이 연구는 문학교육과의 관계 속에서 문학치료의 특성을 확인하고 그 정체성을 분명히 하고자 하는 목적을 갖는다. 문학치료는 문학을 가르치지 않는다. 합의된 해석이나 작품의 창작 배경, 갈래적 특성 등에 대한 지식을 전달하지 않는다. 문학치료에서는 참여자가 문학 텍스트를 자기 생각과 감정에 충실하게 감상하고 표현하도록 독려한다. 텍스트에 대한 참여자의 반응, 즉 정서와 해석은 참여자의 내면을 반영하고 있는 것으로서 모두 존중된다. 문학치료는 텍스트 내에 의미가 존재하는 것이 아니라 독자에 의해 생산된다고 보았던 독자반응비평의 관점에 충실하다. 독자가 생산한 의미를 독자의 자기탐색을 위한 매개로 활용하는 것이다. 문학치료에서는 문학 텍스트보다는 그 텍스트를 읽는 사람에게 초점을 맞춘다. 그래서 문학치료는 문학 텍스트의 이해보다는 문학을 통한 독자의 자기이해를 도모하는 방향으로 진행되게 된다. 문학치료에서 문학은 그것을 읽고 반응하는 자기를 보게 함으로써 참여자의 자기에 대한 앎을 증진시켜 자기의 확장을 가능하게 하는 성장의 매체이다. 문학치료에서 문학 텍스트에 대한 수용자의 반응에 대한 허용의 폭은 문학교육의 그것보다 크며 문학치료의 과정은 문학교육의 그것보다 특수하고 개별적인 특성을 가진다. 문학을 통한 개인의 성장을 지향한다는 점에서 문학교육과 문학치료는 상호보완적 관계에 있으며 문학 텍스트를 읽고 쓰며 이해할 수 있는 기본적 능력을 갖추기 위한 문학교육이 바탕이 될 때 문학치료는 더욱 활성화될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.
코퍼스 언어학이 연구방법의 한 분야로서 최근 그 입지를 급격하게 넓혀온 가운데, 언어학적 현상과 함께 문학텍스트의 이해를 깊게 하는데 기여를 해 왔다. 최근 코퍼스 언어학의 급속한 저변확대에도 불구하고 문학텍스트 코퍼스를 기반으로 한 고전 및 문학작품의 재해석에 대한 시도는 국내언어학계에서 매우 미미한 실정에 머물러 있다. 이에 본 연구는 코퍼스 언어학의 분석도구인 컴퓨터 콘코던스 프로그램인 워드스미스를 이용하여 방대한 전자텍스트로 이루어져 있는 문학작픔의 문체적 특성과 주요테마를 조사하고자 하였다. 특히 본 연구는 텍스트의 주요한 특성을 나타내는 키워드(keyword)에 초점을 두고 세익스피어의 비극작품인 로미오와 줄리엣을 코퍼스 언어학적 분석기법으로 접근하여 작품세계를 재조명하여 학문적 의의가 크다고 생각되며 앞으로 관련된 후속연구가 이어질 것으로 기대된다.
2000년대 이후의 한국 드라마는 새로운 서사적 가능성을 지속적으로 실험하고 있다. 특히 최근의 한국 드라마에는 다양한 양태의 혼종과 혼합, 그리고 변형의 시도가 나타난다. 그러므로 본 연구는 2010년대애 대중적으로 성공한 드라마를 통해 문학과 드라마의 통섭을 검토하고자 한다. 본 연구는 김은숙 작가의 <쓸쓸하고 찬란하신(神) 도깨비>와 <신사의 품격>을 통해 드라마 내에서 문학 텍스트가 어떻게 활용되며, 이로써 어떠한 서사적, 영상적 효과를 얻어내는가를 세밀히 검토한다. 이 두 편의 드라마는 한국 내에서 대중적으로 성공한 드라마일 뿐만 아니라, 문학 텍스트를 드라마 내에서 적극적으로 활용하고 있어 문학과 드라마 통섭을 해석하는 데에 중요한 시사점을 제시한다. 이는 문학이 드라마와 통섭하는 주요한 장면을 해석하고, 그 의의를 파악하는 과정이다. 이 연구를 통해 드라마라는 영상 텍스트가 문자 텍스트의 한 부분을 차용하고, 그 물질성으로서의 '책'을 활용함으로써 스토리텔링의 효과를 얻어내는 과정을 해석한다. 이로써 다양한 장르가 하나의 영상 텍스트 내에 혼합되고 병치되는 양상과 그 효과를 확인하게 될 것이다.
