TEDxCaFoscariU
Frederic Kaplan: How to build an information time machine
프레드릭 카플란 (Frederic Kaplan): 어떻게 정보 타임머신을 만들었는가
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중세 시대의 페이스북을 둘러볼 수 있다고 상상해보세요. 글쎄요, 들리는 것처럼 그리 멀리 있지 않을 수 있습니다. 이 재미있고 흥미로운 강연에서 연구자이자 엔지니어인 프레드릭 카플란은 80km에 달하는 책을 디지털화해서 1,000 년에 걸친 베니스의 역사적이고 지리적인 시뮬레이션을 만드는 베니스 타임머신을 자랑합니다.
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
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00:12
This is an image of the planet Earth.
0
285
2893
이것은 지구의 이미지입니다.
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
3178
3093
널리 알려진 아폴로 우주선에서
00:18
that are very well known.
2
6271
1611
촬영한 사진과 매우 흡사합니다.
00:19
There is something different;
3
7882
2070
하지만 다른 점이 있는데,
00:21
you can click on it,
4
9952
1447
여러분이 클릭하실 수 있습니다.
00:23
and if you click on it,
5
11399
1198
클릭해 보시면
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
12597
3072
지구상의 거의 모든 곳을
확대해서 볼 수 있습니다.
확대해서 볼 수 있습니다.
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
15669
1999
예를 들어 이것은
00:29
of the EPFL campus.
8
17668
2666
EPFL 캠퍼스의 조망도입니다.
00:32
In many cases, you can also see
9
20334
2108
많은 경우 가까운 곳들로부터
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
22442
3740
건물들이 어떻게 보이는지도 볼 수 있습니다.
00:38
This is pretty amazing.
11
26182
1422
매우 놀랍지요.
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
27604
3427
하지만 이 멋진 구경에 빠진 점이 있습니다.
00:43
It's time.
13
31031
2188
바로 시간이지요.
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
33219
3070
이 사진이 언제 촬영되었는지
잘 모르겠습니다.
잘 모르겠습니다.
00:48
I'm not even sure it was taken
15
36289
1412
조망도와 같은 시간에
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
37701
6083
촬영되었는지도 확실하지 않습니다.
00:55
In my lab, we develop tools
17
43784
2209
제 연구소에서는
00:57
to travel not only in space
18
45993
1764
공간뿐만 아니라
00:59
but also through time.
19
47757
2558
시간도 여행할 수 있는 도구를
개발하고 있습니다.
개발하고 있습니다.
01:02
The kind of question we're asking is
20
50315
1870
우리가 연구하는 것은
01:04
Is it possible to build something
21
52185
1393
과거의 구글 지도 같은 것을
01:05
like Google Maps of the past?
22
53578
2178
만들 수 있을까요?
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
55756
3310
구글 지도 위에 슬라이더를 더하고
01:11
and just change the year,
24
59066
1803
연도를 바꿔
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
60869
1791
100 년 전에는 어땠는지,
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
1,000 년 전에는 어땠는지 볼 수 있을까요?
01:16
Is that possible?
27
64329
2123
과연 가능할까요?
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
66452
2252
과거의 사회 연결망을 다시 만들 수 있을까요?
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
68704
3049
중세시대의 페이스북을 만들 수 있을까요?
01:23
So, can I build time machines?
30
71753
3776
그렇다면 타임머신을 만들 수 있을까요?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
75529
2565
아마도 우리는
"아니, 그건 불가능해."라고 말하거나
"아니, 그건 불가능해."라고 말하거나
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
78094
3810
어쩌면 그것을 정보의 관점에서
생각할 수 있겠지요.
생각할 수 있겠지요.
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
81904
3190
이것이 제가 정보 버섯이라고
부르는 것입니다.
부르는 것입니다.
01:37
Vertically, you have the time.
34
85094
1583
수직축에 시간을 놓고,
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
86677
2740
수평축에 가능한 디지털 정보의 양을
놓습니다.
놓습니다.
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
89417
3482
지난 10 년간의 많은 정보를
가지고 있는 것이 분명하지만
가지고 있는 것이 분명하지만
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
92899
3548
과거로 갈수록 적은 정보를
가지고 있는 것도 분명하지요.
