ChineseCharacterStudies(2026)Research03 - 편집 역사

2026년 6월 29일 (월) 04:58에 KYS23CNU님의 편집

2026-06-29T04:58:56Z

2026년 6월 29일 (월) 04:56에 KYS23CNU님의 편집

2026-06-29T04:56:02Z

차이 보기

KDC20CNU: /* 참고자료 */

2026-06-27T08:42:13Z

‎참고자료

KDC20CNU: /* 6. 연구결과 */

2026-06-27T08:41:35Z

‎6. 연구결과

KDC20CNU: /* 6. 연구결과 */

2026-06-27T08:40:51Z

‎6. 연구결과

KDC20CNU: /* 5.연구데이터 */

2026-06-27T08:39:14Z

‎5.연구데이터

KDC20CNU: /* 4. 연구방법 */

2026-06-27T08:38:17Z

‎4. 연구방법

KDC20CNU: /* 4. 연구방법 */

2026-06-27T08:37:09Z

‎4. 연구방법

KDC20CNU: /* 3. 연구대상 */

2026-06-27T08:35:39Z

‎3. 연구대상

KDC20CNU: /* 2. 연구이론 */

2026-06-27T08:35:16Z

‎2. 연구이론

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 </big>
 . 한자구형학과 직접구건
 한자구형학은 한자의 자형을 구성하는 요소인 구건을 분석하고, 구건 사이의 구조적 관계와 기능을 밝히는 문자학적 연구 방법이다. 한자는 하나의 완성된 글자로만 존재하는 것이 아니라 여러 구성요소가 결합하여 형성된 구조체로 볼 수 있다. 따라서 한자구형학에서는 글자를 구성 요소로 분해하고, 각 구건이 글자 안에서 어떤 위치와 기능을 가지는지를 살펴본다.
 직접구건은 한자의 자형을 1차적으로 분해했을 때 얻어지는 직접적인 구성요소를 말한다. 예를 들어 袍는 衣와 包가 결합한 글자로 볼 수 있으며, 이때 衣와 包는 袍의 직접구건이 된다. 구의는 각 구건이 글자 안에서 지니는 의미 기능을 뜻한다. 직접구건과 구의를 함께 살펴보면, 글자가 단순한 획의 결합이 아니라 의미 기능과 구조적 결합을 통해 형성된 문자 단위임을 설명할 수 있다.
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 . 구형모델
 구형모델은 한자의 자형 구성 원리를 설명하기 위한 분석 기준이다. 본 연구에서는 데이터셋의 분류 기준에 따라 의음, 회의, 형의, 표의 등의 유형을 중심으로 衣部字의 구형모델을 정리하였다. 의음 유형은 의미를 나타내는 구건과 소리와 관련된 구건이 결합한 방식이며, 회의 유형은 두 개 이상의 의미 요소가 결합하여 새로운 의미를 이루는 방식이다. 형의와 표의 유형은 상대적으로 적은 수로 나타나지만, 전체 구형모델 분포를 파악하기 위해 별도로 기록하였다.
 이 장에서는 각 구형모델의 개념만을 제시하고, 실제 衣部字에서 어떤 유형이 많이 나타나는지와 그 의미는 연구 결과에서 다룬다. 이를 통해 이론 설명과 분석 결과가 중복되지 않도록 하였다.
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 . 온톨로지와 지식그래프
 온톨로지는 분석 대상과 그 관계를 체계적으로 정리하는 방식이다. 특정 대상이 어떤 범주에 속하고, 다른 대상과 어떤 관계를 맺는지를 명확히 정의함으로써 복잡한 정보를 구조화할 수 있다. 지식그래프는 이러한 온톨로지 구조를 노드와 엣지로 시각화한 것이다. 노드는 분석 대상이나 범주를 나타내고, 엣지는 노드 사이의 관계를 나타낸다.
