SKT 유심 정보 유출 사건 보고서

AI 해독 기술과 CT 데이터 융합: 고문서 복원의 새로운 패러다임

천진우

강서 폴리텍대학교 사이버보안과

Integration of AI Decryption Technology and CT Data: A New Paradigm for Ancient Document Restoration

Jin-woo Choen

Dept. of Cybersecurity, Gangseo Polytechnic University

요약

21세기 들어 인공지능(AI)과 컴퓨터 단층촬영(CT) 기술은 고문서 복원 분야에서 중요한 혁신을 이끌어내고 있다. AI는 딥러닝과 자연어 처리 기술을 활용해 손상된 문서를 복원하고, CT 기술은 비침습적으로 유물 내부를 3D로 시각화하여 데이터 분석에 기여한다. 본 논문에서는 AI와 CT 기술의 융합이 고문서 복원에 미친 영향을 분석하고, 이를 통해 데이터 부족, 윤리적 문제 등 기술적 한계를 극복하기 위한 방안을 고찰한다. 나아가 이러한 기술 혁신이 문화유산 보존과 활용에 미치는 영향을 조명하며, 미래 고문서 복원 기술의 발전 방향을 제시한다.

▸ Keyword : 인공지는 기술(Artificial Intelligence), 컴퓨터 단층촬영(Computed Tomography), 고문서 복원(Ancient Document Restoration), 문화유산 보존(Cultural Heritage Preservation), 기술 융합(Technological Integration)

Introduction

인공지능(AI)과 영상 기술의 발전은 역사적 유물의 보존과 해석에 혁신적인 가능성을 열어주었다. 특히 시간이 흐르며 손상되거나 읽기 어려워진 고문서를 해독하려는 시도는 연구자들에게 중요한 과제가 되어왔다. 화산재 속에 묻혀 수 세기 동안 보존된 파피루스 두루마리와 같은 유물은 과학적, 역사적 중요성을 지니며 이를 복원하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술들이 실제 연구 사례에서 어떻게 적용되고 성과를 냈는지 검토하며, AI와 CT 데이터 융합의 효과와 한계를 탐구한다. 또한, 이를 통해 고문서 복원 기술의 발전이 문화유산 보존에 미친 영향을 조명하며, 앞으로의 연구 방향에 대한 시사점을 제시한다.

Preliminaries
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1.1 국내 동향

한국전자통신연구원(ETRI)은 한문 고서를 번역하기 위한 AI 플랫폼을 개발하고 있다.이 플랫폼은 정본화를 위한 이본 대조 지원, 문자인식 검수, 어휘 사전 제공, 번역 패턴 및 특수 용어 공유 기능을 포함하며, 인식 정확도는 92%, 번역 정확도는 85점 수준을 달성했다.

이를 통해 번역가의 효율성을 높이고, 일반 사용자도 고서 번역을 체험할 수 있는 웹과 앱 서비스를 제공할 계획이다.

1.2 중앙대학교의 딥러닝 기반 고문서 복원 연구

중앙대학교 AI대학원은 딥러닝 모델을 활용하여 고문서 복원 및 번역 연구를 수행 중이다.이 연구는 조선왕조실록 데이터를 AI 모델에 학습시켜 다양한 고문서 번역에 적용할 수 있는 가능성을 제시했다. 특히 승정원일기 등 역사적 가치가 높은 문서를 대상으로 연구를 확장하고 있다.

그림 1 승정원일기 복원·번역 인공지능(AI) 모델 학습 개요 (자료 제공 == 중앙대학교)

1.3 고문서 복원 및 재현 시스템에 대한 연구

손상된 고문서를 복원하고 디지털로 재현하는 시스템 연구도 활발히 진행되고 있다. 물리적 복원 외에도 CT 영상과 AI 기술을 융합한 디지털 복원 방법을 모색한다

이를 통해 문화유산의 보존과 활용성을 크게 향상 시키고자 한다

1.4 AI 기반 고문서 복원 기술

인공지능(AI)은 딥러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 고문서 복원에서 중요한 역할을 하고 있다. AI는 손상된 문자나 단어를 패턴 분석을 통해 복원하며, 텍스트 인식과 번역 작업을 지원한다.

OCR(Optical Character Recognition): 고문서에서 글자를 인식하여 디지털 텍스트로 변환한다
NLP(Natural Language Processing): 고대 언어를 해독하고 번역하는 데 활용한다

1.5 CT 기반 고문서 복원 기술

컴퓨터 단층촬영(CT) 기술은 X-ray를 사용하여 물체 내부를 3D로 시각화함으로써 고문서 복원에 유용하게 사용된다. 특히 물리적 접근 없이 내부 정보를 확인할 수 있는 비침습적 접근 방식은 유물의 안전을 보장한다.

3D 재구성: 물리적으로 열지 않고도 고문서 내부의 글자 구조를 확인한다.
비침습적 접근: 손상 위험 없이 데이터를 안전하게 확보한다.

