갑골의 고정밀 데이터가 중국으로 반환되고 AI가 고대 문헌을 해석하는 데 도움이 되었으며 새로운 갑골 이미지가 발견되었습니다.

"내년에는 프랑스로 가서 오라클 뼈를 가져올 거예요." 2024년 12월 말, 안양사범대학교 교육부 갑골문정보처리중점연구실 연구진은 프랑스로 출국하여 프랑스 국립도서관 등 4개 갑골문 수집기관과 협력 협정을 체결했습니다. 그들은 오랫동안 고국을 떠나 있던 오라클 본 문화유산을 디지털 형태로 '고국으로' 가져올 것입니다.

2024년 8월 5일"글로벌 오라클 디지털 리턴 프로젝트"가 공식적으로 시작되었습니다.연구실장인 류융거는 팀원인 장잔, 리방, 궈안, 공무판을 이끌고 한국으로 가서 8월 13일 갑골문 7개 조각의 고정밀 데이터를 가지고 돌아왔다.해외에 분실되었던 우리나라의 갑골문 문화유산이 디지털 형태로 국내에 돌아온 것은 이번이 처음입니다.

2024년 6월, 류융거 소장은 화중과학기술대학교, 애들레이드대학교, 남중국이공대학교의 연구자들과 함께 이미지 기반 생성 모델을 사용하여 오라클 본 문자 해독에 최적화된 조건부 확산 모델인 Oracle Bone Script Decipher(OBSD)를 훈련했습니다.해당 연구 결과는 ACL 2024에 선정되었을 뿐만 아니라, 최우수 논문상을 수상하는 성과를 거두었습니다.

* 자세한 보고서를 보려면 여기를 클릭하세요: ACL 2024에 선정되었습니다! 화중과학기술대학교, 오라클 뼈 비문 해독에 최적화된 조건부 확산 모델 출시

이전에 연구실에서는 갑골문자 문서 라이브러리, 목록 라이브러리, 문자 라이브러리를 통합한 '은치문원(銀基文遠)'이라는 갑골문자 빅데이터 플랫폼을 구축하여 전 세계에 공개한 바 있습니다.이는 세계에서 가장 완벽하고 표준화되고 권위 있는 오라클 데이터 플랫폼입니다.이 연구의 시작은 오라클 본 연구가 지능 시대로 진입했음을 의미합니다.

실제로 최근 몇 년 동안 AI는 고대 중국 문학 연구 분야에 점차 더 깊이 적용되고 있습니다. 연구자들의 업무 효율을 높이는 한편, 역사의 신비를 밝히는 데도 '마스터 핸드'가 되었습니다.

고대 문헌의 해석은 천금의 가치가 있다

2016년 중국 문자 박물관은 현상 공고를 냈습니다. 해독되지 않은 갑골문을 해독하고 전문가 위원회의 승인을 받은 연구 결과에 대해 각 글자당 10만 위안의 보상금을 수여하겠다는 내용이었습니다. "모든 말은 천 금의 가치가 있다"고 말할 수 있습니다. 보상은 후하지만, 갑골문에 새겨진 약 4,000개의 고유한 문자 중 약 1,160개만 해독되었고, 아직 탐구해야 할 문자가 2,000개가 넘습니다. 고대 문자 해석 작업은 아직 갈 길이 멀다.

전통적인 역사 연구에서 고대 인물에 대한 해석은 복잡한 과정입니다.

먼저, "교정"을 수행해야 합니다.즉, 무거운 영화를 정리하고 교정하는 것입니다. 갑골문이 처음 발견된 이래로 약 15만 개의 갑골문이 발굴되었습니다. 이 갑골은 여러 손을 거쳐 여러 개의 문양이 남았습니다. 같은 갑골문의 서로 다른 탁본을 "복제 조각"이라고 하며, 갑골문 비문을 해석하는 데 중요한 자료입니다. 다양한 품질의 갑골뼈 조각이 대량으로 존재하며, 주로 연구자의 육안 교정에 의존하는데, 이는 경험에 크게 의존하고 시간과 노동력이 많이 소모됩니다.

두 번째 단계는 공식적인 해석입니다.첫 번째 단계는 고대 문자를 자세히 관찰하고 분석하여 획과 구조를 파악하는 것입니다. 그런 다음 문자의 특징을 바탕으로 고대 문화, 관습, 종교에 대한 배경 지식을 결합하여 각 문자의 원래 의미를 추론합니다. 해석 과정에서 고대 문자를 등장한 구체적인 역사적 맥락과 음성 체계에 놓고, 당시의 의미와 사용법을 분석합니다. 동시에, 이러한 단어들은 현대 중국어나 다른 고대 언어의 동족어와 비교되어 의미적 진화와 어원적 관계를 파악합니다. 이를 위해서는 학자들이 풍부한 전문적 지식을 보유하고 있어야 하며, 탐정처럼 미스터리를 풀고 한 사례에서 다른 사례로 추론할 수 있어야 합니다.

