• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.139-140
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• 2017

본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.

• 비교문화연구
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• 제46권
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• pp.327-353
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• 2017

본고는 근대소설 "こころ"안에서 사용된 'くれる類' 동사가 번역가에 의해 재생산될 때 나타날 수 있는 번역 양상을 '표현주체와 상대에 따른 사용'과 '이동대상'에 초점을 두어 분석했다. '표현주체와 상대에 따른 사용'은 다음과 같다. 'くれる類' 동사의 사전적 어휘용법에 머무르지 않고 장면에 따라 번역되었다. 그런데 '주는 자'가 손위의 인물일 때 사용된 'くれる'에 대한 한국어 역은 '주는 자'가 부모라면 전부는 아니지만 가급적 그 행위를 높여서 번역하는 경향이 보였다. 정중도에 대한 영어 역의 차이는 'くれる類' 동사가 부탁 의뢰 명령과 같은 용법으로 사용될 때 나타났는데, 'くれる'보다 'くださる' 쪽에서 'please'의 사용이 보였다. '이동대상'에 따른 번역 양상은 다음과 같다. 본동사로 사용될 때의 한국어 역은 'くれる' 'くださる'에 대응하는 '주다' '주시다'로 번역되었지만, 영어 역은 이동대상의 특징에 따라 번역 어휘가 다양했으며 구체화된 행위의 표현으로 번역되었다. 보조동사로 사용될 때의 한국어 역과 영어 역은 행위의 이동 이외에 사물의 이동이 포함되었는지 아닌지에 따라 번역 어휘가 다르게 나타났다. 한국어 역은 구체적인 사물과 더불어 행위의 이동이 있을 때는 '-주다' '-달라' '-주시다' 등과 같은 수익을 나타내는 번역이 우세했다. 추상적인 사항과 함께 행위의 이동이 있을 때와 이동 대상에 행위만 있을 때의 한국어 역은 수익을 나타내는 번역도 있었지만, 전항동사의 행위로 번역된 예도 보였다. 영어 역은 구체적인 사물 및 추상적인 사항이 포함된 행위의 이동이 있을 때나 행위의 이동만 있을 때도 전항 동사의 행위로 번역된 예가 우세했다. 부탁 의뢰를 나타내는 표현에 한국어 역은 '-달라' '-주세요'와 같이 'くれる'와 'くださる'에 대응하는 번역이 있었던 반면, 영어 역은 'must' 'ask' 'wish' 'would' 'would like to' 'please'와 같이 문 구조나 언어기능 항목에 초점을 두어 행위를 구체화 시키는 번역이 중심을 이뤘다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.274-281
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• 2020

본 연구는 4-gram 연어분석으로 남북한 고등학교 영어교과서를 비교분석하고자 하는 것이 목적이다. N-gram 분석은 그동안 우리가 알고 있는 관습적인 관용어와는 달리 코퍼스를 구성하여 기계적인 방법으로 물리적으로 함께 공기하는 빈도가 높은 낱말군을 객관적인 방법으로 추출하여 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 AntConc의 N-gram 분석 도구로 4-gram 연어를 남북한 영어교과서 코퍼스에서 찾아서 비교 분석해 보는 것이다. 분석의 대상은 북한의 2013 교육개혁에 따른 북한 고등중학교 영어교과서와 남한의 2015교육과정에 따른 고등학교 영어교과서로 구성된 코퍼스에서 구어와 문어의 token과 type을 구분하여 분석 비교한다. 이를 분석대상으로 하여 코퍼스의 4-gram 연어를 문법범주와 기능범주로 나눈 준거를 통해서 분석하였다. 문법범주는 크게 명사구, 동사구, 전치사구, 부분절 그리고 기타로 나누어 범주화하고 기능범주는 지칭, 텍스트의 조직, 입장과 기타로 나누었다. 분석한 결과 4-gram 연어에 나타난 구어와 문어 모두 남한의 영어교과서가 북한의 영어교과서 보다 token과 type의 수가 상대적으로 많았다. 그리고 문법범주에는 남북한 모두 영어교과서에 동사구와 부분절 형태의 4-gram 연어가 가장 많았으며 기능범주에는 남북한 모두 영어교과서에 입장 기능과 관련된 4-gram 연어가 가장 많았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.457-461
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• 2001

