장정선 교수
Jeongsun Jang
고려대학교 한국사학과 · 컴퓨터과학
연구실 소개
장정선 교수의 연구실은 디지털 인문학과 자연어 처리 기술을 융합하여 한국 역사 및 문헌 자료의 정밀한 구조화와 의미 기반 분석을 목표로 합니다. 특히 『승정원일기』, 『조선왕조실록』, 고려시대 금석문 등 전통 사료를 대상으로 언어모델 기반 개체명 인식, 관계 추출, 의미 기반 검색 기법을 적용해 역사적 정보를 체계화하고 있습니다. 또한 한문 특화 언어모델을 활용한 어휘 변화 분석과 결락 복원 연구를 통해 전통 문서의 디지털화 및 지속 가능한 연구 기반을 마련하고자 합니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
9BlenderBot 2.0 represents a significant advancement in open-domain chatbots by incorporating real-time information and retaining user information across multiple sessions through an internet search module. Despite its innovations, there are still areas for improvement. This paper examines BlenderBot 2.0’s limitations and errors from three perspectives: model, data, and user interaction. From the data perspective, we highlight the challenges associated with the crowdsourcing process, including un
조선시대 사료는 대부분 한문으로 이루어져 있으며, 그중 조선왕조실록은 조선 전시대의 다양한 내용을 담고 있어 역사 연구의 기본이 된다. 또한 경국대전은 조선 초기 제도를 집대성하고 통치 이념을 담고 있는 서적인데, 조문이 간략하고 함축되어 있어 쉽게 이해하기 어렵다. 이를 쉽게 이해하기 위해 경국대전 조문의 입법 의도를 실록 속에서 찾아 검토할 필요가 있다. 그러나 경국대전 조문의 내용은 실록에서 같은 표현으로 나타나지 않는 경우가 많아 현재 실록 웹사이트의 키워드 검색만으로는 안정적으로 수행하기 어렵다. 따라서 경국대전 조문을 질의(query)로 입력하면 문자열의 일치 여부와 상관없이 관련 실록 기사를 검색할 수 있는 의미 기반 검색 모델을 개발하였다. 사고전서를 학습한 SikuRoBERTa 모델을 베이스로 하여 실록과 승정원일기로 MLM 학습 후 조선시대 문체와 어휘를 반영하도록 하였다. 이어 비지도 SimCSE와 약지도 대조학습을 통해 문장/청크 임베딩을
고려시대 묘지명은 당대의 생활상을 생생하게 보여주는 귀중한 사료이나, 상당수가 마모 및 파손으로 인한 결락을 포함하고 있다. 기존의 결락 복원은 연구자의 지식에 의존한 수작업 교차검증에 국한되어, 객관적 지표 마련과 방대한 데이터 처리에 한계가 있었다. 최근 해외에서는 Ithaca(그리스어), Aeneas(라틴어) 등 AI를 활용한 비문 복원 연구가 활발하나, 표의문자인 한자를 사용하며 독자적인 제도적 배경을 가진 한국 금석문에 대한 인공지능 활용 연구는 미진한 상태이다. 본 연구는 인공지능 모델을 통한 고려 금석문 결락 추정의 가능성을 타진하는 시론적 실험을 목적으로 한다. 본 연구에서는 한문 특화 언어 모델인 SIKU-RoBERTa를 기반으로, 고려시대 인물인 원선지(元善之)의 묘지명과 고려사 열전 기록을 실험 대상으로 삼았다. 그리고 원선지 열전의 학습 여부 및 LoRA(Low-Rank Adaptation) 어댑팅 기법 적용 여부에 따라 총 4가지 변주 모델을 구축하여 원문
본 연구는 조선후기 관료 제도 및 인사 제도를 정밀하게 분석할 수 있는 기초자료를 구축하기 위해 언어모델 기반 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)과 관계 추출(Relation Extraction, RE) 기법을 적용하여 『승정원일기』에 수록된 방대한 관인(官人) 및 관직(官職) 정보를 체계적으로 구조화하는 방법론을 제시한다. 먼저 기존에 구축된 『일성록』의 개체명 정보를 학습 데이터로 활용하여 사전학습 언어모델(RoBERTa)을 파인튜닝(fine-tuning)하였으며, 『승정원일기』 내 인물명과 관직명을 자동 식별하였다. 이후 인물명과 관직명이 동시에 등장하는 문단을 대상으로 관계 추출을 진행하여 관원이 특정 관직과 맺는 인사 관계를 의미 단위로 재구성하였다. 관계 유형은 근무, 재직, 임명, 상환, 전직, 추증, 사망의 7가지로 유형화하였으며 각 관계는 문장 구조와 핵심 어휘에 기반한 규칙을 통해 추출되었다. 인물-관직-인사 행위를 중심으로 한 관인
본고는 어휘의 의미를 보다 정확하게 기술하기 위해 언어문화사적 측면에서 접근할 필요가 있다는 전제 아래, 한자어 ‘백수(白手)’의 변화 양상을 추적하고 특징을 밝히고자 하였다. ‘백수’는 ‘맨손’과 ‘일하지 않는 사람’ 두 가지 의미로 기술되어 있는데, 둘 사이의 연관성을 추정하기가 어렵다. 중국어에서 유래한 ‘백수’는 ‘빈손, 맨손’ 의미로 사용되었으나 그 쓰임은 현대로 오면서 거의 없어졌다. ‘비노동, 무직’을 뜻하는 ‘백수’는 20세기 초반부터 간접적 기원이 될 만한 용례가 등장하지만 단독형 ‘백수’의 용법은 1990년대 후반부터 시작된 사회경제적 변화로 인해 그 용례가 급격히 증가하면서 자리를 잡게 되었다. 등장 및 발전 시기가 다른 두 의미가 하나의 어휘에 공존하게 된 배경을 밝히는 데에 국어사 문헌뿐만 아니라 한국 한문 문헌을 확인하였고 어휘 사용을 둘러싼 사회적 맥락까지 살펴 어휘 정보를 더 풍성하게 만들 수 있음을 보여 주었다는 점에서 이 연구가 의의를 지닌다.
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