다행히도 AI는 모든 단어가 중요한 이 여정에서 우리를 도울 수 있습니다.

교정 작업에는 엄청난 양의 데이터를 비교하고 처리하여 유용한 정보를 추출하는 작업이 필요한데, 이는 바로 AI가 잘하는 일입니다. 2022년에는 Microsoft Research Asia(MRSA)가 다음과 같은 작업을 수행합니다.연구원 우지롱은 자기 감독 학습 딥 신경망 알고리즘인 Oracle Revision Assistant Diviner를 훈련시켰습니다.Diviner에 18만 개의 디지털 탁본을 입력한 후, 더욱 완전하고 선명한 갑골문 이미지를 얻었을 뿐만 아니라, 다음과 같은 놀라운 새로운 발견도 많이 얻었습니다.

무겁고 색다른 새로운 이미지

아래 그림에서 볼 수 있듯이, 왼쪽에 있는 것은 오래되고 불완전한 갑골문양입니다. 오른쪽에 있는 것은 나중에 문지른 것입니다. 갑골은 부러져서 일부만 남아 있습니다. 완전히 복사되었지만 아직 매우 불완전합니다. 두 개의 탁본을 겹쳐서 보면 오라클 뼈의 더욱 완벽한 이미지를 얻을 수 있으며, 특히 오른쪽 상단에 오라클 뼈 텍스트의 일부가 완벽하게 표시되어 오라클 뼈 연구에 새로운 자료를 직접 제공할 수 있습니다.

실체가 있는 새로운 이미지

일부 갑골에는 양면에 글이 쓰여 있지만, 때로는 한쪽 면에만 탁본이 남아 있기도 합니다. 예를 들어, 마바오춘 씨는 이 두 가지 버전의 역탁본을 서로 이어 붙일 수 있다는 것을 발견했습니다. 하지만 그 중 하나의 정면 사진은 결코 발견되지 않았습니다. 점술가는 아래쪽 갑골의 앞면과 뒷면이 완전히 긁힌 자국을 발견했고, 앞면에 복원된 모습이 마침내 전시되었습니다.

재촬영부터 활용까지

왼쪽의 그림은 장위웨이 선생이 예전에 꿰맨 두 조각의 갑골입니다. 디비너의 교정을 통해 아래쪽 문지른 부분은 실제로 더 완벽하게 다시 조각된 것임을 발견했습니다. 이렇게 두 조각의 갑골이 세 조각의 갑골로 확장되었습니다.

흐릿함에서 선명함으로

일부 갑골문 탁본은 품질이 좋지 않고 글자를 알아보기 어려워서 갑골문 학자들에게 많은 어려움을 주고 있습니다. 아래 그림에서 보듯이 흐릿한 문양에 적힌 글자는 선명한 재문양이 발견되기 전까지 알아보기 어려웠는데, 이로써 과거의 많은 의문이 해소되었습니다.

현재 갑골문 해석은 주로 전문가의 수작업에 의존하고 있지만, AI를 적용하면 이 과정이 간소화되고 효율성이 높아질 것으로 기대됩니다. 올해 5월 27일,텐센트의 오라클 AI 협업 플랫폼 "인치원위안"이 공식 출시되었습니다.

은치원원은 오라클 본 연구의 효율성을 개선하는 데 도움이 되는 성숙하고 표준화된 시스템과 기술 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다.연구자들은 대화형 오라클 본 전체 정보 뷰어를 사용할 수 있습니다.역사적 사진, 고해상도 3D 모델, 디지털 복사본, 향상된 디지털 탁본 등 오라클 본의 다양한 디지털화된 버전을 나란히 또는 쌓아서 보고 비교해 보세요.

업그레이드된 Yinqi Wenyuan 플랫폼은 오라클 본 연구에서 발생하는 주요 과제인 시각화 및 텍스트 인식을 직접 해결하는 다양한 도구를 도입했습니다. 갑골은 깨지기 쉽고 쉽게 부러지며, 참으로 귀중한 보물이기 때문에 연구자들이 직접 접근하기 어려운 경우가 많습니다. 게다가 갑골문 조각이 중국 전역과 세계 각지에 흩어져 있다는 사실 때문에 연구의 어려움은 더욱 커지고 있다.

