본 연구는 2017년과 2018년 한·중 인물지칭 신어 197개를 조어방식에 따라 단일어, 합성어, 파생어, 축약어, 혼성어로 나누어 신어의 특성을 비교·분석했다. 인물지칭 신어 중 단일어의 경우 한국어는 영어와 중국어에서 차용된 단어들이었으며, 중국어에서는 단일어가 나타나지 않았다. 다음으로 합성어의 경우 중국어 합성법의 형식이 훨씬 다양하고 생성력이 한국보다 더 강하다는 특징이 있었다. 파생어의 경우 양국 접두파생어는 모두 많지 않다는 특징을 보였다. 한국어 접미파생어 중에서는 외래어나 고유어 접미사에 비해 한자어 접미사의 생산력이 강했다. 외래어 접미사는 한국어에서 중국어에 비해 보다 빈번하게 나타났다. 다음으로 축약어의 경우 한국어에 나타난 축약어 신어는 어두 음절의 생산력이 더 강한 반면 중국어의 축약어 신어에서는 비어두 음절어의 생산력이 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 끝으로 혼성어의 경우 한국어의 혼성 형식이 중국어보다 훨씬 다양하게 나타났다. 본 연구는 중국인 한국어 학습자가 한국어 신어의 형성과정을 이해하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 나아가 그들이 한국어 학습 과정에서 한국어 단어의 의미를 추측하는 능력을 함양하는 데에 이론적 단서를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.
본 연구는 코스닥(KOSDAQ)에 상장된 총 1,358개의 기업 이름을 대상으로 의미와 내부구조를 분류하고 형태론적인 특성을 고찰한 기술적 연구이다. 어원적 측면에서 코스닥 기업 이름의 가장 큰 특성은 영어의 독점적 지위와 한국식 영어 조어로 밝혀졌다. 특히 코스닥 기업 이름의 경우 한국어 요소만 참여한 것은 20%에 불과하고 나머지는 외국어 요소가 참여하는데, 그중 영어 요소가 관여한 것이 전체의 76%로, 영어의 독점적 지위가 확인되었다. 형태 구조 면에서 합성어와 축약어, 축약 합성어가 90%에 달하는데, 영어 원단어의 형태적 특성과 무관하게 축약어가 많이 사용되고, 같은 단어라도 여러 형태로 축약되어 참여하는 형태를 보인다. 접두사나 접미사, 결합형등 영어의 의존형태소들도 자유롭게 독립어로 활용된다. 이것은 이들이 영어에서 차용된 것이 아니라 한국어에서 생성된 단어라는 것을 보여주는 것으로, 한국식 영어라는 것을 보여주는 것이다.
본 연구에서는 외국인 학부 유학생이 보고서를 쓰는 과정에서 자신의 의견, 주장의 논리를 강화하기 위해 선정한 자료를 인용하는 경우, 어떤 수사학적 유형을 많이 사용하고 있는지, 한국어 능력이 상위인 그룹과 하위인 그룹의 수사학적 기능 선택 양상은 어떻게 다른지를 살펴보기 위해 유학생의 보고서 30편을 분석해 보았다. 외국인 유학생들은 자신의 보고서에서 자신의 논의를 설득력 있게 전개하고 보완하기 위해 '통계" 인용을 가장 많이 사용하였으며, 다음으로는 귀속, 사례제시, 용어 사용 순이었다. 또한, 한국어 능력이 상위에 속하는 그룹은 자신의 보고서에서 보통 8-11회 정도의 인용을 사용하였으며 귀속, 사례제시, 용어 사용, 통계, 자료간의 관계 구축, 자신의 주장과 다른 자료를 비교하는 등 다양한 수사학적 유형을 사용한 반면, 하위에 속하는 그룹은 다양한 인용의 유형을 거의 사용하지 못하고 있었다. 따라서 "인용"이 자신의 논리를 강화할 수 있는 하나의 중요한 전략이라는 인식을 갖게 하고 다양한 인용의 유형을 유용한 보고서 쓰기 전략으로서 교육해야 하며 교수방안을 마련해야 할 것이다.
본 논문은 대중문화 콘텐츠 변화에 의한 신조어를 비교 연구한 것이다. 한국과 중국은 교류가 긴밀해지면서 언어까지 영향을 주고받는다. 이에 따라 신조한 국어와 동일한 언어 특성을 가진 신조중국어가 발견된다. 또한 신조어는 언어의 새로운 발전 결과물이라고 여긴다. 이러한 신조어는 한국과 중국의 젊은층에서 널리 사용하고 있는 상황이다. 따라서 언어가 소통을 전제로 한다는 측면에서 학문적인 연구를 통하여 한중 신조어를 명확히 인식하는 것이 바람직하다. 2018년 신조중국어의 특성을 중심으로 먼저 2017년 이전의 신조중국어와 합성, 약어, 대치 등의 형태적인 요소와 비유, 은어 등 의미적인 측면에 의해 비교하여 분석하였다. 이를 통해 2018년 신조중국어의 특성을 추출하였다. 다음에 이러한 신조어의 구성방법에 의해 2018년의 신조한국어와의 공통점과 차이점도 확인하였다. 그리고 한국어와 중국어 신조어를 분석한 결과, 기존의 언어 재활용 현상이 두드러짐도 확인하였다. 이러한 한중 신조어가 표준어로 정착하는 과정을 보기 위해 신조어의 구성방법을 정확하게 탐색해보고자 하는 것이 중요하다.
