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논문KCI 등재

AI 시대 중국 고전문학 연구의 새로운 방법론 탐색

The Exploring Methodological Innovation in the Research of Chinese Classical Literature for the AI Era

김준연
한국중국어문학회 (The Society For Chinese Language And Literature)|2021.02|중국문학 (CHINESE LITERATURE)|제106권 |pp. 1-28|DOI 10.21192/scll.106..202102.001

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인공지능빅데이터Big data정보시각화Information visualizationArtificial intelligence기계번역Machine translationChinese classical literature중국 고전문학전산비평Computational criticism
주제분류중국어와문학

초록

본고는 ‘AI 시대’에 대응해 중국 고전문학 연구에서 새로운 방법론을 모색해볼 다섯 가지 세부 분야를 검토한 것이다. 전산비평은 코퍼스 문체론을 주요 방법론으로 삼아 문학 텍스트를 이해하고자 하는 시도이다. 프랑코 모레티가 ‘멀리서 읽기’로 표현한 거시적 관점에서의 고찰이나 어휘 수준의 탐색에서 모두 효과를 기대할 만하다. 빅데이터는 데이터 마이닝 기법을 통해 유의미한 정보를 발굴하고자 할 때 유용해 보인다. 네트워크 분석과 연결 지을 때 더 좋은 결과가 기대된다. 인공지능은 ‘Word2Vec’과 같은 텍스트 처리 모델을 이용해 共起語 분석에서 장점을 발휘한다. 문장 유사도 분석을 응용하면 異本 텍스트 간의 비교나 작가들의 계보 작성에 도움을 얻을 수 있을 것이다. 기계번역은 아직 원전 텍스트와 주석서의 안정적인 독해를 기대할 만한 수준은 아닌 것으로 판단된다. 그러나 현대어로 된 2차 자료를 섭렵하는 과정에서 언어의 장벽을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 정보시각화 분야에서는 ‘GIS 기반 문학지도’와 ‘인포그래픽’ 모두 아직 국내 중국 고전문학 연구에서 활성화되지 않은 것으로 여겨진다. 중국 고전문학 교육 분야와 연계해 더 활발한 탐색과 시도가 진행되기를 기대한다.

Abstract

This study was conducted to suggest how Chinese classical literature researchers should respond the time when the words "fourth industrial revolution" and "AI era" became hot issues around the world. Although it is not yet clear what the meaning of the fourth industrial revolution is, many people are emphasizing the importance of "big data" and "artificial intelligence." We need to collect 'data' and process 'information' to create 'knowledge' and provide 'better understanding' for our research. For this reason, I think that the researchers in Chinese classical literature also should adapt well to the AI era and find innovative methodologies. In this paper, I reviewed five detailed areas to explore new methodologies in Chinese classical literature research. Computational criticism is an attempt to understand literary texts using corpus stylistics as the main methodology. Both in terms of macro-views expressed by Franco Moretti as "distant reading" and in vocabulary-level exploration are expected to be effective. Big data seems useful when trying to find meaningful information through data mining techniques. Better results are expected when linked to network analysis. Artificial intelligence can find advantages in co-occurrence analysis using text processing models such as 'Word2Vec'. The application of sentence similarity analysis will help with comparison between different versions and the creation of the authors' genealogy. Machine translation is not yet expected to be stable reading of original texts and annotations. However, it is expected to contribute to lowering the language barrier in the process of obtaining secondary data in modern languages. Information visualization does not seem to have been activated in both GIS-based literature maps and infographics fields. I hope that more active exploration and attempts will be carried out in conjunction with the field of Chinese classical literature education. However, it is not desirable to overlook the fact that using computers in Chinese classical literature research is ultimately researchers. In other words, discovering research problems and finding solutions is human, not AI. In order to find a research problem, researchers must first read the target texts meticulously. If we have determined that "calculation" is necessary to solve research problems, it is better to find the optimal and best solution with the help of a computer expert than to solve it by ourselves.

