S2601009

2026-03-06T02:48:38Z

S2601009:

{{수강생
| 학번 = S2601009
| 사진 = 박선희mask.jpg
| 이름 = 박선희
| 소속 = 단국대학교 전통의상학 박사수료
| 관심분야 = 조선왕실 복식 관련 기록 연구
| 홈페이지 = https://dh.aks.ac.kr/~katd/wiki
}}
==CCTI 접속==

{{My CCTI | 학번={{PAGENAME}} }}

==나의 학습/연구 목표==
* 😉 『상방정례』의 원문해석을 통한 조선 후기 왕실복식 분석
* 😊 『상방정례』의 복식정보 구조화(ontology)
* 😋 『상방정례』 데이터 정제(XML, DB)
* 😍 『상방정례』의 Wiki기반 공유
* 😎 정제된 데이터의 AI 반영과 반복된 질답을 통한 개선
* 😈 역사적 사실과 관련있는 『상방정례』의 복식정보 스토리 큐레이션

==나의 AI 고전번역학 프로젝트==
* 😏 『상방정례』의 XML·DB 구조화와 개선
* 😐 『상방정례』의 AI 피드백 반영 및 개선
* 😒 복식사적 관점에서의 원문 표점처리
* 😔
* 😕
* 😖

----
[[분류: 2601 수강생]]

S2601009

2026-03-05T20:18:38Z

S2601009: /* 나의 AI 고전번역학 프로젝트 */

{{수강생
| 학번 = S2601009
| 사진 = 박선희mask.jpg
| 이름 = 박선희
| 소속 = 단국대학교 전통의상학 박사과정
| 관심분야 = 조선왕실 복식 관련 기록 연구
| 홈페이지 = https://dh.aks.ac.kr/~katd/wiki
}}
==CCTI 접속==

{{My CCTI | 학번={{PAGENAME}} }}

==나의 학습/연구 목표==
* 😉 『상방정례』의 원문해석을 통한 조선 후기 왕실복식 분석
* 😊 『상방정례』의 복식정보 구조화(ontology)
* 😋 『상방정례』 데이터 정제(XML, DB)
* 😍 『상방정례』의 Wiki기반 공유
* 😎 정제된 데이터의 AI 반영과 질답을 통한 반복작업으로 확인·개선
* 😈 역사적 사실과 관련있는 『상방정례』의 복식정보 스토리 큐레이션

==나의 AI 고전번역학 프로젝트==
* 😏 『상방정례』의 XML·DB 구조화와 개선
* 😐 『상방정례』의 AI 피드백 반영 및 개선
* 😒 복식사적 관점에서의 원문 표점처리
* 😔
* 😕
* 😖

----
[[분류: 2601 수강생]]

S2601009

2026-03-05T19:59:40Z

S2601009: /* 나의 학습/연구 목표 */

{{수강생
| 학번 = S2601009
| 사진 = 박선희mask.jpg
| 이름 = 박선희
| 소속 = 단국대학교 전통의상학 박사과정
| 관심분야 = 조선왕실 복식 관련 기록 연구
| 홈페이지 = https://dh.aks.ac.kr/~katd/wiki
}}
==CCTI 접속==

{{My CCTI | 학번={{PAGENAME}} }}

==나의 학습/연구 목표==
* 😉 『상방정례』의 원문해석을 통한 조선 후기 왕실복식 분석
* 😊 『상방정례』의 복식정보 구조화(ontology)
* 😋 『상방정례』 데이터 정제(XML, DB)
* 😍 『상방정례』의 Wiki기반 공유
* 😎 정제된 데이터의 AI 반영과 질답을 통한 반복작업으로 확인·개선
* 😈 역사적 사실과 관련있는 『상방정례』의 복식정보 스토리 큐레이션

==나의 AI 고전번역학 프로젝트==
* 😏
* 😐
* 😒
* 😔
* 😕
* 😖

----
[[분류: 2601 수강생]]

CCTI Schema

2026-03-05T15:01:46Z

S2601009: /* 2. 데이터베이스 레코드 구조 */

{{ box | width=70% | align=center | content=AI 시대의 고전 해석 교육 모델<br/>
<font size=5>'''[[CCTI Manual | CCTI]]'''<br/>데이터 구조/형식 & XML 표준 스키마</font><br/>}}
<br/>

<html>
<div style="float: right;margin: 0 10 0 40;">
<table border="0" style="margin:auto; width:10vw; text-align:center;">
<tr><td><img class="image" src="/static/icon/tutor.png" style="width: 120px;" /></td></tr>
<tr><td><a href=https://app.vaquitalab.com/mediawiki/index.php?title=김현>김현<br/>Digital Curator</a></td></tr>
</table>
<br/>
</div>
</html>

===1. 데이터 구조 개요===

* CCTI는 고전 한문 텍스트 해석을 진행하는 과정에서 입력/생성/편집되는 데이터를 모두 데이터베이스에 저장합니다.

