본고는 한국어의 양화사 유동 현상을 일반범주문법의 관점에서 통사론적, 의미론적으로 분석한다. '학생들이 넷이 술을 마셨다' 와 같은 문장에서 나타나는 유동 양화사는 통사론적으로 동사구수식어 (VP/VP)로 파악하고, 의미론적으로는 명사화된 속성이 관여하는 것으로 분석한다. 이 밖에도, 관련된 형태인 '넷' (NP/NP), '넷을' (TV/TV)등도 엄밀한 통사론적, 의미론적 분석을 시도한다. 성공적인 분석의 결과는 한국어 처리에 인접성 조건을 준수하는 범주문법의 사용가능성을 시사해 준다.
본 연구는 한국어의 양화사 유동현상을 일반범주문법의 관점에서 통사론 적, 의미론적으로 분석한다.' 학생들이 넷이 술을 마셨다'와 같은 문장에서 나타나느 유동양상화는 통사론적으로 동사구 수식어(VP/VP)로 파악하고, 의 미론적으로는 명사화된 속성이 관여하는 것으로 분석한다. 이밖에도, 관련된 형태인 '넷'(NP/NP),'넷을'(TV/TV)등도 엄밀한 통사론적, 의미론적 분석을 시도한다. 성공적인 분석의 걸과는 한국어 처리 인접성 조건을 준수하는 범주문법의 사용가능성을 시사해 준다.
본 코퍼스 기반 연구는 통사론 영역에서 자주 등장하는 학술어휘들을 목록화하고 추출된 단어 목록을 Coxhead(2000)의 학술어휘 목록(AWL) 및 West(1953)의 기본어휘 목록(GSL)과 비교하여 통사론 코퍼스 내의 어휘 분포와 범위를 조사하였다. 이를 위해 영어교육 전공자들이 주로 사용하는 필수 통사론 전공 서적을 546,074 단어 수준의 전문 코퍼스로 구축한 다음 AntWordProfiler 1.4.1로 분석하였다. 빈도를 기준으로 분석한 결과 16회 이상 등장한 학술어휘는 288개(50.5%), 15회 이하 등장한 학술어휘는 218개(38.2%)로 나타났다. AWL과 GSL의 출현 범위는 각각 9.19%와 78.92%로 나타났으며 GSL과 AWL을 포함한 비중은 전체 토큰의 88.11%에 달하였다. AWL이 광범위한 학술 요구를 충족시키는데 중추적인 역할을 할 수 있다는 점을 감안할 때, 본 연구는 학문 문식성과 학업 능력을 향상시키기 위한 방안으로 학문 분야별 학술 어휘목록을 편성할 필요가 있음을 강조하였다.
본 논문에서는 Reichenbach(1947), Partee(1973, 1984) 및 Klein(1994)이 발전시킨 지시적 시제 이론 (Referential Theory of Tense)을 의미/통사론적으로 형식화 함으로써 이 이론의 의미론적, 통사론적 응용 가능성을 보여준다. 또한 이 논문에서는, 의미/통사론적으로 형식화된 지시적 시제 이론을 종속 문장의 시제와 상의 의미 및 구조 해석을 위하여 도입함으로써 이 이론의 장점과 문제점을 구체적으로 보여주려고 시도한다.
유 만근 교수 질문 : 음성학에 관하여 질문하고 싶습니다. 영국대학의 언어학 교육 과정에서 음성학이 차지하는 비중이 얼마나 큰 지 알고 싶습니다. 러우비니스 교수 응답 : 네 ,그 질문엔 한마디로 긍정적인 답변을 할 수 있읍니다. 음성학은 언어학에서 대단히 중요한 위치를 차지하며 런던대학뿐만이 아니라, 영국의 어느 대학에서나 음성학은 언어학에 초기부터 도입됩니다. 지금 하신 질문은 대단히 중요한 문제이므로 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 런던의 동료와 마찬가지로 나는 음성학이 언어학의 일부일뿐 아니라 실로 필수적인 분야라고 봅니다. 런던 대학내에는 "음성학 및 언어학과" 라는 학과가 두 군데나 있는데 이는 "불어 및 이태리어과" 라는 식의 명칭과는 의미가 다릅니다. 이러한 명칭의 배후에는 역사적인 이유가 있읍니다. 음성학은 언어학의 분과중에서 가장i 먼저 발전하였으며, 영국에서는 음성학 교수직이 언어학 교수직보다 30년이나 먼저 생겼습니다. 바로 내이얼 저운스가 최초로 음성학 교수직을 얻어 30년이나 봉직했던 것입니다. 이러한 이유로 학과의 명칭이 아직도 그대로 존속하는 것입니다. 10년전에 한국에 왔던 헨더슨 교수 역시 음성학 교수입니다만, 그렇다고 그가 언어학에 관심이 없는 것은 아닙니다. 이제는 아무도 언어학의 전분야를 모두 전공할 수는 없습니다. 그래서 언어학에는 역사언어학, 응용언어학, 음성학 같은 분야별 전문가가 있기 마련입니다. 