타죠. ｢서울 지하철 詩 아카이빙: 서울특별시 성북구를 중심으로｣. 2026-1학기 고려대학교 <디지털인문학응용> 수업 결과물(담당: 김지선). https://dh.aks.ac.kr/~jisun/edu/index.php/TeamLetsRideKU26
타죠: 노가영, 최은준, 이경서, 김민서, 이민서, 안예나
연구 배경 및 목적
서울시는 2008년부터 시민들이 일상 속에서 자연스럽게 시를 접할 수 있도록 지하철 스크린 도어에 시를 설치해왔다. 2011년부터는 서울시가 매년 공모전을 통해 시민들에게 시를 공모 받아 설치해왔고, 이 시들은 어느새 우리 일상에 자연스럽게 녹아들어 바쁜 일상 속에서 잠깐의 여유를 느낄 수 있도록 도와주고 있다.
그러나 우리가 지하철을 기다리며 어떤 시를 읽더라도 그 시를 깊이 있게 감상하기는 힘들다. 지하철을 기다리는 짧은 시간 동안 읽은 시의 내용은 금방 기억 속에서 사라지고, 예전에 본 시가 어디 있는지 다시 찾기도 쉽지 않다. 즉, 지하철 시를 통해 시민들이 시를 접할 수 있는 기회는 제공되었지만, 시에 대해 깊이 생각하고 여러 번 다시 볼 수 있는 기회는 제공되지 못했다.
현재는 ‘서울詩 지하철 공모전’이라는 이름으로 진행되는 공모전의 당선작들이 시집으로 정리되어 출간되기는 하지만, 현재 어떤 역에 어떤 내용의 시들이 설치되어 있는지 한눈에 볼 수 있는 정보는 존재하지 않는다. 간혹 지하철역에서 본 시를 나중에 다시 보고 싶어서 한 개인이 메모장에 적거나 사진으로 찍는 경우가 존재하지만, 많은 양의 시를 체계적으로 정리하고 대중들이 이 정보를 공유할 수 있도록 하기 위해서는 본격적인 연구를 통한 정리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 서울시 성북구 소재의 지하철역을 중심으로, 기존 시집이 제공하는 시의 제목, 작가명, 내용 등의 단편적 정보를 넘어 다음과 같은 차별화된 연구 가치를 창출하고자 한다.
첫째, 각 역에 게시된 시들의 체계적인 아카이빙을 통해 시민들의 접근성을 제고하고자 한다. 현재 지하철 시 당선작들이 단행본 시집 형태로 출간되고는 있으나, 이를 일반 시민들이 서점에서 구매하여 열람할 수는 없는 실정이다. 또한, 온라인상에 공개된 정보 역시 특정 연도의 당선작에만 국한되어 있어, 시민들이 원하는 시를 감상하기 위해서는 해당 시가 설치된 역의 스크린도어를 직접 방문해야 하는 물리적 불편함이 따른다. 이에 본 연구는 성북구 소재 지하철역의 시를 우선적으로 아카이빙하여 지하철 시의 디지털 접근 환경을 구축하고자 한다. 나아가 이 아카이빙 플랫폼을 대중에게 개방함으로써, 시민들의 자발적인 참여와 집단지성을 통해 지속 가능하고 확장성 있는 '시민 주도형 시 아카이빙' 모델을 제시하고자 한다.
둘째, 지하철 시 공모전의 취지에 부합하는 실제 운영 현황을 점검하고 그 실효성에 대해 알아보고자 한다. 스크린도어에 게시된 시들은 기성 시인의 작품과 시민 공모작이 혼재되어 있는 것을 확인할 수 있다. 본 공모전의 본질적인 취지가 시민들의 주도적인 시 창작 활동을 고취하고 시에 대한 적극적인 향유 기회를 확대하는 데 있는 만큼, 현재 서울시의 정책적 취지가 실제로 구현되고 있는지를 확인해보고자 한다.
이 연구를 통해 시민들이 시를 더 깊이 있게 감상할 기회를 제공하고,‘서울詩 지하철 공모전’에 대한 관심을 끌어올려, 문화 활동의 활성화에 기여할 것을 기대한다.
