접수과제정보
접수번호2026021520
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 과제는 “인간 중심 AI 기반 인문사회 의제 발굴 및 연구·정책 연계 플랫폼”(KHU Data Agenda Hub)을 구축하여, AI를 생산성 중심의 자동화 도구가 아닌 사람과 사회의 관심 구조를 이해하는 수단으로 재배치하는 데 궁극적 목표를 둠. 인문·사회과학의 본령(本領)은 사람과 사회의 실제 관심과 문제를 진단하여 학술 및 공공 정책 의제로 전환하는 데 있으나, 현재 인문사회 연구는 생성형 AI 확산이 심화시키는 AI 피로와 학계 내부 논리에 의한 폐쇄회로라는 이중 괴리에 직면하고 있음. 본 과제는 기(旣) 구축 LLM 분석 인프라를 인문사회 연구 의제 발굴 체계로 확장함으로써 이 이중 괴리를 동시에 해소하고, 인문사회 연구 의제설정 방식의 구조적 전환을 유도하고자 함. 세부 목표는 다음 세 가지로 구성됨.
① 인간 중심 AI 기반 연구 의제 발굴 플랫폼 구축: 사회적 관심 데이터를 수집·분석하여 연구 공백을 식별하고, 시의성 있는 연구 의제와 시드 데이터를 연구자·정책 입안자에게 개방하는 플랫폼 KHU Data Agenda Hub를 구축함. 실시간 관심 지수, RGI(Research Gap Index) 기반 연구 공백 맵, 의제 추천(시드 데이터 패키지 포함), 국내-글로벌 비교 분석, HHI 다양성 추적, REST API·DOI 부여 체계를 통합 제공하는 양방향 플랫폼으로 설계함. 이를 통해 단순한 데이터 시각화를 넘어 연구자가 데이터를 업로드·공유하고 DOI를 부여받을 수 있는 국내 인문사회 데이터 연구의 학술 인프라를 확립함.
② 발굴된 의제의 4개 연구 트랙 실행: 플랫폼이 발굴한 의제를 연구방법론·사회과학·인문·예술 4개 트랙으로 직접 실행하여 학술 논문·저서·정책보고서로 전환함. 각 트랙은 플랫폼이 산출하는 관심 지수·감성 분석 결과·다양성 지수 등을 원천 데이터로 활용하여 RGI 엔진이 식별한 연구 공백을 데이터 기반으로 검증함. 이는 국내외 선행 플랫폼 연구가 현황 분석에 머문 것과 달리, 발굴-실행-확산의 전주기(全週期)를 단일 연구소 안에서 제도화하는 선도적 모델임. 해외의 ICPSR(데이터 아카이브 중심)·GDELT(뉴스 데이터 중심)와 달리 의제 발굴 인프라와 연구 실행 역량을 동시에 갖춘 연구소 모델을 구현함으로써, 국내 인문사회 연구소의 새로운 패러다임을 제시함.
③ 사회과학·문학·예술 3분야 × 국내-글로벌 2단계 관심 진단 체계 확립: 한국 사회 구성원의 관심(1단계: KHU Society Index·Lit Index·Arts Index)과 세계가 한국을 바라보는 관심(2단계: KHU K-Global Index)을 동일한 파이프라인으로 동시 포착·비교하여 글로벌-로컬 의제 괴리를 계량적으로 식별함. 뉴스 소비는 공적 관심을, 도서 구매는 지적 관심을, 공연·전시 예매는 문화적 관여를 각각 반영하는 비반응적 행동 데이터로서, 설문 기반 조사의 사회적 바람직성 편향을 보완할 수 있음. 1단계에서는 국내 플랫폼 데이터로 한국 사회의 관심 구조를 진단하고, 2단계에서는 5개 권역(북미·유럽·동아시아·동남아·중남미) 해외 매체·플랫폼 데이터로 확장하여 한류 콘텐츠의 권역별 파급효과까지 이중차분법(DID)으로 추정함. 이를 통해 한국 인문사회 연구를 글로벌 학술 의제와 연결하는 데이터 허브로 도약하고, K-컬처 글로벌 관심이 한국 사회 전반으로 전이되는 시점에서 글로벌-로컬 의제 괴리를 해소하는 공공 인프라로 기능함.
기대효과
(한글 2000자 이내)
◻학문적 기여
① AI 피로 시대의 인간 중심 방법론 정립: BERTopic·LLM 융합 토픽 도출, 4단계 신뢰성 프레임워크(PoLL·HITL·Bias Audit·DSL), 전문가 태깅 심의 기반 인간 중심 게이트를 단일 파이프라인에 제도화하여, 계량적 자동화와 학문적 판단을 체계적으로 분리하는 방법론적 원형을 제시함.
