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| (같은 사용자의 중간 판 하나는 보이지 않습니다) |
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| − |
| + | <div style="font-family: 'Noto Sans KR', sans-serif; max-width: 900px; margin: 0 auto; color: #333;"> |
| − | <html lang="ko"> | |
| − | <head>
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| − | <meta charset="UTF-8">
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| − | <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
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| − | <title>AI Tool Usage Guide for Humanities Researchers</title>
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| − | .quote-box::before {
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| − | background: #fff9e6;
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| − | color: white;
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| − |
| |
| − | th {
| |
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| |
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| |
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| − |
| |
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| − | .case-study {
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| − | background: white;
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| − | border: 2px solid #e0e0e0;
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| − | padding: 25px;
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| − | margin: 30px 0;
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| − | border-radius: 10px;
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| − | box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.08);
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| − | .case-study h4 {
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| − | color: #1976d2;
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| − |
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| − | .warning-box {
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| |
| − |
| |
| − | .warning-box strong {
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| − |
| |
| − |
| |
| − |
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| − |
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| − |
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| − |
| |
| − | table {
| |
| − | font-size: 0.9em;
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| − | }
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| − |
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| − | th, td {
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| − | padding: 10px;
| |
| − | }
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| − | }
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| − | </style>
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| − | </head>
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| − | <body>
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| − | <div class="container">
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| − | <div class="profile-section">
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| − | <h2 style="color: white; border-bottom: 3px solid white; padding-bottom: 10px;">강사 소개</h2>
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| − |
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| − | <h3 style="margin-top: 20px;">김서윤 | 부산대학교 디지털인문학센터 계약교수</h3>
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| − |
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| − | <div class="profile-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/image_202512071747.png" alt="강사 사진">
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| − | </div>
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| − | </div>
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| | | | |
| − | <p>저는 중어중문학을 전공하고 대만 유학을 거쳐 한문고전번역으로 박사학위를 받았습니다. 중국 송대 유학자의 사서 주석서를 완역하고 연구해서 학위를 받았는데요, 이 책은 우리가 일반적으로 알고 있는 주희의 <사서집주>와는 완전히 다른 방식으로 <논어>, <효경>, <대학>, <중용>을 해석한 책입니다. 이 연구를 통해 "같은 경문을 이렇게 다르게도 해석할 수 있구나"라는 걸 알게 되었는데요, 그리고 이 발견은 저에게 새로운 연구 과제를 던져주었습니다.</p>
| + | <!-- 1. 타이틀 섹션 --> |
| | + | <div style="border-bottom: 3px solid #1d4e89; padding-bottom: 10px; margin-bottom: 30px;"> |
| | + | <h1 style="color: #1d4e89; margin: 0; font-size: 2.2em; border: none; border-bottom: none;">📚 강의 자료실</h1> |
| | + | <p style="margin: 5px 0 0 0; color: #666; font-size: 1.1em;">Lecture Notes & Readings</p> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p> 더 많은 주석서들을 비교해보자.</p> | + | <!-- 2. 안내 메시지 --> |
