빅데이터 분석 방법을 활용한 한시 영향관계 분석을 위한 시론 = A study on the analysis of Chinese poem influence with big data analysis

국문 초록 (Abstract)

현재 한시연구는 작품의 자구 하나는 물론 그 사이 행간의 의미까지 세밀하게 해석하는 방식으로 이루어지고 있다. 이는 많은 시간을 요하며 따라서 한정된 작품에 국한하여 연구를 진행할 수밖에 없다. 작가 개인에 대한 연구는 동시대 혹은 전후시대의 문학들과 연관성이 함께 언급될 때 더욱 의미와 가치를 지닌다. 즉 타자와의 영향이나 차별성이 문학사적 의의를 고구하는 중요한 가치척도이다. 그러므로 연구범주를 설정함에, 특정 몇몇을 대상으로 하는 것보다 비교군이 많을수록 그 성과가 의미를 가진다. 이 때문에 연구는 방대한 자료 분석을 기반으로 이루어져야 한다. 그러나 이는 한 개인의 역량으로 불가능한 일이다.
방대한 자료를 분석하는 연구방법의 미비로 인하여, 연구가 다수의 인물이나 작품을 함께 포괄하는 전반적이고 체계적인 분석에 이르지 못하고 있다. 따라서 연구가 결국 연구자 의 연구목적에 의해 미리 한정한 문헌들만을 대상으로 이루어질 수밖에 없는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 바로 빅데이터 분석이다. 많은 문헌의 처리와 분석이 가능한 빅데이터 분석 방법을 도입한다면 이전에는 시도하지 못했던 개인들의 어휘사용 특성이나 패턴은 물론, 문집들의 상관성과 상호간의 거리, 혹은 고문진보(古文眞 寶)나 두시(杜詩)와의 비교 분석을 통하여 중국 시인들이 우리나라 문인들에게 준 영향의 심도에 대한 수치적 계량화나 구체적 실상에 대한 분석도 가능하다. 그러나 현시점에서 우리가 한문학 자료의 빅데이터 분석을 통하여 얻을 수 있는 결과는 제한적일 수밖에 없다. 한국고전종합DB라는 자료가 확보되어 있으며, 빅데이터 분석 기술 이 발전하고 여러 방면에 응용되고 있지만 실제로 분석 기술을 사용하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 빅데이터 분석은 대상 데이터의 가공 여부, 분석의 도구로 사용되는 기초 자료의 확충과 정리, 분석 전문가인 프로그래머와 결과를 활용하고자 하는 한문학 전공자의 정확한 소통과 같은 전제 조건이 충족되지 않는다면 원하는 결과를 얻을 수 없기 때문이다. 본 연구는 이와 같이 제한된 조건임에도 조선 중기의 한시 중 일부를 대상으로 텍스트와 주제어 유사성 분석을 시도하였다. 그리고 수치화하여 도출한 결과가 기존 방식으로 나온 연구 결과, 혹은 일반적인 추론과 어긋나지 않음을 확인하여 빅데이터 분석의 유효 성을 입증하였다. 앞으로 본 연구에서 제시한 그 한계와 문제점을 개선하여 빅데이터 분석을 기반으로 한 연구가 활성화되기를 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A study on artist individual has more meaning and value when mentioned with the relations with literatures of same period or the post-war period. In other words, differentiation from others is an important measure of value investigating the meaning of literature history. Therefore, the range of research is not a few particular objects and as comparison is more, the outcomes are significant. Therefore, the study must be conducted based on the analysis on massive materials. But, it s impossible with individual capabilities. Because of the insufficient research method to analyze massive materials, the study cannot approach general and systematic analysis including many persons or works together. Therefore, the study cannot help being organized by research purpose of researcher and conducted
for only limited literatures. The method to solve the problem is rightly big data analysis. If introducing big data analysis that can treat and analyze lots of literatures, it s possible to measure influence of Chinese poets on our scholars numerically and analyze concrete realities through characteristics or patterns of individual vocabularies that were not tried before, correlations and mutual distance of literature collections, and comparative analysis of gomunjinbo (古文眞寶) or two poems. However, the results of big data analysis of Chinese literature data are restricted at present. Data of Korean classics DB is secured and mention about the possibility of big data analyzing technology is increased. It is tried from several angles, but there are difficulties in using analyzing technology actually. Big data analysis cannot provide desired results if preconditions such as process of objective data, securing and arrangement of basic data used as a tool of analysis, persons majoring in Chinese literature who intend to utilize the results with analytic specialist, programmer, and accurate communication and so on are not satisfied.
This research digitized and drew the results through analysis on texts, topic words and similarities for Chinese poems of the middle stage of Joseon in spite of restricted conditions. Therefore, it was confirmed to be same as research results or general inference brought by existing methods. It means that methodological validity utilizing big data analysis to following researches was secured. In the future, the restrictions and problems of this research should be improved and researches based on big data analysis should be vitalized.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론
• 2. 빅데이터 분석의 필요성과 이를 위한 전제 조건
• 3. 빅데이터 분석의 실례를 통해 본 그 가치와 한계
• 4. 결론

참고문헌 (Reference)

1 정규식, "한국 고전문학 연구와 빅데이터(Big data)의 활용" 인문과학연구소 (75) : 68-94, 2015

2 안정국, "집단지성을 이용한 한글 감성어 사전 구축" 한국경영정보학회 527-532, 2014

3 이승진, "빅데이터와 문학 - 연구지평의 확장 -" 인문과학연구소 (75) : 1-36, 2015

4 김연권, "빅데이터시대에 인문학의 역할과과제" 경기대학교 인문학연구소 30 : 38-69, 2016

5 김일환, "빅 데이터 시대의 디지털 인문학" 민족문화연구원 (71) : 355-381, 2016

6 이명희, "백주 이명한 한시 연구" 근역한문학회 40 : 163-193, 2015

7 李海朝, "鳴巖集"

8 李一相, "靑湖集"

9 金昌協, "農巖集"

10 金壽增, "谷雲集"

11 李明漢, "白洲集"

12 李恒福, "白沙集"

13 李昭漢, "玄洲集"

14 尹新之, "玄洲集"

15 金尙憲, "淸陰集"

16 李廷求, "月沙集"

17 이명희, "月沙 李廷龜家系의 文學 傳承 硏究 - 月沙·白洲·靑湖가 鳴巖에게 미친 영향을 중심으로" 어문연구학회 90 : 177-203, 2016

18 吳億齡, "晚翠集"

19 柳夢寅, "於于集"

20 "古文眞寶"

21 金昌翕, "三淵集"

22 김성기, "17세기 韓國漢詩史의 構圖" 한국한시학회 (14) : 175-199, 2006

23 이효숙, "17~18세기 장동 김문의 산수문학 연구" 강원대학교 대학원 2008

24 이종묵, "16-17세기 漢詩史 연구" 한국학 중앙연구원 23 : 79-103, 2000

25 정 민, "16,7세기 학당풍의 성격과 그 풍정" 한국한문학회 19 : 189-222, 1996