이 책은 언어 사용을 기반으로 통계적 방법을 이용하여 의미를 연구하는 한 예이다. 이러한 방법을 통하여 언어의 의미를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 언어를 사용하는 인간의 심리와 언어 사용자들의 문화와 사회를 엿볼 수 있다. [책 속으로 추가] 본 연구의 주제처럼 언어 의미의 관점에서 수행된 연구도 있다(Widdows 2004, Glynn and Robinson 2014). 언어의 문체 또한 통계적 방법으로 접근한 것이 많이 있으며(Biber 1988, 1995, Oakes 2009, 강범모 1999, 강범모 외 2000, 강남준 외 2010), 언어 사이의 친근성과 역사를 추정하는데 이용되기도 하였다(최운호 2011). 이뿐만 아니라 언어 사용을 통하여 언어와 심리 및 언어와 문화의 관계를 파악하고, 나아가 인간 심리와 인간 문화를 이해할 수 있다. 이것은 근래 인지언어학 등 언어 이론이 코퍼스와 통계에 관심을 보이고 있고(Janda 2013, Glynn and Fischer 2010, Glynn and Robinson 2014), 텍스트 자료(코퍼스)를 통하여 사회와 문화를 이해하려는 노력이 진행되고 있는 것과(Leech and Fallon 1992, Michel et al. 2011, P?tz et al. 2014) 일맥상통한다. 이러한 의미 연구 중 많은 것들이 단어의 의미 분석과 관련이 있다. 특히 텍스트 속에서 단어와 구문의 통계적 분포를 이용하여 의미 연구를 수행하는 것을 분포의미론(distributional semantics, Lenci 2008)이라고 부르기도 한다. 분포의미론은 전형적으로 단어의 의미를 n-차원의 벡터로 표시하고 단어들 사이의 의미 거리를 n-차원 공간에서의 거리로 계산하기 때문에 분포의미론을 벡터 공간(vector space) 의미론이라고도 부른다. 이 책의 구성 순서는 다음과 같다. 2장에서 의미관계와 화제 의미관계에 대하여 좀 더 자세하게 논의하면서 화제 의미관계를 찾는 방법인 연어(collocation) 추출 방법을 설명한다. 여러 가지의 연어 추출 방법 중 문단을 범위로 공기어를 추출하고 그 빈도를 바탕으로 연어도(연어성)를 t-점수(t-score)로 측정하는 것이 적절하다는 결론에 이른다. 화제 의미관계의 예시로서 ‘병원’, ‘여자’ 등 몇 개의 명사에 대해서 화제관련어를 추출하고 그것과 관련된 화제 의미관계 네트워크를 제시한다. 3장에서는 네트워크 이론의 기초가 되는 복잡계 이론(complexity theory)이 언어에 적용되는 방식을 논의한다. 언어가 하나의 복잡계인 것은 언어가 각 언어 사용자가 참여하는 네트워크이며 또한 각 언어 요소가 서로 관여하는 네트워크이기 때문이다. 변이와 동적 변화 등 복잡계 네트워크로서의 언어 특성을 기술하며, 특히 척도 없는 네트워크로서의 언어 특성을 논의한다. 4장에서는 고빈도 한국어 명사 전체의 화제 의미관계 네트워크의 특성을 살펴본다. 전체적으로 두 개의 하위 네트워크로 구분되는 한국어 명사들의 네트워크를 관찰하면서 논의를 진행한다. 5장에서부터 7장에서는 한국어 명사들 중 몇몇 주요 의미 부류에 속하는 것들의 화제 의미관계와 그 네트워크를 기술한다. 직업 인간, 긍정 및 부정 속성인간, 음식 등의 구체명사 부류(5장), 집단, 기업, 지상/물/공중 장소, 학문 및 과목, 심리상태 등 여러 의미 부류(6장), 그리고 고유명사 중에 국가명 부류(7장) 각각에 속하는 명사들 사이의 화제 의미관계가 그 대상이다. 8장은 5장부터 7장에서 기술한 각 의미 부류에 속하는 명사들의 실제 화제관련어들을 관련성이 높은 정도(연어도)의 순서로 제시한다. 일부 빈도가 낮은 명사의 경우 화제관련어 수가 많지 않다. 2. 어휘 의미관계 어휘관계(lexical relation), 즉 단어들 사이의 관계는 주로 단어의 의미 때문에 발생하는 의미관계(semantic relation)이다. 