‘용언 어간 + 어미’ 결합 양상에 따른 어휘 군집 분석

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 어휘의 사용 양상을 바탕으로 한국어 용언을 분류하는 것을 목적으로 하며, 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 용언 어간과 어미의 결합 양상을 대상으로 용언 사이의 유사성과 차이성을 거리함수를 통하여 지수화하여 군집화하는 것을 목표로 하고 있다. 한국어 어휘의 활용과 곡용의 자유도는 김영욱(1994)의 ‘불완전 계열’에 대한 언급을 비롯하여 다양하게 이루어져 왔는데, 최근 김정남(2009)의 한국어 학습자를 위한 활용형 표제어의 필요성에 대한 언급도 이러한 맥락의 연장선에 놓여 있다.
이 연구는 최운호(2015)에서 사용한 자료를 재구성하고 확장하여 수행하였으며 다음과 같은 자료 분석과 분석 결과 제시 방법을 적용하였다.
- 분포차트(dispersion plot) 생성
- 다차원척도법(MDS) 적용
- 계층적 군집분석(hierarchical cluster analysis) 적용

이를 위해서 한국어 체언과 조사의 결합 양상에 대한 사전분석(pilot study)을 수행하였으며 사전분석을 통해서 드러난 방법론 적용의 문제점과 난점을 해결하고자 한다. 특히 이 연구를 수행하기 위하여 빈도를 대상으로 한 분석 방법론에서 흔히 발생하는 표준화의 문제를 해결하기 위하여 Moisl(2010, 2015)에서 제시한 평균표준화를 표준화 방법론으로 적용하였다.
이 연구를 통하여 산출될 결과물은 한국어 교육을 위한 사전학 연구, 한국어 전산처리를 위한 전자사전 구성 등에 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to classify Korean verbs through usage-based analysis. For this purpose, the similarities of verbal endings of each verb are measured and turned into the distance matrix. To classify Korean verbs by verbal ending variation, the following methods are employed:

- multi-dimensional scaling analysis (MDS)
- hierarchical clustering analysis

The distance matrix for MDS and cluster analysis is constructed through pairwise comparison between verbs by their verbal endings, and the distance values are standardized by mean standardization method by Moisl(2010, 2015).
The output of this study can be used for constructing Korean verbal lexicon for computational analysis, lexicon building for KFL learners.