http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=%EC%9E%A5%EB%AF%BC%EC%A3%BCred - 사용자 기여 [ko]2026-05-22T20:35:48Z사용자 기여MediaWiki 1.27.1http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14925단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T04:31:58Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
<br />
[[파일:소설첫문장.png |소설첫문장]]<br />
<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14923단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T04:27:27Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
[[파일:소설첫문장.png |500px|소설첫문장]]<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14922단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T04:26:40Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
[[파일:소설의첫문장.jpg|500px|소설의첫문장]]<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14921단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T04:25:35Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
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<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
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<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.<br />
<br />
<br />
[[파일:소설의첫문장.png|500px|소설의첫문장]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5.PNG&diff=14920파일:소설의첫문장.PNG2020-06-26T04:25:12Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14913단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T02:51:05Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.<br />
<br />
<br />
[[파일:소설첫문장.JPG|300px|소설첫문장]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14912단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T02:50:11Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
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1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
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2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.<br />
<br />
<br />
[[파일:소설첫문장.JPG|소설첫문장]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5.png&diff=14911파일:소설첫문장.png2020-06-26T02:38:30Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14910단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T02:37:35Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>*단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
*연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14909단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T02:36:46Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div>단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
<br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
<br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
<br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
<br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
<br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
<br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
<br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
<br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
<br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
<br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
<br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
<br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
<br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
<br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
<br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
<br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
<br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
<br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
<br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
<br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
<br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
<br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
<br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
<br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
<br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
<br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
<br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
<br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
<br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
<br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
<br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
<br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
<br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
<br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
<br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
<br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
<br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
<br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
<br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
<br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
<br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
<br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
<br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
<br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
<br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
<br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
<br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
<br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
<br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
<br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
<br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
<br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
<br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
<br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
<br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
<br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90&diff=14908단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교2020-06-26T02:32:51Z<p>장민주: 새 문서: 단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교 연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란? 소설의 첫 문장 만으로도 장...</p>
<hr />
<div>단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교<br />
<br />
연구 목적: 단편소설다운 도입부란? 장편소설 다운 도입부란?<br />
소설의 첫 문장 만으로도 장편소설과 단편소설을 구분할 수 있을까? 단편소설 70편의 첫 문장과 장편소설 54편의 첫 문장을 각각 학습시킨 후 학습과정에 포함되지 않은 장편소설과 단편소설의 첫 문장을 결과란에 넣고 정확도를 확인한다. <br />
<br />
*조건: <br />
1. 중편소설은 장편소설의 카테고리에 넣는다.<br />
2. 연작 소설 혹은 시리즈물의 경우, 가장 첫 편의 첫 문장을 사용하는 것으로 한다. <br />
<br />
*향후 개선점: <br />
1. 한국소설 혹은 외국소설로 통일하여 실험한다.(번역이 주는 변수 때문)<br />
2. 시기 구분하여 특정 시기의 국내소설만을 실험군으로.<br />
3. <우리가 사랑한 한국 소설의 첫 문장> 참고하기.<br />
4. 이와 같은 실험에는 한글보다 엑셀을 이용하면 편리할 것.<br />
<br />
*응용가능성:<br />
1. 아동문학과 성인문학 비교<br />
2. 국내소설과 해외소설 비교<br />
3. 더 세부적으로, 영미, 한국, 일본, 문학 비교<br />
4. 번역소설과 번역‘투’의 소설 비교<br />
5. 소설의 마지막 문장 비교<br />
<br />
- 단편소설 70편<br />
1. 한강 <눈 한송이가 녹는 동안>: 그가 나에게 온 것은 자정 무렵이었다. <br />
2. 김애란 <입동>: 자정 넘어 아내가 도배를 하자 했다. <br />
3. 권여선 <이모>: 결혼하기 전에 나는 태우의 친가 쪽은 번다하지만 외가 쪽으로는 외할머니 한분밖에 없는 줄 알았다. <br />
4. 조해진 <산책자의 행복>: 흐렸고 오후 한때 진눈깨비가 날린 날, 오늘도 저는 긴 산책을 다녀왔습니다. <br />
5. 김금희 <기괴의 탄생>: 그날 선생님을 보러 가는 기분은 착잡하고 긴장되었는데 정확히 무슨 위로의 말을 해야 할지 알 수 없었기 때문이었다. <br />
6. 김애란 <가리는 손>: 개수대 앞 창문을 열어 바깥을 본다. <br />
7. 박민규 <그렇습니까? 기린입니다>: 화성인들은 좋겠다.<br />
8. 김연수 <사월의 미 칠월의 솔>: 그해 봄, 진경은 나와 헤어질 각오까지 하면서 뉴욕으로 유학을 떠났다. <br />
9. 김금희 <체스의 모든 것>: 대학의 영미 잡지 읽기 동아리에서 처음 봤을 때 노아 선배는 어딘가 다른 중력에 사는 느낌이었다. <br />
10. 이홍 <50번 도로의 룸미러>: 아이가 보이지 않는다.<br />
11. 김승옥 <무진기행>: 뻐스가 산모퉁이를 돌아갈 때 나는 <무진 Mujin 10km>이라는 이정비를 보았다.<br />
12. 황순원 <소나기>: 소년은 개울가에서 소녀를 보자 곧 윤 초시네 증손녀딸이라는 걸 알 수 있었다.<br />
13. 구효서 <깡통따개가 없는 마을>: ‘모자를 벗을 기회가 오면 벗어야 하기 때문에 모자를 쓴다.’<br />
14. 김애란 <칼자국>: 어머니의 칼끝에는 평생 누군가를 거둬 먹인 사람의 무심함이 서려 있다.<br />
15. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다.<br />
16. 프란츠 카프카 <변신>: 그레고르 잠자는 어느 날 아침 불안한 잠에서 깨어났을 때, 자신이 잠자리 속에서 한 마리 흉측한 해충으로 변신했음을 발견했다. <br />
17. 이상 <날개>: 박제가 되어버린 천재를 아시오?<br />
18. 현진건 <운수 좋은 날>: 새침하게 흐린 품이 눈이 올 듯하더니 눈은 아니 오고 얼다가 만 비가 추적추적 내리었다. 이날이야말로 동소문 안에서 인력거꾼 노릇을 하는 김 첨지에게는 오래간만에도 닥친 운수 좋은 날이었다. <br />
19. 강신재 <젊은 느티나무>: 그에게서는 언제나 비누 냄새가 난다.<br />
20. 황석영 <삼포 가는 길>: 영달이는 어디로 갈 것인가 궁리해 보면서 잠깐 서 있었다.<br />
21. 정이현 <낭만적 사랑과 사회>: 나는 레이스 달린 팬티는 입지 않는다. <br />
22. 테드 창 <숨>: 공기 혹은 아르곤이라고 불리는 기체가 생명의 원천이라는 얘기는 오래전부터 있어왔다. <br />
23. 박태원 <소설가 구보씨의 일일>: 어머니는 아들이 제 방에서 나와, 마루 끝에 놓인 구두를 신고, 기둥 못에 걸린 단장을 떼어 들고, 그리고 문간으로 향해 나가는 소리를 들었다. <br />
24. 황정은 <데니드비토>: 펭귄맨이었던 배우의 이름이 뭐였더라, 하고 생각한 순간에 깨달았다. <br />
25. 조해진 <영원의 달리기>: 당신을 알아보는 데는 많은 시간이 걸렸다. 당신은 누구와 함께 있든 먼저 말을 꺼내는 일이 드물었고 소리내어 웃는 법도 없었다. <br />
26. 조해진 <밤의 한가운데서>: 눈을 뜨니 사위가 깜깜했다. <br />
27. 배수아 <올빼미의 없음>: 2008년 12월 2일, 빌레펠트: 오늘은 특별히 전할 만한 소식이 있는 건 아닙니다.<br />
28. 최은미 <근린>: 공원에서 사고가 일어난 것은 10월 31일 오전이었다. <br />
29. 성석제 <내 인생의 마지막 4.5초>: 작은 폭탄이 터지는 소리가 들렸다.<br />
30. 김금희 <보통의 시절>: 성탄절에 가족들이 만나는 것은 나쁘다.<br />
31. 손보미 <임시교사>: 날씨가 좋은 오후에 P부인은 낮잠에서 깬 아이의 손을 잡고 밖으로 나오곤 했다.<br />
32. 김애란 <어디로 가고 싶으신가요>: 올봄 스코틀랜드에 사는 사촌언니로부터 연락이 왔다.<br />
33. 김애란 <벌레들>: 장미빌라는 낮은 언덕을 깎아 만든 절벽 위에 지어졌다. <br />
34. 조해진 <빛의 호위>: 입국 심사대로 이어지는 낯선 공항의 북적이는 통로에서 나는 문득 걸음을 멈추고 주위를 둘러봤다.<br />
35. 김영하 <사진관 살인사건>: 살인사건은 왜 일요일에 자주 발생하는 것일까.<br />
36. 김성중 <관념 잼>: 저기, 우리의 주인공이 걸어오고 있다. <br />
37. 황정은 <곡도와 살고 있다>: 현관문을 열었더니 파씨가 서 있었어.<br />
38. 김성중 <국경시장>: 영사관으로 전화가 걸려온 것은 조가 퇴근 준비를 마쳤을 무렵이었다.<br />
39. <우이동>: 무더운 여름 아침이었다. 이른 시간인데도 벌써 해는 높이 솟았다. <br />
40. 정지돈 <창백한 말>: 장이 모스크바에 도착한 날은 1월 2일이다. 장은 비행 동안 책을 읽거나 잠을 잤다. <br />
41. 김종옥 <거리의 마술사>: 남우가 바닥에 떨어졌을 때 복도 창틀에 매달려 그 모습을 지켜본 수많은 학생 틈에 그녀도 끼어 있었다. <br />
42. 김사과 <준희>: 팔월 십사일 월요일 오전 일곱시 오늘도 나는 학원에 가기 위해 아침 일찍 집을 나섰습니다. <br />
43. 김금희 <세실리아>: 그 이름이 들려온 건 빙산이 녹고 녹아서 차가운 얼음 바다로 무너져내리고 나서였다.<br />
44. 박민규 <카스테라>: 이 냉장고의 전생은 훌리건이었을 것이다. <br />
45. 김엄지 <미래를 도모하는 방식 가운데>: 그는 산으로 갔다. 그는 산으로 가기 위해 배낭을 샀다. <br />
46. 김애란 <노크하지 않는 집>: 이 집에는 서로 얼굴 모르는 다섯 여자가 산다. <br />
47. 서하진 <인터뷰>: 그날 아침에 만자는 몹시 들떠 있었다. <br />
48. 손보미 <대관람차>: 호텔 초이선은 불에 탄 후, 육개월 이상 그 상태 그대로 서울 한복판에 남아 있었다. <br />
49. 손보미 <폭우>: 그녀의 남편은 전자제품 상점의 판매원이었는데, 어느 날 손님이 없는 매장을 어슬렁거리다가 갑자기 넘어졌다. <br />
50. 손보미 <별자리 점>: 지난 몇 년 동안 그에게는 정전의 순간들-그야말로 그를 둘러산 모든 것이 어둠에 잠기는 그런 순간들이 몇 번 있었다.<br />
51. 황정은 <누가>: 초인종이 울렸을 때 그녀는 잘 닦이지 않는 얼룩을 닦고 있었다. <br />
52. 윤고은 <1인용 식탁>: 혼자 음식점에 온 사람에게 몇 분이냐고 묻는 주인은 둔하다. 그러나 그곳이 고깃집이라면 꼭 그렇게만 볼 수도 없다. <br />
53. 권여선 <손톱>: 엄마 전화 좀 받아 무슨 일 있어 나랑 얘기 좀 해 얘기를 해야 무슨 일 있는지 내가 알지<br />
54. <모기씨>: 비가 내리는 동안 체셔는 창문을 열어 두었다. <br />
55. 황정은 <상류엔 맹금류>: 나는 오래전에 재희와 헤어졌다. <br />
56. 편혜영 <몬순>: 단전은 두 시간 동안이라고 했다.<br />
57. 윤성희 <유턴지점에 보물지도를 묻다>: 분만실 밖에서 아버지는 담배 한 갑을 다 피웠다고 한다. <br />
58.최은영 <쇼코의 미소>: 나는 차가운 모래 속에 두 손을 넣고 검게 빛나는 바다를 바라본다. 우주의 가장자리 같다. <br />
59. 김성중 <쿠문>: 나는 밀고자들의 방파제가 좋다. <br />
60. 한강 <내 여자의 열매>: 아내의 몸에서 피멍을 처음 본 것은 늦은 오월의 일이었다. <br />
61. 이기호 <한정희와 나>: 정희가 우리 집으로 오게 된 사연은 조금 길고도 복잡하다. <br />
62. <마치 ......같은 이야기>: 처음에 그것은 폐허 한가운데 버려진 거대한 고철 더미처럼 보여서 시인은 자기가 이곳에 오기 전 접했던 도시 내전에 대해 한 소식을 떠올리고는, 이 구조물이 각종 물리적 폭력의 부산물들을 시민들이 되는대로 주워 모아 얼기설기 엮은 일종의 설치미술로서, 평화를 염원하는 상징적 기념비쯤 되는 줄로 알았다. <br />
63. <아무도 모르는 일>: 이따금씩 남자들이 전화를 걸어 생을 찾았다. <br />
64. <고요한 별>: 여기서 아주 멀리 떨어진 우주 어느 곳에 한때 고요한 별이 살았다. <br />
65. <그저 좋은 사람>: 애초에 라훌에게 술을 가르친 건 수드하였다. <br />
66. 정소현 <너를 닮은 사람>: 클라인, 너는 내 집을 향해 서 있었다. <br />
67. 편혜영 <소년이로>: 유준의 집은 방이 여럿이었다. <br />
68. 박솔뫼 <내 기억으로 나는>: 내 기억으로 나는 인쇄소 부근 골목에서 어릴 때 자주 놀았다. <br />
69: 정용준 <선릉 산책>: 은색 세단이 약속 장소인 선릉역 근처 카페에 도착한 시각은 오전 아홉시였다. <br />
70. 프란츠 카프카<변신>: 어느 날 아침 그레고르 잠자가 편치 않은 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 엄청나게 큰 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. <br />
<br />
<br />
- 장편소설 53편<br />
1. 양귀자 <원미동 사람들>: 들어올 때, 그랬던 것처럼, 폭이 좁은 문을 빠져나오는 사이 장롱의 옆구리가 또 동전만큼 뜯겨나가고 말았다. <br />
2. 무라카미 하루키 <노르웨이의 숲>: 서른일곱 살, 그때 나는 보잉 747기 좌석에 앉아 있었다.<br />
3. 전경린 <내 생에 꼭 하루뿐일 특별한 날>: …… 집을 버리고 떠난 후 해가 바뀌었다. <br />
4. 김연수 <스무 살>: 열심히 무슨 일을 하든, 아무 일도 하지 않든 스무 살은 곧 지나간다.<br />
5. 이문열 <레테의 연가>: 나는 내일이면 한 남자의 아내가 된다.<br />
6. 가와바타 야스나리<설국>: 국경의 긴 터널을 빠져나오자, 설국이었다. 밤의 밑바닥이 하얘졌다. 신호소에 기차가 멈춰 섰다.<br />
7. 박완서 <나목>: 갈색 털이 무성한 손이 불쑥 내 코앞까지 뻗어와 멈추었다. <br />
8. 조정래 <태백산맥>: 언제 떠올랐을지 모를 그믐달이 동녘 하늘에 비스듬히 걸려있었다. <br />
9. 조지 오웰 <동물농장>: 그날 밤 메이너 농장의 존즈 씨는 잠자리에 들기 전 닭장의 문을 걸어 잠그기까지 했으나 술이 너무 취해 닭장의 작은 구멍을 닫는 일은 잊어버렸다. <br />
10. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
11. 올더스 헉슬리 <멋진 신세계>: 겨우 34층밖에 안 되는 나지막한 잿빛 건물.<br />
12. 밀란 쿤데라 <참을 수 없는 존재의 가벼움>: 영원한 회귀란 신비로운 사상이고, 니체는 이것으로 많은 철학자를 곤경에 빠뜨렸다. <br />
13. J.K.롤링 <해리포터 마법사의 돌1>: 프리빗가 4번지에 사는 더즐리 부부는 우리는 완벽하게 평범합니다. 그럼 이만, 하고 말할 수 있어서 자랑스러웠다.<br />
14. 나쓰메 소세키<나는 고양이로소이다>: 나는 고양이다. 이름은 아직 없다.<br />
15. 다자이 오사무 <인간실격>: 부끄럼 많은 생애를 보냈습니다. 저는 인간의 삶이라는 것을 도무지 이해할 수 없습니다.<br />
16. 조세희 <난장이가 쏘아올린 작은 공>: 사람들은 아버지를 난장이라고 불렀다.<br />
17. 테드 창 <당신 인생의 이야기>: 만약 그 탑을 시나르의 평원에 눕히고 한쪽 끄트머리에서 다른 끄트머리까지 걸어간다면 족히 이틀은 걸릴 것이다. <br />
18. 김애란 <두근두근 내 인생>: 아버지와 어머니는 열일곱에 나를 가졌다.<br />
19. 정유정 <종의 기원>: 태양이 은빛으로 탔다. 5월의 여울 같은 하늘 아래로 띠구름이 졸졸 흘러갔다. <br />
20. 무라카미 하루키 <1Q84>: 택시 라디오에서는 fm방송의 클래식 음악이 흘러나오고 있었다. <br />
21. 제인 오스틴<오만과 편견>: 재산깨나 있는 독신 남성은 꼭 아내를 원하고 있을 것이라는 점은 누구나 인정하는 보편적 진리이다.<br />
