은 샤오빙이 이미지를 인식해 생성한 시 초안을 바탕으로 아마추어 시인이 이를 수정 보완한 6천여 편의 응모작 중에서 200편을 선별해 엮은 시집으로, ‘인간-AI’ 협업이라는 창작 방식을 실현한 사례라 할 수 있다. 샤오빙의 시는 인간 언어 형식을 모방하려는 지향을 보인다. 하지만 실제 수행 과정에서는 불완전한 언어 결합 양상을 드러내기도 한다. 현대 중국어의 어법 규범에 부합하지 않을 뿐 아니라, 이미지 간의 연상과 서술 논리를 단절시키는 경우가 다수 발견된다. 이러한 언어적 결함은 샤오빙의 이미지 기반 시 생성 방식과 연관되어 있다. 예를 들어, ‘가을비 속 낙엽’이 담긴 이미지를 입력하면, 시스템은 그 안의 ‘나뭇잎’, ‘빗방울’, ‘시들고 노란색’ 등 시각적 요소를 자동으로 추출하고, 이를 의미 단위로 변환하여 시 생성 모듈에 전달한다. 시 생성 단계에서는 ‘나뭇잎’이 ‘시든 덩굴’, ‘늙은 나무’, ‘졸린 까마귀’로, ‘빗방울’은 ‘폭우로’, ‘시들고 노란색’은 ‘외로움’ 혹은 ‘고독’ 등 어휘로 치환되어 다양한 조합을 생성하게 된다. 이러한 결함은 시 장르의 특수성 속에서 정서의 그럴듯함으로 해석되기도 한다. 샤오빙의 시는 개별 문장의 완결성이나 논리성에서는 한계를 보이지만, 감정 서사에 강하여 독자에게 일정 수준의 정서적 설득력을 제공하기 때문이다.

나. 대규모 언어모델 기반 시 생성과 비판(DeepSeek)
DeepSeek 시의 특징은 다음과 같다. 첫째, 즉시 생성이다. 사용자가 입력을 주는 즉시, AI는 사전에 학습된 언어⦁이미지 패턴을 기반으로 시를 산출해 낸다. 시의 즉시 생성은 창작 과정에서 ‘시간’이 차지하는 의미를 근본적으로 변화시킨다. 이는 장기간의 학습과 해석 과정을 필요로 하는 작업이다. 반면에 AI는 이러한 과정을 생략하고 이미 학습된 대규모 언어모델을 통하여 시간이 압축된 창작을 수행하게 된다. 창작 행위가 더 이상 ‘시간의 예술’이 아니라, ‘지시’와 ‘응답’의 즉각적인 상호작용으로 전환하는 것이다. 둘째, 반복 학습의 가능성이다. 기존의 데이터가 충분히 학습되어 있지 않은 경우에도 사용자가 주제나 형식을 반복적으로 제시하고 그 결과물에 피드백을 제공하면, AI는 이를 반영하여 정제된 결과를 산출하게 된다. 생성형 AI의 시 쓰기는 결과물의 산출에 그치지 않고, 이용자의 지시와 피드백을 계속 반영하면서 시의 질적 수준을 높여가는 창작 과정을 보여주기도 한다. AI의 즉시성과 반복 학습이 질 높은 시 창작에 기여하기 위해서는, 그것의 계속적인 생성 가능성이 이용자 자신의 문학적 기준과 미적 판단에 의지해야만 한다.
그런 의미에서 현시점의 인간-AI 관계는 ‘활용’ 단계로부터 ‘협업’ 단계로 전환중이다. 사용자는 AI 산출 결과에 피드백을 제공하고 수정과 재생성을 반복함으로써 자신의 미적 목적을 향해 나아간다. 이 과정은 인간과 AI가 상호 응답을 거듭하며 작품을 함께 창작해 가는 과정이기 때문에 양자 간의 대화는 질의응답에 머무는 것이 아니라 인간의 창의적 의도와 기계의 계산이 결합된 ‘공동 구성(co-construction)’의 실현이 될 수밖에 없다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
AI, 중국 시, 샤오빙(小冰), DeepSeek, 인간문학, AI문학, 협업, 창작, 비평
키워드
(영어 500자 이내)
AI, Chinese Poetry, XiaoIce, DeepSeek, Human Literature, AI Literature, Collaboration, Creation, Criticism

