archiveJ 를 오픈합니다. (open beta)

오랜 시간이 걸리는 자료 정리 와 사진 정리 대응

백서를 편집할 때 가장 오래 걸리는 작업은 무수히 많은 자료를 사람이 읽고, 이를 다시 편집하고 상위 정책 결정자와의 대화나 정리를 통한 방향 설정입니다. 마찬가지로 디지털 아카이브를 개발할 때 가장 신경 쓰이는 부분은 자료 정리와 자료를 기반으로 다양한 콘텐츠의 생성 문제입니다. 직접 개발한 archiveJ는 해당 폴더에 접근해서 무료에 가까운 AI LLM AGENT(무료에 가까운 인공지능 에이전트)를 붙여서, 관련된 작업을 진행합니다.

분명히 LLM을 쓰니깐 왠만큼 토큰이 많이 들어 비싸지 않을까요 ?

네 코드나 관련 처리 방식을 모른채로 최적화하지 않고 광범위한 편집을 맡긴다면 쓸데 없는 일을 하면서 맡기지 않은 일을 하며 토큰을 소비합니다. 하지만 우리가 관리하는 디지털아카이브나 백서의 자료들은 양이 정해져 있고, 인간도 할 수 있었던 일이니까요. 예산을 갖춘 조직이나 상위 기관만 할 수 있던 영역에 일꾼(Agent)을 붙여서 개인 연구자도 앞으로 나갈 수 있는 방법을 마련했습니다.

1)기록을 정리하는 에이전트 작업

(오디오)인터뷰한 내용의 구술 기록파일(전사)을 놔두면 알아서 맥락을 확인. (사진)사진에 대한 설명을 붙이고, 맥락을 파악. (PDF, 한글, txt) 읽을 수 있는 형태로 문서를 전환해, 기존에 만들었던 사업과 문서들을 읽음. (비디오)비디오 내용을 파악하고, 내부에 나오는 오디오나 내용을 파악. (오디오가 없는 비디오)전사를 하지 않을 경우 비디오 내용에 대해 파악하고 설명함.(footage) (링크, 사이트) 해당 사이트를 캡쳐하고, 어떤 내용인지 읽어서 설명.

2)기록을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만드는 에이전트 작업

(일반인)디지털 아카이브를 통해 조직이 연도별로 진행한 일들을 파악하는 탐색/검색 제공 (연구자)관련된 자료의 깊숙한 곳까지 읽어드릴 수 있도록 연구자를 위한 리서치가이드 발행 (연구자)관련된 내용을 교차 비교해서 논문에 사용할 수 있는 기초 자료 제공 (콘텐츠)생성된 내용을 바탕으로 블로그 콘텐츠 발행 (콘텐츠)조직에서 원하는 방향으로 여러가지 미디어를 조합해 주제와 의도가 있는 전시 발행 (콘텐츠)발행된 키워드를 기반으로 다수의 컬렉션 발행

3)번역 작업과 다국어화

(번역)해당 시스템을 통해 2-3시간 정도의 작업과 번역을 통해 1000페이지 정도 분량의 번역을 뚝딱 합니다. 이는 단순한 문장 번역이 아니라 해당 아이템의 기본 정보, 수집된 키워드, 관련된 언어별 페이지, 생성된 콘텐츠 모두를 포함합니다. (번역과 웹사이트)1만개의 아이템이 아카이브되어 있다면, 해당 언어별로 1만개의 아이템을 모두 언어별로 서비스할 수 있습니다. (번역)구글 번역이나 직접 번역을 포함해서, 우리는 관련된 가치를 여러 언어로 더 쉽게 발행할 수 있습니다.

4)진행 작업과 한계

(개선)관련된 지시와 미션, 자료에 대한 맥락을 아카이브의 소유자와 개발팀이 함께 얘기를 나누어 정리하고, 이를 AI Agent가 참고합니다. (한계)AI Agent는 모든 것을 완벽히 해내지 않습니다. 관련된 끊임없는 시간과 노력을 들일 때 정확한 가이드와 미션을 설정해, 잘 수행할 수 있도록 사람이 돕습니다. (확장)확장이 될 수록 연구자와 고객들은 더 많은 아카이브를 만들고 싶을 것입니다. 하지만 내용에 대한 정제와 가이드는 더 많은 시간을 쓰게 만들 겁니다. (고객)고객들과 제대로된 아카이브와 과정이 생겨날 수 있도록 천천히, 열심히 작업하겠습니다.

2026년 6월 13일 TCG