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      딥러닝을 활용한 시조의 유형 고찰 - 영남가단과 호남가단의 시조를 중심으로 = A Study on the Types of Ancestors Using Deep Learning - The Founder of Yeongnam Gadan and Honam Gadan -

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      https://www.riss.kr/link?id=A107830035

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Artificial intelligence is rapidly developing day by day. Now it is becoming a part of our lives, not just business sites or engineers’ labs. The role of artificial intelligence is becoming increasingly important in literary research, and the necessity and possibility of artificial intelligence is increasingly proven in fields that target a variety of writers and works created over a long period of time, such as the founder. And artificial intelligence, ‘classification’ is often used regardless of life and research. Classification is used in many parts of everyday life, and classification is a very important methodology in literary research. Thus, this study attempted to analyze the Sijo by combining deep learning of artificial intelligence with the methodology of classification.
      Using a deep learning classification algorithm, 299 and 290 works of Yeongnam and Honam were trained, and 4,736 works of the “Korean Sijo Dictionary” were classified in earnest. As a result, 3,758 works (79.4%) were closely related to the two bands. This shows the status of the two bands in the history of Sijo literature. According to deep learning analysis of 299 works by artists from Yeongnam Gadan and 290 works by artists from Honam Gadan, 281 works for the former and 229 works for the latter were highly related to each band. This confirmed the potential for deep learning to be utilized in the Sijo study.
      On the other hand, although the frequency was not high, the 7th number of Yeongnam Gadan and 35th number of Honam Gadan were the opposite. This reflects differences in the relationship and creative environment of authors not included in the deep learning classification algorithm, which is a meaningful conclusion in that it suggests that external factors as well as internal characteristics of the work should be considered. Other writers who did not belong to any of the two bands were also able to be understood as a result of a combination of the writer’s life, friendship, and entering and leaving office.
      This study still remains level of attempt that examines classical literature as a new methodology called artificial intelligence. We will make up for this in the future.
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      Artificial intelligence is rapidly developing day by day. Now it is becoming a part of our lives, not just business sites or engineers’ labs. The role of artificial intelligence is becoming increasingly important in literary research, and the necess...

      Artificial intelligence is rapidly developing day by day. Now it is becoming a part of our lives, not just business sites or engineers’ labs. The role of artificial intelligence is becoming increasingly important in literary research, and the necessity and possibility of artificial intelligence is increasingly proven in fields that target a variety of writers and works created over a long period of time, such as the founder. And artificial intelligence, ‘classification’ is often used regardless of life and research. Classification is used in many parts of everyday life, and classification is a very important methodology in literary research. Thus, this study attempted to analyze the Sijo by combining deep learning of artificial intelligence with the methodology of classification.
      Using a deep learning classification algorithm, 299 and 290 works of Yeongnam and Honam were trained, and 4,736 works of the “Korean Sijo Dictionary” were classified in earnest. As a result, 3,758 works (79.4%) were closely related to the two bands. This shows the status of the two bands in the history of Sijo literature. According to deep learning analysis of 299 works by artists from Yeongnam Gadan and 290 works by artists from Honam Gadan, 281 works for the former and 229 works for the latter were highly related to each band. This confirmed the potential for deep learning to be utilized in the Sijo study.
      On the other hand, although the frequency was not high, the 7th number of Yeongnam Gadan and 35th number of Honam Gadan were the opposite. This reflects differences in the relationship and creative environment of authors not included in the deep learning classification algorithm, which is a meaningful conclusion in that it suggests that external factors as well as internal characteristics of the work should be considered. Other writers who did not belong to any of the two bands were also able to be understood as a result of a combination of the writer’s life, friendship, and entering and leaving office.
      This study still remains level of attempt that examines classical literature as a new methodology called artificial intelligence. We will make up for this in the future.