게시물 김민정 / 서울대학교 / 생성형 AI 시대의 시가장(詩歌場) 재편 – 샤오빙(小冰), DeepSeek를 중심으로 / 2026 인문사회학술연구교수(B유형) / 20,000 / 12개월이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구는 대규모 언어모델(LLM)에게 詩話 지식과 비평문(평어) 데이터를 학습시켜 고전시 비평 언어를 가르치는 방법론을 제시한다. 시화는 시론부터 시인에 대한 평가 등 시와 시인에 대한 정보들을 가지고 있는 문헌이며, 시 비평문은 함축적인 비평어로 작성되어 있어 전문 연구자도 이해하는 데 많은 시간과 노력이 필요한 자료지만, 이는 모두 고전시를 이해하는 데 직접적으로 도움이 되는 정보다. 그러나 현대인들이 이러한 문헌들을 모두 읽는 것이 사실상 불가능하고, 현대 언어를 주로 학습한 LLM을 도움을 받더라도 LLM은 이러한 정보 없이 시를 해석하기 때문에 시를 이해하는 데 어려움을 겪는다.
이를 해결하기 위하여 본 연구는 시화 데이터와 비평문 데이터를 언어모델에 학습시켜 고대 비평 언어를 내재화시켜 고대 비평가의 관점에 보다 가까이 접근하는 방법을 제시한다. 이를 통해 시화 지식이 고전시를 이해하는 데 얼마나 도움이 되는지를 검증하고 비평문이 없는 시 작품에 대하여 비평문을 생성하여 시 감상에 이해를 돕는다.
본 연구는 AI 시대에 고전문학 분야의 구체적인 문제를 기술로 해결하는 방법을 제시한다. 이는 향후 고전시 학습을 위한 AI 보조 도구를 개발하는 데 기반이 되는 연구로서 고전시에 대한 진입장벽을 낮추고 인문학과 AI 기술의 융합 연구의 모범 사례가 될 것이다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
(1) 학제 간 협업 촉진
본 연구와 같이 고전시 지식과 AI 기술을 융합한 연구의 성과를 인공지능 관련 분야의 학회에서 발표하게 된다면, 공학 연구자들까지 고전시를 잠재력 있는 연구 분야로 인식하고 학제 간 협업이 활성화될 수 있다. 나아가 기술 분야에서도 고전시 연구자가 자연스럽게 양성되어 연구자가 부족한 현실적인 문제까지 해결할 수 있다.
(2) 기술 방법론의 확장 및 후속 연구 촉발
본 연구는 고대 중국시 비평에 한정하였으나 서양의 작품에도 적용 가능하다. 현대어로 쓰인 문학 작품이라면 LLM의 정교한 임베딩을 활용하여 더 고품질의 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구를 재현 가능하도록 만들기 위해 깃허브에 코드를 공개할 예정이므로 다른 연구자들이 이를 자신의 연구에 사용할 수 있다.
(3) 교육 현장 및 인문학 시장에서 선도
본 연구는 현재 기술의 수준을 파악하고 인문학자들의 판단이 필요한 지점을 고찰하여 AI 시대에 인문학을 어떻게 교육하고 학습해야 하는지 논의의 토대를 세운다. 연구 종료 후에는 훈련된 AI 모델을 대학이나 일반인 교육 기관에서도 교육 보조 도구로 사용할 수 있다. 이를 통해 개인 학습자들도 시 감상에 도움을 받아 고전시의 진입장벽이 낮아지는 효과를 거둘 수 있다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
(1) 데이터셋 수집 및 전처리
비평문 데이터는 각 시인의 서적에서 직접 추출한다. 詩話 데이터는 중국 고전시 전문 디지털 아카이브인 搜韻에서 제공하는 총 93종을 사용한다. 시–비평문 데이터는 비평문이 함께 수록된 출판물을 대상으로 수집하며, 당송대 주요 시인의 작품 가운데 비평이 확인되는 작품 3,000편을 확보하는 것을 목표로 한다.
(2) 데이터 탐색적 분석(EDA)
전처리를 통해 정제된 비평문 데이터 및 시화 데이터에 대하여 전통적인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 탐색적 분석을 수행한다. 자주 등장하는 비평 용어를 추출하고, 연구자의 검토를 거친다. 추출된 비평 용어들은 전문 비평 서적을 참조하여 그 의미와 용례를 검토한다.
(3) 모델에게 지식 학습
첫 번째 단계는 지속적 사전학습(Continual pre-training. CPT)를 사용하여 시화 데이터의 언어적 특성과 지식을 모델에게 가르치는 것이다. 두 번째 단계에선 시-비평문 데이터를 모델에 지도 미세조정(Supervised Fine-tuning. SFT)시킨다. 이때 테스트 데이터는 별도로 분리하여 이후 진행될 평가 단계에서 사용하고 학습에는 학습 데이터셋만 사용한다. 지도 미세조정은 일반 미세조정(full fine-tuning)과 LoRA 두 가지 방식으로 실험한다. 정량적 평가 지표는 s-bert 기반의 코사인 유사도를 사용한다. 이는 길이에 무관하며 전체 의미를 파악한다는 점에서 본 연구의 데이터의 특성에 적합하다. BERTScore는 핵심 비평어가 포함되어 있는지 확인하기 위해 재현율로 판단할 것이다. 정성적 평가 지표는 LLM-as-a-judge를 활용한다.
(4) 조합 비교(Ablation Study)
본 연구의 가설을 검증하기 위해 방법론을 조합하여 비교 실험을 수행한다. 각 조합에 테스트 데이터셋을 적용하고 평가 지표로 성능을 측정한다. 각 조합은 Baseline, Baseline + CPT, Baseline + SFT, Baseline + CPT + SFT으로 구성된다.
(5) 비평 추론 방법론을 연구한 논문 집필 및 학술 대회 참가 준비
최종 실험 성과는 학술 대회에 참가하여 발표할 예정이다. 무엇보다도 학제 간 연구자들과 학술적인 교류를 통해 인문학과 인공지능의 융합 연구 가능성을 제시하는 것이 학술대회 발표의 가장 중요한 목적이다.
(6) 클라우드 서비스의 활용
모델 학습 단계에서는 안정적인 고성능 GPU 환경이 필수적이다. 고성능 GPU를 직접 구매하기에는 개인 연구자가 감당하기 어려운 수준이기에, 클라우드 서비스를 활용하여 필요한 시점에만 GPU를 사용해서 다소 경제적인 비용으로 실험을 진행하고자 한다.
(7) 연구의 한계점
고대 중국어는 극도로 자원이 부족한 희소 언어로서 가장 좋은 방법론을 찾더라도 완벽한 성능을 기대하기는 어렵다. 그러나 희소 언어 환경을 극복하는 방법들이 활발하게 개발되고 있으므로 본 연구 또한 기술적 발전과 함께 성능이 개선될 가능성이 크다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
중국고전시, 문학 비평, 시화, 지속적(계속적) 사전 학습, 지도학습 미세조정, 희소 언어, 대규모 언어모델
키워드
(영어 500자 이내)
Chinese classical poetry, Literary Criticism, Shi-hua, Continual Pre-training, Supervised Fine-tuning, Low-resource Language, Large Language Model