 본 연구에서 온톨로지와 지식그래프는 衣部字의 분석 결과를 시각적으로 제시하기 위한 방법론으로 활용되었다. 구체적으로 어떤 노드를 설정하고 어떤 관계명으로 연결했는지는 연구 방법에서 설명한다.
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 . 데이터셋 구축
 본 연구는 《說文解字》 衣部字 116개를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 각 글자에 대해 全篆号, 小篆, 楷字, 독음, 의미, 의미범주, 구건위치, 구형모델을 입력하였다. 全篆号는 《說文解字》 내 배열 번호를 나타내며, 본 연구에서는 하영삼 교수의 『설문해자』 번역본에 제시된 배열 번호를 기준으로 삼았다. 小篆은 《說文解字》에 제시된 소전 자형을, 楷字는 소전 자형을 해서체화한 글자를 의미한다. 독음은 한국 한자음으로 정리하였고, 의미는 《說文解字》 풀이와 수업 자료를 참고하여 기록하였다.
 . 분석 기준
 의미범주는 衣部字의 뜻을 비교하기 위한 기준으로 설정하였다. 본 연구에서는 의미범주를 자체, 일부, 행위, 상태, 파생의 다섯 가지로 나누었다. 자체는 몸에 입는 의복 자체를 가리키는 경우이고, 일부는 의복의 부분이나 장식·부속 요소를 가리키는 경우이다. 행위는 옷을 만들거나 입고 벗는 등 의복과 관련된 동작을 나타내는 경우이며, 상태는 옷의 길이, 넓이, 두께, 해짐, 늘어짐 등 상태나 성질을 나타내는 경우이다. 파생은 덮개, 이불, 장례 물품, 추상 의미 등 의복 의미에서 확장된 경우로 보았다.
 구건위치는 현대 자형이 아니라 소전 자형을 기준으로 판단하였다. 현대 해서에서는 衤가 왼쪽에 붙어 좌우 구조처럼 보이는 글자가 많지만, 소전 자형에서는 衣 계열 구건이 내부 구성요소를 감싸거나 둘러싸는 형태로 나타나는 경우도 있기 때문이다. 이에 따라 구건위치는 좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류로 나누었다.
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 . 온톨로지 설계와 지식그래프 시각화
 분석 기준을 적용한 뒤, 본 연구는 데이터셋을 온톨로지 구조로 전환하였다. 온톨로지의 중심에는 한자 노드를 두고, 각 한자를 부수, 의미범주, 구건위치, 구형모델과 연결하였다. 즉 한자는 단순한 표의 행이 아니라 여러 분석 항목과 관계를 맺는 노드로 설정되었다. 이를 통해 하나의 글자가 어떤 의미범주에 속하고, 어떤 구건위치와 구형모델을 가지는지 관계 중심으로 확인할 수 있게 하였다.
 노드 리스트에는 한자 노드, 부수 노드, 의미범주 노드, 구건위치 노드, 구형모델 노드를 입력하였다. 엣지 리스트에는 한자와 각 분석 항목 사이의 관계를 입력하였다. 예를 들어 袍는 衣部에 속하고, 의미범주상 자체에 해당하며, 구건위치는 좌우이고, 구형모델은 의음으로 분류된다.
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 . 의미범주 분석 결과
 의미범주 분석 결과, 《說文解字》 衣部字 116개는 자체, 일부, 행위, 상태, 파생의 다섯 범주로 분류되었다. 구체적으로 자체는 37개, 일부는 33개, 행위는 19개, 상태는 15개, 파생은 12개로 나타났다.
 이 결과에서 자체와 일부 범주가 가장 많이 나타난다는 점은 衣部字가 기본적으로 의복 자체와 의복을 구성하는 부분을 중심으로 형성되었음을 보여 준다. 그러나 행위, 상태, 파생 범주도 함께 확인되므로 衣部字는 단순히 ‘옷’이라는 사물만을 나타내는 글자군이 아니라, 의복을 둘러싼 행위, 상태, 생활문화적 의미까지 포함하는 의미 영역을 형성한다고 볼 수 있다.
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 . 구건위치 분석 결과
