'26년1학기 AI고전번역학 전문과정 수강생 모집/AI 고전번역학/CCTI Manual/이민 정책,디지털법,한류 사기,방중 행렬,베팅업

[이상숙]

André Rieu live at Schönbrunn Palace, Vienna (Full Concert – Remastered) https://www.youtube.com/watch?v=F44HIzt3qU0&list=RDF44HIzt3qU0&start_radio=1

* 飛龍비룡 辛鐘洙신종수 總務총무님 提供제공.

傳統文化硏究會 古典硏修院 / 한국디지털인문학협의회(KADH) /
덕성여자대학교 평생교육원

2026년 1학기 AI 고전번역학 전문과정 수강생 모집 안내

2026년, 한문학의 전통과 미래 기술이 만나는 새로운 지평을 엽니다.
인공지능 시대의 한문 고전 전문가는 단순히 글자를 옮기는 사람이 아니라,
'AI를 가르치는 고전 전문가'여야 합니다.
전통 인문학의 깊이와 디지털 기술의 정밀함을 결합한
' AI 고전번역학 전문과정'의 첫 시작에 여러분을 초대합니다.

Ⅰ. 과정 개설 취지

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본 과정은 인공지능 환경에서 한문 고전 전문가의 역할을 재정의합니다. AI가 생성하는 번역을 비판적으로 검증하고, 이를 신뢰할 수 있는 지식 데이터로 구조화하는 '인공지능 기반 인문·기술 융합 인재' 양성을 목표로 합니다.

Ⅱ. 2026년 1학기 개설 과목 (3월~6월)

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■ AI 고전번역학 입문 - AI와 함께 해석하는 한문 고전의 세계

김현, 박은희, 서소리 교수 | 매주 월요일 10:00-12:30 | 덕성여자대학교 평생교육원 [서울 종로구 삼일대로 460 (운니동)]

강좌 내용

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.

※ 핵심 교과 내용: AI 협업 한문 독해, 데이터 구조화 기술, 한문 문형·표점 검증 훈련

대상

고전 한문 번역가, 인문계 교수, 고전 한문 독해에 대해 배우고자 하는 학생, 연구자, 일반인

초급(기초) 한문 교육 이수에 준하는 한자·한문 기본 소양 보유자 (개인 노트북 컴퓨터를 지참, 실습참여 필수)

수강료: 무료 (실습비 10만원 별도)

모집인원: 20명 + 온라인 10명 이내

■ AI 고전번역학 - 동양 서화 제발(題跋) AI 번역 및 큐레이션

김영, 강혜원 교수 | 매주 금요일 10:00-12:30 | 덕성여자대학교 평생교육원 [서울 종로구 삼일대로 460 (운니동)]

강좌 내용

본 강의는 동양 미술사와 AI 기술을 결합하여 서화에 담긴 제발(題跋)을 정밀하게 해석하고 데이터화하는 실무 중심 융합 교과입니다.

미술사 및 디지털 인문학 교수의 공동지도로 운영되며, 학습자는 AI 협업 도구(인공지능 고전 한문 해석 도우미, CCTI)를 활용해 원문을 해석하고 이를 XML DB와 Wiki 기반 아카이브로 구축합니다. AI의 제안을 학술적으로 검토·보완하는 과정을 통해, 고전 지식 AI 생태계 구축에 기여하는 역량을 확보하고, 차세대 인문-기술 융합 연구자의 자격을 확립할 것입니다.

※ 핵심 교과 내용: AI 협업 서화 제발 해석 실습, 데이터 구조 설계, AI 학습용 아카이브 편찬, Wiki를 통한 연구 성과 공유

대상

고전 한문 번역가, 동양미술사 전공 학생, 고전 한문 독해에 대해 배우고자 하는 학생, 연구자, 일반인

학과 내용(동양화와 한문)에 관심이 있고, AI 활용 학습에 적극적인 의지가 있는 사람 (개인 노트북 컴퓨터를 지참, 실습참여 필수)

수강료: 무료, 실습비 10만원 별도 (AI 고전번역학 입문과 함께 수강하는 사람은 본 과목의 실습비 면제)

