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초록·키워드
본 연구는 K-컬처의 확산으로 중요성이 커지는 '한국문학 번역'에 관한 약 20년간의 학술 연구 동향을 텍스트 마이닝을 활용하여 다각적으로 분석한 것이다. RISS에서 수집한 KCI 등재 논문 1,617편을 대상으로, 거시적인 시계열 변화를 추적하는 DTM과 문맥을 고려하여 미시적 토픽을 추출하는 BERTopic을 병용하였다. 분석 결과, 근대 및 식민지기 등 전통적 주제가 감소하는 반면, AI·기계 번역과 페미니즘·젠더 관련 연구가 최근 급증하고 있음을 밝혔다. 통사적인 대주제를 포착하는 DTM과 신흥 토픽을 예민하게 감지하는 BERTopic을 통합하여, 연구주제의 역동적 변용을 정교하게 그려내었다. 이를 통해 한국문학 번역 연구가 인문학적 전통과 기술 혁신의 교차점에서 다양화되고 있는 실태를 실증하고, 향후 연구를 위한 객관적인 지표를 제시하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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