영어교육에 게재된 코퍼스 기반 연구 분석: 학습자 코퍼스와 응용코퍼스 언어학 연구를 중심으로

이은주 한국영어교육학회 2015 ENGLISH TEACHING(영어교육) Vol.70 No.5

This study mainly explores the research themes and topics of corpus-based studies published in English Teaching in an attempt to provide future directions and pedagogical implications in this research domain. For the purposes of the study, a total of 42 corpus-based research articles published in English Teaching were reviewed and analyzed in terms of research topics, methodology, and characteristics of the corpora employed in the studies. The thematic and topical analysis of the corpus-based studies showed that much research, i.e., 64%, has focused on the analysis of vocabulary items. Further, the analysis of the research methods revealed that corpus-based studies published in English Teaching mainly employed quantitative methods to describe frequency and distribution information of the target linguistic items. It also provided the description of the characteristics of the corpora adopted in the corpus-based research. Interestingly, many corpus-based studies published in English Teaching focused on the analysis of the learner corpus data. The paper discusses the future research directions and pedagogical implications for corpus-based studies on TEFL.

공학학술영어에 대한 코퍼스 분석

하명정(Myung-Jeong Ha) 인문사회과학기술융합학회 2018 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.8 No.8

수년간 영어 읽기 능력은 주로 어휘 지식에 달려있다는 것이 지배적인 생각이었다. 또한 영어가 모국어가 아닌 공과대학생이 영어로 된 교재를 읽는데 요구되는 기본적인 어휘 능력이 부족하다는 통념이 일반적이었다. 최근 수년간 국가 정책적으로 추진된 대학영어매개수업을 기반으로 공과대학생들도 영어로 된 교재로 전공을 공부해야 한다는 의견이 조성되었다. 이에 본 연구에서는 공학영어코퍼스를 구축하여 추출된 단어의 빈도, 분포, 유형에 대해 논하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 코퍼스 기반 분석을 활용하여 공학영어의 특징을 조사하고자 하였다. 구축된 목표코퍼스는 기본적으로 공대에서 다루는 교재를 기반으로 만들어졌고 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 구성되었다. 본 연구는 비교대상이 되는 참조코퍼스로서 랭카스터 대학에서 구축된 British National Corpus(BNC)의 문어 부분을 활용하였고, 코퍼스 분석도구를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석을 실시한 결과를 보여준다. 이러한 양적 분석의 결과, 특수목적영어 교육에 도움이 될 공학영어 코퍼스와 BNC에서 가장 빈번하게 나타나는 내용어 형태와 기능어 형태 리스트 및 주된 키워드 리스트가 제시되었다. 연구를 기반으로 앞으로 특수목적영어교육을 실시함에 있어서 전공관련 기술적인 영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 제고시켜야 할 필요성이 제기되었다. It has been generally accepted for many years that English reading comprehension mainly depends on vocabulary knowledge. It has been also apparent that ESL/EFL engineering students fall far short of the basic lexical knowledge necessary to read academic materials in English. It has been a staple of Korean education policy for recent years that engineering students should study their specialized subject matter by reading textbooks in English. The context of the present study is a college of engineering departments in Korea. This study reports on aspects of frequency, distribution and types of words taken from a corpus of student engineering lexis. This paper presents the findings of a computer-aided study that aimed to characterize a corpus of student engineering textbooks. The student engineering corpus are derived from books on engineering topics like engineering materials, fluid dynamics, and basic thermodynamics. The target corpus consists of nearly 1,800,000 tokens and over 16,000 types. This paper shows the result of the word frequency analysis and keyword analysis of the target corpus, in comparison with the written part of the British National Corpus (BNC). The analysis of the extracted words was concerned with the most frequent word forms in the two corpora, including the most frequent function word forms and content word forms, as well as main keywords. In addition, the keyword analysis provided some interesting information about the keyword verbs in the target corpus. The result revealed that they appear to be predominantly from the academic register.

