조선 역대 왕의 가계에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크를 보여주고 있다. 조선왕조 가계 인물 네트워크가 비록 척도 없는 네트워크이지만 네트워크의 지름이 다른 사회 네트워크에 비해 비교적 큰데, 왕조 가계 인물 네트워크는 한 왕에서 다음 왕으로 이어지는 연속적인 특성이 반영된 것이다. K-코어 알고리즘을 도입하여 복잡한 네트워크를 단순화시킬 경우, 복잡한 네트워크에서는 발견하지 못하는 숨겨진 정보를 얻을 수 있는데, 왕조 가계 네트워크에서는 특별한 정보를 얻지 못하였다. 비교적 네트워크의 지름이 크고 길게 이어지는 네트워크에는 k-코어 알고리즘이 적합하지 못함을 의미한다. 단순한 네트워크 구축을 위해 가계 인물 네트워크를 구성하고 있는 소단위 네트워크 즉, 황후, 후궁, 공주나 옹주, 대군이나 군 중심의 네트워크를 구축하여 단순화시키고 그로부터 유용한 정보를 얻고자 하였다. 본 연구에서 복잡한 네트워크의 경우, 데이터베이스에서 분류 가능한 소단위 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출하는 것도 복잡한 네트워크를 단순화하여 유용한 정보를 도출하는 방법이 될 수 있음을 제시한다. 동시에 역사적인 사실의 정보를 네트워크 관점에서 얻을 수 있음을 본 연구는 제시하고 있다.
조선 역대 왕의 가계에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하고 분석한 결과, 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크를 보여주고 있다. 조선왕조 가계 인물 네트워크가 비록 척도 없는 네트워크이지만 네트워크의 지름이 다른 사회 네트워크에 비해 비교적 큰데, 왕조 가계 인물 네트워크는 한 왕에서 다음 왕으로 이어지는 연속적인 특성이 반영된 것이다. K-코어 알고리즘을 도입하여 복잡한 네트워크를 단순화시킬 경우, 복잡한 네트워크에서는 발견하지 못하는 숨겨진 정보를 얻을 수 있는데, 왕조 가계 네트워크에서는 특별한 정보를 얻지 못하였다. 비교적 네트워크의 지름이 크고 길게 이어지는 네트워크에는 k-코어 알고리즘이 적합하지 못함을 의미한다. 단순한 네트워크 구축을 위해 가계 인물 네트워크를 구성하고 있는 소단위 네트워크 즉, 황후, 후궁, 공주나 옹주, 대군이나 군 중심의 네트워크를 구축하여 단순화시키고 그로부터 유용한 정보를 얻고자 하였다. 본 연구에서 복잡한 네트워크의 경우, 데이터베이스에서 분류 가능한 소단위 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출하는 것도 복잡한 네트워크를 단순화하여 유용한 정보를 도출하는 방법이 될 수 있음을 제시한다. 동시에 역사적인 사실의 정보를 네트워크 관점에서 얻을 수 있음을 본 연구는 제시하고 있다.
Family member network of kings in Chosun dynasty shows scale free network properties as if most social networks do. One of distinct topological properties of the network is relatively high diameter that reflects dataset composed of the one generation continuously falling to next one. When k-core alg...
Family member network of kings in Chosun dynasty shows scale free network properties as if most social networks do. One of distinct topological properties of the network is relatively high diameter that reflects dataset composed of the one generation continuously falling to next one. When k-core algorithm as a useful tool for obtaining a core network from the complex family member network was employed, it is possible to obtain hidden and valuable information from a complex network. Unfortunately, it is found that k-core algorithm is not useful tool for applying narrow and deep structural network. The family member network is composed of kings, queens, princes, and princesses. It is possible to separate sub-family members and to construct sub-family member networks such as queen-centered, prince-centered, and princess-centered networks. Sub-family member networks provide an useful and hidden information. These results provide new insight that is analyzed by network-based approaches for the family member of the kings in the Chosun dynasty.
Family member network of kings in Chosun dynasty shows scale free network properties as if most social networks do. One of distinct topological properties of the network is relatively high diameter that reflects dataset composed of the one generation continuously falling to next one. When k-core algorithm as a useful tool for obtaining a core network from the complex family member network was employed, it is possible to obtain hidden and valuable information from a complex network. Unfortunately, it is found that k-core algorithm is not useful tool for applying narrow and deep structural network. The family member network is composed of kings, queens, princes, and princesses. It is possible to separate sub-family members and to construct sub-family member networks such as queen-centered, prince-centered, and princess-centered networks. Sub-family member networks provide an useful and hidden information. These results provide new insight that is analyzed by network-based approaches for the family member of the kings in the Chosun dynasty.
