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ChineseCharacterStudies(2026)Research03

2026-06-29T04:58:56Z

KYS23CNU:

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<p style="text-align:right;"><font color="black" size="4"><b>Team C:</b> 조원명 </font></p>
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==<font color="white">목차</font>==
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<center><h2 class="subheader">'''Contents'''</h2></center>
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=='''<span style="color:#3CB371">1. 연구목적</span>'''==
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본 연구는 《說文解字》衣部에 수록된 한자를 대상으로 의미범주, 구건위치, 구형모델을 분석하고, 그 결과를 온톨로지와 지식그래프로 시각화하는 데 목적이 있다. 衣部字는 ‘衣’를 공통 구건으로 가지는 한자군이며, 같은 부수에 속한다는 공통점을 지니면서도 각 글자의 의미와 자형 구성 방식은 서로 다르게 나타난다. 따라서 衣部字는 하나의 부수 아래에서 자형 구성과 의미범주가 어떤 방식으로 연결되는지를 살펴보기에 적절한 연구 대상이다.
본 연구는 단순히 衣部字의 뜻을 나열하는 데 그치지 않고, 한자구형학의 관점에서 각 글자의 직접구건과 구형모델을 검토하고자 한다. 또한 분석 결과를 데이터셋으로 정리한 뒤, 한자와 분석 항목 사이의 관계를 노드와 엣지로 표현하여 yEd 프로그램으로 시각화하였다. 이를 통해 衣部字의 의미와 자형 구조 사이의 관계를 체계적으로 파악하고자 하였다.

본 연구의 연구질문은 다음과 같다. 첫째, 《說文解字》衣部字 116개는 어떤 의미범주로 분류될 수 있는가. 둘째, 衣部字의 소전 자형에서 衣 구건은 어떤 위치 유형으로 나타나는가. 셋째, 衣部字의 구형모델은 어떻게 분포하며 衣 구건은 주로 어떤 기능을 하는가. 넷째, 온톨로지와 지식그래프를 통해 衣部字의 의미와 자형 구조의 관계를 어떻게 시각화할 수 있는가이다.

=='''<span style="color:#3CB371">2. 연구이론</span>'''==
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1. 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.

2. 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.

3. 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.

=='''<span style="color:#3CB371">3. 연구대상</span>'''==
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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.
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>'''==
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1. 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.

2. 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.
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.

3. 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.
이후 yEd 프로그램을 활용하여 전체 지식그래프와 축약형 지식그래프를 제작하였다. 전체 그래프는 116개 글자를 모두 반영하여 데이터셋의 전체 구조를 확인하기 위한 것이고, 축약형 그래프는 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 시각적 가독성을 높이기 위한 것이다.

=='''<span style="color:#3CB371">5.연구데이터</span>'''==
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==='''<span style="color:#32CD32">Google Spreadsheet</span>'''===
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=='''<span style="color:#3CB371">6. 연구결과</span>'''==
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1. 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.

2. 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.
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.

3. 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.
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.

4. 지식그래프 시각화 결과
[[파일:지식그래프.png|600픽셀|가운데]]
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.

본 연구의 의의는 세 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 衣部字를 단순한 뜻풀이 목록이 아니라 의미범주, 구건위치, 구형모델이라는 세 기준으로 분석했다는 점이다. 둘째, 소전 자형을 기준으로 구건위치를 판단함으로써 현대 해서만으로는 드러나지 않는 포위형 구조를 확인했다는 점이다. 셋째, 온톨로지와 지식그래프를 활용하여 한자와 분석 항목 사이의 관계를 시각적으로 제시했다는 점이다. 특히 구형모델 분석을 함께 진행함으로써 衣部字의 의미 분류뿐 아니라 자형 구성 방식까지 함께 설명할 수 있었다.
다만 본 연구는 전체적인 분포와 경향을 중심으로 분석하였기 때문에, 개별 글자의 성부 기능이나 의미 변화 과정을 세밀하게 검토하는 데에는 한계가 있다. 앞으로는 구건위치와 의미범주를 교차 분석하거나, 의음 유형에 속한 글자들의 성부 기능을 글자별로 검토한다면 衣部字의 자형 구성과 의미 관계를 더 정밀하게 설명할 수 있을 것이다.

