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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
소설을 비롯한 문학작품에 대한 접근은 기술요소 중심이었고, 주제접근 역시 작품 속에 등장하는 소재, 인물명, 지명 등 형식 요소에 국한되어 왔다. 이러한 관행은 소설 주제의 본질을 놓친 것이며 미학적 경험을 추구하는 이용자의 주제요구를 반영하지 못한다. 이 연구에서는 소설 주제접근체계의 확장을 위해 상징 및 모티프의 개념과 주제접근점으로서의 가능성을 검토하였다. 이와 함께 해당 용어사전을 정보원으로 활용하여 상징과 모티프 체계를 구성하고, 20세기 한국소설에 적용해 이용성과 한계점을 논하였다.
Abstract
The access to literary works, including fictions, has focused on descriptive elements, and the subject access has been confined to denotative elements such as the subject matter, name of character and geographical name, etc, which appear in the work. This practice will not lead to the essence of subject of fiction, and does not reflect the demand of users for the subject who pursue aesthetic experience. In this study, concepts of symbol and motif and their possibility to be used as subject access point are considered to enhance a subject access scheme. In addition, this study tries to build the scheme of symbol and motif by using the glossary as the source of information. The composed schemes are applied to 20th century Korean fictions and its usability and limits are discussed.
초록
본 연구는 음악의 내용에 해당하는 음렬 패턴을 대상으로 분류자질을 선정하고 이를 기준으로 음렬간 유사도를 측정한 후 음렬간 군집을 형성하였다. 이는 내용기반음악검색 시스템에서 유사한 음렬을 검색 결과로 제시함으로써 이용자 탐색을 용이하게 하기 위함이다. 실험문헌집단으로는 「A Dictionary of Musical Themes」에 수록된 주제소절의 kern 형식 파일을 사용하였으며, 음렬 처리도구로는 Humdrum Toolkit version 1.0을 사용하였다. 음렬의 분절 여부와 시작 위치에 따른 네 가지 형태의 유사도 행렬을 대상으로 계층적 클러스터링 기법을 사용하여 유사한 음렬간 군집을 형성하였다. 이들 결과에 대한 평가는 외적 기준이 되는 수작업 분류표가 있는 경우 WACS 척도를 사용하였고, 음렬 내 임의의 위치에서부터 시작한 음렬을 대상으로 한 경우, 클러스터링 결과로부터 얻어낸 군집 내 공통 자질 패턴 분포를 통해 내적 기준을 마련하여 평가하였다. 평가 결과에 의하면 음렬의 시작 위치와 무관하게 분절한 자질을 사용하여 클러스터링한 결과가 그렇지 않은 것에 비해 뚜렷한 차이를 보이며 높게 나타났다.
Abstract
In this paper, classification feature is selected with focus of musical content, note sequences pattern, and measures similarity between note sequences followed by constructing clusters by similar note sequences, which is easier for users to search by showing the similar note sequences with the search result in the CBMR system. Experimental document was 「A Dictionary of Musical Themes」, the index of theme bar focused on classical music and obtained kern-type file. Humdrum Toolkit version 1.0 was used as note sequences treat tool. The hierarchical clustering method is by stages focused on four-type similarity matrices by whether the note sequences segmentation or not and where the starting point is. For the measurement of the result, WACS standard is used in the case of being manual classification and in the case of the note sequences starling from any point in the note sequences, there is used common feature pattern distribution in the cluster obtained from the clustering result. According to the result, clustering with segmented feature unconnected with the starting point Is higher with distinct difference compared with clustering with non-segmented feature.