 구건위치 분석 결과, 衣 구건은 좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류의 위치 유형으로 나타났다. 이 가운데 좌우 구조가 75개로 가장 많았고, 포위형은 23개, 상하는 14개, 보류는 3개, 단독은 1개로 나타났다.
 좌우 구조가 가장 많이 나타난 이유는 衣部字에서 衣 또는 衤 계열 구건이 의미 영역을 표시하는 구성요소로 생산적으로 사용되었기 때문으로 해석할 수 있다. 특히 해서체화된 자형에서는 衤가 왼쪽에 배치되는 방식이 안정적으로 나타나기 때문에, 衣部字의 상당수가 좌우 구조로 정리된다. 이때 왼쪽의 衣 또는 衤는 해당 글자가 의복과 관련된 의미 영역에 속함을 표시하는 구건으로 기능한다.
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 . 구형모델 분석 결과
 구형모델 분석 결과, 衣部字에서는 의음 유형이 가장 높은 비율로 나타났다. 의음 유형은 109개로 전체 116개 중 약 94.0%를 차지하였고, 회의 유형은 4개로 약 3.4%, 기타 유형은 3개로 약 2.6%를 차지하였다.
 의음 유형이 압도적으로 많은 것은 衣部字의 중요한 특징이다. 구형모델의 관점에서 볼 때, 衣部字에서는 衣 구건이 의미 영역을 표시하고 다른 구건이 음이나 세부 의미와 관련되는 방식이 매우 생산적으로 사용된 것으로 볼 수 있다. 이는 같은 衣部에 속한 글자들이 공통적으로 의복 관련 의미 영역에 속하면서도, 다른 구건과 결합함으로써 개별 글자의 음과 의미가 나뉘어지는 구조를 보여 준다.
@@ 132번째 줄: / 141번째 줄: @@
 . 지식그래프 시각화 결과
 본 연구에서는 전체 116개의 衣部字와 부수, 의미범주, 구건위치, 구형모델 노드를 연결하여 지식그래프를 구축하였다. 전체 그래프에서는 衣部를 중심으로 다수의 한자 노드가 연결되고, 각 한자가 다시 의미범주, 구건위치, 구형모델 노드와 연결되는 구조가 나타났다. 이 구조는 한자들 사이의 직접적인 관계망이라기보다, 각 한자가 어떤 분석 항목과 연결되는지를 보여 주는 관계망이다.
 전체 그래프를 통해 얻은 가장 큰 성과는 데이터셋에 입력된 여러 항목을 하나의 관계 구조 안에서 동시에 확인할 수 있었다는 점이다. 표 형식의 데이터셋에서는 한 행에 하나의 글자 정보가 나열되지만, 지식그래프에서는 여러 글자가 동일한 의미범주나 구건위치, 구형모델 노드에 함께 연결된다. 따라서 특정 범주에 어떤 글자들이 모이는지, 어떤 구형모델이 다수의 글자와 연결되는지를 직관적으로 확인할 수 있다.
 다만 전체 그래프는 노드와 엣지가 많아 세부 관계를 읽기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 축약형 그래프를 별도로 제시하였다. 축약형 그래프는 전체 데이터의 복잡성을 줄이면서도 衣部字의 의미와 자형 구조를 한눈에 보여 주는 데 효과적이었다. 특히 대표 한자 그래프에서는 하나의 한자가 衣部, 의미범주, 구건위치, 구형모델과 동시에 연결되는 모습을 확인할 수 있었고, 이를 통해 본 연구의 온톨로지 설계가 실제 시각화에서 작동함을 확인하였다.
 본 연구는 《說文解字》 衣部字 116개를 대상으로 의미범주, 구건위치, 구형모델을 분석하고, 이를 온톨로지와 지식그래프로 시각화하였다. 분석 결과, 衣部字는 의복 자체와 의복의 부분을 중심으로 하면서도 행위, 상태, 파생 의미를 포함하는 의미 영역을 형성하고 있었다. 또한 구건위치에서는 좌우 구조가 가장 많이 나타났지만, 소전 자형을 기준으로 할 때 포위형 구조도 확인되었다. 구형모델에서는 의음 유형이 109개로 전체의 약 94.0%를 차지하여, 衣部字에서 의미 구건과 음 관련 구건의 결합 방식이 매우 우세하다는 점을 확인할 수 있었다.

