산스크리트『대반야바라밀다경』의 언어학적 가공과 문법정보 데이터베이스의 구축 -『만팔천송반야경』과『이천백송반야경』을 중심으로 -

국문 초록 (Abstract)

산스크리트 불전을 올바르게 번역하거나 해석하기 위해서는 그 기초적인 토대로서 해당 텍스트가 속해있는 여러 분야의 지식들이 필요하다. 이는 각 분야의 전문가들이 수행한 분석과 그에 따른 결과물이 한데 모아질 때 문제 원전의 의미가 완벽에 가깝게 파악할 수 있음을 의미한다. 이러한 파악을 위해 무엇보다 일차적으로 필요한 것은 원전에 대한 문법적 분석, 더 나아가 언어학적 가공 및 분석이다.
언어학적 가공이란 텍스트와 이를 구성하는 단어들의 문법적 정보가 잘 인식되게끔 텍스트와 단어들에 형태적 투명성을 부여하는 작업을 말하며, 위의 표에 기술된 불전들을 포함한 모든 산스크리트 불전에 적용될 수 있다. 이 가공은, 아래의 그림에서 보는 것처럼, 언어학의 하위 분야인 음운론(Phonology)과 형태론(Morphology)에 토대하는 7개의 분석 과정들로 구성되어 진행된다.
언어학적 가공은 크게 두 과정으로 형태와 의미의 측면에서 수행된다. 형태 가공은 단어 뭉치 절단, 산디 표시, 표지 추출, 합성어 분리, 어간ㆍ접사ㆍ어근에 대한 형태소 추출의 분석 단계들로 구성되며, 의미 가공은 어근의 의미, 접사의 기능, 어간 및 합성어의 의미, (실사 및 동사)표지의 의미 규정을 위한 분석 단계들로 구성된다.
일련의 언어학적 가공들을 거쳐 얻어진 문법적 내용들은 문법정보 데이터베이스로 구축된다. 문법정보 DB는 가공의 성격에 따라 크게 두 개의 하위 DB로 구성되는데, 하나는 가공 ① 단계의 ‘단어뭉치 절단’, ② 단계의 ‘산디 표시’와 형태 복원 작업이 텍스트 층위에 직접적으로 반영되는 재구성 텍스트와 원-텍스트가 행별로 비교되어 저장되는 ‘텍스트 기반 문법정보 DB’ 이고, 다른 하나는 산디 규칙, 표지 추출, 합성어 분리, 단일어간 분류, 접사 분리, 어근 추출의 작업이 저장되는 ‘어휘 기반 문법정보 DB’이다. 어휘사전의 성격을 띠는 이 DB는 성격이 다른 두 개의 저장소로 구성되는데, 단어 뭉치 절단의 작업이 수행된 텍스트의 단어들을 a부터 h까지의 순서로 배열시키는 ‘AtoH 배열의 어휘 DB’와 이를 어원적으로 재배열시키는 ‘어원적 배열의 어휘 DB’이다.