모집인원: 20명 + 온라인 10명 이내

※ 지원서 접수 및 수강신청

기간: 2026.02.01.(일) ~ 2026.02.23.(월)

온라인 창구: 덕성여자대학교 평생교육원(https://dis.duksung.ac.kr/dsu-service/adult) ※ 회원 가입 후 수강 신청

AI 고전번역학 전문과정 참여 기관(공동 주최)

傳統文化硏究會 古典硏修院

한국디지털인문학협의회(KADH)

덕성여자대학교 평생교육원

AI 고전번역학 2026 1학기 개설 강좌
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AI 고전번역학

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전통문화연구회

AI 고전번역학 전문과정

AI Classical Translation Studies Program

인공지능의 시대에도 한문 고전 번역은 그 생명을 이어갈 것입니다. 인간의 지혜가 온축된 고전 텍스트에 대한 해석과 이해는 한 번의 시도로 완결되는 것이 아니라, 변화된 환경에서 끊임없이 새롭게 탐구될 수 있습니다.

그러나 인공지능의 시대의 "한문 고전 번역"의 형태와 방법은 현재의 모습과 많이 다를 것입니다. 가장 큰 변화는 관심이 있는 누구나가 한문 고전을 읽고 해석할 수 있게 될 것이라는 점입니다. (인공지능의 도움을 받아서 .....)

이렇게 변화될 인공지능의 시대에 "전문적인 한문 번역가"의 입지가 현재와 같이 유지될 수 있을까요? 인공지능 시대의 "한문 고전 전문가"의 역할은 고전 한문을 현대어로 바꾸는 일이 아닙니다. 그 일은, 그것에 관심이 있는 일반인이 더 열정적으로 더 잘해낼 수 있습니다. (인공지능이 있기 때문에 .... )

인공지능 시대, "한문 고전 전문가"의 역할은 인공지능이 일반인들의 한문 번역을 도울 때, 정확하고 올바른 지식이 생성되도록 하는 일입니다.

현재의 인공지능이 가지고 있는 한문 고전 지식은 아직 많이 부족합니다. 인공지능이 정말 신뢰할 수 있는 고전 교육 도우미로 성장할 수 있게 하기 위해서는 인공지능이 더 정확한 한문 고전 지식을 체계적으로 학습하도록 해야 합니다
인공지능을 가르치는 한문 고전학. 이것이 인공지능 시대
의 "한문 고전 전문가"의 역할입니다.

Ⅰ. 과정 개요

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AI 고전번역학 전문과정은 인공지능 시대에 새롭게 정의되는 한문 고전 전문가를 체계적으로 교육·양성하기 위한 인공지능 기반 인문·기술 융합 전문 교육 프로그램입니다.

이 과정은 1) AI 고전번역학의 개념을 이해하고 실천 능력을 배양하는 AI 고전번역학 입문 수업에서 출발하여, 2) 공통된 교육 철학·방법·기술 인프라(CCTI, DB, XML, Wiki)를 공유하되 연구 대상 텍스트의 유형과 기반 전공을 달리하는 복수의 텍스트 중심 기초 교과, 그리고 3) 이 교과 운영의 성과를 융합적 지식으로 결집하는 큐레이션 중심 융합 교과로 구성되는 실무 인재 양성형 연속 교과 시리즈입니다.

Ⅱ. 개설 취지 및 문제의식

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1. 인공지능 시대의 한문 고전 번역 환경 변화

인공지능의 발전으로, 한문 고전 텍스트를 읽고 번역하는 행위 자체는 더 이상 전문가의 전유물이 아닌 상황이 되었습니다. AI의 도움을 받아 관심 있는 누구나가 한문 고전에 접근하고 번역을 시도할 수 있는 시대가 도래하고 있습니다.

그러나 이러한 변화는 한문 고전 번역이 사라지는 것이 아니라, 번역의 역할과 책임이 근본적으로 전환되는 계기를 의미한다고 보아야 합니다.