게시물 이다연 / 한국연구재단 / 중국 고전시 비평 언어에 대한 AI 학습 방법론 / 2026 인문사회학술연구교수(B유형) / 20,000 / 12개월이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목적은 서로 다른 문학 사조가 단일 텍스트 내부에서 어떻게 공존하고 분포하는지를 분석할 수 있는 방법론을 구축하는 데 있다. 이를 위해 트랜스포머 기반 딥러닝 언어 모델인 Sentence-CamemBERT를 활용하여 19세기 프랑스 소설 스탕달(Stendhal)의 『적과 흑』(Le Rouge et le Noir)과 귀스타브 플로베르(Gustave Flaubert)의 『보바리 부인』(Madame Bovary)에 나타난 낭만주의와 사실주의의 혼재 양상을 정량적으로 가시화하고, 그 결과를 질적 해석과 통합하고자 한다.
19세기 프랑스 소설은 낭만주의에서 사실주의와 자연주의로 이어지는 흐름 속에서 전개되었으나, 개별 작품들은 단일 사조로 환원되기 어려운 복합적 미학 구조를 보여준다. 『적과 흑』은 주인공의 열망과 사회 현실에 대한 관찰이 교차하는 서사를 통해 낭만주의적 정념과 사실주의적 인식이 중첩되는 양상을 보여준다. 『보바리 부인』 역시 사실주의적 재현 속에 낭만주의적 욕망을 내면화한 주인공을 제시함으로써 서로 다른 미학적 경향이 공존하는 텍스트로 평가된다. 그러나 기존 연구는 주로 면밀한 텍스트 분석에 기반한 질적 해석에 머물러 있어, 사조적 특징이 텍스트 내부 어느 지점에서 강화되거나 약화되는지, 그리고 어떠한 분포와 변화를 보이는지를 체계적으로 검토하는 데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 언어 모델 기반 임베딩을 활용하여 소설 내부에서 서로 다른 사조적 경향이 어떻게 분포하고 이동하는지를 계량적으로 분석하고자 한다. 본 연구의 구체적인 목표는 다음과 같다.
첫째, 낭만주의와 사실주의에 충실한 전형적 텍스트를 선정하고, 언어 모델 기반 임베딩을 통해 문학 사조 앵커 벡터(literary movement anchor vectors)를 구축한다. 이를 통해 『적과 흑』과 『보바리 부인』에 나타난 사조 혼재의 분포와 변화 양상을 분석하기 위한 참조 축(reference axis)을 마련한다.
둘째, 분석 대상인 두 소설을 챕터 단위로 임베딩한 뒤 각 챕터의 벡터와 사조 앵커 벡터 간의 의미적 거리를 코사인 유사도로 측정한다. 그리고 그 결과를 사조 맵(literary movement map)으로 시각화하여 챕터 단위의 사조 경향과 분포, 시계열적 변화 양상을 검토한다.
셋째, 사조 맵을 기반으로 서로 다른 미학적 경향이 강화되거나 약화되는 구간을 식별하고, 챕터 내부 임베딩 벡터의 분산(variance)을 통해 사조적 경향의 변동 정도를 분석한다. 나아가 챕터 간 서사적 전환이 나타나는 구간과 변동성이 높은 챕터를 중심으로 질적 해석을 수행함으로써 정량 분석과 질적 해석을 통합한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)