코퍼스를 이용한 담화 분석 방법론

신서인 한국어의미학회 2017 한국어 의미학 Vol.55 No.-

This paper aims to examine the methodology of corpus-assisted discourse analysis. Methodologically, corpus linguistics is frequently criticised for its tendency to disregard context, while the major criticism of CDA(critical dicourse analysis) is its arbitrariness in selecting texts to be analysed. Combining the two approaches can offer a way to overcome the weaknesses of each method and enhance analytical rigour. In this paper, collocational analysis, cluster analysis, and concordance analysis are applied to the corpus of newspaper articles on distribution. The collocational and cluster analyses are effective for processing a large amount of data and extracting recurring patterns in which specific words are used. They further provide the starting point of the concordance analysis, which allows a qualitative look into the context that is difficult to observe in the collocational analysis. The combined methodology has proven to be useful in revealing the intention of the usage of specific words or phrases, and shown how corpus analysis can contribute to discourse analysis.

코퍼스 기반 국내 CALL 연구의 동향: 메타분석을 통한 효과 분석

이제영 ( Je Young Lee ) 한국멀티미디어언어교육학회 2012 멀티미디어 언어교육 Vol.15 No.3

1. 코퍼스 기반 CALL 연구의 변인 코딩 결과 본 메타분석에서 사용한 32개 연구를 [표 1]에서 제시한 기준에 의해 변인별로 코딩한 결과는 다음 [표 2]와 같다. 하나의 논문에 다수의 연구 결과가 제시되어 있을 경우가 많고 연구 결과별로 코딩했기 때문에, 논문을 기준으로 했을 때 중복 코딩으로 제시된 경우가 일부 존재하며, 관련 내용이 없거나 명확하게 제시되지 않은 경우는 결측값으로 처리하였다. 2. 코퍼스 기반 CALL 연구의 평균 효과 크기 32개 논문에서 발췌한 134개의 연구 결과에 대한 평균 효과 크기를 구하기 이전에 동질성 검증을 실시하여 메타분석 모델을 결정하는 판단 기준으로 사용하였다[표 3]. 동질성 검증 결과 메타 분석에 사용한 연구들 사이에 동질성이 발견되지 않았기 때문에(Q=841.730, df=133, p=0.000), 랜덤효과 모형을 사용하여 평균 효과 크기를 산출하였다. [부록 1]에 제시된 개별 효과 크기를 바탕으로 산출한 코퍼스 기반 CALL 연구들의 평균 효과 크기는 다음 [표 4]와 같다. 본 연구에서는 랜덤효과모형을 채택했기 때문에 평균 효과 크기는 .613으로, 코퍼스 기반 CALL이 보통 수준 이상의 효과를 지니고 있는 것으로 판명되었다. 이를 U3 지수로 나타낼 경우 72.9로, 코퍼스 기반 CALL 교육을 실시하면 실시하지 않았을 때에 비해 22.9%의 향상이 있는 것으로 나타났다. 3. 코퍼스 기반 CALL 연구의 조절변인별 평균 효과 크기 본 연구에서는 코퍼스 기반 CALL 연구의 조절변인으로 논문의 종류, 실험 대상, 실험 기간, 코퍼스의 종류, 연역적 학습 제시의 유무, 표현 활동의 유무, 코퍼스 자료 수정의 실시 여부로 구분하여 134개의 연구 결과를 분류하여 각 변인별로 효과 크기를 분석하였다. 