2. 인공지능 시대, 한문 고전 전문가의 역할 재정의

인공지능 시대의 한문 고전 전문가는 더 이상 단순히 “한문을 현대어로 옮기는 사람”이 아닙니다. 이들의 새로운 역할은 AI가 생성하는 번역과 해석이 정확하고, 검증 가능하며, 학문적으로 신뢰할 수 있도록 만드는 일입니다.

즉, AI가 고전을 잘 읽도록 가르치는 사람, AI의 학습 대상이 되는 지식을 설계·검증·축적하는 사람입니다.

“인공지능을 가르치는 한문 고전학” 이것이 인공지능 시대의 한문 고전 전문가의 핵심 역할입니다.

3. AI 고전번역학의 학문적 성격

AI 고전번역학은 전통 인문학(한문학·역사학·철학·고문서학·미술사학 등)를 기반으로 하되

디지털 인문학, 데이터 구조 설계, AI 협업 방법론을 통합하는 신규 융합 학문 영역입니다.

AI 고전번역학 전문과정은 이 새로운 학문 영역을 교육 과정 차원에서 처음으로 체계화하는 것을 목표로 합니다.

Ⅲ. 교육 목표

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AI 고전번역학 전문과정은 다음과 같은 인재 양성을 목표로 한다.

* AI 협업 기반 한문 고전 해석 전문가 양성 .... AI 생성 결과를 비판적으로 검토·수정·보완할 수 있는 능력

* 고전 지식 데이터 설계·큐레이션 역량 배양 .... XML·DB 기반의 구조화된 고전 지식 데이터 생산 능력

* 신뢰 가능한 고전 지식 AI 생태계 구축 기여 .... 동양고전 전문 AI(Vertical Model AI)의 학습 기반 데이터 축적

* 공공·교육용 고전 AI 활용을 선도할 연구 인력 양성 .... 교육·연구·문화유산 분야에서 활용 가능한 AI 인문 전문가 배출

Ⅳ.교육 대상

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* 전통 인문학(한문학·역사학·철학·고문서학·미술사학 등) 전공 학생 및 교수

* 디지털 인문학 및 AI 인문 융합 연구에 관심 있는 연구자

* 고전 자료를 다루는 박물관·아카이브·교육기관 종사자

* AI 기반 인문 교육 콘텐츠 개발자

※ 수학 요건: 기초 한문 독해 능력 및 컴퓨터 운용 실습 참여 가능

Ⅴ. 개설 교과목 구성

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1. AI 고전번역학 입문

* AI 고전번역학 입문: AI와 함께 해석하는 한문 고전의 세계 (※ 2026 1학기 개설 강좌)

AI와의 협업으로 한문 해석의 심도와 정확성 제고 방법을 이해 → 이를 실천하기 위한 AI 운용 기술과 데이터 처리 능력(생성형 AI, XML, DB) 배양 + AI의 성과를 비평하는 데 필수적인 한문학 기초 소양 강화 (표점, 문형, 용어에 대한 검증 훈련)

2. 텍스트 중심 기초 교과

* AI 고전번역학 - 동양 서화 제발 AI 번역 및 큐레이션 (※ 2026 1학기 개설 강좌)

* AI 고전번역학 - 동양 고전 경학 AI 번역 및 큐레이션

* AI 고전번역학 - 동양 고전 산문 AI 번역 및 큐레이션

* AI 고전번역학 - 역사 사료 AI 번역 및 큐레이션

* AI 고전번역학 - 조선왕실 의궤 AI 번역 및 큐레이션

* AI 고전번역학 - 한국 고문서/고기록 AI 번역 및 큐레이션

※ 텍스트 중심 기초 교과의 공통 교과 운영 프로세스

고전 텍스트 선정 (분야별 전문가 지도) → AI 해석 데이터 생성( CCTI 운용) → 학습자의 비평·수정·보완 + 전문가 지도

→ 구조화 데이터(XML·DB)로 정제 → Wiki 기반 공유·큐레이션 → AI 피드백 반영 및 반복 개선

AI 제안 → 인간 판단 → 데이터 축적 → AI 고도화의 순환 구조

번역 결과가 아닌 지식 데이터 생산을 최종 성과로 설정

3. 큐레이션 중심 융합 교과

* AI 고전번역학 - 동양고전 전문 AI 구현을 위한 온톨로지 편찬

→ 선행 교과에서 축적한 데이터를 개념 체계·관계 구조(ontology)로 통합하는 고급 단계
개인 학습을 넘어 AI 생태계에 기여하는 공공적 교육 모델