=='''<span style="color:#3CB371">연구후기</span>'''==
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|작성자 =김동찬
|아이콘 =
|코멘트 = 낯선 프로그램에 적응하기 어렵지만 쉽게 잘 설명해주셔서 나름 수월하게 했던 것 같다. 하지만 자료를 조사하는 과정에서 데이터 수가 생각보다 많아서 정리하는데 어려움을 겪었지만 조원들이 협조를 잘해줘서 마지막까지 마무리 잘 할 수 있었음
}}

{{comment
|작성자 = 김시윤
|아이콘 =
|코멘트 = yEd를 사용하는 과정에서 오류가 자주 발생했고 노드와 엣지 리스트를 만드는 과정도 생각보다 어려웠다. 하지만 자료를 하나씩 정리하고 시각화를 완성하면서 衣 부수 한자들의 관계를 한눈에 파악할 수 있었고 부수 체계와 한자의 자형 구조, 의미 확장에 대해서도 더 잘 이해할 수 있었다.
}}

{{comment
|작성자 = 김예서
|아이콘 =
|코멘트 = yEd 프로그램을 처음 사용하다 보니 자료를 어떻게 정리하고 시각화해야 할지 막연하게 느껴졌다. 하지만 한자들의 관계를 시각적으로 표현하면서 전체 구조를 한눈에 파악할 수 있었고, 각 한자가 어떤 의미적 연관성을 가지는지 이해하기 위해 더욱 깊이 고민해 볼 수 있었다. 이번 활동을 통해 시각화가 복잡한 정보를 이해하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 체감할 수 있었다.
}}

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=='''<span style="color:#3CB371">참고자료</span>'''==
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1. 許愼, 《說文解字》.

2. 하영삼, “완역 설문해자”(도서출판3, 2022.05.20)

3. 북경사범대학 《說文解字》研究與應用平台.

4. 북경사범대학 汉字全息字源应用系统.

5. yWorks, yEd Graph Editor.

=='''<span style="color:#3CB371">주석</span>'''==
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<references/>
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ChineseCharacterStudies(2026)Research03

2026-06-29T04:56:02Z

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==<font color="white">목차</font>==
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=='''<span style="color:#3CB371">1. 연구목적</span>'''==
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본 연구는 《說文解字》衣部에 수록된 한자를 대상으로 의미범주, 구건위치, 구형모델을 분석하고, 그 결과를 온톨로지와 지식그래프로 시각화하는 데 목적이 있다. 衣部字는 ‘衣’를 공통 구건으로 가지는 한자군이며, 같은 부수에 속한다는 공통점을 지니면서도 각 글자의 의미와 자형 구성 방식은 서로 다르게 나타난다. 따라서 衣部字는 하나의 부수 아래에서 자형 구성과 의미범주가 어떤 방식으로 연결되는지를 살펴보기에 적절한 연구 대상이다.
본 연구는 단순히 衣部字의 뜻을 나열하는 데 그치지 않고, 한자구형학의 관점에서 각 글자의 직접구건과 구형모델을 검토하고자 한다. 또한 분석 결과를 데이터셋으로 정리한 뒤, 한자와 분석 항목 사이의 관계를 노드와 엣지로 표현하여 yEd 프로그램으로 시각화하였다. 이를 통해 衣部字의 의미와 자형 구조 사이의 관계를 체계적으로 파악하고자 하였다.

본 연구의 연구질문은 다음과 같다. 첫째, 《說文解字》衣部字 116개는 어떤 의미범주로 분류될 수 있는가. 둘째, 衣部字의 소전 자형에서 衣 구건은 어떤 위치 유형으로 나타나는가. 셋째, 衣部字의 구형모델은 어떻게 분포하며 衣 구건은 주로 어떤 기능을 하는가. 넷째, 온톨로지와 지식그래프를 통해 衣部字의 의미와 자형 구조의 관계를 어떻게 시각화할 수 있는가이다.

=='''<span style="color:#3CB371">2. 연구이론</span>'''==
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1. 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.

2. 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.

3. 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.

=='''<span style="color:#3CB371">3. 연구대상</span>'''==
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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.
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>'''==
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1. 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.

2. 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.
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.

3. 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.
이후 yEd 프로그램을 활용하여 전체 지식그래프와 축약형 지식그래프를 제작하였다. 전체 그래프는 116개 글자를 모두 반영하여 데이터셋의 전체 구조를 확인하기 위한 것이고, 축약형 그래프는 의미범주, 구건위치, 구형모델이 고르게 드러나는 대표 한자를 선정하여 시각적 가독성을 높이기 위한 것이다.

