AI 고전번역학 입문 - 편집 역사

2026년 3월 4일 (수) 09:39에 Classics님의 편집

2026-03-04T09:39:28Z

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2026년 3월 4일 (수) 09:38에 Classics님의 편집

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Classics: /* § CCTI 프로그램 */

2026-03-02T05:59:59Z

§ CCTI 프로그램

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	<font color=green>※ CCTI(Classical Chinese Text Interpreter 한문 고전 해석을 위한 AI 협업 도구): LLM API, XML Processor, DBMS를 연동하여 단계적/절차적인 한문 해석을 돕는 프로그램입니다. 이 프로그램의 운용 목적은 단순히 한문 번역 결과를 산출하는 것이 아니라, 인공 지능과 협업하는 한문 해석 프로세스를 이해시키고, 그 과정에서 인간이 검증한 구조적 데이터를 생산하는 방법을 학습하게 하는 것입니다.</font>		<font color=green>※ CCTI(Classical Chinese Text Interpreter 한문 고전 해석을 위한 AI 협업 도구): LLM API, XML Processor, DBMS를 연동하여 단계적/절차적인 한문 해석을 돕는 프로그램입니다. 이 프로그램의 운용 목적은 단순히 한문 번역 결과를 산출하는 것이 아니라, 인공 지능과 협업하는 한문 해석 프로세스를 이해시키고, 그 과정에서 인간이 검증한 구조적 데이터를 생산하는 방법을 학습하게 하는 것입니다.</font>
	===§ CCTI 프로그램===		===§ CCTI 프로그램===
	* [https://kstoryhub.visualasia.com/aistory/ccti?server=kstorydata.visualasia.com&db=aiclassics2601&project=~~cctidata~~ CCTI: 古典漢文解釋人工知能 도우미]		* [https://kstoryhub.visualasia.com/aistory/ccti?server=kstorydata.visualasia.com&db=aiclassics2601&project=cctibasic CCTI: 古典漢文解釋人工知能 도우미]

	===§ CCTI 설명서===		===§ CCTI 설명서===

2026년 2월 22일 (일) 00:32에 Classics님의 편집

2026-02-22T00:32:25Z

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2026년 2월 22일 (일) 00:32에 Classics님의 편집

2026-02-22T00:32:09Z

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	</html>		</html>

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

Classics: /* § CCTI 프로그램 */

2026-02-21T23:33:16Z

§ CCTI 프로그램

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39번째 줄:		39번째 줄:
	<font color=green>※ CCTI(Classical Chinese Text Interpreter 한문 고전 해석을 위한 AI 협업 도구): LLM API, XML Processor, DBMS를 연동하여 단계적/절차적인 한문 해석을 돕는 프로그램입니다. 이 프로그램의 운용 목적은 단순히 한문 번역 결과를 산출하는 것이 아니라, 인공 지능과 협업하는 한문 해석 프로세스를 이해시키고, 그 과정에서 인간이 검증한 구조적 데이터를 생산하는 방법을 학습하게 하는 것입니다.</font>		<font color=green>※ CCTI(Classical Chinese Text Interpreter 한문 고전 해석을 위한 AI 협업 도구): LLM API, XML Processor, DBMS를 연동하여 단계적/절차적인 한문 해석을 돕는 프로그램입니다. 이 프로그램의 운용 목적은 단순히 한문 번역 결과를 산출하는 것이 아니라, 인공 지능과 협업하는 한문 해석 프로세스를 이해시키고, 그 과정에서 인간이 검증한 구조적 데이터를 생산하는 방법을 학습하게 하는 것입니다.</font>
	===§ CCTI 프로그램===		===§ CCTI 프로그램===
	* [https://~~app~~.~~vaquitalab~~.com/aistory/ccti?server=kstorydata.visualasia.com&db=~~artclassics~~&project=~~inscription~~ CCTI: 古典漢文解釋人工知能 도우미]		* [https://kstoryhub.visualasia.com/aistory/ccti?server=kstorydata.visualasia.com&db=aiclassics2601&project=cctidata CCTI: 古典漢文解釋人工知能 도우미]

	===§ CCTI 설명서===		===§ CCTI 설명서===
	* [[CCTI Manual\| CCTI 프로그램 설명서 및 사용 안내서]]		* [[CCTI Manual\| CCTI 프로그램 설명서 및 사용 안내서]]

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{{box | width=70% | align=center | content=
[강의 소개]

'''<font size=5>AI 고전번역학 입문: AI와 함께 해석하는 한문 고전의 세계</font>'''

본 강의는 AI 고전번역학 연속 교과 시리즈의 첫 관문으로, 인공지능 시대에 필요한 새로운 한문 해석 방법론을 제시합니다.
}}

* 디지털 인문학과 한문학 교수의 공동지도로 운영되며, 학습자는 AI 운용 기술(생성형 AI, XML, DB)과 한문학 기초 소양을 융합적으로 습득합니다.
* AI가 생성한 해석을 비판적으로 검토하고 데이터로 구조화하는 실습을 통해, 단순 번역을 넘어 'AI를 가르치는 고전 전문가'로서의 역량을 다집니다.
* 대상: 고전 한문 번역가, 인문계 교수, 고전 한문 독해에 대해 배우고자 하는 학생, 연구자, 일반인
* 핵심 교과 내용: AI 협업 한문 독해, 데이터 구조화 기술, 문형·표점 검증 훈련
* 필수 사항: 개인 노트북 컴퓨터 지참 및 전 과정 실습 참여 가능자