| | + | <div style="background-color: #f0f4f8; padding: 20px; border-radius: 8px; margin-bottom: 40px; border-left: 5px solid #1d4e89;"> |
| | + | <p style="margin: 0; line-height: 1.6;"> |
| | + | <strong>📢 안내:</strong> 수업에 사용된 프레젠테이션 자료(PPT)와 실습 파일은 수업 전날까지 업로드됩니다.<br> |
| | + | 저작권 보호를 위해 수업 자료는 외부로 유출되지 않도록 주의해 주시기 바랍니다. |
| | + | </p> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p>하지만 새로운 해석이 설득력을 가지려면 <논어> 전체 해석의 일관성을 살펴봐야 하기 때문에, 이 연구는 한계에 부딪힐 수 밖에 없었습니다. 동일한 경문에 대한 여러 학자들의 해석을 비교하는 전통적인 연구 방법론으론 혼자서는 역부족이었기 때문입니다. 그때 디지털인문학을 접하게 되었고, 디지털 기술을 활용하면 이 연구가 가능하지 않을까 하는 기대를 하며 한국학중앙연구원 인문정보학에 석사로 입학하게 되었습니다.</p>
| + | <!-- 3. 주차별 강의 자료 목록 --> |
| | + | <div style="margin-bottom: 50px;"> |
| | + | <h3 style="color: #1d4e89; border-left: 4px solid #1d4e89; padding-left: 10px; margin-bottom: 20px; border-bottom: none;">📂 주차별 자료</h3> |
| | | | |
| − | <p>한중연에서는 학생들도 프로젝트에 많이 참여하기 때문에, <a href="https://archives.ikcc.or.kr/" target="_blank">충청국학 디지털 아카이브</a>의 의미정보관계망 데이터 작업, 한국학 호남진흥원에서 수행하는 <a href="https://dh.aks.ac.kr/~gwangju/wiki/index.php/광주_문화예술_인문스토리_플랫폼" target="_blank">광주 문화예술 인문스토리 플랫폼</a>의 데이터 교열작업, <a href="https://ioci.juntong.or.kr/?page_id=8" target="_blank">전통문화연구회 동양고전정보화연구소</a>에서 진행하는 동양고전 번역자료의 체계적인 디지털화 등의 연구에 참여하면서, 제 연구에 필요한 디지털 기술을 차근차근 익혀나가고 있습니다. 또한 지금 근무하고 있는 디지털인문학센터에서도 로컬 인문학 플랫폼을 기획하고 준비하면서, 지역 인문학 자료의 디지털 전환에 대해서도 연구를 수행하고 있습니다.</p>
| + | <table style="width: 100%; border-collapse: collapse; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.05);"> |
| | + | <tr style="background-color: #1d4e89; color: white;"> |
| | + | <th style="padding: 15px; text-align: center; border-bottom: 2px solid #ddd; width: 10%;">주차</th> |
| | + | <th style="padding: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid #ddd; width: 40%;">강의 주제</th> |
| | + | <th style="padding: 15px; text-align: center; border-bottom: 2px solid #ddd; width: 25%;">강의안 (PDF)</th> |
| | + | <th style="padding: 15px; text-align: center; border-bottom: 2px solid #ddd; width: 25%;">실습/참고 자료</th> |
| | + | </tr> |
| | | | |
| − | <p>저는 올해 2025년 2월에 조선시대 논어 주석의 인용관계를 탐색하는 디지털 인문학의 연구방법론으로 석사학위를 받았고, 지금은 이 연구를 더 발전시키기 위해서 다시 박사과정을 하면서 처음에 해야겠다고 마음먹은 연구를 실제로 수행하고 있습니다. 그리고 이 모든 경험들이 모여서 '디지털 경전주석학'이라는 새로운 연구분야를 개척하고 있는 중입니다. 저의 최종 목표는 누구나 쉽게 접근해서 정보를 탐색할 수 있는 경학자료 데이터베이스를 구축하는 것입니다.</p>
| + | <!-- 1주차 --> |
| | + | <tr style="background-color: white; border-bottom: 1px solid #eee;"> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center; font-weight: bold; color: #1d4e89;">1주</td> |
| | + | <td style="padding: 15px;"> |
| | + | <strong>디지털 인문학의 이해</strong><br> |
| | + | <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">Introduction to Digital Humanities</span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | <!-- 위키 문법 [주소 텍스트] 사용 --> |
| | + | <span style="display: inline-block; padding: 5px 15px; background-color: #e2e8f0; border-radius: 4px;"> |
| | + | [https://docs.google.com/presentation/d/1A7k6jD23cf9wdKSoPodEY_6tTuQ1Vlo3rl4NFR6Mu98/export/pdf <span style="color: #2d3748; font-size: 0.9em; font-weight: bold;">📥 다운로드</span>] |
| | + | </span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | <span style="color: #1d4e89;">[# [읽기 자료] DH 선언문]</span> |
| | + | </td> |
| | + | </tr> |
| | | | |
| − | <p>지금 AI가 계속 발전하면서 제 목표는 점점 현실성을 갖게 되었습니다. 이제 그 많은 자료를 제가 일일이 작업할 필요가 없어졌기 때문입니다. 이 연구의 핵심은 모든 자료에 적용할 수 있는 하나의 표준을 세우는 것입니다. 표준안이 작성되면, AI에게 학습시켜서 지난한 반복 작업들을 맡길 수 있습니다. 더 나아가 한국, 중국, 일본의 <논어> 주석서에도 같은 작업을 통해, 동아시아 삼국의 지식 계보를 조망할 수 있는 연구도 가능해질 것입니다.</p>
| + | <!-- 2주차 --> |
| | + | <tr style="background-color: #fafafa; border-bottom: 1px solid #eee;"> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center; font-weight: bold; color: #1d4e89;">2주</td> |
| | + | <td style="padding: 15px;"> |
| | + | <strong>데이터의 구조와 이해</strong><br> |
| | + | <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">Data Literacy & Structure</span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | <span style="display: inline-block; padding: 5px 15px; background-color: #e2e8f0; border-radius: 4px;"> |
| | + | [# <span style="color: #2d3748; font-size: 0.9em; font-weight: bold;">📥 다운로드</span>] |
| | + | </span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | <span style="color: #1d4e89;">[# [실습] data_sample.csv]</span> |
| | + | </td> |
| | + | </tr> |
| | | | |
| − | <div class="quote-box">
| + | <!-- 3주차 --> |
| − | 디지털 기술은 개인 연구자가 전통적인 방법으로는 평생 걸려도 할 수 없었던 연구를 가능하게 합니다.