22. 김려령 <우아한 거짓말> :내일을 준비하던 천지가, 오늘 죽었다.<br />
23. 앤디 위어 <마션>: 아무래도 좆됐다. 그것이 내가 심사숙고 끝에 내린 결론이다. 나는 좆됐다.<br />
24. 조지 오웰 <1984>: 4월의 맑고 쌀쌀한 어느 날, 시계가 13번 울렸다.<br />
25. 프랜시스 스콧 피츠제럴드 <위대한 개츠비>: 지금보다 더 어리고 쉽게 상처받던 시절, 아버지는 내가 계속 마음에 새기고 있는 충고 한마디를 해주셨다. "언제든 남을 비판하려거든 모든 세상 사람들이 네가 있던 유리한 위치에 놓여있지 않았다는 것만 기억해라."<br />
26. 샬럿 브론테<제인 에어>: 그날에 산책을 할 가능성은 없었다.<br />
27. 어니스트 헤밍웨이<노인과 바다>: 그는 멕시코 만류에서 홀로 돛단배를 타고 고기잡이를 하는 노인이었다. 팔십하고도 나흘이 지나도록 그는 고기를 한 마리도 잡지 못했다.<br />
28. 샐린저 <호밀밭의 파수꾼>: 나에 대해 듣고 싶다는 건, 우선 내가 어디서 태어났는지, 내 어린 시절이 얼마나 끔찍했는지, 내 부모님은 무슨 직업을 가지고 있는지, 내가 태어나기 전엔 어떤 일이 있었는지 같은 데이비드 카퍼필드나 할 소리를 듣고 싶다는 거겠지. 난 그런 이야기는 하고 싶지 않아.<br />
29. 블라디미르 나보코프<롤리타>: 롤리타, 내 삶의 빛, 내 몸의 불이여. 나의 죄, 나의 영혼이여. 롤-리-타.<br />
30. 귄터 그라스<양철북>: 그래, 사실이다. 나는 정신 병원에 수용된 환자다. 나의 간호사는 거의 한눈도 팔지 않고 감시 구멍으로 나를 지켜본다. 하지만 간호사의 눈은 갈색이기 때문에 푸른 눈의 나를 들여다 볼 수 없었다.<br />
31. 최인훈 <광장>: 바다는, 크레파스보다 진한, 푸르고 육중한 비늘을 무겁게 뒤채면서, 숨을 쉰다.<br />
32. 마크 트웨인 <허클베리 핀의 모험>: 톰 소여의 모험이라는 제목의 책을 읽지 않고서는 나에 대해서 모를 거야, 하지만 그건 상관없어. 그 책은 마크 트웨인 선생이 쓴 책인데 다 맞는 말이야, 거의.<br />
33. 가브리엘 가르시아 마르케스 <백년의 고독>: 몇 년이 지나 총살을 당하게 된 순간, 아우렐리아노 부엔디아 대령은 오래전 어느 오후 아버지에게 이끌려 얼음 구경을 하러 간 일을 떠올렸다.<br />
34. 김훈 <칼의 노래>: 버려진 섬마다 꽃이 피었다.<br />
35. 제임스 M. 배리<피터 팬>: 아이들은 모두 자란다. 한 사람만 빼고.<br />
36. 나관중 <삼국지연의>: 대저 천하의 대세란 오랫동안 나뉘면 반드시 합하게 되고, 오랫동안 합쳐져 있다면 반드시 나뉘게 된다.<br />
37. 나쓰메 소세키＜마음＞: 나는 그를 항상 선생이라고 불렀다. 그러므로 여기서도 그냥 선생이라고 쓸 뿐, 본명은 밝히지 않는다.<br />
38. 레프 톨스토이 <안나 카레리나>: 행복한 가정은 모두 비슷한 이유로 행복하지만 불행한 가정은 저마다의 이유로 불행하다.<br />
39. 코바야시 타키지<게잡이 공선>: "이봐, 지옥으로 가는 거야!"<br />
40. 허먼 멜빌 <모비 딕>: 나를 이스마일이라 부르라.<br />
41. 찰스 디킨스 <두 도시의 이야기>: 최고의 시절이자 최악의 시절, 지혜의 시대이자 어리석음의 시대였다. 믿음의 세기이자 의심의 세기였으며, 빛의 계절이자 어둠의 계절이었다. 희망의 봄이면서 곧 절망의 겨울이었다. 우리 앞에는 모든 것이 있었지만 한편으로 아무것도 없었다. 우리는 모두 천국으로 향해 가고자 했지만 우리는 엉뚱한 방향으로 걸었다. 말하자면, 지금과 너무 흡사하게, 그 시절 목청 큰 권위자들 역시 좋든 나쁘든 간에 오직 극단적인 비교로만 그 시대를 규정하려고 했다.<br />
42. 조지프 헬러<캐치>: 첫눈에 반해버렸다.<br />
43. 조창인 <가시고기>: 아빠는 멍텅구리입니다.<br />
44. 사뮈엘 베케트 <머피>: 햇살은 대안 없이, 새로울 것도 없이 빛났다.<br />
45. 알베르 카뮈<이방인>: 오늘, 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제. 잘 모르겠다.<br />
46. 하틀리 <중개자>: 과거는 외국이다. 거기서 사람들은 다르게 산다.<br />
47. 레이 브레드버리 <화씨>: 태우는 것은 즐거웠다.<br />
48. 켄 키시 <뻐꾸기 둥지 위로 날아간 새>: 그들은 거기에 나와 있었다. 흰 옷을 입은 흑인 놈들은 나보다 먼저 나와 태연하게 복도에서 수음을 하고 내 눈에 띄기 전에 그것들을 걸레로 닦았다.<br />
49. 실비아 플라스 <벨자>: 기묘하고 찌는 듯한 여름, 그들이 로젠버그 부부를 전기의자에 앉힌 계절이었다. 그때까지 나는 내가 뉴욕에서 무슨 일을 하고 있는 건지 알지 못했다. <br />
50. 루스 렌들 <활자 잔혹극>: 유니스 파치먼은 읽을 줄도 쓸 줄도 몰랐기 때문에 커버데일 일가를 죽였다.<br />
51. 이영도 <눈물을 마시는 새>: 하늘을 불사르던 용의 노여움도 잊혀지고 왕자들의 석비도 사토 속에 묻혀버린 그리고 그런 것들에 누구도 신경쓰지 않는 생존이 천박한 농담이 된 시대에 한 남자가 사막을 걷고 있었다.<br />
52. 진 리스 <광막한 사르가소 바다>: '문제가 생기면 대열을 좁힌다'는 말처럼, 위기가 닥치자 백인들은 결속을 강화했다.<br />
53. 윌리엄 깁슨 <뉴로맨서>: 항구의 하늘은 방송이 끝난 텔레비전 색이었다. 과거의 브라운관 TV를 모르는 사람은 이해하기 어려운 구절이기도 하다. 이해가 잘 안 된다면 직접 보자.<br />
54. 박태원 <천변풍경>: 정이월에 대독 터진다는 말이 있다. 딴은 간간이 부는 천변 바람이 제법 쌀쌀하기는 하다.</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EB%8B%A8%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5%EA%B3%BC_%EC%9E%A5%ED%8E%B8%EC%86%8C%EC%84%A4%EC%9D%98_%EC%B2%AB%EB%AC%B8%EC%9E%A5_%EB%B9%84%EA%B5%90.lst&diff=14907단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교.lst2020-06-26T01:52:41Z<p>장민주: 새 문서: <pre> #Project h1단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교.lst #Class #Relation #Nodes #Links #End </pre> ==Visualization== {{NetworkGraph | title=단편소...</p>
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<div><pre><br />
#Project<br />
h1단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교.lst<br />
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#Class<br />
<br />
#Relation<br />
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#Nodes<br />
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#Links<br />
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#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=단편소설의_첫문장과_장편소설의_첫문장_비교.lst}}<br />
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[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=14906HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-26T01:49:46Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 텍스트 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:[[14주차 실습]]<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/_4AXjX9sj/<br />
<br />
**연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
**실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
<br />
**결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
***결과이미지: [[파일:구름결과1.PNG|200px|구름결과1]] [[파일:구름결과2.PNG|200px|구름결과2]] [[파일:구름결과3.PNG|200px|구름결과3]] [[파일:구름결과4.PNG|200px|구름결과4]] [[파일:구름결과5.PNG|200px|구름결과5]] [[파일:구름결과6.PNG|200px|구름결과6]] [[파일:구름결과7.PNG|200px|구름결과7]]<br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식: 한국 근대문학사에서, 1920년대 문예 동인지와 1930년대의 문예 동인지는 시발이 되는 문제의식과 목적의식이 상이한 것으로 받아들여진다. 1920년대의 문예 동인지가 1910년대 <소년>지 등에 영향을 받아 현대적 문예 활동을 개화시키는 본격적인 활동이었다면, 1930년대의 문예 동인지는 저마다의 문학적 자장을 확립하고 자신들의 "에꼴"적 시선에 입각한 문예 창작 활동이었음을 알 수 있다. 1930년대 후반의 '기교주의논쟁'은 이러한 "에꼴"적 자장 확립을 총체적으로 보여주는 사건이었다고 할 수 있다. 이들이 문예 동인지를 발행한 이유와 그 속에서 활동한 이유가 다른 만큼, 1920년대의 동인지와 1930년대의 동인지에 영향을 준 외부 요인 역시 다를 것이라 생각해 볼 수 있다.<br />
<br />
<br />
**요인분석: 1920년대 동인지에서 주축이 된 문인들은 1910년대 일본 유학생, 그리고 그들과 교류가 깊었던 국내 문인들이었다. 반면 1930년대 동인지 주축 문인들은 유학파, 사회주의자, 학생 등 다양한 계층과 다양한 활동요인을 가지고 있었다. 이러한 사실을 바탕으로 이들의 표지 디자인은 그들에게 영향을 준 외국 문예잡지 혹은 단행본 등과 크게 유사하였을 것이라는 가설을 세워볼 수 있다. 즉, 1920년대 문예 동인지 디자인과 1930년대 문예 동인지 디자인을 각각 교육한 후 당시 해외 문예지 및 단행본 표지와의 유사도를 검사한다면 위의 가설에 대한 증명이 될 수 있을 것이다.<br />
<br />
<br />
**연구대상: 무작위로 선별한 1920년대 동인지 표지, 1930년대 동인지 표지로 교육 / 무작위로 선별한 1910년대, 1920년대, 1930년대의 일본 문예잡지와 비교<br />
<br />
<br />
**실험결과: 결과적으로 실패했으며, 과정 역시 너무 안이한 방식으로 진행되었다. 본 분석이 성공하기 위해서는 각각의 문인들이 어떤 인물, 국가, 사상의 영향을 받았는지 개별적인 이해가 필요할 것으로 보인다. 분석 결과 1910년대, 1920년대, 1930년대의 일본 문예 동인지 표지는 각각 1930년대 한국 문예 동인지 표지와 95%, 100%, 100%의 유사도를 보여 분석의 의미가 없었음을 알게 했다. 단순 표지 교육만으로는 잡지의 성향, 내용, 영향받은 대상 등의 결과를 알아내기 어려울 것으로 보인다.<br />
<br />
<br />
**결과이미지: [[파일:1910년 결과.png|200px|1910년대]] [[파일:1920년 결과.png|200px|1920년대]] [[파일:1930년 결과.png|200px|1930년대]]<br />
<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:[[14주차 실습]]<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/_4AXjX9sj/<br />
<br />
**연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
**실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
<br />
**결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
***결과이미지: [[파일:구름결과1.PNG|200px|구름결과1]] [[파일:구름결과2.PNG|200px|구름결과2]] [[파일:구름결과3.PNG|200px|구름결과3]] [[파일:구름결과4.PNG|200px|구름결과4]] [[파일:구름결과5.PNG|200px|구름결과5]] [[파일:구름결과6.PNG|200px|구름결과6]] [[파일:구름결과7.PNG|200px|구름결과7]]<br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:https://teachablemachine.withgoogle.com/train/image/1Vybde9hDTOm_EBFB4-Pa8q3pzAU60pid<br />
<br />
<br />
**문제의식: 한국 현대복식사에서 1970년대, 1980년대, 1990년대 유행에는 큰 차이가 존재한다. 특히 유행에 민감한 광고 콘텐츠 분야에서는 패션의 변화에 빠르게 대처하고, 나아가 유행을 선도하는 모습을 보인 바 있다. 그러나 광고매체가 반영하는 패션이 과연 시대 자체의 유행을 받아들인 것인지, 아니면 일부의 유행만을 따르는 것인지에 대한 의문이 존재했다.<br />
<br />
<br />
**연구대상: 무작위로 선별한 1970, 1980, 1990년대 광고 모델 복식(흑백사진 제외)을 머신러닝하고, 뉴스에서 무작위로 선별한 1970, 1980, 1990년대 일반인 복식과의 유사도를 측정한다. 1970, 1980년대 자료에 비해 1990년대 자료가 적은 것은 TV광고의 화질이 떨어져 훈련에 적합한 이미지를 찾기 어려웠기 때문이다.<br />
<br />
<br />
**실험결과: 1970년대와 1980년대는 광고 매체와 일반인의 복식이 높은 유사도를 보였으나, 1990년대 일반인의 복식은 오히려 1970, 1980년대 광고 매체의 복식과 더 높은 유사도를 보였다. 이는 TV 등 대중 매체 내에서는 테크노, 세기말 감각이 유행한 반면 일반인들은 이러한 복식을 선호하지 않았기 때문으로 보인다.<br />
<br />
<br />
**결과이미지: [[파일:1970 유사도 1.png|200px|1970 유사도 1]] [[파일:1970 유사도 2.png|200px|1970 유사도 2]] [[파일:1970 유사도 3.png|200px|1970 유사도 3]] [[파일:1980 유사도 1.png|200px|1980 유사도 1]] [[파일:1980 유사도 2.png|200px|1980 유사도 2]] [[파일:1980 유사도 3.png|200px|1980 유사도 3]] [[파일:1990 유사도 1.png|200px|1990 유사도 1]] [[파일:1990 유사도 2.png|200px|1990 유사도 2]] [[파일:1990 유사도 3.png|200px|1990 유사도 3]]<br />
<br />
<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL: (https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-ml4qDKEs/)<br />
<br />
**배경소개<br />
***중국 한자의 기원 갑골문<br />
<br />
중국 문자는 한자이다. 그리고 한자의 기원은 은에서 사용된 갑골 문자에서 찾고 있다. 따라서, 한자의 기원은 대부분 갑골 문자라고 한다. 갑골문은 거북 배딱지와 소의 어깻죽지 뼈에 새긴 글자이다. 그래서 거북 배딱지를 나타내는 갑(甲)과 소뼈의 골(骨)을 합쳐 갑골문이라 한다. 갑골문의 존재가 알려진 것은 뜻밖에도 20세기에 들어와서의 일이다. 갑골문을 처음 발견한 사람은 유악(劉鶚, 1857~1909)이라는 학자이다.<br />
<br />
<br />
가장 오래된 갑골문은 은나라의 남은 터에서 발견되었다고 해서 은허(殷墟) 문자라고도 말한다. 여기에 새긴 글은 복사(卜辭), 즉 점을 친 후 그 결과를 적은 것이었다. 고대에는 점을 칠 때 신에게 묻는 내용을 큰 소리로 말하면서 거북의 배딱지나 소의 어깻죽지 뼈에 인두로 지져 구멍을 뚫었다. 그러면 갑골이 열을 못 이겨 쩍쩍 갈라지면서 소리를 냈다. 점치는 사람은 갈라진 금을 보고 하늘의 응답을 읽었다.<br />
<br />
<br />
그러고 나서는 갑골 위에 점칠 때 하늘에 물은 내용과 응답을 칼로 새겨 보관하였다. 갑골문의 내용은 제사와 농사, 전쟁과 수렵에 관한 것이 가장 많고, 그 밖에 왕의 통치나 질병, 재앙에 관한 질문도 있다. 이후 20만 개에 가까운 갑골이 더 발견되어 무려 4천 자에 해당하는 글자를 확인할 수 있게 되었다.<br />
<br />
<br />
대체로 갑골 문자의 구성은 한자의 '''상형(象形), 지사(指事), 가차(假借), 형성(形聲), 회의(會意), 전주(轉注) ''' 등 육서(六書)의 규칙을 갖추고 있다.<br />
<br />
[[파일:갑골문1.jpg|200px]]<br />
[[파일:사람인.png|200px]]<br />
<br />
<br />
*** 중국의 간체자와 번체자 <br />
<br />
<br />
한자는 사물의 형상을 그림으로 나타낸 고대 문자로써 모든 글자마다 각각의 의미가 있는 독특한 "뜻 글자"입니다. 총 5만 6천개의 한자가 존재하지만 현대출판물에 사용되는 한자에 대한 통계에 따르면 약 3,000개의 한자가 전체 문자의 99%정도 사용되고 있습니다.<br />
<br />
<br />
중국 교육부는 1956년이후 중국어의 발음부호인 "한어병음"을 만들었으며 또한 높은 문맹의 중국인들을 위해 복잡하고 배우기 어려운 번체자 (繁体字)의 한자를 배우기가 쉽고 간단하게 쓸 수 있도록 새롭게 만들었는데 이를 간체자 "(简体字)"라고 부릅니다.<br />
<br />
[[파일:번체자와간체자.png|200px]]<br />
<br />
<br />
*** 데이터 준비<br />
<br />
<br />
class1: 갑골문 100개 글자의 이미지 준비 <br />
<br />
<br />
class2: 간체자 100개 글자의 이미지 준비 <br />
<br />
<br />
class3: 번체자 100개 글자의 이미지 준비 <br />
<br />
<br />
<br />
''' 갑골문, 간체자, 번체자의 100개 한자는 전부 1:1로 대응되는 한자로 선택했음. '''<br />
<br />
<br />
*** 연구 1<br />
<br />
<br />
<br />
목적1 : 간체자와 번체자 중 어느 것이 갑골문의 문자와 더 가까운 지를 측정하려고 함. <br />
<br />
<br />
Export Model : 100개 글자가 담겨진 1장의 간체자 이미지 및 번체자 이미지로 측정했음. <br />
<br />
<br />
결과: 100% 갑골문과 같음. <br />
<br />
[[파일:테스트.png]] <br />
<br />
<br />
<br />
<br />
*** 연구2<br />
<br />
목적 2 : 상형문자인 중국의 한자 중에서 간체자, 번체자, 갑골문 중에서 어느 것의 상형 의미가 더 높은 가를 측정하려고 함. <br />
<br />
Expot Model 1: '물고기' 삽화 <br />
<br />
<br />
결과 1: 갑골문과 비슷함. <br />
<br />
[[파일:물고기.png|2000px]] <br />
<br />
<br />
[[파일:간체자_3.png]] [[파일:L3.jpg]] <br />
<br />
<br />
Expot Model 2: '산' 삽화 <br />
<br />
<br />
결과 2: 갑골문과 비슷함. <br />
[[파일:산2.png|2000px]] <br />
<br />
[[파일:산간체자.png]] [[파일:산갑골문.png|200px]] <br />
<br />
<br />
Expot Model 3: '비' 삽화 <br />
<br />
<br />
결과 3: 번체자와 비슷함. <br />
[[파일:비2.png|2000px]] <br />
<br />
<br />
[[파일:비번체자.png]] [[파일:비갑골문.png|200px]] <br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[대통령 취임 연설문 분석]]<br />
*[[길혜빈]] : [[신문 제목의 구어성]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 논문의 장르성]]<br />
*[[이만호]] : [[중국 송별시와 변새시 분석]]<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] : [[단편소설의 첫문장과 장편소설의 첫문장 비교]]<br />
*[[김태형]] : [[근대 동인지를 다룬 학술 논문의 관심 경향 분석]]<br />
*[[임연]] : [[학위논문 장르적 특징 분석]]<br />
<br />
<br />
<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84&diff=14885소설 원미동사람들 등장인물 관계도2020-06-25T05:51:16Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red pentagon<br />
인물 green circle<br />
업장 blue triangle<br />
소제목 orange square<br />
모임 yellow star <br />
건물 violet circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
married 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 line 2<br />
business 와_거래했다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_위치하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
child_of 의_자식이다 arrow 2<br />
mentioned 에_언급되다 arrow 2<br />
hired 에_고용되다 arrow 2<br />
come_from 출신이다 arrow 2<br />
move_to 으로_이전하다 arrow 2 <br />
oppose 대립하다 line 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
낙원상가 장소 낙원상가 null null 1 <br />
동대문시장 장소 동대문시장 null null 1 <br />
고층_아파트_단지 장소 고층_아파트_단지 null null 1 <br />
종로5가역 장소 종로5가역 null null 1 <br />
호남선_대합실 장소 호남선_대합실 null null 1 <br />
고속버스터미널 장소 고속버스터미널 null null 1 <br />
개포동 장소 개포동 null null 1 <br />
심곡동 장소 심곡동 null null 1 <br />
전라도 장소 전라도 null null 1 <br />
서울 장소 서울 null null 1 <br />
인천 장소 인천 null null 1 <br />
장안평 장소 장안평 null null 1 <br />
미아리 장소 미아리 null null 1<br />
화곡동 장소 화곡동 null null 1<br />
쌍문동 장소 쌍문동 null null 1<br />
종로2가 장소 종로2가 null null 1<br />
동대문역 장소 동대문역 null null 1<br />
지하상가 장소 지하상가 null null 1<br />
<br />
연립_주택 건물 연립_주택 null null 1 <br />
이층_상가 건물 이층_상가 null null 1 <br />
<br />
반상회 모임 반상회 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
시내_아빠 인물 시내_아빠 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강만성) 인물 강노인(강만성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아빠 인물 은혜_아빠 null null 1<br />
소라_엄마 인물 소라_엄마 null null 1<br />
소라 인물 소라 null null 1<br />
엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
홍마담 인물 홍마담 null null 1<br />
주씨 인물 주씨 null null 1<br />
주상수 인물 주상수 null null 1 <br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
최서방 인물 최서방 null null 1 <br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
강용철 인물 강용철 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
은혜_엄마의_여고_동창 인물 은혜_엄마의_여고_동창 null null 1<br />