이 장에서는 어휘관계와 의미관계에 대하여 개괄적으로 설명하고, 이 책에서 다루려는 화제 의미관계와 화제관련어 그리고 화제 의미관계 네트워크의 대강을 논의한다. 2.1 언어 이론과 어휘 의미관계 단어들 사이의 관계인 어휘관계는 전통적인 언어학 및 역사언어학 시대의 의미 연구(Geeraerts 2010) 그리고 구조주의 의미론에서 중심적인 역할을 하였다(Lyons 1977, 라이언스 2011, Cruse 1986, 심재기 외 1984, 김광해 1993, 심재기 2011, 최경봉 2015). 하의관계(hyponymy, ‘동물’-‘고양이’), 동의관계/유의관계(synonymy, ‘친구’-‘벗’), 반의관계(antonymy, ‘성공’-‘실패’), 부분관계(meronymy, ‘얼굴’-‘코’) 등 단어 의미에 기초한 단어들 사이의 여러 가지 어휘관계는 단어의 의미를 기술하는 중요한 기제였다. Frege 이래 논의되어 온 ‘지시’(reference)와 ‘뜻’ (sense)의 구별에서, 단순히 세계 속의 사물을 말하는 지시보다 우리가 일상적으로 이해하는 ‘의미’에 더 가까운 것은 뜻인데, 이 뜻을 라이언스는 어휘관계의 총체로 파악하고자 하였다. 그러나 어휘관계를 통하여 의미를 표상하는 방법은 현대의 주류 언어 이론들인 생성언어학의 의미론이나 현대 형식의미론(Montague 1974, Dowty et al. 1981, Partee 2004)에서 중심적 주제는 아니었다. 생성언어학에서 의미론은 통사적 표상이 해석되는 과정에서 필요한 이차적인 부문이었고, 형식의미론은 조합성(compositionality), 즉 주어진 부분(단어)의 의미들이 결합되어 전체(문장)의 의미가 구성되는 과정과 원리에 관심이 많았다. 말하자면 생성언어학 의미론이나 형식의미론은 통사론과 의미론의 관계를 중요하게 여겨 문장의 의미 형성 과정이 주요 관심사였고, 명사, 동사 등 단어(내용어)의 의미 기술은 소홀히 다루어졌다. 그러나 생성언어학의 의미론과 형식의미론이 어휘 의미를 완전히 무시한 것은 아니었다. 생성언어학 의미론에서는 단어의 의미를 원자적인 의미 특질(semantic feature)의 결합으로 분석하는 방법을 Katz and Fordor (1963)가 제시한 이래 의미 원소를 이용한 어휘 의미의 분석 방법이 시도되어 왔다. 예를 들어, ‘man, woman, boy, girl’의 의미를 [±HUMAN, ±ADULT]의 자질들로써 분석하여 구별하였다(‘boy’: [+HUMAN, -ADULT]). 형식의미론에서는 Montague(1974) 및 Dowty(1979), Dowty et al.(1981) 등이 어휘의미를 일종의 어휘관계로 포착하는 한 가지 방법을 제시하였다. 그것은 Carnap의 의미공준(meaning postulate)을 이용하여 단어의 의미를 (혹은 그 일부를) 분석하였는데, 예를 들면, 단어 ‘seek’과 ‘try to find’의 관계(동의성), 그리고 ‘dog’과 ‘animal’의 의미관계(하의성)를 의미공준으로 파악하였다. 다음 (1)은 영어의 ‘dog’과 ‘animal’의 관계를 포착하는 의미공준이다. (1) □∀x[DOG(x) → ANIMAL(x)] 이 의미공준은 영어 단어의 의미가 유지되는 모든 가능세계에서 어떤 개체가 개이면(DOG) 그것은 동물(ANIMAL)이라는 명제이며, 이같은 의미공준은 한국어의 ‘개’와 ‘동물’에 대해서도 마찬가지로 적용된다. 영어에 관하여 말하자면, 영어를 해석하는 모든 모형(model)에서 고려되는 (즉 그 모형이 포함하는) 가능세계는 위 의미공준이 성립하는 방식으로 제한된다. 이와 관련하여 소위 ‘영어 형이상학’(English metaphysics)이라는 말을 사용하기도 한다. 이러한 의미공준은 영어 단어들의 해석에 대한 제약이며, 달리 말하자면 영어 단어들 사이의 어휘관계(의미관계)이다. 