1.6 최근 고문서 복원 사례

최근 인공지능(AI) 기술과 고해상도 CT 스캔을 활용하여 고대 파피루스 문서를 복원하고 해독하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 베수비오 화산 폭발로 인해 손상된 헤르쿨라네움 두루마리에 대한 연구에서는 AI 알고리즘을 사용하여 파피루스 내부의 글자를 가상으로 펼쳐 읽어내는 데 성공하였다. 이러한 접근법은 물리적으로 취약한 고문서를 손상시키지 않고도 내용을 해독할 수 있어, 고문서 복원 분야에서 혁신적인 발전으로 평가받고 있다.

이 사례는 AI와 CT 데이터의 통합이 고문서 복원에 새로운 가능성을 열어주고 있음을 보여준다. 이를 통해 손상된 문서의 복원 및 해독 과정에서 발생하는 기존의 한계점을 극복하고, 더 많은 역사적 자료를 복원하는 데 기여할 수 있다.

III. The Proposed Scheme

이러한 AI와 CT 기술의 융합은 고문서 복원의 효율성과 정밀성을 크게 향상 시킨다.

기술적 가능성 : AI와 CT 기술의 결합은 고문서 복원에 있어 혁신적인 가능성을 열어주고 있다.
복원 정확도의 향상 : AI는 CT 영상에서 얻어진 데이터를 분석하여 손상된 기록을 복원하는 정확도를 높인다. 예를 들어 베수비오 화산에서 발견된 파피루스 복원 사례는 이러한 기술의 실질적인 성과를 보여준다.
비침습적 복원 : CT 기술은 유물에 물리적 손상을 가하지 않고도 내부 데이터를 추출할 수 있어 고문서의 보존과 복원을 동시에 가능하게 한다. 이는 특히 화산재에 묻힌 고문서와 같은 취약한 유물에서 유용하다.
문화유산 보존 확대 : 디지털 기술을 활용하여 전 세계적으로 고문서를 보존하고 학술 연구와 대중 교육에 활용할 수 있다. 이를 통해 역사적 자료의 접근성을 확대하고 문화유산의 가치를 재조명할 수 있다.

이러한 기술의 잠재력에도 불구하고 몇 가지 한계와 도전 과제가 존재한다.

1.데이터 부족 : AI 모델의 학습에는 대량의 데이터가 필요하지만 고문서의 양과 다양성이 한정적 이기 때문에 충분한 데이터셋 확보가 어렵다.

AI 모델의 한계 : 복잡한 문맥이나 심각하게 손상된 문서를 복원하는 데 있어 AI 모델이 여전히 한계를 보이고 있다. 특히, 고대 언어의 특성과 패턴을 완벽히 학습하는 데에는 시간이 더 필요한다.
윤리적 문제 : 디지털화된 고문서 데이터의 소유권과 접근 권한에 대한 논의가 필요하다. 이는 문화유산의 디지털화 과정에서 중요한 윤리적 과제로 떠오르고 있다.

AI와 CT 기술의 융합이 고문서 복원 분야에서 혁신적인 가능성을 제시했지만, 여전히 데이터 부족, AI 모델의 한계, 윤리적 문제와 같은 도전 과제가 존재합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다양한 접근이 필요합니다.

데이터 부족 문제 해결

1.1 다양한 데이터셋 구축 : 고문서의 디지털화를 촉진하고, 이를 공개 데이터셋으로 제공하여 AI 모델 학습에 활용할 수 있다. 특히, 국제적인 협력을 통해 언어와 형식이 다양한 고문서를 수집하고 정리함으로써 데이터의 양과 품질을 동시에 향상시킬 수 있다.

1.2 증강 데이터 생성 :데이터 증강 기술을 활용하여 손상된 고문서의 가상 데이터를 생성하는 방법도 효과적이다. 찢어짐, 열 손상, 바랜 글씨 등 다양한 손상 유형을 모델이 학습하도록 지원함으로써 범용성을 강화할 수 있다.

AI 모델 성능 향상

2.1 전문 AI 모델 개발 : 고문서 복원에 특화된 딥러닝 알고리즘을 설계해야 한다. 특히, OCR 및 NLP 기술에 고대 언어와 문맥을 학습할 수 있는 기능을 추가함으로써 복원 정확도를 높일 수 있다.

2.2 멀티모달 학습 : CT 데이터와 텍스트 데이터를 함께 처리하는 멀티모달 AI 모델을 개발하면 복원 과정에서의 정확성과 효율성을 동시에 강화할 수 있습니다. 영상 분석과 텍스트 복원을 결합한 접근은 복원 결과의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것이다.

2.3 설명 가능한 AI(XAI) : AI의 복원 과정을 사람이 이해할 수 있도록 투명성을 제공하는 설명 가능한 AI 기술을 도입해야 합니다. 이를 통해 복원 결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있다.

CT 기술 개선

3.1 고해상도 CT 기술 개발 : 더 높은 해상도의 CT 스캔 기술을 활용하여 고문서의 세부 정보를 정밀하게 촬영할 수 있도록 해야 한다. 특히 미세한 글자 구조까지 재구성할 수 있는 기술은 손상된 고문서 복원에서 중요한 역할을 할 것이다.

