송혁기(고려대) / 소버린 AI시대 한국학의 재정립과 글로벌 비교인문학 허브 구축 / 2025 인문한국3.0지원사업_연구거점형 예비선정
연구기간: 72개월(6년/5차) 매차시마다 8억원 / 총 40억원
연구목표:
본 연구단은 ① 글로벌 인문학(Global Humanities)의 거시적 시야에서 한국학(Korean Studies)에 대한 전통적 방식의 연구를 심화·창신하고, 이를 바탕으로 ② 신AI제국주의에 대항하는 소버린(Sovereign) AI시대를 위한 인문학적 기여 방안을 모색하며, 이를 기반으로 ③ 글로벌 한국학 모델 창출과 글로벌 비교인문학 허브를 구축하는 것을 목표로 한다.
- 전통 한국학의 심화와 창신 ① 한국학 필롤로지(Philology)의 계승과 발전
〇 전통 인문학의 토대인 필롤로지 연구의 방법론을 심도 있게 검토해 발전적 계승의 방안을 모색할 필요가 있음.
〇 한국학 자료에 대한 해석의 심화와 새로운 이해를 위해 기존의 관점을 넘어서는 필롤로지 연구 방법론 발전을 목표로 함. ② 지역학적 시야의 재해석과 확장
〇 글로벌 인문학의 대두에 발맞춰 한국학을 재해석하고 개념을 재정립하기 위해, 한국학 전통의 특수성과 글로벌 인문학 담론이 추구하는 보편성을 연결하는 작업이 선행될 필요가 있음.
〇 동아시아학적 연구틀을 넘어 글로벌 학술장의 연구자들이 공유할 수 있는 주제와 방법론을 제시하고, 글로벌 인문학 내 지역학 모델로서의 한국학을 심화하고 창신하는 것을 목표로 함. - AI인문학의 성찰과 도약 ① AI를 위한 인문학의 역할 창출
〇 영미권 중심의 학습데이터를 바탕으로 한 ChatGPT 등의 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 일반화됨에 따라, 신AI제국주의시대의 도래에 대응할 필요가 있음.
〇 이러한 편향성을 측정·평가하는 벤치마크를 구축하고, 한국학 등 문화적 다양성을 통섭적으로 이해하는 인간중심 LLM 개발의 계기를 마련함으로써 소버린 AI시대 인문학의 역할 창출을 목표로 함. ② 전통시대 한국학 연구를 위한 AI 개발
〇 현재 검색만 가능한 수준인 전통시대 문헌 DB를 자동으로 분석할 수 있는 AI 기술 개발이 필수적임.
〇 전통시대 한국학 문헌의 AI 학습데이터 구축, 토크나이저(Tokenizer), NER(Named Entity Recognition) 등의 기술 개발, 다수가 활용할 수 있는 지식그래프 구축을 통한 새로운 연구 방법론 개발을 목표로 함. - 글로벌 한국학 모델과 허브 구축 ① 글로벌 한국학의 새로운 모델 정립
〇 글로벌 인문학은 세계 각지 수천년의 인류 경험을 오늘날 인문학의 핵심 질문들에 적용하고, 다양한 과거에 평등을 부여하며, 복잡한 역사적 뿌리에 대한 인식을 토대로 종합적인 연구를 진행하려는 시도임.
〇 본 연구단은 참여기관인 MIT 비교글로벌인문학 이니셔티브(Comparative Global Humanities Initiative, 약칭‘MIT CGHI’)와 함께 글로벌 한국학의 새로운 모델을 확립하고 세계 각지의 지역학 모델들과 비교 연구함으로써 한국학의 좌표를 글로벌 인문학의 틀 속에서 재확립할 것임. ② 글로벌 비교인문학 허브 조성
〇 한국을 비롯한 동아시아와 영미권의 학술장이 분리된 상황에서, 일회성 학술교류를 넘어 지속 가능한 공동연구 네트워크가 필요함.
〇 국내외 대표 연구기관과 연계해 연구성과를 통합·확산하고, 글로벌 인문학 기관들의 브릿지 역할을 하는 글로벌 비교인문학 허브를 조성하는 것을 목표로 함.
