디지털 감각∙감정 분석을 통한 이상 문학의 에피파니 연구

국문 초록 (Abstract)

독자는 문학 텍스트에서 묘파하는 삶의 근원적인 고통에 쉬이 감응할 수 있다. 삶의 세세한 조건들로 일일이 추산하지 않은, 갑작스럽게 내려치는 날것의 통찰은 설득을 불요하고서 삶의 본질을 곱씹게 하는 것이다. 이는 지금도 지속적으로 호명되는 이상(李箱)의 작품에서 감각·감정이 중요하게 다루어져야 할 까닭이기도 하다.

본 논문의 목적은 정량적 접근과 정성적 접근을 병행함으로써 두 가지 접근이 갖는 장단점을 극대화 및 보완한 이상 단편소설 텍스트 해석 작업을 총체적으로 수행하는 것이다. 연구의 전체 과정은 다음과 같다. 1) 이상 단편소설 「地圖의暗室」, 「休業과事情」, 「집팽이轢死」, 「鼅鼄會豕」, 「날개」, 「逢別記」, 「童骸」, 「恐怖의記錄」, 「終生記」, 「幻視記」, 「失花」, 「斷髮」, 「金裕貞」 13편을 연구 대상으로 기초 문학 데이터를 구축하였고, 2) 이를 토대로 연구자 주도 감각 분류 데이터를 설계·구축하고, 딥러닝 기반 감정 분류 데이터를 산출했으며, 3) 이상 문학의 감각, 감정, 에피파니(epiphany)의 특질을 ‘멀리서 읽기’로 살펴봄과 동시에, 4) 그 문학적 함의를 ‘가까이 읽기’의 노력을 경주하여 탐구하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.

첫째, 이상 단편소설 13편을 대상으로 기계 가독형 문학 데이터를 구축하고, 이를 통해 소설 텍스트를 위한 문학 데이터를 설계하고 구축하는 과정을 제시하였다. 기존에 정성적 탐구 대상으로만 여겨졌던 요소를 연구자가 직접 판단하여 구축한 데이터를 포괄한 것은 문학 텍스트를 단선적으로 입력하는 기존의 방식과는 대별된다. 본 연구의 문학 데이터 구축 사례가 인문 데이터의 구조와 필요에 대한 인식이 부족한 현 상황에서 참고 사례로 이바지할 수 있기를 기대한다.

둘째, 구축한 데이터를 활용한 분석 프로세스로 이상 단편소설 13편에 나타난 감각, 감정의 세부분을 정량·정성적으로 살펴 그 함의를 고찰하였다. 딥러닝 감정 분석을 소설 텍스트에 도입하여 그 효용과 한계를 확인하였고, 맥락성의 결여로 분석 중 좌초될 만한 미비점을 정성적으로 보완하였다. 이로써 구축한 문학 데이터가 활용될 수 있는 저변을 구체적인 실례를 통해 예증하였고 이상 단편소설에 나타난 감각, 감정의 양상과 그 의미를 고찰할 수 있었다.

셋째, 에피파니라고 하는 문학적 순간을 감각과 감정과 연결함으로써 이상 단편소설에 나타난 극적 에피파니의 감각·감정 패턴과 그 문학적 함의를 고찰하였다. 텍스트 흐름의 패턴을 활용한 분석은 계량적 연구의 미비점으로 곧잘 지목되는 맥락성 결실에 대한 부분적인 보완이 되며, 이러한 접근을 통해 기연구에서는 질적 접근만이 용이했던 에피파니라는 문학적 순간을 정량적으로 포착할 수 있는 여지를 마련할 수 있었다.

본 연구를 통해 구축한 이상 단편소설 문학 데이터와 분석 프로세스에서 활용한 소스 코드 파일은 모두 웹에 공개되어 누구나 쉽게 활용할 수 있으므로, 이후 이상 문학 연구자나 문학 텍스트를 대상으로 한 디지털인문학 연구를 고심하는 여러 연구자들이 공유된 자원을 바탕으로 새롭게 문학 데이터를 설계하고 이를 분석 및 해석하는 데 적절하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The reader can easily feel the underlying pain of life described in a literary text. The sudden and raw insight, which is not calculated by the detailed conditions of life, makes the reader reflect on the essence of life without needing to be persuaded. This is the reason why sense and emotion are important in Yi Sang’s (李箱) works, which are still constantly invoked.

The purpose of this thesis is to conduct a holistic textual interpretation of Yi Sang’s short stories by combining quantitative and qualitative approaches, maximising and complementing the advantages and disadvantages of both approaches. The overall process of the research is as follows. 1) The basic literary data of Yi Sang’s 13 short stories, ‘Chidoŭi amshil(地圖의暗室, The Dark Room of the Map),’ ‘Hyuŏpkwa sajŏng(休業과事情, A Shutdown & Reasons),’ ‘Chipp'aengiyŏksa(집팽이轢死, The Walking Stick is Killed by Train),’ ‘Chijuhoeshi(鼅鼄會豕, A Spider Meets A Pig),’ ‘Nalgae(날개, The Wings),’ ‘Pongbyŏlgi(逢別記, A Record of Meeting and Parting),’ ‘Donghae(童骸, A Child Skeleton),’ ‘Kongp'oŭi kirok(恐怖의記錄, A Record of Fear),’ ‘Chongsaenggi(終生記, A Record of Ending Life),’ ‘Hwanshigi(幻視記, A Record of Hallucination),’ ‘Shirhwa(失花, A Lost Flower),’ ‘Tanbal(斷髮, Bobbed Hair),’ and ‘Kimyujŏng(金裕貞),’ were constructed as the research subjects, 2) Based on this, researcher-led sense classification data was designed and constructed, and deep learning-based emotion classification data was calculated; 3) The characteristics of sense, emotion, and epiphany in Yi Sang’s literature were examined by ‘distance reading’; and 4) The literary implications were explored by ‘close reading’. The results of this study can be summarized as follows.

First, literary data in a machine-readable format was constructed for the 13 short stories by Yi Sang, and the process of designing and constructing literary data for novel texts was presented. Including data constructed through the researcher’s direct judgment, which were previously only considered qualitative research subjects, differentiates this method from others that read literary texts in a linear manner only. It is hoped that this study’s case of literary data construction will serve as a reference case in the current situation where there is a lack of awareness of the structure and needs of humanities data.

Secondly, through the analysis process using the constructed data, the senses and emotions present in the 13 short stories by Yi Sang were examined both quantitatively and qualitatively, and their implications were considered. The introduction of deep learning emotion analysis into the novel texts confirmed its utility and limitations, and qualitative supplementation was made for shortcomings that could arise due to the lack of contextuality. This study demonstrated the potential applications of the constructed literary data through a concrete example and explored the aspects of sense and emotion in Yi Sang’s short stories and their meaning.

Third, by connecting literary moments called epiphanies with senses and emotions, this study examines the sensory-emotional patterns of dramatic epiphanies in Yi Sang’s short stories and their literary implications. The analysis of textual flow patterns partially compensates for the lack of contextuality, which is often pointed out as a deficiency in quantitative studies, and this approach makes room for the quantitative capture of the literary moment of epiphany, which was only possible with a qualitative approach in previous studies.

Since both the literary data of Yi Sang's short stories and the source code files used in the analysis process are publicly available on the web, it is expected that future researchers of Yi Sang's literature or other researchers considering digital humanities research on literary texts can use the shared resources to design new literary data and analyse and interpret them appropriately.