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      산스크리트 불전 대반야바라밀다경의 언어학적 분석과 문법정보 데이터베이스 구축 - 팔천송반야경과 이만오천송반야경을 중심으로 -

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      이 연구는 '대반야바라밀다경'의 초기 경전인 소품반야경의 '팔천송반야경'과 대품반야경 '이만오천송반야경'의 산스크리트 원전 Astasahasrikaprajnaparamitasutra(Vaidya 1960)와 Pancavimsatisahasrikaparmitasutra(Kimura 2007/2009; Dutt 1934)를 음운론 / 형태론 / 통사론 / 의미론 등 언어학적으로 분석하고 가공하여 텍스트와 어휘에 대한 문법정보 데이터베이스를 구축하는데 그 목적이 있다.
      언어학적 가공은 크게 두 과정으로 '형태 가공'과 '의미 가공'으로 구성된다. 형태 가공은 '단어 뭉치 절단', '산디 표시', '표지 추출', '합성어 분리', '어간/접사/어근'을 대상으로 하는 형태소 추출의 분석 단계들로 구성되며, 의미 가공은 어근의 의미, 접사의 기능, 어간 및 합성어의 의미, (실사 및 동사) 표지 기능의 규정을 위한 분석 단계들로 구성된다. 각각의 가공과 분석 단계에서 얻어지는 결과들은 크게 '텍스트에 기반한 DB'와 '어휘에 기반한 DB'로 구축된다. 전자는 단어 뭉치가 절단되고 산디가 표시된 텍스트 DB이고, 후자는 AtoH 배열의 어휘 DB와 어원적 배열의 어휘 DB로 구성된다. 특이할 만한 사항은 AtoH 배열의 어휘 DB에는 텍스트를 구성하는 각 단어가 산디 적용 이후와 이전의 형태, 동시에 형태론적으로 분석된 어형으로 제시된다는 점이다.
      산스크리트 불전을 디지털 DB로 구축한 후 그 다음 단계의 작업이 언어학적 가공과 그에 따른 문법정보 데이터베이스의 구축이라는 것은 명백한 사실이인 동시에 필연적인 과제이다. 이는 미래의 웹서비스 제공에서 매우 중요한 콘텐츠를 구성하고, 불전에 관심을 두고 있는 세계의 모든 사람에게 공개되고 자유로이 이용될 수 있으며, 또한 산스크리트 언어학과 불교학에 관심을 갖게 될 미래 전문가의 후학들에게 연구의 토대를 제공해 줄 수 있다는 점에서, 더나 아가 불교학 관련 학술 연구 뿐만 아니라, 대상 텍스트의 문법서 및 (어원적) 사전 편찬에 대한 토대를 제공할 수 있는 연구이기 때문이다.
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      이 연구는 '대반야바라밀다경'의 초기 경전인 소품반야경의 '팔천송반야경'과 대품반야경 '이만오천송반야경'의 산스크리트 원전 Astasahasrikaprajnaparamitasutra(Vaidya 1960)와 Pancavimsatisahasrikaparmitas...