연구 대상
- 연구 대상: 서울특별시 성북구 내 지하철 역사 스크린도어에 게시된 시(詩) 텍스트를 연구 대상으로 한다. 고려대학교 학생이자 성북구의 일원으로서, 고려대학교 인근에 있는 생활권의 인문학적 가치를 탐구하고자 범위를 성북구 내 지하철 역사로 한정한다. 성북구에는 4호선(한성대입구·성신여대입구·길음), 6호선(보문·안암·고려대·월곡·상월곡·돌곶이) 소속 역사들이 위치하며, 본 연구는 이 역사들의 스크린도어에 부착된 시 텍스트 전반을 분석 범위로 설정한다. 우이신설선(보문·성신여대입구·정릉·북한산보국문)은 '서울詩 지하철 공모전'의 게시 대상이 아니므로 소속 역사들은 제외한다. 또한, 1호선(석계, 광운대, 월계)은 '서울詩 지하철 공모전'의 게시 대상이지만, 해당 역사들에는 게시가 안 되어있으므로 제외한다.
- 수집 자료:
- 1차 자료: 성북구 내 지하철 각 역사를 직접 방문하여 스크린도어에 게시된 시를 현장에서 촬영·수집하였다. 게시된 시 텍스트를 1차 자료로 삼으며, 수집 항목은 시의 본문 텍스트, 작품명, 작가명, 게시 위치(호선·역명) 등이고, 촬영 이미지 파일이 원본 자료로 기능한다.
- 2차 자료: 서울시 문화예술과에서 주최하는 서울詩 지하철 공모전의 연도별 공모작들을 2차 자료로 활용한다.
- 자료 출처 및 형식:
- 1차 자료 : 지하철 역사 내부에서 직접 촬영한 사진 이미지를 바탕으로 텍스트화 한다.
- 2차 자료 : 서울詩 지하철 공모전의 연도별 공모작들은 기관 공식 홈페이지를 통해 텍스트·PDF 형식으로 수집한다.
연구 방법
데이터 수집 대상 및 절차
- 수집 대상
본 연구의 1차 자료는 성북구 내 지하철 역사 스크린 도어에 게시된 시 텍스트이다.
또한, 연구의 신뢰성 향상과 정확한 의의 도출을 위해 2차 자료로 서울시 문화본부 문화예술과에서 주최하는 서울詩 지하철 공모전의 연도별 공모작들을 수집한다.
- 수집 절차
본 연구는 현장 조사와 아카이빙을 주요 방법론으로 채택한다.
1차 자료의 경우 성북구 내에서 시가 게재되어 있는 호선인 4호선(한성대입구·성신여대입구·길음)과 6호선(보문·안암·고려대·월곡·상월곡·돌곶이)의 지하철 각 역사를 직접 방문하여 스크린도어에 게시된 시를 촬영하고 촬영된 사진을 바탕으로 시 텍스트를 데이터화하여 아카이빙한다.
2차 자료의 경우 내 손안의 서울 공식 홈페이지를 통해 텍스트·PDF 형식으로 수집한다.
데이터 클래스, 관계, 속성 정의
1차 자료인 지하철 역사 스크린 도어에 게시된 시 텍스트를 시각화하고 분석한다.
- 클래스(Class) 정의: 기존에 출간되는 단행본과 달리 시의 위치, 시인 정보 등을 정리하고, 역사마다 게시되는 시의 주제에 유의미한 차이점이 있는지 살펴보기 위해 시의 제목과 내용(Poem), 시가 게시된 지하철 역(station), 행정 구역(location), 시인 정보(Poet), 시가 당선된 공모전(Contest)를 클래스로 설정하였다.
- 관계(Relationship) 정의: 시와 위치(isLocatedin, isPostedon), 시와 작가(isWrittenby), 시와 공모전(isSelectedIn)간의 관계를 나타내는 릴레이션을 설정하였다.
- 속성(Attribute) 정의: 각 클래스가 가지는 세부 정보를 속성값으로 설정하였다. (상세 내용은 ‘Attribute’ 섹션 참조)
온톨로지(Ontology)
온톨로지 그래프(OntoGraph)
클래스(Class)
| 클래스명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Poem | 시 | 지하철 스크린도어에 게시된 시를 나타내는 클래스 |
| Station | 지하철 역 | 지하철 역 명을 나타내는 클래스 |
| Location | 위치 | 성북구의 법정동과 행정동을 참고하여 작성하되, 큰 범주로 간략화하여 표기한 위치를 의미하는 클래스.(예시: 하월곡동, 상월곡동, 월곡1동, 월곡2동은 월곡동으로 통일하여 표기한다.) |
| Poet | 시인 | 지하철 스크린도어에 게시된 시를 창작한 작가를 나타내는 클래스 |
| Contest | 공모전 | '서울詩 지하철 공모'로 통칭할 수 있는 공모전을 나타내는 클래스. 공모전은 2018년부터 시작되었으며, 공모전 명이 지속된 것이 아니라 계속 변화해 왔다.