한편 언어학에서의 어휘관계는 근래 전산적 응용에서도 수용되어 WordNet 같은 어휘데이터베이스 구축의 기반이 되었다(Miller 1991, Felbaum 1998, Vossen 1998). 단어들 사이의 관계를 다루는 또 하나의 전통은 심리학의 ‘단어 연상’(word association)이다. 이것은 심리학자 Jung 이래 많이 시행되었던 심리적인 실험 방법으로, 피험자에게 어떤 단어가 주어졌을 때 그에게 가장 먼저 생각나는 단어를 말하게 함으로써 얻게 되는 단어와 단어의 관계이다. 여러 사람에게 같은 단어를 제시하고 그때 각 사람에게서 나오는 단어를 수합하면 그 단어들 중에 어떤 것은 많이 중복되고 다른 것들은 그렇지 않다. 많이 중복되는, 즉 여러 사람이 연상한 단어가 일반적으로 연상어로서의 높은 자격이 있는 셈이다. 영어 단어의 연상어에 대한 최초의 대규모 조사는 20세기 초에 Kent와 Rosanoff에 의해 수행되었는데(Kent and Rosanoff 1910), 100개 단어에 대하여 1000명의 피험자들을 실험하여 단어 연상 결과를 얻었다. 예를 들어, ‘chair’에 대하여는 ‘table’ > ‘seat’ > ‘sit’ > ‘furniture’ > ‘wood’ 등의 순으로 연상의 순서가 나왔다. 즉, ‘table’을 연상한 피험자가 ‘seat’를 연상한 피험자보다 많았고, ‘seat’를 연상한 피험자가 ‘sit’를 연상한 사람보다 많았다. 근래의 단어 연상 연구로는 에딘버러 대학의 연상 시소러스(EAT: Edinburgh Assoication Thesaurus)가 있다(Kiss et al. 1973). 이것은 8,400개의 단어에 대하여 연상어를 조사한 대규모 자료이다. 한국어 단어에 대해서는, 영어 연구보다는 작은 규모이지만 600여 개의 단어를 100명에게 조사한 한 연구가 있고(박태진 2004), 한 단어 ‘가족’의 연상어를 언어학적으로 살핀 연구도 있다(이유미ㆍ이찬규 2007). 2.2 화제 의미관계와 화제관련어 본 연구에서 다루려는 의미관계는 언어의 사용에 기초한 화제(topic) 의미관계이다. 이것은 언어의 사용에서 하나의 화제 아래에서 함께 자주 사용되는 단어들 사이의 관계로서, 전통적으로 언급되는 반의, 부분 등 어떤 특정 종류의 의미관계에 속하는 단어들 사이의 관계가 아니며, 동시에 그 추출 방법에서 심리학에서 말하는 연상관계도 아니다. 화제 의미관계는 그 정의와 획득 방법의 면에서 일종의 연어(collocation) 관계이다. 다만 그 결과는 여러 특정 종류의 어휘적, 의미적 관계를 포함하는데, 소쉬르의 계열관계(paradigmatic relation) 그리고 통합관계(syntagmatic relation)를 포함한다. 한편, 화제 의미관계가 연상관계와 실제로 얼마만큼 일치하는가 하는 것은 경험적인 문제로서 아직 불확실한데(Michelbacher et al. 2011), 이 문제는 다음 절에서 좀 더 언급한다. 또한 연어를 이용하여 문법적인 관점에서 연구하든지(Stefanowitsch and Gries 2009, 김진해 2000, 임근석 2009, 홍종선 외 2001) 혹은 의미적인 관점에서 연구할 수 있다(Glynn and Robinson 2014). 본 연구는 후자의 경우이다. 화제 의미관계 그리고 화제관련어가 연어를 기초로 하는 이상, 연어(collocation)의 개념을 좀 더 세밀하게 논의할 필요가 있다. 이제 본 연구에서 화제관련어 추출을 위하여 채택하는 연어의 개념과 연어 추출 방법을 제시한다. 먼저 연어는 구론(phraseology)의 입장에서 ‘call off’와 같은 숙어 등 특정 언어 요소들의 관습적 결합을 중심으로 생각하는 입장과(Burger et al. 2007, Granger and Meunier 2008, 임홍빈 2002, 민현식 2003) 어떤 구문적, 표현적 결합을 고려하지 않고 언어 요소들이 (가까운 거리에서) 함께 나타나는 경향을 분석하는 입장이 있는데, 후자는 주로 통계적 방법을 취한다(Sinclair 1991, Evert 2009). 