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인공지능인문학연구 update

Journal of AI Humanities (JAIH)

  • : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소
  • : 인문과학분야  >  기타(인문과학)
  • : KCI등재
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  • : 연속간행물
  • : 연3회
  • : 2635-4691
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수록정보
수록범위 : 1권0호(2018)~12권0호(2022) |수록논문 수 : 77
인공지능인문학연구
12권0호(2022년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

저자 : 송상헌 ( Sanghoun Song )

발행기관 : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 간행물 : 인공지능인문학연구 12권 0호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 9-39 (31 pages)

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본고는 영어 및 한국어의 딥러닝 모델을 활용하여 언어 연구를 하는 방법론에 대해서 소개한다. 딥러닝 언어모델은 언어 표현의 연쇄가 가지는 확률적 자연스러움을 학습하므로, 그 자연스러움에 반하는 이상 분포에 대해서는 민감하게 반응한다. 이러한 이상치를 계산하는 심리언어학적 방식이 surprisal이다. 이 산술식을 이용한 언어 연구는 사실상 언어의 전 층위에 적용 가능하다. 형태론, 통사론, 의미론 등의 문장 단위 구성은 물론이며 담화 및 정보구조 등의 연구에도 사용할 수 있다. 나아가 언어 데이터에 함축되어 있는 인간의 세계 지식 및 상식 판단에 대해서도 준용할 수 있다. 본고는 surprisal 기반 실험을 실시할 때 주요한 고려 사항에 대해서도 개괄한다. 물론, 딥러닝 기반 방법이 자연언어에 대한 모든 것에 해법을 줄 수 있는 만능열쇠는 아니다. 그러나 인간 언어를 분석하기 위한 새로운 도구로서 실효성을 가진다는 점에서 앞으로 그 활용 여지가 크다. 관심있는 연구자의 편의를 위해 라이브러리를 함께 공개한다.


In this article, we introduces a methodology for language research using deep learning models in English, Korean, and other languages. Deep learning language models learn the stochastic pattern of a sequence of language representations. Thus, language models are sensitive to abnormal distributions of language expressions. This allowed us to calculate the so-called surprisal value from a psycholinguistic perspective. Ideally, this methodological pipeline could be used for all levels of language research, including morphology, syntax, and semantics. This method can also be used to analyze discourse and information structures. Furthermore, even the judgment of knowledge about the world and common sense manifested in language data can be analyzed using the surprisal metrics. We do not argue that deep learning-based methods are necessarily appropriate or accurate in linguistic studies. However, we can say that deep learning techniques can be employed as a viable method for further studies of human language. The library configured for this purpose will be made available online.

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저자 : 김바로 ( Kim Ba-ro ) , 강우규 ( Kang Woo-kyu )

발행기관 : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 간행물 : 인공지능인문학연구 12권 0호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 41-72 (32 pages)

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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.


In this study, we explore the possibility of studying emotions expressed in Korean literature by using emotion data based on Korean popular narratives. Accordingly, we introduce literature and content evaluation data collected by Chung-Ang University's Humanities Contents Research Institute, and utilize it to develop long short-term memory (LSTM) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model trained to perform binary classification (positive/negative) for each data sample of several categories including “Literature,” “Content,” and ”Literature+Content.” A three-class LSTM 3 classification model was also constructed to distinguish anger, sadness, and joy. The two-class LSTM and BERT models showed an accuracy in predicting emotions of 80-87%, and predicted negative emotions more accurately than positive emotions. Based on its learning method, the BERT model exhibited higher prediction accuracy than the LSTM. For each emotion data sample, the “Literature+Content” model showed high predictive accuracy. These results are identified as related to the the total amount of data learned from the perspective of information engineering. However, from the perspective of the humanities, the results are identified as originating from the differences in emotional aspects according to the characteristics of the basic data, that is, the differences between novels and dramas. Subsequently, using the emotional deep learning model, the data for judging the emotions of The Cloud Dream of the Nine and the manual emotion input data of The Cloud Dream of the Nine were compared and verified. Thus, this work shows how an emotional deep learning model can be used in literary research.