※ DBMS: Microsoft SQL Server

* 이러한 데이터를 데이터베이스에 저장할 때 적용하는 데이터의 구조와 형식을 '''스키마(Schema)'''라고 합니다.
* CCTI의 데이터 스키마는 '''하나의 한문 텍스트 유닛(Text Unit)'''을 중심으로, AI 생성 데이터와 학습자 검토 데이터를 단일 테이블에 단계적으로 누적 저장하는 구조를 사용합니다.

====1) 설계 원칙====
* 하나의 텍스트 = 하나의 레코드
* 해석 과정의 각 단계 결과를 컬럼 단위로 분리
* AI 생성 데이터와 학습자 검토 데이터를 명확히 구분

====2) 프로젝트(project) / 데이터 테이블(table) / 데이터 레코드(record)====
* CCTI에서 '''프로젝트 (project)'''라는 용어의 의미는 특정한 목표를 갖는 하나의 '''한문 해석 연구 프로그램''', 또는 '''한문 해석 수업'''을 의미합니다.
* 하나의 프로젝트는 그것에 대응하는 하나의 데이터 테이블을 갖습니다.
* 데이터 테이블 안에는 여러 개의 데이터 레코드가 존재하는데, 각각의 레코드는 하나의 한문 텍스트에 대응합니다.
* 데이터 테이블의 이름은 프로젝트에 따라 다를 수 있지만, 레코드의 '''구조(Schema, 스키마)'''는 동일합니다.

===2. 데이터베이스 레코드 구조===

<html>
<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="6">
<thead>
<tr>
<th>구분</th>
<th>컬럼 이름</th>
<th>데이터 타입</th>
<th>설명</th>
<th>비고</th>
</tr>
</thead>
<tbody>

<tr>
<td rowspan="2">1. 식별 및 분류 정보</td>
<td>id</td>
<td>nvarchar(40) not null</td>
<td>텍스트 유닛의 고유 식별자</td>
<td>모든 작업(편집·AI 생성·삭제)의 기준 키</td>
</tr>
<tr>
<td>category</td>
<td>nvarchar(40)</td>
<td>텍스트의 분류 정보</td>
<td>예: 경학서, 사서, 문집, 금석문 등<br/>AI 생성 시 참고 정보</td>
</tr>


<tr>
<td>2. 원문 데이터 (기초 입력)</td>
<td>source_text</td>
<td>XML</td>
<td>학습자가 입력한 한문 원문</td>
<td><text_unit> 구조 XML<br/>모든 AI 처리의 기본 입력</td>
</tr>


<tr>
<td>3. 표점 데이터</td>
<td>hanmun_punctuated</td>
<td>XML</td>
<td>AI가 생성한 표준 표점 한문 텍스트</td>
<td>학습자 검토·수정 가능<br/>번역 생성의 기준 텍스트</td>
</tr>


<tr>
<td rowspan="2">4. 용어사전 데이터</td>
<td>glossary_draft</td>
<td>XML</td>
<td>AI가 자동 생성한 용어사전 초안</td>
<td>인명·지명·관직·개념·문법 설명 포함</td>
</tr>
<tr>
<td>glossary_reviewed</td>
<td>XML</td>
<td>학습자가 검토·수정한 최종 용어사전</td>
<td>번역 생성의 핵심 참조 데이터<br/>AI 제안 → 인간 판단 구조 명시</td>
</tr>


<tr>
<td rowspan="2">5. 번역 데이터</td>
<td>translation_draft</td>
<td>XML</td>
<td>AI가 생성한 번역 초안</td>
<td>표점본 + 용어사전 검토본 반영</td>
</tr>
<tr>
<td>translation_reviewed</td>
<td>XML</td>
<td>학습자가 수정·확정한 최종 번역문</td>
<td>CCTI 학습 과정의 최종 산출물</td>
</tr>


<tr>
<td rowspan="4">6. 공유 및 메타 정보</td>
<td>infoUrl</td>
<td>nvarchar(255)</td>
<td>결과물을 공유하는 Wiki 페이지 주소</td>
<td>프로젝트 Wiki 내 해당 문서 URL</td>
</tr>
<tr>
<td>iconUrl</td>
<td>nvarchar(255)</td>
<td>관련 이미지 URL</td>
<td>유물·문헌·작품 이미지 등<br/>Wiki File URL 사용 권장</td>
</tr>
<tr>
<td>remark</td>
<td>nvarchar(255)</td>
<td>텍스트에 대한 간단한 설명 또는 주석</td>
<td>AI 생성 시 참고 정보</td>
</tr>
<tr>
<td>curator</td>
<td>nvarchar(40)</td>
<td>텍스트 유닛을 생성한 사용자</td>
<td>원문 입력 시 자동 입력<br/>생성자에게 삭제 권한 부여</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</html>

