[논문]디지털화된 족보 빅데이터 및 네트워크 연구 - 김해김씨와 혼인한 본관을 중심으로

남윤재; 박진홍

doi:10.14400/jdc.2019.17.11.039

디지털화된 족보 빅데이터 및 네트워크 연구 - 김해김씨와 혼인한 본관을 중심으로
Big data and network analysis on genealogy focusing on marital relationships of Kimhae Kim's family 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.17 no.11, 2019년, pp.39 - 51

남윤재 (경희대학교 문화관광콘텐츠학과) , 박진홍 (경희대학교 소셜네트워크과학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 혼맥 관계 네트워크를 활용하여 조선시대 집안과 집안간의 연결관계를 시계열적으로 분석하려는 목적을 갖는다. 이에 김해김씨 족보자료를 중심으로 1500년대부터 1800년대까지 김해김씨와 혼인을 맺은 집안들의 혼맥 관계를 네트워크화 하고, 각 집안들의 네트워크 중심성을 산출하였다. 또한, 50년 간격으로 8개의 네트워크를 도출하여 김해김씨와 혼맥 관계를 맺은 집안들의 네트워크 밀도와 네트워크 집중화 경향, 그리고 네트워크효과를 분석하였다. 연구 결과로는 전체 네트워크의 크기는 시대가 지남에 따라 증가하였으며, 네트워크집중화 경향성은 점차 감소하는 추세를 보여주었으나, 네트워크상의 혼맥 관계 상위 집안들은 큰 변화가 없는 것으로 나타났지만, 네트워크효과는 시간이 지남에 따라 크게 증대되었다. 본 연구는 기존의 족보연구가 한 집안에 집중되거나 정보 기재 방식에 집중되었지만, 디지털화된 빅데이터 족보자료를 활용하여 더욱 다양한 함의를 도출할 수 있음을 보여주며, 이에 족보의 디지털 데이터화 추진을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study attempts to investigates big data of marital relationships of Kimhae Kim's family on their genealogy. Through the network analysis, how the relationship between families have been structured and changed longitudinally from 1500s to 1800s. Results showed that the network sizes had increased and centralizations had decreased gradually. However, the results indicated that some families were stably located in the central position on the networks. This study suggests that data on genealogy can be used for big data and social network analyses.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. Network data structure
표 Table 1. 1500s
표 Table 2. 1550s
표 Table 3. 1600s
표 Table 4. 1650s
표 Table 5. 1700s
표 Table 6. 1750s
표 Table 7. 1800s
표 Table 8. 1850s
표 Table 9. Network density
그림 Fig. 2. Network densities (avg.)
그림 Fig. 3. Network centralization
그림 Fig. 4. Longitudinal trends of degree centrality of Top 1
그림 Fig. 5. Longitudinal trends of normalized degree centrality of Top 1
표 Table 10. Degree centrality and normaized degree centrality of Top 1 family
그림 Fig. 6. Network effects
그림 Fig. 7. Network visualization
표 Table 11. Network effects

