한국고전종합DB의 『한국문집총간』 분석 시각화 방안 연구

이병찬; 민경주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이병찬 (우송교양대학) 민경주 (유레카솔루션)

저널정보: 한국고전번역원 민족문화 민족문화 제57집

발행연도: 2021.3

수록면: 5 - 32 (28page)

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이 연구는 한국고전종합DB의 『한국문집총간』을 대상으로 새로운 기술인 데이터 시각화를 활용하여 연구자의 자료 분석에 도움을 주는 시스템의 개발을 위한 첫걸음이다.
한국고전종합DB는 다양한 고전 자료를 디지털화하여 API 형태로 제공하고 있다. API로 제공된 문집 데이터를 크롤링하여 데이터베이스에 저장하고, 이 데이터를 가공한 후 시각화하면 문집 데이터의 특성을 직관적으로 이해할 수 있다. 컴퓨터의 빠른 연산 능력을 이용해 수많은 데이터를 분석함으로써, 하나의 문집을 시각화하는 것은 물론이고, 문집-문집의 관계뿐만 아니라, 여러 문집을 동시에 비교분석까지 가능하다.
데이터를 시각화하는 가장 대표적인 예 중 하나는 사용된 단어의 분포에 따라 크기나 색으로 표시하는 워드 클라우드이다. 한글의 경우 워드 클라우드는 대개 한글 사전으로 사용되는 세종 사전에 기반하고 있다. 하지만 한국고전종합DB에서 API로 제공되는 데이터는 漢字로 표현되어 있어 기존의 한글이나 영어와 구조적으로 다르다. 이에 비록 초보 단계지만, 한국고전종합DB에 수록된 문집에 맞는 분석알고리즘을 적용하여 데이터를 시각화한 후 직관적인 분석이 가능하고, 이를 토대로 인문학적 의미를 찾을 수 있는 문집 분석 시스템의 개발을 시도하였다.
한국고전종합DB의 문집 정보는 일정한 형식을 갖고 API로 제공된다. 따라서 더 수준 높은 XML로 가공하여 정보를 제공한다면 이론적으로 이러한 문집 분석 시스템의 성능이 향상될 것이다. 그리고 많은 전문가가 참여한 개발이 이루어지면, 한국고전종합DB 『한국문집총간』 전체의 분석이 가능할 것이다. 본 연구의 시각화 완성도는 기술적인 여건상 아직 초보적인 단계이지만 문집 단독 시각화, 비교 시각화, 관계망 시각화 등 다양한 방법을 도입하였다.
『한국문집총간』을 대상으로 한 시각화 연구는 조건의 한계로 만족할 만한 결과를 도출하지 못하였다. 하지만 최초로 시각화 시스템을 구축하고 그 과정에서 파생되는 많은 문제점을 파악하여 시각화의 방향을 설정할 수 있었다는 점은 매우 의미 있는 성과였다. 앞으로 본 연구에서 제시한 가능성과 한계를 개선하여 향후 한문학 연구에 조금이나마 도움이 되기를 기대한다.

This paper is the first step toward developing a system that will help researchers analyze data by utilizing data visualization, a new technology for for the Collections of Korean literary works in the Korean Classics Database.
The Korea Classics DB provides various classical materials in the form of an API. By crawling the data provided by the API and storing it in the database, the data can be processed and visualized in an intuitive way. By analyzing high volumes of data using the computer"s fast computing power, it is possible, as well as to visualize a collection of literary works, to compare and analyze two collections and. further, multiple collections of literary works at the same time.
One of the most representative examples of visualizing data is Word Cloud, in which displays the output in size or color depending on the distribution of words used. In the case of Hangeul, Word Cloud is based on the King Sejong dictionary, which is used as the standard Korean dictionary. However, the data provided by the API in the Korea Classics DB is expressed in Chinese character, which are structurally different from the existing Hangul or English. Although the system was in a rudimentary stage, it attempted to develop a collection analysis system that could visualize the data by applying analysis algorithms suitable for the collections contained in the Korea Classics DB, and then find the meaning based on the context of the humanities.
The data of the collections of literary works in the Korean Classics DB are provided in an API with a certain format. Thus, if they are processed into higher levels of XML and provided theoretically, these literature analysis systems are sure to improve performance. And, if numerous experts join this research, all the collections in the Korean Classics DB can be analyzed.
In fact this research has failed to produce satisfactory results in visualization under limited conditions. However, it is considered to be a very meaningful one, since we have identified numerous problems in the process of visualization, and also have set a new direction of research in visualization. We hope to increase the possibilities and overcome the limitations found in this research, which will help a lot to the future Korea Classics research.

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