이 두 가지의 관점에서 얻어지는 연어는 어느 정도 일치하기도 하지만 반드시 그렇지는 않다. 본 연구에서 문제 삼는 연어는 두 번째의 것이다. 이러한 입장에서, 연어는 “두 단어가 함께(together), 즉 서로 가까이에서 자주(often, frequently) 나타나는 현상”이자 그러한 단어들이다. 참고로, 영어 용어로 ‘collocation’은 연어 현상이나 관계를 주로 말하지만 간혹 연어 관계에 있는 단어들을 가리키기도 한다. 후자의 뜻으로만 사용되는 단어로 ‘collocate’라는 용어가 있다. 한국어 용어로 ‘연어’는 연어 현상 및 관계 그리고 연어 관계에 있는 단어들을 의미하는 데 자유롭게 사용된다. 연어의 정의에 나오는 ‘함께(서로 가까이에서)’를 어떻게 정의하는가, 그리고 ‘자주’를 어떻게 정의하는가에 따라 여러 가지 방법이 가능하다. Evert(2009)가 이 문제를 잘 정리하고 있으므로 그의 설명을 따라가도록 하자. 먼저 ‘함께’란 전통적으로 코퍼스 언어학에서 사용되는 방법인 “앞 뒤 몇 단어” 같은 표면적인 거리일 수 있다(Sinclair 1991). 또는 같은 문장, 같은 문단, 같은 문서(논문, 책) 등 텍스트 구조상의 단위일 수도 있다. 마지막으로 주어와 동사, 동사와 목적어, 형용사와 그것이 수식하는 명사 등 문법적 구성이 관련될 수도 있다(Pearce 2008, Shin and Cho 2008). 이 중에서 본 연구가 문제 삼는 화제관련어의 연어 범위는 텍스트 구조상의 단위인 문단이다. 문단이 하나의 화제를 중심으로, 내용의 일관성(coherence)에 기초함을 고려할 때 화제의 기본 단위는 문단이라고 할 수 있다. 이 점은 잠재의미분석(Latent Semantic Analysis) 연구자들도 인정한 바이다(Landaur 2007, Landaur et al. 2007, Kintsch 2007, Kintsch et al. 2007, 강범모 2014b).

제1부 화제 의미관계와 언어 네트워크 1. 서론 2. 어휘 의미관계 2.1 언어 이론과 어휘 의미관계 2.2 화제 의미관계와 화제관련어 2.3 관련 단어/사물/개념의 네트워크 3. 복잡계와 언어 네트워크 3.1 복잡계와 언어 3.2 복잡계 네트워크 3.3 복잡계로서의 언어 네트워크 4. 명사 화제 의미관계의 네트워크 제2부 명사 의미 부류의 화제 의미관계 네트워크 5. 구체물 명사 5.1 한국어의 의미 부류: 세종 전자사전 5.2 직업인간 5.3 긍정적, 부정적 속성인간 5.4 음식 6. 집단, 장소, 추상, 상황 명사 6.1 기관 및 기업 6.2 지상 장소, 물 장소, 공중 장소 6.3 학문 및 과목 6.4 심리상태 7. 고유명사: 국가명 제3부 화제관련어 8. 화제관련어 8.1 직업인간 8.2 긍정적, 부정적 속성인간 8.3 음식 8.4 기관 및 기업 8.5 지상 장소, 물 장소, 공중 장소 8.6 학문 및 과목 8.7 심리상태 8.8 국가명 9. 요약과 결론 ■ 참고문헌 ■ 찾아보기

1. 서론 이 책의 연구는 한국어 명사들의 화제(topic) 의미관계의 특성과 그 네트워크적 성질을 밝힌다. 단어들 사이의 의미관계 중에는 동의(유의)관계, 반의관계, 하의관계, 부분관계 등 여러 가지 종류의 의미적 관계들이 있고 이것들에 관한 연구는 구조의미론의 중심 과제였다(Lyons 1977; 라이언스 2011, 2013). 이 책에서 다루려고 하는 명사들의 의미관계는 그러한 일반적인 의미관계가 아니라 언어의 사용 속에서 단어들 사이에 성립하는 의미적인 연관성이다. 이것은 담화 속에서 단어들이 함께 나타나는 현상, 즉 단어들 사이의 공기(co-occurrence)로써 확인되며, 따라서 이 관계를 일종의 공기관계로 이해할 수 있다. 