본 논문은 문화콘텐츠의 영향을 받아 생긴 신조 중국어를 고찰하여 분석한 것이다. 한국 문화 산업이 크게 발달하면서 세계 곳곳에 한류 열풍을 일으켰다. 이를 통해 많은 한국어 단어, 신조 중국어, 그리고 문화에 대한 새로운 의식과 개념이 중국으로 들어오기 시작했다. 그중에서 한류 콘텐츠로 인해 중국 인터넷에서 나타난 신조어가 적지 않다. 신조 중국어는 한류 팬과 한국어 학습자가 많아지면서 폭넓게 사용하는 추세를 보인다. 한류 콘텐츠 영향의 중국 신조 중국어는 중국 신조 중국어의 중요한 부분이라고 여긴다. 이를 정확하게 인식하고 이해하기 위하여 먼저 중국 신조 중국어 구성방식의 6가지 분류, 즉 비유적 의미, 대치, 외래어 차용, 축약, 합성, 파생을 지적하였다. 이러한 구성방식은 한류 콘텐츠 영향의 중국 인터넷 단어에도 그대로 작용하여 3가지 한류 신조 중국어, 즉 한자로 표시하는 신조어, 알파벳으로 표시하는 신조어, 의미 확장, 그리고 새로운 의미의 획득을 통한 신조어로 분석하여 제시하였다. 그리고 그 생성 원인과 전망을 분석하였다. 그리고 각 분류에 따라 구체적인 뉴스 제목이나 노래 등을 실례로 들어 한류 콘텐츠 영향의 중국 신조 중국어의 현상을 확인하였다. 이러한 신조 중국어가 중국 어휘를 풍부하게 만들고, 소통을 순조롭게 하는 데 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 2009 개정 교육과정의 도입에서 관심이 모아지고 있는 세 주제, 창의성, 다문화, 그리고 수학적 성향을 중심으로 미래 평가의 바람직한 방향을 모색해보고자 하였다. 창의성을 올바르게 평가하기 위해서는 융통성에 대한 평가문항의 활용뿐만 아니라 유창성, 정교성, 독창성에 관한 문항개발도 이루어져야함을 제기하였다. 다문화영역에서는 단순히 한국어 교과만이 아니라 수학교과에서도 다양한 학습방법과 다양한 평가방법을 통해서 다문화권 학생이 언어적 능력을 향상시킬 수 있고 동시에 수학적 능력을 평가 받을 수 있는 다양한 형태의 이중 언어 프로그램에 따른 평가방법을 제공하여야 한다. 또한, 우리나라 학생의 매우 낮은 수준의 수학적 성향은 고등교육에서 인재양성에 부정적인 영향을 미치므로 수학에 대한 흥미와 자신감 등의 성향을 향상될 수 있게 먼저 교수 학습이 이루어져야하며 다양한 유형의 설문지를 개발하고 면담기법을 이용한 과정평가에 더욱 노력해야한다.
본 논문에서는 한국어 명사의 중의성 해소를 위해, 원시 말뭉치로부터 얻을 수 있는 지식원으로서 국소문맥을 정의하고 추출하는 방법을 제시한다. 동일한 국소 문맥을 갖는 서로 다른 명사는 그 의미가 유사하다는 직관을 바탕으로 대상 명사의 중의성 해소를 위해 대상명사를 포함하는 국소문맥과 동일한 국소문맥을 갖는 단어를 단서로 사용함으로써 학습 자료의 활용도를 높일 수 있고 빈도수가 적은 단어의 의미 중의성도 해결할 수 있으며, 용언의 확장을 통해 자료 부족 현상을 줄일 수 있다. 대상 명사는 동일한 국소문맥에 의한 단서들과의 최대 유사도 계산을 통해 그 의미가 결정된다. 두 단어간의 유사도는 WordNet으로부터 차용한 의미 계층 구조에서 두 단어가 가지는 개념 사이의 거리에 의해 계산된다. 최대 유사도를 계산하는 과정에서는 단서들의 중의성을 점차 줄여 나감으로써 유사도 계산의 속도를 향상시킬 수 있다. 대상 명사가 둘 이상의 국소문맥을 가질 때에는 각 국소문맥의 종류에 따른 가중치를 부여하여 국소문맥의 종류에 따른 의미제약의 차이를 구현하였다. 또 하나의 지식원으로서 사전 정의와 예문으로부터 공기정보를 얻고, 이를 국소문맥을 보완하기 위한 지식으로 사용하여 최선의 의미를 선택할 수 있도록 하였다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 국소 문맥의 적용률이 높고, 공기 정보는 국소 문맥과 상호 보완적으로 사용되어 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 본 방법을 실험한 결과, 사용된 단어의 의미 중의성이 크면서도, 기존의 의미 부착 말뭉치를 이용한 교사 학습 방식의 성능보다도 높은 정확도(89.8%)를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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