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-許愼, 《說文解字》.
+. 許愼, 《說文解字》.
-대서본 《說文解字》.
+. 하영삼, “완역 설문해자”(도서출판3, 2022.05.20)
-실제 참고한 《說文解字》 번역본 또는 해설본.
+. 북경사범대학 《說文解字》研究與應用平台.
-북경사범대학 《說文解字》研究與應用平台.
+. 북경사범대학 汉字全息字源应用系统.
-북경사범대학 汉字全息字源应用系统.
+. yWorks, yEd Graph Editor.
 =='''<span style="color:#3CB371">주석</span>'''==

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 전체 그래프를 통해 얻은 가장 큰 성과는 데이터셋에 입력된 여러 항목을 하나의 관계 구조 안에서 동시에 확인할 수 있었다는 점이다. 표 형식의 데이터셋에서는 한 행에 하나의 글자 정보가 나열되지만, 지식그래프에서는 여러 글자가 동일한 의미범주나 구건위치, 구형모델 노드에 함께 연결된다. 따라서 특정 범주에 어떤 글자들이 모이는지, 어떤 구형모델이 다수의 글자와 연결되는지를 직관적으로 확인할 수 있다.
 다만 전체 그래프는 노드와 엣지가 많아 세부 관계를 읽기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 축약형 그래프를 별도로 제시하였다. 축약형 그래프는 전체 데이터의 복잡성을 줄이면서도 衣部字의 의미와 자형 구조를 한눈에 보여 주는 데 효과적이었다. 특히 대표 한자 그래프에서는 하나의 한자가 衣部, 의미범주, 구건위치, 구형모델과 동시에 연결되는 모습을 확인할 수 있었고, 이를 통해 본 연구의 온톨로지 설계가 실제 시각화에서 작동함을 확인하였다.
 =='''<span style="color:#3CB371">연구후기</span>'''==