| + | <tr style="background-color: white; border-bottom: 1px solid #eee;"> |
| − | </div>
| + | <td style="padding: 15px; text-align: center; font-weight: bold; color: #1d4e89;">3주</td> |
| | + | <td style="padding: 15px;"> |
| | + | <strong>텍스트 마이닝 기초</strong><br> |
| | + | <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">Text Mining Basics</span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | <span style="color: #aaa;">업로드 예정</span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | - |
| | + | </td> |
| | + | </tr> |
| | | | |
| − | <p>이 교재에서 여러분과 나누고 싶은 이야기도 이와 비슷한 맥락입니다. 저는 AI 같은 디지털 도구가 연구자들이 더 깊고 넓은 연구를 할 수 있게 만드는 조력자라고 생각합니다. 여러분도 각자의 연구에서 "이걸 할 수 있을까?"라고 생각만 했던 주제들이 있을 텐데요, 수천 권의 주석서를 탐색하고 싶었던 저에게는 AI가 바로 그 꿈을 실현시켜주는 도구가 되었기 때문입니다.</p>
| + | <!-- 4주차 --> |
| | + | <tr style="background-color: #fafafa; border-bottom: 1px solid #eee;"> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center; font-weight: bold; color: #1d4e89;">4주</td> |
| | + | <td style="padding: 15px;"> |
| | + | <strong>네트워크 분석과 시각화</strong><br> |
| | + | <span style="font-size: 0.9em; color: #666;">Network Analysis</span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | <span style="color: #aaa;">업로드 예정</span> |
| | + | </td> |
| | + | <td style="padding: 15px; text-align: center;"> |
| | + | - |
| | + | </td> |
| | + | </tr> |
| | + | </table> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p>제가 진행하고 있는 연구에서의 AI의 활용에 대해 소개해 드리면 좋겠지만 이는 모든 연구자에게 필요한 내용이 아니므로, 이 교재에서는 현재 연구 기획이나 학술발표, 강의 등에서 어떻게 AI를 활용하고 있는지를 소개해 드리고자 합니다. 여러분도 AI를 생활 속에서 다양하게 활용하면서 AI라는 도구를 통해 어떤 가능성을 실현할 수 있을지 잘 고민해 보셨으면 합니다.</p>
| + | <!-- 4. 필수 소프트웨어 도구 모음 --> |
| | + | <div style="margin-bottom: 40px;"> |
| | + | <h3 style="color: #1d4e89; border-left: 4px solid #1d4e89; padding-left: 10px; margin-bottom: 20px; border-bottom: none;">🛠️ 필수 소프트웨어 다운로드</h3> |
| | + | <div style="display: flex; gap: 20px; flex-wrap: wrap;"> |
| | | | |
| − | <div class=" section- divider"> </div> | + | <!-- 도구 1 --> |
| | + | <div style="flex: 1; min-width: 200px; border: 1px solid #eee; padding: 20px; border-radius: 8px; text-align: center;"> |
| | + | <h4 style="margin: 0 0 10px 0; color: #333;">Gephi</h4> |
| | + | <p style="font-size: 0.9em; color: #666; margin-bottom: 15px;">네트워크 시각화 도구</p> |
| | + | <span style="display: inline-block; padding: 5px 15px; border: 1px solid #1d4e89; border-radius: 20px;"> |
| | + | [https://gephi.org/ <span style="color: #1d4e89; font-size: 0.9em;">공식 홈페이지</span>] |
| | + | </span> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <h2>디지털 인문학이란 무엇인가?</h2>
| + | <!-- 도구 2 --> |
| | + | <div style="flex: 1; min-width: 200px; border: 1px solid #eee; padding: 20px; border-radius: 8px; text-align: center;"> |
| | + | <h4 style="margin: 0 0 10px 0; color: #333;">Python (Anaconda)</h4> |
| | + | <p style="font-size: 0.9em; color: #666; margin-bottom: 15px;">데이터 분석 환경</p> |
| | + | <span style="display: inline-block; padding: 5px 15px; border: 1px solid #1d4e89; border-radius: 20px;"> |
| | + | [https://www.anaconda.com/ <span style="color: #1d4e89; font-size: 0.9em;">공식 홈페이지</span>] |
| | + | </span> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p> AI에 대해 이야기하기 전에 우선 디지털 인문학은 무엇인지에 대해 말씀드리고, AI와 디지털 인문학이 무슨 관계인지 설명드리고자 합니다. 디지털 인문학은 단순히 디지털 기술을 활용하는 것이 아니라, 인문학적 질문을 새로운 방식으로 던지고 답하는 학문입니다. 낯선 시각에서 익숙한 것을 다시 보고, 보이지 않던 연결을 발견하며, 과거의 지식을 현재에 생생하게 되살리는 일, 그것이 바로 디지털 인문학입니다.</ p> | + | <!-- 도구 3 --> |
| | + | <div style="flex: 1; min-width: 200px; border: 1px solid #eee; padding: 20px; border-radius: 8px; text-align: center;"> |
| | + | <h4 style="margin: 0 0 10px 0; color: #333;">Notepad++</h4> |
| | + | <p style="font-size: 0.9em; color: #666; margin-bottom: 15px;">코드 에디터</p> |
| | + | <span style="display: inline-block; padding: 5px 15px; border: 1px solid #1d4e89; border-radius: 20px;"> |
| | + | [https://notepad-plus-plus.org/ <span style="color: #1d4e89; font-size: 0.9em;">공식 홈페이지</span>] |
| | + | </span> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p>디지털 인문학이 연구방법론은 크게 데이터 편찬과 분석으로 나뉩니다. 대부분의 디지털 인문학자들이 분석 논문을 쓰기 때문에, 디지털 인문학을 그냥 사회과학적인 통계 방법으로 인문자료를 다루는 것이라고 단순하게 생각할 수 있습니다. 우리나라에서는 논문이 곧 실적이기 때문에 이렇게 생각하실 수밖에 없습니다. 그러나 남이 만들어 놓은 데이터를 가지고 분석을 진행하는 것은 위험합니다. 데이터는 애초에 각각의 목적에 맞게 설계되기 마련인데, 엄밀한 분석을 거치지 않은 대량의 데이터를 가지고 하는 분석 결과는 사실과 다를 가능성이 있기 때문입니다.</p>
