본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

한시 유사도 분석 방안 연구

A Study of Korean Chinese poetry similarity analysis

0

조회

0

다운로드

11

인용

0

참고문헌

키워드

초록

이 논문은 한시 유사도 분석을 위한 방안 제시를 목표로 한다. 한시는 글자 수의 제한으로 간결한 응축 표현이라는 장점이 있으나 지어진 작품이 많아질수록 새로운 표현의 한계에 부딪히게 된다. 그래서 用事와 點化가 하나의 기법이 되었다. 그렇지만 과도한 사용은 표절의 혐의를 벗어나기 어렵다. 한시 분석의 핵심은 작가의 고유성 입증이다. 이를 위해서는 다른 시와의 차별성 확인이 필요하다. 유사한 다른 시가 없는지, 또 유사하다면 어느 정도인지에 따라 시의 평가가 달라질 수 있다. 따라서 단순히 유사성 확인이 아니라 이를 통하여 영향 관계나 공통적 특성 확인이 유사도 분석의 목적이다. 시는 표층 구조와 은닉 구조로 되어 있으며 이 두 구조가 작용하여 독자에게 다가선다. 다의성은 이 과정에서 발생한다. 같은 7자 시구에서 한자 1자 차이로 의미가 변할 수도 있지만 6자가 같다면 우연의 일치일 가능성은 적다. 최초의 사용자와 활용의 역사를 추적하면 그 영향 관계를 추론할 수 있다. 수많은 시에서 유사한 시구를 찾아내는 분석은 컴퓨터 프로그램의 도움이 없이 해결할 수 없다. 프로그램의 기초는 알고리즘의 개발이다. 이 논문에서는 연구자가 개발한 프로그램의 한계와 이를 극복하기 위한 개선 방안을 제시하였다. 유사도를 분석하기 위해서는 먼저 시어의 분석이 필요하다. 보통 5자나 7자가 쓰이는 한시에서 시어의 기준을 정하기 매우 어렵다. 따라서 n-gram 분석과 사용 빈도를 파악하여 작가의 시어를 확정한다. 그리고 다른 문집과 비교하여 자주 활용하는 시어를 제외하면 그것이 바로 작가의 개성이 담긴 시어나 시구가 되는 것이다. 유사도 분석이 어려운 이유는 단순히 한자의 배열이 같은 시어나 시구만 동일 시어로 판단하면 안 되기 때문이다. 표절의 혐의를 피하려고 앞뒤 한자의 순서를 바꾸거나 비슷한 한자로 대치하기도 한다. 따라서 같거나 비슷한 의미의 시어도 유사도 분석에서 중요한 검토대상이다. 정확한 분석을 위해서는 중국 시까지 비교 대상에 포함해야 하며 시어의 변형 유형을 파악하여야 한다. 5언에 2자를 추가하여 7언으로 바꾸거나 시구를 나누어 활용하는 등 다양한 변형 사례의 수집이 필요하다. 정조나 느낌까지 포함하는 유사한 시어의 분류와 변형 구조의 파악이 되면 정확한 유사도 측정이 가능하다. 이러한 방법을 활용하면 작품들의 문학적 경향에 따른 분류나 상호 영향 관계를 파악하는 데 도움이 될 것이다.

Abstract

This paper aims to develop algorithms for Chinese poetry similarity analysis. Chinese poetry has the advantage of condensing and expressing because of the limitation of the number of characters, but new expressions are difficult in situations where there are many built works. So quote(用事) and magic transformation(點化) became a technique. However, excessive use is plagiarism. At the heart of the analysis is proving the author's uniqueness. This requires confirmation of differences from other cities. The city's evaluation may vary depending on whether there are other similar poems or, if so, to what extent. The measurement of similarity is not just for identifying similarities, but for identifying influences or common characteristics through this. Poetry consists of a surface structure and a hidden structure, and these two structures work to reach the reader. Polymorphism occurs in this process. The meaning may change by one character in the same seven-letter first pitch, but if six letters are the same, it is unlikely to be a coincidence. Tracking the history of first-time users and utilization can infer their impact relationships. Analysis that finds similar verses in many poems cannot be solved without the help of a computer program. The basis of the program is the development of algorithms. In this paper, we present a development method of algorithms for these analyses. In order to measure similarity, an analysis of Sheer is first needed. It is very difficult to set the standard for shears in Chinese poetry, which is usually used seven characters are usually used. Therefore, we determine the author's poem by analyzing n-grams and identifying the frequency of use. And except for the words that are frequently used compared to other literary works, it becomes a poem or first pitch containing the writer's personality. The reason why it is difficult to measure similarity is that only the same poem or verse with the same arrangement of Chinese characters should not be judged by the same poem. In order to avoid allegations of plagiarism, Chinese characters may be reordered or replaced with similar Chinese characters. Thus, the same meaning of the word is an important subject to consideration in measuring similarity. The development of algorithms requires identifying the variant types of shears. It is necessary to collect various cases, such as simply changing five words to seven words or dividing the first pitch. Accurate similarity measurements can be made once similar shears are classified and transformed structures are identified. Using these methods will help to identify classifications or mutual influence relationships according to literary trends in works.

참고문헌 (15)

  1. 金得臣, "柏谷集", 한국고전종합DB, ~
  2. 金尙憲, "淸陰集", 한국고전종합DB., ~
  3. 金昌翕, "三淵集", 한국고전종합DB, ~
  4. 李達, "蓀谷詩集", 한국고전종합DB, ~
  5. 朴淳, "思菴集", 한국고전종합DB, ~
  6. 白光勳, "玉峯集", 한국고전종합DB, ~
  7. 申欽, "象村先生集", 한국고전종합DB, ~
  8. 鄭斗卿, "東溟集", 고려대학교 해외한국학자료센터, ~
  9. 崔慶昌, "孤竹遺稿", 한국고전종합DB, ~
  10. 강혜근, "한자동의어사전" (2011), 궁미디어
  11. 이병찬, "한국 한시 코퍼스 구축과 활용 방안 연구", 한문학논집(漢文學論集), 53, pp.153~177 (2019), 근역한문학회[DOI]
  12. 이병찬, "『한국문집총간』 엔그램 분석 프로그램 개발 연구", 한국한문학연구, (77), pp.543~570 (2020), 한국한문학회[DOI]
  13. 이병찬, "한국고전종합DB의 『한국문집총간』분석 시각화 방안 연구", 민족문화, 57, pp.5~32 (2021), 한국고전번역원[DOI]
  14. 이종문, "李玉峯의 작품으로 알려진 漢詩의 作者에 對한 再檢討", 한국한문학연구, (47), pp.465~493 (2011), 한국한문학회[DOI]
  15. 胡俊峰, "基于词滙语义分析的唐宋诗计算机辅助深层硏究", 박사, pp.2010

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (10건)