ChineseCharacterStudies(2026)Research04

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『說文解字』 辵部 한자의 의미 체계와 구성요소 관계 분석

Team D: 김승아, 박수민, 윤다움, 황시아

목차

Contents

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1. 연구목적 2. 연구이론 3. 연구대상 4. 연구방법 5. 연구데이터 6. 연구결과 7. 결론 8. 연구후기 9. 참고자료 10. 주석

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1. 연구목적

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『說文解字』는 후한(後漢)의 허신(許愼)이 편찬한 중국 최초의 체계적인 자전으로,
한자의 자형과 본의를 분석하여 부수 체계에 따라 문자를 분류한 문헌이다.
동일한 부수에 속한 한자들은 공통적인 의미를 공유하지만, 결합하는 구건(構件)의 차이에 따라 다양한 의미를 형성한다.
따라서 부수를 중심으로 한자의 의미와 구조를 분석하는 것은 한자의 형성 원리와 의미 체계를 이해하는 데 중요한 의미를 가진다.
본 연구는 『說文解字』 辵部에 수록된 한자를 대상으로 의미 범주와 구건의 관계를 분석하고,
이를 온톨로지(Ontology) 기반 지식그래프(Knowledge Graph)로 구축하는 것을 목적으로 한다.
특히 辵部 한자들이 이동이라는 기본 의미를 중심으로 어떠한 의미 영역으로 분화되는지를 분석하고,
의미 범주와 구형모델, 구건 사이의 관계를 체계적으로 살펴보고자 한다.
또한 분석 결과를 지식그래프로 시각화하여 개별 한자의 의미와 구조뿐만 아니라 한자 간의 관계를 네트워크 형태로 표현하고,
이를 통해 『說文解字』 辵部 한자의 의미 체계를 직관적으로 이해할 수 있는 데이터 모델을 제시하고자 한다.
나아가 본 연구는 전통 문자학 연구와 디지털 인문학을 연계하는 기초 자료를 마련하는 데 목적이 있다.

2. 연구이론

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2.1 한자구형학과 구건 분석

한자구형학(漢字構形學)은 한자를 단순히 부수 중심으로 분석하는 것이 아니라, 여러 구건(構件)의 결합 구조를 통해 문자 형성 원리를 설명하는 연구 분야이다.
하나의 한자는 여러 구건으로 이루어져 있으며, 각 구건은 의미를 나타내거나 음을 나타내는 기능을 수행한다.
따라서 한자의 의미를 정확하게 이해하기 위해서는 문자 전체뿐 아니라 각 구건의 역할과 결합 방식을 함께 분석할 필요가 있다.
구건은 수행하는 기능에 따라 표의구건과 시음구건으로 구분된다.표의구건은 한자의 의미 형성에 기여하는 요소이며,
시음구건은 문자의 음을 나타내는 기능을 담당한다. 일부 구건은 의미와 음을 동시에 담당하기도 한다.
이러한 구건의 기능은 한자의 구조를 분석하는 중요한 기준이 된다.
또한 한자의 구조는 구건의 결합 방식에 따라 여러 구형모델로 분류된다.
대표적으로 의음합성자(義音合成字)는 의미를 나타내는 표의구건과 음을 나타내는 시음구건이 결합하여 형성된 문자이며,
회의합성자(會意合成字)는 둘 이상의 표의구건이 결합하여 새로운 의미를 형성하는 문자이다.
본 연구에서는 이러한 한자구형학의 관점을 바탕으로 辵部 한자의 구형모델과 구건의 기능을 분석하였다.