가지고 있는 것도 분명하지요.
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
96447
2318
과거의 구글 지도나,
01:50
or Facebook of the past,
39
98765
1494
과거의 페이스북 같은 것을 만드려면
01:52
we need to enlarge this space,
40
100259
1574
이 공간을 확장해야 하고,
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
101833
1938
그것을 사각형 같이 만들어야 합니다.
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
어떻게 하면 될까요?
01:57
One way is digitization.
43
105281
2098
한가지 방법은 디지털화를 시키는 겁니다.
01:59
There's a lot of material available --
44
107395
1779
신문이나 수천 권의 책들과 같은
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
109190
6270
수많은 자료들이 가능하지요.
02:07
I can digitize all these.
46
115460
1768
이것들을 디지털화 할 수 있습니다.
02:09
I can extract information from these.
47
117228
2737
이것들로부터 정보를 추출할 수 있습니다.
02:11
Of course, the more you go in the past,
the less information you will have.
the less information you will have.
48
119965
3543
물론 과거로 갈수록
더 적은 정보를 갖게 되겠지요.
더 적은 정보를 갖게 되겠지요.
02:15
So, it might not be enough.
49
123508
2646
그래서 아마도 충분치 않을 것이고,
02:18
So, I can do what historians do.
50
126154
2408
그래서 역사학자들이 하는 방식대로
02:20
I can extrapolate.
51
128562
1524
기존의 자료를 바탕으로
추정할 수 있습니다.
추정할 수 있습니다.
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
130086
4470
이것이 컴퓨터 과학에서 말하는
시물레이션입니다.
시물레이션입니다.
02:26
If I take a log book,
53
134556
1751
항해일지를 보고서
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
136307
2404
단순히 한 베니치아 선장의 특정한 항해일지가
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
138711
2972
아닌 걸로 여길 수 있습니다.
02:33
I can consider it is actually a log book
56
141683
1643
그 일지가 당시의 많은 여행을
02:35
which is representative of
many journeys of that period.
many journeys of that period.
57
143326
2582
대표하는 것으로 볼 수 있겠지요.
02:37
I'm extrapolating.
58
145908
2245
이것이 가능한 자료를 가지고
추정하는 방법입니다.
추정하는 방법입니다.
02:40
If I have a painting of a facade,
59
148153
2038
한 건물을 그린 그림이 있다면
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
150191
2751
그것을 어떤 특정한 건물이라고
여기는 것이 아니라
여기는 것이 아니라
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
152942
3932
정보를 갖고 있지 못한 다른 건물들에
02:48
of buildings where we lost any information.
62
156874
4041
공통적으로 적용되는 규칙을
가지고 있다고 보는거죠.
가지고 있다고 보는거죠.
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
160915
2858
타임머신을 만들고 싶다면
02:55
we need two things.
64
163773
1339
두 가지가 필요합니다.
02:57
We need very large archives,
65
165112
2234
아주 거대한 기록물 보관소와
02:59
and we need excellent specialists.
66
167346
2742
뛰어난 전문가들이지요.
03:02
The Venice Time Machine,
67
170088
1874
'베니스 타임머신'이
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
여러분께 말씀드리고자 하는 프로젝트로,
03:05
is a joint project between the EPFL
69
173767
3020
EPFL(로잔연방공과대학교)과
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
176787
2978
베니스의 카포스카리대학교와의
합작 프로젝트입니다.
합작 프로젝트입니다.
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
179765
2165
베니스에는 아주 특별한 점이 있는데,
03:13
that its administration has been
72
181930
2674
행정이 매우 매우
03:16
very, very bureaucratic.
73
184604
2194
관료주의적이었다는 것입니다.
03:18
They've been keeping track of everything,
74
186798
2193
그들은 오늘날의 구글처럼
03:20
almost like Google today.
75
188991
2915
모든 것을 기록했습니다.
