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의미적 선호를 통한 ‘기쁨’ 감정동사 의미 변별 연구 - ‘기쁘다, 즐겁다, 반갑다, 재미있다, 행복하다’를 중심으로- = A Study on the Differentiation of the Meaning of ‘Happiness’ Type Emotional Verbs through Semantic Preference - Focusing on ‘gippeuda, jeulgeopda, bangapda, jaemiitda and haengbokada’ -
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2022
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531-565(35쪽)
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본 연구는 말뭉치 자료를 이용하여 인간의 가장 보편적인 감정인 ‘기쁨’류 감정동사의 의미적 선호를 통해 의미의 특성을 밝히는 것을 목적으로 한다. 인간의 감정은 복잡, 미묘할 뿐만 아니라 그 경계가 뚜렷하지 않기 때문에 사전의 뜻풀이만으로 감정동사의 의미를 정확하게 파악하기가 어렵다. 최근 말뭉치 언어학의 발전과 AI 기계학습 등의 영향으로 ‘감정’이 언어적으로 표현되는 현상에 관한 연구가 많이 이루어졌다. 이로써 본고는 5개의 ‘기쁨’류 감정동사인 ‘기쁘다, 즐겁다, 반갑다, 재미있다, 행복하다’를 연구대상으로 선정하였다. 그리고 말뭉치 자료를 통해 이 5개 ‘기쁨’류 감정동사와 공기하는 명사들을 추출하였다. 다음으로 ‘기쁨’류 감정동사 간의 친소관계를 파악하기 위하여 네트워크 분석을 실시하였다. 마지막으로 ‘기쁨’ 감정동사와 공기명사의 의미적 선호 양상을 살펴봄으로써 그 의미적 특성을 고찰하였다. 이는 ‘기쁨’ 감정동사의 실제 사용 양상을 말뭉치 자료를 통하여 공기명사의 의미적 선호를 밝힘으로써 유의어 간의 의미 차이를 더 객관적이고 더 섬세하게 고찰하였다는 점에서 의의가 있다.
더보기The purpose of this study is to reveal the characteristics of meaning through the semantic preference of the ‘happiness’ type emotional verbs, which is the most common human emotion, using corpus data. Since human emotions are not only complex and subtle, but also because their boundaries are not clear, it is difficult to accurately grasp the meaning of emotional verbs only by solving the meaning of the dictionary. Recently, many studies have been conducted on the phenomenon in which ‘emotion’ is expressed verbally due to the development of corpus linguistics and AI machine learning. As a result, this paper selected five ‘happiness’ type emotional verbs, ‘gippeuda, jeulgeopda, bangapda, jaemiitda and haengbokada’ as the subject of the study. And through corpus data, these five ‘happiness’ type emotional verbs and the co-occurrence of nouns were extracted. Next, a network analysis was conducted to understand the intimacy between the ‘happiness’ type emotional verbs. Finally, the semantic characteristics were examined by examining the semantic preference patterns of ‘happiness’ type emotional verbs and the co-occurrence of nouns. This is meaningful in that the difference in meaning between synonyms was more objectively and more delicately examined by revealing the semantic preference of the co-occurrence of nouns through corpus data.
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