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구는 족보에 담겨있는 수직적인 혈연관계를 넘어 혼인관계를 바탕으로 방대한 가문과 가문간의 관계성을 데이터화하고 그 안에서 의미를 추출해 보려는 시도이다. 이를 위하여 본 연구는 가문과 가문간의 혼맥으로 엮인 관계를 소셜네트워크 구조로 분석을 하고, 시대적인 흐름의 변화를 읽어보려 한다.
즉, 한 가문의 족보에 집중하는 미시적 연구에서, 집안들간의 연결로 확장되는 거시적 연구의 가능성을 본 연구를 통하여 확인해보려고 한다. 또한, 어느 특정시점 보다는 구체적인 족보 작성이 시작된 1500년대부터 구한말인 1800년대 후반까지 시계열적으로 분석을 시도하여, 혼맥 네트워크 변화를 살펴보려고 한다. 이에 본 연구는 어떠한 가문이 김해김씨와 혼맥 관계를 맺고 있는지를 시대별로 데이터화하고 이들 데이터를 바탕으로 김해김씨와 사돈관계를 맺은 가문들 간의 관계를 소셜네트워크로 구조화하여 파악함으로서 향후 족보 데이터 처리와 활용에 관련한 학술적, 정책적 시사점을 제시하려고 한다.
본 연구는 김해김씨 대종보를 디지털 데이터로 전환한 자료를 기반으로 분석을 시도하였다. 족보데이터의 디지털화는 아직 기초단계에 머물고 있지만, 최근까지 몇 개의 성씨가 디지털 데이터화되었는데, 김해김씨, 남평문씨, 여산송씨, 전주류씨, 진주정씨, 함양박씨, 함양여씨, 함평모씨, 행주기씨의 족보자료가 디지털로 변환되어http://what-jokbo-tells.
본 연구는 디지털화된 족보상에 기재된 혼인 관계를 기반으로 빅데이터를 구축하고 이를 바탕으로 시대적 흐름에 따른 변화를 파악하려 하였다. 한국에서 가장 많은 인구수를 가지고 있는 본관인 김해김씨와 결혼한 본관들의 관계성에 집중하여 가문간의 네트워크를 시대별로 구축하고, 중심성을 파악하고 시각화를 시도하였다.
끝으로, 네트워크효과 측면에서 한 집안과의 결혼이 파생하는 효과는 네트워크밀도와 네트워크 크기의 증가에 따라 시간이 지남에 따라 비약적으로 커짐을 보여준다. 본 연구의 의의로는, 첫째, 이 연구는 한국의 전통적인 인문 자료인 족보를 디지털 빅데이터로 전환하여 활용을 모색하였다. 이는 특정 집안의 개인적 사료로만 인식되어온 족보를 데이터베이스를 기반으로 다양한 방식으로 분석하려는 시도의 일환이다.
한 객체의 중심성이 높을수록 이 객체는 조직이나 집단의 중심에 위치하고 있게 되고, 다른 노드들에게 자원과 도움을 많이 주며, 주변에 미치는 영향력이 크다고 말 할 수 있다. 사회관계망 분석에서는 일반적으로 연결정도(degree), 근접(closeness), 매개(betweenness)의 관점에서 중심성을 설명하는데 본 연구는 연결정도 중심성을 파악하여 어떠한 본관이 김해김씨와의 혼맥 관계구조에서 중심적인 위치에 있는지를 알아보았다.
연구문제1: 디지털화 된 족보 데이터상의 혼맥 관계를 어떻게 네트워크 구조화 할 수 있는가?
이렇듯, 이제까지 족보에 관련 된 연구들은 특정 본관의 부계중심의 혈연관계와 인구통계학적인 변화를 보아왔지만, 본 연구는 혼인이라는 개인적 사건을 통해 이루어지는 집안과 집안간의 결합 또는 연계관계에 집중하여 특정 본관과 혼맥 관계를 맺은 집안들의 관계를 구조화하고 시계열적으로 변화를 파악하여, 디지털화 된 족보 데이터의 향후 활용방안을 모색해 보려고 한다. 이에 본 연구의 연구문제는 다음과 같다.
또한, 어느 특정시점 보다는 구체적인 족보 작성이 시작된 1500년대부터 구한말인 1800년대 후반까지 시계열적으로 분석을 시도하여, 혼맥 네트워크 변화를 살펴보려고 한다. 이에 본 연구는 어떠한 가문이 김해김씨와 혼맥 관계를 맺고 있는지를 시대별로 데이터화하고 이들 데이터를 바탕으로 김해김씨와 사돈관계를 맺은 가문들 간의 관계를 소셜네트워크로 구조화하여 파악함으로서 향후 족보 데이터 처리와 활용에 관련한 학술적, 정책적 시사점을 제시하려고 한다.
물론, 네트워크연구의 기본 가정 상 전체 성씨를 기반으로 네트워크를 파악해야 실제 구조를 이해할 수 있음에도 아직 대다수의 각 성씨별 족보자료가 디지털화되어있지 연구가 쉽지 않은 것이 현실이다. 이에, 본 연구는 족보상의 혼맥관계를 디지털 데이터화하고 이를 분석하는 방법을 제시하는 차원에서 현재 우리나라에서 현재 가장 많은 인구를 가지고 있는 김해김씨 족보 데이터를 중심으로 분석하려고 한다. 또한, 혼맥이라는 것은 두 집안간의 연결 뿐 아니라 동서지간, 사돈의 사돈 지간 등으로 확장되어 질 수 있기에, 김해김씨를 중심의 에고(ego) 네트워크는 집안들 간의 네트워크 구조로 변환될 수 있다.
또한, 혼맥이라는 것은 두 집안간의 연결 뿐 아니라 동서지간, 사돈의 사돈 지간 등으로 확장되어 질 수 있기에, 김해김씨를 중심의 에고(ego) 네트워크는 집안들 간의 네트워크 구조로 변환될 수 있다. 즉, 한 가문의 족보에 집중하는 미시적 연구에서, 집안들간의 연결로 확장되는 거시적 연구의 가능성을 본 연구를 통하여 확인해보려고 한다. 또한, 어느 특정시점 보다는 구체적인 족보 작성이 시작된 1500년대부터 구한말인 1800년대 후반까지 시계열적으로 분석을 시도하여, 혼맥 네트워크 변화를 살펴보려고 한다.