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저자 : 이정현 ( Lee Jeonghyun )

발행기관 : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 간행물 : 인공지능인문학연구 12권 0호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 75-100 (26 pages)

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인공지능을 포함하는 디지털 매체와 연결된 개인은 끊임없이 일상을 기록하고 수량화하며 숫자로써 신체와 건강상태를 이해한다. 매체를 통한 기록과 분석은 새로운 양식의 개인 건강관리 기술이 되고 있다. 이에 이 연구는 개인의 건강관리기술이 어떻게 사회적으로 구성되어왔는지 역사적으로 살펴보면서, 제도에서 (인공지능 기반) 매체로 이동한 건강관리기술의 함의를 비판적으로 탐구한다. 가장 먼저 개인의 건강을 관리하는 것이 어떻게 '제도화' 되었는지 역사적으로 살펴보며 정기건강검진이라는 제도를 통해 신체에 작동해 온 “생명관리권력”(Foucault, 2019[1976])을 살펴볼 것이다. 그리고 인공지능 및 웨어러블 기기를 포함하는 디지털 매체 이후 어떻게 개인의 건강 관리기술이 '제도에서 매체로' 이동하고 있는지 살펴보며 그 과정에서 개인의 건강 관리의 경험이 어떻게 달라지는지 탐구할 것이다. 마지막으로 스스로 건강을 관리하고 기록하고 측정하며 추천 받는 개인이 매체와 결합하는 동안 스스로 분할하면서 데이터 자아를 만들고 “통제”(Deleuze, 1992)하는 권력에 포섭되는 과정을 서술할 것이다. 이러한 탐구 과정을 통해 디지털 매체와 인공지능이 새로운 건강 관리 기술의 기술적 조건이 되고 있는 지금, 건강한 정신과 신체를 추구하면서 매체를 통해 적극적으로 신체를 측정하고 기록하는 활동이 갖는 사회적 함의를 이론적으로 살펴보고 건강 관리 기술의 역사적 구성 안에서 만들어지는 주체화의 과정을 비판적으로 탐구하고자 한다.


The concept of self-tracking has emerged in discussions of digital technologies and mobile devices that collect, measure, and display one's body and everyday life. By recording and monitoring one's bodily movements, the contemporary self is observed through and understood as an assemblage of quantifiable data. Building on an increasing number of devices and apps that constantly read body metrics and automatically collect data on bodily functions, this paper examines how self-tracking become an individual health management technique that has been institutionalized. With a genealogy of ways in which health management techniques are socially constructed, this paper illustrates how health management systems are coupled with digital/algorithmic media and how subjects of self-tracking become dividual elements, which will be reassembled into observable patterns through algorithmic arrangements.

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저자 : 변순용 ( Sunyong Byun )

발행기관 : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 간행물 : 인공지능인문학연구 12권 0호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 101-118 (18 pages)

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이 논문은 현대 사회에서 데이터, 정보, 지식으로 통용되는 앎의 생산과 소비의 플랫폼이 변하고 있으며, 이러한 변화의 과정에서 생산된 지식의 특징과 문제점에 대한 분석을 하고 있다. 현대사회에서 생산되는 지식의 특징을 지식구조의 디지털화와 온라인 접근성, 지식의 재조합 내지 융합형태, 지식의 탈권위화, 일반인의 집단지성 등으로 분석하고, 지식 생산과정과 생산 주체의 특징을 유튜브라는 하나의 플랫폼을 통해 설명하였다. 그래서 시각적 이미지를 주로하는 지식 생산의 문제점, 노출과 관음의 결합현상, 전문가의 권위 약화, 정보의 상품화 및 정보 선별 기준의 윤리적 문제점을 제시하고 있다. 현대사회에서 지식 생산과 소비의 플랫폼에게 요청되는 윤리적 역할은 강령이나 콘텐츠 내용에 대한 윤리적 심의를 넘어서서 이 플랫폼이 명시적으로나 암시적으로 요구하고 있는 지식 생산과 소비의 메커니즘에 대한 윤리적 숙고와 사회적 합의가 요청되어야 한다.


This paper analyzes the characteristics and problems of the knowledge produced in the process of change, as the platform for production and consumption of knowledge, which is commonly used as data, information, and knowledge in modern society, is changing. The characteristics of knowledge produced in modern society were analyzed in terms of digitization of knowledge structure, online accessibility, recombination or convergence of knowledge, deauthorization of knowledge, and collective intelligence of the general public. And the knowledge production process and the characteristics of the production subject were explained through a platform called YouTube. Therefore, the problems of knowledge production mainly with visual images, the combination of exposure and voyeurism, the weakening of the authority of experts, the commercialization of information, and the ethical problems of information selection criteria are presented. In modern society, the ethical role required of platforms for knowledge production and consumption goes beyond ethical deliberation on codes or contents. In addition, ethical considerations and social consensus on the mechanism of knowledge production and consumption, which this platform explicitly or implicitly requires, must be requested.