03:23
At the Archivio di Stato,
76
191906
1514
베니스 시 기록관의
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
193420
1764
80km 분량의 기록물에는
03:27
documenting every aspect
78
195184
2009
천 년 이상되는
03:29
of the life of Venice over
more than 1,000 years.
more than 1,000 years.
79
197193
2246
모든 베니스의 삶이 기록되어 있습니다.
03:31
You have every boat that goes out,
80
199439
1920
모든 선박들의
03:33
every boat that comes in.
81
201359
1076
출항과 입항 기록이 있고
03:34
You have every change that was made in the city.
82
202435
2797
도시 내의 모든 변화의 기록이 있습니다.
03:37
This is all there.
83
205232
3291
모든 것이 그 안에 있지요.
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
208523
3908
이 어마어마한 기록물을
03:44
which has the objective of transforming
85
212431
1677
거대한 정보 시스템으로 옮길 목적으로
03:46
this immense archive
86
214108
1384
10 년간의 디지털화 프로그램을
03:47
into a giant information system.
87
215492
2426
수립하였습니다.
03:49
The type of objective we want to reach
88
217918
1857
하루에 450 권의 책을
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
219775
4726
디지털화하고자 했지요.
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
224501
2247
물론 디지털화만으로 충분하지 않습니다.
03:58
because these documents,
91
226748
1287
왜냐하면 이 문서들은
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
228035
2639
대부분이 라틴어, 투스칸어,
04:02
in Venetian dialect,
93
230689
1515
베니스 방언 등으로 기록되어
04:04
so you need to transcribe them,
94
232204
1675
이들을 문자화하고
04:05
to translate them in some cases,
95
233879
1681
어떤 경우는 번역도 해야 하고
04:07
to index them,
96
235560
1120
분류해야 했기에
04:08
and this is obviously not easy.
97
236680
2164
확실히 쉬운 일은 아니었습니다.
04:10
In particular, traditional optical
character recognition method
character recognition method
98
238844
3844
특히 기존의 광학 문자 인식 도구는
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
242688
1424
인쇄 문서에는 사용이 가능하지만
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
244112
4004
수기 문서에는 잘 작동하지 않습니다.
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
248116
2130
그래서 다른 영역에서 영감을 얻어
04:22
from another domain: speech recognition.
102
250246
2901
해결 방법을 찾았죠.
바로 음성 인식입니다.
바로 음성 인식입니다.
04:25
This is a domain of something
that seems impossible,
that seems impossible,
103
253147
2055
이는 불가능처럼 보이지만
04:27
which can actually be done,
104
255202
2537
실제로는 추가적인 제한 사항을
적용하는 것만으로도
적용하는 것만으로도
04:29
simply by putting additional constraints.
105
257739
2194
충분히 가능하게 할 수 있습니다.
04:31
If you have a very good model
106
259933
1586
사용된 언어의
04:33
of a language which is used,
107
261519
1526
매우 좋은 표본을 가지고 있거나
04:35
if you have a very good model of a document,
108
263045
2086
잘 구성된 문서의
04:37
how well they are structured.
109
265131
1432
매우 좋은 표본을 가지고 있다면 말이죠.
04:38
And these are administrative documents.
110
266563
1353
행정 관련 서류들이 바로 이에 해당합니다.
04:39
They are well structured in many cases.
111
267931
2132
그런 서류들은 대부분 구성이 잘 되어있죠.
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
270063
3308
거대한 기록물을 비슷한 특징을 지닌
04:45
where a smaller subset
actually shares similar features,
actually shares similar features,
113
273371
2877
작은 부분으로 나눈다면
04:48
then there's a chance of success.
114
276248
4031
음성 인식은 성공할 여지가 있습니다.
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
282761
2435
이 단계에 도달하면
다른 것이 기다리고 있습니다.
다른 것이 기다리고 있습니다.
04:57
we can extract from this document events.
116
285196
3522
이 문서에서
사건들을 추출할 수 있지요.
사건들을 추출할 수 있지요.
05:00
Actually probably 10 billion events
117
288718
2298
실제로 이 기록물에서 거의 100억 건의
05:03
can be extracted from this archive.
118
291016
1931
사건을 찾을 수 있을겁니다.