| + | </div> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p>그래서 제가 생각하는 디지털 인문학이란, <strong>자신만의 연구 질문을 가지고 직접 편찬한 데이터로 분석까지 수행하는 것</strong>입니다. 자신이 편찬한 데이터가 아니라 공공데이터나 웹에서 크롤링한 데이터만 가지고 분석하는 것은 사회과학적인 계량 방법과 차별성이 없어집니다. 그래서 인문자료 DB를 직접 편찬하고 활용하는 것이 중요합니다.</p>
| + | <div style="margin-top: 40px; padding-top: 20px; border-top: 1px solid #eee;"> |
| | + | <span style="font-weight: bold; color: #555; margin-right: 10px; vertical-align: middle;">🏷️ Tags:</span><span style="display: inline-block; border: 1px solid #cbd5e0; border-radius: 20px; padding: 4px 12px; margin-right: 5px; margin-bottom: 5px; background-color: white;">[[:분류:PNU|<span style="color: #475569; font-size: 0.9em;">PNU</span>]]</span><span style="display: inline-block; border: 1px solid #cbd5e0; border-radius: 20px; padding: 4px 12px; margin-right: 5px; margin-bottom: 5px; background-color: white;">[[:분류:2026|<span style="color: #475569; font-size: 0.9em;">2026</span>]]</span><span style="display: inline-block; border: 1px solid #cbd5e0; border-radius: 20px; padding: 4px 12px; margin-right: 5px; margin-bottom: 5px; background-color: white;">[[:분류:LocalDH|<span style="color: #475569; font-size: 0.9em;">LocalDH</span>]]</span><span style="display: inline-block; border: 1px solid #cbd5e0; border-radius: 20px; padding: 4px 12px; margin-right: 5px; margin-bottom: 5px; background-color: white;">[[:분류:Materials|<span style="color: #475569; font-size: 0.9em;">Materials</span>]]</span> |
| | + | </div> |
| | | | |
| − | <p>그러나 지금까지 우리나라의 인문자료 DB화는 대부분이 '디지털화(Digitalization)'만 이루어져 있습니다. 단순 자료가 아닌 진짜 '정보'를 인공지능에게 학습시켜야 하는 AI시대에는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)이 필요합니다.</p>
| + | </div> |
| − | | + | <!-- 하단 여백 및 목차 숨김 --> |
| − | <p>디지털 인문학을 제대로 이해하려면 먼저 두 가지 핵심 개념을 구분해야 합니다.</p>
| + | <div style="height: 50px;"></div> |
| − | | + | __NOTOC__ |
| − | <div class="highlight-box">
| + | __NOEDITSECTION__ |
| − | <p><strong>📌 디지털화(Digitalization): IT 기술자의 도움으로 아날로그 자료를 디지털 환경에서 사용할 수 있도록 만드는 일</strong></p>
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| − | <p>오래된 고문헌을 촬영하여 이미지로 변환하고 OCR로 텍스트를 추출해서 DB에 적재하는 작업이 여기에 해당합니다. 지금까지 인문자료 DB화는 대부분 이 단계의 디지털 아카이브에 머물러 있었습니다. 그런데 여기에는 한계가 있습니다. 지금까지의 디지털화는 IT 기술자들의 도움을 받아 진행되었지만, 문헌에 대한 이해가 높지 않은 비전문가들의 작업이다 보니 많은 문제점들이 지적되고 있습니다.</p>
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <div class="highlight-box">
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| − | <p><strong>📌 디지털 전환(Digital Transformation, DX): 인문학 연구자가 디지털 환경 자체를 활용해 연구·교육·실무 활동을 수행하고 이를 통해 지식을 확장하는 일</strong></p>
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| − | <p>디지털 전환은 단순히 자료를 디지털로 옮기는 것이 아니라, 디지털 도구로만 가능한 질문을 던지고 답을 찾는 과정입니다. AI에게 우리 인문학 자료를 학습시키고 지금까지 불가능했던 연구를 가능하게 하려면, 이제는 인문학자들이 직접 이러한 작업에 투입되어야 합니다. 인문학자들이야말로 진정한 디지털 전환을 가능하게 할 수 있습니다.</p>
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <h3>디지털 전환의 사례: 시맨틱 데이터</h3>
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| − | | |
| − | <p>한국학중앙연구원에서 디지털 전환의 일환으로 오랫동안 진행되고 있는 연구가 바로 '시맨틱 데이터' 연구입니다. 특정 인문 자료를 여러 개의 조각으로 쪼개어서 서로 의미 있게 연결될 수 있도록 재구성(Curation)하는 데이터의 기술 형식입니다.</p>
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| − | | |
| − | <p>예를 들어, 책 속의 대상 세계를 인물과 장소, 사건이나 연대 등으로 쪼개어서 '의미(Semantic)' 기반으로 원하는 정보들을 '큐레이션'하는 것입니다. 이렇게 하면 분리된 듯 보이는 요소들이 통합되면서 지식과 지식 사이의 유기적인 관점을 재구성할 수 있게 됩니다. 이러한 구성을 그래프 데이터로 아카이빙하기도 하는데, 이런 데이터들은 컴퓨터에게 정확한 의미를 전달하게 됩니다.</p>
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| − | | |
| − | <div class="content-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/image_202512161504.png" alt="시맨틱 데이터 활용 예시">
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| − | <p><a href="https://m.snvision.newsa.kr/a.html?uid=21032" target="_blank">디지털 인문학: 인공지능 시대의 인문학 활동</a></p>
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <p>위 그림은 시맨틱 데이터가 어떻게 활용되는지를 보여줍니다. 왼쪽의 디지털 큐레이션된 인문학 지식(Digital Curation of Humanities Knowledge)은 고문헌을 디지털화한 원본 자료입니다. 이를 중간의 시맨틱 데이터 아카이브(Semantic Data Archive)로 변환하면, 인물·장소·사건 등이 의미 단위로 분해되어 네트워크 형태로 연결됩니다.</p>
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| − | | |
