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
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정성훈 (목포대학교)
저널정보
근역한문학회 한문학논집(漢文學論集) 한문학논집(漢文學論集) 제64권
발행연도
2023.2
수록면
7 - 34 (28page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구의 목적은 정조대 <일성록(日省錄)>을 대상으로 계량적 텍스트 분석 방법 중의 하나인 토픽 모델(topic model)을 적용하여 <일성록>의 어휘와 내용 등을 거시적으로 분석하여 주제(topic)를 탐구하고, 이를 토대로 향후 헌종, 철종, 고종, 순종 시기의 <일성록> 국문 번역에 도움이 되고자 하는 것이다. <일성록(日省錄)>은 조선시대 왕의 일기이자 국가의 공식 기록물로서, 총 2,329책(영조 33책, 정조 645책, 순조 637책, 헌종 199책, 철종 220책, 고종 562책, 순종 33책)으로 구성되어 있는데, 본 연구에서는 정조 시기의 645책만을 분석하였다. 분석 결과, 정조 시기에 작성된 <일성록>의 전체 기사는 총 74,226건이었고, 총 16,372,458개의 한자가 사용되었으며, 한자의 종류는 모두 9,853개였음을 확인하였다. 연도별로 살펴보면, 정조 19년(1795)의 <일성록>이 3,958건의 기사와 995,395개로 한자를 사용하여 가장 많이 작성되었으며, 시간이 흐름에 따라 <일성록>의 양과 내용이 점차 풍부해지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정조 시기의 <일성록>에서 가장 자주 사용된 단어는 ‘敎’였으며 총 90,723번 나타났다. ‘予’라는 단어도 많이 나타났는데, 허사를 제외한 단어 순위에서 6순위를 차지하고 있어 <일성록>이 왕의 기록물이라는 것을 확연히 보여주었다. 구조적 토픽 모델 분석의 결과, 정조 시기의 <일성록>은 거시적으로 30개의 주제를 담고 있었다. 한편 주제들에 대한 관심의 증가와 감소를 도출하기 위해 주제에 대한 공변량으로 ‘시간’을 설정하여 주제들을 증감을 추정하였다. 정조 시기에 시간의 흐름에 따라 증가세가 높은 주제들은 주제10, 주제17, 주제22, 주제29, 주제1 순이었다. 주제10은 인물들에 관한 이야기로서, 정조 초기에 비해 정조 후기에 인물들에 대한 언급이 높아졌음을 알 수 있으며, 주제17은 활쏘기에 대한 주제로, 역시 정조 후기로 가면서 정조의 활쏘기에 대한 사랑을 높아졌음을 알 수 있었다. 시간의 흐름에 따라 감소세가 높은 주제들은 주제16, 주제15, 주제13, 주제3, 주제19 등이 있었다. 주제16은 왕의 건강과 어명에 대한 내용들이며, 주제15는 죄인과 형벌에 관해 신하들과 의논하는 이야기들이다. 이러한 주제들은 시간이 지나감에 따라 출현 비율이 감소하였음을 확인하였다.
#일성록 #토픽 모델 #구조적 토픽 모델 #텍스트 마이닝 #TF-IDF #lseongrok(日省錄) #Topic Model #Structural Topic Model #Text Mining #TF-IDF

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

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