키워드 네트워크 분석을 통한 인공지능인문학 연구의 영향성 분석

최지현,황서이,이유미 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2023 인공지능인문학연구 Vol.15 No.-

The purpose of this study is to identify research trends in ‘artificial intelligence humanities’ using keyword network analysis. Artificial intelligence humanities are not simply a fusion of artificial intelligence and humanities. It is an interdisciplinary field of study that seeks to interpret the era of artificial intelligence from the perspective of the humanities and to analyze society using artificial intelligence technology. Focusing on the research achievements of members of the Chung-Ang University Humanities Research Institute, who started and studied artificial intelligence humanities, a keyword network analysis was conducted to determine the research impact on the relationship with papers citing these achievements. As a result of extracting high-frequency vocabulary from a total of six research areas by adding the field of ‘pedagogy’ to the five research areas of artificial intelligence humanities, which are ‘relational communication, technology criticism, data analysis, socio-cultural studies, and ethical norms’. ‘Metaverse, AI, education, virtual, public language, and Korean’ were extracted in ‘relational communication studies’. In ‘technology criticism’ area, ‘AI, posthuman, digital, education, technology, and robot’, and in ‘data analysis’ area, ‘AI, machine learning, education, text mining, big data, and language network’ were identified as a high-frequency vocabulary. In ‘socio-cultural studies’, there are ‘AI, digital, humanities, education, history, and digital humanities’, in ‘ethical norms’, ‘AI, ethics, robots, morality, technology, and education’ were, and in ‘pedagogy’, ‘AI, education, literacy, and liberal arts education’ were respectively extracted as a high-frequency vocabulary. This study attempts to determine the current state of artificial intelligence humanities. Although six years is not a long time for the establishment and development of an academic discipline, it is meaningful because it confirms the position of a new academic discipline and the direction of future research. Humanities can no longer be understood as separate from technology; at this point in time, when fundamental questions are being asked about the boundary between humans and machines, efforts are needed to more actively understand technology and convergence methods to protect human dignity and explore ways to build a healthy society. Thus, the current state of artificial intelligence humanities research will serve as an important foundation for future thinking and planning. 이 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 활용하여 ‘인공지능인문학’의 연구 동 향을 확인하는 데 있다. 인공지능인문학은 단순히 인공지능과 인문학의 융합이 아니 다. 인문학의 관점에서 인공지능 시대를 해석하고, 인공지능 기술을 활용하여 사회 를 분석하고자 하는 융합적 학문 분야이다. 인공지능인문학을 시작하고 연구해 온 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 구성원의 연구 성과 중심으로 그 성과들을 인용한 논 문과의 관계 속에서 연구 영향성을 파악하고자 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 인공지능인문학의 5개 연구영역인 관계소통학, 기술비평학, 데이터해석학, 사회문화 학, 윤리규범학에 교육학 분야를 추가하여 총 6개 연구영역에서의 고빈도 어휘를 추출한 결과 관계소통학에서는 ‘메타버스, AI, 교육, 가상, 공공언어, 한국어’가, 기술 비평학에서는 ‘AI, 포스트휴먼, 디지털, 교육, 기술, 로봇’이, 데이터해석학에서는 ‘AI, machine learning, 교육, 텍스트 마이닝, 빅데이터, 언어 네트워크’가 상위빈도 어휘 로 확인되었다. 사회문화학에서는 ‘AI, 디지털, 인문학, 교육, 역사, 디지털인문학’이, 윤리규범학에서는 ‘AI, 윤리, 로봇, 도덕, 기술, 교육’이, 교육학에서는 ‘AI, 교육, 리 터러시, 교양교육, literacy, education’이 상위빈도 어휘로 추출되었다. 이번 연구는 인공지능인문학의 현재를 확인하기 위한 시도였다. 6년이라는 기 간이 학문의 정착과 발전에 긴 시간은 아니지만 신생 학문의 위치를 확인하고 미래 연구의 방향성을 확인한다는 점에서 의미를 가진다. 인문학은 더이상 기술 과동떨어진상태로이해될수없고, 인간과기계의경계에대한근원적물음을 던지고 있는 이 시점에서 인간의 존엄을 지키고 건강한 사회를 만드는 방법을 탐구하기 위해서 기술, 그리고 융합의 방법을 더욱 적극적으로 이해하려는 노력 이 필요하다. 이러한 점에서 인공지능인문학 연구의 현재는 미래를 고민하고 계 획하는 데 중요한 토대가 될 것이다.