05:04
And this giant information system
119
292947
1724
그리고 이 거대한 정보 시스템 속을
05:06
can be searched in many ways.
120
294671
1816
뒤지는 방법은 여러가지가 있겠죠.
05:08
You can ask questions like,
121
296487
1368
예를 들자면,
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
297855
2760
"1323년에 이 저택에는 누가 살았지?"
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
300615
2222
"1434년에 리알토 시장에서 참돔은
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
얼마였지?"
05:16
"What was the salary
125
304561
1460
"대략 십년 동안
05:18
of a glass maker in Murano
126
306021
2045
한 무라노의 유리 제조자가
05:20
maybe over a decade?"
127
308066
1406
번 돈은 얼마였을까?"같은 질문들입니다.
05:21
You can ask even bigger questions
128
309472
1422
이 프로그램은 '시맨틱 웹 기술'(컴퓨터가 정보 제공을 위해 자체적으로 정보를 수집하여 추론하는 처리기능)을
05:22
because it will be semantically coded.
129
310894
2738
기반으로 코딩될 것이기 때문에
더 광범위한 질문도 할 수 있습니다.
더 광범위한 질문도 할 수 있습니다.
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
313632
2140
그렇게 얻은 답은 4차원 공간에 둘 수 있는데,
05:27
because much of this information is spatial.
131
315772
2173
이것은 이 정보 자체가 4차원이기 때문입니다.
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
그러면 천 년이 넘는 시간 동안
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
319880
2113
환경 파괴 없이 발전을 해오며
05:33
of that city that managed to
have a sustainable development
have a sustainable development
134
321993
3356
줄곧 주변 환경과 평형을 유지한
05:37
over a thousand years,
135
325349
2126
이 도시로의
05:39
managing to have all the time
136
327475
1620
특별한 여행을
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
329095
2861
재구성하는 것이 가능해집니다.
05:43
You can reconstruct that journey,
138
331956
1248
그 여정을 재구성하고
05:45
visualize it in many different ways.
139
333204
2896
여러가지 방법으로 시각화할 수 있습니다.
05:48
But of course, you cannot understand
Venice if you just look at the city.
Venice if you just look at the city.
140
336100
2699
그러나 물론 베니스를 바라보기만 한다고
이해할 수 있는 것은 아닙니다.
이해할 수 있는 것은 아닙니다.
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
338799
2396
이 도시를 범(汎)유럽적 맥락에서도
바라보아야 합니다.
바라보아야 합니다.
05:53
So the idea is also to document all the things
142
341195
2821
그래서 이 기획은 유럽 전체를 대상으로
05:56
that worked at the European level.
143
344016
2423
모든 것을 기록하고자 합니다.
05:58
We can reconstruct also the journey
144
346439
1964
또한 베니스 해상 왕국이
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
348403
1990
어떻게 서서히 아드리아해를 장악하고
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
350393
3166
어떻게 당시 최강의
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
353559
3746
중세 왕국이 되어
06:09
of its time,
148
357305
1561
동에서 남에 이르는
06:10
controlling most of the sea routes
149
358866
2172
대부분의 항로를 좌지우지 했는지 볼 수 있는
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
여행을 재구성할 수도 있습니다.
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
물론 다른 일들도 가능합니다.
06:19
because in these maritime routes,
152
367621
2277
이 항해로에는
06:21
there are regular patterns.
153
369898
1975
일정한 규칙이 있기 때문이지요.
06:23
You can go one step beyond
154
371889
2493
한 단계 더 들어가
06:26
and actually create a simulation system,
155
374382
2120
실제로 시뮬레이션 시스템,
06:28
create a Mediterranean simulator
156
376502
2815
지중해 시뮬레이터를 만들 수 있습니다.
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
379317
2593
심지어 우리가 놓친 정보까지
06:33
even the information we are missing,
158
381910
2202
실제로 재구성이 가능한 시뮬레이터로
06:36
which would enable us to have
questions you could ask
questions you could ask
159
384112
2988
여행 일정표를 짜는 프로그램처럼
06:39
like if you were using a route planner.
