Visualizing Chinese Ethnic Minorities through a Neuro-Symbolic AI Framework : Focusing on the Tibetan Case

오늘날 생성형 인공지능(AI)은 시각 콘텐츠 제작과 관련 산업의 패러다임을 재편하고 있다. 그러나 주류 문화에 기반한 데이터 의존은 소수 문화 재현을 왜곡하 는 ‘문화적 평탄화’를 초래하며 알고리즘 편향에서 비롯된 ‘기술적 식민주의’라는 윤리적 문제로 이어진다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해, 공식 문헌을 기반으로 한 상징체계의 논리적 추론과 신경망의 패턴 인식 능력을 통합한 신경-상징적 AI(NSAI) 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 중국 티베트족 문화와 관련된 지식을 추출·검증하고 온톨로지와 지식 그래프를 활용하여 상징적 지식 베이스를 구축하였다. 이 지식 베이스는 AI의 환각 현상을 완화하고 문화적으로 정확한 콘 텐츠 생성을 가능하게 한다. 또한 문헌 고증 기반 지식 베이스를 활용하여 티베트족 문화 재현을 위한 모듈형 텍스트-이미지(T2I) 프롬프트 시스템을 개발하고, 지 식 그래프의 삼중항 요소와 생성 이미지의 시각적 요소를 비교하는 ‘지식-이미지 정합성 검증표’를 통해 결과물의 충실도를 평가하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제 안한 NSAI 프레임워크는 인물, 의복, 건축, 종교적 상징 등 티베트족 특유의 요소를 이미지로 효과적으로 재현하였다. 정적인 인물 초상뿐만 아니라 계절적 유목 이 동이나 웨상 의식과 같은 동적인 종교 활동 장면도 적절히 표현했으며, ‘추바’ 의복의 비단 질감과 ‘방디엔’ 앞치마의 패턴과 같은 세부 특징도 높은 충실도로 구현 하였다. 따라서 본 연구의 NSAI 프레임워크는 AI 생성 콘텐츠에서 발생하는 문화적 오역을 완화하기 위한 실용적 방법론이며, 디지털 인문학, 문화유산 보존, 콘텐 츠 산업 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 갖는다.