1. 학문적 기대효과 : 인공지능 기반 문학 연구 방법론 구체화

• 전통적인 질적 비평에 의존해 왔던 문학 사조 연구에 트랜스포머 기반 딥러닝 언어 모델을 활용한 정량적 분석을 도입함으로써, 문학적 통찰을 데이터에 기반하여 재검토할 수 있는 연구 방법을 마련한다. 특히 질적 연구가 사조의 혼재를 대표적인 장면이나 단락을 중심으로 논의해 온 것과 달리, 본 연구는 텍스트 전체에 걸쳐 나타나는 사조 혼재의 분포와 변화 양상을 계량적으로 분석함으로써 단일 사조로 환원되지 않는 복합적 미학 구조를 보다 체계적으로 조망할 수 있는 분석 틀을 제공한다.

1. 사회적 기대효과 : 인공지능 시대 인문학의 역할 재정립

• 본 연구는 기술과 인문학적 해석이 상호 보완적인 관계를 형성할 수 있음을 보여줌으로써, 인공지능 시대에 문학 연구의 역할과 가능성에 대한 인식을 확장하는 데 기여한다. 나아가 문학이 인공지능 모델과 데이터 자원을 통해 지속적으로 연구 지평을 갱신할 수 있는 영역임을 환기시키고 인문학의 사회적 가치에 대한 이해를 심화하는 계기를 제공한다.

1. 교육적 기대 효과 : 디지털 인문학 교육 모델 설계

• 최근 대학의 인문학 교육은 인공지능 기술과의 융합을 적극적으로 모색하는 방향으로 빠르게 전환되고 있다. 본 연구에서 구축한 코퍼스와 언어 모델 기반 데이터, 그리고 재현 가능한 분석 절차는 인공지능 시대에 부합하는 교육 자료로 활용될 수 있다. 또한 전통적인 독해와 데이터 분석을 융합한 디지털 문학 교육 모델로 확장될 수 있다.
  연구요약
  (한글 2000자 이내)
  본 연구의 목적은 서로 다른 문학 사조가 단일 텍스트 내부에서 어떻게 공존하고 분포하는지를 정량적으로 분석하기 위한 통합적 방법론을 제안하는 데 있다. 이를 위해 트랜스포머 기반 딥러닝 언어 모델를 활용하여 스탕달의 『적과 흑』과 플로베르의 『보바리 부인』에 나타난 낭만주의와 사실주의의 혼재 양상을 정량적으로 가시화하고, 그 결과를 질적 해석과 결합하는 통합적 분석 절차를 구축한다. 이는 기존 질적 연구가 대표적 장면이나 단락을 중심으로 사조의 혼재를 논의해 온 경향을 보완하고, 텍스트 전체에 걸쳐 나타나는 사조적 경향의 분포와 변화 양상을 체계적으로 파악하기 위한 시도이다. 본 연구는 다음과 같은 절차로 수행된다 : 첫째, 각 사조의 미학적 특성을 대표하는 전형적 작품 10편씩 총 20편으로 앵커 코퍼스를 구축한다. 작품 선정 과정에서는 문학사적 대표성과 작가 간 균형을 고려하여 특정 작가에 편중되는 것을 방지한다. 분석 대상 텍스트는 프로젝트 구텐베르크에서 제공하는 프랑스어 원서를 활용하며, 특수 기호와 주석 등 분석에 불필요한 요소를 제거하는 전처리 과정을 거친다. 둘째, 전처리된 소설은 챕터 단위로 분할한 뒤 중첩 슬라이딩 윈도우(overlapping sliding windows) 방식으로 세분화하여 서사 흐름의 단절을 최소화하고 의미 변화를 연속적으로 포착한다. 그리고 프랑스어 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 트랜스포머 언어 모델 Sentence-CamemBERT를 활용하여 슬라이딩 윈도우 단위로 임베딩을 생성하고, 이를 집계하여 챕터별 대표 벡터를 산출한다. 셋째, 사조의 전형적 작품들의 임베딩을 기반으로 낭만주의와 사실주의 앵커 벡터(anchor vector)를 구축한다. 앵커 벡터는 사조의 평균 문체를 도출하기 위한 기준이 아니라 두 소설이 서로 다른 미학적 경향 가운데 어디에 가까운지를 판단하기 위한 참조 축이다. 넷째, 소설의 각 챕터 벡터와 앵커 벡터 간 코사인 유사도를 측정하여 의미적 거리를 산출하고, 그 결과를 사조 맵으로 시각화한다. 사조 맵은 텍스트 내부에 나타나는 미학적 경향의 분포와 서사 전개에 따른 이동을 좌표 공간에 보여줌으로써 사조 혼재를 분포와 변화의 관점에서 조망하게 한다. 마지막으로 정량 분석과 질적 해석을 결합한 통합적 접근을 수행한다. 챕터 간 사조 전환 구간을 식별하고, 해당 지점에서 나타나는 서사적 특징에 대한 질적 해석을 진행한다. 또한 각 챕터를 구성하는 윈도우 벡터와 앵커 간 유사도의 분산을 측정하여 챕터 내부의 사조적 안정성과 변동성을 평가한다.
  키워드(Keyword)
  (한글 250자 이내)
  디지털 인문학, 딥러닝 언어 모델, 문학 사조, 텍스트 임베딩, 정량적 분석
  키워드
  (영어 500자 이내)
  Digital Humanities, Deep Learning Language Models, Literary Movements, Text Embedding, Quantitative Analysis

