DH Workshop 2026 02 11 임이로
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
본 연구의 목적은 한국 근현대 시 텍스트를 대상으로, 인공지능과 인간 독자가 공동 독자로서 시 텍스트를 함께 읽는 과정을 전제로, 인공지능의 감정 추론 결과와 인간 독자의 해석을 병치하여 탐색할 수 있는 함께 읽기(Co-Reading) 기반 감정·색채 데이터 시각화 인터페이스를 설계·구현하는 데 있다. 이를 통해 이를 통해 데이터 시각화를 단순한 정보 전달 도구가 아닌, 해석을 촉발하는 매개적 환경으로 재정의하고, 문학 텍스트를 읽는 새로운 감각적·해석적 데이터 시각화 접근을 제안하고자 한다.
연구 내용
본 연구는 다음의 네 가지 연구 축으로 구성된다.
첫째, 한국 근현대 시 텍스트를 대상으로 다중 주석 기반 감정 라벨링 데이터셋(KPoEM)을 구축하고, 이를 감정 분류 모델 학습의 기초 자원으로 개발한다 (Lim, et al. 2025).
둘째, 감정 어휘를 색채 데이터와 연결한 한국인 감정–색채 데이터셋(KCoEM)을 설계한다.
셋째, 인공지능을 해석 및 생성의 대체자가 아닌 인간 독자의 해석을 촉발하는 공동 독자로 위치시키는 함께 읽기(Co-Reading) 개념을 제안하고, 데이터셋을 하나의 미디어로 조망하여 시 텍스트의 감정 정보를 색채 이미지로 변환하는 인공지능과 함께 읽는 커뮤니케이션 프로그램을 설계·구현한다.
넷째, 동일한 시 텍스트에 대해 가까이 읽기(Close Reading), 멀리 읽기(Distant Reading), 함께 읽기(Co-Reading)의 세 가지 읽기 방식을 비교·탐색할 수 있는 데이터 시각화 인터페이스 프로토타입을 구현한다.
기대 효과 및 활용 방안
본 연구는 문학 연구와 인공지능 기반 데이터 시각화 연구를 연결하는 감각적·해석적 데이터 시각화의 새로운 가능성을 제시한다는 점에서 의의를 갖는다.
특히, 감정 분석 결과를 색채 이미지로 변환하는 함께 읽기(Co-Reading) 인터페이스는 문학 텍스트 해석의 단일 정답을 제시하기보다, 해석 주체 간 차이와 읽기 방식의 다양성을 가시화하는 도구로 활용될 수 있다.
향후 본 연구의 데이터셋과 인터페이스 설계는 문학 연구, 디지털 인문학 교육, 감성 기반 문화 데이터 분석, 그리고 인간–인공지능 협업형 해석 시스템 연구 등으로 확장 적용될 수 있을 것이다.
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