| − | <p>이렇게 구조화된 데이터는 생성형 스토리텔링(Generative Storytelling based on Semantic Data)의 기반이 됩니다. ChatGPT와 같은 생성형 AI에게 정확한 맥락과 의미를 제공함으로써, 오른쪽과 같이 역사적 사실에 기반한 풍부한 서사를 생성할 수 있게 됩니다. 특히 LLM이 등장한 이후, 시맨틱 데이터와 그래프 데이터는 할루시네이션을 제어하고 한국의 고유한 데이터를 명확하게 학습시키는 수단으로도 주목받고 있습니다. 이것이 바로 인문학자가 주도하는 디지털 전환이 중요한 이유입니다.</p>
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| − | | |
| − | <h3>디지털 인문학의 세 가지 장점</h3>
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| − | <table>
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| − | <thead>
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| − | <tr>
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| − | <th>구분</th>
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| − | <th>전통적인 인문학</th>
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| − | <th>디지털 인문학</th>
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| − | </tr>
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| − | </thead>
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| − | <tbody>
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| − | <tr>
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| − | <td><strong>분석과 연산</strong></td>
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| − | <td>• 소규모 자료를 대상으로 한 질적 접근이 중심<br>• 연구자가 자료를 하나씩 살피면서 내용을 정리하는 방식<br>• 현실적으로 개인 연구자가 큰 규모의 자료를 다루기 어려움</td>
| |
| − | <td>• 컴퓨터를 활용하여 대규모 자료를 대상으로 한 양적 접근이 가능<br>• 기존에는 살피지 못했던 자료의 전체적 규모와 패턴을 파악<br>• 인문학 연구에 새로운 차원의 통찰을 제공</td>
| |
| − | </tr>
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| − | <tr>
| |
| − | <td><strong>공유와 협업</strong></td>
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| − | <td>• 연구 결과물로서 지식을 학술 논문이나 단행본에 담아 정리<br>• 출간을 통해 사람들에게 전달하고 공유</td>
| |
| − | <td>• 디지털 환경에서 지식 단위가 아닌 데이터 단위의 공유가 가능<br>• 데이터 규모가 커지면서 개별 연구자가 감당하기 어려운 작업이 증가<br>• 따라서 공유와 협업이 더욱 중요해짐</td>
| |
| − | </tr>
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| − | <tr>
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| − | <td><strong>표현과 전달</strong></td>
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| − | <td>• 글쓰기 중심, 선형적 방식의 지식 전달</td>
| |
| − | <td>• 데이터를 시각화함으로써 다채로운 지식 표현<br>• 비선형적 방식의 데이터 수집과 시각화<br>• 글로 표현하기 어려웠던 복잡한 관계와 패턴을 한눈에 보여줌</td>
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| − | </tr>
| |
| − | </tbody>
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| − | </table>
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| − | | |
| − | <div class="section-divider"></div>
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| − | | |
| − | <h2>디지털 인문학 연구사례</h2>
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| − | | |
| − | <p>디지털 인문학의 필요성을 보여주는 사례를 소개해 드리겠습니다. 디지털 인문학이 새로운 지식을 찾는 것도 의미 있지만, 옛 지식을 잘 복원만 해도 뜻 깊게 쓸 수 있습니다. 이전에는 몰랐던 새로운 사실을 알게 되기도 하고, 인류 문화사적 가치를 찾아 낼 수도 있는데요, 혹시 '편지 공화국'과 '런던 라이브'를 들어 보셨나요?</p>
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| − | | |
| − | <div class="case-study">
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| − | <h4>사례 1: <a href="http://republicofletters.stanford.edu/" target="_blank">편지 공화국의 지형도(Mapping the Republic of Letters)</a></h4>
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| − | | |
| − | <div class="content-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/image_202512161004.png" alt="편지 공화국의 지형도">
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| − | <p>스탠포드 대학의 'Mapping the Republic of Letters' 프로젝트(2008~2015)<br>
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| − | (Dataset: Giovanna Ceserani and Thea De Armond (2015). British Architects on the Grand Tour in Eighteenth-Century Italy: Travels, People, Places. Stanford Digital Repository. Available at: http://purl.stanford.edu/ct765rs0222)</p>
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <p><strong>'편지 공화국(Republic of Letters)'이란?</strong></p>
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| − | <ul>
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| − | <li>17, 18세기 유럽과 미국에서 원거리 편지 교신으로 지식과 감성의 공감대를 형성한 문화적 공동체 지칭</li>
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| − | <li>계몽주의 인사들이 편지 교환으로 당대 지성으로서 지식과 감성을 나눔</li>
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| − | <li>교류의 폭을 누적적으로 확장시켜 문화·사상적 공감대를 형성</li>
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| − | </ul>
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| − | | |