우리나라 대학 AI 교양교육 설계를 위한 미국과 독일의 대학 AI 교양교육 현황 분석 연구

최지현 ( Choi Ji Hyun Kim ),김형주 ( Hyeong Joo ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2021 인공지능인문학연구 Vol.7 No.-

본 연구는 국내 AI 교양교육 설계를 위한 토대를 마련하고자, 미국과 독일 대학의 교양교육 현황에 대한 사례를 조사하였다. AI 교육과 관련된 미국의 국가정책을 소개하였고 미국의 총 20개 대학의 사례를 조사하였다. 미국의 AI 교양교육으로는 세 가지 유형이 확인되었는데, 첫째, AI에 대한 인문학적, 철학적, 사회과학적 논의가 필요한 과목, 둘째, 비과학 전공자를 위한 과학 입문 과목, 셋째, 다른 전공과 융합된 교육과목이다. 독일의 사례에서는 ‘디지털 인문학’이라는 학문 단위로 엮어 요약된 독일 전역 총 12개 대학의 인공지능 관련 융합 교과에 대한 소개를 시도하였다. 독일과 미국의 사례를 토대로 국내 AI 교양교육을 위해 첫째, 전공을 불문하고 모든 학생을 위한 AI 기본 교육, 둘째, 기존의 개별 전공과 융합된 학제 간 AI 교육, 셋째, 비과학 전공자의 학문적 연속성을 보장할 수 있는 다양하고 단계적인 AI·컴퓨터 관련 교육 설계를 제언하였다. AI 교양교육이 융합 교육이라는 측면에서 인문학과 기술공학이 융합된 미국과 독일의 AI 교양교육의 사례들은 큰 시사점을 남긴다고 할 수 있고, 국내 AI 교양교육 설계를 위한 참고자료를 마련하였다는 점에 본 연구의 의의가 있다. In order to lay the groundwork for the design of AI liberal arts education in Korean universities, this study investigated cases of liberal arts education in US and German universities. Three types of AI liberal arts education in the United States were identified. First, subjects that require humanities, philosophical, and social science discussions on AI, second, science introductory subjects for non-science majors, and third, subjects that converge AI with other majors. In the case of Germany, an attempt was made to introduce convergence subjects related to artificial intelligence at 12 universities across Germany, which are summarized in the academic unit called “digital humanities”. Based on the cases of Germany and the United States, first, AI basic education for all students regardless of major, second, interdisciplinary AI education integrated with existing individual majors, and third, various and step-by-step AI·computer-related education designs in which continuity of study for non-science majors are guaranteed are suggested for Korean AI liberal arts education.

일본과 중국의 대학 AI 교양 교육 현황 분석 및 제언 -AI 리터러시 교양 교육 중심으로

박광영 ( Park Kwang Young ),권성호 ( Quan Cheng-hao ),조희련 ( Cho Heeryon ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2021 인공지능인문학연구 Vol.7 No.-

인공지능(AI)과 소통하고 AI를 활용할 줄 아는 소양을 미래의 ‘교양’으로 받아들이고자 하는 움직임이 이는 가운데, 교양 교육을 담당하고 있는 우리나라 대학도 AI 교양 교육 프로그램의 도입을 논의하고 있다. 그렇다면 우리의 인접 국가인 일본과 중국은 어떨까. 우리는 4차 산업혁명이라는 변혁의 시기를 똑같이 겪고 있는 일본과 중국이 대학 AI 교양 교육을 어떻게 준비하고 있는지를 조사하고 그 결과를 여기서 보고한다. 두 나라의 대학 AI 교양 교육 현황을 요약하면 다음과 같다. 일본은 ‘수리·데이터 사이언스 교육 강화 거점 컨소시엄’을 만들어 ‘AI 리터러시 표준 커리큘럼’을 개발하였고, ‘도입’, ‘기초’, ‘소양’, ‘선택’의 네 단계로 정의된 이 커리큘럼에서 AI 기술을 다양한 시각에서 이해하기 위한 소양을 정의하고 있다. 중국은 대학 AI 교양 교육 개발에 초점을 맞추고 있지는 않으나, 대학에서의 ‘AI+X’ 복합형 전공 모델의 구축과 다양한 학과와의 융합을 통해 다양한 전공이 AI 기술과 접점을 갖도록 유도하고 있다. 두 나라 대학 모두 아직 명시적으로 ‘AI 교양 교육’을 도입하지는 않았지만, 전교생을 대상으로 열려 있는 AI 관련 과목이 존재하기에 이들을 본 논문에서 소개한다. Nowadays a strong consensus is forming that the knowledge of how to use and communicate with AI should be included in the college liberal arts education. Meanwhile, South Korean universities are in the midst of discussing ways to introduce AI-related liberal arts program in their curriculum. This prompted us to explore the university situations in our neighboring countries, namely, Japan and China. We investigate how Japan and China are preparing university AI-related liberal arts education program and report the results in this paper. The current status of AI liberal arts education in the two countries can be summarized as follows. Japan has established a ‘Consortium for Strengthening Mathematical and Data Science Education’ and developed an ‘AI Literacy Standard Curriculum’. China is encouraging diverse majors to incorporate the knowledge of AI technology through ‘AI+X’ convergence model. Both countries have not yet explicitly established the AI liberal arts program per se, but are offering several AI-related courses such as ‘Introduction to AI’ to all university students. South Korean government and universities can take reference from Japan’s standard AI literacy curriculum and China’s ‘AI+X’ convergence model.