본 논문은 동사의 의미표상과 명사의 한정성의 강호관계를 중심으로 목적어의 생략현상을 검토하였다. 한국어는 영어 같은 언어와 달리 주어, 목적어 등이 자주 생략된다. 이 연구는 한국어의 목적어 생략이 단순히 인간성 (humanness), 주체성 (agency), 한정성(definiteness) 등 명사의 의미자질에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 다음 두 가지 제약이 결정적으로 작용함을 제안하고자 한다. 첫째, 목적어 생략은 행동양상 (mold of agent act)과 원인 (cause)을 심층적으로 포함하는 소위 '핵심 타동사 (core transitive)'와 선행사의 한정성 정도에 의해 결정되는데, 구체적으로 목적어 생략은 한정성 자질을 가진 선행사가 없는 담화에서는 허용되지 않는다는 제약이다. 둘째, 타동사와 명사의 한정성과는 독립적으로, 한국어의 목적어 생략은 또한, 추론에 의거하여 보다 더 적절히 해석될 수 있는 경우를 실증적으로 보이고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.134-139
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• 2021

접속의 개념은 인간의 언어가 가진 속성 중의 하나로, 동물의 소통방식은 접속의 구조가 없다고 알려져 있다. 접속이란 문법단위들의 '연결'(connection, linkage)로 영어의 경우 종속접속절을 전치사구(PP)의 범주로 간주하거나, 보문소구 (CP)의 범주로 분류한다. 또한, 문장의 유형과 복잡성도 접속의 방식에 의해서 결정되는데, 동등접속과 달리 종속접속은 접속되는 문법단위가 대부분 절(clause)의 형태가 된다. 전통문법이나 학교문법에서는 종속접속이 그 기능에 따라 명사성 보충절, 형용성 관계절, 부사성 수식-부가절 3가지로 나뉘어 왔으나, 본 논문은 마치 소절(small clause)이 "절"로 인정되면서, 여러 가지 기능을 하는 것과 마찬가지로 무주어 무동사 종속절 (Verbless subordinate clause. V-less SC)을 종속절의 한 유형으로 보면서, 이를 극소절(smallest small clause)로 명명하고, 이들이 종속절의 일부라는 제안을 한다. 또한, 구조와 기능을 보다 세분하여 종합적으로 분석함으로서, XP라고 특정할 수 없는 절을 포함하여 분석할 수 있는 장점이 있음을 지적한다.

• 비교문화연구
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• 제53권
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• pp.131-161
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• 2018

감정표현은 마음 의식의 내적 정태를 나타내는 것으로, 그 종류에는 '감정표현어휘', '고백표현', '문 구성', '간투사 표현', '사역 수동 수수 표현', '조사' '호칭', '문체 선택' 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '포(怖)'의 감정표현의 번역 양상을 '품사' '주어처리' '의미 분류'로 나누어 분석했다. 그 결과 '포(怖)'에 관한 번역 양상을 보면, 사전에 제시된 지시적 표현 이외에, '포(怖)'의 의미가 아닌 다른 표현, 다른 품사로도 번역되었음을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '포(怖)'의 감정 어휘에 대해, 한국어역은 일부 '명사', '관용구', '부사+동사'를 제외하고는 대체로 일본어와 유사한 품사로 번역되었다. '명사'인 경우는 용언으로 풀어 설명한 후 강조 어휘를 더해 번역했으며, '부사+동사'는 2개 이상의 어휘가 이용된 어구로 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역 어휘는 'Fear류(類)' 뿐 아니라 'Surprise류(類)'와 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨동사, be+동사의 과거분사', '형용사⇨형용사, 동사, be+동사의 과거분사' '명사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Anger류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 어휘 외에 감정 주체의 상태를 표현할 수 있는 어휘까지 이용되는 등 매우 다양했다. 일본어 문의 감정 주체의 유무에 따른 한국어 역은 대체로 일본어 문과 유사한 문 구조로 번역되었고, 감정 주체가 생략된 3인칭인 일부 예에서는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 일본어 문의 감정 주체의 생략 유무와 관계없이 감정 주체와 판단 주체까지도 복원했으며, 서술자 중심의 주어를 내세워 그에 따른 서술어를 선정해 번역하기도 했다. 그러나 주어 자리에는 반드시 감정을 느끼는 사람만 사용된 것이 아니라 사건, 행위, 감정의 요인 등이 사용되기도 했으며, 화자가 화자의 감정을 직접적으로 서술하기 보다는 주변 상황과 장면을 설명하면서 그로 인해 일어나는 감정을 서술한 경우도 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.51-58
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• 2021