오랫동안 연구자들은 각 이미지를 비교해야 했고, 때로는 반복되는 문자를 찾기 위해 손으로 그린 메모에 의존하기도 했는데, 이는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 과정이었습니다. 이제 AI 지원 기능을 이용하면 갑골문 해독의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.또한, 연구자들은 미세 추적 강화 기술을 사용하여 오라클 뼈의 얕은 자국을 볼 수 있었습니다.이를 통해 갑골문의 획과 뼈 뒷면의 뚜렷한 홈을 자세히 분석하기가 더 쉬워졌습니다.

검색을 용이하게 하기 위해 각 갑골문 단어가 색인되어 있어 연구자와 애호가 모두 관련 학술 논문을 빠르게 찾아 추가 연구를 수행할 수 있으며, 이를 통해 갑골문 처리 시간이 크게 단축됩니다.

AI, 돌을 금으로 바꾸는 데 도움

만약 조각된 글자를 식별하는 일이 금화 천 개만큼의 가치가 있다면, "글이 없는 책"을 해독하는 일은 돌을 금으로 바꾸는 동화에 불과할 듯합니다.

Nat Friedman, Daniel Gross, Brent Seales가 시작한 Vesuvius Challenge에서 세 명의 젊은이가 AI와 손을 잡고 Elder Scrolls(Herculaneum Scrolls)의 미스터리를 풀었습니다. 이 두루마리는 서기 79년 화산 폭발로 인해 묻히고 탄화되었으며, 1752년이 되어서야 발굴되었습니다. 조심하지 않으면 이 깨지기 쉬운 두루마리는 몇 분 만에 조각나서 물리적인 방법으로는 펼칠 수 없게 됩니다.

두루마리의 CT 이미지를 촬영하고 머신 러닝 기술을 사용하여 두루마리를 분할하고 식별함으로써, 그들은 두루마리를 열지 않고도 두루마리에 있는 텍스트를 "볼" 수 있는 사람들이 되었습니다.

SpaceX의 전 인턴인 루크 패리터는 균열 패턴에 대한 머신 러닝 모델을 훈련시켜 "보라색"을 뜻하는 단어 ΠΟΡΦΥΡΑϹ를 성공적으로 찾아냈습니다. 그런 다음 그는 유세프와 줄리안과 함께 3인 팀을 구성했습니다.2,000개 이상의 문자가 분석되었습니다.이 내용은 에피쿠로스 철학과 관련이 있는 것으로 여겨진다. 이 두루마리의 연속된 두 구절에서 저자는 상품(예: 음식)의 가용성이 그것이 가져올 수 있는 즐거움에 어떤 영향을 미치는지 고려합니다.

* 에피쿠로스는 자연과학 분야에서 원자설을 제안한 고대 그리스 철학자로, 후대의 윤리와 심리학 발전에 중요한 영향을 미쳤습니다.

이 업적은 보통 느리게 움직이던 고대 연구 분야에 불을 지폈고 고고학 연구의 새로운 패러다임을 확립했습니다. 학자들은 고대 그리스와 로마의 시, 드라마, 철학에 대한 발견의 양이 엄청나게 늘어날 것으로 믿고 있으며, 그 중 일부는 고대 세계의 주요 시대의 역사를 완전히 다시 쓸 수도 있을 것입니다.

과거와 미래, 기술 골드 러시

AI는 갑골문 해석에만 국한되지 않고 역사의 다른 측면에서도 매우 광범위한 적용 가능성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 발견되지 않은 유적지의 위치를 예측하고, 디지털 복원 및 재구축을 수행하며, 사물의 연대와 기원을 확인하는 것입니다.

연구자들은 머신 러닝 알고리즘과 LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술을 결합하여 중앙아메리카의 삼림 덮개 아래에 숨겨져 있던 마야 유적과 정착지를 찾아냈습니다. 과테말라의 페텐 지역에서 AI는 피라미드, 궁전, 보도 등 이전에 알려지지 않았던 6만 개 이상의 마야 유적을 식별했습니다.

게다가 저는 모든 사람이 디지털 문화유산에 대해 잘 알고 있다고 믿습니다. 복단대 과학기술고고학연구소의 웬샤오칭 연구팀은 고대 DNA에 특별히 적합한 캡처 프로브를 사용하여 북주 무제의 사지 뼈 샘플에서 약 100만 개의 유전자 부위를 확보하고 머리카락, 피부, 동공 등 북주 무제의 주요 특징을 복원했습니다. 북주 무제 우문옹의 초상화가 복원되었습니다.

기술과 역사 탐구의 융합은 역사학의 새로운 시대를 열었으며, 과거와 미래가 함께 어우러져 인류의 역사를 밝혀줍니다. 미래에는 AI와 같은 새로운 기술이 이 분야에 더욱 깊이 적용되면서, 우리는 더욱 신비롭고 놀라운 역사적 이야기를 엿볼 수 있을지도 모릅니다.

참고문헌:

1.https://www.anyang.gov.cn/2025/01-02/2459358.html