게시물 유은순 / 가톨릭대학교 / 트랜스포머 기반 언어 모델을 활용한 문학 사조 혼재 연구 / 2026 인문사회학술연구교수(B유형) / 20,000 / 12개월이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목표는 최근 급격히 발전하고 있는 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 이용하여 옛한글 자료 번역을 효율적이고 일관적으로 수행할 수 있는 “MCP(Model Context Protocol)기반 번역가-LLM 협업 번역 모델”을 제시하고 해당 모델의 성능 평가를 통해 그 효용성을 검증하는 것이다.

최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 다양한 분야와 융합하고 있으며 산업계, 학계 및 일상의 모든 영역에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 특히 최근 소개된 LLM(ChatGPT, Gemini 등)은 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 바탕으로 다양한 분야와 융합 및 활용되고 있다.

옛한글로 기록된 자료는 우리 민족의 역사, 철학, 문학, 그리고 한국어의 원형을 보여주는 중요한 문화유산이다. 그럼에도 옛한글 자료의 현대한글 번역 작업은 다른 분야에 비해서 매우 느리게 진행되고 있다. 그 이유는 옛한글 자료의 번역은 해당 분야에 대한 고도의 지식과 전문성을 요구함으로 인해 소수의 전문가들만이 이를 수행할 수 있기 때문이다.

이러한 상황에서 최근 소개된 LLM(ChatGPT 5.2나 Gemini 3 등)은 방대한 옛한글–현대한글 병렬 자료의 학습을 통해 옛한글 자료를 일정한 수준의 현대한글로 번역할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이는 기존에 전적으로 전문 번역가에 의존해왔던 옛한글 자료의 번역 작업에 큰 변화를 가져올 수 있는 기술적 환경이 마련된 것이다.

하지만 LLM 단독 번역의 결과는 잘못된 표기 변환 혹은 표현 변환, 옛한글 어휘의 잘못된 해석, 문맥에 맞지 않는 번역 등 아직은 부족한 점을 보이고 있다. 이는 전문 번역가가 LLM에 옛한글 자료의 번역에 필요한 적절한 지식을 제공하는 협업구조를 통해 해당 문제를 보완할 수 있다. 그리고 이러한 협업 구조를 구축하는 기술적 방법으로써 MCP(Model Context Protocol)를 활용할 수 있다.

따라서 본 연구에서는 옛한글 자료의 번역에 있어 전문 번역가와 LLM이 가진 한계점을 상호 보완함으로써 옛한글 자료 번역의 속도와 생산성을 향상시킬 수 있는 옛한글 번역을 위한 MCP기반 번역가-LLM 협업 번역 모델을 제시하고 이의 효용을 검증하는 것을 목표로 두고 있다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
본 연구를 통해서 기대하는 학문적, 사회적 기대효과는 다음과 같다.

■ 옛한글 자료 번역과 인공지능의 융합을 통한 새로운 번역 모델 제시
기존에 전문 번역가가 전적으로 수행했던 옛한글 자료 번역을 번역가-LLM 협업 모델로 전환함으로써 번역의 속도와 생산성을 향상시키고 오류 감소 및 일관성 있는 번역 결과를 산출하는 새로운 옛한글 자료 번역 모델을 제시한다.

■ 옛한글 번역 지식 자료의 체계화 및 활용성 제고
번역 지식이 개별 연구자의 경험에 머무르지 않고 재사용 가능한 자료로 체계화 및 축적됨으로써 번역의 일관성과 효율성이 향상되며, 향후 옛한글 번역 연구 및 번역 교육에서 활용 가능한 기반 자료로 사용될 수 있다.

