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목차

연구 목적

성시전도시에는 도성 내 모습과 특정 건물, 경관의 모습이 담겨져 있다. 봄꽃 경치를 구경하기 위해 명승지를 다니기도 하였고, 꽃과 나무에 빗대어 감정을 드러내기도 하였다.
이 연구는 18세기에 작성된 성시전도시 13종에 나타난 꽃과 나무를 정리하여, 특정 장소의 모습을 상상해보고, 관련된 전고가 있다면 함께 알아보는 것을 목적으로 한다.
성시전도는 실체가 남아 있지 않기 때문에, 현대에도 모습 그대로 남아있는 자연물들을 통해 실제 존재했었던 도성 거리나 저택, 필운대 등 구체적 장소의 모습을 더욱 구체화할 수 있을 것으로 기대한다.

연구 대상

이 연구는 성시전도시 13편에 적힌 꽃과 나무들을 조사하였다.
자료 정리 결과, 각각의 시에서 최소 4건에서 최대 24건까지 꽃과 나무가 언급되었고, 32종의 꽃과 나무를 정리할 수 있었다.


이덕무 [城市全圖 七言古詩百韻]
박제가 [城市全圖應令]
신택권 [城市全圖 擬應製 百䪨古詩]
신관호 [奉和 禁直諸臣城市全圖應制百䪨]
신광하 [御題御批 城市全圖七言百約古詩初試壯元親試御考書下有聲畵三字]
이만수 [城市全圖百韻文臣應製]
이집두 [城市全圖 七言百約古詩] 潭善大夫前行承政院右承旨臣李集斗製進]
정동간 [城市全圖 七言百約古詩]
김희순 [城市全圖]
유득공 [城市全圖應製御評都是畵, 春城遊記]
서유구 [城市全圖 試券]
이희갑 [城市全圖 百約]
이학규 [城市全圖 一百韻]

연구 방법

성시전도시 13종에 나오는 꽃과 나무에 대한 자료를 정리하였다.

각 시에서 언급된 자연물들이 어떤 구절에서 언급되었는지, 연결된 장소가 있는지 찾아보았다.

데이터 샘플링

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클래스(Class)

관계(Relation)

관계(Relation)

속성(Attributes)

연구 데이터

데이터 수집 방법

『성시전도시로 읽는 18세기 서울 - 13종 성시전도시 역주』 이 단행본에 나와있는 시에서 데이터를 수집하였다. 원문(originalText)에서 '木', '花'이 포함되거나, 부수로 들어가 있을 경우에 해석과 비교한 후 데이터로 사용하였고, 해석 상에도 자연물이 있을 경우 해석이 올바른지 확인한 후 데이터로 사용하였다.
장소(Site, Building, Water, Mountain)에 대해서는 정재원 학우의 데이터를 활용하였다.

데이터 목록

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1hHIjQAS_1G6IipQonFtVJOJUeo1p7boprNhALydb0ms/edit#gid=1321087864

Visualization

^[1]Match(n) return n / 빨간색이 자연물(PL), 노란색이 장소(SI, MO, WA, BU)

Match(n) return n / 빨간색이 자연물(PL), 노란색이 장소(SI, MO, WA, BU)

연구 결과

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 출력.

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^[2]

이 테이블을 보면, 작가별로 언급한 식물의 종류를 볼 수 있다. 또한 이 자료를 Neodash에서도 구현할 수 있는데, 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.

다음으로는 '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.

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.
근데 neo4j는 시각화 방법이 좀 어지러운 듯 싶다
4. 이런 작업 다음에도 또 해보고 싶네요.

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.
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. ↑
2. ↑ collect():특정 조건으로 노드를 그룹화하고 그 한 그룹에 속하는 노드의 목록을 보여줌.
   distinct : 중복출력을 막기위해 사용.