접수과제정보
접수번호2026022970
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
○ <컴퓨테이셔널 역사학 포스트 팬데믹 중세 유럽 연구>는 흑사병과 소빙하기라는 복합 환경 충격이 14세기 이후 중세 유럽 사회에 야기한 인구이동, 노동시장 재편, 도시성장, 사회분화의 구조적 전개 과정을 정밀하게 규명하는 것을 목표로 한다. 기존 연구가 국가 단위 평균에 기반한 기존 연구로는 포착하기 어려웠던 지역 간 이질성과 개인·가구·집단 수준의 행위자 상호작용이 사회 변동을 어떻게 비선형적으로 형성했는지, 그리고 동일한 충격 이후에도 발전·진행 경로가 달라지는 비에르고드적(non-ergodic: 예측 불가능하고 비반복적인 시스템) 양상이 어떠한 조건에서 나타나는지를 설명할 수 있는 분석 틀을 제시한다.
○ 본 연구는 컴퓨테이셔널 역사학 방법론을 채택하여, 특히 AI 기반 플랫폼 WebNEO를 활용하여 행위자 기반 모델(ABM: Agent-Based Model)과 GIS(Geographic Information System) 공간 네트워크 분석을 결합한 GIS-ABM 시뮬레이션을 구축한다. 시뮬레이션에서는 환경 변수(질병 확산, 기후 조건), 제도·경제 변수(고용관계, 임금, 계약, 상업·자본 네트워크)와 행위자의 행위(이주, 계약, 개종, 이직, 사업 등) 간 비선형적 피드백 구조를 모델링함으로써 위기가 단순한 붕괴가 아니라 사회 구조 재편과 새로운 질서 형성의 메커니즘으로 작동하는 과정을 규명한다.
○ 연구 범위는 흑사병 대유행 이후 소빙하기 런던 및 배후 권역을 핵심 사례로 설정한다. 방대한 사료 분석을 컴퓨테이셔널 방법을 통해 처리하고, ABM과 GIS를 결합한 GIS-ABM 통합모델을 활용하여 도시성장과 사회분화의 형성 경로를 검증한다.
○ 본 연구는 AI 기반 플랫폼 WebNEO을 활용해 데이터 구축–모델링–시뮬레이션–시각화를 통합하고, 결과를 인터랙티브 지도와 시뮬레이션 대시보드로 구현하여 학술적 재현성과 확산 가능성을 높인다. 나아가 연구성과를 바탕으로 교육 현장에서 활용 가능한 역사 코딩 콘텐츠 제작 기반을 마련하여, 인문사회학과 컴퓨터공학의 융합연구 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다.
○ 본 연구는 해외공동연구를 통해 사회연결망 분석, 응용 계량경제학, 인구학 방법론을 결합한 분석 체계를 공동으로 구축하여 연구 방법론을 고도화하고, GIS-ABM 시뮬레이션 구동 결과에 대한 신뢰성과 국제 비교 확장성을 확보한다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
<학문적 기여>
○ 본 연구는 GIS-ABM 시뮬레이션을 활용하여 중세 후기 전·감염병과 기후변화가 결합된 복합 환경 충격 하에서의 사회 변동을 동학적으로 규명함으로써, 개별 변수 중심의 분석에 머물렀던 기존 역사 연구의 한계를 극복하고 역사학의 방법론적 지평을 확장한다. 특히 행위자 수준의 의사결정과 공간 네트워크를 통합한 분석을 통해 비에르고드적 경로의존성과 지역 간 이질적 발전 경로의 형성 메커니즘을 규명함으로써 복잡계 기반 역사 분석의 이론적 토대를 정립할 것으로 기대된다.
<사회적 기여>
○ 본 연구의 GIS-ABM 시뮬레이션은 역사적 조건과 제약을 반영한 상태에서 다양한 정책 변수의 효과를 비교·검토할 수 있는 시나리오 분석 환경으로 확장될 수 있으며, 공공부문 및 연구기관에서 활용 가능한 의사결정 지원 도구로 발전할 수 있다. 특히 정책 선택이 초래할 수 있는 중장기적 결과를 간접적으로 확인할 수 있는 역사적 통찰을 제공할 수 있다. 복합위기 상황에서의 정책 설계 및 대응 전략 수립에 기여할 수 있다.
<교육적 기여>
○ ABM, GIS, AI 기반 규칙추론을 결합한 융합 교육 모델을 구축함으로써 인문사회학과 AI-컴퓨터공학을 연결하는 컴퓨테이셔널 역사학의 교육 기반을 형성한다. 연구성과를 웹 기반 역사 시뮬레이션 플랫폼으로 구현하여 학습자가 변수와 규칙을 직접 조정하며 다양한 시나리오를 탐구할 수 있는 참여형 학습 환경을 제공하고, 이를 통해 디지털·AI 리터러시와 데이터 기반 문제 해결 역량을 강화하는 교육 도구로 활용될 수 있다. 나아가 역사학, 사회과학, 컴퓨터공학을 아우르는 융합형 인재 양성에 기여할 것으로 기대된다.
<글로벌 네트워크 기여>
○ 본 연구에서 구축하는 AI 기반 플랫폼은 시뮬레이션 연구를 수행할 수 있는 온라인 학술 인프라로 확장되어 국내외 연구자 간 협력과 데이터 공유를 촉진하는 학문적 허브로 기능할 가능성을 지닌다. 이를 통해 디지털 역사학 및 컴퓨테이셔널 역사학 분야에서 국제적 연구 경쟁력을 확보하고, 관련 학문 분야에서 주도적 역할을 수행할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.
