연어 네트워크의 시각화: 해사영어키워드

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 코퍼스언어학을 기반으로 특수목적영어인 해사영어코퍼스(Maritime English Corpus, MECO)에서 의미의 구분이 어려우면서 중요하게 사용되는 유의어 쌍을 찾아내고 각 유의어가 가지는 통계적 연어를 추출한다. 그런 다음 각 유의어쌍이 가지는 의미적 차이점과 공통점을 설명하기 위하여 사회연결망분석(social network analysis)도구인 NetMiner 4.0와 UCINET 6.0를 사용하여 언어네트워크로 시각화한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 첫째, 해사영어에서 중요한 유의어 쌍을 찾아내기 위한 방법으로 키워드분석방법을 사용하였다. 키워드를 추출하기 위해서 사용된 도구는 워드스미스 툴 (WordSmith Tools) 6.0이다. MECO의 단어목록을 일반영어를 대표하는 코퍼스이면서 목표코퍼스의 하위코퍼스 장르와 비슷한 BNC Baby의 단어목록과 표준화로 비교하여 키워드 4,130개를 추출한다. 이 가운데 상위 20안에서 발견된 유의어 쌍 maritime-marine and ship-vessel 을 발견하고 선정하였다. 둘째, maritime-marine 과 ship-vessel 의 통계적 연어를 추출하기 위하여 정보이론 방식의 도구인 Mutual Information (MI) 3을 사용하여 상위 50개씩의 연어를 추출하였다. 셋째, 두 개의 유의어 쌍과 이들의 연어 각 50개, 총 200개의 연어를 시각화하기 위하여 NetMiner 4.0를 사용하였다. 먼저 유의어 쌍인 maritime-marine 그리고 ship-vessel 의 연어들을 더 큰 의미범주로 분류하여 의미적인 차이점과 공통점을 논의하고, 이어서 각 유의어의 언어네트워크를 시각화 하였다. 각 연어의 시각화는 공유하는 경우와 그렇지 않은 연어를 직관적으로 관찰이 가능하였다. 다음으로 maritime-marine 그리고 ship-vessel 유의어 쌍을 하나의 네트워크로 구성하여 공유하는 연어 관계를 각 연어가 가지는 MI3 값을 표시하여 관찰하고, 공유되는 연어들을 유의어와의 연결관계에 따라서 분류하였다. 마지막으로 MI3으로 찾은 두 유의어 쌍의 전체 연어들을 UCINET 6.0으로 시각화함으로써 사례연구가 보여주는 연결 관계와 유사하게 나타나는지를 살펴보았다. 그 결과 훨씬 많은 숫자의 연어가 복잡하게 나타났음에도 불구하고 본 연구의 네트워크와 유사하게도 모든 연어를 연결한 경우에도 공유되는 경우와 그렇지 않은 경우로 나타남을 알 수 있었다.