RISS: https://www.riss.kr/link?id=A108945832
KISS: https://kiss.kstudy.com/Detail/Ar?key=4070842
초록:
한국전쟁과 관련하여 다양한 역사 자료와 기록물이 존재하고 이러한 자료들을 효과적으로 관리하고 활용 분야를 넓히고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고급 인공지능 기술 중 하나인 지식 그래프는 기록물을 효과적으로 관리하고 분석하기 위해 유용하게 쓰이며 활용할 수 있는 분야가 매우 넓은 기술이다. 본 논문은 딥러닝을 이용하여 한국전쟁 역사 자료에서 정보를 추출하고, 상호연결된 정보를 지식 그래프로 시각화할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 설계한 딥러닝 모델은 전투명, 부대명, 무기명, 인명 등의 태그를 학습하고 이러한 태그로 분류될 수 있는 개체명을 자료에서 정확도 높게 인식하기 때문에 전쟁사 자료 연구에 매우 효과적이다. 그리고 본 연구에서 개체 간의 연관성을 수학적인 확률로 수치화하였고, 개체 간의 다양한 관계를 지식 그래프에서 시각화함으로써 문맥적 정보와 역사적 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하였다. 본 연구는 딥러닝 기술을 활용해 관련된 지식을 추출하고 온톨로지 구축을 통해 이들을 연결하여 상호작용하는 모습을 파악함으로써 한국 역사 연구에 새로운 시각과 관점을 제공하고자 하고 한국 역사 연구의 질적 향상에 기여하고자 한다.
류인태: 수학 전공 연구자가 쓴 디지털 역사학 논문