제안 방법

본 연구는 1500년대부터 1850년대 까지 50년 단위로 총 8개의 시대들 구분하여 김해김씨와 혼인을 한 가문을 네트워크화 하여 분석하였다. 각 시기별로 김해김씨와 혼맥을 맺은 본관의 수와 각 본관에서 김해김씨 가문과 결혼한 여성의 수, 그리고 혼맥 관계를 기반으로 한 연결망 구조에서 도출 된 연결 중심성을 기반으로 족보 데이터를 분석하였다.
둘째, 이 연구는 기존의 부계 중심의 족보연구를 탈피하여 혼맥을 중심으로 하는 집안과 집안의 관계성을 기반으로 횡적연구와 조선시대 전반을 분석하는 종적연구를 동시에 시도하였다. 이러한 관계성을 기반으로 족보 콘텐츠를 빅데이터화하고 네트워크 구조화 하여 한 집안에 집중하는 것이 아니라 집안 간 관계 속에서 추출된 족보 데이터를 활용할 수 있는 기반을 마련하였다.
둘째로는 김해김씨 대종보는 많은 부분 디지털화 되어 1500년대부터 1800년대 후반까지 대체로 상세한 내용인 디지털 데이터화 되어 분석이 용이하다. 또한 본 연구는 1500년대부터 1800년대 후반까지 50년 단위로 구분(예: 1500년대, 14세기 초반, 1500년~1549, 1500년대, 14세기 후반, 1500년~1599년)하여 총 8개의 네트워크가 도출하여 시계열 분석을 시도 하였다. 50년 단위로 구분한 이유는 많은 역사 연구가 100년 단위, 즉 세기를 기준으로 또는 세기의 전, 후반으로 나누는 경향이 높기 때문이며, 너무 조밀하게 나누었을 시 네트워크 절대 크기 자체가 적어져 분석의 정밀성이 떨어질 수 있기 때문이다.
본 연구는 1500년대부터 1850년대 까지 50년 단위로 총 8개의 시대들 구분하여 김해김씨와 혼인을 한 가문을 네트워크화 하여 분석하였다. 각 시기별로 김해김씨와 혼맥을 맺은 본관의 수와 각 본관에서 김해김씨 가문과 결혼한 여성의 수, 그리고 혼맥 관계를 기반으로 한 연결망 구조에서 도출 된 연결 중심성을 기반으로 족보 데이터를 분석하였다.
본 연구를 위하여 김해김씨 족보데이터에 기재된 혼인 관계를 기반으로 김해김씨 족보 상에 명시된 혼인관계를 통하여 김해김씨와 사돈을 맺은 집안 간의 사회관계망분석(Social network analysis)을 실시한다. 사회관계망 분석은 성씨 또는 집안 간의 연결 구조를 밝혀주며, 중심도(Centrality), 밀도, 네트워크 집중화, 네트워크 시각화 등을 분석함으로써 본관들의 시대적, 사회구조적 역할을 파악할 수 있게 한다.
따라서 본 연구는 족보에 담겨있는 수직적인 혈연관계를 넘어 혼인관계를 바탕으로 방대한 가문과 가문간의 관계성을 데이터화하고 그 안에서 의미를 추출해 보려는 시도이다. 이를 위하여 본 연구는 가문과 가문간의 혼맥으로 엮인 관계를 소셜네트워크 구조로 분석을 하고, 시대적인 흐름의 변화를 읽어보려 한다. 물론, 네트워크연구의 기본 가정 상 전체 성씨를 기반으로 네트워크를 파악해야 실제 구조를 이해할 수 있음에도 아직 대다수의 각 성씨별 족보자료가 디지털화되어있지 연구가 쉽지 않은 것이 현실이다.
추가로, 네트워크의 시계열 추세를 분석학기 위하여본 연구는 네트워크 밀도(density)와 네트워크 집중도(centralization), 그리고 네트워크효과(network effect)를 측정하였다. 네트워크 밀도란 모든 노드들 간에 가능한 연결 중에 실제 연결의 비율을 의미하는 것으로, 전체 네트워크의 크기를 파악하는 데에 유용하다.
예를 들어 이원 구조 행렬 상에 특정 성씨나 본관이 행을 이루면 그 이외의 성씨(본관)이 열을 이루며 이러한 경우는 일반적 사회구조망 데이터행렬 (n x n)의 구조가 아닌 n x (n-1) (성씨 수 x 그 외 성씨) 구조의 행렬로 표시되어질 수 있다. 하지만 본 연구에서는 김해김씨 하나의 본관과 혼인을 관계를 맺은 다른 집안들 즉, 김해김씨와 사돈 집안간의 관계를 일원 네크워크로 구조화하여 분석하였다. 즉 어떤 특정시점 동안에 본관 A에서 5명의 여성(a1, a2, a3, a4, a5)이 김해김씨 집안과 결혼을 하고 B본관에서는 3명의 여성 (b1,b2, b3)이 김해김씨(K)와 결혼을 했다면 5x3=15, 총 6가지의 경우의 수로 A와 B 양쪽 집안간의 결합이 가능해진다(Fig.
본 연구는 디지털화된 족보상에 기재된 혼인 관계를 기반으로 빅데이터를 구축하고 이를 바탕으로 시대적 흐름에 따른 변화를 파악하려 하였다. 한국에서 가장 많은 인구수를 가지고 있는 본관인 김해김씨와 결혼한 본관들의 관계성에 집중하여 가문간의 네트워크를 시대별로 구축하고, 중심성을 파악하고 시각화를 시도하였다.
혼맥 네트워크의 시대적 경향성을 보기위하여 네트워크밀도, 네트워크집중도 그리고 최상위 가문의 연결망정도의 추이를 살펴보았다.