※ 2026 1학기 개설 강좌 안내

Ⅵ. 교육 환경 및 핵심 도구

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1. AI 협업 도구

* CCTI: 古典漢文解釋 人工知能 도우미

* CCTI 프로그램 설명서 및 사용 안내서

* CCTI 데이터 구조/형식 설명서

※ 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.

2. 데이터·기술 환경

생성형 인공지능 API - 데이터베이스 연계 환경

XML(Extensible Markup Language)

DBMS (Database Management System)

Wiki 기반 지식 공유·큐레이션 환경

AI 고전번역학 전문과정은 인공지능 시대에 고전 인문학이 소멸하지 않고,
새로운 지식 생산의 중심으로 재탄생하도록 하는 교육 실험입니다.

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분류: AI 고전번역학

AI 고전번역학
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CCTI Manual

AI 시대의 고전 해석 교육 모델
CCTI
Classical Chinese Text Interpreter

프로그램 설명서 및 사용 안내서
본 설명서는 CCTI를“AI와 함께 수행하는 한문 해석 교육 시스템”으로
이해하고 활용하기 위한 안내서입니다.

Ⅰ. 시스템 안내

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1. 시스템 개요

CCTI (Classical Chinese Text Interpreter)는 인공지능(LLM API)을 활용하여

고전 한문 텍스트의 해석 과정을 단계적으로 지원하는 교육·연구용 시스템입니다.

CCTI는 한문 원문을 단순히 자동 번역하는 도구가 아니라, 학습자가 원문 → 표점 → 용어 해설 → 번역 → 해설에 이르는 전 과정을 AI와 협력하며 수행하도록 설계되었습니다.

이를 통해 사용자는 AI가 제시한 해석을 그대로 수용하는 데 그치지 않고, 각 단계의 결과를 검토·수정·보완함으로써 보다 정확하고 근거 있는 해석에 도달할 수 있습니다.

CCTI는 다음과 같은 특징을 갖습니다.

* 한문 텍스트 단위(text_unit) 중심의 일관된 데이터 관리

* AI 생성 결과와 인간 검토 결과를 명확히 구분하는 단계적 구조

* XML 기반의 구조화된 데이터 교환 방식

* MediaWiki 연계를 통한 해석 결과의 공유 및 협업 지원

CCTI는 대학 및 고등교육 수준의 한문·고전·동아시아학 교육뿐 아니라, 연구자 간 공동 해석, 디지털 인문학 실습 환경에도 활용될 수 있습니다.

2. 기획 의도와 사용 목적

1) 기획 의도

CCTI의 기획 의도는 AI를 한문 해석의 도구로 사용하되, “AI를 해석의 주체가 아니라 조력자로 위치시키는 것”을 핵심 원칙으로 합니다. 이를 위해 다음과 같은 설계 원칙을 채택하였습니다.

* AI는 표점 텍스트 생성, 용어사전 초안 생성, 번역 초안 생성을 담당한다.

* 학습자는 AI 결과를 검토하고 오류를 수정하며 해석의 타당성을 판단하고 최종 결과를 확정한다.

즉, CCTI의 목적은 정답을 빠르게 제공하는 것이 아니라, 정확한 해석에 이르는 사고 과정 자체를 훈련하는 데 있습니다.

2) 사용 목적

CCTI는 다음과 같은 목적을 위해 사용될 수 있습니다.