※ CCTI 데이터 레코드 가운데 한문 텍스트를 저장하는 컬럼은 '''source_text, hanmun_punctuated, glossary_draft, glossary_reviewed, translation_draft, translation_reviewed''' 등인데, 이 컬럼들의 데이터 형식은 모두'''XML'''입니다. (각 컬럼 데이터의 XML 형식은 아래 제시한 '''CCTI 표준 XML 스키마'''를 부분적으로 채용)

===3. XML 데이터 구조===

인공지능과의 소통은 평문(Plain Text)으로도 가능하지만, 정확한 지식 생산과 검토·재사용을 위해서는 구조화된 데이터가 필요합니다.

CCTI는 고전 한문 텍스트 처리에 적합한 XML 구조를 사용하며, 기본 형식은 다음 과 같습니다.

====1) CCTI 표준 XML 스키마====

{{box | width=100% | align=left | content =
<pre>
<text_unit id="">
<hanmun_text punctuation_scheme="raw|standard|korean_style|japanese_style">
...
<annotation> .... </annotation> 
</hanmun_text> 

<translation lang="KOR|ENG|CHN|JPN" status="source|draft|reviewed|final" version="1">
...
</translation> 

<glossary status="source|draft|reviewed|final" version="1">
<term type="Person|Place|Event|Timespan|Object|Record|ArtWork|Food|Clothing|Concept|Grammar" id="">
<lemma>
<hanmun>...</hanmun>
<korean>...</korean>
<romanization system="RR|MR|Pinyin">...</romanization> 
</lemma>
<sense scope="this_text_unit|general">
<definition>...</definition>
<sense_note>...</sense_note>
</sense>
</term> 
...
</glossary>

</text_unit>
</pre>
}}

====2) XML 요소 설명====

* <text_unit>: 한 개 텍스트 유닛(원문·번역·용어사전)을 묶는 최상위 요소. id는 고유 식별자.

* <hanmun_text>: 한문 원문 텍스트. punctuation_scheme 속성으로 표점 방식 지정.

* <annotation>: 한문 주석 텍스트. annotator 속성으로 주석가 표기

* <translation>: 번역문. lang(언어), status(단계), version(이력)으로 관리.

* <glossary>: 용어사전. status와 version으로 AI 생성본/검토본/확정본을 구분.

* <term>: 용어사전의 개별 항목. type(개체 유형), id(식별자) 포함.

* <lemma>: 용어 표제 정보(한문 표기, 한국어 대응, 로마자 표기).

* <romanization>: 로마자 표기. system 속성으로 RR/MR/Pinyin 등 표기 체계 지정(복수 병렬 가능).

* <sense>: 의미 설명. scope로 텍스트 한정 의미/일반 의미 구분.

* <definition>: 용어 정의

* <sense_note>: 용어 의미 정의에 대한 보충 설명.

====3) 요소–속성 요약 표====

<html>

<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="6">
<thead>
<tr>
<th>요소(Element)</th>
<th>속성(Attribute)</th>
<th>값 / 타입</th>
<th>설명</th>
<th>비고</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><b>text_unit</b></td>
<td><b>id</b></td>
<td>string</td>
<td>텍스트 유닛 고유 식별자</td>
<td>DB 기본 키와 1:1 대응</td>
</tr>

<tr>
<td><b>hanmun_text</b></td>
<td><b>punctuation_scheme</b></td>
<td>raw | standard | korean_style | japanese_style</td>
<td>표점 방식 지정</td>
<td>번역 생성 기준 설정</td>
</tr>

<tr>
<td><b>annotation</b></td>
<td><b>annotator</b></td>
<td>string</td>
<td>원문에 딸린 주석문</td>
<td>복수의 주석을 주석가 표기로 구분</td>
</tr>

<tr>
<td rowspan="3"><b>translation</b></td>
<td><b>lang</b></td>
<td>KOR | ENG | CHN | JPN</td>
<td>번역 언어</td>
<td>다국어 확장 가능</td>
</tr>
<tr>
<td><b>status</b></td>
<td>source | draft | reviewed | final</td>
<td>번역 단계</td>
<td>AI 생성본/검토본/확정본 구분</td>
</tr>
<tr>
<td><b>version</b></td>
<td>number</td>
<td>번역 버전</td>
<td>증분 관리 권장</td>
</tr>