=='''<span style="color:#3CB371">5.연구데이터</span>'''==
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==='''<span style="color:#32CD32">Google Spreadsheet</span>'''===
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=='''<span style="color:#3CB371">6. 연구결과</span>'''==
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1. 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.

2. 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.
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.

3. 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.
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.

4. 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.

[[파일:지식그래프.png|600픽셀|가운데]]

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.

본 연구의 의의는 세 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 衣部字를 단순한 뜻풀이 목록이 아니라 의미범주, 구건위치, 구형모델이라는 세 기준으로 분석했다는 점이다. 둘째, 소전 자형을 기준으로 구건위치를 판단함으로써 현대 해서만으로는 드러나지 않는 포위형 구조를 확인했다는 점이다. 셋째, 온톨로지와 지식그래프를 활용하여 한자와 분석 항목 사이의 관계를 시각적으로 제시했다는 점이다. 특히 구형모델 분석을 함께 진행함으로써 衣部字의 의미 분류뿐 아니라 자형 구성 방식까지 함께 설명할 수 있었다.
다만 본 연구는 전체적인 분포와 경향을 중심으로 분석하였기 때문에, 개별 글자의 성부 기능이나 의미 변화 과정을 세밀하게 검토하는 데에는 한계가 있다. 앞으로는 구건위치와 의미범주를 교차 분석하거나, 의음 유형에 속한 글자들의 성부 기능을 글자별로 검토한다면 衣部字의 자형 구성과 의미 관계를 더 정밀하게 설명할 수 있을 것이다.

=='''<span style="color:#3CB371">연구후기</span>'''==
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<div align="right">{{Button|[[ChineseCharacterStudies(2026)Research03#목차|상단으로 이동]]}}</div><br/>
{{comment
|작성자 =김동찬
|아이콘 =
|코멘트 = 낯선 프로그램에 적응하기 어렵지만 쉽게 잘 설명해주셔서 나름 수월하게 했던 것 같다. 하지만 자료를 조사하는 과정에서 데이터 수가 생각보다 많아서 정리하는데 어려움을 겪었지만 조원들이 협조를 잘해줘서 마지막까지 마무리 잘 할 수 있었음
}}

{{comment
|작성자 = 김시윤
|아이콘 =
|코멘트 = yEd를 사용하는 과정에서 오류가 자주 발생했고 노드와 엣지 리스트를 만드는 과정도 생각보다 어려웠다. 하지만 자료를 하나씩 정리하고 시각화를 완성하면서 衣 부수 한자들의 관계를 한눈에 파악할 수 있었고 부수 체계와 한자의 자형 구조, 의미 확장에 대해서도 더 잘 이해할 수 있었다.
}}

{{comment
|작성자 = 김예서
|아이콘 =
|코멘트 = yEd 프로그램을 처음 사용하다 보니 자료를 어떻게 정리하고 시각화해야 할지 막연하게 느껴졌다. 하지만 한자들의 관계를 시각적으로 표현하면서 전체 구조를 한눈에 파악할 수 있었고, 각 한자가 어떤 의미적 연관성을 가지는지 이해하기 위해 더욱 깊이 고민해 볼 수 있었다. 이번 활동을 통해 시각화가 복잡한 정보를 이해하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 체감할 수 있었다.
}}

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=='''<span style="color:#3CB371">참고자료</span>'''==
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1. 許愼, 《說文解字》.

2. 하영삼, “완역 설문해자”(도서출판3, 2022.05.20)

3. 북경사범대학 《說文解字》研究與應用平台.

4. 북경사범대학 汉字全息字源应用系统.

5. yWorks, yEd Graph Editor.

=='''<span style="color:#3CB371">주석</span>'''==
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<references/>
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파일:지식그래프.png

2026-06-29T04:47:40Z

KYS23CNU:

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-12T07:44:09Z

KYS23CNU: /* 김예서의 과제 */

==='''<span style="color:#3CB371">김예서의 과제</span>'''===
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==== '''1. 네트워크 시각화''' ====

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[[파일:4성성모운모게피.png|500픽셀|가운데]]

==== '''2. 분석 보고서''' ====
===== '''(1) 데이터 구성 방식''' =====
본 연구는 중국어 4성 음절을 대상으로 성모와 운모의 결합 양상을 분석하기 위해 데이터를 구축하였다. 먼저 4성으로 실현되는 음절들을 수집한 후 각 음절을 성모와 운모로 분리하였다. 예를 들어 bà(爸)는 성모 b와 운모 a로, làng(浪)은 성모 l과 운모 ang으로 분해하였다.

