AI가 고대 알파벳 연관 관계도 밝혀내, 아르메니아어 문자는 고대 에티오피아어 문자와 놀랍도록 유사
by 샌디에이고 주립대학교
샌디에이고 주립대학교 연구진이 인공지능(AI)을 핵심 도구로 활용해 아프리카와 유라시아 코카서스 지역 고대 문자 체계에서 놀라운 유사점을 발견했다.
이 연구는 아르메니아어 문자가 언어학자와 역사학자들이 이전에 생각한 것보다 고대 에티오피아어 문자 체계와 구조적으로 더 밀접한 관련이 있을 수 있음을 시사한다.
이 논문은 Digital Scholarship in the Humanities 저널에 게재되었다.
오랫동안 역사학자들은 아르메니아어, 조지아어, 코카서스 알바니아어Caucasian Albanian letters 일부 문자가 1,600여 년 전 아프리카의 뿔Horn of Africa 지역에서 발달한 에티오피아어Ethiopic (게에즈어Ge'ez라고도 함) 문자와 유사하다는 점을 인지하기는 했다.
하지만 이러한 초기 연구들은 대부분 학자들이 직접 눈으로 글자를 검사하여 유사성을 판단하는 방식에 의존했다.
공과대학 기계공학과 연구진은 인간의 판단 대신 인공지능(AI)을 활용하여 이 아이디어를 검증했다.
그들은 28,000개가 넘는 에티오피아 문자 이미지를 학습시켜 문자 체계의 기본 모양과 패턴을 익히도록 컴퓨터 프로그램을 훈련시켰다.
이 프로그램은 곡선, 직선, 각도, 그리고 각 글자의 전체적인 구조를 인식하도록 학습했다.
중요한 것은 이 컴퓨터 프로그램이 역사, 종교, 지리, 문화에 대한 정보를 전혀 지니지 않았다는 점이다.
오직 모양만을 분석했다.
에티오피아 문자를 학습한 후 프로그램은 아르메니아어, 조지아어, 코카서스 알바니아어 알파벳 글자들과 비교했다.
그리고 모양이 얼마나 유사한지 계산했다.
결과는 놀라웠다.
테스트한 세 가지 알파벳 중 아르메니아어 글자가 에티오피아어 글자와 가장 높은 유사성을 보였다.
코카서스 알바니아어 글자는 중간 정도 유사성을, 조지아어 글자는 어느 정도 유사성을 보였지만 일관성은 떨어졌다.
비교를 위해 연구진은 영어에서 사용되는 라틴 알파벳도 테스트했는데, 훨씬 낮은 유사성을 보였다.
기계공학과 교수이자 이번 연구 주 책임자인 샘 카세뉴Sam Kassegne는 "우리의 목표는 검증이나 재현이 어려운 시각적 인상에 의존하는 것을 넘어서는 것이었다"고 말했다.
"기준을 명확하고 수학적으로 설정함으로써, 재현성이 뛰어난 객관적인 계산 방식을 도입했습니다. 이러한 재현성이 우리 방법의 핵심적인 기여라고 생각합니다."
아르메니아어와 에티오피아어 알파벳의 유사점
가장 놀라운 발견 중 하나는 아르메니아어 알파벳이 에티오피아어 알파벳과 매우 유사하다는 점인데, 이는 에티오피아어 알파벳이 초기 형태와 유사한 것과 마찬가지다.
이는 두 알파벳의 유사성이 우연이 아닐 가능성을 시사한다.
아르메니아어 알파벳은 서기 405년 무렵에 만들었다.
같은 시기에 에티오피아 문자 체계도 확장되고 널리 사용되기 시작했다.
역사 기록에 따르면 이 시기에 에티오피아 사람들은 예루살렘, 이집트, 시리아와 같은 지역으로 이동했다.
아르메니아어 알파벳 창시자인 메스로프 마슈토츠Mesrop Mashtots 또한 중동 지역을 여행했다.
이 연구는 한 문자 체계가 다른 문자 체계를 모방했다는 것을 증명하는 것은 아니지만, 이 지역들 간 문화적 접촉과 영향이 가능했을 가능성을 시사한다.
이 연구는 또한 현대 기술이 고대의 질문에 답하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여준다.
우리는 이미 자율주행 자동차나 의료 영상에 인공지능이 사용되는 것을 안다.
이 연구에서는 인공지능을 사용해 고대 문자의 형태를 연구함으로써 역사적 문화적 상호작용의 흔적을 밝혀냈다.
연구진은 컴퓨터에게 유사성을 정밀하게 측정하는 방법을 학습시킴으로써 시각적 인상의 한계를 넘어 수치적 증거를 제시할 수 있었다.
SDSU 대학원생이자 SDSU 나노팹 연구소(NanoFAB Lab)의 AI 및 머신러닝 연구원인 다니엘 제메네Daniel Zemene는 이번 연구 결과의 광범위한 의미를 강조했다.
"이번 연구의 중요한 점은 계산 기하학과 역사학 연구가 동일한 문자 체계와 시대적 배경에서 수렴한다는 것입니다." 이번 연구 제1저자인 제메네는 말했다.
"모델은 역사적 기록에 접근할 수 없었지만, 순전히 시각적 및 구조적 데이터만으로 학습하여 역사학자들이 오랫동안 논쟁해 온 바로 그 시대적 배경 내에서 아르메니아어가 에티오피아어와 구조적으로 가장 유사하다는 것을 밝혀냈습니다. 계산과 역사의 이러한 융합은 매우 강력한 의미를 지닙니다."
연구진은 유사성이 곧 직접적인 차용을 의미하는 것은 아니라고 강조한다.
하지만 이번 연구 결과는 이들 문화가 서로 영향을 주고받았을 가능성을 더욱 타당하게 제시한다.
역사를 통틀어 사회들은 문자 체계를 포함한 다양한 아이디어를 공유했다.
그리스, 로마, 페르시아, 아랍 문명은 각기 다른 방식으로 서로에게 영향을 미쳤다.
이번 연구는 에티오피아의 고대 문자 문화 또한 지역 간 아이디어 교류에 중요한 역할을 했을 가능성을 시사한다.
또한 인공지능이 단순히 현대 기술에 그치는 것이 아니라, 문학 유산을 더욱 정밀하게 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 도구임을 보여준다.
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Daniel Zemene et al, Machine learning techniques for exploring influence, commonalities, and shared origin of scripts: cases of Ethiopic, Armenian, Georgian, and Caucasian Albanian scripts, Digital Scholarship in the Humanities (2026). DOI: 10.1093/llc/fqag029
Provided by San Diego State University