변인별 평균 효과 크기의 비교에는 본 연구 사례들이 동질한 분포를 지니지 않은 것으로 판명되었기 때문에 혼합효과 모형을 사용한 Q 테스트를 활용하였다. 1) 논문 종류별 평균 효과 크기의 비교 본 메타분석에 사용된 연구들을 학술지, 박사학위 논문, 석사학위 논문으로 구분하여 산출한 평균 효과 크기는 다음 [표 5]와 같다. 결과를 살펴보면 박사학위 논문의 평균 효과 크기가 .798로 가장 컸으며, 다음으로 석사학위 논문(.611), 학술지(.483)의 순으로 나타났다. z값과 95% 신뢰구간을 통해 살펴본 결과, 세 가지 논문 종류 모두에서 코퍼스 기반 CALL이 학생들의 학습 성취도 및 심리내적 요인에 통계적으로 유의미한 정적 효과를 가져왔음을 알 수 있다. 위의 세 가지 변인에 대해 동질성 검사를 실시한 결과(Q=3.551, df=2, p=0.169), 세 변인들의 효과 크기는 동질한 것으로 판명되었다. 이를 박스플롯으로 나타내면 좀 더 명확히 파악할 수 있다. [그림 2]를 보면 각 변인별 효과 크기의 신뢰구간에 모두 겹치는 부분이 존재하고 있으며, 따라서 특정 변인이 다른 변인보다 통계적으로 유의하게 더 효과가 있지는 않았다. 2) 실험 대상별 평균 효과 크기의 비교 실험 대상을 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 이상 성인으로 구별하여 평균 효과 크기를 산출하였고, 그 결과는 다음 [표 6]에 제시되어 있다. 먼저 z값과 95% 신뢰구간을 통해 확인해 보면 고등학생(.735)과 초등학생(.545)에서는 통계적으로 유의한 정적 효과가 발견되었으나, 대학생 이상(.339)과 중학생(.072)에서는 코퍼스 기반 CALL이 유의미한 향상을 가져오지는 않는 것으로 판명되었다. 실험 대상별로 산출된 평균 효과 크기에 통계적 차이가 있는지 동질성 검사를 실시한 결과(Q=73.015, df=3, p=0.000), 실험 대상 사이에 평균 효과 크기가 동질하지 않은 것으로 나타났다. 이를 [그림 3]을 통해 자세히 살펴보면 고등학생과 초등학생 대상의 효과가 중학생에 비해 더욱 높은 것으로 나타났다. 고등학생 대상 연구를 제외하곤 사례수가 비교적 적기 때문에 다소 성급한 일반화일 수 있긴 하지만, 영어능력에 있어 상대적으로 우위에 있는 고등학생 이상을 코퍼스 기반 CALL의 대상으로 하는 것이 좀 더 효율적인 것으로 판단되며, 이는 코퍼스 기반 콘코던스 활동은 중급 이상의 학습자에게 적절하다는 선행 연구(Kaur & Hegelheimer, 2005)와도 일치하는 결과이다. 한편 초등학생 대상 연구에서 통계적으로 유의미한 결과가 도출된 것은 대상 연구의 사례수가 적다는 점과 실제 실험 수업 중 코퍼스 사용의 비중이 상대적으로 적었던 점, 그리고 종속변인으로 정의적 영역의 평가가 많았던 점 등이 영향을 끼진 것으로 보인다. 또 대학생 대상의 연구에서 통계적으로 유의한 효과가 나타나지 않은 것은 초등학생의 경우와 마찬가지로 대상 연구의 수가 적었다는 점이 큰 영향을 미친 것으로 보이며, 연구 기간이 상대적으로 적고, 매주 1회 정도 실시되는 강의 시간을 통해 실험이 실시된 경우가 대부분이여서 상대적으로 코퍼스 자료를 통한 언어 입력이 적었기 때문으로 보인다. 3) 실험 기간별 평균 효과 크기의 비교 실험 기간을 4주 단위로 나누어 평균 효과 크기를 산출하였다. [표 7]에서 볼 수 있는 것처럼 4개의 변인 모두에서 통계적으로 유의한 효과가 발견되었다. 실험 기간별로 산출된 평균 효과 크기에 대해 동질성 검사를 실시한 결과(Q=9.880, df=3, p=0.020), 효과 크기들이 동질하지 않은 것으로 나타났다. 이를 [그림 4]를 통해 살펴보면, 13주 이상 연구가 5-8주 연구에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 더 효과가 있는 것으로 나타났다. 