SKKU2025 송유진 디지털큐레이션 - 편집 역사

송유진: /* 시맨틱 DB 온톨로지 설계 */

2025-06-23T04:10:58Z

‎시맨틱 DB 온톨로지 설계

송유진: /* 연구 배경 및 목적 */

2025-06-23T04:07:45Z

‎연구 배경 및 목적

송유진: /* 시맨틱 DB 온톨로지 설계 */

2025-06-23T04:04:28Z

‎시맨틱 DB 온톨로지 설계

송유진: /* 시맨틱 DB 온톨로지 설계 */

2025-06-23T04:00:32Z

‎시맨틱 DB 온톨로지 설계

송유진: /* 시맨틱 DB 온톨로지 설계 */

2025-06-23T03:54:22Z

‎시맨틱 DB 온톨로지 설계

송유진: /* 시맨틱 DB 온톨로지 설계 */

2025-06-23T03:29:17Z

‎시맨틱 DB 온톨로지 설계

송유진: /* 연구 내용 */

2025-06-23T02:49:14Z

‎연구 내용

송유진: /* 연구 내용 */

2025-06-23T02:46:52Z

‎연구 내용

송유진: /* 연구 내용 */

2025-06-23T02:45:33Z

‎연구 내용

송유진: /* 연구 내용 */

2025-06-23T02:43:09Z

‎연구 내용

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 ==시맨틱 DB 온톨로지 설계==
-본 연구는 교재의 머리글과 1장만 분석하였다. 총 1206개의 데이터를 추출하였고 그중 이념을 드러내는 데이터는 584개였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
+본 연구는 교육의 목적과 목표를 알 수 있는 교재의 머리글과 학문의 기초를 드러내는 1장만 분석하였다. 총 1206개의 데이터를 추출하였고 그중 이념을 드러내는 데이터는 584개였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
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 개체들 간의 관계는 hasChaper, hasPart, hasSentence, hasText, hasVerse, hasSemanticContextWith, wrote, isDirectorof, hasPublisher, wasProducedBy로 설정하였다. 도서에 해당하는 장의 경우 hasChaper, 절에 해당하는 것은 hasPart로 분류하였다. 또한 절의 문단의 관계를 드러내기 위해 hasSentence, 문단의 N번째 문장임을 드러낼 때는 hasText로 적용하였다. 분석 교재는 한 장에 세 개 혹은 네 개의 장으로 이루어졌는데, 이를 구분하기 위해 N번째 장을 드러내기 위한 관계는 hasVerse로 설정하였다. 이념을 드러내는 단어의 관계의 경우 hasSemantcContextWith로 하였다. 그리고 단행본의 저자는 wrote, 영화감독의 경우 isDirectorOf라는 관계어를 사용하였다. 마지막으로 단행본의 출판사는 hasPublisher, 영화사는 wasProducedBy로 관계어를 설정하였다.