3.2 AI 기반 CT 데이터 분석 : CT 영상 데이터의 노이즈를 제거하고 더 정교한 3D 이미지를 생성할 수 있는 AI 기술을 도입해야 한다. AI와 CT를 실시간으로 연결하여 복원 과정을 자동화하는 방법도 효과적이다.

윤리적 문제 해결

4.1 디지털화 자료의 소유권 정립 : 디지털화된 고문서 데이터의 소유권과 접근 권한에 대한 국제적 협약을 마련해야 한다. 이를 통해 자료의 공공성과 상업적 활용 사이에서 균형을 찾을 수 있다.

4.2 데이터 접근성 강화 : 복원된 데이터와 알고리즘을 학계와 연구자들에게 공개하여 협력을 촉진해야 한다. 민감한 데이터의 경우 제한적인 접근을 허용하는 방식을 고려할 수 있다.

4.3 윤리적 교육과 가이드라인 : 연구자와 개발자를 대상으로 윤리적 기준과 가이드라인을 제공하고 디지털화된 자료의 오용을 방지하기 위한 교육을 강화해야 한다.

국제 협력

5.1 글로벌 연구 네트워크 구축 : 고문서 복원 기술의 발전을 위해 국제적인 공동 연구와 데이터 공유를 촉진해야 한다. 유네스코와 같은 국제 기관과 협력하여 문화유산 보존 프로젝트를 추진하는 것도 효과적이다.

5.2 다양한 언어와 문화의 데이터 통합 : 다양한 언어와 지역의 고문서를 포함한 데이터셋을 구축하여 AI 모델의 보편적 성능을 강화해야 한다.

지속 가능한 기술 개발

6.1 연구비 지원과 투자 확대 : 고문서 복원 기술의 발전을 위해 정부와 민간에서 연구비 지원을 확대해야 한다. 특히, AI와 CT 기술 융합 연구에 우선적으로 투자할 필요가 있다.

6.2 산업과의 협력 : 기술 기업과 협력하여 AI 모델과 CT 기기의 상용화를 촉진할 수 있다. 복원된 데이터의 활용 방안을 산업적으로 확대하여 지속 가능한 모델을 구축할 수 있다.

Conclusions

AI와 CT 기술의 융합은 고문서 복원 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔으며, 복원 정확도 향상과 비침습적 복원, 문화유산 보존 확대와 같은 이점을 제공하고 있다. 이러한 기술은 손상된 기록을 복원하고 디지털화하여 학술 연구와 대중 교육에 활용할 수 있는 중요한 가능성을 열어주었다. 그러나 데이터 부족, AI 모델의 한계, 윤리적 문제와 같은 도전 과제를 극복하지 않으면 기술의 잠재력을 최대한으로 활용하기 어렵다.

데이터 부족 문제를 해결하기 위해 고문서 디지털화와 국제적인 협력을 통한 데이터셋 구축이 필요하며, 증강 데이터를 생성하여 AI 모델의 학습 범위를 넓힐 수 있다. 또한, OCR 및 NLP 기술에 특화된 전문 AI 모델과 멀티모달 학습, 설명 가능한 AI를 통해 복원 기술의 신뢰성과 효율성을 높여야 한다. CT 기술의 경우, 고해상도 스캔과 AI 기반 데이터 분석을 도입하여 복원 과정을 더욱 정밀하고 자동화된 방식으로 개선할 수 있다.

윤리적 문제는 디지털화된 자료의 소유권과 접근 권한을 국제적으로 정립하고, 연구자와 개발자를 대상으로 한 윤리적 교육과 가이드라인 마련을 통해 해결해야 한다. 더 나아가, 국제적인 공동 연구와 데이터 공유를 촉진하여 다양한 언어와 문화의 고문서를 복원하는 데 협력해야 하며, 정부와 민간의 연구비 지원 및 산업 협력을 통해 지속 가능한 발전 모델을 구축해야 한다.

결론적으로, AI와 CT 기술은 고문서 복원과 문화유산 보존에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, 기술적·윤리적 과제를 해결함으로써 더욱 발전할 가능성을 지니고 있다. 이를 통해 역사적 자료를 보존하고 새로운 학문적 통찰과 대중적 가치를 제공하는 데 크게 기여할 것이다.

References (모두 영문으로 표기)

[1] Young-Sung Kim, Su-Ho Kim, “Restoration and Reproduction Study for Antique Documents,” Department of Organic Materials and Textile System Engineering, Vol. 21, No. 2, pp. 48 - 53, 2009.

[2] Nam-Yeong Kim, “From Ancient Document Translation to Brainwave Analysis, Chung-Ang University…”,

https://www.hankyung.com/article/2021080893451

[3] Hye-Weon Hwang, “Chung-Ang University, AI Model-Based Seungjeongwon Diaries…”,

https://dhnews.co.kr/news/view/179522996700240?dt=m

Tags: network security