■ 고전어 자료 번역에 참조 모델 제공과 번역 작업의 인공지능 융합 촉진
전문 번역가와 LLM의 협업을 체계화한 번역 모델을 제공함으로써, 옛한글 자료의 번역에서 뿐만 아니라 고전어 자료 번역 분야 전반에서 활용 가능한 참조 모델을 제시하고, 고전어 자료 번역 연구에 인공지능의 융합을 촉진한다.

■ 옛한글 자료의 현대한글 번역 자동화를 통한 인문학 대중화 촉진
옛한글 자료의 대규모 현대한글 번역은 일반인들도 쉽게 옛한글 자료를 접근할 수 있는 기회를 제공한다. 이는 인문학의 대중적 확산과 문화유산의 현대적 활용에 기여할 것이다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구에서는 옛한글 자료의 현대한글 번역을 효율적이고 일관성 있게 수행하기 위한 MCP기반 번역가–LLM 협업 번역 모델 및 그 성능의 분석을 수행한다. 이는 전문 번역가 위주로 수행되던 기존 번역 방식의 한계성을 극복하고 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)과의 협업을 통해 대량의 옛한글 자료를 일관성 있게 번역할 수 있는 가능성을 증대하려는 것이 목적이다.

연구 목적을 달성하기 위해 수행할 연구 내용은 다음과 같다.

■ 첫째, 번역 지식 자료의 설계 및 체계화
옛한글–현대한글 번역의 정확성과 일관성 향상에 필요한 번역 지식(표기 변환, 전문용어의 해석, 어조 지침 등) 자료의 유형을 정의하고, 이를 LLM이 활용 가능한 형태의 자원으로 체계화하는 방법을 연구한다.

■ 둘째, MCP기반 번역가–LLM 협업 번역 모델의 설계 및 구축
구축된 번역 지식 자료는 MCP를 활용 LLM에 전달되고, LLM이 이를 참조해 번역을 수행하는 번역가-LLM 협업 번역 모델의 설계 및 구축을 연구한다.

■ 셋째, MCP기반 번역가–LLM 협업 번역 모델의 적용 및 성능 분석
구축된 번역가-LLM 협업 번역 모델을 실제 옛한글 자료 번역에 적용하여 번역의 정확성, 일관성, 그리고 재현 가능성 측면에서의 성능을 분석 연구한다.

연구 목적을 달성하기 위한 연구 방법은 다음과 같다.

■ 첫째, 번역 지식 자료 구축
전문 번역가가 번역한 옛한글–현대한글 자료와 번역가-LLM 번역 협업 과정 중에 파악되는 번역 지식을 체계적으로 표현 및 구축하는 방법을 연구한다. 또한 번역 지식 자료를 대량으로 자동 구축하기 위한 방법의 연구도 수행한다.

■ 둘째, MCP기반 번역가–LLM 협업 번역 모델의 설계 및 구축
번역 지식 자료의 구축, LLM의 번역 생성, 오류 검토 및 수정 사항의 지식 자료화 등의 과정을 순환적으로 적용하는 작업 흐름의 정립을 연구하며, 이를 바탕으로 MCP기반 번역가-LLM 협업 번역 모델의 설계 및 구축을 연구한다.

■ 셋째, 구축된 MCP기반 번역가–LLM 협업 번역 모델의 성능 분석
동일한 옛한글 자료를 대상으로 단순 LLM 번역 결과와 MCP기반 번역가–LLM 협업 번역 결과를 비교하여 정확성, 문맥 일관성, 오류 감소 정도를 분석한다. 그리고 LLM의 처리 과정을 추적하여 정량적 비교를 수행하고, 정성적 분석과 사례 분석을 병행함으로써 제안한 협업 번역 모델의 유효성과 한계점을 분석한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
옛한글, 번역, 인공지능, 거대 언어 모델, 모델 콘텍스트 프로토콜, 옛한글-현대한글 병렬 자료, 자연어 처리
키워드
(영어 500자 이내)
Pre-Modern Korean, Translation, Artificial Intelligence(AI), Large Language Model(LLM), Model Context Protocol(MCP), Pre-Modern Korean-Modern Korean Parallel Text, Natural Language Processing(NLP)

게시물 강남오 / 강원대학교 강릉캠퍼스 / 옛한글 자료 번역을 위한 MCP기반 번역가-LLM 협업 번역 모델 연구 / 2026 인문사회학술연구교수(B유형) / 20,000 / 12개월이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.