이론/모형

본 연구는 네트워크분석을 위하여 UCINET소프트웨어를 활용하였으며, 데이터 시각화는 Netdraw를 이용하였다.

성능/효과

그리고 최상위 집안의 연결정도 중심성과 표준화된 연결정도 중심성의 추이를 살펴보면, 연결정도 중심성 절대 지수는 시간이 지남에 따라 크게 증가하지만, 표준화된 연결중심성은 지속적으로 감소함을 보여주고 있다. 이는 혼맥 네트워크상에서 어떤 특정 집안의 영향력, 또는 집중화가 점차 감소하고 있음을 나타내는 것이다.
끝으로, 네트워크효과 측면에서 한 집안과의 결혼이 파생하는 효과는 네트워크밀도와 네트워크 크기의 증가에 따라 시간이 지남에 따라 비약적으로 커짐을 보여준다. 본 연구의 의의로는, 첫째, 이 연구는 한국의 전통적인 인문 자료인 족보를 디지털 빅데이터로 전환하여 활용을 모색하였다.
둘째, 네트워크 집중도는 시간의 흐름에 따라 지속적으로 낮아지는 것으로 나타나 시간이 지남에 따라 더욱 다양한 집안과 결혼 관계를 맺고 있음을 보여준다. 네트워크 집중도가 떨어짐에 따라, 상위권 집안들의 연결 중심도 는 높아짐에도 개별 집안의 표준화된 연결중심도와 평균 밀도값은 감소하는 것으로 나타나 개별 가문의 혼맥 네트워크상에서의 영향력 자체는 떨어지는 것으로 보여 진다.
네트워크 집중도가 떨어짐에 따라, 상위권 집안들의 연결 중심도 는 높아짐에도 개별 집안의 표준화된 연결중심도와 평균 밀도값은 감소하는 것으로 나타나 개별 가문의 혼맥 네트워크상에서의 영향력 자체는 떨어지는 것으로 보여 진다. 셋째, 전체 네트워크의 크기가 시계열적으로 증가하고, 집중도는 떨어졌지만 네트워크 구조상 상위 집안들은 큰 변화가 없었다. 김해김씨와 혼맥을 많이 맺은 밀양박씨, 전주이씨, 경주김씨, 경주이씨, 경주최씨, 파평윤씨, 청주한씨 등은 시간이 지남에도 네트워크 구조상 중심적인 위치를 차지하고 있었다.
1850년대에 이르러서는 모두 1007개의 본관에서 19218명의 여성이 김해김씨와 혼인을 맺었다. 전체 혼인 수는 증가하였지만 여전히 일부 본관에 집중되어진 경향은 크게 변하지 않는데, 밀양박, 전주이, 경주김, 경주이, 경주최, 진주강, 광산김, 인동장, 파평윤, 청주한, 순흥안, 안동권, 평산신, 달성서, 동래정, 안동김, 남양홍17개 본관과의 혼맥관계가 총 9611건으로 절반(50.01%)을 차지하였다. 가장 상위의 밀양박씨의 연결정도중심성은 31102256 이며, 표준화된 연결중심성은 0.
이는 김해김씨 집안의 남성과 결혼을 한 밀양박씨 여성들이 연결될 수 있는 동서들의 집안의 최대치를 의미한다. 즉, 3인의 결혼한 여성을 통하여 90가지의 방식의 집안과 집안간의 연결이 가능함을 의미한다. 밀양박씨 다음으로는 경주이씨, 파평윤씨, 전주이씨, 광산김씨, 안동권씨가 연결정도중심성이 62로 나타났다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 시간의 흐름에 따라 인구가 증가하고 본관 수가 증가함에 따라 전체 혼맥 관계 네트워크의 크기는 계속 증가하였다. 1500년대 또는 1550년대 김해김씨와 결혼관계를 맺은 본관의 수는 100개에도 못 미쳤지만, 1800년대에는 1000여개의 본관이 김해김씨와 결혼 관계를 맺은 것으로 나타났다.