조부장 인물 조부장 null null 1<br />
인부 인물 인부 null null 1<br />
노모(은혜_할머니) 인물 노모(은혜_할머니) null null 1 <br />
운전기사 인물 운전기사 null null 1<br />
박찬성 인물 박찬성 null null 1<br />
정봉룡_회장 인물 정봉룡_회장 null null 1<br />
진만_아빠의_고교_동창 인물 진만_아빠의_고교_동창 null null 1<br />
진만_아빠의_대학_서클_후배 인물 진만_아빠의_대학_서클_후배 null null 1<br />
여주인(포목전) 인물 여주인(포목전) null null 1<br />
사내(가위_팔이) 인물 사내(가위_팔이) null null 1<br />
은혜_동생 인물 은혜_동생 null null 1<br />
약사 인물 약사 null null 1<br />
점원(보석상) 인물 점원(보석상) null null 1<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 인물 핼쑥한_얼굴의_처녀 null null 1<br />
청소부 인물 청소부 null null 1<br />
미야 인물 미야 null null 1<br />
엄지 인물 엄지 null null 1<br />
엄선 인물 엄선 null null 1<br />
건재상 인물 건재상 null null 1<br />
유사장 인물 유사장 null null 1<br />
경국이_할머니 인물 경국이_할머니 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
희자_엄마 인물 희자_어미 null null 1<br />
호떡을_굽는_여자 인물 호떡을_굽는_여자 null null 1<br />
경주 인물 경주 null null 1<br />
경주_엄마 인물 경주_엄마 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
원미_지물포 업장 원미_지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
M식품(영등포) 업장 M식품(영등포) null null 1<br />
M식품(서울역) 업장 M식품(서울역) null null 1<br />
양품점 업장 양품점 null null 1<br />
부평_공장 업장 부평_공장 null null 1<br />
전통문화연구회 업장 전통문화연구회 null null 1<br />
포목전 업장 포목전 null null 1<br />
서점 업장 서점 null null 1<br />
햄버거_하우스 업장 햄버거_하우스 null null 1<br />
양화점 업장 양화점 null null 1<br />
보석상 업장 보석상 null null 1<br />
청계천_장갑공장 업장 청계천_장갑공장 null null 1<br />
중고차매매회사 업장 중고차매매회사 null null 1<br />
자동차부품제작공장 업장 자동차부품제작공장 null null 1<br />
전자부품생산공장 업장 전자부품생산공장 null null 1<br />
공단 업장 공단 null null 1 <br />
호떡_리어카 업장 호떡_리어카 null null 1<br />
<br />
멀고_아름다운_동네 소제목 멀고_아름다운_동네 null null 1 <br />
불씨 소제목 불씨 null null 1 <br />
마지막_땅 소제목 마지막_땅 null null 1 <br />
원미동_시인 소제목 원미동_시인 null null 1 <br />
한_마리의_나그네_쥐 소제목 한_마리의_나그네_쥐 null null 1 <br />
방울새 소제목 방울새 null null 1 <br />
찻집_여자 소제목 찻집_여자 null null 1 <br />
일용할_양식 소제목 일용할_양식 null null 1 <br />
지하_생활자 소제목 지하_생활자 null null 1 <br />
한계령 소제목 한계령 null null 1 <br />
비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 소제목 비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 null null 1 <br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강만성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
임씨 원미동 resident<br />
은혜 원미동 resident<br />
은혜_아빠 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
노모(은혜_할머니) 원미동 resident<br />
<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
소라_엄마 정미_엄마 friend <br />
경옥 진만이 friend <br />
경옥 주상수 friend <br />
진만이 주상수 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남_부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨 원미_지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
시내_아빠 써니_전자 manage<br />
우리_정육점 임씨 manage<br />
진만_엄마 양품점 manage<br />
진만_아빠 M식품(영등포) hired<br />
진만_아빠 M식품(서울역) hired<br />
진만_아빠 부평_공장 hired<br />
진만_아빠 전통문화연구회 hired<br />
짐꾼_권씨 고속버스터미널 hired<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강만성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강만성) 미용실_여주인 competitive<br />
소라_엄마 진만_엄마 oppose<br />
<br />
강용규 강노인(강만성) child_of<br />
강용민 강노인(강만성) child_of<br />
경옥 쓰레기차_김씨 child_of <br />
강용문 강노인(강만성) child_of<br />
강경국 강용민 child_of<br />
강희자 강노인(강만성) child_of<br />
주상수 주씨 child_of<br />
<br />
경국이_할머니 강노인(강만성) married<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아빠 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_고교_동창 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_대학_서클_후배 business <br />
진만_아빠 여주인(포목전) business <br />
진만_아빠 점원(보석상) business <br />
진만_엄마 고흥댁 business <br />
<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 불씨 appear <br />
경호네 일용할_양식 appear<br />
김반장 일용할_양식 appear <br />
싱싱_청과물_사내 일용할_양식 appear<br />
시내_엄마 일용할_양식 appear<br />
고흥댁 마지막_땅 mentioned<br />
고흥댁 마지막_땅 appear <br />
고흥댁 불씨 mentioned <br />
경옥 마지막_땅 appear <br />
경옥 멀고_아름다운_동네 appear <br />
경옥 원미동_시인 appear <br />
몽달씨 원미동_시인 appear <br />
강노인(강만성) 마지막_땅 appear <br />
박씨 멀고_아름다운_동네 appear<br />
박씨 마지막_땅 appear <br />
은혜 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_동생 불씨 mentioned <br />
은혜_아빠 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_아빠 불씨 mentioned<br />
은혜_엄마 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_엄마 불씨 mentioned<br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
소라_엄마 불씨 appear <br />
엄씨 불씨 mentioned <br />
엄씨 마지막_땅 mentioned <br />
엄지 마지막_땅 mentioned <br />
엄선 마지막_땅 mentioned <br />
미야 마지막_땅 appear <br />
주씨 멀고_아름다운_동네 appear <br />
주씨 불씨 mentioned <br />
주씨 마지막_땅 appear<br />
주상수 마지막_땅 appear <br />
주상수 멀고_아름다운_동네 appear<br />
진만이 불씨 appear <br />
진만이 마지막_땅 appear <br />
진만이 멀고_아름다운_동네 appear <br />
소라_아빠 불씨 mentioned <br />
진만_엄마 불씨 appear <br />
진만_아빠 불씨 appear <br />
강희자 마지막_땅 mentioned<br />
짐꾼_권씨 불씨 appear <br />
강용문 마지막_땅 mentioned <br />
미용실_여주인 멀고_아름다운_동네 appear <br />
조부장 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
박찬성 멀고_아름다운_동네 appear<br />
운전기사 멀고_아름다운_동네 appear <br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
인부 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_엄마의_여고_동창 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
약사 불씨 appear<br />
경주 방울새 appear <br />
경주_엄마 방울새 appear <br />
홍마담 찻집_여자 appear <br />
엄씨 찻집_여자 appear <br />
<br />
미아리 화곡동 move_to<br />
화곡동 쌍문동 move_to<br />
쌍문동 원미동 move_to<br />
낙원상가 동대문시장 move_to<br />
동대문시장 포목전 move_to<br />
포목전 동대문역 move_to<br />
동대문역 종로5가역 move_to<br />
서점 햄버거_하우스 move_to<br />
햄버거_하우스 양화점 move_to<br />
양화점 보석상 move_to<br />
<br />
양품점 지하상가 located<br />
전통문화연구회 종로2가 located<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=14884소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-06-25T05:44:48Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red pentagon<br />
인물 green circle<br />
업장 blue triangle<br />
소제목 orange square<br />
모임 yellow star <br />
건물 violet circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
married 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 line 2<br />
business 와_거래했다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_위치하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
child_of 의_자식이다 arrow 2<br />
mentioned 에_언급되다 arrow 2<br />
hired 에_고용되다 arrow 2<br />
come_from 출신이다 arrow 2<br />
move_to 으로_이전하다 arrow 2 <br />
oppose 대립하다 line 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
낙원상가 장소 낙원상가 null null 1 <br />
동대문시장 장소 동대문시장 null null 1 <br />
고층_아파트_단지 장소 고층_아파트_단지 null null 1 <br />
종로5가역 장소 종로5가역 null null 1 <br />
호남선_대합실 장소 호남선_대합실 null null 1 <br />
고속버스터미널 장소 고속버스터미널 null null 1 <br />
개포동 장소 개포동 null null 1 <br />
공터 장소 공터 null null 1 <br />
밭 장소 밭 null null 1 <br />
심곡동 장소 심곡동 null null 1 <br />
전라도 장소 전라도 null null 1 <br />
서울 장소 서울 null null 1 <br />
인천 장소 인천 null null 1 <br />
장안평 장소 장안평 null null 1 <br />
미아리 장소 미아리 null null 1<br />
화곡동 장소 화곡동 null null 1<br />
쌍문동 장소 쌍문동 null null 1<br />
종로2가 장소 종로2가 null null 1<br />
동대문역 장소 동대문역 null null 1<br />
지하상가 장소 지하상가 null null 1<br />
<br />
연립_주택 건물 연립_주택 null null 1 <br />
이층_상가 건물 이층_상가 null null 1 <br />
<br />
반상회 모임 반상회 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
시내_아빠 인물 시내_아빠 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강만성) 인물 강노인(강만성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아빠 인물 은혜_아빠 null null 1<br />
소라_엄마 인물 소라_엄마 null null 1<br />
소라 인물 소라 null null 1<br />
엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
홍마담 인물 홍마담 null null 1<br />
주씨 인물 주씨 null null 1<br />
주상수 인물 주상수 null null 1 <br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
최서방 인물 최서방 null null 1 <br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
강용철 인물 강용철 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
은혜_엄마의_여고_동창 인물 은혜_엄마의_여고_동창 null null 1<br />
조부장 인물 조부장 null null 1<br />
인부 인물 인부 null null 1<br />
노모(은혜_할머니) 인물 노모(은혜_할머니) null null 1 <br />
운전기사 인물 운전기사 null null 1<br />
박찬성 인물 박찬성 null null 1<br />
정봉룡_회장 인물 정봉룡_회장 null null 1<br />
진만_아빠의_고교_동창 인물 진만_아빠의_고교_동창 null null 1<br />
진만_아빠의_대학_서클_후배 인물 진만_아빠의_대학_서클_후배 null null 1<br />
여주인(포목전) 인물 여주인(포목전) null null 1<br />
사내(가위_팔이) 인물 사내(가위_팔이) null null 1<br />
은혜_동생 인물 은혜_동생 null null 1<br />
약사 인물 약사 null null 1<br />
점원(보석상) 인물 점원(보석상) null null 1<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 인물 핼쑥한_얼굴의_처녀 null null 1<br />
청소부 인물 청소부 null null 1<br />
미야 인물 미야 null null 1<br />
엄지 인물 엄지 null null 1<br />
엄선 인물 엄선 null null 1<br />
건재상 인물 건재상 null null 1<br />
유사장 인물 유사장 null null 1<br />
경국이_할머니 인물 경국이_할머니 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
희자_어미 인물 희자_어미 null null 1<br />
호떡을_굽는_여자 인물 호떡을_굽는_여자 null null 1<br />
경주 인물 경주 null null 1<br />
경주_엄마 인물 경주_엄마 null null 1<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
원미_지물포 업장 원미_지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
M식품(영등포) 업장 M식품(영등포) null null 1<br />
M식품(서울역) 업장 M식품(서울역) null null 1<br />
양품점 업장 양품점 null null 1<br />
부평_공장 업장 부평_공장 null null 1<br />
전통문화연구회 업장 전통문화연구회 null null 1<br />
포목전 업장 포목전 null null 1<br />
서점 업장 서점 null null 1<br />
햄버거_하우스 업장 햄버거_하우스 null null 1<br />
양화점 업장 양화점 null null 1<br />
보석상 업장 보석상 null null 1<br />
청계천_장갑공장 업장 청계천_장갑공장 null null 1<br />
중고차매매회사 업장 중고차매매회사 null null 1<br />
자동차부품제작공장 업장 자동차부품제작공장 null null 1<br />
전자부품생산공장 업장 전자부품생산공장 null null 1<br />
공단 업장 공단 null null 1 <br />
호떡_리어카 업장 호떡_리어카 null null 1<br />
<br />
멀고_아름다운_동네 소제목 멀고_아름다운_동네 null null 1 <br />
불씨 소제목 불씨 null null 1 <br />
마지막_땅 소제목 마지막_땅 null null 1 <br />
원미동_시인 소제목 원미동_시인 null null 1 <br />
한_마리의_나그네_쥐 소제목 한_마리의_나그네_쥐 null null 1 <br />
방울새 소제목 방울새 null null 1 <br />
찻집_여자 소제목 찻집_여자 null null 1 <br />
일용할_양식 소제목 일용할_양식 null null 1 <br />
지하_생활자 소제목 지하_생활자 null null 1 <br />
한계령 소제목 한계령 null null 1 <br />
비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 소제목 비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 null null 1 <br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강만성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
임씨 원미동 resident<br />
은혜 원미동 resident<br />
은혜_아빠 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
노모(은혜_할머니) 원미동 resident<br />
<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
소라_엄마 정미_엄마 friend <br />
경옥 진만이 friend <br />
경옥 주상수 friend <br />
진만이 주상수 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남_부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨 원미_지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
시내_아빠 써니_전자 manage<br />
우리_정육점 임씨 manage<br />
진만_엄마 양품점 manage<br />
진만_아빠 M식품(영등포) hired<br />
진만_아빠 M식품(서울역) hired<br />
진만_아빠 부평_공장 hired<br />
진만_아빠 전통문화연구회 hired<br />
짐꾼_권씨 고속버스터미널 hired<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강만성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강만성) 미용실_여주인 competitive<br />
소라_엄마 진만_엄마 oppose<br />
<br />
강용규 강노인(강만성) child_of<br />
강용민 강노인(강만성) child_of<br />
경옥 쓰레기차_김씨 child_of <br />
강용문 강노인(강만성) child_of<br />
강경국 강용민 child_of<br />
강희자 강노인(강만성) child_of<br />
주상수 주씨 child_of<br />
<br />
경국이_할머니 강노인(강만성) married<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아빠 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_고교_동창 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_대학_서클_후배 business <br />
진만_아빠 여주인(포목전) business <br />
진만_아빠 점원(보석상) business <br />
진만_엄마 고흥댁 business <br />
<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 불씨 appear <br />
경호네 일용할_양식 appear<br />
김반장 일용할_양식 appear <br />
싱싱_청과물_사내 일용할_양식 appear<br />
시내_엄마 일용할_양식 appear<br />
고흥댁 마지막_땅 mentioned<br />
고흥댁 마지막_땅 appear <br />
고흥댁 불씨 mentioned <br />
경옥 마지막_땅 appear <br />
경옥 멀고_아름다운_동네 appear <br />
경옥 원미동_시인 appear <br />
몽달씨 원미동_시인 appear <br />
강노인(강만성) 마지막_땅 appear <br />
박씨 멀고_아름다운_동네 appear<br />
박씨 마지막_땅 appear <br />
은혜 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_동생 불씨 mentioned <br />
은혜_아빠 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_아빠 불씨 mentioned<br />
은혜_엄마 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_엄마 불씨 mentioned<br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
소라_엄마 불씨 appear <br />
엄씨 불씨 mentioned <br />
엄씨 마지막_땅 mentioned <br />
엄지 마지막_땅 mentioned <br />
엄선 마지막_땅 mentioned <br />
미야 마지막_땅 appear <br />
주씨 멀고_아름다운_동네 appear <br />
주씨 불씨 mentioned <br />
주씨 마지막_땅 appear<br />
주상수 마지막_땅 appear <br />
주상수 멀고_아름다운_동네 appear<br />
진만이 불씨 appear <br />
진만이 마지막_땅 appear <br />
진만이 멀고_아름다운_동네 appear <br />
소라_아빠 불씨 mentioned <br />
진만_엄마 불씨 appear <br />
진만_아빠 불씨 appear <br />
강희자 마지막_땅 mentioned<br />
짐꾼_권씨 불씨 appear <br />
강용문 마지막_땅 mentioned <br />
미용실_여주인 멀고_아름다운_동네 appear <br />
조부장 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
박찬성 멀고_아름다운_동네 appear<br />
운전기사 멀고_아름다운_동네 appear <br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
인부 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_엄마의_여고_동창 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
약사 불씨 appear<br />
경주 방울새 appear <br />
경주_엄마 방울새 appear <br />