기대효과:
- 연구 아젠다의 사회적 적실성 ① 소버린 AI시대 인문학의 적극적 역할 창출
〇 AI가 사회적 의사 결정에 깊숙이 개입하는 상황에서 영미권 중심의 AI는 한국의 역사·언어·문화에 대한 이해 부족으로 심각한 사회 문제를 초래할 수 있음.
〇 AI의 편향성과 가치관을 평가할 수 있는 벤치마크 구축과 학습 기준 수립을 통해 인문학의 새로운 역할을 창출함. ② 국내·해외 학계의 학문적 소통 미비 극복 및 글로벌 인문학 연대 구축
〇 국내 학계와 영어권 학계의 불충분한 소통 문제 해결이 필요함.
〇 글로벌 인문학 연대를 구축함으로써 지속적이고 심층적인 학술교류를 가능하도록 함. ③ 글로벌 인문학을 선도할 통섭형 학문후속세대 양성
〇 학술 생태계가 급변하는 시대에 적합한 통섭형 인문학 인재가 필요함.
〇 전통 한국학에 대한 전문성을 바탕으로 AI 등 다양한 기술과 융합할 수 있고 글로벌 인문학의 학술장에서 선도적으로 활동할 수 있는 국제적이고 융합적인 학문후속세대를 양성함. - 연구성과의 파급 효과 ① 학술적 파급 효과
〇 한국학 연구에 AI 기반 자동 분석과 지식 그래프 자동 구축을 도입하여 연구의 지평을 확장하고, 정량적이고 체계적인 연구 방법론을 제시함.
〇 아젠다 관련 KCI급 논문 110편 이상, SCI급 논문 11편 이상을 발표하여 한국학 연구의 국제적 위상을 제고함.
〇 인문학 연구단으로서는 이례적으로 ‘한국학을 통한 LLM의 평가도구 개발’과 ‘전통시대 AI 데이터 구축 및 기술 개발’에 관한 특허 2종의 출원, 벤치마크 2종의 구축 및 연계를 통해 연구 성과를 실용적으로 확산함.
〇 MIT CGHI, 남경대학 역외한적연구소, 와세다대학 일본고전적연구소, 정치대학 번역‧과문화연구소, 홍콩침회대학 중국전통문화연구센터, 하와이대학 한국학연구소, 튀빙겐대학 한국학연구소 등과 협력하여 한국학 연구의 글로벌 네트워크를 구축함. ② 사회적 파급 효과
〇 본 연구단의 한국학 연구 성과는 학문적 차원에 머무르는 것이 아닌 공공지식으로서의 역할을 수행하고자 함.
〇 성북구, 도봉구, 종로구 등 지자체와의 협업을 통해 다양한 사회적 확산 활동을 진행하여 한국학 연구가 공공지식으로서 대중과 소통할 수 있도록 함.
〇 글로벌 비교인문학의 관점에 기반한 HK인문리빙랩 운영을 통해 다인종·다문화 시대의 문화적 충돌을 완화하고 공존의 기반을 마련하는 데 기여함.
〇 AI 윤리 및 데이터 편향성 문제를 해결할 수 있는 새로운 기준을 제시할 것이며, 이는 소버린 AI시대 한국 AI 산업의 경쟁력을 높이고, AI 기술 개발에서 한국학이 주요한 역할을 담당하는데 기여함.
〇 KT, NC AI 등 기업과 협력하여 본 연구단이 만들어 낸 AI인문학 성과를 AI의 다양한 문제를 해결하는 실질적 대안으로 제시함.
연구요약:
- 전통 한국학의 심화와 창신 ① 한국학 필롤로지의 계승과 발전
○ 전통 인문학인 한학의 토대를 이루어온 필롤로지의 방법론을 정리하고, 전통시대 문헌 분석 및 연구에 적용함. 이를 계승하여 현대 한국학 연구에 활용함. ○ 연구 내용 및 방법
- 문자학·음운학·훈고학·목록학 등 필롤로지의 범주와 방법론을 심층적으로 연구함.
- 전통 한국학의 문헌 정리 및 문헌 비평 작업을 수행함.
- 필롤로지 방법론 계승의 사례로서 현대의 고전적 정리·번역 현황을 고찰함.