참고문헌 (55)

  1. 김용학, "사회 연결망 이론" (2007), 박영사
  2. 신동희, "인간과 빅데이터의 상호작용" (2014), 성균관대학교출판부
  3. 이기창, "한국어 임베딩" (2019), 에이콘
  4. 이영주, "두시의 장법과 격률" (2019), 명문당
  5. 이재박, "다빈치가 된 알고리즘" (2018), MID
  6. 이재연, "세계 디지털 인문학의 현황과 전망" (2019), 커뮤니케이션북스
  7. 조동일, "문학연구방법" (2008), 지식산업사
  8. 조지형, "디지털 시대의 인문학, 무엇을 할 것인가" (2001), 사회평론
  9. 최진기, "한권으로 정리하는 4차산업혁명" (2018), 이지퍼블리싱
  10. NodeXL Korea, "노드엑셀따라잡기" (2015), 패러다임북
  11. 鈴木虎雄, "杜甫全詩集" (1978), 日本図書センター
  12. Russell L. Ackoff, "Ackoff, Ackoff's best : his classic writings on management" (1999), Wiley
  13. 빌 킬데이, "구글맵 혁명" (2020), 김영사
  14. 에레즈 에이든, "빅데이터 인문학 : 진격의 서막" (2015), 사계절
  15. 조설근, "홍루몽" (2017), 솔출판사
  16. Wayne Holmes, "인공지능 시대의 미래교육" (2020), 피와이메이트
  17. 김준연, "당대 칠언율시 연구 : 형성과 발전과정을 중심으로", 박사, 문학, pp.2001
  18. 蘇勁松, "全宋詞語料庫建設及其風格與情感分析的計算方法研究", 碩士, pp.2007
  19. 吳春龍, "宋詞風格的計算機輔助分析研究", 碩士, pp.2008
  20. 易 勇, "計算機輔助詩詞創作中的風格辯析及聯語應對硏究", 博士, pp.2005
  21. 張 帥, "計算機輔助宋詞硏究", 碩士, pp.2012
  22. 김준연, "당대 시인의 사회 연결망 분석 (2)", 중국학보, (91), pp.45~73 (2020), 한국중국학회[DOI]
  23. 강병규, "AI의 중국 古典詩歌 창작 —詩語의 학습과 생성", 중국문학, 100, pp.183~208 (2019), 한국중국어문학회[DOI]
  24. 강우규, "딥러닝을 활용한 경판 방각본 소설의 유형 고찰 -영웅소설과 애정소설 유형을 중심으로-", 국제어문, (84), pp.9~35 (2020), 국제어문학회[DOI]
  25. 권기성, "컴퓨터를 이용한 고전문학의 방법론적 전환과 전망—필기, 야담의 연구 사례를 중심으로—", 인공지능인문학연구, 1, pp.9~29 (2018), 인문콘텐츠연구소[DOI]
  26. 권도경, "2018년 인공신경망 기계번역의 중한 번역 현황 - 구글 번역과 네이버 파파고를 중심으로", 중국문학, 98, pp.233~266 (2019), 한국중국어문학회[DOI]
  27. 김성문, "인공지능 시대와 고전문학", 문화와융합, 40(6), pp.129~154 (2018), 한국문화융합학회
  28. 김용수, "세계문학과 디지털 인문학 방법론: 한국 학계의 모레티 연구", 비평과이론, 24(3), pp.59~78 (2019), 한국비평이론학회[DOI]
  29. 김현, "미국 인문학재단(NEH)의 디지털인문학 육성 사업", 인문콘텐츠, (34), pp.29~51 (2014), 인문콘텐츠학회
  30. 당윤희, "《中國文學》에 수록된 중국고전문학 관련 논문의 연구 동향 분석", 중국문학, 100, pp.243~262 (2019), 한국중국어문학회[DOI]
  31. 유인태, "디지털 인문학은 인문학이다", 인문논총, 77(3), pp.365~407 (2020), 인문학연구원[DOI]
  32. 박정원, "중국문학 데이터 리터러시(data literacy) 분석툴 운영전략 연구－쑤퉁(苏童) 장편소설 텍스트를 중심으로－", 중국학연구, (90), pp.135~172 (2019), 중국학연구회[DOI]
