DH Workshop 2026 02 11 임이로

DH Workshop

인공지능과 함께 읽기(Co-Reading): 한국 근현대 시(詩) 감정 데이터의 색채(color) 시각화 연구

이창섭 (한국학중앙연구원 인문정보학 석사 수료)

연구 논문 목차

I. 연구 목표

II. 이론적 배경
 1. 시의 심상과 감정
 2. 시와 색채
  (1) 시의 심상과 색채
  (2) 색채와 감정 표현의 심리적·문학적 상관성
 3. 색체의 데이터로서의 가치
  (1) 한국어 감각‧감정 어휘-색채 반응 실험 연구
  (2) I.R.I (Image Research Institute) 이미지 스케일
  (3) 배색(配色, color combination)과 감정 형용사
  (4) 딥러닝에 기반을 둔 배색이미지의 감성어휘 추출
 4. 라벨링 데이터의 확장
  (1) KNU 한국어 감성사전
  (2) GoEmotions과 GoEmotions-Korean
  (3) KOTE(Korean Online Comment Emotions)
  (4) fine-tuning을 통한 감정 분류 모델
  (5) 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
 1. 연구 개괄 및 프로세스
  (1) 연구 개괄 : 함께 읽기(Co-Reading)
  (2) 연구 프로세스
 2. KPoEM 데이터셋과 감정분류모델 개발
  (1) KPoEM(Korean Poetry Emotion Mapping) 데이터셋 개괄
  (2) 데이터셋 구축 과정
  (3) 데이터셋 정량 분석 및 평가
  (4) KPoEM 감정 분류 모델 개발 
 3. KCoEM(Korean Color Emotion Mapping) 데이터셋구축
  (1) 데이터 선정 및 수집 
  (2) 메타데이터 설계
  (3) 감정 어휘 정제 및 색채 매핑
 4. 함께 읽기(Co-Reading) 시스템
  (1) Mode1 :KPoEM 모델을 활용한 주/보조 감정 선정 및 주조색과 ‘색상 배색’ 방법 결정
  (2) Mode2: 보조 감정에 대응하는 보조색 결정
  (3) 예외처리
  (4) Mode3 : 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)을 활용한 감정 어휘 채택
  (5) Mode4: IRI 이미지 스케일에서 색조와 ‘색조 배색’ 방법을 결정
  (6) 예외처리
  (7) 2색 배색 팔레트의 면적비 구성
 5. 웹 인터페이스 구현
  (1) 가까이 읽기 인터페이스
  (2) 멀리서 읽기 인터페이스
  (3) 함께 읽기 인터페이스

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