후속연구

끝으로, 네트워크분석적인 측면에서는 혼맥 네트워크에서 도출된 연결정도 중심성으로 결혼을 통한 집안간의 네트워크효과를 알 수 있는데, 이러한 네트워크 지표의 활용은 향후 족보연구에 있어서 차별적인 결과를 도출할 가능성을 보여 주는 것이다.
이렇게 총체적으로 파악된 네트워크 지표들은 그 이외의 자료, 예를 들면 조선시대 과거 급제자에 대한 정보를 담고 있는 문과 방목 등의 추가 자료와 상관관계를 파악해볼 수 있을 것이다. 따라서 시간과 비용이 소모되겠지만, 정책적으로 현재 산재한 각 집안 별 족보를 디지털화 하는 작업을 시행한다면 다양한 변인들 간의 관계를 파악하고 분석함으로서 각 시대별 인구 통계 기초자료 및 문화사적인 함의 등을 도출할 수 있을 것이다.
이에 본 연구의 결과 자체에 대한 의의를 따지기에 앞서, 방법론적인 차원에서 족보를 연구대상으로 활용하는 시도로서 의미를 두어야 할 것이다. 또한, 앞으로 더 많은 집안들의 족보의 내용이 디지털 데이터 베이스로 전환 된다면, 복수의 집안들의 혼맥 관계를 이원 네트워크화하여 총체적으로 파악할 수 있을 것이다. 이렇게 총체적으로 파악된 네트워크 지표들은 그 이외의 자료, 예를 들면 조선시대 과거 급제자에 대한 정보를 담고 있는 문과 방목 등의 추가 자료와 상관관계를 파악해볼 수 있을 것이다.
셋째, 네트워크 구조를 통하여 도출 된 본관들의 중심성 지표나, 네트워크 밀도 등은 정확한 인구통계 자료가 남아있지 않는 각 시대의 상황 및 변화를 파악하는 도구로 활용될 수 있다. 이러한 연구를 통하여, 인구의 변화, 성씨 및 본관의 파생 등을 파악 할 수 있는 근거가 되며, 또한 향후 결혼을 통한 인구 이동, 거주지 별 인구 파악 등에도 활용 될 수 있을 것이다.
셋째, 네트워크 구조를 통하여 도출 된 본관들의 중심성 지표나, 네트워크 밀도 등은 정확한 인구통계 자료가 남아있지 않는 각 시대의 상황 및 변화를 파악하는 도구로 활용될 수 있다. 이러한 연구를 통하여, 인구의 변화, 성씨 및 본관의 파생 등을 파악 할 수 있는 근거가 되며, 또한 향후 결혼을 통한 인구 이동, 거주지 별 인구 파악 등에도 활용 될 수 있을 것이다.
또한, 앞으로 더 많은 집안들의 족보의 내용이 디지털 데이터 베이스로 전환 된다면, 복수의 집안들의 혼맥 관계를 이원 네트워크화하여 총체적으로 파악할 수 있을 것이다. 이렇게 총체적으로 파악된 네트워크 지표들은 그 이외의 자료, 예를 들면 조선시대 과거 급제자에 대한 정보를 담고 있는 문과 방목 등의 추가 자료와 상관관계를 파악해볼 수 있을 것이다. 따라서 시간과 비용이 소모되겠지만, 정책적으로 현재 산재한 각 집안 별 족보를 디지털화 하는 작업을 시행한다면 다양한 변인들 간의 관계를 파악하고 분석함으로서 각 시대별 인구 통계 기초자료 및 문화사적인 함의 등을 도출할 수 있을 것이다.