그러나, 통사론을 하지 않고 언어학을 할 수 없는 것과 마찬가지로 음성학을 하지 않고는 언어학을 할 수가 없습니다. 물론, 음성학안에서도 일반음성학이냐 개별어의 음성학이냐에 따라서 전문이 세분될 수 있읍니다마는, "음성학이 영국 대학의 언어학 교육 과정의 일부인가?" 라는 질문에 대한 답변은 자명할 것입니다. 안걸은 더 나아가서, 인간 언어의 역사를 잠시 생각해 보면 음성학이 언어학 연구에 없어서는 안될 필수적인 것을 알겁니다. 결국 언어학이란 인간 언어의 역사와 운용을 연구하는 것이고 인간의 언어란 수천년을 내려왔으나, 글자가 생기기 전까지는 순전히 음성언어, 즉 소리말로 존재했습니다. 한국어이건 영어이건, 라틴러이건 언어는 모두 발음기관으로 발음 할 수 있고 귀로 들을 수 있는 소리로 되어 있으며, 이미 죽은 말을 다를 때에도 결국 화석화한 소리말을 연구한다고 보는 것입니다. 즉 언어란 바로 소리말입니다. 사람은 글자를 배우기 앞서서 말을 배우며 우리같이 고등교육을 받은 사람도 쓰기와 읽기보다는 말하기와 듣기를 훨씬 많이 합니다. 이 같이 언어는 소리말로 운용되는데, 바로 소리 말을 연구하는 것이 음성학으므로 음성학은 언어학의 기본이요, 필수입니다. 음성학이 영국의 언어학에서 중요한 기본을 이루고 있다고 말 할 수 없다면 영국의 언어학은 그 만큼 빈약하게 될 것입니다. 한국에 음성학회가 있고 또 한글학회가 있지만, 그렇다고 하여 한국어 음성학이 한국어와는 다른 것이라거나, 한국어 음성학을 공부하지 않고 한국어를 연구할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 의학에도 분야마다 전문의가 있듯이, 언어학도 이제 복잡하고 광범한 학문이 되었으므로 분야별로 전문가가 나오게 된 것뿐입니다. 따라서 "나는 통사론에 관심이 있으므로 소리말에는 관심이 없다"고 말하는 언어학자가 있다면, 이 것은 크게 잘못된 것입니다. 마찬가지로 "나는 소리에만 관심이 있으므로 통사론에는 관심이 없다"고 말하는 음성학자가 있다면, 이 또한 안되는 일입니다. 문의 구성과 어휘 요소와 아무 관련이 없는 말소리의 차이가 무슨 소용이 있으며, 통사 구조를 표현하고 저달하는 말소리를 연구하지 않고 어떻게 통사론을 연구할 수 있겠습니까? 다시 간추리면, 언어는 본질적으로 소리말이고, 언어의 특성과 사용 및 습득도 모두 소리말 형태로 나타납니다. 따라서, 영국의 대학은 음성학이 대단히 중요함을 인식하고, 언어학을 올바르게 다루는 세계의 여러 다른 대학과 마찬가지로 이에 따라 교육 과정을 편성하고 있습니다.
여러 가지 의미를 갖고 있는 단어의 올바른 해석은 통사론적, 의미론적, 화용론적 지식을 요구하고 있다. 특히 본 논문에서 다루고자 하는 과제는 의미상 연결되어 있는 두 문장의 효과적인 해석을 통해 다의 단어의 애매성을 처리하는 방법에 관한 것이다. 이를 위해서 마커 전파를 근간으로 하는 메모리 기반 파싱에 이완법(relaxation)을 적용하여 양자의 유기적인 결합을 통한 확장된 메모리 기반 파싱 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 마커 전파가 제공하는 효율성을 유지하며, 이완법이 제공하는 효과성을 추구하고 있다.
본 연구는 언어학의 학파를 떠나 주목받고 있는 논항변이의 현상을 통사 ㆍ 의미론적으로 분석하고자 하였다. 논항변이의 현상을 동사의 특성에 따라 분류한 Levin(1993)을 기초로 Dowty의 의미론적인 해석을 시도하였다. 통사적으로 동일한 구조를 보이는 문장에서 동사의 논항이 바뀌면 의미의 변화가 있는 경우가 연구의 초점이 되고 있다. 의미변화가 초래됨을 기초로 각 동사의 유형을 통사적으로 분류하는데 그치지 않고, 그 부류의 문장들의 의미가 어떠한 영향을 받게 되는가를 고찰하였다. 우선 논항변이 현상을 보이는 동사를 Touch형, Hit형 Cut형, 그리고 Break형 동사로 분류하고 각 동사가 보이는 논항변이 현상에 따라 Middle alternation, Body-part possessor Ascension, Conative Alternation에 각각 어떻게 나타나는지를 점검한다. 이러한 분류에 기초하여 각각의 alternation에 의미론적인 해석을 하고자 시도한 것이다.