일정한 단위의 담화가 하나의 화제(topic)와 관련되어 있기 때문에 담화 속에 나타나는 단어들 사이의 의미적 관계를 ‘화제 의미관계’(topic semantic relation)라고 부를 것이다. 화제 의미관계는 말 그대로 어떤 화제를 중심으로 서로 관련되어 있는 단어들 사이의 관계이다. 예를 들어, ‘의사’와 ‘환자’는 동의, 반의, 하의, 부분 등의 일반적인 의미 관계로 연결되지는 않지만 서로 밀접한 관계에 있다. 현실 세계에서 의사와 환자는 동일한 장소, 즉 병원에서 병을 고치기 위하여 서로 접촉하고, 따라서 병 또는 병원을 화제로 하는 언어 사용 맥락 속에서 함께 나타난다. 이러한 ‘의사’와 ‘환자’ 사이의 관계와 같은 것이 화제 의미관계이다. 마찬가지로 ‘의사’와 ‘병, 병원, 진료, 치료’ 등도 화제 의미관계 속에 있다. 병원에서 의사가 환자의 병을 고치기 위해 진료와 치료를 하는 활동이 담화(텍스트) 속에 반영되기 때문이다. 이 연구에서는 화제 의미관계로 연결된 화제관련어들(topic-related word)을 텍스트(담화)에서 찾아내기 위한 기반 자료로 1500만 어절 규모의 세종 형태의미분석 말뭉치를 단어 단위로 재분석한 코퍼스를 사용한다. 이 코퍼스에 대해 조금 더 부연하자면, 코퍼스 안의 각 어절이 형태소/단어 단위로 분석되어 있을 뿐만 아니라 동음이의어가 의미번호로 구분되어 있다. 예를 들어, ‘의사__12’, ‘의사__02’ 등과 같은 것들인데, 전자는 병을 고치는 직업인(醫師), 후자는 무엇을 하려는 생각(意思)을 의미한다. 형태 분석 자료를 단어 분석 자료로 변환했다는 것은, 예를 들어, ‘연구/명사 + 하/동사파생접사’를 ‘연구하/동사’로 재분석한 것을 말한다. 이렇게 한 것은 본 연구가 명사들의 화제 의미관계를 다루기 때문에 텍스트 내에서 명백히 명사로 기능하는 것들을 확인하기 위해서이다. 말하자면 ‘연구를 진행했다’의 ‘연구’는 분석 대상이지만 ‘연구했다’의 ‘연구’는 분석 대상이 아니다. 본 연구에서는 각 명사와 화제 의미관계에 놓인 다른 명사들을 찾아내는 일을 하는 동시에 그 명사들이 이루는 네트워크(network)를 탐구하고자 한다. 네트워크는 노드(node, 결점)와 링크(link, 연결선)로 이루어진 구성체이다. 언어 밖의 예를 들자면, 사회 속의 상호작용을 하는 개인들은 네트워크를 구성하고, 인체 속의 연결된 신경들도 네트워크를 구성한다. 마찬가지로 언어 요소들은 언어 내에서 여러 가지 관계의 크고 작은 네트워크를 구성한다. 예를 들어, 문장 내의 단어들 사이의 결합관계, 혹은 문장의 어떤 위치에 올 수 있는 단어들 사이의 계열관계 네트워크가 있다. 또한 본 연구의 주제인 화제 의미관계 속에 놓인 명사들도 하나의 네트워크를 구성한다. 화제 의미관계의 네트워크를 어떤 의미 부류에 속하는 명사들을 중심으로 볼 수도 있다(제2부 참조). 이러한 연구를 통해서 우리는 언어 사용을 통한 연구, 구체적으로 코퍼스를 기반으로 통계적 방법을 이용하는 언어 연구가 언어 요소의 관계 및 의미 등 언어의 여러 가지 특성을 드러낼 수 있음을 알게 될 것이다. 언어를 통계적으로 분석하는 여러 시도는 근래에 꾸준히 계속되어 왔다(Baroni 2009, Moisl 2009). 대표적으로 연어(collocation) 분석을 위하여 통계적 방법이 적용되고(Evert 2009, Gries 2013), 구문과 통사적 기술에서도 통계적 분석의 시도가 있었다(Bresnan et al. 2007, Schilk et al. 2013). 근래의 연구문 분석(collosturctional analysis)은 구문의 특정 위치에 오는 특징적 단어들을 통계적으로 추출하여 구문의 의미를 파악하는 방법이다(Stefanowitsch and Gries 2003, Gries and Stefanowitsch 2004a, b).