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      KCI등재

      한국어 음운이웃 네트워크에 대한 어휘부 규모 효과: 타 언어들과 비교를 위한 한국어 음운이웃 네트워크 분석 = The Effect of Lexicon Size on the Phonological Neighborhood Network in Korean: An Analysis of Korean Phonological Neighborhood Network for Cross-linguistic Comparison

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      https://www.riss.kr/link?id=A107142673

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper analyzed the various sizes of Korean lexicons (39 lexicons ranging from 1,592 words to 101,804 words) in terms of phonological word-similarity in the framework of network theory. 101,804 words were selected to make these lexicons from Kang and Kim(2009). Phonological neighborhood network(PNN) for each lexicon were constructed and each PNN’s giant component(GC), average shortest path length(ASPL), average clustering coefficient(ACC), and assortative mixing by degree(AMD) were measured and then the results were compared with those of several languages presented in previous studies. It was shown that Korean PNN shares some language-universal properties of PNN’s observed in other languages. Like in other languages, Korean PNN satisfied the requirements for being a small-world network. Besides these common properties, some language-particular properties were found in Korean PNN. The GC size of Korean PNN was relatively larger than those of some other languages’ ones. In the value-curves of GC size, ASPL, and AMD based on the lexicon size, Korean exhibited the rise and fall shapes, which were not observed in other languages.
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      This paper analyzed the various sizes of Korean lexicons (39 lexicons ranging from 1,592 words to 101,804 words) in terms of phonological word-similarity in the framework of network theory. 101,804 words were selected to make these lexicons from Kang ...

      This paper analyzed the various sizes of Korean lexicons (39 lexicons ranging from 1,592 words to 101,804 words) in terms of phonological word-similarity in the framework of network theory. 101,804 words were selected to make these lexicons from Kang and Kim(2009). Phonological neighborhood network(PNN) for each lexicon were constructed and each PNN’s giant component(GC), average shortest path length(ASPL), average clustering coefficient(ACC), and assortative mixing by degree(AMD) were measured and then the results were compared with those of several languages presented in previous studies. It was shown that Korean PNN shares some language-universal properties of PNN’s observed in other languages. Like in other languages, Korean PNN satisfied the requirements for being a small-world network. Besides these common properties, some language-particular properties were found in Korean PNN. The GC size of Korean PNN was relatively larger than those of some other languages’ ones. In the value-curves of GC size, ASPL, and AMD based on the lexicon size, Korean exhibited the rise and fall shapes, which were not observed in other languages.

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 네트워크 이론에 입각하여 단어들 사이의 음운적 유사성에 초점을 맞춰 다양한 규모의 한국어 어휘부(단어 1,592 단어-단어 101,804 범위에 걸친 어휘부 39개)를 분석하였다. 이 어휘부들을 만들기 위해 101,804개의 단어가 강범모·김흥규(2009)에서 선택되었다. 각 어휘부의 음운이웃 네트워크(이하, PNN)를 구축하였고 각 PNN의 거대 집단 규모, 최단경로 거리 평균, 결집 계수 평균, 연결 정도 기준 동류 혼합을 측정하였다. 그리고 그 결과를 선행 연구들에서 제시된 다른 언어들의 결과와 비교하였다. 그 결과, 한국어 PNN도 다른 언어들의 PNN에서 나타난 언어 공통적 특성을 공유하고 있음을 확인하였다. 그리고 다른 언어들처럼, 한국어 PNN 역시 작은 세상 네트워크의 요건을 충족시키고 있다는 것이 제시되었다. 이러한 공통적 특성 외에도 몇 가지 중요한 한국어 PNN만의 특성들이 관찰되었다. 거대 집단의 규모는 다른 언어들에 비해 상대적으로 더 컸고, 어휘부 규모에 따른 거대 집단의 규모와 최단경로 거리 평균, 그리고 연결 정도 기준 동류 혼합의 변화 양상은 다른 언어들에서는 나타나지 않는, 어휘부 규모가 커질수록 상승 후 하강하는 패턴을 보여 주었다.
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      본 연구는 네트워크 이론에 입각하여 단어들 사이의 음운적 유사성에 초점을 맞춰 다양한 규모의 한국어 어휘부(단어 1,592 단어-단어 101,804 범위에 걸친 어휘부 39개)를 분석하였다. 이 어휘...