|
릴레이션(Relation)
| 영문명 | 한글명 | 정의역 | 치역 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| isLocatedIn | 위치하다 | Station | Location | 역(Station)이 구체적으로 어느 위치(Location)에 있는지 서술하는 관계 |
| isWrittenBy | 작가에 의해 쓰이다 | Poem | Poet | 시(Poem)가 누구(Poet)에 의해 쓰였는지 연결하는 관계 |
| isPostedOn | 시가 게시되다 | Poem | Station | 시(Poem)가 어느 지하철 역(Station)에 게시되었는지 보여주는 관계 |
| isSelectedIn | 시가 선정되다 | Poem | Contest | 시(Poem)가 어느 공모전(Contest)에서 선정되었는지 보여주는 관계 |
속성(Attribute)
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 각각의 시(Poem)을 구별하는 고유값 |
| class | 클래스 | 이 노드가 속하는 클래스를 나타내며, Poem클래스임을 명시하는 속성 |
| name | 대표명 | 시의 제목을 명시하는 속성 |
| text | 전문 | 시의 전체 내용을 기록한 속성 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 각각의 지하철 역(Station)을 구별하는 고유값 |
| class | 클래스 | 이 노드가 속하는 클래스를 나타내며, Station클래스임을 명시하는 속성 |
| name | 대표명 | 지하철 역의 이름을 명시하는 속성 |
| line | 노선 | 지하철 호선을 분류해주는 속성 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 위치(Location)를 구별하는 고유값 |
| class | 클래스 | 이 노드가 속하는 클래스를 나타내며, Location클래스임을 명시하는 속성 |
| name | 대표명 | 위치를 법정동, 행정동에 기반하여 명시하는데 쓰이는 속성 |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 각각의 시인(Poet)을 구별하는 고유값 |
| class | 클래스 | 이 노드가 속하는 클래스를 나타내며, Poet클래스임을 명시하는 속성 |
| name | 대표명 | 시인의 이름을 표기하는 속성 |
| professionalStatus | 직업적 상태 | 직업적 시인으로 활동하는지 여부를 나타내는 속성. 시인과 시민으로 분류하며, 이때 기준은 다음과 같다. 시민 창작 시 부문에서 선정된 작가는 시민, 시인 시 부문에 선정된 작가는 시인. |
| 속성명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| gid | 식별자 | 각각의 공모전(Contest)을 구별하는 고유값 |
| class | 클래스 | 이 노드가 속하는 클래스를 나타내며, Contest클래스임을 명시하는 속성 |
| name | 대표명 | 공모전의 제목을 표기하는 속성 |
| year | 개최 년도 | 공모전이 몇 년도에 열렸는지 명시하는 속성 |
데이터 샘플링
연구 데이터
노드 데이터(총 299건)
- Contest 8건
- Location 8건
- Poem 138건
- Poet 136건
- Station 9건
링크 데이터(총 364건)
- isLocatedIn 9건
- isPostedOn 151건
- isSelectedIn 66건
- isWrittenBy 138건
데이터 개괄
연구 결과
Cyper Query & 분석·해석
문제의식 1
- 게시된 전체 시(Poem)의 수를 선정된(isSelectedIn) 년도(Contest.year)별로 분류하여 내림차순으로 출력하라.
- 맥락: 전체 시의 공모전 수상 년도를 정리하여 이에 따른 게시된 시의 수를 한눈에 볼 수 있는 질의어이다.
- 질의어
match(a:Poem)-[r:isSelectedIn]-(b:Contest) return b.year as 선정년도, count(a) as 선정작품수 order by 선정작품수 desc
.png)
위 질의어는 전체적인 구성에 집중한 질의어이다.
- 게시된 전체 시(Poem)의 수를 선정된(isSelectedIn) 년도(Contest.year)별로 분류, 시(Poem)가 게시된(isPostedOn) 지하철 역(Station) 당 선정된(isSelectedIn) 년도(Contest.year)별 시(Poem)의 수를 출력하라.
- 질의어
match (station:Station)<-[:isPostedOn]-(poem:Poem)-[:isSelectedIn]->(contest:Contest)
with station.name as 역이름, contest.year as ContestYear, count(poem) as PoemCount
order by ContestYear DESC
with 역이름, toString(ContestYear) + "년(" + toString(PoemCount) + "개)" AS TextDetail
return 역이름,
reduce(s = "", x IN collect(TextDetail) | s + (CASE WHEN s = "" THEN "" ELSE " / " END) + x) as 세부사항
order by 역이름 ASC
.png)
위 질의어는 똑같은 맥락을 지니나, 지하철 역에 집중하여 살펴보는 질의어이다.