2.2 온톨로지와 지식그래프

온톨로지는 특정 분야에서 사용되는 개념과 개념 사이의 관계를 체계적으로 정의하는 지식 표현 방법이다.
개체와 관계를 명확하게 구조화함으로써 복잡한 정보를 일관성 있게 표현할 수 있으며,
데이터 간의 의미적 관계를 분석하는 데 널리 활용된다.
지식그래프는 이러한 온톨로지를 기반으로 개체(Node)와 관계(Edge)를 연결하여 정보를 시각적으로 표현하는 방법이다.
개별 개체뿐 아니라 개체 간의 관계를 함께 표현할 수 있기 때문에, 다양한 의미 관계를 직관적으로 이해할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 辵部 한자를 중심 개체로 설정하고, 의미 범주, 세부범주, 구형모델, 구건을 각각 독립적인 개체로 정의하였다.
이후 각 개체를 의미 관계와 구조적 관계로 연결하여 辵部 한자의 의미 체계를 지식그래프로 표현하였다.

3. 연구대상

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본 연구의 대상은 『說文解字』 辵部에 수록된 총 118개의 소전(小篆) 자형과 이에 대응하는 현대 해서체(楷字) 한자이다.
『說文解字』는 허신이 한자의 자형과 본의를 분석하여 부수별로 정리한 자전으로, 辵部에는 이동 행위와 관련된 의미를 공유하는 한자들이 수록되어 있다.
허신은 辵을 "乍行乍止也(잠시 걷고 잠시 멈추는 것이다)"라고 설명하여, 걷고 멈추는 이동 행위를 나타내는 문자 요소로 해석하였다.
본 연구에서는 『說文解字』 辵部에 수록된 118개의 소전 자형을 분석 대상으로 선정하고, 이를 현대 해서체와 대응시켜 연구를 진행하였다.
연구 데이터는 각 한자의 ID, 全篆号, 楷字, 『說文解字』 풀이, 의미 범주, 세부범주, 구형모델, 직접구건, 辵 외 구건, 辵 외 구건의 기능 정보를 포함한다.
여기에서 소전 자형은 『說文解字』의 원래 분석 대상이며,
楷字는 해당 소전 자형에 대응하는 현대 한자로서 데이터 정리와 지식그래프 시각화 과정에서 노드의 라벨로 활용하였다.
대표적인 분석 대상 한자로는 迹, 邁, 巡, 征, 進, 速, 迎, 遇, 逢, 避, 遯, 逃, 近, 遠, 道 등이 있다.
이들 한자는 모두 辵部에 속하지만, 이동이라는 공통적인 의미를 바탕으로
경로, 방향, 거리, 속도, 만남, 이탈, 회피 등 서로 다른 의미 영역으로 분화되어 있다.
본 연구에서는 이러한 한자들이 공통적으로 辵을 포함하면서도 서로 다른 구건과 구형모델을 통해 어떠한 의미 구조를 형성하는지를 비교·분석하였다.

4. 연구방법

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본 연구는 『說文解字』 辵部 한자의 의미 체계와 구건 관계를 분석하고 이를 온톨로지 기반 지식그래프로 구축하기 위하여 다음과 같은 절차로 수행하였다.

4.1 연구 데이터 구축

『說文解字』 辵部에 수록된 총 118개의 소전 자형을 대상으로 데이터셋을 구축하였다.
각 소전 자형을 현대 해서체(楷字)와 대응시켜 정리하였으며,
ID, 全篆号, 『說文解字』 풀이, 의미 범주, 세부범주, 구형모델, 직접구건, 辵 외 구건, 辵 외 구건의 기능을 데이터 항목으로 구성하였다.
이후 분석에 필요한 정보를 표준화하여 데이터베이스 형태로 정리하였다.

4.2 의미 범주 분류

각 한자의 『說文解字』 풀이와 본의를 검토하여 이동 행위의 성격과 공간적 관계를 기준으로 의미를 분류하였다.
분석 기준에 따라 상태, 경로, 도달, 방향, 거리, 속도, 만남, 이탈, 회피의 9개 상위 의미 범주를 설정하였으며,
각 범주 아래에는 전진, 귀환, 추적, 통과, 빠른 이동, 가까움, 멂 등 세부범주를 마련하여 각 한자를 분류하였다.
이 과정에서 동일한 의미를 공유하는 한자들이 어떠한 의미 영역에 속하는지를 체계적으로 정리하였다.

