Achievements and tasks of statistical research on images of Chinese Poetry: Focusing on overseas research cases

이 글은 향후 한국 한시 데이터베이스(Database)를 구축할 때 참고하기 위해 意象/이미지 통계분석 관련 연구성과를 소개하고 앞으로의 과제를 도출한 것이다. 미국의 Burton Watson은 『唐詩三百首』를 대상으로 樹木類, 草類, 花類, 鳥類, 獸類, 蟲類, 天體類, 날씨류, 山類, 水類, 계절류라는 분류기준으로 이미지 사용 통계를 내고 이를 바탕으로 당시 자연 이미지에서 特稱보다 總稱이 우위에 있다고 결론을 내렸다. 그러나 Watson의 통계는 낱글자 어휘만을 기준으로 삼아서 이미지의 실상을 파악하는 데 일정한 한계가 있다. 홍콩의 鄭樹森(William Tay)은 Watson의 통계방식으로는 이미지의 구체성을 판별할 방법이 없다고 비판하고, 葉維廉의 영역본 『王維詩選』을 텍스트로 王維 시 자연 이미지에 대한 통계분석을 시도하였다. 그는 Watson과 달리 수식어가 있는 경우와 수식어가 없는 경우로 나누어 통계를 냈다. 鄭樹森은 왕유의 시에서 묘사어가 없는 ‘구체적인’ 자연 이미지의 비율이 매우 높은 것은 英詩와는 다른 점인데, 이는 한시가 지닌 표현상의 특징 때문이라고 설명하였다. 하지만 그 역시 이런 한시의 표현 특수성을 드러낼 통계 방법을 찾지는 못하였다. 한편 미국의 Marie Chan은 특정 주제 시의 이미지에 관심을 두었다. 그녀는 Watson의 논의를 바탕으로 『唐詩別裁集』에 수록된 岑參 邊塞詩의 특성을 통계방식으로 분석하였다. 그녀는 먼저 당대 변새시의 반복적인 패턴을 살핀 뒤, 잠참의 변새시에서도 마찬가지 관습이 발견됨을 증명하였다. Chan은 잠참의 변새시의 독창성이 전통적인 모티브를 나름의 방식으로 수정한 데 있다고 결론을 내렸다. 그러나 정작 그녀의 통계결과는 잠참 변새시의 특색을 드러내는 데 한계를 보였다. 중국의 陳植鍔은 이상 이미지 통계분석 방법을 대표성을 갖춘 시인의 한시 전반에 적용하였다. 그는 杜甫 시 전체를 대상으로 意象의 특성을 다음 세 가지 방면에서 살폈다. 첫째 Watson과 鄭樹森의 연구를 확장하여 ‘花’·‘鳥’·‘山’·‘水’ 유형의 總稱과 特稱 의상을 분석하여 총칭의 사용 빈도가 관련 특칭의 사용 빈도의 합보다 크다는 사실을 증명하였다. 둘째 유형별 사용 빈도가 높은 의상들을 분석하여 시인의 의상 활용이 실제 경험을 반영하기보다 主觀象喩性[주관적 비유성], 遞相沿襲性[전대에서 후대로의 계승성], 多義歧解性[다양한 의미와 해석의 개방성]이 두드러지게 드러남을 증명하였다. 셋째 계절, 시간, 날씨 의상 통계를 통해 일부 작품만을 대상으로 수행한 Watson의 假說을 좀 더 구체적으로 증명해냈다. 다만, 분석대상이 두보로 한정되었기 때문에 한시 의상의 계보 속에서 두보 시의 특수성을 究明하지는 못했다. 이상 연구의 성과와 한계는 오늘날의 연구자들에게 다음과 같은 점들을 시사한다. 첫째, 통계 대상자료의 범위와 성격을 분명히 할 필요가 있다. 둘째, 낱글자보다는 수식어를 포함한 두 글자 이상의 어휘를 통계내는 편이 효율적이다. 셋째, 의상/이미지를 분석할 때 명사만이 아니라 동사·형용사를 포함한 술어에 대한 고려도 필요하다. 넷째 한시의 典故, 節奏, 用韻과 對仗의 특성을 고려한 의상/이미지 표제어 추출이 필요하다. 다섯째 사용 빈도의 많고 적음이 시인/작품의 특성을 판정하는 결정적인 근거가 될 수 없으므로, 작품 실질에 입각한 통계 해석시각이 확보되어야 한다.