홍마담 찻집_여자 appear <br />
엄씨 찻집_여자 appear <br />
<br />
미아리 화곡동 move_to<br />
화곡동 쌍문동 move_to<br />
쌍문동 원미동 move_to<br />
낙원상가 동대문시장 move_to<br />
동대문시장 포목전 move_to<br />
포목전 동대문역 move_to<br />
동대문역 종로5가역 move_to<br />
서점 햄버거_하우스 move_to<br />
햄버거_하우스 양화점 move_to<br />
양화점 보석상 move_to<br />
<br />
양품점 지하상가 located<br />
전통문화연구회 종로2가 located<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=14883소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-06-25T05:43:09Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red pentagon<br />
인물 green circle<br />
업장 blue triangle<br />
소제목 orange square<br />
모임 yellow star <br />
건물 violet circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
married 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 line 2<br />
business 와_거래했다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_위치하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
child_of 의_자식이다 arrow 2<br />
mentioned 에_언급되다 arrow 2<br />
hired 에_고용되다 arrow 2<br />
come_from 출신이다 arrow 2<br />
move_to 으로_이전하다 arrow 2 <br />
oppose 대립하다 line 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
낙원상가 장소 낙원상가 null null 1 <br />
동대문시장 장소 동대문시장 null null 1 <br />
고층_아파트_단지 장소 고층_아파트_단지 null null 1 <br />
종로5가역 장소 종로5가역 null null 1 <br />
호남선_대합실 장소 호남선_대합실 null null 1 <br />
고속버스터미널 장소 고속버스터미널 null null 1 <br />
개포동 장소 개포동 null null 1 <br />
공터 장소 공터 null null 1 <br />
밭 장소 밭 null null 1 <br />
심곡동 장소 심곡동 null null 1 <br />
전라도 장소 전라도 null null 1 <br />
서울 장소 서울 null null 1 <br />
인천 장소 인천 null null 1 <br />
장안평 장소 장안평 null null 1 <br />
미아리 장소 미아리 null null 1<br />
화곡동 장소 화곡동 null null 1<br />
쌍문동 장소 쌍문동 null null 1<br />
종로2가 장소 종로2가 null null 1<br />
동대문역 장소 동대문역 null null 1<br />
<br />
연립_주택 건물 연립_주택 null null 1 <br />
이층_상가 건물 이층_상가 null null 1 <br />
<br />
반상회 모임 반상회 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
시내_아빠 인물 시내_아빠 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강만성) 인물 강노인(강만성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아빠 인물 은혜_아빠 null null 1<br />
소라_엄마 인물 소라_엄마 null null 1<br />
소라 인물 소라 null null 1<br />
엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
홍마담 인물 홍마담 null null 1<br />
주씨 인물 주씨 null null 1<br />
주상수 인물 주상수 null null 1 <br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
최서방 인물 최서방 null null 1 <br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
강용철 인물 강용철 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
은혜_엄마의_여고_동창 인물 은혜_엄마의_여고_동창 null null 1<br />
조부장 인물 조부장 null null 1<br />
인부 인물 인부 null null 1<br />
노모(은혜_할머니) 인물 노모(은혜_할머니) null null 1 <br />
운전기사 인물 운전기사 null null 1<br />
박찬성 인물 박찬성 null null 1<br />
정봉룡_회장 인물 정봉룡_회장 null null 1<br />
진만_아빠의_고교_동창 인물 진만_아빠의_고교_동창 null null 1<br />
진만_아빠의_대학_서클_후배 인물 진만_아빠의_대학_서클_후배 null null 1<br />
여주인(포목전) 인물 여주인(포목전) null null 1<br />
사내(가위_팔이) 인물 사내(가위_팔이) null null 1<br />
은혜_동생 인물 은혜_동생 null null 1<br />
약사 인물 약사 null null 1<br />
점원(보석상) 인물 점원(보석상) null null 1<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 인물 핼쑥한_얼굴의_처녀 null null 1<br />
청소부 인물 청소부 null null 1<br />
미야 인물 미야 null null 1<br />
엄지 인물 엄지 null null 1<br />
엄선 인물 엄선 null null 1<br />
건재상 인물 건재상 null null 1<br />
유사장 인물 유사장 null null 1<br />
경국이_할머니 인물 경국이_할머니 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
희자_어미 인물 희자_어미 null null 1<br />
호떡을_굽는_여자 인물 호떡을_굽는_여자 null null 1<br />
경주 인물 경주 null null 1<br />
경주_엄마 인물 경주_엄마 null null 1<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
원미_지물포 업장 원미_지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
M식품(영등포) 업장 M식품(영등포) null null 1<br />
M식품(서울역) 업장 M식품(서울역) null null 1<br />
양품점 업장 양품점 null null 1<br />
부평_공장 업장 부평_공장 null null 1<br />
전통문화연구회 업장 전통문화연구회 null null 1<br />
포목전 업장 포목전 null null 1<br />
서점 업장 서점 null null 1<br />
햄버거_하우스 업장 햄버거_하우스 null null 1<br />
양화점 업장 양화점 null null 1<br />
보석상 업장 보석상 null null 1<br />
청계천_장갑공장 업장 청계천_장갑공장 null null 1<br />
중고차매매회사 업장 중고차매매회사 null null 1<br />
자동차부품제작공장 업장 자동차부품제작공장 null null 1<br />
전자부품생산공장 업장 전자부품생산공장 null null 1<br />
공단 업장 공단 null null 1 <br />
호떡_리어카 업장 호떡_리어카 null null 1<br />
<br />
멀고_아름다운_동네 소제목 멀고_아름다운_동네 null null 1 <br />
불씨 소제목 불씨 null null 1 <br />
마지막_땅 소제목 마지막_땅 null null 1 <br />
원미동_시인 소제목 원미동_시인 null null 1 <br />
한_마리의_나그네_쥐 소제목 한_마리의_나그네_쥐 null null 1 <br />
방울새 소제목 방울새 null null 1 <br />
찻집_여자 소제목 찻집_여자 null null 1 <br />
일용할_양식 소제목 일용할_양식 null null 1 <br />
지하_생활자 소제목 지하_생활자 null null 1 <br />
한계령 소제목 한계령 null null 1 <br />
비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 소제목 비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 null null 1 <br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강만성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
임씨 원미동 resident<br />
은혜 원미동 resident<br />
은혜_아빠 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
노모(은혜_할머니) 원미동 resident<br />
<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
소라_엄마 정미_엄마 friend <br />
경옥 진만이 friend <br />
경옥 주상수 friend <br />
진만이 주상수 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남_부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨 원미지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
시내_아빠 써니_전자 manage<br />
우리_정육점 임씨 manage<br />
진만_엄마 양품점 manage<br />
진만_아빠 M식품(영등포) hired<br />
진만_아빠 M식품(서울역) hired<br />
진만_아빠 부평_공장 hired<br />
진만_아빠 전통문화연구회 hired<br />
짐꾼_권씨 고속버스터미널 hired<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강만성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강만성) 미용실_여주인 competitive<br />
소라_엄마 진만_엄마 oppose<br />
<br />
강용규 강노인(강만성) child_of<br />
강용민 강노인(강만성) child_of<br />
경옥 쓰레기차_김씨 child_of <br />
강용문 강노인(강만성) child_of<br />
강경국 강용민 child_of<br />
강희자 강노인(강만성) child_of<br />
주상수 주씨 child_of<br />
<br />
경국이_할머니 강노인(강만성) married<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아빠 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_고교_동창 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_대학_서클_후배 business <br />
진만_아빠 여주인(포목전) business <br />
진만_아빠 점원(보석상) business <br />
진만_엄마 고흥댁 business <br />
<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 불씨 appear <br />
경호네 일용할_양식 appear<br />
김반장 일용할_양식 appear <br />
싱싱_청과물_사내 일용할_양식 appear<br />
시내_엄마 일용할_양식 appear<br />
고흥댁 마지막_땅 mentioned<br />
고흥댁 마지막_땅 appear <br />
고흥댁 불씨 mentioned <br />
경옥 마지막_땅 appear <br />
경옥 멀고_아름다운_동네 appear <br />
경옥 원미동_시인 appear <br />
몽달씨 원미동_시인 appear <br />
강노인(강만성) 마지막_땅 appear <br />
박씨 멀고_아름다운_동네 appear<br />
박씨 마지막_땅 appear <br />
은혜 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_동생 불씨 mentioned <br />
은혜_아빠 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_아빠 불씨 mentioned<br />
은혜_엄마 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_엄마 불씨 mentioned<br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
소라_엄마 불씨 appear <br />
엄씨 불씨 mentioned <br />
엄씨 마지막_땅 mentioned <br />
엄지 마지막_땅 mentioned <br />
엄선 마지막_땅 mentioned <br />
미야 마지막_땅 appear <br />
주씨 멀고_아름다운_동네 appear <br />
주씨 불씨 mentioned <br />
주씨 마지막_땅 appear<br />
주상수 마지막_땅 appear <br />
주상수 멀고_아름다운_동네 appear<br />
진만이 불씨 appear <br />
진만이 마지막_땅 appear <br />
진만이 멀고_아름다운_동네 appear <br />
소라_아빠 불씨 mentioned <br />
진만_엄마 불씨 appear <br />
진만_아빠 불씨 appear <br />
강희자 마지막_땅 mentioned<br />
짐꾼_권씨 불씨 appear <br />
강용문 마지막_땅 mentioned <br />
미용실_여주인 멀고_아름다운_동네 appear <br />
조부장 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
박찬성 멀고_아름다운_동네 appear<br />
운전기사 멀고_아름다운_동네 appear <br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
인부 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_엄마의_여고_동창 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
약사 불씨 appear<br />
경주 방울새 appear <br />
경주_엄마 방울새 appear <br />
홍마담 찻집_여자 appear <br />
엄씨 찻집_여자 appear <br />
<br />
미아리 화곡동 move_to<br />
화곡동 쌍문동 move_to<br />
쌍문동 원미동 move_to<br />
낙원상가 동대문시장 move_to<br />
동대문시장 포목전 move_to<br />
포목전 동대문역 move_to<br />
동대문역 종로5가역 move_to<br />
서점 햄버거_하우스 move_to<br />
햄버거_하우스 양화점 move_to<br />
양화점 보석상 move_to<br />
<br />
양품점 지하상가 located<br />
전통문화연구회 종로2가 located<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=14882소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-06-25T05:37:50Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red pentagon<br />
인물 green circle<br />
사업장 blue triangle<br />
소제목 orange square<br />
모임 yellow star <br />
건물 violet circle<br />
<br />
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<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
married 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 line 2<br />
business 와_거래했다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_위치하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
child_of 의_자식이다 arrow 2<br />
mentioned 에_언급되다 arrow 2<br />
hired 에_고용되다 arrow 2<br />
come_from 출신이다 arrow 2<br />
move_to 으로_이전하다 arrow 2 <br />
oppose 대립하다 line 2<br />
<br />
<br />
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<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
낙원상가 장소 낙원상가 null null 1 <br />
동대문시장 장소 동대문시장 null null 1 <br />
고층_아파트_단지 장소 고층_아파트_단지 null null 1 <br />
종로5가역 장소 종로5가역 null null 1 <br />
호남선_대합실 장소 호남선_대합실 null null 1 <br />
고속버스터미널 장소 고속버스터미널 null null 1 <br />
개포동 장소 개포동 null null 1 <br />
공터 장소 공터 null null 1 <br />
밭 장소 밭 null null 1 <br />
심곡동 장소 심곡동 null null 1 <br />
전라도 장소 전라도 null null 1 <br />
서울 장소 서울 null null 1 <br />
인천 장소 인천 null null 1 <br />
장안평 장소 장안평 null null 1 <br />
미아리 장소 미아리 null null 1<br />
화곡동 장소 화곡동 null null 1<br />
쌍문동 장소 쌍문동 null null 1<br />
종로2가 장소 종로2가 null null 1<br />
연립_주택 건물 연립_주택 null null 1 <br />
이층_상가 건물 이층_상가 null null 1 <br />
<br />
반상회 모임 반상회 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
시내_아빠 인물 시내_아빠 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강만성) 인물 강노인(강만성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아빠 인물 은혜_아빠 null null 1<br />
소라_엄마 인물 소라_엄마 null null 1<br />
소라 인물 소라 null null 1<br />
엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
홍마담 인물 홍마담 null null 1<br />
주씨 인물 주씨 null null 1<br />
주상수 인물 주상수 null null 1 <br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
최서방 인물 최서방 null null 1 <br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
강용철 인물 강용철 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
은혜_엄마의_여고_동창 인물 은혜_엄마의_여고_동창 null null 1<br />
조부장 인물 조부장 null null 1<br />
인부 인물 인부 null null 1<br />
노모(은혜_할머니) 인물 노모(은혜_할머니) null null 1 <br />
운전기사 인물 운전기사 null null 1<br />
박찬성 인물 박찬성 null null 1<br />
정봉룡_회장 인물 정봉룡_회장 null null 1<br />
진만_아빠의_고교_동창 인물 진만_아빠의_고교_동창 null null 1<br />
진만_아빠의_대학_서클_후배 인물 진만_아빠의_대학_서클_후배 null null 1<br />
여주인(포목전) 인물 여주인(포목전) null null 1<br />
사내(가위_팔이) 인물 사내(가위_팔이) null null 1<br />
은혜_동생 인물 은혜_동생 null null 1<br />
약사 인물 약사 null null 1<br />
점원(보석상) 인물 점원(보석상) null null 1<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀(호남선_대합실) 인물 핼쑥한_얼굴의_처녀(호남선_대합실) null null 1<br />
청소부 인물 청소부 null null 1<br />
미야(행복사진관셋째) 인물 미야 null null 1<br />
엄지 인물 엄지 null null 1<br />
엄선 인물 엄선 null null 1<br />
건재상 인물 건재상 null null 1<br />
유사장 인물 유사장 null null 1<br />
경국이_할머니 인물 경국이_할머니 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
희자_어미 인물 희자_어미 null null 1<br />
호떡을_굽는_여자 인물 호떡을_굽는_여자 null null 1<br />
경주 인물 경주 null null 1<br />
경주_엄마 인물 경주_엄마 null null 1<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
원미_지물포 업장 원미_지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
M식품(영등포) 업장 M식품(영등포) null null 1<br />
M식품(서울역) 업장 M식품(서울역) null null 1<br />
양품점(지하상가) 업장 양품점(지하상가) null null 1<br />
부평_공장 업장 부평_공장 null null 1<br />
전통문화연구회 업장 전통문화연구회 null null 1<br />
포목전 업장 포목전 null null 1<br />
서점 업장 서점 null null 1<br />
햄버거_하우스 업장 햄버거_하우스 null null 1<br />
양화점 업장 양화점 null null 1<br />
보석상 업장 보석상 null null 1<br />
청계천_장갑공장 업장 청계천_장갑공장 null null 1<br />
중고차매매회사 업장 중고차매매회사 null null 1<br />
자동차부품제작공장 업장 자동차부품제작공장 null null 1<br />
전자부품생산공장 업장 전자부품생산공장 null null 1<br />
공단 업장 공단 null null 1 <br />
호떡_리어카 업장 호떡_리어카 null null 1<br />
<br />
<br />
<br />
멀고_아름다운_동네 소제목 멀고_아름다운_동네 null null 1 <br />
불씨 소제목 불씨 null null 1 <br />
마지막_땅 소제목 마지막_땅 null null 1 <br />
원미동_시인 소제목 원미동_시인 null null 1 <br />
한_마리의_나그네_쥐 소제목 한_마리의_나그네_쥐 null null 1 <br />
방울새 소제목 방울새 null null 1 <br />
찻집_여자 소제목 찻집_여자 null null 1 <br />
일용할_양식 소제목 일용할_양식 null null 1 <br />
지하_생활자 소제목 지하_생활자 null null 1 <br />
한계령 소제목 한계령 null null 1 <br />
비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 소제목 비_오는_날이면_가리봉동에_가야_한다 null null 1 <br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강만성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
임씨 원미동 resident<br />
은혜 원미동 resident<br />
은혜_아빠 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
노모(은혜_할머니) 원미동 resident<br />
<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
소라_엄마 정미_엄마 friend <br />
경옥 진만이 friend <br />
경옥 주상수 friend <br />
진만이 주상수 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남_부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨 원미지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