현재 성북구 지하철에는 66개의 당선작이 걸려있다. 2022년에 게시된 작품이 26개로 제일 많으며 그다음으로 2024년에 16개, 2023년에 12개, 2025년에 11개, 2018년에 1개 순으로 이어진다. 2019년부터 2021년까지 당선된 시는 게시되지 않았다. 왜 이런 공백이 발생한 것인지에 대한 의문은 다음 문제의식을 통해 어느 정도 해소될 수 있다.
문제의식 2
- 성북구 지하철 내 게시된(isPostedOn) 시(Poem) 중 중복된 것을 찾고, 중복된 시(Poem)의 제목(name)과 중복된 횟수를 내림차순으로 출력하라.
- 맥락: 전체 시 중 중복된 것을 찾고, 중복된 이유에 대해 생각해보기 위한(예: 한국인이 선호하는 시여서 중복됨) 질의어이다.
- 질의어
match (a:Poem)-[r:isPostedOn]-(b:Station)-[s:isLocatedIn]-(c:Location) with a.name as 시제목, count(a) as 중복횟수 where 중복횟수 > 1 return 시제목, 중복횟수 order by 중복횟수 desc
.png)
옛집에 걸린 달-박경리 가옥 - 성봉수 1)"글 기둥 하나 잡고 연자매 돌리던 눈먼 말" 서울 한 귀퉁이 좁은 하늘 아래 고삐를 묶었던 곳 종잇장 넘기던 잔기침 소리 부딪는 나뭇잎에 바스라지는데 성북구 옛집의 처마 끝에 평사리 들판의 달이 걸렸다. 박경리 시 "눈먼 말" 1연의 차용
가장 많이 실린 시는 성봉수 작가의 ｢옛집에 걸린 달-박경리 가옥｣이다. 제목에 등장한 박경리(朴景利, 1926~2008) 작가는 한국 현대 문학사의 거장이며, 대표작으로는 대하소설 『토지』가 있다. ｢옛집에 걸린 달-박경리 가옥｣는 '2018 지하철 승강장안전문 게시용 詩 및 애송시 공모'에서 수상하여 걸린 시민 작품이다. 처음 시작을 박경리 작가의 시인 ｢눈먼 말｣의 첫 연을 그대로 인용, 제목, 시의 내용 등을 통해 작가는 박경리 작가를 기리는 작품으로써 이 작품을 쓴 것으로 추정된다. 실제로 박경리 작가는 1965년부터 1980년 원주로 이사 갈 때까지 성북구 정릉동에 실제 거주한 것으로 알려져 있는데, 이 때문에 성북구에 시가 배치한 것으로 보인다. 이를 통해 시를 배치할 때 마구잡이로 배치하는 것이 아니라 문학적 의미를 담아 배치하는 것임을 알 수 있었다.
또한 문제의식1에서 2018년에 당선된 시 1편이 이 작품이기에 새로운 시로 교체할 때, 이 작품은 교체하지 않고 의도적으로 남긴 것이라고 유추해 볼 수 있다.
※참고[1]
눈먼 말 - 박경리 글기둥 하나 잡고 내 반평생 연자매 돌리는 눈 먼 말이었네 아무도 무엇으로도 고삐를 풀어주지 않았고 풀 수도 없었네 영광이라고도 하고 사명이라고도 했지만 진정 내겐 그런 것 없었고 스치고 부딪치고 아프기만 했지 그래, 글기둥 하나 붙잡고 여까지 왔네
문제의식 3
- 지하철 내 게시된(isPostedOn) 시민(Poet.professionalStatus)이 쓴 시(Poem)의 수를 역(Station)마다 정리하고, 그 수를 역이름(Station.name)과 같이 내림차순으로 출력하라.
- 맥락: 시민이 쓴 시에 대해 알아봄으로써 공모전의 의도대로 시민의 참여가 잘 드러나는지 알아보기 위한 질의어이다.
- 질의어
match (a:Poet{professionalStatus: '시민'})-[r:isWrittenBy]-(b:Poem)-[s:isPostedOn]-(c:Station)-[t:isLocatedIn]-(d:Location)
return c.name as 역이름, count(a) as 작품수 order by 작품수 desc
.png)
- 한성대입구(Station.name)에 게시된(isPostedOn) 시민(Poet.professionalStatus)이 쓴 시(Poem)를 지하철 역(Station)과 함께 출력하라.