구축된 데이터는 노드(Node) 데이터와 엣지(Edge) 데이터로 나누어 정리하였다.

#노드 데이터
#*노드 파일에는 중국어 4성 음절에 사용되는 성모와 운모를 각각 개별 노드로 등록하였다.
#*성모를 하나의 노드 집합으로 설정하였다.
#*운모를 또 다른 노드 집합으로 설정하였다.
#*성모와 운모를 구분하기 위한 Type 속성을 추가하였다.
#엣지 데이터
#*엣지 파일에는 성모와 운모 사이의 실제 결합 관계를 기록하였다.
#*특정 성모와 운모가 결합하여 4성 음절을 형성하는 경우 엣지를 생성하였다.
#*성모와 운모 간의 실제 음절 형성 관계만을 기록하였다.
#시각화 설정
#*노드 크기는 연결 정도(Degree)에 비례하도록 설정하였다.
#*연결 관계가 많은 노드는 크게, 적은 노드는 작게 표시하였다.
#*성모와 운모를 색상으로 구분하여 가독성을 높였다.
#*성모와 운모 사이의 연결 관계를 엣지로 시각화하였다.
#네트워크 구조
:본 연구에서 구축한 네트워크는 성모와 운모라는 두 종류의 노드 집합으로 구성된다. 성모는 운모와만 연결되고, 운모 역시 성모와만 연결되므로 동일한 유형의 노드끼리는 직접 연결되지 않는다. 이러한 특징 때문에 본 연구의 네트워크는 이분 네트워크(Bipartite Network)로 분류할 수 있다.

===== '''(2) 네트워크 시각화 과정''' =====
본 연구에서는 중국어 4성 음절의 성모와 운모 결합 관계를 시각적으로 분석하기 위해 Gephi를 활용하여 네트워크를 구축하였다. 정리된 데이터는 Excel 파일(.xlsx) 형태로 저장한 후 Gephi에 불러와 네트워크를 생성하였다. 이 과정에서 성모와 운모를 서로 다른 유형(Type)으로 설정하여 두 집단을 구분하여 두 집단을 명확하게 설정하으며, 이를 바탕으로 중국어 4성 음절의 성모-운모 결합 관계를 하나의 네트워크 구조로 표현하였다.

네트워크 생성 후에는 노드 간 겹 현상을 줄이고 전체 구조의 가독성을 높이 위해 Gephi의 ''No Overlap(겹침 없음)'' 기능을 적용하였다. 이를 통해 노드와 라벨이 서로 겹치는 현상을 최소화하여 각 노드가 독립적으로 표시되도록 조정하였다.

또한 네트워크의 시각적 명확을 높이기 위해 다음과 같은 시각화 설정을 적용하였다. 성모와 운모를 시각적으로 구분하기 위해 서로 다른 색상을 부여하였으며, 노드 크기는 Weighted Degree 값을 기준으로 설정하였다. 노드 크기의 범위는 최소 6, 최대 14로 지정하여 연결 관계가 많은 노드는 크게, 적은 노드는 작게 표시되도록 하였다. 이를 통해 결합 범위가 넓은 음운 요소와 상대적으로 제한된 음운 요소를 직관적으로 구별할 수 있었다.

아울러 모든 노드에 라벨을 표시하여 각 성모와 운모를 직접 확인할 수 있도록 하였으며 엣지는 성모와 운모 사이의 실제 결합 관계를 나타내도록 설정하였다. 이러한 정을 통해 네트워크의 구조적 특징을 효과적으로 드러낼 수 있었으며, 이후 분석 단계에서 중심 노드와 주변 노드의 분포 성모-운모 결합 양상을 보다 명확하게 파악할 수 있었다.

