성결대 문화프레임빅데이터연구소를 주축으로 진행 중인 융합연구 과제는 ‘문화요소 추출시스템을 활용한 한·중·일 문화이미지프레임 대조연구와 구현’이다. 다국어 텍스트 기반의 문화요소추출시스템(Cultural Element Mining System, CEMS)과 이미지 기반의 문화이미지프레임망(Cultural Image Frame Network, CIFN)을 구축해 언어별, 국가별, 성별, 세대별 문화를 구성하는 특징적인 문화요소를 발견하는 것이 주된 연구목표이다. 

연구진은 우선 문화요소를 찾기 위해 텍스트 기반의 CEMS를 활용했다. 이를 통해 같은 동아시아 문화권에 속한 한국어, 중국어, 일본어의 다양한 텍스트에 내재한 차별화 된 문화요소를 다언어와 다문화 간 비교를 통해 찾는 데 주력하고 있다. 다음으로 연구진은 이미지 기반의 CIFN를 활용해 다국적 인포먼트 그룹의 ‘다수결 투표방식(majority voting)’으로 각국의 특출한 문화요소를 찾아내고 있다. 이러한 텍스트와 이미지 정보를 활용한 컬처마이닝 과정은 객관적인 문화요소 추출을 담보하기 위해 모두 빅데이터를 기반으로 이루어졌다. 

컬처마이닝은 인간의 문화를 표현하고 있는 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 미디어를 분석해 언어별, 지역별, 성별, 세대별 문화를 구성하는 문화요소와 그들 간의 관계를 발견해나가는 과정이다. 현대 사회에서는 기존의 구어 텍스트와 문어 텍스트, 그리고 SNS, 블로그, 메타버스 등을 통해 생성되는 뉴미디어 텍스트를 비롯해 음성·영상 콘텐츠 등 다양한 형태의 데이터가 기하급수적으로 유통되고 있다. 거의 무한대에 가까운 이러한 텍스트와 콘텐츠를 일일이 고찰하는 것은 사실상 불가능하다. 

연구책임자인 이준서 성결대 교수는 “최근 4차 산업혁명과 관련해 화두가 되고 있는 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 기술은 컴퓨터가 인간이 사용하는 자연언어를 얼마나, 어떻게 정확하게 인식할 수 있느냐를 다루는 자연언어처리 연구가 근저에 있다”라며 “인문학과 공학의 융합을 통해 언어 문화권을 뛰어넘는 보다 방대한 자연언어를 통계적으로 연구하고, 컴퓨터그래픽스의 구현을 통해 교육적·실용적 차원에서 다양한 활로를 개척할 수 있는 기틀 마련에 주력했다”라고 밝혔다.