- 질의어
match (a:Poet{professionalStatus: '시민'})-[r:isWrittenBy]-(b:Poem)-[s:isPostedOn]-(c:Station{name:'한성대입구'})-[t:isLocatedIn]-(d:Location)
return b, s, c
nnew.png)
2.png)
첫번째 질의어를 통해 한성대입구역에서 '시민'의 시가 가장 많이 실린 것을 확인할 수 있다. 그리고 크게 한 역에 몰려있는 모습을 보이지 않으므로 주최 측에서 균등하게 시민의 시를 배치한 것으로 볼 수 있다. '시민'의 시를 더욱 자세히 확인하기 위하여 두번째 질의어를 통해 한성대입구역에 걸린 모든 시민의 시를 출력하였다. 이때 시에 대한 정보(특히 text)를 확인 가능하므로 후속 연구에서 활용 가능할 것으로 보인다.
문제의식 4
- 시인(Poet)이 시(Poem)를 2개 이상 썼다면(isWrittenby) 그 작가(Poet)와 작가가 쓴 시(Poem), 게시된 지하철역(Station), 위치(Location), 그리고 이 노드들을 잇는 관계까지 다 출력하라.
- 맥락: 2개 이상의 시가 게시된, 중복된 시인을 찾아 시의 다양성을 점검해 볼 수 있고 동시에 추적할 때 어느 곳에 위치하였는지 세세히 알 수 있음을 보여주는 예시로 쓰인 질의어이다.
- 질의어
match (a:Poet)-[r:isWrittenBy]-(b:Poem) with a, count(b) AS poemCount where poemCount >= 2 match (a)-[s]-(c:Poem)-[t]-(d:Station)-[u]-(e:Location) return *
new.png)
현재 성북구 내에서는 중복되는 시인이 많지 않다. 정지용 작가와 안시찬 작가의 작품이 각각 2개씩 게시되었다. 두 작가 모두 '시인'에 속하는 것을 확인 가능하다. 성북구 내에서는 시민이 2번 이상 수상한 적이 없다는 사실, 그리고 중복된 시인의 수가 많지 않다는 사실을 통해 주최 측에서 작품을 실을 때 독점 현상이 일어나는 것을 주의하고 있음을 알 수 있다.
또한 이 질의어는 주요 노드를 한눈에 다 보여줄 수 있는 질의어이기에 추후 활용도가 높을 것으로 예상된다.
문제의식 5
- 시(Poem)의 내용(Poem.text) 중에서 '성북'가 포함된 시의 제목(Poem.name)을 게시된(isPostedOn) 역(Station)의 이름(Station.name)과 호선(Station.line)과 같이 출력하라.
- 맥락: 추후 이 프로젝트를 통해 텍스트 연구를 진행할 팀을 위해 보여주는 예시로써 쓰인 질의어이다.
- 질의어
match (a:Poet)-[r]-(b:Poem)-[s]-(c:Station) where b.text contains '성북' return b.name as 시제목, a.name as 작가, c.name as 역이름, c.line as 호선
new.png)
성북이라는 단어를 포함한 시는 성봉수 작가의 ｢옛집에 걸린 달-박경리 가옥｣뿐이다. 문제의식2에서 알아보았듯이 실제 성북구와 연관성이 깊은 시임을 알 수 있다. 이 질의어를 통해 실제 시가 걸려있는 지역과 관련이 깊은 시가 존재하는지 알아볼 수 있었다. 다른 연구 팀을 위한 예시로써 쓰인 질의어이며, '성북'뿐만이 아니라 각각의 연구에서 큰 의미를 지니는 단어를 대입하면, 텍스트 연구를 진행하는 데 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 생각된다.