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문제 정의
본 연구는 조선 왕의 가계 인물을 중심으로 구축한 네트워크다. 조선왕조실록에 나오는 인물 네트워크에서는 역사적인 사실을 이해할 수 있겠지만, 본 네트워크를 통해서도 조선 역사의 흐름에 대한 정보를 일부 얻을 수 있었다.
본 연구는 조선왕조에 등장하는 왕 및 그들의 가족 관계를 바탕으로 네트워크를 구축하여 역사적인 관점에서 분석하는 전통적인 방법이 아닌 조선왕조 가족관계를 기반으로 조선역사를 보고자 하였다. 우리에게 익숙한 ‘가화만사성 (家和萬事成)’이라는 기본 개념을 바탕으로 조선왕조의 가족관계가 조선역사의 흐름에 미친 영향을 네트워크를 중심으로 분석하였으며 동시에 네트워크를 중심으로 복잡계를 이해하는 방법론적 관점에서 역사를 이해함에 있어 그 타당성을 분석하였다.
본 연구에서는 조선왕조실록의 역사적인 기록이 아닌 조선 왕과 그 가족의 인물들을 중심으로 네트워크를 구축하고 도출한 정보로부터 역사적인 사실 관계 분석 및 이들 가계로부터 얻은 독자적인 정보를 분석하는데 의의가 있다.
제안 방법
K-코어 알고리즘을 사용하여 구축한 소규모 네트워크 이외에도, 본 연구에서는 왕후 중심, 후궁 중심, 공주 중심, 옹주 중심, 대군 중심, 군 중심 가계 인물 소규모 네트워크를 구축하였다. 이 경우 전체 가계 인물 네트워크에서는 등장하지만, 요절하였거나 결혼하지 않는 인물은 소규모 네트워크에서 제거하였다.
네트워크는 조선왕조 가계 인물에 등장하는 왕, 왕후, 후궁, 공주, 옹주, 대군, 군과 2세대의 자녀들을 포함한 총 3대의 가계 인물들을 노드로 하고 이들 간의 가족관계를 서로 연결(링크)하여 구축하였다. 네트워크는 왕을 중심으로 구축하였으나 가족관계를 나타내는 자손들은 왕과 직접 연결시키지 않고 배우자인 여인들에게 연결하여 단순화 하였다.
이는 네트워크의 복잡성을 피할 수 있으며 모계 중심의 가족관계를 명확하게 표현할 수 있는 장점이 있다. 또한 부계 중심 네트워크를 구축하면 대군과 군, 공주와 옹주가 구분되지 않기 때문에 모계 중심 네트워크를 구축하였다. 조선 왕조 가계 인물 네트워크의 시각화는 싸이토스케이프(cytoscape) 프로그램을 사용하였다[19].
우리에게 익숙한 ‘가화만사성 (家和萬事成)’이라는 기본 개념을 바탕으로 조선왕조의 가족관계가 조선역사의 흐름에 미친 영향을 네트워크를 중심으로 분석하였으며 동시에 네트워크를 중심으로 복잡계를 이해하는 방법론적 관점에서 역사를 이해함에 있어 그 타당성을 분석하였다.
조선 왕조 가계 인물 네트워크는 크게 왕을 중심으로 왕후, 후궁, 대군, 군, 공주, 옹주 및 그들의 자손으로 되어 있어 각 노드들의 특성이 두드러진다. 이에 본 연구에서는 왕을 바탕으로, 왕후[그림 3A], 후궁[그림 3B], 공주[그림 4A], 옹주[그림 4B], 대군[그림 5A], 군[그림 5B] 중심 가계 인물 네트워크를 각각 구축하였다.
대상 데이터
조선왕조 왕의 가계에 등장하는 인물 네트워크를 구축하였는데, 포함된 가계 계열은 왕을 비롯하여 왕후, 후궁, 이들의 자손인 공주, 대군, 옹주 및 군과 이들의 자손이다. 구축한 조선왕조 가계 인물 네트워크에 등장하는 인물은 총 1,107(노드)명이며 이들을 연결하는 링크 수는 2,408이다[표 1][그림 1]. 전체 네트워크는 조선왕 27명 이외에도 5명의 추존 왕도 포함하였는데, 이는 왕과 다음 왕 사이의 연결고리를 명확하게 하기 위함이다[그림 1A].
인명 데이터는 왕의 여자[15], 조선공주실록[16], 조선왕비열전[17], 및 한국역대인물종합정보시스템[18]으로부터 얻었으며, 각 데이터베이스로부터 얻은 정보는 표현을 통일하여 사용하였다.