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 . 의미범주 분석 결과
-의미범주 분석 결과, 衣部字 116개는 자체, 일부, 행위, 상태, 파생의 다섯 범주로 분류되었다.
+의미범주 분석 결과, 《說文解字》 衣部字 116개는 자체, 일부, 행위, 상태, 파생의 다섯 범주로 분류되었다. 구체적으로 자체는 37개, 일부는 33개, 행위는 19개, 상태는 15개, 파생은 12개로 나타났다.
-의미범주	개수	특징
+이 결과에서 자체와 일부 범주가 가장 많이 나타난다는 점은 衣部字가 기본적으로 의복 자체와 의복을 구성하는 부분을 중심으로 형성되었음을 보여 준다. 그러나 행위, 상태, 파생 범주도 함께 확인되므로 衣部字는 단순히 ‘옷’이라는 사물만을 나타내는 글자군이 아니라, 의복을 둘러싼 행위, 상태, 생활문화적 의미까지 포함하는 의미 영역을 형성한다고 볼 수 있다.
 . 구건위치 분석 결과
-구건위치 분석 결과, 衣 구건은 좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류의 위치 유형으로 나타났다.
+구건위치 분석 결과, 衣 구건은 좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류의 위치 유형으로 나타났다. 이 가운데 좌우 구조가 75개로 가장 많았고, 포위형은 23개, 상하는 14개, 보류는 3개, 단독은 1개로 나타났다.
-구건위치	개수	특징
+좌우 구조가 가장 많이 나타난 이유는 衣部字에서 衣 또는 衤 계열 구건이 의미 영역을 표시하는 구성요소로 생산적으로 사용되었기 때문으로 해석할 수 있다. 특히 해서체화된 자형에서는 衤가 왼쪽에 배치되는 방식이 안정적으로 나타나기 때문에, 衣部字의 상당수가 좌우 구조로 정리된다. 이때 왼쪽의 衣 또는 衤는 해당 글자가 의복과 관련된 의미 영역에 속함을 표시하는 구건으로 기능한다.
+한편 소전 자형을 기준으로 분석했을 때 포위형 구조가 23개 확인되었다는 점도 중요하다. 현대 해서에서는 단순히 좌우 구조처럼 보이는 글자라도, 소전 자형에서는 衣 계열 구건이 내부 요소를 감싸거나 둘러싸는 방식으로 나타날 수 있다. 따라서 구건위치를 분석할 때 현대 자형만을 기준으로 삼으면 자형 구성의 일부 특징을 놓칠 수 있다. 본 연구에서는 좌우 구조에서 의복 자체나 의복의 부분과 관련된 사례가 많이 확인되었고, 상하 구조와 포위형 구조 가운데에는 덮음, 감쌈, 의례, 장례 등으로 확장된 의미를 보이는 사례도 확인되었다. 다만 이러한 관련성은 전체적인 경향을 설명하는 것으로, 모든 글자에 일률적으로 적용되는 규칙으로 보기는 어렵다.
 . 구형모델 분석 결과
-구형모델 분석 결과, 衣部字에서는 의음 유형이 가장 높은 비율로 나타났다.
+구형모델 분석 결과, 衣部字에서는 의음 유형이 가장 높은 비율로 나타났다. 의음 유형은 109개로 전체 116개 중 약 94.0%를 차지하였고, 회의 유형은 4개로 약 3.4%, 기타 유형은 3개로 약 2.6%를 차지하였다.
-구형모델	개수	비율	특징
