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본 연구는＇컴퓨터가 인간처럼 현대 소설의 주제를 찾을 수 있는가?＇라는 질문에 대한 현재 시점의 답이다. 결론부터 말하자면, 인간만큼 섬세하지 않지만 가능하다. 이를 설명하기 위하여, 조세희 작가의 『난장이가 쏘아올린 작은 공』(이하 난쏘공) 연작 12편을 오픈소스 ＇R＇로 텍스트 마이닝해서 주제 담론을 산출하는 연구를 실시하였다. 난쏘공 연작 12편 안에는 여러 개의 주제담론이 내포되어 있는데 그것을 찾기 위해 개별 작품 간 유사도를 수학적 알고리즘을 활용하여 측정하였고, 계층적으로 군집화(Hiarchical ...

본 연구는＇컴퓨터가 인간처럼 현대 소설의 주제를 찾을 수 있는가?＇라는 질문에 대한 현재 시점의 답이다. 결론부터 말하자면, 인간만큼 섬세하지 않지만 가능하다. 이를 설명하기 위하여, 조세희 작가의 『난장이가 쏘아올린 작은 공』(이하 난쏘공) 연작 12편을 오픈소스 ＇R＇로 텍스트 마이닝해서 주제 담론을 산출하는 연구를 실시하였다. 난쏘공 연작 12편 안에는 여러 개의 주제담론이 내포되어 있는데 그것을 찾기 위해 개별 작품 간 유사도를 수학적 알고리즘을 활용하여 측정하였고, 계층적으로 군집화(Hiarchical Clustering) 했다. 그리고 군집별로 주요 키워드를 뽑아내어 조합하였는데 인간이 난쏘공을 읽고 느끼는 주제와 유사했다. 이 과정을 설명하기 위한 논문의 구성은 아래와 같다.
1장 서론에서는 현대소설 난쏘공에 관한 빅데이터 연구의 당위성을 설명하였다. 2장 선행연구 검토 및 이론적 배경에서는 난쏘공과 텍스트 마이닝 선행연구 및 텍스트 마이닝을 이해하는데 필요한 이론적 개념을 설명하였다. 3장 연구방법 및 절차에서는 컴퓨터가 난쏘공을 읽기 위해 필요한 사전처리(Pre-process) 과정을 자세하게 설명하였다. 4장 연구결과에서는 컴퓨터가 알려준 난쏘공의 주인공과 주제 담론을 정리하였다. 마지막으로 5장에서는 본 논문의 결과를 요약하고 더 나아가야 할 방향을 제시하였다.
본 논문의 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 난쏘공은 인물을 중심으로 서사가 전개된다. 이를 난쏘공 연작 DTM에서 인물 등장 빈도를 산출하여 통계적 수치로 제시하였다.
둘째, 컴퓨터가 산출한 난쏘공 연작의 초점인물과 인간이 판단한 초점인물의 일치율은 75%다. 12편 중에서 9편이 일치하고, 3편은 불일치한다. 그 이유는 컴퓨터가 ＇시점＇을 이해하지 못하는 것과 관련이 있었다.
셋째, 난쏘공을 계층적 군집화 한 결과 총 7개로 산출된다. 3개의 군집에서는＇공장＇을 배경으로 하는 각 인물의 서로 다른 상황과 입장이 드러난다. 또 다른 군집 3개는 중산층의 인물들이 겪는 상황과 고민이 제시된다. 마지막 1개의 군집은, 『뫼비우스의 띠』와 『에필로그』로 엮인 군집으로, 주제 담론을 산출하기 힘든 형식 자체의 특수성을 확인할 수 있었다.
넷째, 수학적 알고리즘을 통해 산출된 주제 담론은 추상적이다. 왜냐하면, 출현 빈도를 통한 주요 키워드를 산출할 수는 있지만, 그 주요 키워드를 문장 수준으로 조립하는 것은 현재 기술의 수준상 인간의 몫이기 때문이다. 다시 말해, 인간이 주요 키워드와 소설 텍스트를 비교하면서 주제 담론의 타당성을 판단해야 하기 때문에, 아직까지는 인간의 해석이 보조되어야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study has got an answer for question ‘Can computers find a subject of modern novel as much as humans can do?’. In conclusion, here is the answer that computers can answer it although their answer is not detailed as much as humans. To explain it, this study carries out a text mining with open so...

This study has got an answer for question ‘Can computers find a subject of modern novel as much as humans can do?’. In conclusion, here is the answer that computers can answer it although their answer is not detailed as much as humans. To explain it, this study carries out a text mining with open source ‘R’ to derive a subject discourse based on a dozen of novel series 『The Dwarf』written by Cho, Se-hee. There are several subjects discourse included in a dozen of novel series 『The Dwarf』, to find it, this study performs hierarchical clustering by using mathematical algorithms to measure a similarity among individual novels. After this study extracts key-words according to each cluster of group, it combines its relevant rules that it has a similarity with readers’ appreciation. To explain this process, the composition of study is as follows.
In Chapter 1, it is about the necessity of big data-related study for modern novel 『The Dwarf』. In Chapter 2 as advanced study review and theoretical background, it describes required theoretical ideas to understand 『The Dwarf』, advanced study of text mining, and the text minning. In Chapter 3, it describes the pre-process steps required for computer to read 『The Dwarf』 in detail. In Chapter 4, as a result, it arranges a protagonist and discourse subject of 『The Dwarf』 informed by the computer. At last, in Chapter 5, it summarizes conclusions of this study and suggests a further direction.
To summarize it, there is the result of study as follows.
First, 『The Dwarf』 is narrated focused on characters, therefore, it suggests statistical figures by calculating a characters’appearance rate in its series DTM.
Second, there is only 75% matched between main character of the series of 『The Dwarf』classified by the computer and main character decided by reader. From this, 9 pieces matched while 3 pieces did not among the 12 pieces. There is a reason why the computers do not understand the concept of ‘point of view’ perfectly.
Third, according to hierarchical clustering procedure, there are 7 groups in 『The Dwarf』. In first three groups, it narrates each different situation and position of each characters on the background of ‘factory’. In other three groups, it narrates their life story and agony as middle-class people. At last one group, it belongs to a group as 『Mobius Strip』 and 『Epilogue』, furthermore, it is difficult to derive the discourse subject due to its distinct characteristics.
Fourth, this study finds out that the discourse subjects derived by the mathematical algorithms are abstract. Because it can extract main key-words by its appearance rate, only humans can make up a sentence from the main key-words at a level of current technique. In other words, humans have to decide the wisdom about discourse subject by comparing main key-words and novel text, therefore, human interpretation is still necessary to assist it.

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