RCCTD CDHReview01
CNUDH
(URL:https://cnkgraph.com/)
중어중문학과 홍승현
목차
Contents
누가(Who)
CNKGraph(古籍文献知识图谱网)의 개발 및 운영은 **쑤저우 지도정보기술 책임회사**와 기술 전문 파트너인 **소운왕(搜韵网)** 팀이 주도합니다. 이 기술 팀은 고전 문헌의 대규모 처리를 위한 플랫폼 인프라 및 알고리즘 개발을 담당했습니다.
학술적 리더십은 중국 디지털 인문학 분야의 선구자인 **중남민족대학교 왕자오펑(王兆鹏) 교수**가 맡았으며, 그의 연구팀은 **당송 문학**을 중심으로 한 데이터 모델링 및 학술적 검증 작업을 이끌었습니다. 왕 교수팀은 **2020년 디지털 인문학 연례회의 최우수 주제상**을 수상하며 플랫폼의 학술적 근간을 공고히 했습니다.
주요 데이터 및 연구 협력 기관으로는 **사천대학교 중문과 디지털융합실험실, 중남민족대학교, 우한 펑윈탕** 등이 참여하여, **고전 문헌 전문가의 심층적인 지식**을 데이터 레이블링과 검증 작업에 투입함으로써, 데이터의 양적 규모와 질적 신뢰도를 동시에 확보하는 **하이브리드 협력 체계**를 구축했습니다.
언제(When)
CNKGraph의 뿌리는 **2017년 3월 23일** 왕자오펑 교수팀의 **당송 문학 편년 지도** 애플리케이션 초기 런칭으로 거슬러 올라가며, 이 초기 서비스는 이틀 만에 **200만 건** 이상의 조회수를 기록하며 학계의 주목을 받았습니다.
지속적인 확장을 통해 **2018년**부터 **2019년**까지 **실크로드 시문 지도, 한위육조 문학 편년 지도** 등 시대를 포괄하는 주제별 프로젝트들이 연이어 공개되었습니다. **2019년**에는 **황학루 박물관**과의 협력을 통해 역사 문헌 데이터베이스를 통합했습니다.
최종적으로 이 모든 성과와 축적된 데이터를 집대성하여 **2020년**에 **CNKGraph(古籍文献知识图谱網)**라는 통합 지식 그래프 플랫폼으로 공식 출시되었습니다. 이 프로젝트는 현재까지도 **활발히 데이터가 업데이트**되고 있는 진행형 디지털 인프라입니다.
어디서(Where)
주관사는 **장수성 쑤저우**에 위치하며, 협력 기관들은 우한, 사천 등 **중국 전역**에 분포하여 광범위한 지역의 학술적 자원과 지식을 통합합니다.
서비스 환경은 **온라인 웹사이트(https://cnkgraph.com/)**를 통해 **전 세계** 누구나 접근 가능한 **오픈 액세스** 형태로 제공됩니다. 플랫폼의 인터페이스는 **중국어(간체/번체 변환 지원)**로 제공되어 범중국 문화권의 사용 편의성을 극대화합니다.
무엇을(What)
CNKGraph는 고전 문헌 속의 **인물, 사건, 지명, 시간** 정보를 추출하여 **지식 그래프** 형태로 모델링하고, 이를 다양한 시각화 도구로 구현하는 **고전 문헌 지능형 데이터베이스**입니다.
주요 분석 기능의 심층적 가치
- **실크로드 시문 지도와 CBDB 연동:** CNKGraph의 **'실크로드 시문 지도'** 분석 결과는 **중국 역대 인물 전지 자료 데이터베이스(CBDB)**와 같은 외부 인물 이동 경로 데이터와 결합될 때 더욱 강력한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 시인의 **물리적 이동 경로**를 CBDB의 **관직 임명 기록**과 비교함으로써, 시인이 특정 시기에 쓴 작품의 **지리적 배경**이 실제 **정치적 혹은 관직 생활**과 어떻게 **상관관계**를 가지는지에 대한 새로운 차원의 역사지리적 해석을 도출할 수 있습니다.
