보조사 ‘까지, 마저, 조차’의 분포 양상과 선택 구조 = Distributional Patterns and Selectional Constraints of the Korean Auxiliary Particles kkaji, majeo, and jocha

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 언어 외적 맥락인 텍스트 유형과 언어 내적 맥락인 공기 어휘의 의미 선호, 의미 운율, 형태-통사적 결합 형태에 따라 ‘까지, 마저, 조차’의 복합적인 분포 특성과 의미적 차이를 규명하고자 하였다. 나아가 이러한 다변량 변인들의 위계 구조 속에서 각 보조사가 선택되는 조건을 실증적으로 밝히고자 하였다. 분석 결과, 첫째, ‘까지, 마저, 조차’와 각 변인 간 교차분석 결과, 모두 통계적으로 유의미한 연관성을 지니고 있었다. 둘째, 다중대응분석 결과, 세 보조사와 이들 공기 변인 사이에 형성된 거시적 군집 양상을 확인할 수 있었다. 셋째, 조건부 추론 나무 분석 결과, 개별 변수들의 복합적인 위계 구조에 따라 보조사의 실제 선택 확률이 정교하게 분화됨을 확인하였다. 본 연구는 언어 내적 요소와 언어 외적 요소를 복합적으로 고려하여 세 보조사의 미묘한 분포적 변별성을 통계적으로 입증하였다는 점에서 의의가 있다. 특히 변인들의 다층적 위계 구조에 따라 특정 맥락 조건에서 선택되는 보조사가 무엇인지를 객관적 수치로 규명하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to clarify the complex distribution characteristics and semantic differences of the Korean auxiliary particles kkaji, majeo, and jocha by examining extra-linguistic contexts (text types) and linguistic contexts (semantic preference, semantic prosody, and morphosyntactic bonding) based on large-scale corpus data. Furthermore, this study empirically identifies the conditions under which each particle is selected within the hierarchical structure of these multivariate factors. The analysis results are as follows. First, cross-tabulation analysis confirmed a statistically significant association between the choice of the three particles and each independent variable. Second, Multiple Correspondence Analysis (MCA) identified macro-level clustering patterns among the three particles, text types, and their collocational environments. Third, Conditional Inference Tree (CIT) analysis demonstrated that the actual selection probabilities for each particle are precisely differentiated based on the complex hierarchical structure of individual variables. This study is significant in that it statistically validates subtle semantic usage differences by comprehensively considering both internal and external linguistic factors. Notably, it provides objective numerical evidence identifying which particle is selected under specific contextual conditions defined by the multi-layered hierarchical structure of the variables.