AI 기반 문헌ㆍ고고학 데이터의 통합적 분석 프레임워크 구축-만주와 한반도 북부지역 고대 종족 자료를 중심으로-
AI-Based Integrated Analytical Framework for Textual and Archaeological Data -Focusing on Ancient Tribes and Polities in Manchuria and the Northern Korean Peninsula-
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초록
만주와 한반도 북부 지역은 고조선ㆍ부여ㆍ고구려 등 한국 고대사의 형성과 전개를 이해하는 데 있어 핵심적인 공간이다. 그러나 해당 지역에서 활동한 고대 종족과 정치체에 대한 연구는 사료의 비대칭성과 자료 활용 방식의 한계로 인해 구조적 제약을 받아 왔다. 특히 문헌 사료와 고고학 자료가 각각 분절된 채 축적되면서, 방대한 데이터가 통합적으로 분석되지 못한 채 ‘암흑 데이터’로 남아 있는 문제가 지속되어 왔다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 생성형 인공지능과 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 문헌ㆍ고고학 융ㆍ복합 데이터 구조화 방법론을 제시한다. 검색 증강 생성(RAG) 기반의 지식 통제형 분석 구조와 Vibe Coding, Human-in-the-loop 체계를 결합함으로써, 비정형 텍스트와 고고학 자료를 구조화ㆍ연동하고 연구자의 검증을 전제로 한 분석 환경의 구축을 제안한다. 이를 통해 고대 종족과 정치체를 상호 관계와 변동의 맥락 속에서 재구성할 수 있는 새로운 연구 가능성을 모색하였다. 본 연구는 AI 기반 디지털 고고학과 고대사 연구를 지식 생성 단계로 확장하기 위한 방법론적 전환의 사례로서 의의를 지닌다.
Abstract
Manchuria and the northern Korean Peninsula constitute a pivotal region for understanding the formation and transformation of early Korean polities, including Gojoseon, Buyeo, and Goguryeo. Despite its historical significance, research on the ancient tribes and political entities of this region has long been constrained by the asymmetry of textual sources and the fragmented accumulation of archaeological data. As literary records and excavation materials have been archived and analyzed separately, a substantial body of historical evidence has remained underutilized as so-called “dark data.” This study proposes an integrated analytical framework for structuring and linking textual and archaeological datasets through generative artificial intelligence, particularly Large Language Models (LLMs). By combining Retrieval-Augmented Generation (RAG) as a knowledge-controlled analytical architecture with Vibe Coding and a Human-in-the-loop verification system, the framework enables the semantic integration of heterogeneous data while maintaining scholarly oversight. The proposed system facilitates the transformation of unstructured textual records and excavation reports into interconnected, analyzable datasets, thereby providing a foundation for reconstructing ancient tribes and polities within broader relational and diachronic contexts. Ultimately, this research contributes to the methodological advancement of digital archaeology and ancient historical studies by extending AI applications beyond data management toward a knowledge-production stage grounded in controlled interpretation and iterative validation.