詩經 押韻과 唐詩

0. 시경압운구조의 특징과 연구목적

위는 王力의 ≪詩經韻讀≫을 통해서 시경에 사용된 압운의 29部의 韻目을 정리하여 필자가 이른바 “시경의 압운 스펙트럼”으로 이름 지어 도표화 한 것이다.

(之, 職, 蒸)과 (幽, 覺, 冬) (宵, 藥) 등의 같은 색의 압운은 각각 陰聲, 入聲, 陽聲과 같이 압운이 갖는 소리의 성질이 다르지만 소리의 계열이 같아서 서로 통용할 수 있다. 또한 之 幽 宵 등처럼 인접한 이웃한 압운끼리는 서로 통용할 수 있다.

따라서 필자는 이러한 소리의 계통성을 “소리의 색”이라 표현하고 색깔을 부여하되 인접한 색끼리 서로 통용하는 것에 색상의 배합적 인접성을 부여하여 배치하여 위와 같은 표로써 표현한 것이다. 또한 陰聲, 入聲, 陽聲의 압운에는 근원적으로 같은 소리의 색깔을 갖지만 최종적으로 표현되는 소리의 방식으로 소리의 성질이 달라지는 것으로 해석하여 이를 “소리의 모양”이라고 표현하여 之, 幽, 宵와 같은 陰聲계열은 네모로, 入聲은 세모로, 陽聲은 동그라미로 압운이 갖는 소리의 성질을 표현하고 이를 적용하여 보았다.

시경의 압운은 唐代의 ≪切韻≫, 宋代≪廣韻≫, 이후 ≪平水韻≫ 등의 韻書의 근간이 되는데 唐宋의 詩詞에 적용되고 있는 압운의 용례들을 보면 각기 그 시대의 운서를 근거하고 있지만 근원적으로 시경의 압운의 틀을 벗어나지 않고 있음을 볼 수 있는데, 이는 바로 소리의 색깔과 모양에 따른 압운의 통용성 때문이다. 이러한 커다란 흐름과 규칙성을 이해하지 못하면 압운이 바뀌었다고 믿고 다르다고 생각할 수 있는 용례들이 있지만 이는 사실상 시경의 압운의 용례에 따라서 보면 지극히 자연스러운 것이 된다.
따라서 본고는 시경의 압운 용례를 우선 七言律詩의 唐詩에 적용하여 詩經과 唐詩에 있어서 압운의 흐름을 파악하고 이러한 소리의 색깔과 모양이 시적 정취와 詩歌의 음악성을 복원할 수 있는 단서가 될 수 있는지 시도해보고자 한다.

1. 연구방법
---시경압운의 시각화를 위한 데이터정리 –---- maoshiYunData, sevenData

王力의 ≪詩經韻讀≫에 입각하여 29部 韻目의 운자에 해당하는 1200여 자의 Data를 엑셀파일로 정리하여 SQL server에서 불러와 “maoshiYunData”로 저장하고 maoshiYunData에 적용할 七言律詩 唐詩 Data를 정리하여 역시 “sevenData”로 저장하였다. “sevenData”에는 시 id와 작가, 그리고 시행(line), 그리고 시운(rhyme)을 체크할 수 있도록 각 시행의 마지막 글자를 따로 칼럼으로 정리하였다. 그리고 “maoshiYunData”의 압운자와 “sevenData”의 rhyme에서의 교집합을 추출하여 그 시와 시행id, 압운, 소리의 색깔과 모양을 결과값으로 얻도록 하였다.

2. 본 연구의 한계와 가능성

본연구는 본래 “python odbc를 통한 시경압운의 시각화”를 제목으로 SQLdata를 python odbc를 통하여 결과값을 도출하여 웹상에서 프린트되어 온라인 서비스할 수 있도록 의도하였으나 python 코드상의 오류를 아직 해결하지 못하여 SQLdata로 구현하는 것에 그쳤다.

그러나 궁극적으로 Data를 정비하고 코딩의 오류를 수정하여 각 시에 사용된 운자가 시경의 압운 용례와 어떤 연관을 갖고 있는지 시각적으로 보여주고 나아가 唐詩 뿐만 아니라 宋詞나 元曲과같이 음악적 성향이 두드러진 시가에 있어서 시경의 압운 패턴과 유사한 패턴을 보여주는 용례를 추출하여 그 패턴을 시각화하고 그 음악적 성향과 시가적 특징으로 말미암아 시경의 음악적 복원의 실마리를 얻고자 하는 데 본 연구의 목적이 있다.

물론 여기에는 python프로그래밍 뿐만 아니라 AI를 응용하는 고난이도의 접근이 요구된다. 그러나 충분한 data와 본질을 향한 접근의 의지는 해답을 찾아가는 열쇠가 되어 주리라 믿는다.