인공지능 시대를 위한 인문데이터의 역사와 과제

김바로 ( Kim Ba-ro ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2019 인공지능인문학연구 Vol.3 No.-

본 논문은 지금까지의 인문 데이터의 발전 과정을 살펴보고, 4차 산업 혁명시대의 인문 데이터의 미래 발전 방향에 대해서 검토하였다. 처음에는 컴퓨터에서 문자를 인지하는 문자 인코딩의 발전사를 아스키코드부터 유니코드까지 살펴보고, 문자 인지의 본질에 대해서 고민하였다. 그 다음에 인간가독형 데이터와 기계가독형 데이터의 개념을 살펴보고, 초보적인 단계의 기계가독형 데이터인 말뭉치(코퍼스) 구조에 대해서 살펴보았다. 그 이후, 기계에 의한 데이터 의미 부여 방법인N-gram과 Word2Vec을 살펴보고, 그 장단점을 논의하였다. 그리고 이와 반대항인 인간에 의한 주동적인 데이터 의미 부여 방법인 시맨틱웹을 탐색하였다. 마지막으로 이러한 데이터 발전을 바탕으로 미래의 인문 데이터의 양상에 대해서 살펴보았다. This paper examines the development process of humanities data so far and examines the future development direction of humanities data in the era of the Fourth Industrial Revolution. At first, I looked at the development history of character encoding that recognizes characters in computers from ASCII code to Unicode, and I was worried about the essence of character recognition. Then, the concept of human readable data and machine readable data was examined, and the corpus structure, which is a basic machine readable data, was examined. After that, we examined N-gram and Word2Vec, which are data meaning-giving methods by machines, and discussed the advantages and disadvantages. And the semantic web, which is a method of giving the meaning of the main data by the opposite term, was explored. Finally, based on the development of the data, the aspects of future human data were examined.

한국 대중 서사 기반 감정 데이터 구축과 활용 - 감정 딥러닝 모델 구현을 통한 문학 연구의 활용 가능성 탐색을 중심으로

김바로,강우규 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2022 인공지능인문학연구 Vol.12 No.-

본 연구는 한국 대중 서사 기반의 감정 데이터를 활용하여 한국 문학의 감정을 연구할 가능성을 모색해보고자 하였다. 이에 중앙대학교 인문콘텐츠연구소에서 구축한 문학과 콘텐츠 감정 데이터를 소개하고, 이를 활용하여 ‘문학’, ‘콘텐츠’, ‘문학+콘텐츠’의 데이터별 LSTM 및 BERT 2분류(긍정·부정) 모델 총 6개, LSTM 3분류(분노·슬픔·즐거움) 모델 1개를 구축하였다. LSTM 및 BERT 2분류 모델은 80~87%의 감정 예측 정확도를 보여주었고, 긍정보다는 부정을 더욱 정확하게 예측하였다. 학습 방법별로 LSTM보다 BERT가 예측 정확도가 높았다. 감정 데이터별로는 ‘문학+콘텐츠’ 모델이 예측 정확도가 높았다. 이러한 결과는 정보공학의 측면에서 학습한 데이터 총량의 문제와 연관되는 것으로 파악되지만, 인문학적으로 볼 때 토대 데이터의 성격 즉 소설과 드라마의 성격 차이에 따른 감정 양상의 차이에서 비롯되는 것으로 파악된다. 이후 <구운몽>을 대상으로 한 ‘감정 딥러닝 모델의 감정 판단 데이터’와 ‘주석자 감정 판단 데이터’의 비교 검증을 진행하였는데, 감정 수치가 높은 긍정, 부정 범주의 판단 사례가 대체로 일치하는 결과를 보여주었다. 즉 감정 딥러닝 모델이 문학 연구에 활용될 가능성을 보여준 것이다.