<tr>
<td rowspan="2"><b>glossary</b></td>
<td><b>status</b></td>
<td>source | draft | reviewed | final</td>
<td>용어사전 단계</td>
<td>AI 제안 → 인간 판단 구조 명시</td>
</tr>
<tr>
<td><b>version</b></td>
<td>number</td>
<td>용어사전 버전</td>
<td>번역과 독립적 관리</td>
</tr>

<tr>
<td rowspan="2"><b>term</b></td>
<td><b>type</b></td>
<td>Person | Place | Event | Timespan | Object | Record | ArtWork | Food | Clothing | Concept | Grammar</td>
<td>용어 유형</td>
<td>개체/개념/문법 구분</td>
</tr>
<tr>
<td><b>id</b></td>
<td>string</td>
<td>용어 식별자</td>
<td>재사용·링크 확장 가능</td>
</tr>

<tr>
<td><b>romanization</b></td>
<td><b>system</b></td>
<td>RR | MR | Pinyin</td>
<td>로마자 표기 체계</td>
<td>동일 lemma에 복수 병렬 기록 가능</td>
</tr>

<tr>
<td><b>sense</b></td>
<td><b>scope</b></td>
<td>this_text_unit | general</td>
<td>의미 범위</td>
<td>텍스트 특수 의미 구분</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</html>

====4) 진행 단계별 사용 요소====

<html>

<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="6">
<thead>
<tr>
<th style="width:5%;">단계</th>
<th style="width:10%;">작업</th>
<th style="width:20%;">레코드 컬럼</th>
<th style="width:40%;">XML 요소</th>
<th style="width:10%;">주체</th>
<th style="width:15%;">비고</th>
</tr>
</thead>
<tbody>

<tr>
<td>1</td>
<td>텍스트 유닛 입력 / 수정</td>
<td><b>id</b>, <b>category</b>, <b>source_text</b>, <b>infoUrl</b>, <b>iconUrl</b>, <b>remark</b>, <b>curator</b></td>
<td><b>hanmun_text[@punctuation_scheme="raw"]</b></td>
<td>학습자</td>
<td>학습자가 입력한 한문 원문과 메타데이터는 이후 AI 처리의 기준 입력 정보로 활용</td>
</tr>


<tr>
<td>2</td>
<td>표준 표점 생성</td>
<td>
<b>hanmun_punctuated</br></td>
<td><b>hanmun_text[@punctuation_scheme="standard"]</b></td>
<td>AI → 학습자 검토</td>
<td>이후 번역 생성의 기준 텍스트</td>
</tr>


<tr>
<td>3</td>
<td>용어사전 초안 생성</td>
<td><b>glossary_draft</b></td>
<td><b>glossary[@status="draft"]</b></td>
<td>AI</td>
<td>인명·지명·관직·개념·문법 등 유형화</td>
</tr>


<tr>
<td>4</td>
<td>용어사전 검토/수정 및 확정</td>
<td><b>glossary_reviewed</b></td>
<td><b>glossary[@status="reviewed"]</b> 또는 <b>glossary[@status="final"]</b></td>
<td>학습자</td>
<td>AI 제안 → 인간 판단 단계의 핵심 영역</td>
</tr>


<tr>
<td>5</td>
<td>번역 초안 생성</td>
<td><b>translation_draft</b></td>
<td><b>translation[@status="draft"]</b></td>
<td>AI</td>
<td>표점본 + 검토된 용어사전 반영</td>
</tr>


<tr>
<td>6</td>
<td>번역 검토/수정 및 확정</td>
<td><b>translation_reviewed</b></td>
<td><b>translation[@status="reviewed"]</b> 또는 <b>translation[@status="final"]</b></td>
<td>학습자</td>
<td>학습자의 검토를 거친 최종번역 산출물</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</html>

===4. CCTI 데이터의 활용===
CCTI의 운용 과정에서 축적된 한문 해석 데이터는 향후 '''한문 고전 용어·용례사전''' 편찬, '''한문 텍스트 분석 심화 연구''' 및 '''고전 한문 해석 전문 AI(Vertical Model)''' 개발을 위한 기반 데이터로 활용될 수 있습니다.

{{ box | width=90% | align=center | content=
CCTI는 고전 한문 텍스트 해석을 진행하는 과정에서 입력/생성/편집되는 데이터를 모두 데이터베이스에 저장합니다.<br/>이 데이터는 향후 '''고전 한문 해석 전문 AI(Vertical Model)''' 개발에 기여할 것입니다.
}}

[[AI 고전번역학 | ☞ AI 고전번역학 전문과정]] [[분류:AI 고전번역학]] [[분류:CCTI]]

Classics Wiki - 사용자 기여 [ko]

S2601009

S2601009

S2601009

CCTI Schema