샘플페이지
한성대입구역: 갈대의 문장 - 정태종
한성대입구역: 가상 향수 - 차현준
성신여대입구역: 가랑잎 길 - 유재영
성신여대입구역: 곰나루 소나무들 - 함순례
길음역: 기다림의 미학 - 모수아
길음역: 개미의 교훈 - 안시찬
보문역: 꽃이고 봄이고 당신입니다 - 이형민
보문역: 길모퉁이 빵집 - 박몽구
안암역: 그런 사람이 왔다 - 김수원
안암역: 그대도 아는지 모르겠지만 - 들비
고려대역: 건망증 - 석수정
고려대역: 감자꽃 - 조석구
월곡역: 가족 - 김민자
월곡역: 가을서정 - 최대순
상월곡역: 가을 - 서효륜
상월곡역: 가만히 기대어 앉아 - 박서희
돌곶이역: 바람 부는 날 - 박정희
돌곶이역: 걷는 사람 - 조희
Maps 참고
지도를 통해 나타낸 모습
연구 후기
| NGY26KU | 🐰 | 처음에는 데이터 수집과 정리를 어떻게 하나 막막했었는데 하다보니 흥미도 생기고 정리된 모습을 보니 기분도 좋았습니다. |
| CEJ26KU | 🐯 | 그냥 지나치기만 했던 지하철 시를 직접 데이터화하고 그 속에서 의미까지 찾아보니까 앞으로 성북구 뿐만이 아니라 다른 지역에 있는 지하철 시도 관심을 더 가질 거 같습니다. 우리가 만들어 놓은 이 데이터가 기초가 되어 계속 업데이트되었으면 좋겠습니다. 다들 너무 수고하셨습니다! |
| LKS26KU | 🐣 | 이번 연구를 통하여 인공어와 친해진 기분이 듭니다(자연어와 대비되도록 인공어라고 표현했는데 이 표현이 정확한지는 모르겠습니다ㅎㅎ). 분명 학기 초에 소설을 주제로 만든 자료를 보면서 “와 나는 절대 이렇게 고생해야하는 프로젝트는 안 해야지!”라고 생각했었는데 어쩌다보니 이 수업에서 가장 발로 많이 뛰어야하는 프로젝트를 하게 된 것 같습니다. 지하철 타면서 사진 찍고 기록하고… 열심히 고생해주신 팀원 분들께 감사한 마음입니다. 기초 데이터를 만드는 작업은 재미있었습니다. 좀 더 공부해서 체계적이고 멋있는 자료를 만들고 싶어요. 모두 한 학기동안 수고하셨습니다! 감사합니다~~ |
| KMS26KU | 👍🏻 | 처음 프로젝트를 시작하면서, 우리가 하는 일이 의미 있는 자료를 만들어낼 수 있을까에 대해 고민을 많이 했는데, 조원분들이 다들 열심히 해주신 덕분에 만족스러운 결과물이 만들어져서 뿌듯하다. 모두들 열심히 해주셔서 감사합니다!!!!! |
| LMS26KU | 🐹 | 주제 선정부터 굉장히 막막했지만, 매주 조금씩 작업을 진행하면서 최종적으로 이렇게 만족스러운 결과물을 만들 수 있게 되어 기쁩니다. 특히 앞으로 더욱 발전시켜 나갈 수 있는 주제를 연구할 수 있었다는 점에서 의미 있는 시간이었습니다. 조원분들 모두 한 학기 동안 정말 수고하셨습니다!! |
| AYN26KU | 🎵 | 매일 지하철을 타고 내리지만 늘 무심코 지나쳤던 지하철 스크린도어의 시들을 이번 프로젝트를 통해 하나하나 깊이 있게 들여다볼 수 있어 의미 있는 시간이었다. 비록 이번 연구는 성북구라는 지역에 한정되어 진행되었지만, 먼 훗날, 이 아카이빙 시스템이 성북구를 넘어 서울시 전역의 지하철 시를 모두 담아내는 큰 시스템으로 멋지게 성장하기를 꿈꿔 본다. 지금까지 열심히 활동해주신 조원분들 정말 수고 많으셨습니다! |
코멘트
핫하조
| ASW26KU | 🐰 | 일상생활 속에서 일반적으로 쉽게 지나치는 지하철역의 시를 연구주제로 잡으신 것이 인상 깊었습니다. 그리고 시 내용과 지하철역의 위치에 연관성의 연관성을 확인하려 한 점이 신선했습니다. 수고하셨습니다. |
| KJW26KU | 🐯 | 작품 수와 게시 현황을 단순 집계하는 데 그치지 않고, 시의 내용과 지역적 맥락을 연결하여 해석하려 한 점이 인상적이었습니다. 특히 지역성과 문학적 의미가 작품 배치에 반영될 수 있다는 가능성을 제시한 점이 흥미로웠습니다. |
| OSH26KU | 🐣 | 평소 지하철에 관심이 많았는데요, 지하철 역에 항상 있었던 시에 대해서 분석한 점이 흥미로웠습니다. 시의 내용이 호선에 따라 달라질 수 있는지 하는 부분도 관심이 생겼습니다. 좋은 발표 감사합니다! |
