DH Workshop 2026 02 11 임이로
DHLab
목차
인공지능과 함께 읽기(Co-Reading): 한국 근현대 시(詩) 감정 데이터의 색채(color) 시각화 연구
이창섭 (한국학중앙연구원 인문정보학 석사 수료)
연구 개요
연구 목적
연구 내용
기대 효과 및 활용 방안
연구 논문 목차
I. 연구 목표
II. 이론적 배경
시의 심상과 감정
시와 색채
(1) 시의 심상과 색채
(2) 색채와 감정 표현의 심리적·문학적 상관성
색체의 데이터로서의 가치
한국어 감각‧감정 어휘-색채 반응 실험 연구
I.R.I (Image Research Institute) 이미지 스케일
배색(配色, color combination)과 감정 형용사
딥러닝에 기반을 둔 배색이미지의 감성어휘 추출
라벨링 데이터의 확장 -> 데이터셋의 환경적 전환 (중앙대 발표 참고 : 미디어)
KNU 한국어 감성사전
GoEmotions과 GoEmotions-Korean
KOTE(Korean Online Comment Emotions)
fine-tuning을 통한 감정 분류 모델
한국 문학 감정 라벨링 데이터셋
5. 데이터셋의 환경적 전환
6. 데이터 시각화
(1) 해석으로서의 데이터
(2) 텍스트 데이터의 변용
(3) 문학 감정 데이터의 시각화
(4) 인문학적 시각화와 과정으로서의 인터페이스
7. 인공지능의 활용
(1) RAG(Retrieval-Augmented Generation)
(2) 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)
(3) 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)
(4) 할루시네이션의 활용
III. 연구방법론
IV. 결론
V. 참고 문헌
발표 자료 (PDF Download)
인공지능과 함께 읽기(Co-Reading): 한국 근현대 시(詩) 감정 데이터의 색채(color) 시각화 연구 - 임이로
Resourcs
- 임이로. (2025). 데이터셋의 환경적 전환 : 인공지능과 함께 읽기(Co-Reading)를 통한 한국 근현대 시–감정–색채 멀티모달 미디어. https://doi.org//10.5281/zenodo.17850831
- Iro Lim, Haein Ji, & Byungjun Kim. (2025). KPoEM: A Human-Annotated Dataset for Emotion Classification and RAG-Based Poetry Generation in Korean Modern Poetry. https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.03932
