옵시디언을 활용한 영어 고전 프랑켄슈타인 읽기 3

Obsidian 저장소 하나를 전적으로 소설 Frankenstein의 내용으로만 채워보면 어떨까 생각해보고 있습니다. Obsidian 볼트로 소설 한 편의 세계를 만들어보는 것이지요. 이런 아이디어는 다음 책에서 얻을 수 있었습니다.

조지훈. (2024). 창작자를 위한 옵시디언 마스터북. 비제이퍼블릭.

웹툰 작가인 저자는 Obsidian으로 자신의 웹툰 제작을 위한 세계관을 만들었더군요. 인상적이었습니다. 한국 사람들이 엑셀을 창의적으로 다양하게 쓰듯이 Obsidian도 그렇게 써보면 재미있겠다는 생각을 해보게 되네요. 아래 내용은 그런 방식을 제 관점으로 취해 정리해본 사항입니다.

옵시디언에 Frankenstein 이해 자료 넣기

모국어가 아닌 외국어로 된 글을 읽는 것은 어려운 일입니다. 이런 어려운 일을 해나가는데 도움을 줄 수 있을 자료를 다양하게 제공하는 것은 유용할 것입니다. 이런 자료를 통해 소설에 대한 배경 지식을 갖게 된다면 영소설 읽기가 한결 쉬워질 것입니다.

Frankenstein는 많이 알려진 영어 고전이라서 참고할만한 자료들이 꽤 많습니다. 다음과 같은 자료들을 예시로 소개해볼 수 있겠습니다. perplexity와 같은 생성형 AI 툴을 이용하면 더 많은 자료를 찾을 수 있을 것입니다. 그럴 계획입니다.

텍스트 자료 (한글)

- 위키피디아(한글): https://ko.wikipedia.org/wiki/프랑켄슈타인 (간단하게 읽어볼만한 자료)

- 나무위키: https://namu.wiki/w/프랑켄슈타인 (좀 더 길게 읽어볼만한 자료)

텍스트 자료 (영어)

- 위키피디아(영어): https://en.wikipedia.org/wiki/Frankenstein (꽤 긴 내용)

동영상 자료 (유튜브)

- 알쓸인잡: https://youtu.be/Zb-2yhI4nYQ (소설의 저자와 배경에 대해 알 수 있음)

- 너진똑: https://youtu.be/b2VzLS0BL9E (소설의 다양한 해석에 대해 알 수 있음)

- '프랑켄슈타인'으로 유튜브 검색: https://www.youtube.com/results?search_query=프랑켄슈타인

영화

2004년에 미국에서 프랑켄슈타인이 TV 시리즈로 만들어졌습니다. 이 TV 시리즈가 유튜브에 Part 1, Part 2로 공개되어 있습니다.

- Connor, K. (2004). Frankenstein. Hallmark Entertainment. https://www.imdb.com/title/tt0368730/ (IMDb 소개페이지)

- Part 1: https://youtu.be/OaJftrcR8IM

- Part 2: https://youtu.be/Ko8jBzUXsTE

뮤지컬

유튜브 검색을 통해서도 알 수 있으시겠지만, 요즘 '프랑켄슈타인'으로 인터넷을 검색하다보면 한국 창작뮤지컬인 '프랑켄슈타인' 관련 자료를 많이 보게 됩니다. 2014년에 초연된 이후 올해 10년째를 맞이하여 다섯 번째 공연이 2024년 8월까지 있다고 하네요. 멋진 일이라고 생각합니다. 세계적으로 유명한 영어 고전을 텍스트로 하여 창작한 뮤지컬이 10년 넘게 인기를 얻고 있다는 것은 대단한 일이지요. 롱런을 기대합니다.

- 2024 뮤지컬 프랑켄슈타인 10주년 기념 공연, Official Trailer: https://youtu.be/2L4fq4N8mUU

- EMK Music 재생목록: https://www.youtube.com/playlist?list=PLlzBBXwYdjDEIeVLjmGrQwOq598UJNBUM

이런 자료들을 Obsidian에 어떻게 넣을 것인지 궁리를 해봐야 할 것 같습니다. 저작권에 문제가 없는 범위에서 텍스트와 함께 이미지 등 멀티미디어 자료를 함께 넣으면 좋겠다는 생각을 해봅니다. 다만, Obsidian 저장소의 파일 크기를 생각해볼 때 적당한 개수의 이미지는 넣어도 되지만 동영상 등의 자료는 용량 때문에 링크로 처리해야 할 것 같고요.


옵시디언에 넣은 Frankenstein 영어 자료 활용하기

Frankenstein과 같은 영어 고전을 영어 원문으로 읽는 것과 이런 소설을 소개하는 영어 자료를 원문으로 읽는 것은 성격이 좀 다르다고 생각합니다. 고전은 시대의 검증을 거쳐온 인류의 문화로 고전 그 자체의 형식으로 즐기면 더 좋을 것입니다. 그래서 Frankenstein을 영어 원문으로 읽어볼 것을 제안하고 있는 것이지요. 하지만 소개자료는 정보나 해석을 제공해주기 때문에 효율적으로 활용하면 좋을 것입니다. (물론, 이런 소개자료를 원문 그대로 읽는 것도 의미가 있을 것입니다.)

ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용해서 Obsidian 저장소의 영어 자료를 쉽게 번역해서 읽을 수 있는 방법을 정리해보고 좀 더 편리한 방법을 적용하면 좋을 것입니다. 다음과 같은 방법이 가능하지 않을까 싶습니다.

- 브라우저 확장 프로그램의 번역 기능 활용

- DeepL 활용

- Obsidian의 커뮤니티 플러그인 활용

Obsidian의 번역 플러그인을 하나씩 테스트해보면 좋을 것 같습니다. Obsidian에서 DeepL의 API를 사용할 수 있다는 전문가분의 설명을 들었습니다. 가능성이 있어 보입니다.


옵시디언의 Frankenstein 읽기

다양한 자료를 통해 소설 Frankenstein에 대해 이해하게 되었다면 소설을 실제로 읽어보아야겠지요. 읽는 방법으로 순차적 읽기와 검색해서 읽기를 생각해볼 수 있을 것입니다.

순차적으로 읽기

이 시리즈의 첫 번째 글에서 소개해드린 것처럼, Obsidian 노트를 통해 연결된 Frankenstein 텍스트를 순차적으로 읽을 수 있을 것입니다. 소설의 첫 부분인 Letter 1부터 시작해서 각 노트의 끝부분에 있는 다음 노트 링크를 통해 소설을 쭉 읽어나갈 수 있을 것입니다. 마치 책처럼요.

경우에 따라 목차가 있는 노트를 통해 소설의 특정 부분부터 읽어나갈 수 있을 것입니다. 읽다가 도중에 멈추는 위치에 간단한 표시를 해두면 나중에 그 부분부터 읽어나갈 수 있을 것이고요.

검색으로 읽기

이 시리즈의 두 번째 글에서 소개해드린 것처럼, Obsidian의 다양한 검색 방법을 통해 Frankenstein를 읽어나갈 수 있을 것입니다.


언어 데이터로 Frankenstein 읽기

인공지능의 3대 요소 중에 하나로 빅데이터를 언급하곤 합니다. 언어 데이터는 빅데이터 중에 큰 부분을 차지하고요. 그런 만큼 소설과 같은 텍스트를 언어 데이터로 보면서 이런 데이터를 다룰 수 있는 능력을 갖추는 것은 인공지능 시대에 유용한 역량이 될 것입니다.

문학 텍스트를 데이터로 하여 읽는 시도가 다양하게 있습니다. 그중에서 프랑코 모레티의 '멀리서 읽기(distant reading)'가 유명합니다.



모레티, 프랑코. (2020). 그래프, 나무, 지도 (이재연 역). 문학동네.

이와 같은 '멀리서 읽기'를 위해, 즉 언어 데이터를 분석해서 이해하기 위해, 바로 코딩을 하는 것은 부담이 큽니다. 그래서 노코딩 방식의 텍스트 마이닝 툴을 사용해보면 좋을 것입니다. 아래는 Voyant Tools(https://voyant-tools.org/)이라는 노코딩 툴을 이용해서 Frankenstein을 분석해본 것입니다.

- 단일 파일 분석: https://voyant-tools.org/?corpus=a21ab3a19dacefffb4166064b9d9370f (소설 텍스트 전체를 하나의 파일로 분석)

- Chapter별 분석: https://voyant-tools.org/?corpus=15de560fd368f0cc5bfba5659bc58b5e (소설 텍스트를 chapter별로 별개의 파일로 나눠서 분석)

- Frame별 분석: https://voyant-tools.org/?corpus=f91819b23b5d3087decb7318abb56ea6 (소설 텍스터를 화자의 시점에 따라 나눠서 분석, Walton 시점, Frankenstein 시점, 괴물 시점)

Voyant에 익숙해졌다면 다음 단계로 Orange(https://orangedatamining.com/)라는 데이터 마이닝 툴을 사용해보면 좋을 것입니다. 오렌지는 데이터를 다루거나 분석하는 블록들을 연결시키는 모듈 방식으로 데이터를 분석합니다. 코딩을 거의 하지 않는 데이터 마이닝 툴입니다.


마무리 멘트

GPTers 캠프를 통해 생성형 AI에 대한 정보를 많이 얻게 되었습니다. 다양하고 전문적인 사용 방법을 알 수 있게 되었고요. 작년 2023년에 Obsidian을 알게 되어 그럭저럭 사용해오고 있었는데, 이번 캠프를 통해 보다 심화된 사용법을 알게 되었고 점차 배워나가고 있습니다. 즐거운 일입니다. 감사하는 마음이고요. 이렇게 배운 것을 저의 화두인 언어교육에 활용해볼 수 있게 되어 아주 좋습니다. ^^


#11기연구지식관리

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