      이 연구는 '대반야바라밀다경'의 초기 경전인 소품반야경의 '팔천송반야경'과 대품반야경 '이만오천송반야경'의 산스크리트 원전 Astasahasrikaprajnaparamitasutra(Vaidya 1960)와 Pancavimsatisahasrikaparmitasutra(Kimura 2007/2009; Dutt 1934)를 음운론 / 형태론 / 통사론 / 의미론 등 언어학적으로 분석하고 가공하여 텍스트와 어휘에 대한 문법정보 데이터베이스를 구축하는데 그 목적이 있다.
      언어학적 가공은 크게 두 과정으로 '형태 가공'과 '의미 가공'으로 구성된다. 형태 가공은 '단어 뭉치 절단', '산디 표시', '표지 추출', '합성어 분리', '어간/접사/어근'을 대상으로 하는 형태소 추출의 분석 단계들로 구성되며, 의미 가공은 어근의 의미, 접사의 기능, 어간 및 합성어의 의미, (실사 및 동사) 표지 기능의 규정을 위한 분석 단계들로 구성된다. 각각의 가공과 분석 단계에서 얻어지는 결과들은 크게 '텍스트에 기반한 DB'와 '어휘에 기반한 DB'로 구축된다. 전자는 단어 뭉치가 절단되고 산디가 표시된 텍스트 DB이고, 후자는 AtoH 배열의 어휘 DB와 어원적 배열의 어휘 DB로 구성된다. 특이할 만한 사항은 AtoH 배열의 어휘 DB에는 텍스트를 구성하는 각 단어가 산디 적용 이후와 이전의 형태, 동시에 형태론적으로 분석된 어형으로 제시된다는 점이다.
      산스크리트 불전을 디지털 DB로 구축한 후 그 다음 단계의 작업이 언어학적 가공과 그에 따른 문법정보 데이터베이스의 구축이라는 것은 명백한 사실이인 동시에 필연적인 과제이다. 이는 미래의 웹서비스 제공에서 매우 중요한 콘텐츠를 구성하고, 불전에 관심을 두고 있는 세계의 모든 사람에게 공개되고 자유로이 이용될 수 있으며, 또한 산스크리트 언어학과 불교학에 관심을 갖게 될 미래 전문가의 후학들에게 연구의 토대를 제공해 줄 수 있다는 점에서, 더나 아가 불교학 관련 학술 연구 뿐만 아니라, 대상 텍스트의 문법서 및 (어원적) 사전 편찬에 대한 토대를 제공할 수 있는 연구이기 때문이다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      This study aims at linguistically analyzing the two buddhist sanskrit texts, Astasahasrikaprajnaparamitasutra and Pancavimsatisahasrikaprajnaparamita, and constructing the database of grammatical infomation.
      Linguistic Process largely consists of morphological processing(MP) and semantic one(SP), which are respectively provided with subsequent analytic steps. As for MP, it consits in turn the steps like Word-bundle Separating, Sandhi-clearing, Compound Segmentation, and Morpheme Ectracting. In the case of SP, there are the steps for defining of Meaning or Function of Roots, Affixes, Stem and Compound, Marker of declension and conjugation.
      Results from the respective process and steps are then constructed with Textual DB and Lexical DB. The latte is Textual DB with Word-Bundle Separating and Sandhi-clearing. The formal is divided in two classes, the one is Lexical DB with alphabetically arranged words, the other Lexical DB with etymologically arranged Words and its Grammatical Information about meaning, morpheme structure, grammatical categories.
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      This study aims at linguistically analyzing the two buddhist sanskrit texts, Astasahasrikaprajnaparamitasutra and Pancavimsatisahasrikaprajnaparamita, and constructing the database of grammatical infomation. Linguistic Process largely consists of mor...

      This study aims at linguistically analyzing the two buddhist sanskrit texts, Astasahasrikaprajnaparamitasutra and Pancavimsatisahasrikaprajnaparamita, and constructing the database of grammatical infomation.
      Linguistic Process largely consists of morphological processing(MP) and semantic one(SP), which are respectively provided with subsequent analytic steps. As for MP, it consits in turn the steps like Word-bundle Separating, Sandhi-clearing, Compound Segmentation, and Morpheme Ectracting. In the case of SP, there are the steps for defining of Meaning or Function of Roots, Affixes, Stem and Compound, Marker of declension and conjugation.
      Results from the respective process and steps are then constructed with Textual DB and Lexical DB. The latte is Textual DB with Word-Bundle Separating and Sandhi-clearing. The formal is divided in two classes, the one is Lexical DB with alphabetically arranged words, the other Lexical DB with etymologically arranged Words and its Grammatical Information about meaning, morpheme structure, grammatical categories.

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