추론적이고 귀납적인 코퍼스 기반 CALL 학습의 특징을 고려해 볼 때, 처치 기간이 길수록 그 효과가 더 커지는 것으로 판단된다. 4) 코퍼스 종류별 평균 효과 크기의 비교 코퍼스의 종류는 BNC와 같은 대용량 일반 코퍼스, 교과서 코퍼스와 같은 특수 코퍼스를 분류하여 평균 효과 크기를 비교하였다. z값과 신뢰구간을 통해 확인할 수 있는 것처럼 두 종류의 코퍼스 모두에서 통계적으로 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 한편 두 코퍼스 사이의 효과 크기에 있어서의 차이는 [그림 5]에서 확인할 수 있는 것처럼 통계적으로 유의한 수준(Q=2.580, df=1, p=0.108)의 차이는 아니었다. 5) 연역적 학습 내용 제시의 유무에 따른 평균 효과 크기의 비교 코퍼스 기반 CALL 실험 처치에서 연역적 학습 내용 제시가 존재하는 연구와 그렇지 않은 연구를 구분하여 평균 효과 크기를 구하였다. 이미 연구방법의 변인코딩 부분에서 언급했던 것처럼 코퍼스 기반 학습은 자료 기반 학습(Data-Driven Learning, DDL), 즉 귀납적 성격을 기본적으로 가지고 있으며, 연역과 귀납적 수업의 분류는 강도의 차이로 판단할 수 있는 일종의 연속체(continuum)로 이해할 수 있다. 하지만 본 연구에서는 편의상 코퍼스 기반 활동 이전에 교사의 문법 규칙 설명과 같은 연역적 요소가 포함된 연구와 그렇지 않은 경우, 두 가지로 구분하여 분석을 실시하였다. [표 9]에서처럼 연역적 요소가 존재하지 않는 귀납적인 학습 방법(.582)과 연역적 요소가 있는 학습 방법(.659) 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 정적 효과가 발견되었다. 하지만 두 효과 크기의 차이가 통계적으로 유의한 수준은 아니었다(Q=0.366, df=1, p=0.545). 6) 표현 활동의 유무에 따른 평균 효과 크기의 비교 코퍼스 기반 CALL 실험 처치에서 말하기, 쓰기와 같은 표현 활동이 포함된 연구와 그렇지 않고 이해 활동으로만 실시된 연구를 각 연구 유형에 따라 평균 효과 크기를 산출하였다. 이 역시 표현 활동이 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두에서 통계적으로 유의한 효과가 발견되었다. 효과 크기는 이해 활동으로만 구성된 경우(.775)가 표현 활동이 포함된 경우(.529)보다 다소 높았고, 동질성 검정 결과에서도 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(Q=4.824, df=1, p=0.028). 즉 표현 활동이 포함된 경우보다는 코퍼스를 활용해 이해 활동에 집중하는 것이 좀 더 효과적으로 보인다. 7) 코퍼스 수정의 유무에 따른 평균 효과 크기의 비교 메타분석의 대상이 된 연구 중 학생들의 수준을 고려하여 코퍼스에서 추출한 콘코던스 라인에서 어휘나 문장의 구조 등을 보다 쉽게 수정한 절차가 명시적으로 드러난 연구와 그렇지 않은 연구의 평균 효과 크기를 비교하였다. 그 결과 코퍼스를 수정한 연구(.340)와 그렇지 않은 연구(.698)에서 모두 통계적으로 유의한 정적 효과가 산출되었다. 두 연구에서 얻어진 효과 크기에 대해 동질성 검증을 실시하였다. 그 결과 [그림 8]에서처럼 콘코던스 라인을 수정하지 않은 경우가 보다 쉬운 난이도로 수정한 경우에 비해 통계적으로 유의한 수준에서 더 큰 효과를 거두는 것으로 나타났다(Q=14.287, df=1, p=0.000). 4. 코퍼스 기반 CALL 연구의 종속변인별 평균 효과 크기 조절변인별 평균 효과 크기를 비교에 이어, 코퍼스 기반 CALL 연구의 효과성을 종속변인별로 평균 효과 크기를 산출하여 비교하였다. 종속변인은 인지적 영역과 정의적 영역, 어휘와 문법의 두가지 기준을 사용해 분류하였다. 1) 인지적, 정의적 영역의 평균 효과 크기 비교 메타분석에 사용된 연구 결과 중 의사소통 능력이나 언어사용 능력과 같은 인지적 영역을 종속변인으로 측정한 경우와 흥미도, 자율성과 같은 정의적 영역을 측정한 경우로 구분하여, 그 평균 효과 크기를 비교하였다. 결과 [표 12]에 제시된 것처럼 두 영역 모두에서 통계적으로 유의한 정적 효과가 발견되었다. 