시내_아빠 써니_전자 manage<br />
우리_정육점 임씨 manage<br />
진만_엄마 양품점 manage<br />
진만_아빠 M식품(영등포) hired<br />
진만_아빠 M식품(서울역) hired<br />
진만_아빠 부평_공장 hired<br />
진만_아빠 전통문화연구회 hired<br />
짐꾼_권씨 고속버스터미널 hired<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강만성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강만성) 미용실_여주인 competitive<br />
소라_엄마 진만_엄마 oppose<br />
<br />
<br />
강용규 강노인(강만성) child_of<br />
강용민 강노인(강만성) child_of<br />
경옥 쓰레기차_김씨 child_of <br />
강용문 강노인(강만성) child_of<br />
강경국 강용민 child_of<br />
강희자 강노인(강만성) child_of<br />
주상수 주씨 child_of<br />
<br />
경국이_할머니 강노인(강만성) married<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아빠 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_고교_동창 business<br />
진만_아빠 진만_아빠의_대학_서클_후배 business <br />
진만_아빠 여주인(포목전) business <br />
진만_아빠 점원(보석상) business <br />
진만_엄마 고흥댁 business <br />
<br />
<br />
핼쑥한_얼굴의_처녀 불씨 appear <br />
경호네 일용할_양식 appear<br />
김반장 일용할_양식 appear <br />
싱싱_청과물_사내 일용할_양식 appear<br />
시내_엄마 일용할_양식 appear<br />
고흥댁 마지막_땅 mentioned<br />
고흥댁 마지막_땅 appear <br />
고흥댁 불씨 mentioned <br />
경옥 마지막_땅 appear <br />
경옥 멀고_아름다운_동네 appear <br />
경옥 원미동_시인 appear <br />
몽달씨 원미동_시인 appear <br />
강노인(강만성) 마지막_땅 appear <br />
박씨 멀고_아름다운_동네 appear<br />
박씨 마지막_땅 appear <br />
은혜 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_동생 불씨 mentioned <br />
은혜_아빠 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_아빠 불씨 mentioned<br />
은혜_엄마 멀고_아름다운_동네 appear<br />
은혜_엄마 불씨 mentioned<br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
소라_엄마 불씨 appear <br />
엄씨 불씨 mentioned <br />
엄씨 마지막_땅 mentioned <br />
엄지 마지막_땅 mentioned <br />
엄선 마지막_땅 mentioned <br />
미야 마지막_땅 appear <br />
주씨 멀고_아름다운_동네 appear <br />
주씨 불씨 mentioned <br />
주씨 마지막_땅 appear<br />
주상수 마지막_땅 appear <br />
주상수 멀고_아름다운_동네 appear<br />
진만이 불씨 appear <br />
진만이 마지막_땅 appear <br />
진만이 멀고_아름다운_동네 appear <br />
소라_아빠 불씨 mentioned <br />
진만_엄마 불씨 appear <br />
진만_아빠 불씨 appear <br />
강희자 마지막_땅 mentioned<br />
짐꾼_권씨 불씨 appear <br />
강용문 마지막_땅 mentioned <br />
미용실_여주인 멀고_아름다운_동네 appear <br />
조부장 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
박찬성 멀고_아름다운_동네 appear<br />
운전기사 멀고_아름다운_동네 appear <br />
노모(은혜_할머니) 멀고_아름다운_동네 appear<br />
인부 멀고_아름다운_동네 appear <br />
은혜_엄마의_여고_동창 멀고_아름다운_동네 mentioned<br />
약사 불씨 appear<br />
경주 방울새 appear <br />
경주_엄마 방울새 appear <br />
홍마담 찻집_여자 appear <br />
엄씨 찻집_여자 appear <br />
<br />
미아리 화곡동 move_to<br />
화곡동 쌍문동 move_to<br />
쌍문동 원미동 move_to<br />
낙원상가 동대문시장 move_to<br />
동대문시장 포목전 move_to<br />
포목전 동대문역 move_to<br />
동대문역 종로5가역 move_to<br />
서점 햄버거_하우스 move_to<br />
햄버거_하우스 양화점 move_to<br />
양화점 보석상 move_to<br />
<br />
<br />
양품점 지하상가 located<br />
전통문화연구회 종로2가 located<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=13546HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-18T07:39:37Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 이미지 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/_4AXjX9sj/<br />
<br />
**연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
**실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
<br />
**결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
***결과이미지: [[파일:구름결과1.PNG|200px|구름결과1]] [[파일:구름결과2.PNG|200px|구름결과2]] [[파일:구름결과3.PNG|200px|구름결과3]] [[파일:구름결과4.PNG|200px|구름결과4]] [[파일:구름결과5.PNG|200px|구름결과5]] [[파일:구름결과6.PNG|200px|구름결과6]] [[파일:구름결과7.PNG|200px|구름결과7]]<br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] :<br />
*[[길혜빈]] :<br />
*[[임예찬]] :<br />
*[[이만호]] :<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] :<br />
*[[김태형]] :<br />
*[[임연]] :<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC7.PNG&diff=13545파일:구름결과7.PNG2020-06-18T07:35:48Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC6.PNG&diff=13544파일:구름결과6.PNG2020-06-18T07:35:21Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC5.PNG&diff=13543파일:구름결과5.PNG2020-06-18T07:34:56Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC4.PNG&diff=13542파일:구름결과4.PNG2020-06-18T07:34:24Z<p>장민주: 장민주님이 파일:구름결과4.PNG의 새 판을 올렸습니다</p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC4.PNG&diff=13541파일:구름결과4.PNG2020-06-18T07:34:01Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC3.PNG&diff=13540파일:구름결과3.PNG2020-06-18T07:33:11Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC2.PNG&diff=13539파일:구름결과2.PNG2020-06-18T07:32:26Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EA%B5%AC%EB%A6%84%EA%B2%B0%EA%B3%BC1.PNG&diff=13538파일:구름결과1.PNG2020-06-18T07:31:33Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%ED%8C%8C%EC%9D%BC:%EC%BA%A1%EC%B2%981.PNG&diff=13537파일:캡처1.PNG2020-06-18T07:25:42Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=13536HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-18T07:09:56Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 이미지 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**◾실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/_4AXjX9sj/<br />
**◾연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
**◾연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
**◾실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
**◾결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] :<br />
*[[길혜빈]] :<br />
*[[임예찬]] :<br />
*[[이만호]] :<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] :<br />
*[[김태형]] :<br />
*[[임연]] :<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=13535HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-18T07:09:09Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 이미지 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**◾실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/_4AXjX9sj/<br />
<br />
**◾연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**◾연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
**◾실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
<br />
**◾결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] :<br />
*[[길혜빈]] :<br />
*[[임예찬]] :<br />
*[[이만호]] :<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] :<br />
*[[김태형]] :<br />
*[[임연]] :<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=13534HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-18T07:06:42Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 이미지 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**◾실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/[...] <br />
<br />
**◾연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**◾연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
**◾실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
<br />
**◾결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] :<br />
*[[길혜빈]] :<br />
*[[임예찬]] :<br />
*[[이만호]] :<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] :<br />
*[[김태형]] :<br />
*[[임연]] :<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=13533HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-18T07:05:19Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 이미지 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**◾실습URL: <br />
<br />
**◾연구목적: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신러닝’의 이미지 러닝 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다는 생각에 구름 사진으로 과제를 수행하게 되었다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**◾연구대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
**◾실험 결과: 학습에 사용된 구름의 이미지는 총 481개로, 고적운 59개, 고층운 37개, 권운 61개, 권적운 67개, 권층운 53개, 난층운26개, 적란운 70개, 적운 24개, 층운 19개, 층적운 50개, 비행운 15개이다. <br />
각각 학습시킨 구름의 이미지 수가 균일하지 않은 것은 인터넷에서 찾을 수 있는 구름의 이미지 데이터가 균일하지 않은 탓인데, 이는 사람들의 선호에 따른 문제라고 예상된다. 적란운이나 적운과 같은 사람들이 좋아하는 맑은 날씨의, 흔히 뭉게구름이라고 불리는 구름은 자료가 많았던 반면에, 사람들이 선호하지 않는 흐리거나 비 오는 날씨의 먹구름(난층운)의 경우 <br />
상대적으로 인터넷에 자료가 많지 않았다. (양떼구름이나 새털구름이라고 불리는 권층운, 권적운, 고적운도 이미지 수가 많았다.)<br />
그러나 학습 이미지의 수는 최소 50장으로 맞추려고 했고 그 결과 50장을 겨우 채우거나 50장을 가분히 넘어가거나 혹은 50장에 못 미치는 자료의 숫자를 보이고 있다. <br />
<br />
**◾결과 해석:<br />
결과적으로 고민해 볼 수 있는 문제는,<br />
찾은 자료가 정확한지?<br />
구름 사진의 경우, 애니메이션 캐릭터나 동물, 사람, 문자 이미지와는 다르게 학습시키는 사용자조차도 결과값의 정확성을 확신하기가 어려웠다. 재미있는 점은 자료를 찾는 과정에서 많은 구름사진을 접했고 그것을 각각의 폴더에 정리하는 과정에서 나 또한 티쳐블 머신과 비슷한 학습을 경험했다는 것이다. <br />
그 결과 티쳐블 머신이 계산한 값과, 내가 추측?한 결과 값이 유사함을 알 수 있었다.<br />
<br />
구름만 있는 사진이 아닌 ‘구름과 건물’, ‘구름과 태양’, ‘구름과 바다’, ‘구름과 사람’ 등의 자료가 정확도를 떨어트리는 것 같음. 그러나 정확도가 떨어진 다는 예상과 다르게 학습시키는 과정에서도 학습결과를 확인하는 과정에서도 비슷한 수준으로 방해되는 이미지가 섞여들어 갔고 그 결과 정확도를 떨어트리는 요소들이 정확도에 크게 영향을 주지는 못 한 것 같다고 판단된다. <br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] :<br />
*[[길혜빈]] :<br />
*[[임예찬]] :<br />
*[[이만호]] :<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] :<br />
*[[김태형]] :<br />
*[[임연]] :<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=HumanitiesAndArtificialIntelligence&diff=13531HumanitiesAndArtificialIntelligence2020-06-18T06:33:47Z<p>장민주: /* 신경망 기술과 이미지 분류 실습 */</p>
<hr />
<div>==='''Information'''===<br />
*<span style="color: blue">개설기관</span> : [https://gskh.khu.ac.kr/index/ 경희대학교 대학원]<br />
*<span style="color: blue">강좌명</span> : 인문학과 인공지능(Humanities and Artificial Intelligence)<br />
*<span style="color: blue">학수번호-분반</span> : KL7295-00<br />
*<span style="color: blue">이수구분</span> : 공통과목<br />
*<span style="color: blue">개설학과(학점)</span> : 국어국문학과(3)<br />
*<span style="color: blue">강의시간</span> : 수요일 10:30-13:15<br />
*<span style="color: blue">강의실</span> : 문과대 201A<br />
*<span style="color: blue">강사</span> : [http://redint.info 류인태]<br />
<br />
==='''Overview'''===<br />
====Summary====<br />
<div style="text-align:justify">본 강의는 인공지능(AI) 기술로 인해 전통적인 인문학적 가치와 소양 그리고 연구방법론에 대한 근본적 질문이 대두하고 있는 상황에서, 인공지능(AI)을 어떻게 바라보아야 할 것인지에 대해 이야기해보고자 합니다. 인공지능(AI) 기술이 등장한 배경과 그 이면의 여러 지점들을 포착해 비판적으로 살펴보고, 더 나아가 기계학습(Machine Learning), 심층학습(Deep Learning) 등의 영역을 포괄하는 인공지능(AI) 기술이 인문학 연구에서 구체적으로 어떻게 활용될 수 있는 지에 대해서 살펴보고자 합니다. 인문학적 관점에서 비판적으로 바라보아야 할 인공지능(AI)의 일면과, 한편으로 인문학 연구에 능동적으로 활용 가능한 연구방법론으로서의 인공지능(AI)의 일면을 함께 짚어보고자 하는 것이 본 강의의 가장 큰 목적이라 할 수 있습니다.</div><br />
<br />
====Objectives====<br />
*비판적 대상으로서 인공지능 기술에 대해 이해한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 발달의 역사를 파악한다.<br />
**과학기술로서 인공지능 기술의 원리를 이해한다.<br />
**인공지능의 발달이 초래할 사회문화적 변화와 그에 대한 비판적 이해를 시도한다.<br />
<br />
*인문학 연구 방법론의 일환으로서 인공지능 기술의 가능성을 검토한다.<br />
**활용 가능한 인공지능 기술에 대한 기초 맥락을 이해한다.<br />
**인공지능을 활용한 인문학 연구 사례에 대해 살펴본다.<br />
**인공지능 기술 활용에 필요한 기초 기술(데이터 파싱, 크롤링, 스크래핑 등)을 익힌다.<br />
**이미지와 텍스트를 대상으로 한 인공지능 기술 활용 방법론을 이해하고 적용해본다.<br />
<br />
====Teaching Method====<br />
*이론 강의 : 2주차, 3주차, 8주차, 9주차.<br />
*실습 : 10주차, 11주차, 12주차.<br />
*발표와 토론 : 4주차, 5주차, 6주차, 13주차, 14주차.<br />
<br />
====Reference Materials====<br />
*<span style="color: navy">데이터 알고리즘과 인문학의 관계</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14450616 김택우, 『'''데이터 인문학'''』, 한빛미디어, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10674300 김현·임영상·김바로, 『'''디지털 인문학 입문'''』, HUEBooks, 2016.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야의 고전</span><br />
**[https://www.turing.org.uk/ 온라인 튜링 자료실]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15559704 앨런 튜링 지음/노승영 옮김, 『'''지능에 관하여'''』, 에이치비프레스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2510418 칼 세이건 지음/임지원 옮김, 『'''에덴의 용'''』, 사이언스북스, 2014.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12235969 더글라스 호프스태터 지음/박여성·안병서 옮김, 『'''괴델, 에셔, 바흐'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16261924 아서 I. 밀러 지음 구계원 옮김, 『'''충돌하는 세계'''』, 문학동네, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15972973 잭 코플랜드 지음/박영대 옮김, 『'''계산하는 기계는 생각하는 기계가 될 수 있을까'''』, 에디토리얼, 2020.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=2627729 레이 커즈와일 지음/장시형·김명남 옮김, 『'''특이점이 온다'''』, 김영사, 2007.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(해외)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10941719 제임스 배럿 지음/정지훈 옮김, 『'''파이널 인벤션'''』, 동아시아, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11895289 닉 보스트롬 지음/조성진 옮김, 『'''슈퍼인텔리전스'''』, 까치, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12836415 맥스 테그마크 지음/백우진 옮김, 『'''맥스 테그마크의 라이프 3.0'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15918084 숀 게리시 지음/이수겸 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하는가'''』, 이지스퍼블리싱, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14296195 닉 보스트롬 외 4인 지음/김정민 옮김, 『'''기계는 어떻게 생각하고 학습하는가'''』, 한빛미디어, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15475848 오카모토 유이치로 지음/김슬기 옮김, 『'''인공지능의 마지막 공부'''』, 유노북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=16271296 율리안 니다-뤼멜린·나탈리에 바이덴펠트 지음/김종수 옮김, 『'''디지털 휴머니즘'''』, 부산대학교출판부, 2020.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 분야에 대한 교양서(국내)</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12569881 김재인, 『'''인공지능의 시대, 인간을 다시 묻다'''』, 동아시아, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14488512 변순용, 『'''윤리적 AI로봇 프로젝트'''』, 어문학사, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15202899 임영익, 『'''프레디쿠스'''』, 클라우드나인, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14644514 최선주, 『'''특이점의 예술'''』, 스리체어스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15975175 유현주 외 7인, 『'''인공지능시대의 예술'''』, 도서출판b, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15908870 이중원 외 8인, 『'''인공지능의 윤리학'''』, 한울아카데미, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능을 다룬 문예작품</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14850494 테드 창 지음/김상훈 옮김, 『'''숨'''』, 엘리, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11792717 하세 사토시 지음/ 지음/이규원 옮김, 『'''당신을 위한 소설'''』, 북스피어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=12071260 이건혁 외 4인, 『'''제1회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=13398352 김초엽 외 4인, 『'''제2회 한국과학문학상 수상작품집'''』, 허블, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14037311 김창규, 『'''삼사라'''』, 아작, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15875435 원종우, 『'''나는 슈뢰딩거의 고양이로소이다'''』, 아토포스 , 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15074014 김재아, 『'''꿈을 꾸듯 춤을 추듯'''』, 그래비티북스, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15517020 서석찬, 『'''에덴'''』, 델피노, 2019.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15658855 문목하, 『'''유령해마'''』, 아작, 2019.]<br />
<br />