- **시문(诗文) 구절 분석:** 이 기능은 특정 시구의 **출현 빈도**와 **출처 작가 목록**을 제공합니다. 이 데이터를 통해 특정 시기에 **어떤 시구, 은유, 문학적 표현이 유행했는지**를 정량적으로 파악할 수 있으며, 이는 **문학적 패러다임의 변화**나 특정 **문학 그룹의 스타일**을 규명하는 새로운 논쟁의 출발점이 될 수 있습니다.
- **주제(专题) 분석 및 활용:** **당송 문학 편년 지도**는 왕자오펑 교수의 이청조 연구 사례처럼, 시인의 **생애 연표**와 **작품 창작 장소**를 정밀하게 연결하여, 한 시인의 내면적 감정이 역사적 사건이나 지리적 이동과 어떻게 엮이는지 입체적으로 분석하는 데 결정적인 도구로 활용됩니다.
어떻게(How)
기술 구현의 방법론과 정확성 확보
백엔드에서는 **고도의 자연어 처리(NLP)**와 **기계 학습(ML)** 기술을 활용하여 텍스트로부터 **명명 엔티티**와 그 **관계**를 자동으로 추출합니다. 지식 그래프 구축의 정확도와 신뢰성을 확보하기 위해 **하이브리드 검증 시스템**이 필수적으로 작동합니다.
- **전문가의 지식 통합:** 초기 AI 추출 결과는 **중남민족대학교** 등 협력 기관의 **고전 문헌 전문가 집단**이 주도하는 **수동적인 데이터 정제(Data Cleaning) 및 레이블링(Labeling) 작업**을 통해 검증되고 교정됩니다. 이 과정에서 고문헌에 대한 **전문가의 미묘한 해석과 맥락적 이해**가 알고리즘의 지식 기반(Knowledge Base)에 반영되어, 단순한 텍스트 분석의 한계를 극복하고 학술적 신뢰도를 확보합니다.
연구 확장성: 네트워크 분석의 심화
- CNKGraph의 **인물(人物) 탭**과 **오픈 API**는 시인들의 **문학적 네트워크**를 정량적으로 분석할 수 있는 기반 데이터를 제공합니다.
- 이 데이터는 **사회 연결망 분석(SNA)**에 활용되어, 시인들의 네트워크를 형성한 주요 요인(예: **혈연 관계, 지연(같은 지역 출신), 관직 관계**) 중 어느 것이 작품의 **주제나 스타일 변화**에 가장 큰 영향을 미쳤는지 **정량적으로 분석**하는 연구를 가능하게 합니다. 네트워크 내의 중심성(Centrality) 분석을 통해 특정 인물이 문학사적 영향력 행사에서 어떤 요인(지식의 중개자, 권력의 중심 등)을 활용했는지 규명할 수 있습니다.
왜(Why)
CNKGraph의 목표는 **전통적인 고전 문헌 연구의 한계를 돌파**하고, **빅데이터와 인공지능 기술**을 활용하여 **고전 지식의 가치를 극대화**하는 데 있습니다.
학술적 기여 및 패러다임 전환
- **새로운 지식의 통합:** **'경사자집불도'**와 같은 확장된 분류법은 전통적인 **사부(四部)** 분류에 갇혀 있던 불교, 도교 문헌을 주류 인문학의 맥락으로 통합하며, 문헌 연구의 학술적 지평을 넓힙니다. 이는 종교, 철학, 문학의 **경계 융합 연구**를 가능하게 합니다.
- **객관적 데이터 기반 분석:** 시인의 **이동 경로, 사회적 관계망, 작품의 지리적 분포** 등 거시적인 패턴을 **객관적인 데이터**로 분석하고 시각화함으로써, 기존의 주관적 해석 중심 연구에 **새로운 과학적 근거**를 제공하고 **혁신적인 연구 질문**을 던지도록 유도합니다.
결론적으로 CNKGraph는 고전 문학 연구의 **데이터 기반 인프라**를 제공하며, 학제 간 융합 연구를 선도하고 고전 지식의 현대적 가치를 재조명하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다.
주석
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