"SKLDC(2023)Research1"의 두 판 사이의 차이

작가들과 그들이 언급한 꽃과 나무를 모두 출력
MATCH (a:Person)-[r1:creates]->(b:Poem)-[r2:hasPart]->(c:Line)-[r3:hasPart]->(d:Expression)-[r4:refers]->(e:Plant)
RETURN a, e

어떤 시인(Person)이 어떤 자연물을 언급했는지 알 수 없어 쿼리를 바꾸어 테이블형식으로 다시 출력하였음.

작가들과 그들이 언급한 꽃과 나무를 작가별로 중복되지 않게 출력
Match (a:Person)-[r1:creates]->(b:Poem)-[r2:hasPart]->(c:Line)-[r3:hasPart]->(d:Expression)-[r4:refers]->(e:Plant)
Return a.name as 시인, Collect(Distinct e.name) as 식물^[1]

이 테이블을 보면, 작가별로 언급한 식물의 종류를 볼 수 있다. 또한 이 자료를 Neodash에서도 구현할 수 있었는데, 버드나무가 압도적으로 많이 언급되었다. 작가들 중에서도 버드나무를 언급하지 않은 작가는 '신관호'와 '이집두' 밖에 없는 것을 보면, 버드나무는 한시에서 중요한 위치를 차지하고 있으며, 도성 내에 버드나무는 곳곳에 심어져 있다는 것도 엿볼 수 있었다. 조선후기에 제작된 태평성시도를 보아도 도성 내 물가와 곳곳에 버드나무가 심어져 있는 모습을 볼 수 있다. 원나라 시대 법령인 『원전장』에서는 '수도, 주, 현의 성곽 주위, 하천과 배수로 양쪽, 도로 양쪽에 각 지역의 지형에 따라 비술나무, 버드나무, 회화나무를 식재하였고, 특별한 이유가 없으면 벌목하는 것을 금지하였다.'라는 기록도 남아있다.^[2] 버드나무는 나무가 크게 자라고 이파리가 길게길게 뻗어 그늘을 만들어 주기 때문에 사람들이 많이 다니는 길목에 심은 것으로 보인다.

태평성시도에 그려진 길거리의 모습. 버드나무가 물가 주변에 심어져 있다.^[3]

수원화성 방화수류정. 연못가에 큰 버드나무가 있고, 시민들이 더위를 피해 쉬고 있는 모습.

다음에 나오는 쿼리는 '오얏'과 '복숭아' 이 두 단어가 동시에 언급된 구절을 찾고, 작가와도 연결지은 쿼리이다.

'오얏'과 '복숭아'가 동시에 언급된 구절과, 해당하는 시인을 출력
match(a:Person) - [r1:creates] -> (b:Poem) - [r2:hasPart] -> (c:Line) - [r3:hasPart] -> (d:Expression)
where d.description contains '오얏' and d.description contains '복숭아'
return a, b, c, d

13명중 6명의 작가가 한 운 안에 복숭아와 오얏나무를 같이 언급하였다. 속담중에 '복숭아와 오얏은 말을 하지 않지만, 그 나무 밑에는 길이 저절로 생긴다.'^[4] 라는 말이 있다. 복숭아(桃)와 오얏(李)은 꽃이 곱고 열매가 맛이 좋으므로, 오라고 하지 않아도 찾아오는 사람이 많아 나무 밑에는 길이 저절로 생긴다는 뜻이다. 즉, 덕이 있는 사람은 스스로 말하지 않아도 사람들이 따르는 것을 비유하는 말이다. 사마천의 『사기』에서 나왔던 말이기에 조선의 시인들도 이를 많이 인용한 것으로 보인다. 성시전도시는 정조시기 한양도성의 모습을 그려낸 시이기 때문에, 임금의 덕을 칭송하기 위해 사용했다고도 생각해 볼 수 있다.


다음으로는 '성시전도시에 언급된 장소 중에서 2가지 이상의 식물이 연결된 장소'를 출력해 볼 것이다.