본 연구는 최근 자연어 인공지능 연구 동향에 발맞추어 사전 학습된 언어 인공지능을 활용한 의미론적 분석을 통해 국문 보고서의 가독성을 평가하는 방법론 두 가지를 제안한다. 연구진은 연구 과정에서 사전 학습된 언어 인공지능을 활용해 추가 학습 없이 문장을 임의의 벡터값으로 임베딩하고 이를 통해 1. 의미론적 복잡도 와 2. 내재적 감정 변동성 두 가지 지표를 추출한다. 나아가, 앞서 발견한 두 지표가 국문 보고서의 가독성과 정(+)의 상관관계에 있음을 확인하였다. 본 연구는 통사론적 분석과 레이블링 된 데이터에 크게 의존하던 기존의 가독성 평가 방법론으로 부터 탈피해, 별도의 학습 없이 기존 가독성 지표에 근사한다는 점에서 의미가 있다.
문장에서 술어를 수식하는 대표적인 표현은 부사어이다. 부사어는 일반적으로 문장 구성에서 핵심적 역할을 하지 않는 첨가어(adjuncts)이기 때문에 핵심적인 역할을 하는 보충어(complements)에 비해 상대적으로 연구가 덜 이루어진 분야이다. 그렇지만 부사어는 피수식어의 의미를 구체화/한정하는 기능을 하기 때문에 정확한 의사소통을 위해서는 반드시 필요한 요소이며 어순, 호응(concord)등의 통사적 현상과도 밀접한 관련이 있다. 이 연구의 일차적 목적은 이러한 부사어를 통사적, 의미적 기준에 의해 정확하게 분류하고 그들의 분포제약을 밝히는 것이다. 그 다음으로, 부사어와 관련된 통사 현상으로, 부사어와 피수식어의 공 기(co-occurrence)관계 및 부사어와 술어 어미의 호응 관계에 대한 분석을 제공하려고 한다. 부사어는 통사적인 기준과 의미적인 기준으로 분류할 수 있다 (손남익 1995, 김경훈 1996, 임유종 1998). 통사적 기준으로는 단어나 구를 수식하는 성분부사와 문장을 수식하는 문장 부사로 나누는 방법과 위치에 대한 제약이 있느냐 없느냐에 따라 제약부사와 자유부사로 나 누는 방법이 있다. 이 두 통사론적 기준에 의해 분류되는 부사들은 서로 어떤 상관관계를 보이고 있는지 살펴 볼 것이다. 일반적으로 문장부사는 문두에 놓여야 한다는 위치적 제 약 이 있기 때문에 제약부사로 분류된다. 의미적 기준으로 부사어를 분류할 수도 있는데, 시간/ 공간 부사어, 양태/정도 부사어 등으로 나눌 수 있다. 의미적 기준에 의해 분류된 부사어는 통사적 기준에 의해 분류된 것들과는 어떤 상호 관련성을 맺고 있는지 살펴 볼 것이다. 일 반적으로 시간부사와 장소부사는 자유부사에 속하며 양태부사와 정도부사는 제약부사에 속 한다. 부사어와 피수식 요소와의 통사적 공기 관계 및 의미적 관계 그리고 그와 관련된 문 법 현상도 연구의 대상이 된다. 예를 들어, 자유로운 어순을 가진 부사들이지만 “*순이는 빨리 과연 달린다”에서 볼 수 있는 종류의 분포적 특성을 알아 볼것이다 (심재기 1982, 송 철의 1989). 또한 “길이/*길게 빛나다”와 “*길이/길게 드리워졌다”와 같은 대조에서 나타나는 통사, 의미적 기능의 상관 관계 및 제약들의 상호 작용도 살펴 볼 것이다.
선형논리는 현대 증명이론의 산물로서 1987년 프랑스 Marseille대학 Jean-Yves Girard 교수가 프로그래밍 언어의 개발을 위해 직관주의 논리학 (Intuitional logic) 을 정교하게 보완하여 고안한 새로운 논리학이다. 그래서 선형논리의 연결사들은 정보배열 (Sequentiality)과 병행처리 (Parallel computation) 등 정보처리와 관련된 해석을 갖는다. 예컨대, A${\otimes}$B는 두 과정 A와 B를 차례차례 수행하는 것을 나타내고, A&B는 내적미결정과 관련되어 관찰자가 A 또는 B를 선택할 수 있으며, A${\oplus}$B는 외적인 미결정으로서, 관찰자는 A 또는 B라는 사실을 알지만 어느 것이 될지는 알지 못한다. 그리고 A${\wp}$B는 A과정과 B과정의 병행처리를 의미한다. 선형부정은 동시화(Synchronization)를 나타내어, 하나의 과정 A가 수행되기 위해서는 A와 $A^{\bot}$가 동시에 이루어져야 한다. 국내에 선형논리에 대한 연구가 활성화되지 않아서 이 글은 이에 대한 관심을 제고하기 위해 우선 선형논리의 통사론만을 취급했으며, 의미론과 증명망 등은 차후의 연구에서 다루고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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