4.3 구건 분석

각 한자의 자형을 분석하여 직접구건과 辵 외 구건을 구분하였다.
또한 데이터셋에 제시된 辵 외 구건의 기능을 확인하여 시음기능으로 분류하고, 각 한자의 구형모델과 함께 분석하였다.

4.4 온톨로지 설계

분석된 데이터를 바탕으로 온톨로지를 설계하였다.
노드는 Radical(부수), Character(한자), MeaningCategory(의미 범주), MeaningSubcategory(세부범주),
StructureModel(구형모델), Component(구건)의 여섯 개 클래스로 구성하였다.
또한 각 노드 사이의 관계를 hasRadical, hasMeaningCategory, hasMeaningSubcategory, hasStructureModel,
hasDirectComponent, hasNonRadicalComponent, usesSemanticPart, usesPhoneticPart 등의 관계 유형으로 정의하여 구조화하였다.

4.5 지식그래프 구축 및 시각화

설계한 온톨로지를 기반으로 노드와 엣지 데이터를 생성하고, yEd Graph Editor를 이용하여 지식그래프를 구축하였다.
Character 노드를 중심으로 의미 범주, 세부범주, 구형모델, 구건을 연결하여 네트워크를 구성하였으며,
이를 통해 辵部 한자의 의미 체계와 구건 간의 관계를 시각적으로 표현하였다.

5.연구데이터

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6. 연구결과

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6.1 의미 범주 분석

『說文解字』 辵部에 수록된 총 118자의 한자를 대상으로 의미를 분석한 결과,
연구 대상 한자는 이동이라는 기본 의미를 중심으로 상태, 경로, 도달, 방향, 거리, 속도, 만남, 이탈, 회피의 9개 상위 의미 범주로 분류되었다.
의미 범주별 분포를 살펴보면 상태 범주가 31자(26.3%)로 가장 높은 비중을 차지하였으며,
다음으로 만남 19자(16.1%), 경로 13자(11.0%), 방향 12자(10.2%), 거리 11자(9.3%), 이탈 10자(8.5%),
도달 8자(6.8%), 속도 7자(5.9%), 회피 7자(5.9%)의 순으로 나타났다.
이러한 결과는 辵部 한자가 단순히 '가다'라는 이동 행위만을 나타내는 것이 아니라,
이동 과정에서 발생하는 상태의 변화, 공간적 관계, 대상과의 만남, 이동의 방향과 결과 등을 다양하게 표현하는 문자군임을 보여준다.


<표 1> 의미 범주별 한자 분포

의미범주	한자 수	비율	대표한자
상태	31	26.3%	辵, 巡, 征
만남	19	16.1%	迎, 遇, 逢
경로	13	11.0%	迹, 運, 道
방향	12	10.2%	進, 迪, 遞
거리	11	9.3%	邁, 遠, 近
이탈	10	8.5%	送, 遂, 逃
도달	8	6.8%	徂, 通, 逞
속도	7	5.9%	速, 迅, 遄
회피	7	5.9%	避, 遯, 逭
합계	118	100%