두 영역의 효과 크기에 대해 동질성 검사를 실시한 결과, 두 변인의 효과 크기가 통계적으로 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났다(Q=6.096, df=1, p=0.014). 즉 코퍼스 기반 CALL을 실시한 경우 정의적 영역(.401)보다는 인지적 영역(.673)에서 더 큰 향상이 있는 것으로 판명되었다. 2) 어휘, 문법 능력의 평균 효과 크기 비교 메타분석에 사용된 연구 중 상당수는 코퍼스 기반 CALL을 실시했을 때 학생들의 어휘 능력 또는 문법 능력이 향상되는가를 검증하기 위한 것들로, 총 134개의 연구 결과 중 82개로 61.2%의 비중을 차지했다. 이에 어휘능력(연어능력 포함)과 문법능력을 종속변인으로 채택한 연구들을 분류하여 평균 효과 크기를 비교하였다. 그 결과 어휘 능력(.923)과 문법 영역(.582) 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 정적 효과가 산출되었다. 두 영역의 효과 크기에 차이가 존재하는지 확인하기 위해 동질성 검사를 실시한 결과, 두 변인의 효과 크기가 동질하지 않은 것으로 나타났다(Q=6.315, df=1, p=0.012). 즉 코퍼스 기반 CALL을 실시하면 어휘 능력의 향상이 문법 능력 향상의 폭보다 통계적으로 유의한 수준에서 더 크게 발생했다. This paper presents a quantitative meta-analysis of 32 corpus-based CALL articles which contain 134 individual experimental study results. For review of the previous studies, this study employs an analytical framework of corpus-based CALL research including 9 categories: publication types, subjects, treatment period, corpus types, dependent variables and so on. Individual articles on the effects of corpus-based CALL are examined and analyzed applying systematic procedures for research synthesis and meta-analysis measuring mean effect sizes. The result of meta-analysis of corpus-based CALL were as follows. First, average effect size of corpus-based CALL research is .613, which means that corpus-based CALL has the positive effects on the students` cognitive and affective domains. Secondly, more than 13-week treatment period is more effective than shorter period, and comprehension activities have more positive effect than production activities combined with comprehension activities. Thirdly, the effect sizes on cognitive domain and vocabulary are more larger than cognitive domain and grammar. The results of the study imply some suggestions for primary corpus-based CALL researchers. First, more experimental researches using corpus-based CALL are needed, especially for elementary- and middle-school students. Secondly. a more synthetic examination of the meta-analysis results should be done.