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 ==연구 배경 및 목적==
-본 연구는 김일성종합대학의 유학생용 문학 교재인『문학기본: 류학생용』에 나타난 문장을 중심으로 조선민주주의인민공화국(이하 조선)이 유학생을 대상으로 강조되는 이념을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 외국어로서의 조선어 교육(이하 조선어 교육)의 목적은 궁극적인 사회주의 혁명을 성취하고 공산주의 이념을 함양시키기 위한 수단이다.(김한근, 2023) 교재는 교육의 주체가 강조하는 교육 철학이나 교육의 목표, 교육의 내용을 반영하는 하나의 도구로써, 여러 외국어로서의 조선어 교재 연구를 통해 이를 확인할 수 있었다. 최근에는 직접적으로 이념을 강조하고 남한에 대한 적대 관계를 드러내는 내용을 반영하고 있지 않는 추세이나, 의무교육에 해당하는 대학 교재에서는 여전히 조선의 의무교육이 추구하는 정치사상교양 등을 확인할 수 있다. 단순히 공산주의 이념에서 그치지 않고 그보다 더 구체적인 이념을 확인하는 일은 통일 이후의 외국어로서의 한국어교육의 간극을 줄이기 위해 필요하다. 뿐만 아니라 현재 북한에서 교육을 통해 전하고자 하는 이념에 대해서도 확인할 수 있다는 점에서도 의의가 있다. 이러한 이유에서 본 연구는 유학생용 문학 교재인『문학기본: 류학생용』을 통해 조선이 유학생을 대상으로 어떠한 이념을 강조하는지 확인하고자 한다.
+본 연구는 김일성종합대학의 유학생용 문학 교재인『문학기본: 류학생용』에 나타난 문장을 중심으로 조선민주주의인민공화국(이하 조선)이 유학생을 대상으로 강조되는 이념을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 외국어로서의 조선어 교육(이하 조선어 교육)의 목적은 궁극적인 사회주의 혁명을 성취하고 공산주의 이념을 함양시키기 위한 수단이다.(김한근, 2023) 교재는 교육의 주체가 강조하는 교육 철학이나 교육의 목표, 교육의 내용을 반영하는 하나의 도구로써, 여러 외국어로서의 조선어 교재 연구를 통해 이를 확인할 수 있었다. 최근에는 직접적으로 이념을 강조하고 남한에 대한 적대 관계를 드러내는 내용을 반영하고 있지 않는 추세이나, 의무교육에 해당하는 대학 교재에서는 여전히 조선의 의무교육이 추구하는 정치사상교양 등을 확인할 수 있다. 단순히 공산주의 이념에서 그치지 않고 그보다 더 구체적인 이념을 확인하는 일은 통일 이후의 외국어로서의 한국어교육의 간극을 좁히기 위해 필요하다. 뿐만 아니라 현재 북한에서 교육을 통해 전하고자 하는 이념에 대해서도 확인할 수 있다는 점에서도 의의가 있다. 이러한 이유에서 본 연구는 유학생용 문학 교재인『문학기본: 류학생용』을 통해 조선이 유학생을 대상으로 어떠한 이념을 강조하는지 확인하고자 한다.
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 ==시맨틱 DB 온톨로지 설계==
-본 연구는 총 1206개의 데이터를 추출하였고 그중 이념을 드러내는 데이터는 584개였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
+본 연구는 교재의 머리글과 1장만 분석하였다. 총 1206개의 데이터를 추출하였고 그중 이념을 드러내는 데이터는 584개였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
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 개체들 간의 관계는 hasChaper, hasPart, hasSentence, hasText, hasVerse, hasSemanticContextWith, wrote, isDirectorof, hasPublisher, wasProducedBy로 설정하였다. 도서에 해당하는 장의 경우 hasChaper, 절에 해당하는 것은 hasPart로 분류하였다. 또한 절의 문단의 관계를 드러내기 위해 hasSentence, 문단의 N번째 문장임을 드러낼 때는 hasText로 적용하였다. 분석 교재는 한 장에 세 개 혹은 네 개의 장으로 이루어졌는데, 이를 구분하기 위해 N번째 장을 드러내기 위한 관계는 hasVerse로 설정하였다. 이념을 드러내는 단어의 관계의 경우 hasSemantcContextWith로 하였다. 그리고 단행본의 저자는 wrote, 영화감독의 경우 isDirectorOf라는 관계어를 사용하였다. 마지막으로 단행본의 출판사는 hasPublisher, 영화사는 wasProducedBy로 관계어를 설정하였다.

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 ==시맨틱 DB 온톨로지 설계==
-본 연구는 총 584개의 데이터를 추출하였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
+본 연구는 총 1206개의 데이터를 추출하였고 그중 이념을 드러내는 데이터는 584개였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
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 개체들 간의 관계는 hasChaper, hasPart, hasSentence, hasText, hasVerse, hasSemanticContextWith, wrote, isDirectorof, hasPublisher, wasProducedBy로 설정하였다. 도서에 해당하는 장의 경우 hasChaper, 절에 해당하는 것은 hasPart로 분류하였다. 또한 절의 문단의 관계를 드러내기 위해 hasSentence, 문단의 N번째 문장임을 드러낼 때는 hasText로 적용하였다. 분석 교재는 한 장에 세 개 혹은 네 개의 장으로 이루어졌는데, 이를 구분하기 위해 N번째 장을 드러내기 위한 관계는 hasVerse로 설정하였다. 이념을 드러내는 단어의 관계의 경우 hasSemantcContextWith로 하였다. 그리고 단행본의 저자는 wrote, 영화감독의 경우 isDirectorOf라는 관계어를 사용하였다. 마지막으로 단행본의 출판사는 hasPublisher, 영화사는 wasProducedBy로 관계어를 설정하였다.