6.2 의미 범주별 특징 분석

각 의미 범주는 이동 행위의 서로 다른 측면을 중심으로 형성되어 있었다.
먼저 방향·거리 범주는 이동의 방향성과 공간적 거리를 표현하는 의미를 중심으로 구성되었다.
進, 迪, 遞 등은 앞으로 나아가는 방향성을 나타내며, 近, 遠, 邁 등은 이동에 따른 공간적 거리의 변화를 표현한다.
만남·접촉 범주는 이동 과정에서 사람이나 사물과 접촉하거나 서로 마주하는 의미를 나타낸다.
迎, 遇, 逢, 追 등은 이동과 대상 간의 관계 형성을 공통적으로 표현하는 한자들이다.
속도 범주는 이동의 빠르기와 진행 속도를 나타내는 의미 영역이다.
速, 迅, 遄 등은 모두 이동 과정의 시간적 특성을 표현하며, 빠른 이동이라는 공통적인 의미를 가진다.
회피·이탈 범주는 특정 대상이나 장소를 피하거나 기존 위치를 벗어나는 의미를 중심으로 형성되었다.
避, 遯, 逭은 회피의 의미를 나타내며, 送, 遂, 逃는 기존 위치에서 떠나는 이탈의 의미를 표현한다.
마지막으로 경로·상태 범주는 이동이 이루어지는 길과 이동 과정 자체를 나타내는 의미를 포함한다.
道, 運, 迹 등은 이동의 경로나 과정을 표현하며, 辵, 巡, 征 등은 이동 과정에서 나타나는 상태를 나타낸다.
이처럼 辵部 한자는 동일한 부수를 공유하면서도 이동의 다양한 측면을 의미적으로 세분화하여 표현하고 있음을 확인할 수 있었다.

6.3 구형모델 분석

구형모델을 분석한 결과, 연구 대상 118자 가운데 의음합성자는 105자(89.0%), 회의합성자는 13자(11.0%)로 나타났다.
의음합성자가 전체의 약 90%를 차지한다는 점은 辵部 한자의 대부분이 의미를 담당하는 辵과
음을 담당하는 辵 외 구건이 결합한 형성자의 구조를 가지고 있음을 보여준다.
즉, 辵은 이동과 관련된 의미를 제시하는 표의구건으로 기능하고, 辵 외 구건은 주로 시음구건으로 기능하여 하나의 문자를 형성한다.
반면 회의합성자는 둘 이상의 표의구건이 결합하여 새로운 의미를 형성하는 구조를 가지며,전체의 11.0%를 차지하였다.
이는 辵部 한자가 회의자보다 형성자를 중심으로 생산적으로 발달하였음을 보여주는 결과이다.

<표 2> 구형모델 분포

구형모델	한자 수	비율
의음합성자	105	89.0%
회의합성자	13	11.0%
합계	118	100%

6.4 구건 분석

구건 분석 결과, 연구 대상 118자 모두 辵을 직접구건으로 포함하고 있었다.
이는 辵이 모든 연구 대상 한자에서 이동과 관련된 의미를 담당하는 공통적인 표의구건으로 기능하고 있음을 보여준다.
또한 辵 외 구건으로는 正, 告, 萬, 尊, 禺, 卬, 袁, 辟 등 다양한 구건이 확인되었다.
데이터셋에서는 辵 외 구건이 모두 시음기능으로 분류되었으며,
이는 대부분의 辵部 한자가 의미를 담당하는 辵과 음을 담당하는 辵 외 구건이 결합한 의음합성자의 구조를 중심으로 형성되었음을 보여준다.

<표 3> 辵 외 구건 기능 분포

구건 기능	한자 수	비율
시음기능	118	100.0%

6.5 지식그래프 분석 결과

그림 1. 辵部 한자의 의미 체계 지식그래프

그림 1은 본 연구에서 구축한 辵部 한자의 의미 체계를 온톨로지 기반 지식그래프로 시각화한 결과이다.
지식그래프는 최상위 노드인 辵部를 중심으로 이동 관련 의미 범주를 설정하고,
이를 다시 방향·거리, 만남·접촉, 속도, 회피·이탈, 경로·상태의 다섯 개 의미 영역으로 구분하여 대표 한자를 연결하는 구조로 설계하였다.
시각화 결과, 동일한 의미 범주에 속하는 한자들이 의미 범주 노드를 중심으로 연결되어 나타났으며,
이를 통해 의미적으로 유사한 한자들의 관계를 직관적으로 확인할 수 있었다.
또한 辵은 모든 한자와 연결되는 공통 요소로 기능하며, 의미 범주 노드는 개별 한자들을 연결하는 중심적인 역할을 수행하였다.
이와 같이 지식그래프는 개별 한자의 의미를 독립적으로 제시하는 데 그치지 않고,
의미 범주와 구건 간의 관계를 하나의 네트워크 구조로 표현함으로써 辵部 한자의 의미 체계를 효과적으로 시각화하였다.

