주관기관 : 한국연구재단(NRF)

사업명 : 2014년도 인문학 대중화 신규사업 / 디지털인문학사업

프로젝트명 : 사회적 관계망 이론을 활용한 한국 족보의 시각화 콘텐츠 개발

연구책임자 : 남윤재(경희대학교)

지원액 : 50,000 (천원)

연구기간 : 12 (개월)

             2014/12 ~ 2015/11



연구목표 : 

한국의 족보 정보는 정보의 밀도나 규모가 전 세계적으로 유례가 없을 정도로 풍부하게 장기간동안 축적되어 있는 민간 역사 사료로서 높은 가치를 보유하고 있다. 그러나 족보는 개인적 정보가 압축적으로 기재되어 있어서, 인물의 기본 이력이나 가족사항을 파악하는 등 1차 사료로서 한정된 분야로 사용되어 왔다.


하지만, 디지털 인문학 및 사회과학의 발전에 따라, 인간관계망 그 자체에서도 의미를 추출할 수 있는 big data 기반 이론 및 방법론이 개발되었으며, 이를 통해 족보가 가지고 있는 사회관계망에서 유의미한 역사적 가치를 도출할 수 있게 되었다. 따라서, 본 연구는 족보가 가지고 있는 방대한 인간관계망을 효과적으로 보여주고 그 의미를 추출할 수 있는 Social Network Analysis를 통해 족보가 가지고 있는 정보를 효과적으로 시각화하여 방대한 족보 사료를 통해 한국학 및 역사적 함의를 도출할 수 있는 연구 기반을 제공하고자 한다.


본 연구의 구체적 목표는 아래와 같다.


1. 한국과 같이 장기간동안 이렇게 풍부한 족보 정보가 현재까지 유지되는 나라는 매우 드물기 때문에, 이러한 족보 정보에 기반한 학술 연구는 국제적으로도 아직 초기 단계에 있으며, 한국 연구자들이 세계적으로 경쟁력이 있는 영역이며, 디지털 인문학 관점에서 사업화를 통해 자료 공개/공유할만한 충분한 가치가 있는 영역이다.

2. 본 연구진이 사용하고자 하는 사회관계망 이론에 기반한 시각화는 ICT 기술의 발전에 따른 최신 이론을 활용하는 것이며, 이를 통해 기존의 다양한 영역에서 새로운 발견이 이루어지고 있음. 본 연구에서는 족보 연구에 이러한 최신 시각화 기법을 사용하여 다양한 연구가 일어날 수 있는 기반을 제공하고자 한다.


3. 본 연구 과제는 성과는 참여한 연구진 뿐만 아니라, 국내 한국학 및 역사학/인류학 등 다양한 학제 기반 연구자들이 언제든지 사용할 수 있도록 정부 3.0의 공개규약을 따르는 온라인 서비스로 구축하고, 지속적인 족보 정보 추가를 통해 지속적인 학술연구 기반을 제공하고자 한다.


4. 족보는 그 태생적 특성상, 가문의 대외적인 과시를 위하여 만들어졌으며, 지금도 여전히 宗親會나 門中 등 씨족 기반 조직들이 활발하게 활동하면서, 족보 편찬 및 문중의 재산 관리 등을 집행하고 있음. 족보 정보의 시각화는 이러한 민간 조직들이 자신들을 좀 더 효과적으로 알릴 수 있는 방법이며, 이는 현재 새로운 산업으로 자라나고 있는 디지털 족보 산업을 더욱 더 활성화시키는 데 일조할 것으로 기대한다.


5. 족보에 담긴 다양한 정보는 역사학, 문화인류학, 지리학, 유교학 등의 연구대상이며 디지털 시각화를 통하여 학제간 연계의 방향을 제시하고 새로운 함의를 도출할 수 있을 것이며 인문학의 대중화에 시도가 될 수 있다.




기대효과 : 


 족보는 단순한 가계의 구조를 보여주는 것에 그치지 않고 그 안에는 개개인의 생몰일, 관직, 봉호(封號), 훈업(勳業) ·덕행(德行), 충효(忠孝), 저술 등의 다양한 정보를 가지고 있으며, 각 성씨 간의 혼인관계가 명시됨으로써 한국의 가족 구조를 通時的이면서도 公示的으로 파악하게 한다. 따라서 족보에 대한 연구는 단순한 보학(譜學)의 차원이 아닌 歷史學, 文化人類學, 人文地理學 적 차원에서의 가치를 가지고 있다. 