+의음 유형이 압도적으로 많은 것은 衣部字의 중요한 특징이다. 구형모델의 관점에서 볼 때, 衣部字에서는 衣 구건이 의미 영역을 표시하고 다른 구건이 음이나 세부 의미와 관련되는 방식이 매우 생산적으로 사용된 것으로 볼 수 있다. 이는 같은 衣部에 속한 글자들이 공통적으로 의복 관련 의미 영역에 속하면서도, 다른 구건과 결합함으로써 개별 글자의 음과 의미가 나뉘어지는 구조를 보여 준다.
-의음	109	약 94.0%	의미 구건과 음 관련 구건의 결합
+특히 본 연구에서 구형모델을 함께 분석한 점은 의미범주나 구건위치만을 분석하는 방식과 구별된다. 의미범주는 글자의 뜻을 중심으로 한 분류이고, 구건위치는 衣 구건이 글자 안에서 어디에 놓이는지를 보여 준다. 반면 구형모델은 글자가 어떤 방식으로 구성되었는지를 설명한다. 따라서 의음 유형이 94.0%로 나타난 결과는 衣部字의 자형 구성에서 의미 구건과 음 관련 구건의 결합 방식이 매우 우세하다는 점을 보여 준다. 다만 개별 글자의 다른 구건이 실제로 음을 담당하는지, 세부 의미를 담당하는지는 글자별 추가 분석이 필요하므로, 본 연구에서는 전체적인 경향을 중심으로 해석하였다.
 . 지식그래프 시각화 결과
-본 연구에서는 전체 116개의 衣部字와 부수, 의미범주, 구건위치, 구형모델 노드를 연결하여 지식그래프를 구축하였다. 전체 그래프에서는 衣部를 중심으로 다수의 한자 노드가 연결되고, 각 한자가 다시 의미범주, 구건위치, 구형모델 노드와 연결되는 구조가 나타났다. 다만 전체 그래프는 노드와 엣지가 많아 세부 관계를 읽기 어려웠다. 따라서 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 축약형 그래프를 별도로 제시하였다.
+본 연구에서는 전체 116개의 衣部字와 부수, 의미범주, 구건위치, 구형모델 노드를 연결하여 지식그래프를 구축하였다. 전체 그래프에서는 衣部를 중심으로 다수의 한자 노드가 연결되고, 각 한자가 다시 의미범주, 구건위치, 구형모델 노드와 연결되는 구조가 나타났다. 이 구조는 한자들 사이의 직접적인 관계망이라기보다, 각 한자가 어떤 분석 항목과 연결되는지를 보여 주는 관계망이다.
-지식그래프를 통해 확인한 점은 다음과 같다.
+전체 그래프를 통해 얻은 가장 큰 성과는 데이터셋에 입력된 여러 항목을 하나의 관계 구조 안에서 동시에 확인할 수 있었다는 점이다. 표 형식의 데이터셋에서는 한 행에 하나의 글자 정보가 나열되지만, 지식그래프에서는 여러 글자가 동일한 의미범주나 구건위치, 구형모델 노드에 함께 연결된다. 따라서 특정 범주에 어떤 글자들이 모이는지, 어떤 구형모델이 다수의 글자와 연결되는지를 직관적으로 확인할 수 있다.
-각 衣部字는 공통적으로 衣部에 속한다.
+다만 전체 그래프는 노드와 엣지가 많아 세부 관계를 읽기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 축약형 그래프를 별도로 제시하였다. 축약형 그래프는 전체 데이터의 복잡성을 줄이면서도 衣部字의 의미와 자형 구조를 한눈에 보여 주는 데 효과적이었다. 특히 대표 한자 그래프에서는 하나의 한자가 衣部, 의미범주, 구건위치, 구형모델과 동시에 연결되는 모습을 확인할 수 있었고, 이를 통해 본 연구의 온톨로지 설계가 실제 시각화에서 작동함을 확인하였다.
 =='''<span style="color:#3CB371">연구후기</span>'''==