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      참고문헌 (Reference)

      1 조동일, "한국문학통사 2" 지식산업사 2005

      2 이민홍, "증보 사림파문학의 연구" 도서출판 月印 2000

      3 김상진, "정객 이정보와 시조, 그 일탈의 의미" 한국시조학회 (27) : 143-176, 2007

      4 김성문, "인공지능 시대와 고전문학" 한국문화융합학회 40 (40): 129-154, 2018

      5 김상진, "이정보 시조의 의미구조와 지향세계" 한양어문연구회 7 : 79-114, 1989

      6 박영주, "오늘의 가사문학 26" 고요아침 48-67, 2020

      7 "영호남시조_batch64_epochs4_bertmul_pytorch_model.bin"

      8 "영호남시조_batch64_epochs4_bertmul_config.json"

      9 "영호남 가단 분류를 위한 딥러닝 모델 구축 및 예측 프로세스"

      10 권두환, "영남지역 가단의 성립과 그 계승" 국문학회 (12) : 91-117, 2004

      1 조동일, "한국문학통사 2" 지식산업사 2005

      2 이민홍, "증보 사림파문학의 연구" 도서출판 月印 2000

      3 김상진, "정객 이정보와 시조, 그 일탈의 의미" 한국시조학회 (27) : 143-176, 2007

      4 김성문, "인공지능 시대와 고전문학" 한국문화융합학회 40 (40): 129-154, 2018

      5 김상진, "이정보 시조의 의미구조와 지향세계" 한양어문연구회 7 : 79-114, 1989

      6 박영주, "오늘의 가사문학 26" 고요아침 48-67, 2020

      7 "영호남시조_batch64_epochs4_bertmul_pytorch_model.bin"

      8 "영호남시조_batch64_epochs4_bertmul_config.json"

      9 "영호남 가단 분류를 위한 딥러닝 모델 구축 및 예측 프로세스"

      10 권두환, "영남지역 가단의 성립과 그 계승" 국문학회 (12) : 91-117, 2004

      11 권기성, "야담집 색인 데이터베이스의 구축방안 모색-『기문총화(記聞叢話)』를 중심으로-" 고전문학한문학연구학회 22 : 93-126, 2017

      12 정재호, "송강가사" 신구문화사 2006

      13 신영명, "사대부시가의 연구" 국학자료원 1996

      14 박경우, "머신러닝을 활용한 고시조 연구 방법론 탐색 -운율 패턴 추출 방안을 중심으로-" 열상고전연구회 (74) : 37-68, 2021

      15 강우규, "딥러닝을 활용한 경판 방각본 소설의 유형 고찰 -영웅소설과 애정소설 유형을 중심으로-" 국제어문학회 (84) : 9-35, 2020

      16 김성문, "디지털 분석 기법을 활용한 시조문학 연구 - 인공지능(AI) 제재 창작 시조를 중심으로 -" 한국문화융합학회 41 (41): 747-772, 2019

      17 김성문, "디지털 분석 기법을 활용한 시조 연구 방법 탐색-『한국시조대사전』 수록 단형시조를 중심으로-" 문화콘텐츠기술연구원 (34) : 209-236, 2020

      18 "논문 관련 데이터 및 프로세스 공유(OSF)"

      19 김창원, "강호시가의 미학적 탐구" 보고사 2004

      20 朴乙洙, "韓國時調大事典" 아세아문화사 1992

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      22 조유영, "蔡瀗의 <石門亭九曲棹歌>에 나타난 공간 인식과 그 의미" 한국문학언어학회 (60) : 203-223, 2014

      23 박이정, "石門亭時歌壇의 성립과 그 의미" 한국시가학회 (17) : 139-173, 2005

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      33 한창훈, "16세기 재지사림 강호시조의 양상과 전개" 한국시조학회 (22) : 173-194, 2005

      34 정세희, "16세기 시조의 사상적 특성 연구 - 문집 수록 시조를 대상으로-" 숙명여대 2020

      35 박규홍, "16세기 시조문학 연구" 韓國時調學會 8 : 179-198, 1992

      36 丁益燮, "16世紀의 湖南歌壇 硏究" 韓國時調學會 3-4 : 25-49, 1988

      37 김성문, "16世紀 士大夫 時調에 나타난 性理學과 自然認識 樣相 - 退溪와 栗谷을 中心으로 -" 중앙어문학회 44 : 147-164, 2010

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      2022-03-16 학회명변경 영문명 : The Korean Society of Culture and Convergence -> The Society of Korean Culture and Convergence KCI등재
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      2014-03-04 학회명변경 한글명 : 문학과언어학회 -> 한국문화융합학회
      영문명 : Munhak Kwa Eoneo Hakhoi -> The Korean Society of Culture and Convergence
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      2016 0 0 0
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
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