AI로 문화 감정의 변화 연구, 당대는 국화, 송대는 매화가 주도

과학자들이 인공지능(AI)을 활용해 문화적 감정의 변화를 정량적으로 분석하는 연구를 진행하면서, 당나라(618-907)와 송나라(960-1279) 시대의 '당인은 국화를 노래하고, 송인은 매화를 부르다'라는 문화적 표현 뒤에 숨은 역사적 감정을 탐구했다. 이 두 시기에는 꽃이 시와 그림에서 중요한 역할을 하며, 시대별 감정 표현과 미학적 변화를 반영하는 매개체로 사용되었다. 특히 당나라에서는 국화가, 송나라에서는 매화가 각각 주요하게 다루어졌다. 그러나 과거 연구에서는 문학과 시각 예술을 별개로 다루었고, 감정의 변화를 정량적으로 분석하는 방법론이 부족했다. 최근 베이징 사범대학교 미래디자인학원의 주천게 교수와 팀은 BERT와 같은 트랜스포머 기반 모델의 '원거리 읽기'(distance reading) 능력을 활용해 대규모 고전 문헌 자료를 처리하고, 세부적인 감정 변화를 추출하는 연구를 진행했다. 이 연구는 당송 시대의 시와 그림에서 감정 변화가 역사 정치 변천과 사회 심리 등 배경과 동일한 주파수로 움직임을 검증하는 것을 목표로 했다. 연구 결과, 당나라 시에서는 국화의 이미지가 '기쁨'과 '분노'를 주로 나타냈다. 이는 당나라 전성기의 번화함과 중후기 정치 혼란으로 인한 강한 비판 감정을 반영한다. 반면 송나라의 시에서는 매화가 '슬픔'과 '두려움'의 상징으로 자리잡았는데, 이는 북송에서 남송으로 넘어가는 과정에서 지식인 집단의 상황 변화와 내재된 정신적 전환을 대변한다. 또한, 그림에서도 국화의 형태가 당나라 전성기에서 중후기까지의 스타일 변화를 명확히 보여주었으며, 송나라의 수묵화 매화가 중요한 역사적 시기에 어떻게 다른 모습을 나타냈는지 드러냈다. 이 연구는 문학과 시각 문화 사이에 감정에 의해 추동되는 기호 진화 메커니즘이 존재하며, 이 메커니즘과 시대적 배경이 깊이 연결되어 있음을 확인했다. 데이터를 기반으로 하는 이 횡단매체 연구 프레임워크는 텍스트 감정 인식과 문화사 해석력을 효과적으로 결합하여, 과거 인문학 분야에서 '정성적 분석이 강하고, 정량적 분석이 약하다'는 한계를 극복하는 데 기여했다. 또한, 횡단매체 기호 연구와 AI가 문사철(문학, 역사, 철학) 분야에서의 융합을 위한 새로운 패러다임을 제공했다. 주천게 교수와 팀은 앞으로 몇 년 안에 이 연구를 확장해 감정 유도력을 갖춘 역사 문화 관광 제품, 고전 시가 교육 플랫폼, 그리고 다중 서사 경로를 구축해 교육과 게임을 결합하는 진지한 게임 분야에 적용하길 희망한다. 이들은 시와 그림에서의 감정 변화와 역사적 맥락을 통해 교육적이면서도 감정적으로 깊이 있는 문화 전파를 실현하고자 한다. 이 연구의 시작은 우연한 학술 대화에서 비롯되었다. 주천게 교수는 예술과 기술의 교차 영역에서 활동하며, 컴퓨터 기술과 예술 인문학의 표현 및 서사 간의 인식적 연결을 탐구해왔다. 궁수 교수는 전통적인 시각 디자인에 특화된 학자로, 역사적 이미지 미학을 체계적으로 정리하는 데 능숙하다. 두 교수는 '중국 문화에서 꽃의 상징적 의미'에 대한 토론 중 '당나라의 국화'와 '송나라의 매화' 간의 감정적 차이를 발견했으며, 이 차이가 단순히 취향과 미학의 변화뿐 아니라 역사적 감정의 반영일 수 있다는 가설을 세웠다. 감정의 시간적 분포를 시각화한 그래프가 천천히 나타났을 때, 연구팀은 천년 전의 그림자들을 정말로 '보았다'. 데이터가 단순히 정보를 담는 것이 아니라, 따뜻한 운명과 역사를 전달한다는 것을 깊이 이해하게 되었다. 앞으로 연구팀은 이 연구를 더 큰 규모의 횡단매체 문화 데이터 플랫폼으로 확장해, 과학기술이 인식과 역사문화 연구 사이의 진정한 다리가 되도록 계획하고 있다. 이 연구는 문화적 감정의 변화를 정량적으로 분석하는 데 있어 중요한 진전을 이 bied. 업계 전문가들은 이 연구가 인문학 분야에서의 AI 활용에 새로운 방향을 제시하며, 향후 다양한 응용 분야에서 활용될 가능성이 크다고 평가하고 있다. 베이징 사범대학교 미래디자인학원은 예술과 과학 기술의 융합을 선도하는 기관으로, 이번 연구는 이 분야의 발전에 중요한 기여를 하고 있다.