조선왕조 가계를 구성하는 인물은 왕을 바탕으로 왕후와 그 자손인 대군과 공주, 후궁과 그 자손인 군과 옹주, 그리고 대군, 공주, 군, 및 옹주의 배우자 및 그들의 자손으로 구성되었다. 조선의 왕은 태조부터 순종에 이르기까지 27명과 5명의 추존 왕이 포함되었다. 왕후는 추존 왕후 6명과 폐비 5명을 포함 44명, 후궁은 총 91명이었다 공주는 30명, 옹주는 68명, 대군은 25명, 군은 62명이었으며, 이들 배우자 및 자녀들은 총 755명이었다.
이론/모형
해당 k-코어 네트워크를 구축하기 위해서는 k-코어값을 순차적으로 적용하면서 k-코어값보다 적은 링크를 가진 노드를 제거하여 남은 노드로 구성된 네트워크를 구축한 다. 이 네트워크는 파이엑 (Pajek) 프로그램을 사용하였으며[21] 싸이토스케이프(cytoscape) 프로그램으로 시각화 하였다.
또한 부계 중심 네트워크를 구축하면 대군과 군, 공주와 옹주가 구분되지 않기 때문에 모계 중심 네트워크를 구축하였다. 조선 왕조 가계 인물 네트워크의 시각화는 싸이토스케이프(cytoscape) 프로그램을 사용하였다[19].
성능/효과
본 저자의 앞선 연구에서 고구려, 백제, 신라왕조 실록 네트워크를 구축하고 유용한 정보를 도출한 바 있다[14]. 이 연구는 그 동안 역사는 역사학자에 의한 역사적인 관점에서 이해하고 해석하려는 경향 이외에도 네트워크의 관점에서 도출한 정보 관점에서 새로운 견해를 제시할 수 있다는 가능성을 보여주고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
본 연구에서 전체 가계 인물 네트워크에 등장하지만 요절했거나 결혼하지 않은 인물은 왜 소규모 네트워크에서 제거하였는가?
이 경우 전체 가계 인물 네트워크에서는 등장하지만, 요절하였거나 결혼하지 않는 인물은 소규모 네트워크에서 제거하였다. 왜냐하면, 결혼하지 않았을 때는 해당인물과 연결되는 대상이 없어 노드만으로 존재하기 때문에 이러한 인물은 네트워크 형성에 관여하지 않는다. 예를 들어, 전체 네트워크에 등장하는 대군의 수는 25명인데, 대군 중심 가계 인물 네트워크 [그림 5A]에 등장하는 대군 수는 20명이다.
네트워크는 무엇인가?
네트워크는 노드라 불리는 구성요소(점)와 그들 사이의 상호관계를 링크(연결선)로 연결함으로써 복잡계에서 일어나는 복잡한 현상을 쉽게 이해할 수 있다[5]. 복잡계 네트워크의 이해는 물리학을 기반으로 하는 모델과 시뮬레이션을 시작으로[6], 최근 바라바시 등의 인터넷[7]과 생명체[8]의 척도 없는 네트워크(scale-free network)의 연구로 이어져왔다.
사회 네트워크의 일반적 특징은 무엇인가?
사회 네트워크의 일반적인 특징은 척도 없는 네트워크이다[11]. 그러나 정보의 전파나 이라크 파병 반대 서명과 같은 정보 유포의 네트워크[12]나 세포내 대사과정에 관여하는 단백질 네트워크[13]는 구조적으로 척도 없는 네트워크이면서 동시에 좁고 길게 이어지는 특징을 지니고 있다
참고문헌 (23)
R. Gallagher and T. Appenzeller, "Beyond reductionism," Science, Vol.87, No.5411, p.79, 1999.
Linton Freemann, The Development of Social Network Analysis. Empirical Press, 2006.
A. L. Barabasi and Z. N. Oltvai, "Network biology: understanding the cell's functional organization," Nature Rev. Gen. Vol.5, No.2, pp.101-113, 2004.
H. Jeong, B. Tombor, R. Albert, Z. N. Oltvai, and A. L. Barabasi, "The large-scale organization of metabolic networks," Nature, Vol.407, No.6804, pp.651-654, 2000.
Y. K. Lee, J. Ku, J. W. Ryu, H. Y. Kim, M. H. Yeo, J. S. Yoo, and J. S. Chung, "Comparison of the network structure and the pattern of network extension in intracellular organelles of yeast," J. Kor. Phys. Soc., Vo1.58, No.2, pp.372-376, 2011.
J. I. Alvarez-Hamelin, L. Dall'Asta, A. Barrat, and A. Vespignani, "K-core decomposition: a tool for the visualization on large scale networks," eprint cs.NI/0504107, 2005.
http://vlado.fmf.uni-li.si/networks/pajek
김상락, "문학 작품에서의 복잡계 연결망 분석: 소설 토지를 중심으로", 새물리, 제50권, 제4호, pp.267-271, 2005.
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