==Ⅰ. 교육 프로그램 개요==

===1. 과목명: AI 고전번역학 입문: AI와 함께 해석하는 한문 고전의 세계===

===2. 교육 목표: 인공지능 시대에 부합하는 새로운 한문 고전 해석 방법론과 AI 협업 기술 습득===

* 생성형 AI, XML, DB 등 디지털 기술을 활용한 한문 텍스트의 구조적 데이터화 역량 배양
* AI 생성 결과를 비판적으로 검토·수정할 수 있는 한문학적 기초 소양 강화
* 단순 번역을 넘어 'AI를 가르치는 고전 전문가'로서의 융합적 연구 토대 마련

===3. 교육 내용:===
* AI 협업 기술: 생성형 AI(LLM)의 원리 이해, API 운용, CCTI 도구 활용법
* 데이터 공학: XML 마크업, XML 스키마 설계, DBMS를 활용한 데이터 관리
* 한문학 소양: 한문 문형·표점·용어의 학술적 검증 및 비평 훈련
* 협업 플랫폼: Wiki를 활용한 연구 성과 공유 및 커뮤니케이션

==Ⅱ. 교육 방법==

* 학제간 공동 지도: 디지털 인문학 교수와 한문학 교수의 협업 강의를 통한 지식 융합
* 실무 실습: CCTI(한문 해석 도구)와 Wiki 플랫폼을 활용한 실습 기반 수업
* 프로세스 중심 학습: 일회성 질의응답이 아닌 'AI 제안 → 인간 검증 → 데이터 축적'의 선순환 구조 체득
* 성과 공유: 학습 전 과정을 Wiki에 기록하고 최종 데이터를 아카이브화하여 상호 피드백 수행

<font color=green>※ CCTI(Classical Chinese Text Interpreter 한문 고전 해석을 위한 AI 협업 도구): LLM API, XML Processor, DBMS를 연동하여 단계적/절차적인 한문 해석을 돕는 프로그램입니다. 이 프로그램의 운용 목적은 단순히 한문 번역 결과를 산출하는 것이 아니라, 인공 지능과 협업하는 한문 해석 프로세스를 이해시키고, 그 과정에서 인간이 검증한 구조적 데이터를 생산하는 방법을 학습하게 하는 것입니다.</font>
===§ CCTI 프로그램===
* [https://app.vaquitalab.com/aistory/ccti?server=kstorydata.visualasia.com&db=artclassics&project=inscription CCTI: 古典漢文解釋人工知能 도우미]
===§ CCTI 설명서===
* [[CCTI Manual| CCTI 프로그램 설명서 및 사용 안내서]]
* [[CCTI Schema| CCTI 데이터 구조/형식 설명서]]

==Ⅲ. 교육 일정==
<html>
<table border="1" cellspacing="0" cellpadding="6">
<thead>
<tr>
<th>차수</th>
<th>주제</th>
<th>교육 내용</th>
<th>한문 해석 실습</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>1</td>
<td>교육 목표 이해</td>
<td>AI 고전번역학 개념 및 연구 방법 소개</td>
<td>실습 환경(DB 계정 등) 세팅</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>Wiki 협업</td>
<td>소통 및 성과 공유를 위한 Wiki 사용법</td>
<td>학습자 페이지 작성 및 원문/해석 수록 실습</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>CCTI 활용</td>
<td>LLM 기반 해석 도구 CCTI 기능 습득</td>
<td>CCTI 이용 실습. AI와 인간의 한문 해석 차이 비교</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>LLM의 이해</td>
<td>생성형 AI의 지식 활동 능력과 한계</td>
<td>구두, 현토, 표점의 이해. AI가 수행한 표점 결과의 확인과 검토</td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td>AI와 한문 해석</td>
<td>AI와의 소통(Prompting) 및 문맥 이해</td>
<td>AI가 분석한 용어 및 문형의 적정성 검토</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>한문 해석 프로세스</td>
<td>체계적인 AI 기반 해석 공정의 이해</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 1]</td>
</tr>
<tr>
<td>7</td>
<td>한문 해석 데이터 구조화</td>
<td>AI 응답의 데이터화 및 체계적 활용</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 2]</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td>한문 해석 데이터베이스</td>
<td>DBMS 기능을 활용한 데이터 관리</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 3]</td>
</tr>
<tr>
<td>9</td>
<td>AI 소통과 XML</td>
<td>정밀 소통을 위한 XML 마크업의 역할</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 4]</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>한문 해석 XML 스키마</td>
<td>데이터 구조 분석 및 스키마 문법 검증</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 5]</td>
</tr>
<tr>
<td>11</td>
<td>API 운용</td>
<td>LLM API 인터페이스 이해 및 적용</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 6]</td>
</tr>
<tr>
<td>12</td>
<td>AI 기반 데이터 프로세싱</td>
<td>기술 환경(AI+XML+DB) 통합 운용</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 7]</td>
</tr>
<tr>
<td>13</td>
<td>한문 해석 데이터 분석</td>
<td>축적된 데이터의 분석 및 활용</td>
<td>[한문 해석과 검증 데이터 편찬 집중실습 8]</td>
</tr>
<tr>
<td>14</td>
<td>한문 해석 데이터 아카이브 구축</td>
<td>고전 데이터 아카이브 구축 전략 수립</td>
<td>개별 과제 결과 보고 및 평가</td>
</tr>
<tr>
<td>15</td>
<td>미래 과제</td>
<td>온톨로지 비전 및 성과 공유</td>
<td>최종 결과 설명회 및 콘텐츠 발행(Wiki)</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</html>

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