디지털 분석 기법을 활용한 시조 연구 방법 탐색 -『한국시조대사전』 수록 단형시조를 중심으로-

국문 초록 (Abstract)

인류는 이른바 제4차 산업혁명으로 일컬어지는 급격한 변화를 마주하고 있다. 이는 인류의 삶에 커다란 변화를 주고 있고, 문학 연구 또한 예외가 아니다. 본고는 이러한 변화에 부합하여, 변화하는 시대에 맞는 새로운 고전문학 연구 방법론을 디지털 분석 기법의 활용이라는 측면에서 탐색해 보고자한 시도이다. 이를 위하여 『한국시조대사전』(박을수 편저, 서울, 아세아문화사, 1992)에 수록된 4,736수의 시조 작품 중에서 장형시조를 제외한 4,127수를 대상으로 하여 계층 분석과 딥러닝을 활용한 디지털 분석 작업을 진행하였다.
먼저 계층 분석을 통해서 수록 편수가 30수 이상인 13명의 작가에 대한 작가별 시조 유사도 분석을 실시하였으며, 그 결과로 어휘와 어휘의 조합 양태가 유사한 4개의 그룹을 추출할 수 있었다. 다음으로는 딥러닝을 통하여 1600~1800년대까지의 작품을 대상으로 시조 창작 연대를 예측할 수 있는 모델을 구현해 보았다. 시기별로 예측의 정확도가 동일하지는 않았으나, 향후 작가 미상의 작품들이 창작된 연대를 예측하고, 연대별 작품의 특성을 살필 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다. 끝으로, 기존에 형태소가 일치되는 시조만을 검색할 수 있었던 전통적인 검색 방법에서 한 걸음 나아가, 시조에 대한 딥러닝 의미 검색을 구현해 보았다. 이를 통하여 검색하고자 하는 키워드나 문장(Query)과 형태소가 일치하지 않더라도 내용적으로 유사한 의미를 지닌 작품을 유사도가 높은 순으로 추출할 수 있었다. 이는 방대한 분량의 시조작품을 주제별, 혹은 키워드 별로 분류하고 분석하는 작업에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있을 것으로 생각한다.
이상에서 살펴본 디지털 분석 기법을 활용한 연구 방법이 오롯이 전통적인 연구방법을 대체할 수는 없겠지만, 새로운 시대의 흐름에 부합하는 새로운 연구 방법의 모색과 시도라는 점에서 나름의 의의를 확보할 수 있기를 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Humanity is facing a drastic change called the Fourth Industrial Revolution. This is changing human life, and literary research is no exception. In line with these changes, this paper is an attempt to explore new classical research methodologies for the changing times in terms of the use of digital analysis techniques. For this purpose, out of 4,736 sijo works contained in the “Korean Sijo Dictionary” (Park Eul-Su, Asiaculturehistory publishing house, 1992), 4,127 sijo works were conducted, with the exception of janghyeong sijo, to conduct digital analysis using hierarchical analysis and deep learning.
First of all, through hierarchical analysis, 13 writers with more than 30 episodes were analyzed for the similarity of the progenitor, and as a result, four groups with similar vocabulary and vocabulary combinations were extracted. Next, through deep learning, we have implemented a model that can predict the age of creation of sijo for works from 1600 to 1800s. Although the accuracy of the predictions was not the same for each period, it was possible to predict the date in which the unknown works of the artist were created in the future and to examine the characteristics of the works by regiment. Finally, we took a step further from the traditional search method in which only the morphemes were able to search for matching sijos, and implemented deep learning semantic search for sijo. This enabled the extraction of works with similar meaning in content in order of high similarity, even if the keywords or sentences that were to be searched and the morphemes did not match. I think this will be meaningful in that it will significantly reduce the time required to classify and analyze vast amounts of sijo works by subject or keyword.
Although research methods using digital analysis techniques discussed above may not replace traditional research methods, it is hoped that they will be able to secure their own significance in that they are seeking and attempting new research methods in line with the trend of the new era.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• Ⅰ. 들어가며
• Ⅱ. 디지털 분석 기법을 활용한 시조 분석
• Ⅲ. 나오며
• 참고문헌
• 국문초록

참고문헌 (Reference)

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