*<span style="color: navy">인공지능 기술에 대한 해설서</span><br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 스투어트 러셀·피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식1'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=10199750 피터 노빅 지음/류광 옮김, 『'''인공지능 : 현대적 접근방식2'''』, 제이펍, 2016.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=11492334 사이토 고키 지음/개앞맵시 옮김, 『'''밑바닥부터 시작하는 딥러닝'''』, 한빛미디어, 2017.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14143902 와쿠이 요시유키·와쿠이 사다미 지음/권기태 옮김, 『'''엑셀로 배우는 딥러닝'''』, 성안당, 2018.]<br />
**[https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=15431390 이기창, 『'''한국어 임베딩'''』, 에이콘출판, 2019.]<br />
<br />
*논문<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105427688 김준성, 「인공지능에 대한 연구의 현황과 전망 ― 윤리 규범의 관점에서」, 『시민인문학』33, 경기대학교 인문학연구소, 2017.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106477671 김성문, 「인공지능 시대와 고전문학」, 『문화와융합』40, 한국문화융합학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A105598558 박경수, 「4차 산업혁명 시대 문학의 현재와 미래」, 『한중인문학연구』60, 한중인문학회, 2018.]<br />
**[http://www.riss.kr/link?id=A106291390 김바로, 「딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기」, 『원불교사상과 종교문화』80, 원광대학교 원불교사상연구원, 2019.]<br />
<br />
*웹문서<br />
**[http://www.aistudy.com/ AI 스터디]<br />
**[http://www.aistudy.com/history/1900~1950.htm AI의 역사]<br />
**[https://brunch.co.kr/@itschloe1/23 브런치 : 딥러닝의 30가지 적용 사례]<br />
**[http://www.bloter.net/archives/289626 블로터11th : 알아두면 쓸데있는 신기한 인공지능 50선]<br />
**[https://korea.googleblog.com/2019/05/Google-AI-Impact-Challenge.html 구글 한국 블로그 : 구글 AI 임팩트 챌린지에 최종 선정된 프로젝트]<br />
**[https://ai.googleblog.com/ 구글 AI 블로그]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/15 앨런 튜닝부터 알파고까지. 인공지능의 역사 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/@monglec/16 차수별로 알아보는 인공지능의 분류 By 글쓰는몽글c]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/yamanin 야사와 만화로 배우는 인공지능 By 루나]<br />
**[https://brunch.co.kr/magazine/googleai-kor 구글인공지능 리서치 By 시나브로의 테크산책]<br />
**[https://newspeppermint.com/2019/10/03/m-intellectual_debt1/ 인공지능 기술의 숨은 비용 By Jonathan Zittrain]<br />
**[https://www.universal-seed.com/ars 이미지는 당신을 배반하지 않았다 By 진혜란]<br />
**[https://coolspeed.wordpress.com/2016/01/03/the_ai_revolution_1_korean/ 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가? By Tim Urban]<br />
**[http://m.newspim.com/news/view/20191114000910 (김정호의 4차혁명 오딧세이) 인공지능 설계 순서 By 김정호]<br />
<br />
*동영상<br />
**[https://www.ted.com/talks/shyam_sankar_the_rise_of_human_computer_cooperation?language=ko 인간과 컴퓨터간 협력시대의 개막(2012) By 샤이암 생커]<br />
**[https://www.ted.com/talks/guy_hoffman_robots_with_soul?language=ko "영혼"을 가진 로봇(2013) By 가이 호프만]<br />
**[https://www.ted.com/talks/jeremy_howard_the_wonderful_and_terrifying_implications_of_computers_that_can_learn?language=ko 컴퓨터 학습이 가져올 훌륭하고도 끔찍한 잠재적 효과(2014), By 제레미 하워드]<br />
**[https://www.ted.com/talks/nick_bostrom_what_happens_when_our_computers_get_smarter_than_we_are?language=ko 컴퓨터가 인간보다 더 똑똑해진다면 무슨 일이 벌어질까(2015) By 닉 보스트롬]<br />
**[https://www.ted.com/talks/oscar_schwartz_can_a_computer_write_poetry?language=ko 컴퓨터가 시를 쓸 수 있을까요(2015) By 오스카 슈워츠]<br />
**[https://www.ted.com/talks/sam_harris_can_we_build_ai_without_losing_control_over_it?language=ko 우리가 통제권을 잃지 않으면서 인공지능을 만들 수 있을까요(2016) By 샘 해리스]<br />
**[https://www.ted.com/talks/zeynep_tufekci_machine_intelligence_makes_human_morals_more_important?language=ko 인공지능 시대에 더 중요해진 인간 윤리(2016) By 제이넵 투펙치]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kevin_kelly_how_ai_can_bring_on_a_second_industrial_revolution?language=ko 인공지능이 어떻게 2차 산업혁명을 가져올 것인가(2016) By 케빈 켈리]<br />
**[https://www.ted.com/talks/pratik_shah_how_ai_is_making_it_easier_to_diagnose_disease?language=ko 질병의 진단을 돕는 인공지능의 활용법(2017) By 프라틱 샤]<br />
**[https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=ko 로봇도 대학에 입학할 수 있을까요(2017) By 노리코 아라이]<br />
**[https://www.ted.com/talks/kai_fu_lee_how_ai_can_save_our_humanity?language=ko AI가 어떻게 인간 존엄성을 회복시키는가(2018) By 카이 푸 리]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/CdnyF1ExGvw 인공지능과 데이터 산업의 미래(2018) By 이경일]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/__B5kpT9N3Y Deep Learning, 창의적 지능 그리고 공존(2018) By 윤경구]<br />
**[https://www.youtube.com/embed/daloZjzKpwo?list=PLzQ7jisBsVRd7p1R-gi7LwQkfrOgGJxdn DBMS 탄생과 현재(2018) By 권건우]<br />
<br />
====Evaluation Standard====<br />
*총점 : '''100'''%<br />
*출석 : '''10'''% (특별한 이유없이 결석하지 않을 경우 감점 없음)<br />
*참여 : '''10'''% (토론에 능동적으로 참여하는 학생에게 '''10'''점 가산)<br />
*발표 : '''30'''% (중간 발표와 기말 발표로 나누어 평가, 발표는 '''팀 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
**기말발표 : '''15'''% (A : 15, B : 13, C : 11, D : 9)<br />
*과제 : '''50'''% (중간 과제와 기말 과제로 나누어 평가, 과제는 '''개인 기준'''으로 이루어짐)<br />
**중간과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
**기말과제 : '''25'''% (A : 25, B : 23, C : 21, D :19)<br />
<br />
====Assignment====<br />
*중간고사 이전 1회, 중간고사 이후 1회의 발표를 한다.<br />
**중간고사 이전에는 인공지능 관련 주제(문헌) 가운데 하나를 선택하고 그에 대한 리뷰 내용을 발표한다.<br />
**중간고사 이후에는 단일 연구 주제를 선택해 딥러닝 기술을 적용한 인문학 연구를 기획하고 실제 진행한 내용을 발표한다.<br />
*중간고사 평가는 상황에 따라 시험 or 과제를 유동적으로 실시한다.<br />
*기말고사 평가는 기말발표 내용에 대한 리뷰에 근거해 그에 대한 내용을 보완한 결과물 평가로 대신한다.<br />
<br />
====Other Things====<br />
*본 강의는 웹 환경에서의 컴퓨터 기술이 기본적으로 활용되기에 수강생 개개인의 노트북 지참을 필수적으로 요구한다.<br />
<br />
==='''Students'''===<br />
{{버튼클릭|[[길혜빈]]}} {{버튼클릭|[[김웅기]]}} {{버튼클릭|[[김태형]]}} {{버튼클릭|[[아슈토시]]}} {{버튼클릭|[[윤석만]]}} {{버튼클릭|[[이만호]]}} {{버튼클릭|[[임연]]}} {{버튼클릭|[[임예찬]]}} {{버튼클릭|[[장민주]]}}<br />
<br />
{{NetworkGraph | title=인문학과인공지능_수강생.lst}}<br />
<br />
==='''Plan'''===<br />
{|class="wikitable" style="text-align:center; width:90%; background:white;"<br />
!style="width:10%; text-align: center"|'''본래주차'''|| style="width:10%; text-align: center"|'''변경주차'''|| style="width:5%; text-align: center"|'''날짜'''|| style="width:55%; text-align: center"|'''강의 내용'''|| style="width:20%; text-align: center"|'''강의 형식''' <br />
|-<br />
|01주차 || - || 03/04 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|02주차 || - || 03/11 || <span style="color: red">코로나 바이러스로 인한 개강연기</span> || -<br />
|-<br />
|03주차 || 01주차 || 03/18 || 오리엔테이션<ref>'''03.16'''부터 '''03.20'''까지 수강정정기간</ref> || 강의 소개('''영상''')<br />
|-<br />
|04주차 || 02주차 || 03/25 || "인공지능(AI) 기술의 역사와 원리" ('''PPT''') || 이론 강의('''영상''')<br />
|-<br />
|05주차 || 03주차 || 04/01 || '''미디어위키(Mediawiki)''' 전자문서 작성 실습 || 실습<br />
|-<br />
|06주차 || 04주차 || 04/08 || 인공지능 분야의 고전에 담긴 사유 검토 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|07주차 || 05주차 || 04/15 || 실제 인공지능 사례 분석 및 정리<ref>'''04.15'''은 제21대 국회의원 선거일(공휴일)이며, 이로 인해 보강계획 필요</ref> || 발표와 토론<br />
|-<br />
|08주차 || 06주차 || 04/22 || 문예작품 속 인공지능에 대한 비판적 이해 || 발표와 토론<br />
|-<br />
|09주차 || 07주차 || 04/29 || <span style="color: blue">'''중간고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|10주차 || 08주차 || 05/06 || "기호적 접근, 규칙기반 인공지능 이해: 온톨로지(Ontology)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|11주차 || 09주차 || 05/13 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬1 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|12주차 || 10주차 || 05/20 || 온톨로지(Ontology) 설계와 인문 데이터 편찬2 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|13주차 || 11주차 || 05/27 || 데이터 수집: 웹 크룰링과 웹 스크래핑 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|14주차 || 12주차 || 06/03 || "비기호적 접근, 학습기반 인공지능 이해: 신경망(Neural Network)" ('''PPT''') || 이론 강의<br />
|-<br />
|15주차 || 13주차 || 06/10 || 신경망(Neural Network) 기술과 이미지 분류 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|16주차 || 14주차 || 06/17 || 신경망(Neural Network) 기술과 자연어 처리 || 이론과 실습<br />
|-<br />
|17주차 || 15주차 || 06/24 || <span style="color: blue">'''기말고사'''</span> || 평가<br />
|-<br />
|}<br />
<br />
==='''Report'''===<br />
*<br />
*<br />
<br />
==='''Research Topics'''===<br />
====중간고사 이전====<br />
*'''04'''월 '''08'''일 발표 : [[인공지능 분야의 고전 읽기]]<br />
*'''04'''월 '''15'''일 발표 : [[대표적인 인공지능 사례 살펴보기]]<br />
*'''04'''월 '''22'''일 발표 : [[문예작품 속 인공지능 들여다보기]]<br />
====온톨로지 설계 실습====<br />
*[[윤석만]] : [[20대 남성의 보수화]]<br />
*[[길혜빈]] : [[유튜브 고양이 콘텐츠 캐릭터성 분석]]<br />
*[[임예찬]] : [[한국어 교육 앱의 체계 분석]]<br />
*[[이만호]] : [[별에서 온 그대 등장인물 관계도]]<br />
*[[김웅기]] : [[박인환의 마리서사]], [[해방직후 김수영 인물 관계도]]<br />
*[[장민주]] : [[소설 원미동사람들 등장인물 관계도]]<br />
*[[김태형]] : [[문학과지성 수록 황동규 비평 분석]]<br />
*[[임연]] : [[나미야 잡화점의 기적 사건 및 등장인물 관계]]<br />
*[[아슈토시]] : [[인도 영화 로봇에 나온 찌띠의 캐릭터 분석]]<br />
<br />
====신경망 기술과 이미지 분류 실습====<br />
*[[윤석만]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/WDHThYS1_/<br />
**문제의식: 한중일 얼굴의 특성<br />
①문제의식<br />
<br />
- 백인, 흑인 등 동아시아로부터 멀리 떨어져 사는 나라의 사람들은 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 쉽게 구분하지 못한다. 그러나 한국인은 직관적으로 중국인과 일본인을 구별해 낸다. 피부색이나 눈, 코, 입 등 생김새의 차이점을 구체적으로 집어내긴 어렵지만 분명한 차이점을 느끼고 있다. <br />
<br />
- 그렇다면 인공지능도 한국과 중국, 일본 사람들의 얼굴을 구분할 수 있을까. 흑인과 백인, 황인을 구별하는 것은 그 차이점이 뚜렷하기 때문에 어렵지 않다. 같은 아시아에서도 동북아시아와 동남아시아를 구분하는 것은 쉽다. 그러나 한중일은 유사점이 매우 많아 쉽지 않다. 인공지능은 과연 이들을 구별할 수 있을까.<br />
<br />
②학습설계<br />
<br />
- 한중일의 표본 얼굴이 될 만한 자료를 모으는 것이 본 실험에서 가장 중요하다. 왜냐하면 인공지능이 무엇을 학습하느냐에 따라 결과값이 다르게 나오기 때문이다. 예를 들어 중국 샘플은 남자 아이돌을, 한국은 50대 등산 동호회 여성의 얼굴을 학습시킨다면 올바른 설계라고 보기 어렵다.<br />
<br />
- 그러므로 본 실험에서는 국적만 다르되 동일한 기준으로 수집된 얼굴 데이터를 학습에 사용키로 했다. 1)자료 획득이 용이하며, 2)한중일 모두 공통된 기준이 적용되고, 3)모집단에 가장 가까울 만한 표본이어야 했다. 그래서 구글에서 상위 검색되는 순으로 한중일 정치인의 얼굴을 쓰기로 했다.<br />
<br />
- 이 때 여성은 제외하고 남성의 얼굴만 사용했다. 상대적으로 여성 정치인의 숫자가 적을 뿐 아니라 남녀의 얼굴이 섞일 경우 오히려 학습을 통해 일관된 패턴을 익히는데 방해가 될 수 있기 때문이다. 흑백이나 얼굴이 작게 나온 사진, 지나치게 얼굴이 가려진 사진 등은 제외했다. <br />
<br />
③1차 결과<br />
<br />
- 학습 때 사용된 것과 전혀 다른 한중일 지도자의 얼굴을 모델에 투입했더니 <문재인 한국 100%>, <시진핑 중국 76% 한국 24%>, <아베 일본 48% 중국 41% 한국 11%>의 결과가 나왔다. 대체적으로 인공지능의 학습은 잘 된 것으로 평가된다. 다만 아베의 경우 중국이 2순위 높은 수치로 나온 것은 헤어스타일과 의상 등이 영향을 미쳤던 것이라 사료된다.<br />
<br />
④2차 결과<br />
<br />
- 이번에는 한중일을 대표하는 3명의 미남 배우 얼굴 사진을 투입했다. 각각 1)이마를 가린 헤어스타일 2)머리를 넘긴 헤어스타일 두 종류의 사진을 썼다. 먼저 정우성은 1차에서 <한국 70% 일본 30%>의 결과가 나왔다. 2차에서는 <한국 95% 일본 5%>의 값이 나왔다. 이마를 가린 경우에는 얼굴 윤곽이 뚜렷하지 않아 일본이 섞인 것으로 분석된다.<br />
<br />
- 다음에는 일본의 대표 미남배우 기무라 타쿠야의 얼굴을 썼다. 1차에서는 <일본 88% 한국 12%>가 나왔고, 2차에서는 <일본 65% 중국 31% 한국 4%>의 값이 나왔다. 머리를 뒤로 넘긴 2차 실험의 경우 아베처럼 중국의 비율이 높게 나왔다. <br />
<br />
- 끝으로 중국의 미남배우 우효광의 얼굴 사진을 투입했다. 1차에서는 <중국 83% 일본 14% 한국 3%>, 2차에서는 중국 90% 일본 6% 한국 4%>가 나왔다. 우효광은 기무라 타쿠야와 달리 자국 비율이 1, 2차 모두 높게 나왔다. <br />
<br />
⑤3차 결과<br />
<br />
- 3차 실험에서는 인공지능을 속여보기로 했다. 즉, 중국인처럼 보이는 정우성 사진과 한국인처럼 보이는 우효광 사진을 썼다. 먼저 정우성의 경우 영화 ‘검우강호’에 출연 당시 스틸컷을 썼다. 중국식 복장을 하고 있어 이 사진을 선택했다. 결과는 <한국인 100%>였다.<br />
<br />
- 그 다음은 한국식 머리 스타일과 메이크업 등을 하고 있는 우효광 사진을 썼는데 <한국 99% 일본 1%>가 나왔다. 즉, 화장과 사진의 밝기 등에 따라 얼굴형이 매우 달라질 수 있다는 뜻이다. 정우성은 의상만 무협 세계에 나오는 중국옷을 걸쳤을 뿐 얼굴은 그대로였다. <br />
<br />
*[[길혜빈]] <br />
**실습URL: [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/-GGs6kGeY/ Teachable machine 적용 모델 : 연구1. 신문_최종], [https://teachablemachine.withgoogle.com/models/MSsgygaZP/ Teachable machine 적용 모델 : 연구2. 캐릭터와 인간의 관계성]<br />
**문제의식: [[신문 사진 내 이데올로기]]<br />
*[[임예찬]]<br />
**<font color=blue>'''실습URL'''</font> : '''https://teachablemachine.withgoogle.com/models/naiw6oFx7/'''<br />
**<font color=blue>'''문제의식'''</font> : 영어, 한자가 일상 생활(간판, 글귀 등)에서 어느 정도로 사용되고 있는지 Teachablemachine을 통해서 수치로 확인해 보고 싶었다.<br />
**<font color=blue>'''학습설계'''</font> : <br />
<br />
<br />
1) 처음 Raw data는 preview image에 있는 다양한 글자를 인식할 수 있도록 다양한 색깔과 모양의 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 각 100장씩'''으로 설정하였다. '''Epochs 50, Batch Size 128'''로 설정한 뒤에Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.5), 영어(0.75), 한자(0.87)'''</font>로 낮게 나왔다. 따라서 다시 Raw data를 수집하게 되었다.<br />
<br />
<br />
2) 2번째로 학습시킨 Raw data는 '''배경은 흰색, 글자는 검정'''으로 통일한 '''한글 자모, 영어 알파벳, 한자 부수 각 100장씩'''이였다. 한자는 영어 알파벳과 한글 자모같은 것은 없지만, 한자 부수가 있기 때문에 한자 부수를 택하여 수집하였다. '''Epochs 46, Batch Size 128'''로 설정한 후 Training 결과는 정확도가 <font color=red>'''한글(0.94), 영어(0.94), 한자(0.94)'''</font>로 1차 Raw data에 비해 높게 나왔다. 따라서 이 결과로 학습을 시키기로 결정했다. <br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습결과'''</font> : <br />