| LDH26KU | 👍🏻 | 주제 선정이 매우 신선했고, 자료 수집을 직접 방문해서 진행하신 노력이 인상적이었습니다. 자주 접하지만 무심코 지나치기 쉬운 지하철 스크린도어 시에 대해서 한층 흥미를 갖게 되는 계기가 되었습니다. 수고하셨습니다! |
| KHJ26KU | 🐹 | 직접 지하철역을 방문하여 시를 촬영하고 데이터베이스로 구축하셨다니 힘드셨을 것 같습니다. 일상 속에서 쉽게 지나칠 수 있는 지하철 시를 아카이빙 대상으로 삼아 시민들의 접근성을 높이고자 한 연구 목적이 흥미롭다고 느꼈고 정말 수고하셨습니다!!! |
| ADE26KU | 🎵 | 직접 발로 뛰며 데이터를 수집하셨다니 정말 대단하십니다..! 샘플 페이지를 만들어서 타 유저들이 참여할 수 있는 장을 형성해주신 점이 인상 깊었습니다. 수고 많으셨습니다!! |
그것이알고싶조
| LYS26KU | 🐰 | 일상에서 너무 익숙해서 그냥 지나쳤던 시를 연구 주제로 삼은 게 신기했고, 앞으로도 지하철을 탈 때 스크린 도어에 걸린 시를 한 번쯤 더 읽어볼 것 같습니다. |
| LCY26KU | 🐯 | 디지털'인문학'에 가장 어울리는 뜻깊은 탐구라고 생각했습니다. 직접 역에 있는 시들을 하나하나 찍어 정리하신게 인상깊었습니다! 지하철 타기 전에 한 번씩 시를 읽어 보게 되는 계기가 되었습니다. |
| JYJ26KU | 🐣 | 저는 항상 지하철을 자주 타지만, 그저 사람들에게 가는 길이 심심하지 않기 위해서나 위안을 주기 위한 목적 정도로만 생각하고는 했습니다. 단순히 그런 목적 뿐만 아니라 지역성을 나타내는 목적 또한 있었다는 것을 알게 되어 너무 신선하고 흥미로웠던 주제였습니다! |
| LXT26KU | 👍🏻 | 지하철 타면서 시를 굉장히 많이 봤었는데 이렇게 정리 해주신거에 굉장히 신선했고 카테고리별 정리한게 쉽지 않으셨을거 같은데 고생 많이 하셨습니다! |
| CJ26KU | 🐹 | 인문학적이고 너무 좋았어요 ㅎㅎ 진짜 디인응 수업에 딱 맞는 발표가 아니었을지... |
| CYS26KU | 🎵 | 코멘트를 자유롭게 남겨 주세요 |
잼컨조
| KYJ26KU | 🐰 | 스크린도어도 직접 확인하셨다는 점에서 이 연구에 진심을 다하셨다는 것이 느껴졌습니다. 공모전의 의도대로 시민의 참여가 잘 드러나는지 확인하기 위한 질의어를 잘 작성하셨다고 생각했습니다. 그리고 자신의 문제의식만을 해결하기 위한 연구가 아니라 후속 연구에서도 활용할 것이라 예상하며 데이터를 정리하신 점이 인상깊었습니다. 수고하셨습니다! |
| KMJ26KU | 🐯 | 성북구 각 지하철 역에 있는 시들을 직접 조사하셨다는 것이 매우 인상 깊었습니다. 또한, 가장 많이 실린 시인 <옛집에 걸린 달 - 박경리 가옥>이 박경리 작가의 실제 거주지와 ‘성북’이라는 키워드 언급과 연결된다는 점을 발견함으로써, 데이터 속 빈도를 단순한 수치로 보지 않고 지역의 역사,문화적 배경과 연계해 의미를 도출한 점이 재밌었습니다. 다들 수고하셨습니다! |
| CYW26KU | 🐣 | 성북구 곳곳에 있는 시를 직접 조사하고 아카이빙한 노력이 정말 인상적이었고, 지도나 샘플 페이지 등 다양한 방식으로 데이터를 정리한 점도 돋보였습니다. 특히 성북구와 관련된 시가 실제로 많이 게시되어 있다는 발견이 흥미로웠고, 연고·시기·시인을 중심으로 문학사적 의미를 살펴보려는 시도도 좋았습니다. 앞으로 데이터가 더 축적된다면 더욱 다양한 분석으로 확장될 수 있을 것 같아 기대되는 연구였습니다.!!!! |
| CSY26KU | 👍🏻 | 평소 지하철을 이용하며 마음에 여유가 없어서 스크린 도어에 있는 시들을 제대로 감상하지 못했는데 이 연구를 보고 관심을 가지게 되었습니다! 살펴보니 정말 감동적인 시들이 많아서 정성스럽게 자료를 조사해서 의미 있는 연구 진행해 주신 조원분들께 감사했습니다! |