최종적으로 구축된 네트워크는 중국어 4성 음절 체계에서 나타나는 성모와 운모의 결합 구조를 시각적으로 보여주며 각 음운 요소의 연결 정도와 네트워크 내 위치를 통해 결합 특성을 분석할 수 있는 기반을 제공하였다.
===== '''(3) 분석 내용''' =====
'''성모 연결도 분석'''
{|class="wikitable" style="font-size:13px;"
! 성모 || Degree
|-
| l || 24
|-
| n || 21
|-
| zh || 19
|-
| d || 19
|-
| t || 19
|-
| g || 18
|-
| h || 18
|-
| ... || ...
|}
표 1에서 확인할 수 있듯이 l(24)이 가장 높은 연결도를 보였으며, n(21), d(19), t(19), zh(19)가 그 뒤를 이었다. 반면 f(9), q(11) 등은 상대적으로 낮은 연결도를 나타냈다.

'''운모 연결도 분석'''
{|class="wikitable" style="font-size:13px;"
! 운모 || Degree
|-
| ang || 20
|-
| an || 20
|-
| u || 19
|-
| eng || 19
|-
| ao || 19
|-
| ai || 18
|-
| a || 18
|-
| ... || ...
|}
표 2를 보면 ang(20), an(20), u(19), eng(19), ao(19)가 가장 높은 연결도를 보였다. 반면 iong(1), er(1)은 매우 낮은 연결도를 보여 제한적인 결합 관계를 나타냈다.

'''운모 유형별 결합 특성 분석'''

운모의 연결도를 유형별로 살펴보면 높은 연결도를 보이는 운모들은 주로 비음운모 계열에 집중되는 경향이 나타난다. 실제로 an(20), ang(20), en(16), eng(19) 등은 전체 운모 가운데서도 높은 Degree 값을 기록하였다. 이러한 운모들은 다양한 성모와 결합하여 여러 4성 음절을 형성하는 것으로 확인되었다.<br/>
반면 iang(5), iong(1), üan(3), ün(3) 등은 상대적으로 낮은 연결도를 보였다. 이들 운모는 특정 성모와만 결합하는 경우가 많아 결합 범위가 제한적인 것으로 나타났다. 특히 iong은 Degree 값이 1에 불과하여 매우 제한된 결합 관계를 가지는 것으로 확인되었다.<br/>
또한 단운모와 복운모를 비교했을 때에도 차이가 나타났다. a(18), e(15), u(19)와 같은 단운모는 비교적 높은 연결도를 보인 반면, 일부 삼중모음 계열 운모나 특수 운모는 낮은 연결도를 보였다. 이는 중국어 4성 음절에서 특정 운모 유형이 보다 생산적으로 사용되고 있음을 보여준다.

'''영성모 분석'''

본 연구에서는 영성모를 Ø, y, w의 세 유형으로 구분하여 각각 독립적인 노드로 처리하였다. 분석 결과 y는 Degree 14, Ø는 Degree 11, w는 Degree 9를 기록하였다. 이는 영성모 계열 역시 다양한 운모와 결합하며 중국어 4성 음절 형성에 중요한 역할을 수행하고 있음을 보여준다.

특히 y는 일부 일반 성모보다 높은 연결도를 나타내어 비교적 폭넓은 결합 범위를 가진 것으로 확인되었다. 반면 w는 영성모 계열 가운데 가장 낮은 연결도를 보였으나 여전히 여러 운모와 결합 관계를 형성하는 것으로 나타났다.

이러한 결과는 성모가 없는 음절 역시 중국어 음절 체계에서 독립적인 위치를 차지하며, 영성모 또한 일반 성모와 마찬가지로 음절 형성에 적극적으로 참여하고 있음을 보여준다.

===== '''(4) 결과 해석''' =====
본 연구의 네트워크 분석 결과, 중국어 4성 음절의 성모와 운모 결합은 균등하게 이루어지지 않고 특정 음운 요소에 집중되는 경향을 보였다. 성모에서는 l, n 등이 높은 연결도를 나타냈으며, 운모에서는 an, ang, eng 등의 비음운모 계열이 높은 연결도를 보였다. 이는 일부 음운 요소가 다양한 결합 관계를 형성하며 네트워크의 중심적인 역할을 수행하고 있음을 의미한다.

또한 운모 유형별 분석 결과, 비음운모 계열은 높은 연결도를 보인 반면 일부 복운모 및 특수 운모는 제한적인 결합 관계를 나타냈다. 이러한 차이는 중국어 음절 구조가 무작위적으로 형성되는 것이 아니라 일정한 음운 제약 아래 조직되어 있음을 보여준다.