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 ==시맨틱 DB 온톨로지 설계==
-본 연구는 총 584개의 데이터를 추출하였다. Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
+본 연구는 총 584개의 데이터를 추출하였다. 그리고 Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
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 개체들 간의 관계는 hasChaper, hasPart, hasSentence, hasText, hasVerse, hasSemanticContextWith, wrote, isDirectorof, hasPublisher, wasProducedBy로 설정하였다. 도서에 해당하는 장의 경우 hasChaper, 절에 해당하는 것은 hasPart로 분류하였다. 또한 절의 문단의 관계를 드러내기 위해 hasSentence, 문단의 N번째 문장임을 드러낼 때는 hasText로 적용하였다. 분석 교재는 한 장에 세 개 혹은 네 개의 장으로 이루어졌는데, 이를 구분하기 위해 N번째 장을 드러내기 위한 관계는 hasVerse로 설정하였다. 이념을 드러내는 단어의 관계의 경우 hasSemantcContextWith로 하였다. 그리고 단행본의 저자는 wrote, 영화감독의 경우 isDirectorOf라는 관계어를 사용하였다. 마지막으로 단행본의 출판사는 hasPublisher, 영화사는 wasProducedBy로 관계어를 설정하였다.

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	==시맨틱 DB 온톨로지 설계==		==시맨틱 DB 온톨로지 설계==
		+	본 연구는 총 584개의 데이터를 추출하였다. Book, Movie, Person, Company, Text, Term를 sub class로 설정하였다. 구체적으로 살펴보면 교재에서 인용된 단행본과 영화는 각각 Book과 Movie로 분류하였으며 단행본의 저자와 인용된 영화의 감독은 Person으로 분류하였다. 단행본의 출판사와 영화의 영화사는 company로 분류하였다. 그리고 책 내에 나타난 문장은 text로 지정하였으며 이념을 드러내는 단어의 겨우 Term으로 지정하였다.
		+	<br/>
		+	개체들 간의 관계는 hasChaper, hasPart, hasSentence, hasText, hasVerse, hasSemanticContextWith, wrote, isDirectorof, hasPublisher, wasProducedBy로 설정하였다. 도서에 해당하는 장의 경우 hasChaper, 절에 해당하는 것은 hasPart로 분류하였다. 또한 절의 문단의 관계를 드러내기 위해 hasSentence, 문단의 N번째 문장임을 드러낼 때는 hasText로 적용하였다. 분석 교재는 한 장에 세 개 혹은 네 개의 장으로 이루어졌는데, 이를 구분하기 위해 N번째 장을 드러내기 위한 관계는 hasVerse로 설정하였다. 이념을 드러내는 단어의 관계의 경우 hasSemantcContextWith로 하였다. 그리고 단행본의 저자는 wrote, 영화감독의 경우 isDirectorOf라는 관계어를 사용하였다. 마지막으로 단행본의 출판사는 hasPublisher, 영화사는 wasProducedBy로 관계어를 설정하였다.
		+
	본 연구의 온톨로지는 한국학중앙연구원 디지털인문학연구소에서 제정한 '''[https://dh.aks.ac.kr/hanyang2/wiki/index.php/Ontology:EKC_2022 EKC 온톨로지]'''를 기반으로 설계하였다.		본 연구의 온톨로지는 한국학중앙연구원 디지털인문학연구소에서 제정한 '''[https://dh.aks.ac.kr/hanyang2/wiki/index.php/Ontology:EKC_2022 EKC 온톨로지]'''를 기반으로 설계하였다.

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 ==연구 내용==
-우선『문학기본: 류학생용』(2017)의 내용을 문서화하였다. 그리고 이념이 드러난 문장을 확인하고 Excel에 장, 절, 문단, 문장으로 시트를 분류하여 이념이 드러난 부분에 해당하는 데이터를 정리하였다. 문장 내에서 문맥을 고려하여 이념을 드러내는 단어쌍들 혹은 단어쌍을 추출하였고, 해당하는 단어쌍은 총 294개였다. 그 후, 추출한 단어쌍들이  어떠한 이념에 해당하는지 분류하였다.
+우선『문학기본: 류학생용』(2017)의 내용을 문서화하였다. 그리고 이념이 드러난 문장을 확인하고 Excel에 장, 절, 문단, 문장으로 시트를 분류하여 이념이 드러난 부분에 해당하는 데이터를 정리하였다. 문장 내에서 문맥을 고려하여 이념을 드러내는 단어쌍들 혹은 단어쌍을 추출하였고, 해당하는 단어쌍은 총 293개였다. 그 후, 추출한 단어쌍들이  어떠한 이념에 해당하는지 분류하였다.
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 Class는 한국학중앙연구원의 온톨로지 설계 가이드라인을 참고하여 Concept로 설정하였고, sub class는 국립통일교육원의 2025 북한이해의 통치이념을 참고하여 주체사상, 선군사상, 김일성-김정일주의로 분류하여 설정하였다. 각 Class의 분류는 문장을 기준으로 하였다.