160
387100
2988
여러분의 질문에 답할 수도 있습니다.
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
390088
3071
"1323년 6월에 그리스 코르푸에 있는데
06:45
and want to go to Constantinople,
162
393159
2526
콘스탄티노플에 가고 싶다면
06:47
where can I take a boat?"
163
395685
2143
어디서 배를 타야 하나요?"
06:49
Probably we can answer this question
164
397828
1367
아마도 이 질문에 대해서
06:51
with one or two or three days' precision.
165
399195
4473
하루 내지 사흘 안의 정확도 내에서
답할 수 있을 겁니다.
답할 수 있을 겁니다.
06:55
"How much will it cost?"
166
403668
1607
"비용은 얼마나 드나요?"
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
405275
3592
"해적을 만날 확률은 얼마나 되나요?"
07:00
Of course, you understand,
168
408867
1811
물론 이해하셔야 할 것은
07:02
the central scientific challenge
of a project like this one
of a project like this one
169
410678
2609
이런 프로젝트에서
가장 중요한 과학적 도전은
가장 중요한 과학적 도전은
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
413287
3729
기준에 맞게 수정하고 수량화하고
또한 이 과정의 각 단계마다
또한 이 과정의 각 단계마다
07:09
uncertainty and inconsistency
at each step of this process.
at each step of this process.
171
417016
3330
불확실성과 불연속성을
반영하는 것입니다.
반영하는 것입니다.
07:12
There are errors everywhere,
172
420346
2712
도처에 오류가 있습니다.
07:15
errors in the document, it's
the wrong name of the captain,
the wrong name of the captain,
173
423058
2489
선장의 이름이 틀렸다던가,
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
425547
3213
어떤 배들은 항해에 한 번도
나간 적이 없다는 것 등이죠.
나간 적이 없다는 것 등이죠.
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
428760
4857
번역에도 실수가, 추론에도 편견이 있고
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
433624
3466
거기에 알고리듬적 과정을 더하면
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
437090
2949
인식의 오류나
07:32
errors in extraction,
178
440039
1961
인용의 오류마저 있을 수 있기에
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
442000
4481
매우 불확실한 자료를 갖고 있는 것이죠.
07:38
So how can we detect and
correct these inconsistencies?
correct these inconsistencies?
180
446481
3757
그렇다면 어떻게 이런 오류들을
찾아내고 고칠 수 있을까요?
찾아내고 고칠 수 있을까요?
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
450238
3660
어떻게 불확실성을 반영할 수 있을까요?
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
453898
2097
어려운 일이죠. 한가지 방법은
07:47
is document each step of the process,
183
455995
2226
프로그램에 역사적 정보를
기록하는 것뿐만 아니라
기록하는 것뿐만 아니라
07:50
not only coding the historical information
184
458221
2448
어떻게 역사적 지식이
구성되었는지를 알려주는
구성되었는지를 알려주는
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
460669
2679
우리가 메타-역사 정보라고
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
463348
2663
부르는 정보의 단계별 과정을
07:58
documenting each step.
187
466011
1998
일일이 기록하는 것입니다.
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
468009
1645
이것이 베니스에서 있었던 특정 이야기의
08:01
toward a single story of Venice,
189
469654
2450
진실을 찾는다고 보장할 수는 없지만
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
472104
2138
실제로 기록되어 있을만한
베니스의 잠재적인 이야기를
베니스의 잠재적인 이야기를
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
474242
3048
재구성할 수는 있을 것입니다.
08:09
Maybe there's not a single map.
192
477290
1459
지도는 아예 없을 수도 있고
08:10
Maybe there are several maps.
193
478749
2120
어쩌면 여러 개의 지도가
있을 수도 있습니다.
있을 수도 있습니다.
08:12
The system should allow for that,
194
480869
2216
이런 류의 방대한 데이터베이스에서는 전무했던
08:15
because we have to deal with
a new form of uncertainty,
a new form of uncertainty,
195
483085
2859
불확실성의 새로운 형태를 다뤄야 하기 때문에
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
485944
4641
이 시스템은 그런 상황도
받아들일 수 있어야합니다.
받아들일 수 있어야합니다.
