시스템은 역사 데이터 문서에 AI 토픽 모델링 기법을 적용해 만들었다. 인공지능이 다양한 세계사적 사건을 추출하면, 추출된 사건의 발생 시기와 위치가 화면에 표시된다. 또 중요한 역사적 이벤트는 화면에 강조

인공지능(AI) 기반 역사 학습 시스템이 개발됐다.

인공지능이 복잡한 역사 정보를 일목요연하게 정리해 한 눈에 보여주는 시스템이다. 힘이 많이 드는 역사적 자료 정리 작업은 인공지능이 대신해준다.

학습자는 입맛에 맞는 주제를 골라 보면 된다. 지루한 암기과목으로 여겨지는 역사를 스스로 재밌게 공부할 수 있게 됐다.

(좌측상단부터 시계방향) 이주영 교수, 심재겸 연구원, 권오상 교수, 손경아 교수, 고성안 교수
(좌측상단부터 시계방향) 이주영 교수, 심재겸 연구원, 권오상 교수, 손경아 교수, 고성안 교수

UNIST(총장 이용훈) 컴퓨터공학과의 고성안 교수팀은 역사 정보를 시각화해서 보여 주는 역사 학습 시스템을 개발한 것이다. AI가 역사적 사건과 연대, 지리적 정보를 연계해 화면에 보여주고, 학습 주제를 추천하는 시스템이다.

새로운 시스템은 역사 데이터 문서에 AI 토픽 모델링 기법을 적용해 만들었다. 인공지능이 다양한 세계사적 사건을 추출하면, 추출된 사건의 발생 시기와 위치가 화면에 표시된다. 또 중요한 역사적 이벤트는 화면에 강조되어 나타난다.

시스템 화면은 크게 3개 모듈로 구성돼있다.

특정 키워드(주제)의 빈도를 연대표에서 확인할 수 있는 이벤트 뷰, 역사적 사건이 지도에 표시된 맵 뷰, 그리고 분류된 중요한 역사적 사건 정보를 이미지(썸네일)와 함께 시각화해 제공하는 리소스 뷰이다. 사용자가 주제, 연대를 바꾸거나 지도의 특정 영역을 선정할 경우 리소스 뷰에 제공되는 자료가 달라진다.

개발된 인공지능 기반 역사 공부 시스템 화면: (A) 중요 역사적 사건 추천 모듈(이벤트 뷰): 역사적 문건 데이터를 토픽 모델링 기술을 통하여 분류하고, 역사적 사건에 나타난 지명, 인물 등의 등장 빈도를 종합해 선형 도표로 보여준다. x-축: 시간, y-축: 토픽 모델링으로 분류된 다양한 주제. 분홍색 점은 중요한 역사적 사건이 해당 시점에 발생함을 말한다. (B) 지도 모듈(맵 뷰): 분류 및 추천된 역사적 사건의 개수를 지도에 표시해 학습자의 흥미를 유발하고 지리적 정보를 연계해준다. 사용자가 특정 영역을 선택하면 이에 맞게 추천모듈과 리소스 모듈이 변한다. (C) 리소스 모듈(리소스 뷰): 여러 가지 역사적 사건의 제목을 그림(섬네일) 화면과 함께 시각화 하여 제공함. 사용자가 클릭하고 문서를 읽을 경우, 인공지능이 읽은 문서와 유사한 다른 문서를 찾아 주고, 추가로 다른 사용자의 클릭 데이터와 비교 해 사용자가 관심을 가질 만한 다른 문서를 추천해 준다.
개발된 인공지능 기반 역사 공부 시스템 화면: (A) 중요 역사적 사건 추천 모듈(이벤트 뷰): 역사적 문건 데이터를 토픽 모델링 기술을 통하여 분류하고, 역사적 사건에 나타난 지명, 인물 등의 등장 빈도를 종합해 선형 도표로 보여준다. x-축: 시간, y-축: 토픽 모델링으로 분류된 다양한 주제. 분홍색 점은 중요한 역사적 사건이 해당 시점에 발생함을 말한다. (B) 지도 모듈(맵 뷰): 분류 및 추천된 역사적 사건의 개수를 지도에 표시해 학습자의 흥미를 유발하고 지리적 정보를 연계해준다. 사용자가 특정 영역을 선택하면 이에 맞게 추천모듈과 리소스 모듈이 변한다. (C) 리소스 모듈(리소스 뷰): 여러 가지 역사적 사건의 제목을 그림(섬네일) 화면과 함께 시각화 하여 제공함. 사용자가 클릭하고 문서를 읽을 경우, 인공지능이 읽은 문서와 유사한 다른 문서를 찾아 주고, 추가로 다른 사용자의 클릭 데이터와 비교 해 사용자가 관심을 가질 만한 다른 문서를 추천해 준다.

