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초록·키워드
본 연구는 방대한 양의 한국 고전 기록물인 조선왕조실록과 승정원일기를 대상으로, 연구자가 전체적인 내용 구조를 신속하게 파악할 수 있도록 돕는 경량화된 Transformer 기반 핵심 요약 모델을 제안한다. 한문 고전은 그 분량이 압도적이고 문법 구조가 복잡하여 전문 인력에 의한 완역에는 막대한 시간과 비용이 소요된다. 특히 기존의 SOTA(State Of The Art, 최첨단) 모델들은 탁월한 성능을 보이나 파라미터 수가 과도하게 많아 실제 서비스 유통과 실무 활용을 위한 저사양 서버 환경에는 부적합하다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 모델의 파라미터 수를 획기적으로 최적화하여 경량성과 신속성을 확보한 인공지능 모델을 구축하였다. 또한, 문헌별 XML 형식 데이터셋의 구조 차이를 극복하기 위해 실록의 level3와 일기의 level5 노드를 기사 단위로 매핑하는 계층적 평탄화 기법을 도입하여 학습 데이터의 정합성을 높였다. 실험 결과, 본 모델은 기존 대규모 모델 대비 확연히 적은 자원으로도 본문의 핵심 내용을 관통하는 제목을 생성해냄으로써, 연구자가 방대한 사료의 전체 맥락과 구조를 단시간에 조망할 수 있는 환경을 제공한다.
본 연구의 성과는 번역 이전에 사료의 핵심 정보를 추출하여 제시함으로써 디지털 인문학 연구의 효율성을 제고하고, 고성능 인프라 없이도 실무 현장에서 즉각 활용 가능한 고전 특화 경량화 프레임워크를 제시했다는 점에서 학술적•실용적 가치를 지닌다.
본 연구의 성과는 번역 이전에 사료의 핵심 정보를 추출하여 제시함으로써 디지털 인문학 연구의 효율성을 제고하고, 고성능 인프라 없이도 실무 현장에서 즉각 활용 가능한 고전 특화 경량화 프레임워크를 제시했다는 점에서 학술적•실용적 가치를 지닌다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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