Specifications and Analysis of the Korean Sentiment Analysis Corpus

신효필,김문형 서울대학교 언어교육원 2013 語學硏究 Vol.49 No.2

This paper describes the two year endeavor of constructing the Korean Sentiment Analysis Corpus (KOSAC), focusing on the theoretical background and the analysis of the corpus itself. Our aim is to provide a solid theoretical background for the corpus which reflects the characteristics of the Korean language and includes approximately 7,744 sentences taken from news articles. The corpus annotation scheme, based on the MPQA, is described along with the statistics of features specified in the corpus. The analysis of the corpus can be a starting point for how to utilize the corpus not only for sentiment analysis but also for semantic or pragmatic work in terms of speaker’s attitude and emotional expressions.

코퍼스기반 CALL 연구 동향 : 질적메타분석

김혜영(Kim Heyoung),전수인(Chun Sooin) 팬코리아영어교육학회(구 영남영어교육학회) 2009 영어교육연구 Vol.21 No.2

This paper presents a qualitative meta-analysis of 71 corpus-based CALL studies for the last 15 years (1993-2008). In this study, “corpus-based CALL” research is defined as all the corpus studies that provide information and implications for L2 education. For extensive review of the previous studies, this study employs an analytical framework of corpus-CALL research scope including four categories: 1) tools and types, 2) instructional approaches, 3) language recognition focus and 4) effectiveness. The purpose of this meta-analysis is to provide practical information such as “what, how or to whom” to language teachers who want to utilize corpus for their instruction and also to suggest some insightful direction for researchers in this area. The three research questions are addressed to achieve this purpose. First, what corpus types and concordance tools have been used in corpus-based CALL? Second, what instructional approaches have been employed in corpus-based CALL? Third, what pedagogical implications of using corpus have been driven for L2 education? The findings of this study suggest that corpus-based CALL instruction seems most effective for adult learners in an inductive way of using small corpus data such as writing consultation or self-error correction.

Specifications and Analysis of the Korean Sentiment Analysis Corpus

Hyopil Shin,Munhyong Kim 서울대학교 언어교육원 2013 語學硏究 Vol.49 No.2

This paper describes the two year endeavor of constructing the Korean Sentiment Analysis Corpus (KOSAC), focusing on the theoretical background and the analysis of the corpus itself. Our aim is to provide a solid theoretical background for the corpus which reflects the characteristics of the Korean language and includes approximately 7,744 sentences taken from news articles. The corpus annotation scheme, based on the MPQA, is described along with the statistics of features specified in the corpus. The analysis of the corpus can be a starting point for how to utilize the corpus not only for sentiment analysis but also for semantic or pragmatic work in terms of speaker’s attitude and emotional expressions.

Research Methods for Korean Language Learner Corpus Analysis

( Boeui Woo ) 연세대학교 언어정보연구원(구 연세대학교 언어정보개발원) 2020 언어사실과 관점 Vol.49 No.-

이 연구에서는 한국어 학습자 말뭉치 분석을 위한 체계적이고 종합적인 연구 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기존의 연구를 살펴보면 한국어 학습자 말뭉치 분석을 위한 통일된 방법이나 기준, 분류 체계가 연구자마다 달라 기존의 연구 방법을 새로운 연구에 적용하는 것이 힘들었고 한국어 학습자 말뭉치의 분석 결과 또한 상이하였다. 이에 따라 한국어 학습자 말뭉치 분석 결과를 한국어 교육에 적용하기 어려웠다. 이 연구에서는 빅데이터 시대와 더불어 한국어 학습자 말뭉치 분석을 위한 유효한 연구 방법을 만들고자 2000년부터 20년 동안 축적되어 온 한국어 학습자 말뭉치 분석에 관한 기존의 학술지의 논문을 1) 연구의 목적, 2) 자료의 사용, 3) 자료의 전처리, 4) 변수의 사용, 5) 빈도의 정규화, 6) 오류의 분류, 7) 오류율의 계산으로 각각 분류하여 살펴보았다. 그리고 그 결과를 바탕으로 한국어 학습자 말뭉치 분석을 위한 분석 틀과 연구 방법을 제시하였다. This study aims to provide systematic, well-grounded methods for Korean language Learner Corpus analysis. Despite the fact that there has been research which analyzes Korean learner corpora, methods applied to Korean language learner corpus analysis vary depending on scholars. As a result, findings are different among researchers, so are difficult to apply to the development of Korean teaching methods. In this respect, the existing literature related to the Korean learner corpus were examined to develop research methods for analyzing Korean learner corpora. In line with the objective, references were systematically selected, limiting the search to 1) publications in Korean and English; 2) peer-reviewed articles; 3) articles published between 2000 and 2019. Furthermore, these articles were identified in terms of 1) purpose of study, 2) use of data, 3) pretreatment of data, 4) use of variables, 5) normalization of frequency, 6) categorization of error, 7) calculation of error rate. Based on the findings, detailed methods relevant to Korean language learner corpus analysis are provided for dealing with Korean corpora data, normalizing frequencies, and calculating error rates. Finally, an analytic framework, which could be used widely used in the area of Korean language learner corpus analysis, was suggested for future research.