<br />
<br />
문제의식대로 결과값을 얻기 위해서 먼저 이 설정이 간단한 글귀를 해석할 수 있는지의 여부부터 알아보기로 했다. 이에 일상생활에서 볼 수 있는 간단한 한글, 영어, 한자 글귀 이미지를 찾아서 테스트해 보았다. 그러나 결과는 한자 글귀를 제외하고는 간단한 한글, 영어 글귀도 제대로 '''인식하지 못하였다'''. 이 연구에서는 <font color="#0099ff">'''서울 번화가 거리의 '간판' 사진을 넣은 후 나오는 결과값(수치)을 통해서 서울 번화가 거리에서 한글, 영어, 한자가 어느 정도의 수치로 혼용되어 사용되고 있는지'''</font> 간단히 알고자 했지만, 간단한 글귀도 제대로 인식하지 못하는 결과로 인해 위의 문제의식에 따라서 진행하려고 했던 검사는 할 수 없게 되었다. 간단한 글귀를 인식한 결과값은 다음과 같다.<br />
<br />
<br />
**<font color=blue>'''학습 결과 이미지'''</font> : <br />
[[파일:Chinese 1.JPG|300px|결과1]] [[파일:Chinese 2.JPG|300px|결과2]] [[파일:english 1.JPG|300px|결과3]] [[파일:english 2.JPG|300px|결과4]] [[파일:hangul 1.JPG|300px|결과5]]<br />
[[파일:hangul 2.JPG|300px|결과6]] [[파일:hangul 4.JPG|300px|결과7]]<br />
*[[이만호]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[김웅기]]<br />
**실습URL: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/NDGz_rD6E/<br />
**문제의식<br />
***'''서론''' : 시문학을 범박하게 정의하자면, 심상과 리듬의 두 축으로 주조된 언어예술이라 할 수 있다. 이때 문학의 차원에서 심상과 리듬은 각각 내용과 형식이라는 범주에 포섭된다. 한국문학사에 기술된 다양한 문학지형을 살펴보면, 항상 내용과 형식 사이의 대립 구도를 심심찮게 발견할 수 있다. 가령 1920~30년대 사회주의 이념을 부각하고자 한 프로문예 시인들의 작품은 내용 측면에 중점을 둔 반면, 순수문학파 시인들은 시 자체가 가지고 있는 예술성을 부각하기 위해 언어 형식에 상당한 신경을 썼던 것처럼 말이다. 그런데 식민지기를 거치고 나서 한국의 근대시는 형식의 차원보다는 내용의 차원에 중점을 두게 된다. 그것은 해방 직후부터 시작된 이념 간의 대립, 자유와 민주주의에 대한 구가, 시민으로서의 언명 등의 가치가 한국 사회에 당위적으로 요청되고, 이에 따라 필요한 목소리를 내는 도구로써 시가 동원된 바가 없지 않기 때문이다. 따라서 리듬은 어느 순간 내면으로 침잠해버리고 규칙적 외형률의 운문형식은 한국 시문학에서 과감하게 말하자면, 전통으로 사라져버린다.<br />
***'''연구사''' : 한국사회의 정치적 지형과 습합하는 근대시사의 사정은 현대까지도 지속되다가, 1980년대 정점을 찍는다. 하지만 1980년대 문학이 정치적으로만 경도된 것은 아니었다. 1980년대는 정치적 혼란과 동시에 인간 실존에 대한 고민이라는 당위적 과제가 산재해 있었고, 문학이 추동하는 예술적 욕망을 실현하려는 움직임도 많았다. 이러한 와중에 1980년대 현대시사에 조금씩 정체를 드러낸 것이 바로 포스트모더니즘이다. 포스트모더니즘의 포스트는 후기/해체라는 두 가지 양상으로 나아갔다. 그 과정에서 조금씩 피어오르고 있던 포스트모던 시류(類)는 1990년대 이후 문학의 풍향계가 되어주기도 했다. 포스트모더니즘이 공유하고 있는 후기철학은 라캉의 주체이론에서 대타자로서 등장하는 ‘언어’개념에 주목하며, 그것을 해체(데리다) 하는 작업이 곳곳에서 일어났는데, 이는 한국 현대시를 창작해야 하는 시인들에게도 다시금 언어 자체에 대한 문학적 고민이라는 과제를 부여한다. 이를 통한 다양한 형식적 해체가 일어나는데, 이것이 의미하는 바는 현대시의 ‘새로운 형식’이라는 단순한 의미를 넘어서, 그 형식이 당시 파편화되어 있는 세계를 시인들이 주체화하고 있는지를 보여준다는 차원에서 깊이가 있는 시도였다고 평가된다. <br />
***'''연구목적''' : 본 실험은 이러한 <font color="#0099ff">1980년대 시사(詩史)가 가지는 문학지형 안에서의 포스트모더니즘 경향의 문제적 시인들 중 황지우의 언어 해체 형식을 탐구하는 것에 목적</font>이 있다. 이 연구를 다채롭게 하기 위해서는 더 다양한 시형 기준(Class)과 해체시인의 수 또한 보충할 필요가 있다. 1980년대~1990년대 시인들의 형식 해체 작업은 상당히 다양하게 이뤄지기 때문이다. 심한 경우에는 도형이 나오기도 하고, 그림을 그리기도 한다. 그러나 이는 추후 과제로 두고, 우선 형식 측면에서 언어해체가 가장 도드라지는 시인이 황지우이기 때문에, 가장 기본이 되는 세 가지 기준을 설정해 그의 언어가 시형식의 기본구도를 얼마나 벗어나고 있는지를 파악하는 것에 초점을 둔다. 시형식의 기본구도를 세 가지로만 한정하는 이유는 이 실험의 기계가 시의 형식을 이미지로 받아들인다는 점 때문이다. 따라서 정확한 결과도출을 위해서는 <font color="#0099ff">입체적인 언어 구조를 최대한 2차원의 형태로 형식화</font>하는 것이 중요했다. 따라서 기준은 다음과 같다. <br />
****<font color="#993333">①'''산문형 구조''': 현대시(1960년대~1990년대)의 작품을 기준으로 일명 ‘통글’에 해당하는 형식. 직사각형으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">②'''운문형 구조''': 전근대(성)문학(전통 시가의 형식, 김소월 등 민요시인의 경우)의 작품을 기준으로 ‘도형의 규칙적 반복’이 드러나는 형식. 작은 직사각형의 집합으로 구조화.</font><br />
****<font color="#993333">③'''혼재형 구조''': 2010년대 이후의 시작품을 기준으로 산문형과 운문형이 섞여 있는 형식. 대형 직사각형과 작은 직사각형의 혼용으로 구조화.</font><br />
***<font color="#0099ff">연구 대상 : '''해체시인 : 황지우'''</font><br />
***실험 결과<br />
****Epochs :100, Batch size: 512, Learning Rate: 0.001<br />
**** 총 7 작품을 검토하였으며, <font color="#0099ff">'''산문형 100% 결과 4개 작품, 산문형(56%) 운문형(43%) 혼재형(1%) 결과 1개 작품, 산문형(58%), 운문형(35%), 혼재형(7%) 결과 1개 작품, 산문형(99%), 혼재형(1%) 결과 1개 작품으로 산출'''</font>됐다.<br />
***결과 해석<br />
****황지우의 해체시 대표 7작품을 검토한 결과 모든 작품이 완전 산문형이거나 산문형에 치우쳐 있었다. 이는 성과와 한계를 동시에 지니는 결과라 할 수 있다. 우선 '''성과는 황지우의 해체시가 확실히 종래의 전통적인 시형식을 탈피하고 있다는 점을 파악'''할 수 있다는 것이다. 더불어 '''의미 없는 기호의 나열이나 그림 삽입을 통해 보여주는 콜라주 기법의 해체시 역시 산문형으로 파악함으로써, 황지우의 시적 (무)형식이 보여주는 기표의 이미지를 해석할 수 있게끔 만든다'''. 다만 한 가지 의심이 드는 것은, '''산문형=무형식이라는 도식을 전제하는 데 있어 간과하고 있는 부분은 없는가 하는 것'''이다. 가령 그의 시<한국생명보험회사~>의 경우 산문형 100%로 나왔지만, 의도적으로 행을 나눈 것을 발견할 수 있다. 따라서 이 시의 특징은 신문 말미에 나오는 광고 내용을 떼내서 갖다 붙인 형태의 '''콜라주 기법의 해체시라는 것인데, 이런 기법을 산문형이라는 기준은 완벽히 충족하지 못한다는 점에서 한계'''가 있는 것이다.<br />
****한편 '''운문형과 혼재형이 적거나 매우 극소한 비율로 섞여 나온 3개 작품의 경우는 황지우가 의도적으로 행을 비정상적으로 배치하거나, 기본적인 시형식은 갖추고 있으나 내용 측면에서 해체를 가져간 작품'''들이라 할 수 있다. 그런데 '''악보그림과 "짜자잔"이라는 가사, 그 밑에 "GAME OVER", "한다면."이라는 맥락 없는 문장들이 삽입되어 있는 경우에는 혼재형 1%를 가져갔다'''. 이 경우는 의도적 행배치나 기본적인 시형식 모두를 빗겨가는 방식임에도 불구하고 산문형 100%가 아니라 혼재형이 파악됐다는 점에서 의미심장하다. '''최근 시인들 가운데 도형을 삽입하거나 각주 형태로 시를 짓는 등 다양한 기법을 가져가는 작품들이 있는데, 그 작품들을 기계가 어떻게 해석할지 궁금해지는 대목이었다'''.<br />
****이 모델은 아직 부족한 점이 굉장히 많다. 특히 산문형과 운문형은 뚜렷한 형식상 차이가 나지만, '''혼재형은 위치가 애매'''하다. 혼재형을 산문형의 하위분류로 두어야 할지, 혼재형 자체를 더욱 세분화해야 할지는 여전히 고민이 된다. 그리고 황지우처럼 해체시의 극단에 있는 위치가 아니라, '''해체 경향은 보이지만 특별한 형식적 구상을 하지 않는 작가들의 특징을 파악하기에 이 모델은 성긴 부분이 많다'''. 추후에 더 생각을 해볼 문제인 듯하다.<br />
***참고 결과 이미지<br />
[[파일:결과 1.png|200px|결과 1]] [[파일:결과 2.png|200px|결과 2]] [[파일:결과 3.png|200px|결과 3]] [[파일:결과 4.png|200px|결과 4]] [[파일:결과 5.png|200px|결과 5]] [[파일:결과 6.png|200px|결과 6]] [[파일:결과 7.png|200px|결과 7]]<br />
*[[장민주]]<br />
**실습URL: <br />
<br />
**문제의식: 구름의 종류와 형태는 다양하다. 그런 구름들의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다고 생각해 본 적이 있다. <br />
<br />
몇 년 전 야생화를 구별해주는 어플이 생겼다는 소식을 들은 적이 있다. 어플의 사진기에 야생화를 인식시키면 굉장히 높은 정확도로 야생화의 이름을 알려준다고 한다. 한 번도 사용해보지는 않았지만, 아마 이 ‘티쳐블 머신’의 이미지 인식 기능과 유사한 인공지능 기술을 사용하지 않았을까 생각을 한다. <br />
그 야생화 어플처럼 구름의 이름을 알려주는 기술이 있으면 좋겠다. 구름의 이름을 알아야 구름을 제대로 감상할 수 있는 것은 아니지만, 구름의 이름을 척척 알려주는 어플같은 게 있다면 일상 속 소소한 호기심을 해결하고 넘어갈 수 있지 않을까.<br />
<br />
**◾연구 대상 : 다양한 구름들(고적운, 고층운, 권운, 권적운, 권층운, 난층운, 적란운, 적운, 층운, 층적운, 비행운)<br />
<br />
***◾실험 결과:<br />
<br />
***◾결과 해석:<br />
<br />
*[[김태형]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[임연]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
*[[아슈토시]]<br />
**실습URL:<br />
**문제의식:<br />
<br />
====신경망 기술과 텍스트 분류 실습====<br />
*[[윤석만]] :<br />
*[[길혜빈]] :<br />
*[[임예찬]] :<br />
*[[이만호]] :<br />
*[[김웅기]] :<br />
*[[장민주]] :<br />
*[[김태형]] :<br />
*[[임연]] :<br />
*[[아슈토시]] :<br />
<br />
==='''Useful Information'''===<br />
====How to use Mediawiki====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0%EC%9D%98_%EC%B2%B4%EA%B3%84_%EA%B5%AC%EC%83%81 위키 콘텐츠의 체계 구상]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EC%84%9C_%EC%A0%9C%EC%9E%91_%EB%B0%A9%EB%B2%95 위키 문서 제작 방법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EC%9C%84%ED%82%A4_%EB%AC%B8%EB%B2%95 위키백과 - 위키문법]<br />
*[https://ko.wikipedia.org/wiki/위키백과:위키문법_요약 위키백과 - 위키문법 요약]<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/workshop/index.php/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%AC%B8%EB%B2%95 2019 DH워크숍 제공 위키문법 자료]<br />
*[https://www.youtube.com/embed/tzRWa2YL7Aw 2016 디지털 인문학 교육 워크샵 - 03 wiki 콘텐츠 편찬 방법(동영상 강의)]<br />
<br />
====How to create Network Graph====<br />
*[http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Network_Graph_in_Wiki 위키에서 네트워크 그래프 그리기(DH위키)]<br />
<br />
====External Website====<br />
*[https://talktotransformer.com/ Talk to Transformer]<br />
*[https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine]<br />
<br />
==='''Footnote'''===<br />
<references/></div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11930소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T12:30:21Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
모임 yellow circle<br />
<br />
#Relation<br />
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family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
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couple 애인이다 arrow 2<br />
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friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
반상회 모임 반상회 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
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강노인(강민성) 인물 강노인(강민성) null null 1<br />
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진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
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<br />
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<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
임씨 원미동 resident<br />
은혜 원미동 resident<br />
은혜_아빠 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남_부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨(주상수) 지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강민성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강민성) 미용실_여주인 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아빠 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11929소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T12:28:05Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
married 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
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friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
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<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
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박씨 인물 박씨 null null 1<br />
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강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
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짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
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강용문 인물 강용문 null null 1<br />
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미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
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김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
지물포 업장 지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
임씨 원미동 resident<br />
은혜 원미동 resident<br />
은혜_아빠 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남-부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨(주상수) 지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
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강노인(강민성) 미용실_여주인 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
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강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아빠 임씨 business<br />
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<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
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<br />
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<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
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소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
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<br />
#Nodes<br />
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<br />
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<br />
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<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
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소라 원미동 resident<br />
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진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
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정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
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<br />
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몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
<br />
<br />
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<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강민성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강민성) 미용실_여주인 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11925소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T07:47:51Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
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couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
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<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동(멀고도_아름다운_동네) null null 1 서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
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은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
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강용문 인물 강용문 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
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<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
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박씨 강남_부동산 manage<br />
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주씨(주상수) 지물포 manage <br />
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<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강민성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강민성) 미용실_여주인 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
고흥댁 박씨 married<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11924소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T07:46:30Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
모임 yellow circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