| − | <p>편지 공화국의 지형도(Mapping the Republic of Letters)는 볼테르(Voltaire), 라이프니츠(Leibniz), 루소(Rousseau), 뉴턴(Newton), 디드로(Diderot) 등 계몽주의 시대의 인물들이 남긴 수많은 편지의 발신지와 수신지, 발신 날짜로 기록된 공간, 시간 정보를 시각적으로 재현한 다이내믹 디지털 콘텐츠입니다. 특정 시간대에 주고받은 편지의 수발신 위치가 세계지도상에 표시되고, 이 네트워크 그래프의 한 노드를 클릭하면 그것에 해당하는 편지의 목록이 나오고, 다시 클릭하면 개별 편지의 내용을 확인할 수 있게 됩니다.</p>
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| − | | |
| − | <p>이 데이터베이스는 17세기 초에서 19세기 중반까지 약 200년의 기간 동안 7,476명의 사람들에 의해 쓰인 60,647건의 역사적인 기록물을 담고 있습니다. 단순히 원문을 디지털화 한 데 그치지 않고, 본문에 270,000여 건의 주석을 부가하고, 관련 있는 사람들을 연결시키고, 중요한 키워드는 옥스퍼드 인명사전 등 50여 개의 다른 데이터베이스에 하이퍼링크로 연결되도록 했습니다.</p>
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| − | | |
| − | <p>이 프로젝트는 새로운 지식을 찾는 것도 의미 있지만, <strong>옛 지식을 잘 복원만 해도 뜻 깊게 쓸 수 있다</strong>는 것을 보여줍니다. 이전에는 몰랐던 새로운 사실을 알게 되고, 인류 문화사적 가치를 발견할 수 있습니다.</p>
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| − | | |
| − | | |
| − | <h4>동아시아 적용 가능성</h4>
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| − | <p>동아시아 문화권에서도 편지는 지식인들의 교류 도구였습니다. <a href="https://cbdb.hsites.harvard.edu/" target="_blank">CBDB(중국역대인물전기자료고)</a>를 활용한 연구에서도 이를 확인할 수 있습니다.</p>
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| − | </div>
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <div class="case-study">
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| − | <h4>사례 2: <a href="https://www.londonlives.org/" target="_blank">런던 라이브(London Lives)</a></h4>
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| − | | |
| − | <div class="content-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/image_202512161003.png" alt="런던 라이브">
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <p><strong>'런던 라이브(London Lives)'란?</strong></p>
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| − | <ul>
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| − | <li>영국 셰필드 대학과 허트포드셔 대학에서 편찬</li>
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| − | <li>1690년에서 1800년 사이 영국 런던 거주민의 삶과 관련된 고문서 240,000여 건이 집적</li>
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| − | <li>런던시의 8개 아카이브에 소장된 자료를 담은 15개 기존 데이터베이스를 재사용한 사례</li>
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| − | <li>고문서상에 나오는 <strong>335만 개의 인명</strong>을 대상으로 동일한 인물을 추적</li>
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| − | <li>18세기 런던 하층민의 수많은 생애를 디지털로 재구성</li>
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| − | </ul>
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| − | | |
| − | <p><strong>포함된 자료들</strong></p>
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| − | <ul>
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| − | <li>교회 교구의 기록물</li>
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| − | <li>각종 범죄와 재판에 관한 기록</li>
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| − | <li>병원의 진료기록과 검시 보고서</li>
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| − | <li>상공인 조합의 기록</li>
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| − | <li>빈민 구제에 관한 기록 등</li>
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| − | </ul>
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| − | <p><strong>연구의 의의</strong></p>
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| − | <p>이를 통해 우리는 당대 영국의 서민층, 범죄자, 창녀, 가난한 사람들의 삶을 볼 수 있습니다. 이 같은 기록물은 사실의 재구성이지만, 강력한 스토리텔링이 되기도 합니다. 복원과 복구 차원을 넘어 생생한 리얼리티까지 보여줍니다.</p>
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| − | | |
| − | <div class="info-box">
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| − | <h4>한국적 적용 가능성</h4>
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| − | <p>이렇게 재활용 가능한 역사적 기록물은 우리에게도 얼마든지 있습니다. 다만 아직 연결해 놓지 않은 상태입니다. 《조선왕조실록》의 방대한 데이터를 연결하면 역사적 격변과 사건들이 어떻게 상호 유기적으로 관련 맺고 있는지 알 수 있습니다. 나아가 당대의 사건에 관여했던 인물들의 일거수일투족을 추적해 볼 수 있습니다. 역사의 흐름을 꿰는 주요 자료로 거듭날 수 있습니다.</p>
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| − | </div>
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| − | </div>
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| − | | |
| − | <div class="section-divider"></div>
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| − | | |
| − | <p>최근 학문 융합에 관한 최재천 교수님의 강연에서 들었던 기억에 남는 문장이 있었습니다.</p>
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| − | | |
| − | <div class="quote-box">
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| − | 자기 정원을 남의 집에서 바라보라.