* 한문 고전 해석 교육에서의 단계별 훈련 도구

* 학생·교사·연구자 간 해석 결과의 공유와 비교

* 구조화된 해석 데이터를 활용한 후속 연구(인문학적 심화연구 데이터로 활용)

* 분야별 한문 고전 지식 전문 AI (Vertical Model) 개발을 위한 기반 데이터 생산

* AI 기반 디지털 인문학 실습 환경 구축 모델

3. 교육적 기대 효과

CCTI는 단순한 기술 도구를 넘어, 한문 해석 교육의 방식 자체를 확장하는 것을 목표로 합니다. 본 시스템을 통해 기대되는 교육적 효과는 다음과 같습니다.

1) 해석 과정 중심 학습의 정착

학생은 번역 결과보다, ‘표점의 타당성’, ‘용어의 정확한 의미’, ‘문맥에 따른 해석 차이’에 주목하는 훈련을 하게 됩니다.

☞ 해석의 “결과”가 아니라 해석에 이르는 “논리적 과정”을 학습

2) 비판적 AI 활용 능력 강화

AI가 생성한 결과를 그대로 수용하지 않고, 검토하고, 수정하며, 근거를 요구하는 태도를 기르게 됩니다.

☞ 인공지능 시대의 핵심 역량인 “비판적 AI 활용 능력”을 자연스럽게 훈련

3) 협업 기반 학습 환경 조성

이 시스템은 Wiki 연계를 통해 개인의 해석 결과를 온라인상에서 공유할 수 있게 함으로써, 동료의 해석을 검토하며 공동으로 해석을 발전시킬 수 있게 했습니다.

☞ 이는 전통적인 “강독실” 환경을 디지털 협업 공간으로 확장

4) 디지털 인문학 역량 강화

이 시스템의 활용을 통한 한문 고전 교육은 학습자로 하여금 다음과 같은 복합 역량을 동시에 배양할 수 있게 합니다.

* 고전 텍스트 해석 능력

* 구조화된 데이터(XML) 이해

* AI 활용 능력

* 지식 공유 및 협업 경험

☞ 현대 인문학 연구에서 점점 중요해지는 디지털 인문학(Digital Humanities) 역량의 기초를 형성

CCTI는 한문 해석을 ‘결과 중심 학습’에서 ‘과정 중심·비판적·협업적 학습’으로 전환하기 위한 AI 기반 교육 지원 도구입니다.

Ⅱ. 시스템 구성 및 사용 흐름

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CCTI는 한문 해석의 전체 과정을 단계별 모듈로 분리하여 구성한 시스템입니다. 각 모듈은 독립적인 기능을 수행하지만, 하나의 해석 흐름(workflow) 안에서 유기적으로 연결됩니다.

1. 시스템 전체 구성

CCTI 시스템은 다음 세 계층으로 구성됩니다.

1) 인증 및 세션 관리 계층

* 사용자 로그인

* DB / 프로젝트 선택

2) 해석 프로세스 관리 계층

* 텍스트 목록 관리

* 해석 단계 진행 상태 시각화

* 단계별 화면 이동

3) 해석 작업 계층

* 원문 입력·편집

* AI 기반 표점·용어집 생성

* 학습자 검토·수정

* 학습자의 기여를 반영한 번역 생성

* 결과 공유(Wiki)

2 기능별 모듈 구성

CCTI 시스템은 해석 작업의 각 단계가 독립적인 프로그램으로 모듈화 되어 있습니다. CCTI 의 기능별 모듈 구성은 다음과 같습니다.

1) 로그인 (Login)

* 시스템 접근을 위한 인증 모듈

* DB 접속 계정(account/password)을 사용

2) 한문 해석 프로세스 관리기 (Interpretation Manager)

* 시스템의 중심 대시보드

* 등록된 텍스트 유닛 목록 표시

* 각 텍스트의 해석 진행 상태 시각화

* 원문·표점·용어·번역·Wiki 화면으로 이동

3) 새 텍스트 입력기 (Insert New Text)

* 해석 대상 텍스트 유닛을 최초 등록

* 고유 ID 검증

* 기본 XML 템플릿 자동 생성

* 원문(source_text)과 메타데이터 저장

4) 소스 텍스트 편집기 (Update Source Text)