연구요약
(한글 2000자 이내)
1) 연구방법
○ 본 연구는 컴퓨테이셔널 역사학 방법론을 기반으로 행위자 기반 모델(ABM)과 GIS 공간 네트워크를 결합한 GIS-ABM 통합모델을 구축함. 역사 연구에서 ABM은 개별 행위자의 전략, 적응, 상호작용, 학습이 누적되어 거시적 구조 변화로 이어지는 과정을 시뮬레이션하는 방법으로 시간적 장주기성, 공간적 광역성, 다수 행위자 간 복잡성을 가진 역사적 대상을 동학적·시각적으로 규명하는 데 적합함. 본 연구는 반복적 팬데믹 충격과 그것에 적응하기 위한 행위자의 선택이 결합되는 과정에서 상이한 역사적 경로의 형성과 공간적 경로 고착이 어떻게 형성하는지를 규명함.
○ 이를 위해 영국 역사지리정보(HGIS) 및 디지털 아카이브 자료를 수집·정리하여 시뮬레이션에 활용할 수 있는 구조화된 데이터로 구축하고, 이를 기반으로 역사적 공간 네트워크를 재구성함. 도로·수로·정착지·교구 경계 등 공간 정보를 네트워크로 구현하여 감염확산, 인구이동, 자원이동의 연결성 및 공간 위계에 따라 비대칭적으로 전개되는 과정을 재현함.
○ AI 기반 시뮬레이션 플랫폼 WebNEO를 활용하여 모델을 설계·구현함. WebNEO는 행위자 규칙 설정, 데이터 공유, 모델 확장을 용이하게 하는 웹 기반 연구 인프라로서 ABM과 GIS를 통합한 시뮬레이션 구축을 지원함. 행위자는 생존, 이동, 고용, 상호작용뿐 아니라 신뢰, 정서, 학습, 규칙추론을 반영한 적응 행동을 수행하도록 설계하며, 이를 통해 미시적 상호작용이 집합적 사회현상으로 전환되는 과정을 재현함. 최종적으로 GIS-ABM 통합모델을 통해 다양한 시나리오를 실행하고, 복합위기에서의 비선형적 사회 변화 메커니즘을 규명함.
2) 연구내용
○ 본 연구는 14세기 흑사병 이후 17세기까지 반복된 팬데믹 웨이브(전·감염병 확산이 시간에 따라 반복적으로 증가와 감소를 거듭하는 파동적 양상)와 소빙하기 기후변화가 결합된 복합위기(경제적 양극화, 생산성 변동, 사회 갈등) 상황에서 잉글랜드 사회의 구조적 변동(도시성장과 사회분화)을 분석함. 연구 대상은 런던을 중심으로 미들섹스 및 홈카운티즈를 포함하는 권역으로 설정하며, 중심지와 배후 지역이 연결된 공간 네트워크 속에서 인구이동, 노동재편, 자원유통의 지역 차를 분석함.
○ 연구는 단계적으로 수행됨. 1차년도에는 역사지리정보(HGIS)를 수집·정합하여 공간 네트워크 구축을 위한 기초 데이터셋을 확립함. 2차년도에는 팬데믹 웨이브와 기후 변동을 반영한 감염확산 및 인구이동 모델을 구축하여, 주기적 감염과 이동이 도시성장에 미치는 영향을 분석함. 이 과정에서 행위자의 이동은 친족, 정보, 종교, 신뢰 등 다양한 요인의 영향을 받으며 학습과 세대 전수를 통해 변화하도록 설계함.
○ 3차년도에는 포스트 팬데믹 사회분화 모델을 구축하여 노동재편, 자원배분, 공동체 형성 및 사회 갈등 과정을 분석함. 행위자는 복수의 적응 전략을 실행하여 환경과 상호작용에 따라 다양한 선택을 결정하도록 설계됨. 그 결과로 나타나는 생산성 및 자산축적의 격차를 통해 사회분화의 메커니즘을 규명함.
○ 4차년도에는 통합모델을 기반으로 장기 시계열 방식의 시뮬레이션을 수행하여 도시성장과 주변화, 자원 재배분의 구조적 경로를 비교·검증하고, 연구 결과를 웹 기반 역사 시뮬레이션 및 역사코딩 교육 콘텐츠로 구현함.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
역사학, 컴퓨테이셔널 역사학, 포스트 팬데믹, 흑사병, 소빙하기, 중세 유럽, 행위자 기반 모델(ABM), GIS 공간 네트워크, GIS-ABM 통합모델, 역사 시뮬레이션, 플랫폼 WebNEO, 인문사회학, AI-컴퓨터공학, 글로벌 융합연구, 역사코딩, 잉글랜드, 도시성장, 사회분화, 팬데믹 웨이브, 복합위기, 사회연결망 분석, 비에르고드성, 인구이동
키워드
(영어 500자 이내)
History, Computational History, Post-Pandemic, Black Death, Little Ice Age, Medieval Europe, Agent-Based Model(ABM), GIS Spatial Network, GIS-ABM Integrated Model, Historical Simulation, WebNEO, Humanities and Social Sciences, AI-Computer Science, Global Interdisciplinary Research, Historical Coding, England, Urban Growth, Social Stratification, Pandemic Waves, Complex Crisis, Social Network Analysis, Non-ergodicity, Population Mobility
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