② 폐쇄회로의 계량적 해소: RGI 엔진을 통해 사회적 관심 지수와 학술 축적 지수를 비교함으로써 역(逆) 의제설정(김성태·이영환, 2006)을 개념적 제안에서 작동 가능한 계량 시스템으로 최초 구현함.
③ 범학문적 통합 분석: 디지털 흔적·Mode 2 지식 생산·비판적 데이터 실천·미디어 다양성의 네 이론을 단일 파이프라인의 각 단계에 통합하여, 사회과학·문학·예술 3분야의 거시적 문화 변동 진단 기반을 확립함.
④ 휘발성 데이터의 연구자원화: 뉴스 댓글·서평·공연 예매 등 고가치 데이터에 FAIR 원칙 기반 큐레이션 모델을 정립하고, 연구 의제별 시드 데이터 패키지 제공으로 데이터 기반 인문사회 연구의 저변을 확대함.
⑤ 인문사회 학술 인프라 제도화: 이슈 브리프·워킹페이퍼 누적 실적을 기반으로 컴퓨테이셔널 인문사회 방법론 특화 KCI 학술지를 창간하고, 기체결 협약을 통해 학제 간·국제 협력을 단계적으로 확대함.
◻사회적·경제적 기여
① 정책 의제 조기 탐지와 선제 대응: 실시간 이슈 탐지와 RGI 기반 과소 연구영역 식별로 정책 근거를 즉시 제공하며, 2차년도부터 KISDI·문화체육관광부 등에 관심 지수를 정기 제공하여 정책 대응 시점을 공론화 이전 선제 대응으로 전환함.
② 글로벌-로컬 의제 괴리 해소: 5개 권역 KHU K-Global Index로 해외 한국 관심 의제를 계량적으로 식별하고, 한류 콘텐츠 권역별 파급효과를 문화산업·관광 정책 및 한국학중앙연구원·KF·재외한국문화원 등 국제 문화 외교 기관의 증거 기반으로 제공함.
③ 데이터 리터러시 확산: KHU-HSSDI 방법론 아카데미를 통해 데이터 윤리·알고리즘 편향·비판적 해석 등 AI 시대 필수 소양을 교육하여, 중소 대학·학문후속세대의 데이터 연구 접근성을 확대함.
④ 국가 연구 인프라 공공화: KHU Data Agenda Hub를 국가 차원 공공 인프라로 개방하여, 국가 R&D 기획의 데이터 기반 전환과 인문사회 연구 생태계 경쟁력 강화에 기여함.
⑤ 지역 사회 문화 균형 발전: 17개 광역시도 지역 언론사·국가도서관통계시스템·KOPIS 기반 지역 단위 분석 구조를 통해, 지자체 문화재단·지역 도서관·지역 미술관의 문화 정책 의사결정을 지원함.
◻파급효과 및 후속연구
① RGI 연구 공백 지도 개방: 3차년도 Hub 정식 서비스와 REST API 무료개방으로 중소 대학·학문후속세대 연구자의 고품질 데이터 접근경로를 제공함.
② 글로벌 한국 인식 보고서 연례 발간: 4차년도부터 영문 Annual Report를 KF·한국학중앙연구원·SUNY Buffalo 채널로 국제 배포하여 한류 문화 외교의 증거 기반 도구로 기능함.
③ 파이프라인 모듈형 확장: 데이터 소스·도메인 프롬프트 교체만으로 경제학·법학·역사학·철학·음악·영화 등 타 분야로 확장 가능한 모듈형 구조로서, 국내 인문사회 데이터 연구의 방법론적 표준으로 확산됨.
④ 후속연구 생태계 형성: 4개 트랙이 각각 독립적 후속 의제를 파생하여, 방법론 트랙은 LLM 연구 품질 기준, 사회과학 트랙은 미디어·경제 연동 연구 선례, 인문·예술 트랙은 디지털 인문학의 실증 경로로 확산되어 과제 종료 이후에도 재생산됨.
연구요약
(한글 2000자 이내)
◻연구배경
현재 인문사회 연구는 사회의 실제 관심을 학술·정책 의제로 전환하는 본래적 기능을 수행함에 있어 네 가지 구조적 문제에 직면함: ① AI 피로와 인문사회 연구의 의미 빈곤, ② 학문적 폐쇄회로에 따른 학계와 사회적 요구의 단절, ③ K-컬처 글로벌 관심과 국내 연구 의제 간 구조적 시차, ④ 뉴스 댓글·서평·공연 예매 등 고가치 휘발성 데이터의 연구자원화 부재.