 족보내의 혼인 관계의 시각화를 통하여 성씨간의 관계망이 명확하게 드러나게 되며, 이를 통하여 父系 중심의 족보의 기록을 다각적인 시각에서 각 성씨의 家系의 근원을 거슬러 올라가게 할 수 있는 근거를 제시하게 된다.

거시적 기대효과 아래와 같다.1. 한국은 국제적으로 규모나 깊이 면에서 가장 훌륭한 족보 정보를 보유하고 있으며, 민간 및 학계 측면에서 이러한 족보 정보를 디지털화하는 데 적극적이다. 하지만, 이를 디지털인문학을 활용하여 연구하는 것은 아직까지는 국내나 해외 모두 초기 단계인 실정이다. 본 연구팀은 다학제 기반의 융합연구를 통해 디지털인문학에서 고급통계학에 기반을 둔 족보정보의 시각화를 통해 선도적인 연구 방법론을 제시하고, 이를 확산시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

2. 네트워크를 활용한 족보의 시각화는 족보 정보에 담겨있는 인구사, 결혼제도, 관직 진출 등을 시간변화에 따라 효과적으로 분석할 수 있게 하여서, 기존의 단편적인 통계 분석 결과보다 심도깊은 사료 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해 사회적 의미에 대한 이해 수준을 향상시켜, 한국 역사의 이해도를 증가시키고, 다양한 사회상의 변화가 사회구조에 어떤 영향을 끼쳤는지를 분석할 수 있게 하여 족보에 기반한 학문 연구가 증가할 것으로 기대된다.

3. 족보는 시간에 따른 사회구조의 변화를 보여주는 하나의 방법이나, 이러한 변화를 전통적인 표 형태나, 트리 형태로 파악하는 데에는 어려움이 존재한다. 또한, 일반적으로 족보 연구에서 활용되는 통계 분석의 경우, 정보를 압축하기 때문에 정보를 검색하는 데에는 한계가 있다. 그런 면에서 족보 정보의 시각화는 족보 정보가 가지고 있는 정보를 손실시키지 않고 다양한 의미를 검색할 수 있는 기반을 제공하며, 이를 통해 시간의 변화에 따른 사회상의 변천 및 이로 인한 인구 특성, 수명, 결혼, 사회구조의 변화 등을 손쉽게 추적할 수 있는 연구 도구를 제공한다.

4. 시각화 등은 수리적인 고급 기법에 대한 이해를 기반으로 하여 구성되나, 이에 대한 활용은 기본적인 사회관계망 이론에 대한 이해를 얻게 되면 수리적인 이해 없이도 기존 한국학 및 인문학에 대한 깊은 이해를 바탕으로 연구를 확장할 수 있게 된다. 현재까지는 족보에 기반한 시각화 도구나 사회관계망 분석 도구가 공개되어 있지 않아 관련 연구가 활발하게 진행되지 못하였으나, 본 연구 과제를 통해 시각화 족보 정보 콘텐츠가 공개되면, 관련 기법을 손쉽게 활용하지 못하였던 연구자들도 디지털인문학의 도움을 통해 연구 영역을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.




연구요약 : 


우리는 오랜 역사를 통하여 다양하고도 가치있는 문화적 유산을 보유한 국가이다.  따라서 이러한 문화적 유산을 보전하고 체계적으로 관리하며 후세에 영속적으로 전수하기 위하여 다양한 노력이 필요하며 이를 위하여 역사적 자료와 문헌들의 디지털 베이스화는 절실한 과제이다. 


최근의 빅데이터(Big data)연구는 온라인 영역에서 일어나는 현상을 계량화하고 이를 오프라인 상에서의 현실 상황과의 연계성 알아보며 현실에서 일어나는 인간의 사고, 인식, 태도, 행동양식, 생활패턴을 역으로 온라인 데이터베이스화 하여 누구든 쉬게 활용하고 앞으로의 변화가능성 및 추세를 예측케한다. 활용의 효율성을 위하여 최근 빅데이터로부터 추출된 데이터 축소 (Data reducing) 기술은 최종적으로  데이터가시성(Data visibility)을 실현케 하여 일반인들도 쉽게 데이터의 속성과 데이터 안의 변인들간의 관계성을 파악할수 있게 한다. 


