디지털 기법을 활용한 시조의 ‘새(鳥)’ 수용 양상 고찰 -『韓國時調大事典』 수록 작품을 중심으로- (A Study on the Acceptance of Sijo's ‘Bird' Using Digital Techniques -Focused on Works Included in 『Korean Sijo Dictionary』-)

서지정보

· 발행기관 : 동아시아고대학회
· 수록지 정보 : 동아시아고대학 / 70호 / 35 ~ 60페이지
· 저자명 : 김성문, 이기성

초록

우리나라의 프로바둑기사 이세돌 9단과 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 인공지능 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)가 벌인 이른바 세기의 대결에서 이세돌 9단이 1:4로 패한 것이 2016년 3월의 일이다. 그 이후로 인공지능에 대한 세간의 관심은 크게 높아졌으며, 최근 오픈에이아이(Open AI)가 개발한 대화형 인공지능인 챗GPT-4가 출시되면서 이는 정점에 달한 듯한 분위기이다. 챗GPT로부터 촉발된 논의는 이제 우리 사회의 거의 모든 분야에 영향을 미치고 있고, 고전문학 연구도 예외가 아니다. 이번 연구는 이러한 시대적 흐름에 맞춰 고전문학 연구에 과학기술을 활용한 것이다. 디지털 분석 기법을 활용하면 연구의 시간을 획기적으로 절약할 수 있고, 결과의 정확도 또한 높일 수 있다는 장점이 있다. 아울러 개인 연구자의 관점에서 시도하기 어려운 새로운 접근의 가능성을 마련해 준다는 점에서도 분명 유의미한 방법론이라 할 수 있다.
이에 본고는 디지털 분석 기법을 활용하여 『韓國時調大事典』에 수록된 시조에 새가 어떠한 양상으로 출현하고 또 형상화되어 있는지 전수조사를 진행하고 이를 정리하였다.
우선 『韓國時調大事典』텍스트 파일의 초․중․종장의 패턴을 파이썬 코딩을 통해 식별하여 테이블 구조의 데이터프레임에 모든 시조를 수집하는 작업을 진행하였다. 그런데 대부분의 새는 표기 방식이 하나가 아닌 여럿으로 나타나기에, 대표적인 새 명칭(대표 명칭)과 표현상 변형될 수 있는 명칭(이칭)을 엑셀 파일로 정리하여 이른바 ‘시조 새 사전’을 구축하고 이를 기반으로 하여 새를 표현하는 단어가 포함된 시조를 파이썬 코딩을 통해 모두 수집하였다. 그리고 새의 출현 양상을 파악하기 위해 출현 빈도와 새가 등장하는 위치, 동시에 출현하는 새의 수 등 정량화가 가능한 데이터를 코딩을 통해 정리하고 네트워크 시각화 도구인 Gephi를 이용하여 네트워크를 생성하고 Louvain 알고리즘을 적용하여 클러스터링을 수행한 후 시각화하였다.
본고와 같이 『韓國時調大事典』을 대상으로 새와 관련한 전수조사를 진행한 연구가 그동안 없었다는 점에서 나름의 의의를 가질 수 있기를 기대한다.

영어초록

In March 2016, in a historic match dubbed as the “match of the century,” Lee Sedol, a professional Go player from South Korea, lost to AlphaGo, an artificial intelligence program developed by Google DeepMind, with a score of 1-4. Since then, public interest in artificial intelligence has soared, and with the recent release of Open AI’s conversational AI, ChatGPT-4, the excitement seems to have reached its peak. The discussions sparked by ChatGPT are now influencing almost every domain in society, and literary studies are no exception. In this study, science and technology in classical literature research is utilized in accordance with these trends. Digital analytical techniques can significantly save research time and increase the accuracy of the results. In addition, such techniques provide the possibility of new approaches, which cannot be easily attempted by individual researchers.
Accordingly, through digital analysis techniques, in this study, we summarized the appearance and shape of birds in the sijo contained in 典Korea Times調 through a full investigation.
First, the patterns in the beginning, middle, and end of the ‘Korean Sijo Dictionary of the Times’ text file were identified through Python coding, and all sijo poems were collected in a table-structured data frame. However, as most birds have multiple ways of expression, an Excel file was created that included representative bird names (the main name) and all possible alternative names (nicknames) to compile the ‘Sijo Bird Dictionary’. Based on this dictionary, all sijo poems containing words that represent birds, were collected through Python coding. To understand the patterns of bird appearances, data such as the frequency of appearance, location of bird appearance, and number of birds appearing simultaneously, were quantified through coding. A network was created using the Gephi tool, a network visualization tool, and visualized by applying clustering with the Louvain algorithm. This study, which includes a complete survey on birds in the ‘Korean Sijo Dictionary of the Times’, is significant as similar research has not been conducted previously.

참고자료

· 없음