08:22
And how should we communicate
197
490585
2190
어떻게 이 새로운 연구를 대중과
08:24
this new research to a large audience?
198
492790
3979
소통하게 할 수 있을까요?
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
496769
2663
다시 강조하자면,
베니스는 그 점에서 특별합니다.
베니스는 그 점에서 특별합니다.
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
499432
2171
매년 수백만의 방문객들이 찾는 곳이기에
08:33
it's actually one of the best places
201
501603
1763
미래의 박물관에 투자해 볼만한
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
503366
2988
최고의 장소 중 하나입니다.
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
506354
3304
상상해 보세요.
특정한 연도에 수평적으로
특정한 연도에 수평적으로
08:41
of a given year,
204
509658
1286
재현된 지도를 보고
08:42
and vertically, you see the document
205
510944
2958
수직적으로는 그 재현을 도운
08:45
that served the reconstruction,
206
513902
1511
기록물,
예를 들자면 미술품을
예를 들자면 미술품을
08:47
paintings, for instance.
207
515413
3400
볼 수 있게 되는겁니다.
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
518813
2580
특정한 연도의 베니스를
재현하고 탐험할 수 있는
재현하고 탐험할 수 있는
08:53
to go and dive and reconstruct
the Venice of a given year,
the Venice of a given year,
209
521393
3502
몰입도가 높은 시스템을 상상해보세요.
08:56
some experience you could share within a group.
210
524895
2715
일부는 단체로 공유할 수도 있는
경험들 말이에요.
경험들 말이에요.
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
527610
2246
반대로 한 문서, 베니스의
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
529856
2207
한 서류로부터 시작해서
09:04
and you show, actually, what
you can construct out of it,
you can construct out of it,
213
532063
3049
그것으로 부터 재현할 수 있는 것을
보여주고
보여주고
09:07
how it is decoded,
214
535112
1772
어떻게 해석되고
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
536884
2415
어떻게 그 문서의 문맥들이
재현될 수 있는지를 상상해보세요.
재현될 수 있는지를 상상해보세요.
09:11
This is an image from an exhibit
216
539299
1885
지금 보여드리는 영상은
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
541184
2276
제가 말씀드린 시스템을 사용해서
09:15
with that type of system.
218
543460
2354
제네바에서 진행되고 있는
한 전시회의 모습입니다.
한 전시회의 모습입니다.
09:17
So to conclude, we can say that
219
545814
2175
결론을 말씀드리면
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
547989
3079
지금 인문학계에서의 연구는
09:23
an evolution which is maybe similar
221
551068
1802
생명 과학이 30년 전에 겪었던 것과
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
552870
4582
비슷한 종류의 진화를 거치기 직전입니다.
09:29
It's really a question of scale.
223
557452
4676
이것은 정말 규모의 문제입니다.
09:34
We see projects which are
224
562130
3303
우리가 관장하는 프로젝트들은
09:37
much beyond any single research team can do,
225
565433
3843
하나의 연구팀 혼자서 하기에는
벅찬 일입니다.
벅찬 일입니다.
09:41
and this is really new for the humanities,
226
569276
2243
그리고 이것은 소규모 모임이나
09:43
which very often take the habit of working
227
571519
3869
고작 한두 명의 연구원끼리
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
575388
4008
일하는 습관을 가진 인문학계에게는
새로운 도전입니다.
새로운 도전입니다.
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
579396
2118
베니스시 기록관을 방문하시면
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
581514
2822
어떤 한 팀이 할 수 있는 것 이상이고
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
584336
3834
학계 공동의 노력이 필요하다는 것을
느끼실 겁니다.
느끼실 겁니다.
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
588170
3106
그래서 우리가 이 패러다임의 변화를 위해서는
10:03
is actually foster a new generation
233
591276
1902
이 변화에 준비된
10:05
of "digital humanists"
234
593178
1537
"디지털 인문학자"인
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
594715
2090
새로운 세대를 육성해야 합니다.
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
대단히 고맙습니다.
10:10
(Applause)
237
598764
4000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcherFrederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.
Why you should listen
Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.
Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com