본 논문은 온라인 문법체커에 대해서 살펴보고 영어쓰기에 있어서 온라인 문법체커 활용 시에 유의해야 할 점에 대해 제언을 하는데 목적이 있다. 본 연구는 충청도에 있는 D 대학교에서 2019년 2학기에 실시하였으며 총 35명의 대학교 1학년 학생이 참여하였다. 본 연구 자료 수집을 위해서 사전 · 사후의 문법 테스트와 설문지 그리고 학습저널이 수집되었고 분석되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 영어문법 테스트 결과 온라인 문법체커는 영어쓰기수업에서 효과적인 것으로 나타났다. 둘째, 학생들은 온라인 문법체커에서 제공되는 피드백 무조건 받아들이기 보다는 스스로 판단하여 수용을 하거나 하지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 온라인 문법체커에서 제공하는 피드백 중 (부정)관사, 전치사, 문장부호, 동사 수의 일치, 명사수의 일치 순으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 시사점과 제한점을 토론하였다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제5집
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• pp.1-22
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• 2002

본 논문의 목적은 게르만제어(예를들어 고트어, 고대북구어, 고고지독일어, 고대영어 등)에 나타나는 공명음중복 현상이 원-인도유럽어시기의 후두음에 기인함을 보이는 것이다. 고트어의 ddj/ggw, 고대북구어의 ggi/ggr, 고고지독일어 ij/uw (이상 소위 '예음화현상'으로 불림)와 그 외 게르만제어에 공통적으로 나타나는 공명음들의 중복, -rr-, -ll-, -nn-, -mm- 등은 원-게르만어시기에 각각 $\ast-ii-,\;\ast-uu-,\;\ast-rr-,\;\ast-ll-,\;\ast-nn-,\;\ast-mm-$ 등으로 소급된다. 그러나 이러한 자음군이 게르만어 이외의 다른 인도유럽어들( 대표적으로 고대인도이란어, 고전희랍어, 라전어 등)과 비교되어 원-인도유럽어시기로 소급되는 경우, 각각 $\ast-iH-,\;\ast-uH-,\;\ast-rH-,\;\ast-lH-,\;\ast-nH-,\;\ast-mH-$ 등으로 재구된다. 따라서 원-게르만어의 자음중복 현상이 후두음의 영향으로 나타난 것으로 해석되는데, 아마도 후두음이 선행하는 공명음에 동화되어 일어난 것으로 보인다. 소쉬르(1987)이래 발전해 온 후두음이론은 현재 그 이론적 틀을 확립한 상태이다. 이 이론은 고전 인도유럽어학에서 설명하지 못했던 여러 언어현상들을 설명하였고, 현대 인도유럽어 역사비교언어학에서 언어변화에 대한 필수적인 설명기재로서 사용되고 있다. 원-인도유럽어의 많은 특징들을 계승한 전형적인 다른 고대 인도유럽어들과는 달리, 시기적으로 늦은 고대 게르만어에서 음운론적 층위에서 공명음중복 현상이 후두음에 기인함은 인도유럽어 역사비교언어학에서 뿐만 아니라 게르만어학에서도 큰 의미를 갖는다고 볼 수 있다.간접으로 본동사 앞에 놓여 있어야 되는 모든 문장성분과 부문장 때문에, 즉 한국어의 전면적인 전위수식 현상으로 흔히 큰 부담/복잡함을 야기한다는 데에 그 원인이 있다. 이러한 상황에서 동사는 가능한 한 그의 문장성분을 줄이려 한다. 통사적으로 보장되어 이미 있으니 말이다. 그래서 한국어 동사의 부정성은 일종의 부담해소 대책으로 간주될 수 있을 것이다. $\ast$ 두 비교 대상에서의 핵 및 최소문장 가능성은 역시 원자가에 대한 비구속성에서 비롯된다. $\ast$ 우리 한국인이 빨리 말할 때 흔히 범하는 부정성으로 인한 인칭변화에서의 오류는 무엇보다도 정형성/제한성을 지닌 독일어 정동사가 인칭 변화하는 데 반해 한국어에서는 부정성/비구속성을 지닌 동사가 그것과는 무관한 페 기인한다. 동사의 속성을 철저히 분석함으로써 이런 과오를 극복해야 할 것이다. 한국어 동사의 부정성은 지금까지 거의 연구되지 않았다. 이 문제는 또한 지속적으로 수많은 다른 자연어들과의 비교분석을 통해 관찰돼야 할 것이다. 이 논문이 이런 연구와 언어습득을 위한 작업에 도움이 되기를 바란다.적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해