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 <html><iframe width="100%" height="600" seamless frameborder="3" src="https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wAW2LVMXU8AUs23t-OMnLXiutJqoU4L9/edit?usp=drive_link&ouid=114704032299013770618&rtpof=true&sd=true"></iframe></html>
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 =='''<span style="color:#3CB371">6. 연구결과</span>'''==

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-본 연구는 다음과 같은 과정으로 진행하였다.
+. 데이터셋 구축
-. 《說文解字》 기반 衣部字 데이터셋 구축
+본 연구는 《說文解字》 衣部字 116개를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 각 글자에 대해 全篆号, 小篆, 楷字, 독음, 의미, 의미범주, 구건위치, 구형모델을 입력하였다. 全篆号는 《說文解字》 내 배열 번호를 나타내며, 본 연구에서는 하영삼 교수의 『설문해자』 번역본에 제시된 배열 번호를 기준으로 삼았다. 小篆은 《說文解字》에 제시된 소전 자형을, 楷字는 소전 자형을 해서체화한 글자를 의미한다. 독음은 한국 한자음으로 정리하였고, 의미는 《說文解字》 풀이와 수업 자료를 참고하여 기록하였다.
 항목	설명
 全篆号	《說文解字》 내 배열 번호
 小篆	《說文解字》에 제시된 소전 자형
 楷字	소전 자형을 해서체화한 글자
-독음	한국 한자음
-의미	《說文解字》 풀이와 수업 자료를 참고하여 정리한 뜻
-의미범주	자체, 일부, 행위, 상태, 파생
+. 분석 기준
-구건위치	좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류
+의미범주는 衣部字의 뜻을 비교하기 위한 기준으로 설정하였다. 본 연구에서는 의미범주를 자체, 일부, 행위, 상태, 파생의 다섯 가지로 나누었다. 자체는 몸에 입는 의복 자체를 가리키는 경우이고, 일부는 의복의 부분이나 장식·부속 요소를 가리키는 경우이다. 행위는 옷을 만들거나 입고 벗는 등 의복과 관련된 동작을 나타내는 경우이며, 상태는 옷의 길이, 넓이, 두께, 해짐, 늘어짐 등 상태나 성질을 나타내는 경우이다. 파생은 덮개, 이불, 장례 물품, 추상 의미 등 의복 의미에서 확장된 경우로 보았다.
 의미범주	기준
 자체	몸에 입는 의복 자체를 가리키는 경우
 일부	의복의 부분이나 장식·부속 요소를 가리키는 경우
-.2 구건위치 기준
+구건위치는 현대 자형이 아니라 소전 자형을 기준으로 판단하였다. 현대 해서에서는 衤가 왼쪽에 붙어 좌우 구조처럼 보이는 글자가 많지만, 소전 자형에서는 衣 계열 구건이 내부 구성요소를 감싸거나 둘러싸는 형태로 나타나는 경우도 있기 때문이다. 이에 따라 구건위치는 좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류로 나누었다.
 구건위치	기준
 좌우	衣 또는 衤 계열 구건이 좌측이나 우측에 배치된 경우
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 단독	衣 자체처럼 독립 자형인 경우
 보류	자형 확인이 어렵거나 위치 판단이 불확실한 경우
-.3 구형모델 기준
-구형모델은 한자의 자형 구성 원리를 설명하기 위한 분류 기준이다.
+구형모델은 한자의 자형 구성 원리를 설명하기 위한 기준으로 사용하였다. 본 연구에서는 데이터셋에 따라 의음, 회의, 형의, 표의 등의 유형을 사용하였으며, 衣 자체와 같이 합성 구조로 보기 어려운 항목은 별도로 처리하였다.
-본 연구에서는 데이터셋에 따라 의음, 회의, 형의, 표의 등의 유형을 사용하였다.
+. 온톨로지 설계와 지식그래프 시각화
-다만 衣 자체와 같이 합성 구조로 보기 어려운 항목은 별도로 처리하였다.
+분석 기준을 적용한 뒤, 본 연구는 데이터셋을 온톨로지 구조로 전환하였다. 온톨로지의 중심에는 한자 노드를 두고, 각 한자를 부수, 의미범주, 구건위치, 구형모델과 연결하였다. 즉 한자는 단순한 표의 행이 아니라 여러 분석 항목과 관계를 맺는 노드로 설정되었다. 이를 통해 하나의 글자가 어떤 의미범주에 속하고, 어떤 구건위치와 구형모델을 가지는지 관계 중심으로 확인할 수 있게 하였다.
 클래스	예시
 한자	衣, 袍, 被, 裁 등 衣部字 116개
@@ 108번째 줄: / 105번째 줄: @@
 구건위치	좌우, 상하, 포위형, 단독, 보류
 구형모델	의음, 회의, 형의, 표의 등
-. 노드·엣지 리스트 작성 및 yEd 시각화
-온톨로지 설계를 바탕으로 노드 리스트와 엣지 리스트를 작성하였다.
+노드 리스트에는 한자 노드, 부수 노드, 의미범주 노드, 구건위치 노드, 구형모델 노드를 입력하였다. 엣지 리스트에는 한자와 각 분석 항목 사이의 관계를 입력하였다. 예를 들어 袍는 衣部에 속하고, 의미범주상 자체에 해당하며, 구건위치는 좌우이고, 구형모델은 의음으로 분류된다. 이를 노드·엣지 구조로 바꾸면 아래와 같다.
 Source	Relation	Target
 袍	BELONGS_TO_RADICAL	衣部
@@ 118번째 줄: / 112번째 줄: @@
 袍	HAS_STRUCTURE_POSITION	좌우
 袍	HAS_FORMATION_TYPE	의음
-이후 yEd 프로그램을 활용하여 전체 지식그래프와 축약형 지식그래프를 시각화하였다. 전체 그래프에는 衣部字 116개를 모두 반영하였고, 축약형 그래프에는 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 반영하였다.
 =='''<span style="color:#3CB371">5.연구데이터</span>'''==

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-본 연구의 기본 자료는 대서본 《說文解字》이다.
+본 연구의 기본 자료는 대서본 《說文解字》이다. 《說文解字》는 후한의 허신이 편찬한 자서로, 한자의 자형과 의미를 부수 체계에 따라 정리한 대표적인 문자학 자료이다. 본 연구는 이 가운데 衣部에 수록된 글자를 분석 대상으로 삼았다.
-《說文解字》는 후한의 허신이 편찬한 자서로, 한자의 자형과 의미를 부수 체계에 따라 정리한 대표적인 문자학 자료이다.
+자료 확인 과정에서는 북경사범대학 《說文解字》研究與應用平台를 참고하여 衣部字의 소전 자형과 관련 정보를 확인하였고, 북경사범대학 汉字全息字源应用系统을 통해 자형 관련 정보를 보완하였다. 분석 범위는 《說文解字》 衣部에 수록된 한자 116개로 한정하였다. 이 116개 글자는 모두 衣와 관련된 부수 체계 안에서 정리되어 있으므로, 동일한 부수 아래에서 자형 구성과 의미 분포를 비교하기에 적합하다.
 =='''<span style="color:#3CB371">4. 연구방법</span>'''==