자동 추천 기능도 있다. 사용자가 리소스 뷰의 문서를 클릭해 읽으면 학습자가 관심을 보인 역사적 사실과 가장 연관성이 높거나 다른 사용자가 가장 많이 읽어본 역사적 사실을 화면에 추천한다. 이는 학습자가 흥미를 잃지 않고 역사 공부를 할 수 있는 원동력이 된다.

고성안 교수는 “방대한 학습 데이터와 학습 방법 부재로 자가 학습이 어려웠던 역사 분야에 인공지능 기술을 도입해 학생들이 각자 취향에 맞는 역사적 사건을 쉽고 재미있게 역사를 공부할 수 있도록 했다”며, “유사한 학문 특성을 갖는 정치, 경제, 사회, 문화 등의 학습에도 응용 할 수 있을 것”이라고 기대했다.

개발된 인공지능 시각화 시스템의 자동 추천 기능: 화면에 표시되는 역사적 사건을 선택하면 다른 사용자가 함께 공부 했던 자료를 추천하여 화면에 표시한다. 현 그림에서는 세계1차 대전의 인과관계를 추론할 수 있는 역사적 사실을 추천하고 있다. 즉, 사용자가 1913년 발발한 발칸 전쟁에 대한 문서를 읽자 (B), 시스템이 1914년의 사라예보 암살 사건에 대해 공부하기를 추천한다(C) 발칸 전쟁과 사라예보 암살 사건은 세계1차 대전의 중요한 원인으로 간주되는 사건이다.
개발된 인공지능 시각화 시스템의 자동 추천 기능: 화면에 표시되는 역사적 사건을 선택하면 다른 사용자가 함께 공부 했던 자료를 추천하여 화면에 표시한다. 현 그림에서는 세계1차 대전의 인과관계를 추론할 수 있는 역사적 사실을 추천하고 있다. 즉, 사용자가 1913년 발발한 발칸 전쟁에 대한 문서를 읽자 (B), 시스템이 1914년의 사라예보 암살 사건에 대해 공부하기를 추천한다(C) 발칸 전쟁과 사라예보 암살 사건은 세계1차 대전의 중요한 원인으로 간주되는 사건이다.

인문학부의 이주영 교수는 “기존의 역사 수업은 교과서 의존도가 높아 학생들이 흥미를 잃기 쉬운데다 교과서 집필자의 주관이 개입되기 쉽다”며, “이 시스템을 시범적으로 활용해본 결과 학습자가 흥미를 잃지 않았을 뿐만 아니라, 역사적 사건을 다각적으로 해석하고 학습자 스스로 가설을 만들어 검증하는 학습자 주도적인 역사 학습이 가능함을 확인했다”고 말했다.

과학기술 교육센터 손경아 교수는 “역사 분야는 자료가 방대해 스스로 적절한 학습 자료를 찾기 어려운데다 학습자가 인지적 과부하를 경험하기 쉬워 자기주도 학습이 까다로운 분야”라며 “개발된 인공지능 시스템으로 이러한 문제를 해결했다”고 전한다.

UNIST 인문사회학부 이주영 교수, 과학기술 교육센터 손경아 교수, 바이오메디컬공학과 권오상 교수, 리더십센터 심재겸 연구원 등이 함께한 이번 연구 결과는 지난 6월 3일 아카이브를 통해 '히스바: 역사학을 위한 시각분석 시스템(HisVA: A Visual Analytics System for Studying History-다운)' 란 제목으로 발표됐으며, 전기전자공학회 시각화와 컴퓨터그래픽(IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)’에 출판될 예정이다.

 

저작권자 © 인공지능신문 무단전재 및 재배포 금지