네트워크 분석을 이용한 복지 담화 연구

신서인 한림대학교 한림과학원 2017 개념과 소통 Vol.0 No.20

본고는 네트워크 분석방법을 이용하여 복지 담화의 변화양상을 분석하는 것을목적으로 한다. 1992년부터 2012년에 이르기까지 5년 단위로 대통령 선거가 치러지기 직전 한 달 동안의 신문기사 중 ‘복지’를 포함한 기사를 수집하고 네트워크 분석을 이용하여 복지 담화에 등장한 단어들의 관계를 파악하였다. 복지 담화는 20여 년에 걸쳐 일정한 변화양상을 보였다. 첫째, 노인·장애인 복지에서 여성·아동 복지로 주로 논의되는 복지대상의 변화가 감지되었다. 둘째, 복지가 경제성장 및 일자리와 관련하여 논의되게 되었다. 본고에서는 네트워크 분석방법의 의의와 한계를 밝히는 데에도 힘을 기울였다. 네트워크 분석은 단어 간 관계를 시각화하여 보여 주며 검색어와 공기어의 관계뿐 아니라 공기어 사이의 관계를 보여 준다는 점에서 유용한 면이 있었다. 그러나 코퍼스언어학에서 발달해 있는 다른 연구방법들, 즉 키워드 분석·연어 분석·클러스터 분석·용례 분석 등과 비교할 때 맥락에 대한 고려가 상대적으로 적고, 해당 단어의 전체적인 분포에 대한 고려가 적다는 것이 한계로 드러났다. 코퍼스언어학의 연구방법과 네트워크 분석방법을 결합한다면 대규모 코퍼스를 대상으로 한 담화 분석을 효율적으로 수행할 수 있을 것이다. This paper examines changes in the welfare discourse, using network analysis. Newspaper articles containing the word bokji (welfare) were collected which had been published during the presidential election held every five years between 1992 and 2012. Analysis of related words shows two ways in which the welfare discourse was changing over this 20 year period. Firstly, there is a shift in the main beneficiaries of welfare from the disabled and the elderly to women and children. Secondly, there is a increasing tendency for the issue of welfare to be discussed in relation to economic growth and jobs. The paper also demonstrates the strengths and weaknesses of network analysis when applied to discourse analysis. Thus,network analysis is useful in revealing connections between the search word and its collocates, but also shows linkages between the collocates, through visualization. In comparison with other well-established methods of analysis in corpus linguistics, however, such as keyword, collocate, cluster, and concordance analyses, the major limitation of network analysis is that it provides relatively little information about the context in which a given word is used nor about its overall distribution. Nevertheless, it is likely that in the future, combining traditional corpus analysis methods with network analysis will boost the efficiency of discourse analysis, especially when using large corpuses.

화학공학영어 코퍼스기반 키워드 및 어휘다발 분석: 교재와 논문 코퍼스를 중심으로

이성민,하명호 한국중앙영어영문학회 2017 영어영문학연구 Vol.59 No.1

The underlying premise of this paper is a comparative study of a specialized corpus (Chemical Engineering Corpus) and general corpora (BNC, BNC baby). Chemical Engineering Corpus is divided into two sub-corpora, Chemical Engineering Textbook Corpus and Chemical Engineering Article Corpus. Two sub-corpora consist of 5 million words compiled from 31 textbooks and articles of 5 journals, respectively. This paper is to explore the keywords and the structural features of 4-word bundles in two sub-corpora using WordSmith 6.0 and offer authentic language sources contributing to effective language teaching and learning. The analysis shows that two sub-corpora have genre-specific features remarkably distinct from general corpora. Therefore, the data used in the analysis can be used to help language instructors provide relevant language teaching materials, and make learners improve their reading and writing skills and have a better understanding of textbooks and articles they will study in their courses.