L2 한국어 읽기 텍스트 난이도 측정 지표로서의인접 문장 의미 유사도 = Adjacent-Sentence Semantic Similarity as a Measure of L2 Korean Reading Text Difficulty

국문 초록 (Abstract)

L2 한국어 읽기 텍스트 난이도 측정 지표로서의인접 문장 의미 유사도

백 재 파

연구 목적: 본 연구의 목적은 Sentence-BERT(S-BERT)를 활용하여 L2 한국어 읽기 텍스트의 인접 문장 의미 유사도를 분석하고, 이를 텍스트 난이도 측정 지표로 활용할 수 있는지를 검토하는 데 있다.
연구 방법: 『새연세한국어』에 수록된 초급 51편, 중급 40편, 고급 38편 등 총 129편의 읽기 텍스트를 대상으로 Kiwi를 이용하여 문장을 분리한 후 Sentence-BERT를 활용하여 문장 임베딩을 생성하고, 인접 문장 간 코사인 유사도를 산출하였다. 또한 Kruskal-Wallis 검정, Spearman 순위상관분석 및 평균 문장 길이를 고려한 다중회귀분석을 실시하였다.
연구 내용: 첫째, 수준별 인접 문장 의미 유사도는 초급에서 고급으로 갈수록 증가하는 경향을 보였으나, 그 차이는 통계적으로 유의하지 않았다(H=2.709, p=.258). 둘째, 평균 문장 길이는 인접 문장 의미 유사도와 유의한 정적 상관을 보였으며(ρ=.362, p<.001), 평균 문장 길이를 함께 고려한 회귀분석에서는 초급과 중급(B=-0.0557, p=.023), 초급과 고급(B=-0.0587, p=.022) 간에 유의한 차이가 확인되었다. 또한 평균 문장 길이를 고려하기 전과 후에 수준별 인접 문장 의미 유사도의 양상이 반대로 나타났다.
결론 및 제언: 인접 문장 의미 유사도는 기존의 형식적 이독성 자질을 보완하는 L2 한국어 읽기 텍스트 난이도 측정 지표로 활용될 가능성이 있음을 확인하였다. 또한 텍스트 난이도를 분석할 때에는 개별 자질의 절대적 수치뿐 아니라 평균 문장 길이와 같은 관련 언어적 요인을 함께 고려할 필요가 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 한국어 교재와 실제 학습 자료를 대상으로 분석 범위를 확대하고, 문단 수준의 의미 응집성 등 다양한 의미 기반 지표를 함께 활용하여 텍스트 난이도 측정 모형을 고도화할 필요가 있다.


핵심어: L2 한국어 읽기 텍스트, 텍스트 난이도, 인접 문장 의미 유사도, Sentence-BERT, 문장 임베딩

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Adjacent-Sentence Semantic Similarity as a Measure of L2 Korean Reading Text Difficulty*

DOI http://dx.doi.org/10.62783/SHSS.8.4.62



Jaepa Baek**

Abstract: This study examined the adjacent-sentence semantic similarity of Korean reading texts using Sentence-BERT (S-BERT) and investigated its potential as a meaning-based variable for text difficulty analysis. The dataset comprised 129 reading texts from New Yonsei Korean, including 51 beginner-level, 40 intermediate-level, and 38 advanced-level texts. After sentence segmentation using Kiwi, sentence embeddings were generated and cosine similarity was calculated between adjacent sentences. Statistical analyses included the Kruskal-Wallis test, Spearman’s rank correlation analysis, and multiple regression analysis incorporating mean sentence length. The results showed that adjacent-sentence semantic similarity increased across proficiency levels, with mean values of 0.4664 for beginner texts, 0.4819 for intermediate texts, and 0.4994 for advanced texts; however, the differences were not statistically significant (H=2.709, p=.258). Mean sentence length was significantly and positively correlated with semantic similarity (ρ=.362, p<.001). When mean sentence length was taken into account in the regression analysis, significant differences emerged between beginner and intermediate texts (B=-0.0557, p=.023) and between beginner and advanced texts (B=-0.0587, p=.022). The adjusted means were 0.5155 for beginner texts, 0.4598 for intermediate texts, and 0.4568 for advanced texts, indicating that the pattern across proficiency levels was reversed after accounting for mean sentence length. These findings suggest that adjacent-sentence semantic similarity may serve as a meaning-based difficulty variable that complements conventional form-based readability features. They also indicate that text difficulty analysis should consider not only the absolute values of individual features but also related linguistic factors such as mean sentence length.


Key Words: Korean Reading Texts, Text Difficulty, Adjacent-sentence Semantic Similarity, Sentence-BERT, Sentence Embeddings























□ 접수일: 2026년 8월 1일, 수정일: 2026년 8월 26일, 게재확정일: 2026년 8월 28일＊ 이 논문은 2025년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-202S1A5A8010311).
** 동아대학교 교양대학 부교수(Associate Professor, Dong-A Univ., Email: [e-mail])