연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
사형은 국가가 보호하려는 최우선 가치 및 질서를 어긴 사람들에게 선고된다. 따라서 사형은 조선의 통치이념과 중요 가치가 무엇인지 알 수 있는 소재이다. 감형 기준을 설명할 때 법학에서는 일정한 기준이 있다고 설명하며, 이를 법치와 연관 짓는다. 역사학에서도 일정한 기준이 있음을 인정하지만 이를 유교적 관점으로 해석하고자한다. 즉 사형과 감형 문제는 예치주의, 법치주의 등 통치 이념 설명과도 연관된다. 또한 사형 감형은 단순히 휼형(恤刑)·애민(愛民)뿐만 아니라 국정 운영 사상 및 방식, 감형의 정당화 논리가 응축되는 지점이기도 하다. 한편 조선의 통치 철학 중 하나인 흠휼에 대해서도 단순한 수사로만 작동했는지 아니면 실제로 통계적으로 유의미한 감형의 논리로 사용되었는지는 실제 사례를 통해 분석해야 한다.
정리하면 사형과 사형 감형의 사례를 분석하는 것은 통치 이념·국정운영 방식 해명, 역모 등 정치 상황 고려 측면에서는 정치사, 법이 실제 적용되는 모습을 검토하는 측면에서는 사회사, 법과 형벌 및 법감정 검토 측면에서는 법제사의 관점에서 바라볼 수 있는 주제이다. 기존에는 특정 왕대나 자료를 중심으로 살펴봤으며, 모든 연구들이 각기 기준이 달라 통합해서 이해하기도 어려워 조선 전시기를 동일한 기준으로 분석할 필요가 있다. 그런데 개인이 모든 기록을 다 검토하기 어렵기 때문에 AI인문학 방법론으로 분석하여 조선 전 시기의 사형 및 감형 사례를 검토한 후 그 안에 담긴 역사적 맥락과 의미를 읽고자 한다. 이는 AI 시대 역사학의 방향과 역사학자의 역할을 제시해주는 기능도 할 것이다.

1. 사형 및 사형 감형 사례의 인물별·사건별 추출 및 검수
   언어모델을 활용하여 태조~철종실록에서 사형 및 사형 감형 사례를 인물별·사건별로 추출하고 검수하여 정리하고자 한다. 사형 및 사형 감형은 키워드 검색만으로는 해결하기 어렵다. 이 때문에 단순 규칙 기반으로 사료를 추출하는 기존 디지털인문학 방식으로는 한계가 있으므로 AI인문학 방법론을 도입할 것이다.
2. 왕대별·범죄별 사형 및 사형 감형의 건수·비율·차이 비교를 통한 기준 확보
   추출한 사료를 바탕으로 왕대별·범죄별 사형 및 사형 감형의 건수, 비율, 차이 등을 비교하고자 한다. 멀리서 읽기(distant reading) 방식으로 전체 경향을 조망하여 특정 왕대에서 관찰되는 현상이 일시적이고 특수적인 것인지 혹은 장기적 경향 속에서 반복되는 패턴인지 판별 가능한 기준을 얻을 것이다. 전수 조사를 통해 기준을 세우고 경향성을 확인한 다음 연구를 진행한다면 보다 정밀한 질적 해석이 가능해질 것이다. 이를 통해 다른 연구에서도 참고할 수 있는 비교 기준을 설정하고자 한다.
3. 사형·감형이 작동되는 논리와 정치·사회적 조건, 역사적 배경 고찰
   이상의 결과를 토대로 변곡점을 찾고 그에 대해 구체적 분석을 진행한다. 사형과 감형이 작동되는 논리와 각 왕대별 정치적·사회적 조건, 역사적 배경 등을 고찰하고 전쟁, 기근, 역병 등과 함께 사회 안정을 위해 감형이 더 늘어났는지 검토하여 사회 안정 기능도 살펴볼 수 있다. 감형시 언급되는 담론의 내용 및 유형, 흠휼의 실제 적용 양상, 감형 판단 기준 역시 검토할 예정이다. 이를 통해 사형과 사형 감형이 단순히 형벌제도가 아니라 국가가 사회 질서를 유지하고 통치를 정당화하는 방식과 긴밀히 연관되어 있음을 밝히고 조선의 국정운영과 통치 이념 등을 장기적 시야에서 재구성하고자 한다.
   기대효과
   (한글 2000자 이내)
4. 연구결과의 학문적 기대효과 ◾ 사례 전체 분석을 통한 사형·사형 감형 의미의 재검토
   본 연구는 조선 전시기 실록에 나타난 사형 및 사형 감형 사례를 사건 단위로 정리·구조화하여, 특정 왕대·자료 중심 연구가 갖는 한계를 보완한다. 사형·감형의 규모와 추이를 장기 추세로 제시하여 기존 연구와 동일한 결론에 도달하더라도 그 결론이 특정 시기의 우연인지, 반복적으로 나타나는 경향인지 검증 가능한 근거를 제공한다. ◾ 왕대별·범죄별 비교를 통한 기준 제시
   왕대별·범죄별로 사형 사건의 규모와 감형 비율을 비교할 수 있어 특정 왕대 혹은 특정 범죄의 관행이 장기 추세 속에서 예외인지 일반적 경향과 유사한지 판단할 기준을 제공한다. ◾ 통치이념·국정 운영 방식의 실증적 검토
   감형이 적용되는 범죄와 거의 적용되지 않는 범죄가 구분되면 국가가 중요하게 다룬 가치와 용인 범위를 실증적으로 제시할 수 있다. 더 나아가 흠휼이 수사에 머물렀는지 실제 정책으로 작동했는지를 사례 기반으로 검토할 수 있게 되어 조선의 통치 이념과 국정 운영 방식에 대해서도 설명할 수 있게 될 것이다.
5. 연구결과의 활용방안 ◾ 분석 대상 확대와 후속 연구로의 연결
   본 연구의 방법론을 활용하여 『승정원일기』, 『비변사등록』, 『일성록』, 『추안급국안』, 『심리록』 등으로 분석 범위를 넓혀 사형·감형의 논리와 운영 방식을 더 촘촘히 추적할 수 있다. 또한 장기 추세와 비교 기준을 통해 특정 왕대 또는 특정 범죄군을 더 깊이 있게 해석하는 연구로도 이어질 수 있다. ◾ 형벌 전반을 비롯한 연구 범위 확장
   사형뿐 아니라 유배·장형 등 다른 형벌에도 동일한 사건 단위 정리와 비교 분석을 적용할 수 있으며, 제도와 현실 사이의 간극을 통해 당대 사회상을 해명하는 사회사적 연구로 확장 가능하다. 또한 사료를 연결하고 문맥을 읽어야 하는 모든 연구들에 해당 방법론을 적용할 수 있다. ◾ AI인문학의 방법론 제시
   AI를 역사 해석 주체로 사용하는 것이 아니라 사료를 정리하고 분석하는 도구로 활용할 수 있다. 이 과정에서 인간이 개입하여 더 나은 결과물을 얻도록 검수와 재학습을 진행한다. 이를 통해 AI활용과 관련하여 역사학 연구가 나아갈 방향과 연구자의 역할을 구체적으로 보여주는 연구 사례가 될 것이다.
   연구요약
   (한글 2000자 이내)
   본 연구의 대상은 태조~철종대 실록이며, 고종대부터는 대한제국이 선포되면서 정치체제 및 법제 운영의 기준이 바뀌어 동일한 기준으로 비교하기 어렵기 때문에 제외한다. 조선 전 시기를 유사한 기준으로 분석하기 위해 실록만 활용한다. ◾ 연구 대상

