연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)시 창작에서 DeepSeek는 중국 시학(詩學) 코퍼스를 기반으로, 사용자의 지시에 따라 시를 생성하는 창작기제를 무상으로 제공하는 중이다. 이 시스템은 대규모 언어 데이터에 포함된 지역 세대 성별 감정 언어와 어휘 습관을 학습함으로써, 중국 고전시로부터 현당대시에 이르는 다양한 시 양식을 모방해낸다. 나아가 DeepSeek를 비롯한 생성형 AI의 다중모달(multimodal) 기술은 사용자가 제시하는 감각적 정서적 정보와 기계의 연산 판단을 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)본 연구는 대규모 언어모델(LLM)에게 詩話 지식과 비평문(평어) 데이터를 학습시켜 고전시 비평 언어를 가르치는 방법론을 제시한다. 시화는 시론부터 시인에 대한 평가 등 시와 시인에 대한 정보들을 가지고 있는 문헌이며, 시 비평문은 함축적인 비평어로 작성되어 있어 전문 연구자도 이해하는 데 많은 시간과 노력이 필요한 자료지만, 이는 모두 고전시를 이해하는 데 직접적으로 도움이 되는 정보다. 그러나 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)본 연구의 목적은 서로 다른 문학 사조가 단일 텍스트 내부에서 어떻게 공존하고 분포하는지를 분석할 수 있는 방법론을 구축하는 데 있다. 이를 위해 트랜스포머 기반 딥러닝 언어 모델인 Sentence-CamemBERT를 활용하여 19세기 프랑스 소설 스탕달(Stendhal)의 『적과 흑』(Le Rouge et le Noir)과 귀스타브 플로베르(Gustave Flaubert)의 『보바리 부인』(Madame Bovary)에 나타난 낭만주의와 사실주의의 혼재 양상을 정량적으로 가시화하고, 그 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)본 연구의 목표는 최근 급격히 발전하고 있는 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 이용하여 옛한글 자료 번역을 효율적이고 일관적으로 수행할 수 있는 “MCP(Model Context Protocol)기반 번역가-LLM 협업 번역 모델”을 제시하고 해당 모델의 성능 평가를 통해 그 효용성을 검증하는 것이다. 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 다양한 분야와 융합하고 있으며 산업계, 학계 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)사형은 국가가 보호하려는 최우선 가치 및 질서를 어긴 사람들에게 선고된다. 따라서 사형은 조선의 통치이념과 중요 가치가 무엇인지 알 수 있는 소재이다. 감형 기준을 설명할 때 법학에서는 일정한 기준이 있다고 설명하며, 이를 법치와 연관 짓는다. 역사학에서도 일정한 기준이 있음을 인정하지만 이를 유교적 관점으로 해석하고자한다. 즉 사형과 감형 문제는 예치주의, 법치주의 등 통치 이념 설명과도 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)고려시대 연구의 핵심 자료인 『고려사』와 『고려사절요』는 조선 초 여러 차례의 개수 과정을 거쳐 완성된 사서이다. 기존 연구는 이들 사서가 원전 사료를 충실히 수록했다는 점에 주목하여 묘지명 등과의 비교를 통해 찬자의 시각과 편찬 의도를 분석해 왔다. 하지만 기존의 연구 방식은 서술 양상의 대조에 치중하여 사료 간 유사성을 객관적으로 증명할 정량화된 수치가 부족하다는 한계가 있다. … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)▮연구의 목적과 필요성 본 연구의 목적은 조선 후기 평비본(評批本) 한문소설들의 문맥 및 비평 정보들을 시맨틱 데이터로 전환하고 이를 기반으로 고전소설의 향유 양상을 작품론 연구에 활용할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 향유 정보를 갖춘 소설 유관 텍스트 가운데 작품에 직접적 감상-비평을 본문과 물리적으로 인접한 형태로 드러내는 것은 평비본이다. 현재 평비본소설 논의는 「광한루기」 연구를 제외하면 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)본 연구의 목적은 기 수행 과제의 혼성어 추출 방법론과 기존 신어 조사 방법론을 통합하여, 한국어 신어 추출 파이프라인을 설계·개발하는 데 있다. 구체적인 연구 목적은 세 가지이다.첫째, 거대 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)을 기존 신어 조사 방법론의 판별 및 집필 단계에 도입하여 신어 조사의 생산성과 효율성을 높이되, 연구자가 언제든 개입하여 중단, 오류 확인 … 더 읽기

연구요약문연구목표(한글 2000자 이내)최근 대규모 언어모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기술의 발전은 문화정책 분야의 혁신을 주도하고 있다. LLM은 방대한 데이터를 바탕으로 고차원적인 언어 처리와 추론을 수행하여 정책 시뮬레이션 및 의사결정 지원에 탁월한 가능성을 보여주며, RAG는 외부의 정확한 지식 베이스를 참조함으로써 LLM의 본질적 한계인 환각 현상을 억제하고 답변의 신뢰성을 담보한다. 이 두 기술의 결합은 방대한 정책 문헌과 데이터를 … 더 읽기