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인공지능과 고전 읽기

지은이 강우규
책소개

인공지능 시대의 고전소설 연구와 교육
AI 기술이 고전소설 연구와 교육에 어떻게 활용될 수 있는지 탐구한다. AI 기술을 활용한 고전소설 연구의 사례들을 소개하며, 디지털 분석, 딥러닝, 생성형 AI를 활용한 방법론을 구체적으로 다룬다. 먼저 디지털 분석 기술을 활용한 <구운몽>의 문학 공간 분석과 <홍길동전>의 이본 관계 분석 등을 통해 고전소설의 새로운 분석 방법을 제시한다. 다음으로 딥러닝 기술을 이용해 고전소설의 감정 식별 모델을 구축하고, 방각본 고전소설의 유형을 분류하는 연구 예시를 소개한다. 마지막으로 생성형 AI를 활용한 고전소설 교육 방안을 다루며 AI가 어떻게 고전소설을 융합적으로 향유하게 만들 수 있는지를 탐색한다.
이 책은 AI가 고전소설의 학문적 연구와 교육에 적용될 수 있는 구체적인 방법과 사례를 통해 디지털 시대에 맞는 새로운 고전소설 교육의 모델을 제시한다. AI를 활용한 고전소설 교육은 잘파(Zalpha)세대와 같은 디지털 원어민들에게 고전소설을 생동감 있게 전달할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다.


 
200자평

AI 기술이 고전소설 연구와 교육에 어떻게 활용될 수 있는지 탐구한다. 디지털 분석, 딥러닝, 생성형 AI를 활용한 고전소설의 새로운 연구 방법과 교육 방안을 소개하며 AI가 고전소설을 향유할 수 있는 미래의 모델을 제시한다.


 
지은이

강우규
강원대학교 국학연구소 학술연구교수다. 중앙대학교에서 고전문학 전공 “삼대록계 국문장편소설 연구”로 문학박사 학위를 받았다. 중앙대학교 인문콘텐츠연구소에서 인공지능인문학을 연구하며, 고전문학과 디지털인문학을 융합하는 연구를 수행했다(2018∼2023). 국제어문학회 총무이사, 우리문학회 편집이사, 중앙어문학회 편집위원, 동아시아고대학회 편집위원 등으로 활동하고 있다. 주요 저서로 『인공지능 데이터해석학』(2024), 『더 나은 AI, 더 나은 삶』(2023), 『포스트 챗GPT』(2023), 『AI가 내려온다』(2022), 『고전서사와 웹툰 스토리텔링』(2021), 『미래는 AI의 것일까?』(2020) 등이 있다. “국문장편소설 데이터 모델링의 현실적 방안 고찰”(2024), “생성형 AI를 활용한 고전소설 교육방안 모색”(2023), “고전문학과 디지털인문학 융합연구의 경향과 관계”(2023), “국문장편소설의 디지털 큐레이션 방안 고찰”(2022), “딥러닝 분석을 통한 영웅소설 유형론 재고찰”(2022), “인공지능 시대 스토리텔링과 이야기 향유방식”(2021) 등 41편 이상의 논문을 KCI에 게재했다.


 
차례

인공지능 시대 고전소설 연구와 교육

01 디지털 공간 분석과 <구운몽>
02 상관분석·계층분석과 <홍길동전>
03 메타분석과 <춘향전>
04 딥러닝과 고전소설 유형
05 딥러닝과 영웅소설 유형
06 고전소설과 디지털 감정분석
07 고전소설과 정성적·정량적 감정 데이터 구축
08 생성형 AI와 고전소설 연구
09 챗지피티와 고전소설 교육
10 이미지 생성 AI와 고전문학 교육


 
책속으로

<구운몽>이 보여 주는 공간의 스토리텔링은 현대 대중서사와 접점을 형성하는 특징이다. 이는 <구운몽>이 종종 1999년에 처음으로 개봉된 영화 <매트릭스> 시리즈와 비교되는 점에서도 알 수 있다. <구운몽>과 <매트릭스>가 시대와 문화를 초월해 비교 대상이 되는 것은 꿈을 모티프로 활용해 꿈과 현실의 관계성을 구현하는 공간의 스토리텔링 방식에서 두 작품이 닮았기 때문이다.
-01_“디지털 공간 분석과 <구운몽>” 중에서

토픽 분석은 대규모의 텍스트 문서 내에 어떠한 주제(토픽)들이 내포되어 있는지 확률/통계적인 방법으로 파악하는 비지도(unsupervised) 학습 기반의 자연어 처리 기법을 말한다. 토픽 모델에서는, 특정 주제를 설명하기 위한 단어들은 한 문장이나 한 문서 내에 자주 함께 등장할 것이라는 가정을 기반으로 한다. 예를 들어 [‘간식’, ‘산책’, ‘목욕’, ‘훈련’]과 같은 단어들이 빈번히 함께 등장한다면 이것을 하나의 토픽으로 간주하고, 연구자는 이 토픽의 단어 집합을 분석해 ‘반려견’과 관련된 주제가 내포되어 있음을 파악할 수 있다.
-03_“메타분석과 <춘향전>” 중에서

기온과 판매량, 강수량과 판매량 간에는 어떤 관계가 있을까? 즉석(신선 일부)식품과 기온은 상관관계가 있을까? 즉석(신선 일부)식품과 강수량은 상관관계가 있을까? 챗GPT-Data Analyst에 위의 데이터 파일을 업로드하고 상관관계 분석을 요청하면 된다.
-06_“고전소설과 디지털 감정분석” 중에서

챗지피티를 잘 사용하는 유용한 프롬프트 중 하나는 암시를 통해서 챗지피티에게 어떤 역할을 부여하는 것이다. 따라서 <춘향전> 다시 쓰기는 챗지피티에게 “너는 동화작가야”라는 페르소나를 부여하는 것으로 시작한다. 그런데 챗지피티는 한국 고전소설에 대해서 제대로 학습한 바가 없어서 인컨텍스트 러닝(in-context learning) 방식을 통해 고전소설을 학습시키는 과정이 필요했다. 즉 <춘향전>의 줄거리를 프롬프트에 입력해 챗지피티에게 알려 주는 과정이 필요한 것이다.
-09_“챗지피티와 고전소설 교육” 중에서



서지정보

발행일 2024년 11월 22일
쪽수 144 쪽
판형 128*188mm ,  210*290mm
ISBN(종이책) 979-11-7307-170-6   03500   12000원
ISBN(EPUB) 979-11-7307-172-0   05500   9600원
ISBN(큰글씨책) 979-11-7307-171-3   03500   25000원
분류 컴북스
AI인공지능총서
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