- 필롤로지 방법론을 활용하여 사회사·문화사·지성사 등을 연구함. 본 연구단에서 구축한 데이터베이스를 공유하고 연구 결과를 종합하여 『한국학의 필롤로지』를 집필함. ② 지역학적 시야의 재해석과 확장
〇 기존 동아시아학적 연구 성과를 비판적으로 검토하고, 세계 학계에서의 한국학 연구 동향을 분석함. 국내 학계와 해외 학계를 연결할 수 있는 토대를 구축함. 〇 연구 내용 및 방법 - 한국학의 전통시대 학문 전통을 동아시아 한자문화권의 맥락에서 조망함.
- 세계 학계에서 한국학의 위상과 연구 동향을 학술의 장과 교육의 장으로 나누어 분석함.
- 영미권 학술장의 전통시대 한국학 연구 현황을 정리하고 주요 학술용어를 선정함.
- 주요 학술용어에 대한 표준 영문 번역어를 제시하여 『한국학 영문 번역어 글로서리(glossary)』를 집필함.
- AI인문학의 성찰과 도약 ① AI를 위한 인문학의 역할 창출
〇 영미권 중심 데이터에 편향된 LLM의 한계를 극복하기 위해 한국의 언어・문화・역사를 포괄하는 평가도구를 개발하고, 좋은 품질의 LLM 학습데이터를 선별하는 기준을 수립하여 LLM의 편향성을 극복하는 인문학적 방안을 모색함. 〇 연구 내용 및 방법
- 한국어, 한국사, 한국문화의 평가 영역, 문항 유형과 평가 기준 수립, 벤치마크 샘플을 구축함.
- 한국 이해도를 평가할 수 있는 벤치마크 1종을 구축함.
- 한국어 텍스트의 품질을 평가할 수 있는 기준을 정의하고, LLM의 학습데이터를 설계함.
- LLM의 가치관을 평가할 수 있는 벤치마크 1종을 구축함.
- 구축된 벤치마크를 리더보드와 연계하여 LLM을 대상으로 평가를 진행함. ② 전통시대 한국학 연구를 위한 AI 개발
〇 기존 문헌 DB를 AI가 이해할 수 있는 학습데이터로 구축하고, 기술 및 지식그래프를 제작 및 공유하여 새로운 연구생태계를 조성하고자 함. 〇 연구 내용 및 방법 - 전통시대 문헌을 자동으로 분석할 수 있는 자연어 처리 기술(NLP) 개발을 위해 전통시대 문헌 DB를 학습데이터로 변환함.
- 원거리 학습으로 학습데이터 구축의 생산성을 높이고 구축된 학습데이터를 통해 토크나이저, 개체명 분석, 개체명 관계 추출 기술을 개발함.
- 전통시대 문헌 분석 기술을 기반으로 전통시대 지식그래프를 자동으로 구축함.
- 전통시대 문헌에 대한 학습데이터 및 지식그래프 공유로 연구생태계를 조성하고 소버린 AI시대 인문학 연구 주제와 방법론을 모색함.
- 글로벌 한국학 모델과 허브 구축 ① 글로벌 한국학의 새로운 모델 정립
〇 글로벌 인문학의 관점에서 한국학을 새로운 지역학 모델로 정립하여, 한국학을 글로벌 비교인문학의 중요한 축으로 자리매김함. 〇 연구 내용 및 방법
- 전통시대 한국의 인문 전통을 글로벌 비교인문학의 시야에서 분석·연구함.
- 국내외 연구진이 공동으로 한국학 주요 개념어 및 주제어를 선정함.
- 이를 바탕으로 한국학 주요 주제에 대한 집필진을 선정하여 『Handbook of Korean Studies』를 편찬함.
- 한국학의 지역적·세계적 의의를 조망하여, 비교인문학의 한국적 모델을 정립함. ② 글로벌 비교인문학 허브 조성
〇 해외 연구기관과 지속적이고 심도 있는 학술 네트워크를 수립하고, 글로벌 비교인문학 시야에서 한국학을 심화·확장시킬 수 있는 연구 허브를 조성함. - 〇 연구 내용 및 방법
- 기존 해외 교류 기관과 공동연구 등의 발전적 협력 방안을 모색함.
- 해외 기관과의 구체적인 교류 계획을 수립하고 실행하여 학술 네트워크를 확장함.
- 전세계 유관 기관들과 글로벌 비교인문학의 연구 성과를 공유할 수 있는 기반을 마련함.
- 글로벌 비교인문학의 시야에서 한국학을 조망하는 글로벌 비교인문학 허브를 조성함.
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