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manage 을_운영하다 arrow 2<br />
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<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동(멀고도_아름다운_동네) null null 1 서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
<br />
반상회 모임 반상회 null null 1<br />
<br />
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짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
지물포 업장 지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남-부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨(주상수) 지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강민성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강민성) 미용실_여주인 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
고흥댁 박씨 maried<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11923소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T07:45:14Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
모임 yellow circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
maried 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동(멀고도_아름다운_동네) null null 1 서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
<br />
반상회 모임 반상회 null null 1<br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
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고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
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몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
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박씨 인물 박씨 null null 1<br />
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은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아버지 인물 은혜_아버지 null null 1<br />
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강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
지물포 업장 지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱_청과물_사내 싱싱청과물 manage<br />
박씨 강남_부동산 manage<br />
고흥댁 강남-부동산 manage <br />
엄씨 행복_사진관 manage <br />
주씨(주상수) 지물포 manage <br />
소라_아빠 대신_설비 manage <br />
미용실_여주인 반상회 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
강노인(강민성) 정미_엄마 competitive<br />
강노인(강민성) 미용실_여주인 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
고흥댁 박씨 maried<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
진만_아빠 짐꾼_권씨 business<br />
<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11922소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T07:37:54Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
maried 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동(멀고도_아름다운_동네) null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
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강노인(강민성) 인물 강노인(강민성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아버지 인물 은혜_아버지 null null 1<br />
소라_엄마 인물 소라_엄마 null null 1<br />
소라 인물 소라 null null 1<br />
엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
주씨(주상수) 인물 주씨(주상수) null null 1<br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
지물포 업장 지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
형제슈퍼 김반장 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
강남_부동산 고흥댁 manage <br />
행복_사진관 엄씨 manage <br />
지물포 주씨(주상수) manage <br />
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<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
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강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11921소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T07:36:40Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
maried 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
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으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강민성) 인물 강노인(강민성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
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소라_엄마 인물 소라_엄마 null null 1<br />
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엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
주씨(주상수) 인물 주씨(주상수) null null 1<br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
강용문 인물 강용문 null null 1<br />
정미_엄마 인물 정미_엄마 null null 1<br />
강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
지물포 업장 지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
형제슈퍼 김반장 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
강남_부동산 고흥댁 manage <br />
행복_사진관 엄씨 manage <br />
지물포 주씨(주상수) manage <br />
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<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차_김씨 family <br />
강용문 강노인(강민성) family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인(강민성) family<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11920소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-29T07:35:18Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
maried 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
서울(청계천) 장소 서울(청계천) null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
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엄씨 인물 엄씨 null null 1<br />
주씨(주상수) 인물 주씨(주상수) null null 1<br />
진만이 인물 진만이 null null 1<br />
소라_아빠 인물 소라_아빠 null null 1<br />
진만_엄마 인물 진만_엄마 null null 1<br />
진만_아빠 인물 진만_아빠 null null 1<br />
강희자 인물 강희자 null null 1<br />
은혜_엄마 인물 은혜_엄마 null null 1<br />
짐꾼_권씨 인물 짐꾼_권씨 null null 1<br />
쓰레기차_김씨 인물 쓰레기차_김씨 null null 1<br />
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강경국 인물 강경국 null null 1<br />
미용실_여주인 인물 미용실_여주인 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
행복_사진관 업장 행복_사진관 null null 1<br />
지물포 업장 지물포 null null 1<br />
써니_전자 업장 써니_전자 null null 1<br />
우리_정육점 업장 우리_정육점 null null 1<br />
대신_설비 업장 대신_설비 null null 1<br />
미용실 업장 미용실 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
소라_엄마 원미동 resident<br />
소라 원미동 resident<br />
엄씨 원미동 resident<br />
주씨(주상수) 원미동 resident<br />
진만이 원미동 resident<br />
소라_아빠 원미동 resident<br />
진만_엄마 원미동 resident<br />
진만_아빠 원미동 resident<br />
은혜_엄마 원미동 resident<br />
짐꾼_권씨 원미동 resident<br />
쓰레기차_김씨 원미동 resident<br />
강용문 원미동 resident<br />
정미_엄마 원미동 resident<br />
강경국 원미동 resident<br />
미용실_여주인 원미동 resident<br />
강희자 서울(청계천) resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
형제슈퍼 김반장 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
강남_부동산 고흥댁 manage <br />
행복_사진관 엄씨 manage <br />
지물포 주씨(주상수) manage <br />
대신_설비 소라_아빠 manage <br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
경옥 쓰레기차 김씨 family <br />
강용문 강노인 family<br />
강용민 강경국 family<br />
강희자 강노인<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11473소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T03:04:44Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
소제목 0range square<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 line 2<br />
alliance 동맹관계이다 line 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 line 2<br />
maried 부부이다 line 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 line 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 line 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
appear 에_등장하다 arrow 2<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강민성) 인물 강노인(강민성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
은혜_아버지 인물 은혜_아버지 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
싱싱청과물 원미동 located<br />
형제슈퍼 원미동 located<br />
김포상회 원미동 located<br />
강남_부동산 원미동 located<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11466소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:56:12Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강민성) 인물 강노인(강민성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
임씨 인물 임씨 null null 1<br />
은혜 인물 은혜 null null 1<br />
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<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
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김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
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<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
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김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
싱싱청과물 원미동 located<br />
형제슈퍼 원미동 located<br />
김포상회 원미동 located<br />
강남_부동산 원미동 located<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
<br />
은혜_아버지 임씨 business<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11463소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:51:50Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
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friend 와_친구이다 arrow 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
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<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
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몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
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강용민 인물 강용민 null null 1<br />
<br />
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형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
강노인(강민성) 원미동 resident<br />
강용규 원미동 resident<br />
강용민 원미동 resident<br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
<br />
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<br />
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김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
싱싱청과물 원미동 located<br />
형제슈퍼 원미동 located<br />
김포상회 원미동 located<br />
강남_부동산 원미동 located<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11461소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:50:03Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
강노인(강민성) 인물 강노인(강민성) null null 1<br />
박씨 인물 박씨 null null 1<br />
강용규 인물 강용규 null null 1<br />
강용민 인물 강용민 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
강남_부동산 업장 강남_부동산 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
싱싱청과물 싱싱_청과물_사내 manage<br />
강남_부동산 박씨 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
싱싱청과물 원미동 located<br />
형제슈퍼 원미동 located<br />
김포상회 원미동 located<br />
강남_부동산 원미동 located<br />
<br />
강용규 강노인(강민성) family<br />
강용민 강노인(강민성) family<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11455소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:41:54Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
<br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
경옥 인물 경옥 null null 1<br />
몽달씨 인물 몽달씨 null null 1<br />
<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
<br />
싱싱청과물 원미동 located<br />
형제슈퍼 원미동 located<br />
김포상회 원미동 located<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11452소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:39:38Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
located 에_소재하다 arrow 2<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
<br />
싱싱청과물 원미동 located<br />
형제슈퍼 원미동 located<br />
김포상회 원미동 located<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11447소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:35:37Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11444소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:34:44Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
업장 blue circle<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
싱싱청과물 업장 싱싱청과물 null null 1<br />
형제슈퍼 업장 형제슈퍼 null null 1<br />
김포상회 업장 김포상회 null null 1<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
<br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주http://dh.aks.ac.kr/~red/wiki/index.php?title=%EC%86%8C%EC%84%A4_%EC%9B%90%EB%AF%B8%EB%8F%99%EC%82%AC%EB%9E%8C%EB%93%A4_%EB%93%B1%EC%9E%A5%EC%9D%B8%EB%AC%BC_%EA%B4%80%EA%B3%84%EB%8F%84.lst&diff=11442소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst2020-05-27T02:32:45Z<p>장민주: </p>
<hr />
<div><pre><br />
#Project<br />
h1 소설 원미동사람들 등장인물 관계도.lst<br />
<br />
#Class<br />
장소 red circle<br />
인물 green circle<br />
<br />
<br />
#Relation<br />
resident 의_주민이다 arrow 2<br />
family 의_가족이다 arrow 2<br />
alliance 동맹관계이다 arrow 2<br />
share 같은_건물에_거주한다 arrow 2<br />
competitive 경쟁관계이다 arrow 2<br />
maried 부부이다 arrow 2<br />
couple 애인이다 arrow 2<br />
business 거래한_적_있다 arrow 2<br />
residence 에_거주했다 arrow 2<br />
manage 을_운영하다 arrow 2<br />
friend 와_친구이다 arrow 2<br />
<br />
<br />
#Nodes<br />
원미동 장소 원미동 null null 1 <br />
경호네 인물 경호 null null 1<br />
김반장 인물 김반장 null null 1<br />
싱싱_청과물_사내 인물 싱싱_청과물_사내 null null 1<br />
시내_엄마 인물 시내_엄마 null null 1<br />
고흥댁 인물 고흥댁 null null 1<br />
으악새_할아버지 인물 으악새_할아버지 null null 1<br />
<br />
<br />
#Links<br />
경호네 원미동 resident <br />
김반장 원미동 resident<br />
싱싱_청과물_사내 원미동 resident<br />
시내_엄마 원미동 resident<br />
고흥댁 원미동 resident<br />
으악새_할아버지 원미동 resident <br />
경옥 원미동 resident <br />
몽달씨 원미동 resident <br />
경옥 몽달씨 friend <br />
몽달씨 김반장 friend <br />
경옥 김반장 friend <br />
<br />
김반장 형제슈퍼 manage<br />
<br />
경호네 김반장 alliance<br />
<br />
경호네 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
김반장 싱싱_청과물_사내 competitive<br />
경호네 김반장 competitive<br />
<br />
<br />
#End<br />
</pre><br />
<br />
==Visualization==<br />
{{NetworkGraph | title=소설_원미동사람들_등장인물_관계도.lst}}<br />
<br />
[[분류:Network Graph Script]]</div>장민주