인공지능과 저널리즘

강우규 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2019 인공지능인문학연구 Vol.3 No.-

Open Knowledge Graph of Historical Heritages for Korean Religions

( Moon Hee-kyung ),( Zhanfang Zhao ),( Kim Jae-ik ),( Park Kwang-soo ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2019 인공지능인문학연구 Vol.4 No.-

The Knowledge Graphs (KGs) as the emerging artificial intelligence (AI) paradigm play a crucial role in knowledge representing and sharing to achieve intelligent knowledge services. This paper addresses a new Linked Open Data (LOD) development method that can realize KGs of the diverse domains from the practical perspectives. The proposed approach is based on two types of separation of concerns for the effective development of LOD data sets:conceptual layer separation between schema and instances, and view separation between LOD management system and user interface. In order to mediate separated concerns, a LOD Interface Sheet (LIS) is implemented to create a domain-specific LOD development environment. The paper implements the proposed method that can generate the domain-specific LOD development system providing the necessary functionalities for LOD management as well as KG realization. This paper also presents the development of an open knowledge graph of historical heritages for Korean religions to demonstrate the capability of the implemented i-Manager and the effectiveness of KGs in scholarly knowledge management.

인공지능 거짓말의 특성 이해 -거짓말에 대한 윤리학적 담론을 중심으로

김봉제 ( Kim¸ Bong-je ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2020 인공지능인문학연구 Vol.6 No.-

본 연구에서는 인간 거짓말의 특성을 윤리학적 관점에서 분석하여 인공지능 거짓말의 특성을 이해하기 위한 기준을 마련했다. 인간 거짓말에 대한 윤리학적 논쟁은 의무론적 관점, 공리주의적 관점, 덕윤리학적 관점에서 진행되었다. 이 세관점에서 규정되는 인간의 거짓말을 통해서 볼 때, 인공지능의 거짓말은 인간의 거짓말을 규정한 의무론적, 공리주의적, 덕윤리학적 관점의 제한적인 적용이 가능하다. 하지만 인공지능의 거짓말은 이 세 관점에 의해서 완전하게 규정될 수 없다. 왜냐하면, 인공지능의 머신러닝 과정의 증명불가능성 때문이다. 인공지능의 거짓말은 인간 거짓말의 분석 기준이 되는 의무론적, 공리주의적, 덕윤리학적 데이터에 의해 이들 각각의 특성을 반영할 수 있다. 하지만 인공지능의 거짓말은 인간 거짓말을 규정할 수 있는 그 이외의 특성을 가지고 있다. 현재로서는 인간거짓말의 범주를 벗어나는 특성을 규정할 수 있는 표현이 없지만, 인공지능의 거짓말의 범주를 넘어서는 것은 분명하다. 본 논문은 인공지능의 거짓말을 인간의 거짓말과 비교하여 어떤 기준과 관점에서 ‘인공지능의 거짓말’을 규정해야하는 지에 대한 답을 찾아가기 위한 시작이라고 할 수 있다. 이후의 연구에서는 본 논문에서 제시된 윤리학에서의 거짓말과 인공지능 거짓말의 관계를 체계화하는 시도가 필요하다. In this study, the characteristics of human lies were analyzed from an ethical point of view to establish a standard for understanding the characteristics of artificial intelligence lies. The ethical debate on human lies proceeded from the obligatory, utilitarian, and virtuous ethical perspectives. Based on the human lies defined in these three points of view, artificial intelligence lies can be applied in a limited way to the obligatory, utilitarian, and virtuous ethical perspectives that define human lies. However, the lies of artificial intelligence cannot be completely defined by these three perspectives because the machine learning process of artificial intelligence cannot be analyzed. Lies of artificial intelligence can reflect the characteristics of each of these by the deontological, utilitarian, and virtuous ethical data, which are the requirements for the analysis of human lies. However, artificial intelligence lies have certain characteristics that can define human lies. Currently, no expression can define characteristics beyond the scope of human lies, but it is evident that it goes beyond the scope of artificial intelligence lies. This study can be a stepping stone in finding the standard point of view to define ‘artificial intelligence lies’ by comparing artificial intelligence lies with human lies. In future research, it is necessary to systematize the relationship between human lies and artificial intelligence lies based on the ethics presented in this paper.