◻연구목적
본 연구는 AI를 생산성 중심 자동화 도구가 아닌 사람·사회의 관심 구조를 진단하는 이해의 수단으로 재배치하는 인간 중심 AI 접근을 통해, 상기 구조적 문제를 데이터 기반으로 동시 해소하고 인문사회 연구 의제설정 방식의 구조적 전환을 유도함.
◻이론적 기반
역(逆) 의제설정(김성태·이영환, 2006), 디지털 흔적 이론, Mode 2 지식 생산, 미디어 다양성 이론, 비판적 데이터 실천의 다섯 이론을 수집-분석-심의-발굴-실행의 순환적 파이프라인 각 단계에 통합함. 방법론적으로는 컴퓨테이셔널 사회과학, BERTopic·LLM 융합 토픽 모델링, 실리콘 샘플링, 디지털 인문학·문화 분석학을 각 단계에 역할 분담하여 에이전트 기반 워크플로와 RAG 기술로 단일 파이프라인에 구현함.
◻연구내용 및 방법
5층 아키텍처(① 데이터 수집·정제층, ② LLM 분석층, ③ 전문가 의제 심의층, ④ 의제 발굴·연구 실행층, ⑤ 서비스층)로 구성되며, 각 연구원은 전공과 직결된 층을 전담함. 뉴스·도서·전시·공연 3분야의 비반응적 행동 데이터에 BERTopic 기반 동적 토픽 모델링, ABSA 감성 분석, NLI 기반 제로샷 프레이밍 분석을 적용하여 원시 토픽을 귀납적으로 도출함. LLM의 확률적 생성 한계에 대응하여 PoLL·HITL·Bias Audit·DSL의 4단계 신뢰성 프레임워크를 병행하며, 분기별 전문가 태깅 심의(제거·병합·명칭 확정)를 통해 계량적 자동화와 학문적 판단이 교차 검증되는 하이브리드 체계를 구축함.
◻의제 발굴 3단계
심의를 거친 분야별 상위 10개 의제(총 30개)에 대해 KHU Society·Lit·Arts Index를 산출하여 사회 관심 구조를 파악하고(1단계), KCI·WoS·Scopus 기반 학술 축적 지수와 비교하는 RGI(Research Gap Index) 엔진으로 연구 공백을 계량적으로 식별하며(2단계), 4차년도부터 5개 권역 KHU K-Global Index를 통해 국내-글로벌 비교 및 한류 콘텐츠 공개 전후 이중차분법(DID) 분석으로 글로벌-로컬 의제 괴리를 추정함(3단계). 식별된 연구 공백은 연구방법론·사회과학·인문·예술 4개 트랙으로 직접 전환되어 논문·저서·정책보고서로 산출됨.
◻추진체계
1단계(1~3차년도)에서 국내 파이프라인 구축, 관심 지수 산출, KHU Data Agenda Hub 국내 정식 서비스를 단계적으로 완성하고, 2단계(4~6차년도)에서 글로벌 확장, 국내-글로벌 통합 분석, Hub 글로벌 정식 서비스, 자립 운영 모델 확립으로 전개됨. 이를 뒷받침하는 본 연구진은 미디어학·국문학·미술학·Hospitality경영학·산업공학의 이질적 전공으로 구성되며, 파이프라인 각 층을 전공 기반으로 전담하고 복수 연구원이 동일 층을 교차 담당하여 운영의 연속성을 보장함. 기 구축된 실시간 뉴스 분석 시스템(172일 무중단 가동, 누적 약 70만 건)과 국내외 35개 데이터 소스 중 32개의 수집 가능성이 사전 검증되어 1차년도부터 실질 산출이 가능함.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
인간 중심 AI, AI 피로 사회, 역(逆) 의제설정, 연구 공백 지수, 인문사회 관심 지수, 국내-글로벌 의제 비교, LLM 신뢰성 검증, BERTopic 토픽 모델링, 컴퓨테이셔널 사회과학, 디지털 인문학
키워드
(영어 500자 이내)
Human-Centered AI, AI Fatigue Society, Reverse Agenda-Setting, Research Gap Index, Humanities and Social Interest Index, Local-Global Agenda Comparison, LLM Reliability Validation, BERTopic Topic Modeling, Computational Social Science, Digital Humanities
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