메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
동양한문학회 동양한문학연구 동양한문학연구 제51권 제51호
발행연도
2018.1
수록면
109 - 134 (26page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
이 글은 조선 중후기의 소론(少論) 계열 인물인 회은(晦隱) 남학명(南鶴鳴, 1654-1722)을 대상으로, 그가 남긴 산문 가운데 망자를 위해 지은 작품들을 고찰한 논문이다. 남학명의 시문집인 󰡔회은집(晦隱集)󰡕은 총 5권2책으로 구성되어 있는데, 산문 가운데 망자를 위해 지은 작품들은 권2부터 권4까지 수록되어 있다. 장르로 구분하면 애제류(哀祭類), 전장류(傳狀類), 비지류(碑誌類) 등으로 나뉘는데, 총 18편으로 󰡔회은집󰡕 한문 산문 가운데 적지 않은 분량을 차지하고 있다. 남학명이 망자를 위해 지은 작품은 대체로 친척과 인척, 선조를 대상으로 많은 글을 지었는데, 창작 시기는 만년에 집중되어 있다. 장르별로 살펴보면, 애제류는 고종사촌이면서 학문적 교유의 대상이었던 박태유(朴泰維, 1648-1686)․박태보(朴泰輔, 1654-1689) 형제, 처남이었던 이세귀(李世龜, 1646-1700), 평생의 지우였던 최천서(崔天瑞, 1642-1709)를 위해 지은 제문(祭文)이 있다. 전장류는 박태보를 위해 지은 행장(行狀) 1편 외에는 모두 유사(遺事)이다. 종조부, 부친, 장남 등 직계 인물뿐만 아니라 방계의 친족까지 망라하고 있다. 비지류는 모친, 종숙, 장남, 며느리를 묘주(墓主)로 한 작품들이 있는데, 특히 남학명 자신이 생전에 지은 자찬묘지(自撰墓誌)도 있다. 망자를 위해 짓는 산문은 장르 성격상 요구되는 미덕의 차이가 있지만 본질적으로 애도(哀悼)의 정서가 짙게 배어있다. 망자에 대한 작자의 비감(悲感)이 때로는 망자와의 둘만의 특별한 경험을 환기시켜서 망자를 깊이 추억하려는 노력에서 드러나기도 하고, 때로는 비감을 공유하기 위해서 간엄(簡嚴)한 필치로 제3자인 독자로 하여금 망자를 인상적으로 각인시키기도 한다. 이렇듯 애도와 비감을 주된 정조로 작성되는 작품일지라도 작자의 문학적 역량에 따라 투식적이고 규격화된 장르의 규범을 벗어나 변주하기도 하는데, 남학명이 망자를 위해 지은 작품들은 다양한 방식을 구사하여 그 대상을 추억하고, 각인시키고 있다. 이러한 점에서 남학명 한문 산문의 문학적 성취를 추출할 수 있다. 망자와의 둘만의 특별한 경험을 환기시켜서 망자를 깊이 추억하려는 노력이 돋보이는 작품은 「제최삭녕자휴문(祭崔朔寧子休文)」과 「제이수옹문(祭李壽翁文)」이다. 이 두 개의 애제류 작품들은 작자와 망자 둘만의 경험을 구체적으로 환기시켜서 표현 기교에만 기댄 슬픔 감정의 토로보다 훨씬 핍진하게 비감을 드러내었으니, 애제류의 특징이라 할 수 있는 서정성을 구체적인 서사를 통해 획득한 사례라 할 수 있다. 간엄한 필치로 제3자인 독자로 하여금 망자를 인상적으로 각인시킨 작품은 「망아묘표(亡兒墓表)」와 「회은옹자서묘지(晦隱翁自序墓誌)」이다. 이 비지류 작품들은 묘주의 진면목을 간단하고 요령 있게 드러내는 구성 원리인 비지류의 간엄이 십분 발휘된 글인데, 작자가 생각하는 묘주의 진면목을 편장의 안배와 구성을 통해 효과적으로 형상화하였다. 위와 같은 애제류와 비지류의 특징들은 문학사적으로 이전 시기 비지류를 계승한 측면이 있다. 편장의 구성 원리를 통해 간엄을 획득한 남학명의 비지류는 이전 시기 강령을 통해 서사를 안배한 비지류 특징을 계승한 측면이 있으며, 아울러 구체적인 경험적 서사를 통해 서정성을 배가시킨 남학명의 애제류는 이전 시기 비감을 불러일으키기 위해 일화를 사용한 비지류 특징도 장르는 다르지만 일정정도 계승한 측면이 있다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0