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| − | </div>
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| − | <p>현재 자신의 연구에 너무 깊이 몰입해 있으면 객관적인 판단이 어렵습니다. 한 발짝 물러서서 '다른 학문의 관점'으로 바라보면 문제점이나 개선할 점이 더 명확하게 보일 수 있다는 말입니다.</p>
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| − | | |
| − | <p>디지털 인문학은 바로 이런 맥락으로 이해할 수 있습니다. 우리가 오랫동안 가꿔온 인문학이라는 정원을, 디지털이라는 새로운 창을 통해 바라보는 일입니다. 수천 개의 주석을 네트워크로 연결하면 학자들 사이의 보이지 않던 영향 관계가 드러나고, 지도 위에 사건을 표시하면 시간이 공간 속에서 살아 움직입니다. 낯선 시각에서 익숙한 것을 다시 보는 일. 그것이 디지털 인문학입니다.</p>
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| − | <div class="section-divider"></div>
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| − | <h1>AI를 왜 사용해야 할까</h1>
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| − | <p>많은 분들이 앞으로 내 직업이 AI에게 대체되지는 않는지 우려하고 있습니다. 몇 년 전까지만 해도 세계 각국에서 벌어졌던 '개발자 모셔가기 전쟁'은 옛말이 되었고, 미국 빅테크의 대규모 감원에 이어 중국 바이두도 구조조정을 진행하며 AI로 인한 대규모 해고가 현실화하고 있습니다. 기술 분야 최전선에 있던 프로그래머들마저 이런 상황인데, 인문학 연구자는 어떻게 될까요?</p>
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| − | <h2>도구의 진화, 연구의 진화</h2>
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| − | <div class="content-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/ai_job.jpg" alt="AI와 직업의 미래">
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| − | <p><a href="https://youtu.be/7UDaldeFhDg?si=D2zAN9yb6df1ERZp" target="_blank">Youtube 지식인사이드 지식인초대석 EP.61</a> (2025. 9. 5.) 한양대학교 철학과 이상욱 교수(유네스코 세계과학기술윤리위원) 편</p>
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| − | </div>
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| − | <p>하지만 역설적이게도, AI 시대는 가장 인문학적인 역량을 요구하고 있습니다. AI는 사용자의 질문에 답을 해주는 챗봇 형태로 출시되면서 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있습니다. AI가 주는 그 답이 틀릴 수도 있고, 때로는 그럴듯한 거짓말일 수도 있습니다. 'AI가 활용할만한 가치가 있는가'는 전적으로 우리가 그 답을 얼마나 비판적으로 수용하는가에 달려 있습니다. 바로 이 점이 인문학 연구자들이 갖고 있는 핵심 역량입니다.</p>
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| − | <p>여기서, 제가 인문정보학 석사논문에서 진행한 연구를 소개해 보려고 합니다.</p>
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| − | <div class="content-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/image_202512161036.png" alt="석사논문 연구">
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| − | <p><a href="https://dh.aks.ac.kr/~kimseoyun/101/abstract.html" target="_blank">조선시대 논어 주석의 인용 관계망: 데이터 설계 및 시각화</a></p>
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| − | </div>
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| − | <p>여기서 제가 가장 중요하게 생각하는 부분이 XML 작업입니다. 저는 이 XML 문서에 인용관계를 명시할 수 있는 정보를 입력하는 방식으로 연구를 진행했는데요, XML이란 데이터베이스에 자료를 저장하기 위한 데이터의 한 형식입니다. 아래의 예시는 성균관대학교 동아시아학술원에서 2000년대 초반에 구축한 한국경학자료시스템의 XML 문서입니다. 이미지 파일의 내용을 이런 XML 형식으로 전자문서화 하면 한국경학자료시스템 DB에서 이런 방식으로 웹서비스 되는데요, 아래는 이 과정을 보여주는 그림입니다.</p>
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| − | | |
| − | <div class="content-image">
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| − | <img src="https://static.wikidocs.net/images/page/311834/image_202512161032.png" alt="XML 작업 과정">
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| − | </div>
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| − | <p>사람은 아래 왼쪽의 이미지 파일만 봐도 어디가 장이 시작 되는지, 한 칸을 올려 쓰는 곳이 제목에 해당되는 부분임을 인지합니다. 하지만 컴퓨터는 그걸 모르기 때문에 태그를 달아서 책의 구조를 설명해 주는 것입니다. 그러면 웹에서 보기 좋게 메타정보와 원문 정보를 구분됩니다.(이 과정에서 HTML&CSS가 함께 쓰입니다)</p>