7. 결론

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본 연구는 『說文解字』 辵部에 수록된 한자를 대상으로 의미 범주와 구건의 관계를 분석하고,
이를 온톨로지 기반 지식그래프로 설계하여 한자의 의미 체계를 구조화하고자 하였다.
이를 위해 Character(한자)를 중심 노드로 설정하고, MeaningCategory(상위 의미 범주), MeaningSubcategory(세부범주),
StructureModel(구형모델), Component(구건)를 연결하는 온톨로지를 설계하였으며,
각 노드 간의 관계를 정의하여 辵部 한자의 의미와 구조를 체계적으로 표현하였다.
기존의 『說文解字』 연구는 개별 한자의 자형과 본의(本義)를 중심으로 문자를 해석하는 전통적인 문자학 연구가 주를 이루었다.
이러한 연구는 한자의 형성과 의미를 이해하는 데 중요한 기반을 마련하였으나,
한자와 한자 사이의 의미적·구조적 관계를 종합적으로 파악하는 데에는 한계가 있었다.
반면 최근에는 디지털 인문학의 발전과 함께 온톨로지와 지식그래프를 활용하여 지식을 구조화하고
시각화하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 이러한 연구 흐름을 반영하여
『說文解字』 辵部 한자를 개별 문자로 분석하는 데 그치지 않고,
의미 범주와 구건, 구형모델 간의 관계를 하나의 네트워크 구조로 표현하였다.
이를 통해 동일한 부수를 공유하는 한자들이 어떠한 의미 체계를 형성하고,
어떠한 구조적 관계를 가지는지를 보다 직관적으로 이해할 수 있는 분석 모델을 제시하였다.
특히 Character를 중심으로 의미축, 세부의미축, 구형축, 구건을 연결하는 온톨로지 설계는
전통적인 문자학 연구 방법과 디지털 인문학 연구 방법을 접목한 사례라는 점에서 의의를 가진다.
또한 본 연구에서 제안한 지식그래프 설계안은 辵部뿐만 아니라 다른 부수의 한자에도 동일한 구조를 적용할 수 있어,
향후 한자 지식베이스 구축이나 부수 간 의미 체계 비교 연구를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다만 본 연구는 『說文解字』 辵部를 대상으로 한 온톨로지 설계와 지식그래프 구축에 초점을 두었으므로,
모든 부수의 의미 체계를 설명하기에는 한계가 있다. 향후에는 다른 부수의 한자를 대상으로
동일한 온톨로지 구조를 적용하고 비교 분석을 수행함으로써,
한자의 의미 체계와 구건 관계를 보다 종합적으로 규명하는 연구로 확장될 수 있을 것이다.

8. 연구후기

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김승아

의미 범주와 구건을 연결하며 한자의 의미가 체계적으로 확장되는 과정을 깊이 이해할 수 있었다.

박수민

한자를 그동안 바라봐왔던 구조가 아닌 새로운 접근을 할 수 있었던 좋은 시간이었다.

윤다움

늘 봐왔던 한자들의 기본 틀에서 벗어나 다양한 방법으로 연구할 수 있어 의미가 컸던 연구였다.

황시아

한자의 구조와 의미를 새로운 관점에서 이해할 수 있었던 뜻깊은 연구였다.

9. 참고자료

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• 김인주. 「辵部字 의미자질 및 意味 暗示性 硏究」. 성균관대학교 일반대학원 중어중문학과 석사학위논문, 2017.
• 허신(許愼) 저, 하영삼 역주. 『완역 설문해자』(전 5권). 도서출판3, 2022.

10. 주석

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