디지털을 활용한漢文古典 연구 현황과 과제
Current status and challenges of research on digital-based classical Chinese research
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이 글은 한문고전 자료를 대상으로 하여 디지털 환경 아래 이루어진 연구 성과를 유형별로 살펴보고, 향후 과제를 점검해 보고자 한 것이다. 이를 위해 우선 학문 단위의 하나로 자리 잡은 ‘디지털 인문학’의 함의를 검토함으로써 ‘디지털 한문학’의 성립 가능성을 타진하는 한편 이미 다양한 방면에서 진행되고 있는 ‘디지털 활용 한문학 연구’에 대해서도 포괄적으로 살펴보았다. 한문학과 관련하여서는 데이터 체계화 및 데이터 마이닝에 관한 연구가 주종을 이루는 가운데 개념‧목적‧성격‧방향 등을 개관하는 논문도 꾸준히 발표되고 있으며, 기계번역‧광학적 문자 인식(OCR) 등 인공지능 기술 관련 연구도 간헐적으로 보인다. 디지털을 활용한 한문학 연구가 디지털이 만들어내는 놀랍고 아름다운 세계를 증명하는 콘텐츠로만 소비되지 않고 의미 있는 성과를 낳으려면 공유와 협업의 문화를 안착시키는 것이 중요하다. 그러나 재정과 저작권 문제는 물론 전통적 연구 방법에 익숙한 연구자들의 심리적 저항감을 극복해야 하는 난관이 존재한다. 이런 문제를 단숨에 해결할 수는 없겠지만 우선 연구에 활용한 소스 코드와 프로그램 코드는 공개‧공유하는 것을 원칙으로 하되 데이터의 경우 제반 상황을 고려하여 선택적으로 공유할 수 있도록 하는 것이 현실적인 방안이 될 것이며, 연구 네트워크나 플랫폼 구축 등 디지털을 활용한 연구생태계를 강화하기 위한 노력이 함께 이루어져야 한다.
Abstract
This article aims to examine the research results conducted in the digital environment on classical Chinese literature by type and to examine future tasks. To this end, this article first examines the implications of ‘Digital Humanities’, which has established itself as an academic unit, to explore the possibility of establishing ‘Digital Classical Chinese’, while also comprehensively examining ‘Digital Assisted Classical Chinese Research’ that is already being conducted in various fields. In relation to Classical Chinese, research on data systematization and data mining is the main focus, papers outlining concepts, purposes, characteristics, and directions are also consistently published, and research on artificial intelligence technologies such as machine translation and optical character recognition(OCR) is also seen intermittently. In order for digital-based classical Chinese research to not only be consumed as content that proves the amazing and beautiful world created by digital technology, but also to produce meaningful results, it is important to establish a culture of sharing and collaboration. However, there are difficulties such as overcoming financial and copyright issues as well as the psychological resistance of researchers accustomed to traditional research methods. Although these problems cannot be solved all at once, it would be realistic to make it a principle to first openly share source codes and program codes used in research, but to selectively share data considering various circumstances. In addition, efforts should be made to strengthen the research ecosystem utilizing digital technology, such as by establishing research networks and platforms.
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