또한 여전히 족보 내용의 위조 여부가 명확하지 않기에 이에 따른 연구 타당성에도 문제가 될 수 있다. 이에 본 연구의 결과 자체에 대한 의의를 따지기에 앞서, 방법론적인 차원에서 족보를 연구대상으로 활용하는 시도로서 의미를 두어야 할 것이다. 또한, 앞으로 더 많은 집안들의 족보의 내용이 디지털 데이터 베이스로 전환 된다면, 복수의 집안들의 혼맥 관계를 이원 네트워크화하여 총체적으로 파악할 수 있을 것이다.
이러한 연구의 의의에도 불구하고 연구의 타당성 측면에서 여러 가지 한계가 있을 수 있다. 첫째로 본 연구는 김해김씨 특정 성씨만을 중심으로 집안 간의 혼맥 관계를 파악하였기에 연구결과의 일반화에 문제가 있다. 김해김씨를 선택한 이유는 아직 대다수의 집안의 족보의 전수 내용이 디지털화 되어 있지 않지만, 김해김씨의 경우 1500년대부터 1800년대까지 데이터가 디지털화 되어있기 때문에, 네트워크 연구에서 기본 조건인 전수에 대한 파악이 가능했기 때문이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	한국에서 일컬어지는 족보는 무엇인가?	족보의 정의 및 형태는 시대적으로 그리고 지역적으로 다양하다. 특히 한국에서 일컬어지는 족보는 한 성씨나 본관의 전체 또는 그 중의 어떤 계파에 속한 모든 자손의 혈통과 혼인관계를 일정한 규칙에 따라 기록한 가계기록이다. 현재의 형태에 가까운 족보는 15세기경부터 나타나기 시작하였다[1, 2].
	한국의 족보와 외국의 족보가 차이나는 특징적인 성격은 무엇인가?	한국의 족보는 다른 나라의 족보 또는 가계에 대한 문서 기록 내용과 비교해보면 특징적인 성격이 있다. 우선 문화적으로 한국은 성씨를 변화시키는 것에 대한 거부감이 있기 때문에 타국에 비해 비교적 적은 규모의 성씨가 유래되고 있으며 (일본의 경우, 약 132,900개의 성씨, 한국의 경우 288개의 성씨), 또한 상대적으로 많지 않은 성씨들의 시계열적이며 세세하고 방대한 가계 기록을 가지고 있기 때문에 연속성 및 집중도가 타 국가에 비해 높다[2]. 일반적으로 족보를 가문에서 기술하는 목적은 다양하게 설명될 수 있는데, 첫째로, 조상으로부터 가풍을 이어받고 조상의 유덕을 추모하는 ‘존조(尊祖)’와 친척간의 촌수를 밝히고 가계 내부의 상하질서를 확립하려는 ‘수족(收族)’이다[2].
	조선시대의 혼인이 담고있는 의미는 무엇인가?	한국의 족보는 부계중심의 친족 혈연사회를 반영하기는 하지만, 또한 부계 혈통의 남성이 어느 다른 성씨 또는 본관의 여성과 결혼을 했는지에 대한 가문 간의 혼맥에 대한 기록을 담고 있다. 조선시대의 혼인이 단순한 두 남녀가 만나는 개인적인 사건이 아닌 집안과 집안 간의 연대를 의미하며, 특히 조선시대부터 최근까지 우리사회는 동성동본의 결혼이 금지되어 왔기 때문에 특정 집안들 간의 관계는 족보에 기록된 혼인 기록을 통하여 명확하게 드러날 수 있게 된다[2].

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상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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