      본 연구는 네트워크 이론에 입각하여 단어들 사이의 음운적 유사성에 초점을 맞춰 다양한 규모의 한국어 어휘부(단어 1,592 단어-단어 101,804 범위에 걸친 어휘부 39개)를 분석하였다. 이 어휘부들을 만들기 위해 101,804개의 단어가 강범모·김흥규(2009)에서 선택되었다. 각 어휘부의 음운이웃 네트워크(이하, PNN)를 구축하였고 각 PNN의 거대 집단 규모, 최단경로 거리 평균, 결집 계수 평균, 연결 정도 기준 동류 혼합을 측정하였다. 그리고 그 결과를 선행 연구들에서 제시된 다른 언어들의 결과와 비교하였다. 그 결과, 한국어 PNN도 다른 언어들의 PNN에서 나타난 언어 공통적 특성을 공유하고 있음을 확인하였다. 그리고 다른 언어들처럼, 한국어 PNN 역시 작은 세상 네트워크의 요건을 충족시키고 있다는 것이 제시되었다. 이러한 공통적 특성 외에도 몇 가지 중요한 한국어 PNN만의 특성들이 관찰되었다. 거대 집단의 규모는 다른 언어들에 비해 상대적으로 더 컸고, 어휘부 규모에 따른 거대 집단의 규모와 최단경로 거리 평균, 그리고 연결 정도 기준 동류 혼합의 변화 양상은 다른 언어들에서는 나타나지 않는, 어휘부 규모가 커질수록 상승 후 하강하는 패턴을 보여 주었다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 김한샘, "현대 국어 사용 빈도 조사 2" 국립국어원 2005

      2 김미란, "한국어 초성-중성 결합의 분포적 특성 및 모음의 군집분석 연구" 한국음운론학회 20 (20): 23-49, 2014

      3 강범모, "한국어 사용 빈도(CD 포함)" 한국문화사 2009

      4 국립국어원, "표준국어대사전" 국립국어원

      5 국립국어원, "우리말샘"

      6 신지영, "우리말 소리의 체계 : 국어 음운론 연구의 기초를 위하여" 한국문화사 2013

      7 남성현, "영어와 한국어 음운이웃 네트워크의 정량적 분석" 한국음운론학회 24 (24): 3-28, 2018

      8 Vitevitch, M. S., "What Can Graph Theory Tell Us about Word Learning and Lexical Retrieval?" 51 : 408-422, 2008

      9 Shoemark, P., "Towards Robust Cross-linguistic Comparison of Phonological Networks" 110-120, 2016

      10 Arbesman, S., "The Structure of Phonological Networks across Multiple Languages" 20 : 679-685, 2010

      1 김한샘, "현대 국어 사용 빈도 조사 2" 국립국어원 2005

      2 김미란, "한국어 초성-중성 결합의 분포적 특성 및 모음의 군집분석 연구" 한국음운론학회 20 (20): 23-49, 2014

      3 강범모, "한국어 사용 빈도(CD 포함)" 한국문화사 2009

      4 국립국어원, "표준국어대사전" 국립국어원

      5 국립국어원, "우리말샘"

      6 신지영, "우리말 소리의 체계 : 국어 음운론 연구의 기초를 위하여" 한국문화사 2013

      7 남성현, "영어와 한국어 음운이웃 네트워크의 정량적 분석" 한국음운론학회 24 (24): 3-28, 2018

      8 Vitevitch, M. S., "What Can Graph Theory Tell Us about Word Learning and Lexical Retrieval?" 51 : 408-422, 2008

      9 Shoemark, P., "Towards Robust Cross-linguistic Comparison of Phonological Networks" 110-120, 2016

      10 Arbesman, S., "The Structure of Phonological Networks across Multiple Languages" 20 : 679-685, 2010

      11 Shin, J., "The Sounds of Korean" Cambridge University Press 2012

      12 Gruenenfelder, T. M., "The Lexical Restructuring Hypothesis and Graph Theoretic Analyses of Networks Based on Random Lexicon" 52 : 596-609, 2009

      13 Sohn, H. -M, "The Korean Language" Oxford University Press 1999

      14 Watts, D. J., "Small Worlds: The Dynamics of Networks between Order and Randomness" Princeton University Press 2004

      15 Klatt, D. H., "Review of Text‐to‐speech Conversion for English" 82 : 737-793, 1987

      16 Luce, P. A., "Recognizing Spoken Words : The Neighborhood Activation Model" 19 : 1-36, 1998

      17 R Development Core Team, "R: A Language and Environment for Statistical Computing (Version 3.6.0)"

      18 Nam, S., "Phonotactic Difference by Lexical Strata: A Case from Korean Phonological Neighbourhood Network Analysis" University College London 2018

      19 Csárdi, G., "Package ‘igraph’"

      20 Mrvar A., "Networks/Pajek: Program for Lrge Network Analysis (Version 5.09)"

      21 Newman, M., "Networks" Oxford University Press 2018

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      23 Holliday, J. J., "K-Span : A Lexical Database of Korean Surface Phonetic Forms and Phonological Neighborhood Density Statistics" 49 : 1930-1950, 2017

      24 Nation, P., "How Large a Vocabulary Is Needed for Reading and Listening?" 63 : 59-82, 2006

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      29 Fromkin, V., "An Introduction to Language" Wadsworth 2014

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2002-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.39 0.39 0.37
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.36 0.38 0.694 0.27
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