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| − | <p>그런데 문제는, 이 XML 작업을 한문학 연구자들이 하지 않았다는 것입니다. 한문학자들이 종이에 표시해주면 그걸 IT 전문가들이 작업한 것이다보니, 여러 가지 문제점들이 발견되었습니다. 그리고 XML에 여러 가지 정보를 같이 입력하면 이게 기계가독형 언어이다보니, AI에게 학습시키는 것도 유리하고 나중에 진짜 DB에 적재해서 데이터 분석에도 활용될 수 있습니다. 그런데 거의 20년간 그런 작업이 이루어지지 못했고, 결국 몇 억원이 투입된 이 DB는 방치되다가 한국고전번역원으로 이관되었습니다.</p>
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| − | <p>그래서 저는 이제 이 경학자료를 한국고전종합DB의 자료들과 어떻게 연계시킬 수 있고, 나아가 동아시아 삼국의 경학자료들과도 어떻게 연동될 수 있는지를 연구하고 있는 중입니다. 석사과정에서 기초적인 연구방법을 처음부터 끝까지 경험해 보니, 앞으로 어떻게 연구를 수행해 나가면 좋을지 구상이 가능해졌습니다. 이제 TEI라고 하는 국제 표준 XML 작성 가이드라인을 준수하면서 세계 여러 나라에서 쓰는 방식을 도입해서 경전 원문과 주석들을 대응시키고 인용 관계까지 탐색해 볼 수 있는 표준을 만들려고 하는데요, 논어만 하더라고 지금 너무 많은 주석들이 남아 있어서 저 혼자서 그 많은 자료를 XML 문서로 작업하는 것은 거의 불가능하다고 생각하시면 됩니다.</p>
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| − | <p>하지만 이제는 AI가 상용화되었고, 제가 작성한 표준과 주석서들의 구조를 입력하면 AI는 그 표준대로 반복작업을 수행할 수 있습니다. 그리고 주석서마다의 특징들을 아우를 수 있는 국제 표준을 제시하는 것이 저 혼자서 할 수 있는 일이 아니기 때문에, 여러 연구자들과 협업도 당연히 이루어져야 하는데요, 그래서 지금 전통문화연구회에서 공동연구원으로서 조선왕조실록 XML을 도입하신 김현 교수님과 함께 연구해 나가고 있는 중입니다. 저는 경학연구가 앞으로 미래의 디지털 네이티브들에게도 지속될 수 있는 토대를 마련하고 있다는 사명감으로 이 작업을 진행하고 있으며, 연구자들에게 기초자료를 제공하는 이 작업이 제 전공인 한문번역과도 무관한 일이 아니라고 생각합니다.</p>
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| − | <h2>Horse Power: AI가 가져온 새로운 힘</h2>
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| − | <p>AI가 일상에 도입되면서 인간은 과거와는 비교할 수 없을 만큼 강한 실행력과 추진력을 갖추게 되었습니다. 이 때문에 <strong>Horse Power</strong>라는 신조어도 생겼습니다. 인류가 말을 이동수단으로 사용하기 시작하면서 기동력이 수십 배 높아졌듯이, AI는 우리의 지적 능력을 확장시킵니다. 디지털 인문학이라는 학문이 등장하게 된 것도, 우리가 여태 암묵적으로만 알고 있던 사실을 방대한 데이터로 객관화하고, 거기서 새로운 통찰을 도출해 낼 수 있었기 때문입니다.</p>
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| − | <p>하지만 여기에는 중요한 전제가 있습니다.</p>
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| − | <div class="quote-box">
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| − | 데이터는 스스로 말하지 않는다. 우리가 똑똑한 질문을 해야 똑똑하게 말한다.
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| − | </div>
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| − | <p>'Horse Power'라는 말은 전문성이 높은 사람이 AI를 활용하면 그 사람의 전문성이 '극대화' 된다는 것을 의미합니다. 전문 연구자가 AI를 만나면, 수십 년의 연구 경험을 바탕으로 AI가 놓친 오류를 즉시 발견하고, AI가 제시한 새로운 관점 중 정말 의미 있는 것을 가려낼 수 있습니다. 그리고 그 통찰을 다시 AI와의 대화를 통해 더욱 정교하게 다듬어갑니다.</p>
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| − | <p>그러나 반대로, 자기 분야에 대한 역량이 없는 사람이 AI를 활용하면 지나치게 의존하게 되면서 성장 능력이 오히려 떨어집니다. AI가 준 답이 맞는지 틀린지 판단할 수 없으니, 그저 그럴듯한 환각을 받아 들이기만 합니다. AI가 만들어준 논리의 허점을 발견하지 못하고, AI가 놓친 중요한 선행연구를 영영 모른 채 지나갑니다. 결과적으로 자신의 사고력을 키울 기회를 잃어버립니다.</p>
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| − | <h3>과대평가도, 과소평가도 하지 말 것</h3>
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| − | <p>"AI가 모든 걸 다 해줄 거야"라는 과대평가와 "AI는 그저 도구일 뿐이야"라는 과소평가, AI에 대한 양극단의 시선이 존재하지만, 우리는 두 가지를 모두 지양해야 합니다.</p>
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| − | <p>AI는 당신의 연구를 대신해주지 않지만, 당신의 연구를 훨씬 더 깊고 빠르게 만들어줄 수 있습니다. AI는 독창적인 문제의식을 만들어내지 못하지만, 당신의 문제의식을 더욱 날카롭게 벼릴 수 있습니다. AI는 비판적 사고를 대체하지 못하지만 당신의 비판적 사고를 시험하고 강화하는 파트너가 될 수 있습니다.</p>
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| − | <p>"앞으로 AI가 인간의 일자리를 대체한다"는 말은 단순히 기술을 모르면 도태된다는 뜻이 아닙니다. AI라는 강력한 파트너와 끊임없이 문답하며 자신의 사유를 극한으로 밀어붙인 연구자들과, 그렇지 않은 연구자 사이의 격차가 이제는 메울 수 없을 만큼 벌어질 것입니다.</p>
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| − | <div class="warning-box">
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| − | <p><strong>결국 시대의 흐름을 잘 포착하는 사람만이 거대한 변화 속에서 더 나은 기회를 잡게 됩니다.</strong></p>
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| − | </div>
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