  33. 박정원, "중국학 데이터 크롤링 전략과 시각화 플랫폼 분석", 중국연구, 84, pp.65~96 (2020), 중국연구소[DOI]
  34. 박충식, "인공지능 인문학을 위한 인공지능 기술 이해", 인공지능인문학연구, 1, pp.173~182 (2018), 인문콘텐츠연구소
  35. 송원찬, "중국소설교육과 디지털콘텐츠", 중국소설논총, (27), pp.313~340 (2008), 한국중국소설학회[DOI]
  36. 육현승, "빅데이터 시대에 인문학의 역할변화에 대하여", 독어독문학, 54(2), pp.119~147 (2013), 한국독어독문학회[DOI]
  37. 김경모, "커뮤니케이션 연결망 분석의 이론적 기초에 관한 탐색적 접근", 커뮤니케이션 이론, 1(2), pp.162~207 (2005), 한국언론학회
  38. 이경수, "인공지능 시대 시의 윤리와 시적 정의 -인공지능인문학을 위한 제언-", 국제어문, (82), pp.429~452 (2019), 국제어문학회[DOI]
  39. 이병찬, "빅데이터 분석 방법을 활용한 한시 영향관계 분석을 위한 시론", 어문연구, 94, pp.107~129 (2017), 어문연구학회[DOI]
  40. 이승진, "빅데이터와 문학 - 연구지평의 확장 -", 인문연구, (75), pp.1~36 (2015), 인문과학연구소
  41. 장석현, "정보시각화와 지식시각화의 비교분석을 통한 표현방법 연구", 한국HCI학회, 한국HCI학술대회 논문집 (2008)
  42. 정과리, "빅데이터의 문학적 활용과 빅데이터에 대한 문학적 성찰", 시민인문학, (30) (2016), 경기대학교 인문학연구소
  43. 정규식, "한국 고전문학 연구와 빅데이터(Big data)의 활용", 인문연구, (75), pp.68~94 (2015), 인문과학연구소
  44. 최진원, "빅데이터 시대에 효과적인 시각커뮤니케이션을 위한 인포그래픽 연구", 한국과학예술융합학회, 11, pp.165~175 (2012), 한국전시산업융합연구원
  45. 하명정, "코퍼스에 기반한 문학텍스트 분석", 한국콘텐츠학회 논문지, 13(9), pp.440~447 (2013), 한국콘텐츠학회[DOI]
  46. 허고은, "Word2Vec과 WordNet 기반 불확실성 단어 간의 네트워크 분석에 관한 연구", 한국문헌정보학회지, 53(3), pp.247~271 (2019), 한국문헌정보학회[DOI]
  47. 허철, "지식확산의 새로운 경로, 漢文 기계번역의 가능성과 구축 방향에 대한 일견", 민족문화, 51, pp.75~114 (2018), 한국고전번역원[DOI]
  48. 王兆鵬, "電子古籍文獻檢索資源槪述", 古典文學知識 (2003)
  49. 劉京臣, "大數據時代的古典文學硏究", 文學遺産, (3) (2015)
  50. 李國強, "基於計算機的詞頻統計研究-考證《紅樓夢》 作者是否唯一", 瀋陽化工學院學報 (2006)
  51. 李思嘉, "基於人工智能的金庸之作家論硏究", 心理 : 技術與應用, 7(10) (2019)
  52. 李賢平, "《紅樓夢》 成書新說", 復旦學報(社會科學版), (5) (1987)
  53. 鄭永曉, "古籍數字化與古典文學硏究的未來", 文學遺産, (1) (2005)
  54. D. Park, "Topology and evolution of the network of western classical music composers", EPJ Data Science, 4(2) (2015)
  55. Doheum Park, "Novelty and influence of creative works, and quantifying patterns of advances based on probabilistic references networks", EPJ Data Science, 9(2) (2020)

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