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(신경망 기술과 이미지 분류 실습)
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====[[인공지능 분야의 고전 읽기]]====
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]
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====[[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]====
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]
+
====[[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]====
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]
+
====규칙 기반 인공지능 실습: 온톨로지 설계와 데이터 편찬====
====중간고사 이후====
 
 
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]
 
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]
 
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]
 
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]
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*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]
 
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]
  
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====
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====비규칙 기반 인공지능 실습1: 신경망 기술과 이미지 분류====
*[[윤석만]]
+
*[[윤석만]] : [[한중일 얼굴의 특성]]
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/
+
*[[길혜빈]] : [[신문 사진 내 이데올로기]]
**문제의식:  
+
*[[임예찬]] : [[영어와 한자가 간판에서 사용되는 정도 분석]]
①문제의식
+
*[[이만호]] : [[인간의 표정 식별 인공지능]]
 
+
*[[김웅기]] : [[황지우의 언어 해체 형식 탐구]]
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다.
+
*[[장민주]] : [[구름의 이름을 알려주는 인공지능 구축]]
 
+
*[[김태형]] : [[1920년대 문예 동인지와 1930년대 문예 동인지 표지 비교]]
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.
+
*[[임연]] : [[갑골문과 번체와 간체 비교를 통한 중국 한자의 상형성 연구]]
 
+
*[[아슈토시]] :
②학습설계
 
 
 
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.
 
 
 
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.
 
 
 
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다.
 
 
 
③1차 결과
 
 
 
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.
 
 
 
④2차 결과
 
 
 
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.
 
 
 
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다.
 
 
 
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다.
 
 
 
⑤3차 결과
 
 
 
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.
 
 
 
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다.
 
 
 
*[[길혜빈]]  
 
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/  Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종],  [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/  Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]
 
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]
 
*[[임예찬]]
 
**실습URL:
 
**문제의식:
 
*[[이만호]]
 
**실습URL:
 
**문제의식:
 
*[[김웅기]]
 
**실습URL:
 
**문제의식
 
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률 운문형식은 한국 시문학의 한 형식은 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.
 
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 이를 통해 1980년대 현대시사에는 포스트모더니즘의 시대 또한 열리고 있었다. 그 안에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어줬다, 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체 하는 작업이 곳곳에서 일어나고, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다.
 
***'''연구목표''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 이후 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 문제적 시인들의 시적 형식을 1980년대부터 2000년대까지 탐구하는 것에 목표</font>가 있다. 이를 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)가 필요해 보인다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다채롭게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 하지만 우선 세 가지 기준으로 나누었다. 그 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다.
 
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font>
 
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font>
 
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font>
 
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''황지우(1980년대), 박상순(1990년대), 황병승(2000년대)'''</font>
 
  
*[[장민주]]
+
====비규칙 기반 인공지능 실습2: 신경망 기술과 텍스트 분류====
**실습URL:
+
*[[윤석만]] : [[대통령 취임 연설문 분석]]
**문제의식:
+
*[[길혜빈]] : [[신문 제목의 구어성]]
*[[김태형]]
+
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 논문의 장르성]]
**실습URL:
+
*[[이만호]] : [[중국 송별시와 변새시 분석]]
**문제의식:
+
*[[김웅기]] : [[신춘문예 당선 작품을 통한 시경향 분석]]
*[[임연]]
+
*[[장민주]] : [[단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교]]
**실습URL:
+
*[[김태형]] : [[근대 동인지를 다룬 학술 논문의 관심 경향 분석]]
**문제의식:
+
*[[임연]] : [[학위논문 장르적 특징 분석]]
*[[아슈토시]]
+
*[[아슈토시]] : 윤동주의 "별헤는 밤"과 Makhanlal Chaturvedi의 시 "이스 따라흐  다깐 라가야 라뜨네"의 분석
**실습URL:
 
**문제의식:
 
  
 
==='''Useful Information'''===
 
==='''Useful Information'''===

2020년 10월 18일 (일) 18:06 기준 최신판

Information

  • 개설기관 : 경희대학교 대학원
  • 강좌명 : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)
  • 학수번호-분반 : KL7295-00
  • 이수구분 : 공통과목
  • 개설학과(학점) : 국어국문학과(3)
  • 강의시간 : 수요일 10:30-13:15
  • 강의실 : 문과대 201A
  • 강사 : 류인태

Overview

Summary

본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.

Objectives

  • 비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.
    • 과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.
    • 과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.
    • 인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.
  • 인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.
    • 활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.
    • 인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.
    • 인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.
    • 이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.

Teaching Method

  • 이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.
  • 실습 : 10주차, 11주차, 12주차.
  • 발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.

Reference Materials

Evaluation Standard

  • 총점 : 100%
  • 출석 : 10% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)
  • 참여 : 10% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 10점 가산)
  • 발표 : 30% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 팀 기준으로 이루어짐)
    • 중간발표 : 15% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)
    • 기말발표 : 15% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)
  • 과제 : 50% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 개인 기준으로 이루어짐)
    • 중간과제 : 25% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)
    • 기말과제 : 25% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)

Assignment

  • 중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.
    • 중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.
    • 중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.
  • 중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.
  • 기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.

Other Things

  • 본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.

Students

길혜빈 김웅기 김태형 아슈토시 윤석만 이만호 임연 임예찬 장민주



Plan

본래주차 변경주차 날짜 강의 내용 강의 형식
01주차 - 03/04 코로나 바이러스로 인한 개강연기 -
02주차 - 03/11 코로나 바이러스로 인한 개강연기 -
03주차 01주차 03/18 오리엔테이션[1] 강의 소개(영상)
04주차 02주차 03/25 "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" (PPT) 이론 강의(영상)
05주차 03주차 04/01 미디어위키(Mediawiki) 전자문서 작성 실습 실습
06주차 04주차 04/08 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 발표와 토론
07주차 05주차 04/15 실제 인공지능 사례 분석 및 정리[2] 발표와 토론
08주차 06주차 04/22 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 발표와 토론
09주차 07주차 04/29 중간고사 평가
10주차 08주차 05/06 "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" (PPT) 이론 강의
11주차 09주차 05/13 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 이론과 실습
12주차 10주차 05/20 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 이론과 실습
13주차 11주차 05/27 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 이론과 실습
14주차 12주차 06/03 "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" (PPT) 이론 강의
15주차 13주차 06/10 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 이론과 실습
16주차 14주차 06/17 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 이론과 실습
17주차 15주차 06/24 기말고사 평가

Research Topics

인공지능 분야의 고전 읽기

대표적인 인공지능 사례 살펴보기

문예작품 속 인공지능 들여다보기

규칙 기반 인공지능 실습: 온톨로지 설계와 데이터 편찬

비규칙 기반 인공지능 실습1: 신경망 기술과 이미지 분류

비규칙 기반 인공지능 실습2: 신경망 기술과 텍스트 분류

Useful Information

How to use Mediawiki

How to create Network Graph

External Website

Footnote

  1. 03.16부터 03.20까지 수강정정기간
  2. 04.15은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요