* 이미 등록된 텍스트의 원문 및 메타데이터 수정

* XML 구조를 유지한 상태에서 한문 원문 보완

* 이후 AI 처리의 기준 데이터 관리

5) 한문 표점 생성/편집기 (Edit Punctuated Hanmun)

* AI를 이용한 표준 표점 한문 생성

* 표점본(hanmun_punctuated) 검토·수정

* 용어사전 초안 생성과 연동됨

6) 용어사전 생성/편집기 (Edit Glossary)

* AI 생성 용어사전 초안(glossary_draft) 제공

* 학습자 검토본(glossary_reviewed) 작성

* 인명·지명·개념·문법 등 해석 근거 정리

7) 번역문 생성/편집기 (Edit Translation)

* 표점본 + 용어사전 검토본을 바탕으로 AI 번역 생성

* 번역 초안(translation_draft) 검토

* 최종 번역문(translation_reviewed) 확정

8) 결과물 공유 (Wiki)

* 해석 결과를 Wiki 문서로 공유

* 원문·용어·번역·해설·관계망을 하나의 문서로 통합

* 협업 및 공개 학습 지원

3. 해석 작업 수행 프로세스

1) 시스템 접속 및 준비

* CCTI 접속 URL로 이동

* 로그인 화면에서 서버 / DB / 프로젝트 확인

* 큐레이터 계정(account/password)으로 로그인

2) 텍스트 등록

* 한문 해석 프로세스 관리기에서 새 텍스트 입력 모듈로 진입

* 텍스트 유닛 ID 입력 및 중복 확인

* 원문 XML 입력 후 저장

3) 해석 단계 진행

* 원문 편집기에서 한문 원문 보완

* 표점 생성기에서 AI 표점 생성 및 검토

* 용어사전 편집기에서 용어·개념·문법 검토

* 번역 생성기에서 AI 번역 생성

* 번역문을 검토·수정하여 최종 확정

4) 공유 및 협업

해석 결과를 Wiki 문서로 공유 다른 학습자·교사와 해석 결과 비교·토론 필요 시 특정 단계로 되돌아가 재수정 가능

※ 해석 작업 수행 원칙

* AI는 초안을 제공한다.

* 학습자는 판단과 수정의 주체이다.

* 해석 과정 전체가 데이터로 남는다.

CCTI는 한문 텍스트 하나를 중심으로, 입력 → AI 생성 → 인간 검토 → 공유에 이르는 전 과정을 체계적으로 기록하고 학습하도록 설계된 인공지능 시대의 ‘한문 해석 교육’ 지원 도구입니다.

Ⅲ. 데이터 구조와 형식

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

CCTI의 데이터 스키마는 하나의 한문 텍스트 유닛(Text Unit)을 중심으로, AI 생성 데이터와 학습자 검토 데이터를 단일 테이블에 단계적으로 누적 저장하는 구조를 사용합니다.

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.

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

이 데이터는 향후 고전 한문 해석 전문 AI(Vertical Model) 개발에 기여할 것입니다.

☞ CCTI 데이터 구조와 형식 상세 설명

☞ AI 고전번역학 전문과정

- CCTI Manual
https://app.vaquitalab.com/mediawiki/index.php?title=CCTI_Manual

*****(2026.01.28)

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“어떤 팀이 오든 한국보다 위”…베팅업체들, 북중미 월드컵 A조 유럽 플레이오프 승자에 더 높은 점수

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중국군 내부 대혼란? 장유샤·류전리 숙청이 불러온 불안한 시그널 [지금이뉴스]

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[월드 이슈] 미국 새 국방전략(NDS) 발표…전작권 전환 가시화

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[자막뉴스] 뱃속 태아 지키려 '수많은 상처'…일본 뒤집은 '스토킹 살해'

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하루 만에 말 바꾼 트럼프‥"한국과 해결책 마련"

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[영상] 갓난아기 안고 탈출했다…러시아 샤헤드 드론, 우크라이나 열차 타격

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인터넷에 쏟아진 참상…트럼프 "베네수엘라 때보다 더 큰 함대 이란 배치"

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