문학윤리학비평이론은 모든 문학에 텍스트가 있다고 전제한다. 구비 문학의 원뜻은 말로 전승되는 문학의 한 형태이다. 구비문학의 텍스트는 구두로 표현되기 전에 이미 사람의 뇌에 저장되어 있기 때문에, 뇌텍스트(Brain Text)라고 일컫는다. 뇌텍스트는 인간의 대뇌에 기억되어 있는 텍스트로서, 인간이 문자와 정보 저장 방식을 발명하기 이전의 텍스트 형식이다. 문자가 탄생한 뒤에도 뇌텍스트는 여전히 존재한다. 뇌텍스트와 유사한 텍스트는 문자 텍스트와 전자 텍스트이다. 모든 뇌텍스트는 뇌개념(Brain Concept)으로 구성된다. 뇌개념은 물상(物象)개념과 추상(抽象)개념 두 유형으로 분류된다. 뇌개념은 사유에 필요한 도구이며, 사유는 뇌개념을 이해하고 운용함이다. 뇌개념을 운용하여 사유를 전개하면, 사상을 확보할 수 있게 되며, 이 사상은 뇌텍스트를 매개체로 한다. 뇌개념 조합 과정의 완성은 사유 과정의 끝맺음을 의미한다. 사유과정의 끝맺음에 사상이 생겨나고, 뇌텍스트를 형성하게 된다. 뇌텍스트는 인간의 사상과 행위를 결정하는 확정과정으로서, 정보의 교류와 확산에 작용할 뿐만 아니라 인간의 의식, 사유, 판단, 선택, 행동, 감정까지도 결정한다. 뇌텍스트는 인간의 생활방식과 도덕행위를 결정하고, 인간의 존재를 결정하며, 인간의 본질까지도 결정한다. 어떠한 뇌텍스트가 어떠한 사상과 행위를 결정하고, 어떠한 뇌텍스트가 어떠한 인간을 결정하는 것인가? 이 문제의식은 곧바로 문학윤리학비평이론과 연계된다.
최근 자연어 생성 연구는 딥러닝 기반의 사전 학습 모델을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 하위 분야 중 하나인 텍스트 확장은 입력 텍스트를 출력에 잘 반영하는 것이 무엇보다도 중요하다. 기존 한국어 기반 텍스트 확장 연구의 경우 몇 개의 개념 집합에 기반해 문장을 생성하도록 한다. 그러나 이는 사람의 실제 발화 길이에 비해 짧고 단순한 문장만을 생성한다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하면서 문학 스타일의 문장들을 생성하는 모델을 제안하였다. 또한 동일 모델에 대해 학습 데이터의 양에 따른 성능도 비교하였다. 그 결과, 짧은 요약문을 통해 문학 스타일의 여러 문장들을 생성하는 것을 확인하였고, 학습 데이터를 추가한 모델이 성능이 더 높게 나타나는 것을 확인하였다.
최근 문학치료에 대한 관심이 높아지고 있다. 그렇지만 독서치료를 문학치료라고 하는 경우도 있다. 그러나 문학치료사라 하려면 문학 텍스트가 전해주는 감정에 대해서 알아야 한다. 이를 위해 박인과는 오랫동안 인체가 발화하는 문장들과 감정들의 관계를 연구해 왔다. 이 연구도 이와 같이 인체가 문학적 텍스트에 의해 감정을 발화하고 치유된다는 관점에서 이루어졌다. 이항복의 시조 철령 높은 봉 을 대상으로 연구하였는데 이 시조가 문학치료의 감정을 논하기에 적합하기 때문이다. 이 시조에서 감정은 슬픔으로 독자에게 전이를 일으키고 있었으며 이는 문학치료의 효과를 말해주는 것이었다. 앞으로 이러한 연구가 계속되어 문학치료의 테크닉이 더욱 발전되길 기대한다.
본 연구는 문학 텍스트를 활용한 머신러닝 기반 가상 캐릭터(virtual character) 구현을 위해 텍스트 내의 화자 지시어가 지시하는 화자를 판별할 수 있는 규칙을 제안하는 것을 목적한다. 선행 연구에서, 본 연구자는 문학 텍스트를 기계 학습에 적용할 때, 별칭, 별명, 대명사와 같은 화자 지시어들이 특정한 분석 규칙 없이는 기계가 화자를 제대로 파악하지 못하여 학습을 제대로 수행할 수 없다는 점을 발견하였다. 본 연구는 이를 해결하는 방법으로 '화자 지시어(대명사 포함)가 지시하는 화자를 찾는 9가지 규칙'을 소개한다: 위치, 거리, 대명사, 가주어/진주어, 인용문, 화자수, 등장인물 외 지시, 복합 단어 지시, 화자명 분산이 그것이다. 문학 텍스트 내의 등장인물을 가상 캐릭터로 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 방식으로 학습 텍스트를 제공해야 한다. 본 연구자는 본 논문을 통해 제안한 화자 찾기 규칙이 문학 텍스트를 머신러닝에 활용할 때 발생할 수 있는 시행착오를 줄이고, 원활한 학습을 수행하게 하여 질적으로 우수한 학습 결과를 산출할 수 있게 해 줄 것으로 기대한다.
이 연구의 목적은 일반 대학생 영어 학습자는 물론 영어교육 전공 대학생들을 위한 영어교육에서 영문학 작품의 활용 방안을 탐색하는 것이다. 영문학 작품은 제2언어는 물론 외국어로서의 영어교육에도 몇 가지 이유에서 매우 유용한 자료이다. 이러한 효용성은 주로 문학 텍스트의 진정성, 문화적, 언어적 가치, 그리고 개인적 감동 등에서 기인한다. 이러한 목적을 위하여 이 논문에서는 영어 교육에서 문학 작품을 활용하는데 있어서 중요한 몇 가지 고려사항들을 살펴 볼 것이다. 이러한 고려사항은 외국어 교실에서 활용할 적절한 문학 텍스트의 선정과 관련된 고려사항들, 문학과 언어 기능의 교수 학습 방법들로서 영어교육에서의 읽기, 쓰기, 듣기 말하기 교육론에 관한 고려사항들을 포함한다. 이러한 고려 사항들은 영어교육에 영문학을 전문적으로 접목하는 이른바 영문학 교육론의 기초가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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