| AJO26KU | 🐹 | 평소 지하철을 이용하면서 시가 있는걸보고 왜 있는건지 항상 의문을 가졌었는데 이렇게 데이터화해서 보니까 재미있었습니다. 직접 조사하시느라 너무 고생하셨을 것 같아요! 추후 연구도 계속 생각하시면서 연구하신 부분들도 너무 인상깊었습니다. 수고하셨습니다!. |
| LSE26KU | 🎵 | 선정된 주제들은 모두의 일상생활과 매우 밀접한 관련이 있으며 실질적인 가치가 큽니다.이 프로젝트는 시에 대한 접근성을 높이기 위해 디지털 시 아카이브를 구축하는 것을 목표로 할 뿐만 아니라, 활동의 효과를 평가하고 심도 있는 고찰을 보여줍니다. 특히 시민들을 아카이빙 과정에 참여시키는 제안이 매우 훌륭하다고 생각합니다. 이는 노동력을 절감하고 지속 가능한 방식일 뿐만 아니라, 시에 대한 인식을 높여 도시 문화 확산에 있어 진정으로 탁월한 접근법입니다.수고하셨습니다. |
에쁠조
| KJH26KU | 🐰 | 가장 인상 깊었던 팀이었습니다! 스크린 도어에 적힌 시는 그냥 지나가거나 지하철을 기다릴 때 한 번 읽어보는 정도였는데 이렇게 데이터화하니 뜻밖의 관계도 알아낼 수 있었던 의미있는 연구였습니다. 직접 발로 뛰어 데이터로 수집하시고 정말 고생 많으셨습니다! 범위가 더 넓어진 후속 연구가 기대됩니당 |
| LEW26KU | 🐯 | 매일 지나치는 지하철 공간에 있는 시를 연구 대상으로 삼았다는 점이 매우 참신하게 느껴졌습니다. 단순히 시를 수집하는 것에 그치지 않고 시인, 작품, 장소를 연결한 데이터 모델을 구축했다는 점이 인상적이었고, 문화 콘텐츠를 디지털인문학적으로 해석한 좋은 사례라고 생각합니다. 특히 후속 연구로 확장할 수 있는 가능성이 많아 보였고 흥미로운 발표였습니다. 수고하셨습니다! |
| LYK26KU | 🐣 | 일상에서 쉽게 지나치는 '지하철 스크린도어 시'를 성북구라는 지역적 범위와 결합하여 디지털 아카이빙 플랫폼으로 확장한 기획이 매우 신선했습니다. 단순히 데이터를 모으는 데 그치지 않고, Cypher 질의어를 통해 '박경리 가옥' 사례처럼 지역의 역사 문화적 맥락(성북구 정릉동 거주)이 실제 시 배치에 어떻게 반영되었는지 데이터로 증명해 낸 분석 과정이 인상 깊었습니다. 2019~2021년 공백기에 대한 의문이나 시민 참여도 점검 등 온톨로지를 활용해 영리하게 문제의식을 해결해 나간 훌륭한 프로젝트라고 생각합니다. 고생 많으셨습니다! |
| HJH26KU | 👍🏻 | 일단 직접 발로 뛰며 수집한 데이터라는 점에 큰 박수를 드리고 싶습니다. 지하철을 기다리며 스크린도어의 시를 보긴 했지만 이에 대한 깊은 생각은 안해보았는데, '디지털인문학응용'이라는 과목에 가장 걸맞는 연구를 하신 것 같습니다. 내용도 매우 흥미로웠고, 발표에도 주제에 대한 애정이 엿보여서 인상깊었습니다. 고생하셨습니다! |
| CGH26KU | 🐹 | 개인적으로 마음에 가장 와닿았던 팀입니다! 우리가 일상에서 쉽게 접할 수 있는 지하철역이라는 환경을 매게체 삼은 것도 흥미로웠고, 요즘 같은 시대에 등한시될 수 있는 인문학을 연구주제로 잡았다는 점 또한 인상깊었습니다. 너무 사소하고 지나치기 쉬운 주제라 이걸 어떻게 연구에 녹여내실까 궁금했는데, 데이터 활용해서 유의미한 결과를 도출하신 것 같아 제가 다 뿌듯했습니다! |
| KRB26KU | 🎵 | 역마다 시의 연관성이 있을까해서 살펴보았는데 시의 주제 보다는 메타 데이터 간의 관계만을 본 것 같아서 약간의 아쉬움이 남습니다. 성북구 한정보다 서울시 전체로 본다면 구별 차이가 있을 것 같아서 힘들겠지만 추후 연구로 전체 서울로 넓혀본다면 더욱 의미가 생길 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 한 번도 생각해보지 못했던 지하철 시를 한 번 자세히 들여다 볼 수 있었던 연구인것 같습니다. 수고하셨습니다! |
참고 자료
(참고 자료 및 주석은 출처 표기 규칙 페이지를 참고할 것!)
『성북구청』
『성북마을아카이브』
주석
- ↑ 박경리, 「눈먼 말」,『우리들의 시간』, 마로니에북스, 2012, p.34