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연구요약
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틀의미론에서 의미하는 프레임은 어떤 단어의 의미 파악을 위해 필요로 하는 ‘경험 지식 틀’을 말하는데, 이는 프레임을 형성하는 어휘요소(Lexical Elements)들의 조합으로 표현된다. 이러한 틀의미론을 기반으로 한 프레임넷(FrameNet) 프로젝트가 미국의 버클리 대학을 중심으로 시작되어 현재에는 일본어, 중국어 등의 다국어로 확장되고 있다.
그러나 프레임넷 프로젝트가 기본 분석 데이터로 사용하고 있는 것이 미국 및 영국 영어의 코퍼스인데, 이로 인해 프레임 구축에 있어서 기본적으로 영어 문화권의 틀 구조에서 크게 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 방대한 백과사전적 지식을 중시하는 경험적 의미론에 바탕을 두고 있는 틀의미론의 입장에서 각기 다른 문화권에 존재하는 다양한 문화적 변수는 반드시 고려해야 할 대상임에도 불구하고 영어를 기반으로 한 전통 언어학적 접근방식(‘armchair linguistics’)의 한계 등으로 단일 프레임의 한계를 크게 벗어나지 못하고 있는 상황이라고 할 수 있다.
이에 이준서(2013)에서는 ‘프레임의 구성에 있어서, 일반 어휘요소(Lexical Elements)는 물론, 각 언어의 문화적 특수성을 반영하는 특유 문화 요소(Cultural Elements)까지 포함하고, 기존의 텍스트 언어가 아닌 이미지를 사용하여 지식 체계를 구현한다’는 점에서 ‘문화이미지프레임(CIF)’의 개념을 도입하여 기존 영어 기반 틀의미론의 단일 프레임의 한계를 보완하려고 하였다.
본 연구팀은 기 수행연구에서 문화요소(CE) 선정에 있어서 구축자의 주관을 최대한 배제하기 위하여 원어민 인포먼트그룹의 설문조사를 통한 ‘통계적 문화요소(CE) 선정프로세스’를 제안하였다. 그러나 주관성 배제를 위한 이러한 안전장치에도 불구하고 최종선정 과정에서의 구축자의 주관적인 판단개입 여지 및 소수 인포먼트 그룹의 한계성 등의 문제점이 끊임없이 제기되었다.
본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각국을 대표하는 대용량 코퍼스를 기반으로 하여 개발하는 한·중·일 문화요소추출시스템(CEMS)과 대표적인 데이터 마이닝 알고리즘의 하나인 응집 계층적 클러스터링(agglomerative hierarchical clustering) 알고리즘을 응용하여 구축자의 주관성 개입 가능성을 최대한 배제하여 객관성이 충분히 담보된 문화이미지프레임(CIF)과 문화이미지프레임망(CIFN)을 구현하고자 하는 것이다.
구체적으로 1차년도 연구에서는 기 수행연구에서 얻어진 문화요소추출시스템(CEMS)을 보완하여 한·중·일 문화요소추출시스템이 완성될 것이다. 또한, 한․중․일 문화요소추출시스템을 통하여 추출되는 각 언어의 문화요소(CE)와 선행 융합연구를 통하여 구축된 '비언어 이미지 데이터베이스'를 기반 데이터로 구체적인 문화이미지프레임(CIF)을 기초 어휘를 중심으로 순차적으로 제작해나갈 예정이다. 이를 통하여 한·중·일 특유의 문화요소(CE)가 대비되면서 언어와 문화 간의 연속성을 시각적으로 확인할 수 있는 것이다.
2차년도 연구에서는 문화요소추출시스템(CEMS)의 안정화 및 일반 공개를 위한 인터페이스의 보완 작업과 동시에 문화이미지프레임(CIF)의 제작이 본격적으로 진행될 예정이다. 또한, 문화요소추출시스템(CEMS)의 공기정보는 기존의 특정 코퍼스를 이용하여 얻어진 값이므로 언어의 동적인 변화를 발견하기 어렵다는 단점이 있다. 이에 2차년도 연구에서는 한·중·일 연관 검색어 데이터베이스를 구축하기 위한 시스템을 개발하여 문화이미지프레임망(CIFN)을 보완한다.
3차년도에서는 1차년도와 2차년도에서 구축된 개별 언어의 문화이미지프레임(CIF)과 문화이미지프레임망(CIFN) 그리고 연관 검색어 데이터베이스가 통합되어 클라우드컴퓨팅 기반 개방형 교육인프라가 구축될 것이다. 이를 통하여 해당 단어의 구체적인 의미는 물론, 전체 어휘구조에서 해당 단어와 관련된 단어와의 연관성 그리고 서로 다른 문화권에서 차별적으로 구현되는 문화행동의 차이점과 공통점을 구체적으로 확인할 수 있는데, 3차년도 연구에서 다양한 외국어 학습모형으로의 발전가능성을 타진해볼 수 있을 것이다.
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