언어 요소들의 분포적 특성이 언어적 구성소 발현에 미치는 영향에 관한 연구
저자
발행기관
발행연도
2014년
작성언어
Korean
자료형태
한국연구재단(NRF)
음소연속체 결합도 계산의 신뢰도를 높이기 위해서 영어의 경우 다음 세 가지 데이터베이스를 모두 이용한다. (1)MRC Psycholinguistic Database (Coltheart, 1981: http://www.psy.uwa.edu.au/mrcdatabase/uwa_mrc.htm), (2)Kessler & Treiman (1997)(http://brettkessler.com/SyllStructDistPhon/), (3)the Hoosier Mental Lexicon (Nusbaum et al., 1984, http://128.252.27.56/Neighborhood/SearchHome.asp). 이 세 가지 데이터베이스에 들어있는 단일음절 및 2음절 단어를 대상으로 하여 이 단어들 안에서 바로 인접하여 나타나는 음소연속체의 빈도수를 먼저 조사하고 그것을 바탕으로 해당 연속체들의 영어전체 단어에서 상대적 결합도를 측정한다. 본 연구는 위 3가지 데이터베이스에서 [CVC]σ, [CGVC]σ, [CVC]σ[CVC]σ, [CGVC]σ[CVC]σ 로 이루어진 1음절 단어와 이것들의 조합으로 만들어진 2음절 단어만을 추출하여 그 단어들내에 나타나는 “CV-”, “CG-”, “GV-”, “-VC” 이 4가지 음소연속체의 빈도수를 구하고 그것을 바탕으로 이 연속체들의 상대적 응집도를 구할 것이다(여기서 C는 유음이 아닌 일반 자음, G는 모음성 자음, 즉 유음을 말한다). 1음절 단어만을 조사한 기존 연구는 (예, Kessler & Treiman, 1997) 영어에서 “-VC”가 “CV-”보다 더 일반적으로 결합도가 높다는 것을 보였다. 본 연구는 이 결과가 데이터베이스를 달리 했을 때도 유효한지를 살펴본다. 덧붙여 이 결과가 2음절 단어들의 첫 번째 및 두 번째 음절에서도 동시에 유효한지를 또한 살펴본다. 기존의 모든 연구들은 또한 영어 음소결합도 계산에 영향을 줄 수 있는 다음의 몇 가지 요소들을 통제하지 않았는데 본 연구는 그것들을 통제하여 보다 더 구조화된 결과를 창출하고자 한다. 관련된 요소들은: (1) 음소연속체가 속한 단어가 기능어 vs. 내용어 인지에 관한 구분, (2) 음소연속체가 속한 단어가 상대적으로 고빈도 vs. 저빈도 인지에 관한 구분, (3) 음소연속체 계산을 그 단어의 기저형 vs. 표면형으로 할 것인지에 관한 구분이다. 한국어 음소연속체 응집도 계산은 국립국어원이 제공한 표준국어대사전에 기반한 네이버 국어사전(http://krdic.naver.com)에 등재된 모든 단일음절 및 2음절 단어를 대상으로 하여 실시한다. 영어와 마찬가지로 한국어도 [CVC]σ, [CGVC]σ, [CVC]σ[CVC]σ, [CGVC]σ[CVC]σ 로 이루어진 1음절 단어와 그것들의 조합으로 되어있는 2음절 단어만을 추출하여 그 단어내에 나타나는 “CV-”, “CG-”, “GV-”, “-VC” 이 4가지 음소연속체의 빈도수를 구하고 그것을 바탕으로 이 연속체들의 상대적 결합도를 구할 것이다. 음소연속체가 속한 단어 자체의 고빈도 vs. 저빈도 구분은 강범모·김흥규(2004)에 나와 있는 빈도수 정보를 이용할 것이다. 어떤 특정단어의 빈도수가 강범모·김흥규(2004)에 나와 있지 않으면 구글 고급탐색(advanced search)기능을 사용하여 그 단어의 빈도수를 측정할 것이다. 음소연속체 결합도 측정을 위해서 구체적으로 두가지 통계값을 이용한다. 첫 번째는 음소 연속체의 “gamma-phi"라고 불리는 통계값을 사용할 것이다 (이 통계값의 원리에 대한 보다 자세한 것은 Perruchet & Peereman, 2004; Kurtz & Mayo, 1979를 참고할 것). 두 번째는 특정 음소의 절대적 유형빈도가 가지는 문제를 통제할 수 있으면서 음소연속체의 상대적 결합도를 구할 수 있는 또 다른 방법은 odds ratio(OR)를 이용하는 것이다. 이 통계값은 “gamma-phi" 값보다 개별 음소의 절대적 유형빈도가 음소결합도에 줄 수 있는 잘못된 영향을 훨씬 더 엄격하게 통제해 줄 수 있는 방법이다 (Wilcox, 2003 참고). 이 통계값을 기반으로 영어 한국어 학습자들이 실제 자기 모국어에 나타나는 언어적 요소들의 분포적 정보(distributional information)를 파악하고 이를 이용하는지 알아보기 위하여 음절나누기 과제, 구체적으로 음소탈락(phoneme deletion)과제와 개별 음소 분리(phoneme isolation)과제를 실시한다.
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