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제목계량적 문체 분석을 통한 소현성록 연작의 변이양상 고찰 - 이대 15권본과 규장각21권본을 중심으로2019-04-11 11:32
작성자 Level 10

고유번호: http://www.riss.kr/link?id=A106103606

제목: 계량적 문체 분석을 통한 <소현성록> 연작의 변이양상 고찰 - 이대15권본과 규장각21권본을 중심으로 - ·

= A Study on the Transformation of Different Versions of the < So Hyeon-seongnok > Series by Computer - Focused on Ewha Womans University’s 15-volume version and Kyujanggak’s 21-volume version -

저자명: 강우규 ( Woo-kyu Kang ) , 김바로 ( Ba-ro Kim )

학술지명: 국제어문

권호사항: Vol.80 No.- [2019]

수록면: 115-135(21쪽)

발행처: 국제어문학회 ( 구 국제어문학연구회 )

발행년도: 2019.3

등재정보: KCI

기타사항: 주저자: 강우규, 교신저자: 김바로


초록:


본 연구는 국문장편소설의 이본을 연구함에 있어 효율성과 객관성을 담보하기 위한 방법론을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 <소현성록> 연작의 두 이본인 이화여대 소장 15권본과 규장각 소장 21권본을 대상으로 상관분석 및 계층분석을 진행하고, 이본 간의 변이 양상을 파악하였다.

결과적으로 <소현성록> 연작은 별도로 존재하던 또는 공동 집필된 “소현성”, “소운성”, “소운명”, “소수빙”, “후일담”, “소운경” 등의 이야기가 1차적으로 결합되고, 후에 “소수주” 이야기가 삽입되며, 다시 “소운희”, “본전별서”, “몽유록” 등의 이야기가 삽입되어 현전하는 구성체계를 갖춘 이본들 또는 그 모본으로 형성되었을 가능성을 보여준다. 또한 이대15권본과 규장각21권본은 상호 영향관계 속에서 변이되었음을 살펴볼 수 있다. 


This article looks for a methodology to study the original Korean novel efficiently and objectively. To this end, we conducted a correlation analysis and hierarchy analysis on the 15 volumes of Ewha Womans University and 21 volumes of Gyujanggak, two of the series, and identified the patterns of variation between the two.

As a result, Different Versions of the < So Hyeon-seong nok > series show the following formation process.

First, “So Hyeon-seong”, “So Un-seong”, “So Un-myeong”, “So Su-bing”, and “So Un-kyeong”, etc. that are either individually present or co-authored are primarily combined. Thereafter, “So Su-joo” are inserted, and finally, “So Un-hee”, “Bonjeonbyeolseo”, and “Mongyulog” are inserted to form versions with current composition. The results of the hierarchical analysis show that Ewha Womans University’s 15-volume version and Kyujanggak’s 21-volume version influenced and changed each other. 

키워드: 

<소현성록> 연작 , 이본(異本) , 상관분석 , 계층분석 , 재구(再構) , 상호영향 성 , 인공지능인문학 , 디지털인문학 

< So Hyeon-seong nok > Series , Different Versions correlation analysis , Hierarchical clustering , reconstruction , interactivity, AI humanities , digital humanities

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