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저자 : 김연순 ( Kim Youn-sun )

발행기관 : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 간행물 : 인공지능인문학연구 12권 0호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 119-137 (19 pages)

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본 논문은, 피그말리온 신화의 분석을 기반으로 21세기 기술문명 시대에 인간과 인공지능의 관계 및 그 미래를 고찰하고자 한다. 피그말리온 신화는 변신을 출발점으로 전개되는 피그말리온 가계(家系)의 이야기이다. 이 신화의 핵심은 피그말리온에 의해 만들어진 상아조각상의 인간화이며, 이를 통해 창조자와 피조물의 원형 관계가 변형되고 복합화된다. 피그말리온 신화에서 드러난 인간의 자기창조 욕망은 서양문화사에서 다양한 변화를 통해 제시되고, 근대 이후 급속히 발전하는 과학기술은 인간의 자기창조 욕망에 의한 상상을 실현하고 있다. 이에 본 논문은, 피그말리온 신화를 오늘날의 시각에서 재해석하고, 오늘날 인간을 21세기 피그말리온으로 그리고 인공지능을 21세기 갈라테이아로 간주하면서 그로 인해 형성되는 '태어난 자'와 '만들어진 자'의 파생관계를 살펴본다. 더 나아가 시대마다 다양하게 제시되는 인간의 자기창조 욕망 현상들을 '피그말리온 증후군'으로 간주하고, 그 의미를 현대적 시각에서 분석하여, 21세기의 피그말리온이라 할 수 있는 현대의 인간과 인공지능의 미래를 고찰하고자 한다.


In this paper, we examine the relationship between humans and artificial intelligence in the age of machine civilization in the 21st century based on an analysis of the story of Pygmalion in ancient Greek mythology. Pygmalion fell in love with an ivory sculpture that he had created, which changed into a woman when Venus breathed life into the statue. The myth suggests a transformation of the relationship between humans and gods. Today, with the development of advanced technologies, we can conceive of the birth of new species like Paphos, Pygmalion's offspring with the wife that he created. This relationship can be reinterpreted using the same schema of a human born as opposed to made or created, with advanced technologies playing the role of the divine spark. In contrast to simple machines, humans in the 21st century are working on the development of humanized robots with artificial intelligence. The idea of the birth of a new species suggests an era of technological humanity as an ending or transformation of the history of biological humanity. Considering this distinction between a living person born compared to one who is made throughout different eras of history as a kind of “Pygmalion syndrome,” I analyze the meaning and future prospects of this mythological narrative from a modern perspective.

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저자 : 박충식 ( Choong Shik Park ) , 김형주 ( Hyeongjoo Kim )

발행기관 : 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 간행물 : 인공지능인문학연구 12권 0호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 139-158 (20 pages)

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이 글은 구성주의적 정보 철학의 관점에서 '주체'의 개념사 구성을 시도해 보고 그 구성요소에 대한 평가를 내림으로써 구성주의적 정보 철학의 특성의 한 면을 간접적으로 구체화하는 것을 목표로 한다. 구성주의의 핵심은 모든 지식은 구성적이라는 것으로 그 배경에는 세계 내 경험적 존재자는 주관적 관점에서 그가 경험한 사태를 구성하여 지식화, 정보화한다는 전제가 놓여있다. 한편 정보 철학은 정보 자체의 의미와 이와 관련된 원리와 개념에 대한 메타적인 분석과 설명을 제시하는 것이라 할 수 있다. 이러한 이해 위에서 박충식은 구성적 정보 철학(2018)이라는 개념을 만들어 이를 구성주의적 관점의 정보 철학으로 정의한다. 이 글은 이를 구성주의적 정보철학으로 고쳐 기술할 것이다. 이 이론에 따르면 자기 생산적 정보처리체계는 그것이 놓여진 환경에서 자신의 존재를 지속하기 위해 정보를 구성하는 기능적인 계산 모델이다. 구성주의적 정보 철학 관점에서는 보면 철학적 개념으로서의 '주체'는 단순히 만들어진 개념에 불과하다. 이 글은 구성주의적 정보 철학의 관점에서 데카르트부터 루만에 이르는 서양 지성사의 주체 개념을 구성해 보고, 각 장면을 구성하는 이론을 평가한다.


In this paper, we aim to clarify the characteristics of the constructive philosophy of information indirectly by attempting to reconstruct a brief history of the concept of “subject” from the perspective of constructivist information philosophy and to evaluate its components. The essence of constructivism is that all knowledge is constructive. The premise of this argument is that an empirical being in the world can construct the events that they experience from a subjective point of view and produce associated knowledge and information. On the other hand, the philosophy of information can be used to perform a meta-analysis and an explanation of the meaning of information itself and related principles and concepts. Based on this understanding, Park Choong-sik coined the concept of constructive philosophy of information (2018) and defined it as the philosophy of information considered from a constructivist perspective. According to this theory, self-productive information-processing systems comprise a functional computational model that constructs information to sustain its existence in the environment. From this point of view, the concept of a “subject” is also a philosophical construct. From the perspective of the constructive philosophy of information, we provide a brief history of the concept “subject” from Descartes to Luhmann and evaluate the theories constituting each scene.

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