한편 영성모 역시 비교적 높은 연결도를 보여 중국어 4성 음절 형성에 적극적으로 참여하는 것으로 나타났다. 종합하면 중국어 4성 음절 체계는 특정 성모와 운모를 중심으로 결합 관계가 형성되는 허브 구조를 가지며, 동시에 음운적 제약에 의해 결합 가능성이 조절되는 체계적 구조를 가진다고 해석할 수 있다.

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-12T07:38:44Z

KYS23CNU: /* (3) 분석 내용 */

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-12T07:19:22Z

KYS23CNU: /* (3) 분석 내용 */

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-12T07:02:21Z

KYS23CNU: /* 1. 네트워크 시각화 */

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-11T03:58:00Z

KYS23CNU:

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-11T03:19:55Z

KYS23CNU: /* 데이터 구성 방식 */

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-11T02:39:12Z

KYS23CNU: /* 네트워크 시각화 */

파일:4성성모운모게피.png

2026-06-11T02:35:23Z

KYS23CNU:

김예서CNU23/중국어음운론과제

2026-06-11T02:34:19Z

KYS23CNU:

==='''<span style="color:#3CB371">김예서의 과제</span>'''===
<div style="float:center; background:#3CB371; width:100%; height:1px; text-align:right; padding:2px 2px 2px;"></div><br/>
<br/>
==== '''네트워크 시각화''' ====

<br/>
==== '''분석 보고서''' ====
===== '''데이터 구성 방식''' =====
본 연구는 중국어 4성 음절 자료를 대상으로 진행하였다.

*성모를 하나의 노드 집합으로 설정하였다.
*운모를 또 다른 노드 집합으로 설정하였다.
*특정 성모와 운모가 실제로 결합하여 4성 음절을 형성하는 경우 엣지를 생성하였다.
*노드 크기는 연결 정도(Degree)에 비례하도록 설정하였다.
*성모와 운모를 구분하기 위해 서로 다른 색상을 적용하였다.

이와 같은 방식으로 이분 네트워크(Bipartite Network)를 구축하였다.
===== '''네트워크 시각화 과정''' =====
===== '''분석 내용''' =====
===== '''결과 해석''' =====

김예서CNU23

2026-05-05T08:31:04Z

KYS23CNU:

==인사말==
안녕하세요.

중어중문학과 23학번 김예서입니다.
==기본정보==
{|class="wikitable"
|-
| 출생지 || 광주광역시
|-
| 학력 || 전남대학교사범대학부설고등학교(졸업)
전남대학교(재학)
|-
| MBTI || ISTP
|}
==상세정보==
===함께하는 분들===

{|class="wikitable"
! 이름 || 관계 || 첫 만남
|-
| 김동찬 || 선배 || 2025년 1학기 중국어문법1
|-
| 김시윤 || 동기 || 2025년 1학기 중국어문법1
|}

===좋아하는 것들===
저는 동물을 참 좋아합니다 파충류도 너무너무 좋아합니다

아래는 제가 키우는 강아지와 도마뱀입니다~~너무 귀엽죠?
<gallery heights="100px">
파일:FD7B4278-88B2-42F6-9223-8EE7FC07A988.jpeg|
파일:IMG 4931.png|
파일:IMG 4932.png|
</gallery>

===취미===
원래 게임이나 퍼즐 같은 앉아서 시간을 보내는 걸 좋아했는데

최근엔 테니스나 골프같은 스포츠가 재밌더라구요

요번 달에 첫! 라운딩을 갑니다~~

행복하네요

===나누고픈 순간===
첫 라운딩을 나가면 그 순간을 공유하고 싶을 것 같네요

김예서CNU23

2026-05-05T08:19:09Z

KYS23CNU: /* 나누고픈 순간 */

파일:IMG 4932.png

2026-05-05T08:16:40Z

KYS23CNU:

파일:IMG 4931.png

2026-05-05T08:16:05Z

KYS23CNU:

파일:FD7B4278-88B2-42F6-9223-8EE7FC07A988.jpeg

2026-05-05T08:09:35Z

KYS23CNU:

김예서CNU23

2026-05-05T06:24:16Z

KYS23CNU: /* 함께하는 분들 */

김예서CNU23

2026-05-05T05:41:35Z

KYS23CNU:

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안녕하세요.

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김예서CNU23

2026-05-04T05:36:03Z

KYS23CNU: /* 인사말 */

==인사말==
안녕핫[ㅇ7

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2026-05-04T05:35:32Z

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