제4차 산업혁명 시대와 노동의 의미 재고

양선진 ( Yang¸ Sun-jin ) 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2021 인공지능인문학연구 Vol.8 No.-

헤겔에 의하면, 노동은 인간에게 주인의식을 제공하는 가장 중요한 수단이다. 이런 점에서 노동은 인간의 본질이며 가장 중요한 존재론적 위상을 제공한다. 마르크스에 의하면, 자본주의 체제에서 인간이 공장 시스템 속에서 하나의 기계로 전락하기 때문에 인간이 인간으로 취급되는 것이 아니며 오히려 인간이 노동을 떠날 때만이 인간다워진다는 것이다. 노동 속에서 인간은 기계의 부품으로 전락하면서 인간은 소외된다. 자본주의 체제에서 인간이 생산 과정에서 벗어날 때에 비로소 인간으로 인간다워질 수 있다는 것이다. 제4차 산업혁명의 시대에는 마르크스의 예견과 달리, 인간들이 노동을 통해 창의성을 발현하는 계기를 가진다. 제4차 산업혁명 시대에는 헤겔의 관점과 달리, 노동에 참여할 수 있는 사람이 극히 제한적이라는 문제점이 있다. 제4차 산업혁명이 현실화되는 사회에서는 대다수의 사람들은 노동 자체로부터 소외되는 노동기회의 상실의 시대에 살게 될 것이다. 노동이 아닌 여가가 인간 노동의 본질이 되는 시대가 될 가능성이 매우 높다. 호이징어(Huizinga)가 『호모 루덴스(1938)』라는 저서에서 주장한 내용을 눈여겨 볼 필요가 있다. 그의 ‘놀이’의 중요성에 대한 주장은 ‘노동’에서 ‘여가’로의 패러다임 전환의 시대인 제4차 산업혁명의 시대에 그 의미가 새롭게 부각되고 있다. According to Hegel, labor is the most important means of providing a sense of ownership to humans. In this respect, labor is a part of human nature and provides its most important ontological status. According to Marx, in a capitalist system humans are not treated as human beings because they are reduced to machines in a factory system except when they no longer labor. In labor, humans fall into parts of machines, and humans are left out. In other words, people can become human only when they deviate from the production process in the capitalist system. In contrast to Marx's prediction, in the era of the Fourth Industrial Revolution, humans have an opportunity to express creativity through labor. Unlike Hegel's view, in the Fourth Industrial Revolution there is a problem as the number of people who can participate in labor is extremely limited. In a society where the Fourth Industrial Revolution becomes a reality, the majority of people will experience a loss of labor opportunities, which are alienated from labor itself. It is highly likely that leisure, not labor, will become the essence of human labor. It is worth noting Huizinga’s claim in his book Homo Ludens (1938); His argument for the importance of "play" is emerging during the Fourth Industrial Revolution, an era of the paradigm shift from "labor" to "leisure”.

생성 인공지능에 의한 ‘창의성의 자동화’가 예술에 미치는 영향에 대한 전망

이재박 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 2023 인공지능인문학연구 Vol.13 No.-

This study examines the automation of creativity in art through generative artificial intelligence (AI). The findings can be summarized as follows: First, this study analyzed the developmental history of AI and its relationship with art, which we divided into five distinct periods: the “embryonic,” “human lead,” “transition,” “machine lead,” and “commercialization.” Second, this study demonstrated that the output generated by AI cannot be considered and “individual work,” but instead a system encompassing both a thinking process and creation process, capable of generating an infinite number of works. Third, by examining definitions of creativity from various researchers, this study discovered that creativity is also a system encompassing both thinking and creation processes. Fourthly, as generative artificial intelligence (GAI) yields a “system” tantamount to creativity, this study concluded that creativity can be automated through GAI. Finally, we explored five aspects of the potential impact of “automation of creativity” on art. This study enhances our understanding of the evolution of art landscapes with the emergence of GAI. 이 연구는 생성 인공지능에 의한 창의성의 자동화가 예술에 미치는 영향에 대해 고찰했다. 이 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인공지능의 발전사와 예술의 관계를 ‘태동기’ ‘인간 주도기’ ‘전환기’ ‘기계 주도기’ ‘상용화기’의 다섯 시기로 나누었다. 둘째, 인공지능이 생성하는 결과물이 ‘개별 작품’이 아니라‘사고과정과 생성과정으로 이루어진, 무한개의 작품을 생성할 수 있는 시스템’이라는 것을 밝혔다. 셋째, 창의성에 대한 다양한 연구자들의 정의를 종합하여 창의성도 ‘사고과정과 생성과정으로 이루어진 시스템’임을 밝혔다. 넷째, ‘생성 인공지능이 출력하는 시스템’과 ‘창의성’이 동일하기 때문에 결과적으로 생성 인공지능에 의해 창의성이 자동화됐음을 보였다. 다섯째, 창의성의 자동화가 예술에 미칠 영향을 다섯 가지 측면에서 고찰했다. 이 연구는 생성 인공지능의 등장으로인해 변화가 불가피한 예술의 지형을 이해하는 데 기여한다.