이러한 데이터가시성은 일반적으로 두 가지 방법으로 측정 되어질 수 있는데 첫째, 데이터가시성은 어떤 특정 변인들 간의 연결의 정도 및 경향성을 계량화로부터 나타내어 질 수 있고 둘째, 어떤 특정한 인물, 사건, 주제가 통시적 또는 공시적인 데이터베이스안에서 현저성 (salience)을  보이는지를 통해 측정된다. 이러한 빅데이터를 통한 데이터가시성은 경제, 경영, 정치, 커뮤니케이션 영역등 다양한 사회과학 분야에서 많이 활용되고 있고, 예를 들면, 정치인 또는 정치 집단의 활동과 영향력을 측정하고, 대중들의 온라인 사회참여 현상을 파악하게 하여 실제 여론의 흐름이 어떻게 변화하며, 현재 사회의 의제가 어떤 방식으로 설정되는지를 파악하는 도구로 사용되고 있으며 경제적 거시지표 또는 기업 경영과 마케팅 자료로써도 활용되고 있다.


연구문제를 위해서는 개별 족보에 명시된 혼인관계를 통하여 사회관계망분석(Social network analysis)을 실시한다. 사회관계망분석은 성씨간의 연결구조를 밝혀주며, 사회관계망분석의 주요 변인들, 즉 중심도 (Centrality), 밀접도 (Closeness), 관계망밀도 (Network density), 상위하위구조 및 군집도 (Hierarchy, cluster)등을 분석함으로써 본관들의 시대적, 사회구조적 역할을 파악할 수 있게 한다.


기본적인 사회관계망 데이터 구조는 n x n의 행렬구조(S)로 구성되어있으며, 이때 행렬 S안에는 n개의 구성원(node)을 갖게 된다. 이때 각 n개의 구성원은 개인 집단, 또는 조직이나 국가일 수도 있으며 이들 구성원이 하나의 시스템을 구성하게 된다. 행렬의 각 셀은 sij값으로 표현되며 이는 구성원i 와 구성원j 간의 연결의 강함 정도를 나타낸다. 특히 커뮤니케이션 연구에 있어서 구성원간의 관계란 일반적으로 두 구성원간의 커뮤니케이션 빈도를 의미한다.


그러나 일반적 사회관계망 데이터 구조와는 달리 동성동본 결혼이 원칙적으로 금지된 우리나의 관습에 따라  우리나라의 혼인관계는 두 개의 집단으로 이루어진 이원 (two-mode) 구조 데이터로 만들어진다. 예를 들어 이원 구조 행렬 상에 특정 성씨나 본관이 행을 이루면 그 이외의 성씨(본관)이 열을 이루며 이러한 경우는 일반적 사회구조망 데이터 행렬 (n x n)의 구조가 아닌 n x (n-1) (성씨수 x 그 외성씨) 구조의 행렬로 표시된다.


한 족보에서 혼인으로 들어온 며느리의 가문 정보를 토대로 가문 사이의 혼인 연결망을 구성한다. 이 때 쓰이는 연결망으로는 양자간 또는 이원 연결망(bipartite network)이 있는데, 노드는 신랑 및 신부의 가문으로 연결선은 혼인 관계로 정의된다. 특히 연결선에 두 가문사이의 혼인 횟수를 가중치(weight)로 둔다. 양자간 연결망(그림 1)은 흔히 두 개의 노드 집합과 이들 사이의 연결망으로 구성된다. 이 연결망을 통해 우리가 알고자 하는 집안과 가장 혼인을 많이 한 가문이 어디인지를 시각적으로 확인할 수 있다.


또한 연결망을 토대로 혼인의 가문이 무작위로 정해질 경우에 가능한 혼인의 수와 실제 혼인의 수를 비교할 수 있다. 이를 위해 임의로 섞인 연결망(random network)을 만들고, 임의 연결망과 혼인 연결망 사이를 비교하여 통계적으로 얼마나 다른지를 정량화할 수 있다. 특히 시대별로 나누어 혼인 연결망을 구성하고 임의 연결망과의 차이를 분석하여 실제 조선의 역사적 사건 및 당시의 정치적인 연결망을 유추하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.


따라서, 본 연구의 핵심은 위에 언급되어진 사회연결망 구조를 시각화하고 중요한 네트워크 변인을 명시화 하여 연구진의 연구과제 뿐만 아니라, 학문적 기반 구축을 마련하는 것에 중점을 두고 있으며 일반인들도 쉽게 정보를 접근하고 활용할 수 있게 한다.



출처 : 2014년도 인문학대중화 신규사업(인문학국책/디지털인문학/인문브릿지) 최종선정 공고




Posted by 바로바로