• 사형 집행 사례와 더불어 율이나 당시의 인식에 따라 사형에 해당하는 범죄를 저질렀으나 감형이 된 사례를 검토·분석한다.
• 『대명률』과 『경국대전』부터 『대전회통』까지 조문에 감형이 명시되지 않았음에도 감형이 된 경우, 또는 최종 확정 처벌이 더 낮아지거나 석방되는 경우를 포함한다. 사면, 무고로 인한 석방 역시 추출하여 다른 감형 유형과 비교할 것이다. 이후 1년간 기록이 나타나지 않으면 불명으로 처리한다. ◾ 연구 방법 ① 사형 관련 표현을 찾아 사건 후보를 만들고 문맥을 검토하여 사형 집행·감형·불명으로 구분(사건 탐지(Event Detection))
  ② 실록 웹페이지의 인물명 태깅 정보를 활용해 인명을 추출하고, 인물과 기사 후보를 연결해 최초 등장 이후 1년간 관련 기사를 묶어 사건 단위로 재구성(사건 추적(Event Tracking))
  ③ 관계 추출(Relation Extraction)로 인물-율명-형벌 연결을 구조화하고, 일부 사례를 선별해 기준 마련
  ④ 추정 결과는 확정하지 않고 사람의 검수와 오류 수정을 반복하는 HITL(Human In The Loop) 방식으로 기준을 계속 다듬음
  ⑤ 위의 방법을 Few-shot prompting 프롬프트 기반으로 진행함 ◾ 분석 및 해석
• 추출·정리한 데이터를 바탕으로 왕대별·범죄별 사형·감형을 정리하고, 사형이나 감형 증감의 역사적 배경, 정치적 상황, 역병·기근 등 사회적 상황, 형벌 및 법감정 등 법제사적 맥락, 국왕의 국정운영 사상 및 방식과 통치 이념 등을 함께 고려하여 시대적 맥락을 검토한다.
  키워드(Keyword)
  (한글 250자 이내)
  조선왕조실록, 사형, 감형, 디지털인문학, AI인문학, 언어모델
  키워드
  (영어 500자 이내)
  Veritable Records of the Joseon Dynasty, death sentence, commutation, digital humanities, AI humanities, large language model, LLM

게시물 정연주 / 고려대학교 / 언어모델을 활용한 조선시대 사형·감형 사례 추출과 시대적 맥락 분석 / 2026 인문사회학술연구교수(B유형) / 20,000 / 12개월이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.