성시전도시에 언급된 장소 중에서 2가지 이상의 식물이 연결된 장소
Match (a:Plant)-[r1:isLocatedIn]->(b)
Where b:Site or b:Building or b:Water or b:Mountain
With b, collect(a) as 식물, count(a) as 언급횟수
Where 언급횟수 >= 2
Return b, 식물

기존 데이터에서 장소의 분류가 4가지로 나뉘어져 있었기에, Match (a:Plant)-[r1:isLocatedIn]->(b) 에서 b를 하나로만 지정하지 않고 Site, Building, Water, Mountain 4가지로 지정하였다. 그 후 식물(a)에 해당하는 것들을 모으고(collect), 개수를 세서(count) 그 언급횟수가 2개 이상인 것만 추려서 출력하였다.
이 쿼리에서 해당되는 장소는 '종묘', '경희루', '필운대' 였다. 여기서 나온 값의 의미는 시에서 자주 언급되었을 뿐만 아니라, 그곳의 모습도 상상해볼 수 있다는 것이다. '종묘'는 잣나무와 삼나무가 있었으며, 연꽃도 있던걸로 보아 내부에 연못 또한 있었음을 추측할 수 있다. 물론 이 3가지 장소의 모습이 직접적으로 언급된 자료가 많아 현재로는 큰 의미가 없을 수 있으나, 성시전도시에서 벗어나 비슷한 시기의 다른 작품과도 연결될 경우 다른 장소의 풍경도 조명해볼 수 있을 것이다. 다음에 작성된 쿼리도 이와 연결된다.

구절에서 식물이 없이 장소만 언급되었지만, 다른 구절에서 그 장소에 언급된 식물을 연결하여 출력
Match (a:Line)-[r1:refers]->(c)
Where c:Site or c:Building or c:Water or c:Mountain
Match (c)<-[r2:isLocatedIn]-(e:Plant)
Return a, c, e

이 쿼리에서도 동일하게 c변수 안에 세부 장소들을 넣었고, 그 후 c 변수와 식물을 연결하여 출력하였다. L011100 '弼雲萬樹生繁蘤', '필운대 수많은 나무에는 꽃들이 만발하네'라는 뜻을 가진 구절로 '필운대'라는 장소는 나오지만 어떤 꽃인지는 세부적으로 알 수 없었다. 하지만 다른 시에서 언급된 식물 중에서 이 장소에 연결된 것이 있었기에 내용을 더욱 구체화할 수 있었다. 이러한 접근법 또한 위와 동일하게 쌓이는 양이 많아지면 많아질수록 더욱 빛을 발할 것이다.

연구 소감

1. 누군가와 협업을 통해 연구가 진행될 수 있다는 점에서 좋았다. 자료들이 다 합쳐지고 나서 연구해보면 다양한 관점에서 바라볼 수 있지 않을까하는 생각이 들었다.
2. 내가 작업한 자료들을 데이터화 시킨다는 건 논문과 달리 '언제나', '부담없이' 꺼내볼 수 있다는 점에서 긍정적이라고 생각이 들었다.
3. 쿼리 생성할 때 변수 설정이 굉장히 어려웠다. 하지만 쿼리를 작성하면서 내 데이터의 구조를 더욱 이해할 수 있었다.
+이런 작업을 장기간에 걸쳐서 또 해보고 싶다는 생각도 들었다.

참고 자료

박현욱, 『성시전도시로 읽는 18세기 서울』, 보고사(2015), 336.
안대회. (2009). 주제 조선후기 서울지역의 문학과 도시문화사 성시전도시(城市全圖詩)와 18세기 서울의 풍경. 고전문학연구, 35(0), 213-249.
이제이, 성종상. (2016). 문헌을 통해 본 조선후기 꽃놀이 명소의 경관 특성. 한국전통조경학회지, 34(2), 35-44.
종타오, 안계복. (2018). 고문헌 고찰을 통한 중국 가로수의 역사에 대한 연구. 한국전통조경학회지, 36(1), 1-10.
송석호, 김민경. (2020). 서울시 가로수 역사와 수목 고찰. 한국전통조경학회지, 38(4), 58-67.
이택, 류인태. (2022). 데이터를 활용한 한중소설 비교 연구 - 이태준의 <농군>과 리훼잉의 <만보산>을 대상으로 -. 반교어문연구, 60(0), 159-198.
Neo4j Tutorial - DH 교육용 위키 http://dh.aks.ac.kr/Edu/wiki/index.php/Neo4j_Tutorial

주석

1. ↑ collect():특정 조건으로 노드를 그룹화하고 그 한 그룹에 속하는 노드의 목록을 보여줌.
   distinct : 중복출력을 막기위해 사용.
2. ↑ ?(1322), 元典章 戶部九
3. ↑ https://www.museum.go.kr/site/main/relic/search/view?relicId=1349
4. ↑ 桃李不言 下自成蹊