연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구는 AI를 활용한 6단계 고문헌 해석 파이프라인(원문 입력→AI 표점→AI 용어사전 초안→전문가 확정→AI 번역→전문가 번역 확정)을 통해 생산되는 구조화 지식 데이터를 기반으로, 한국 고문헌 도서관 통합 메타데이터 스키마(K-LISA, Korean Library Integrated Schema for Ancient-documents 온톨로지)를 설계하고 LOD(Linked Open Data) 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다.
고문헌 해석 과정에서 추출되는 인물·지명·사건·관직·개념 등의 용어 정보를 국립중앙도서관 인명전거·KORCIS 서지·VIAF와 연계하여, 고문헌 해석 작업이 곧 도서관 지식 데이터 생산 인프라로 전환되는 새로운 방법론을 정립한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
① AI 보조 단계적 해석 방법론 정립으로 고문헌 용어 정리·번역이 재사용 가능한 구조화 지식 데이터 생산 과정으로 전환된다.
② K-LISA 통합 메타데이터 스키마를 통해 KORCIS·VIAF·Wikidata가 LOD로 연계되어 기관 간 상호운용성이 확보된다.
③ 다국어(한·영·한문) LOD 플랫폼은 일반인·연구자·사서·외국인 한국학 연구자 모두의 고문헌 접근성을 향상시킨다.
④ 구축된 구조화 해석 데이터는 향후 고전 한문 해석 전문 AI 개발을 위한 고품질 학습 데이터로 활용 가능하다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
본 연구는 세 단계로 구성된다.
① KORCIS 원문서비스 고문헌에 6단계 AI-전문가 협업 해석 파이프라인을 적용하여 구조화 XML 지식 데이터를 생산한다.
② 해석 용어 11종을 K-LISA 온톨로지 클래스로 체계화하고 BIBFRAME 2.0·CIDOC-CRM과의 국제 표준 정렬을 통해 통합 메타데이터 스키마를 설계한다.
③ SPARQL 엔드포인트와 다국어 인터페이스를 갖춘 개방형LOD 플랫폼을 구현하여 KORCIS·Wikidata 등 국내외 데이터와 연계한다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
고문헌, AI 보조 해석, 도서관 전거 데이터, 통합 메타데이터 스키마, 링크드 오픈 데이터, K-LISA 온톨리지, 디지털 인문학
키워드
(영어 500자 이내)
Classical Documents, AI-Assisted Interpretation, Library Authority Data, Integrated Metadata Schema, Linked Open Data, Korean Library Integrated Schema for Ancient-documents ontology, Digital Humanities
