강승현CNU25/중국어음운론과제 - 편집 역사

나수연: /* 1. 네트워크 시각화 */

2026-06-22T06:22:01Z

‎1. 네트워크 시각화

나수연: /* 1. 네트워크 시각화 */

2026-06-22T06:21:51Z

‎1. 네트워크 시각화

KSH25CNU: /* (3) 분석 내용 */

2026-06-21T09:33:02Z

‎(3) 분석 내용

KSH25CNU: /* (1) 데이터 구성 방식 */

2026-06-21T09:32:12Z

‎(1) 데이터 구성 방식

KSH25CNU: /* (1) 데이터 구성 방식 */

2026-06-21T09:31:50Z

‎(1) 데이터 구성 방식

KSH25CNU: /* 강승현의 과제 */

2026-06-21T09:31:28Z

‎강승현의 과제

KSH25CNU: /* 강승현의 과제 */

2026-06-21T09:30:43Z

‎강승현의 과제

KSH25CNU: /* 강승현의 과제 */

2026-06-21T09:28:12Z

‎강승현의 과제

KSH25CNU: /* 1. 네트워크 시각화 */

2026-06-21T09:20:30Z

‎1. 네트워크 시각화

2026년 6월 21일 (일) 09:14에 KSH25CNU님의 편집

2026-06-21T09:14:37Z

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-[[파일:게피 그래프.jpg|섬네일|가운데|800픽셀]]
+[[파일:게피 그래프.jpg|섬네일|가운데|500픽셀]]
 ==== '''2. 분석 보고서''' ====

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-[[파일:게피 그래프.jpg|섬네일]]
+[[파일:게피 그래프.jpg|섬네일|가운데|800픽셀]]
 ==== '''2. 분석 보고서''' ====

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 ===== '''(3) 분석 내용''' =====
-① 성모 연결도 분석
+① 성모 연결도 분석<br/>
 성모의 연결도를 분석한 결과 d가 Degree 16으로 가장 높은 값을 나타냈다. 그 뒤를 t(14), q(13), l(12), sh(12)가 이었다.
 이러한 결과는 d, t, q와 같은 성모가 다양한 운모와 결합하여 상대적으로 많은 음절을 형성하고 있음을의미한다. 반면 일부 성모는 특정 운모와만 결합하여 비교적 낮은 연결도를 보였다.
-<br/>
+<br/> <br/>
-② 운모 연결도 분석
+② 운모 연결도 분석<br/>
 운모에서는 i가 Degree 29로 가장 높은 연결도를 나타냈다. 그 뒤를 u(20), a(11), e(10), ai(9), ou(9)가 이었다.
-특히 i는 다른 운모에 비해 압도적으로 높은 연결도를 보였으며, 다양한 성모와 결합하는 중심적인 운모로 나타났다. 또한 u 역시 높은 연결도를 보여 중국어 음절 형성에서 중요한 역할을 수행하는 것으로 분석되었다.
+특히 i는 다른 운모에 비해 압도적으로 높은 연결도를 보였으며, 다양한 성모와 결합하는 중심적인 운모로 나타났다. 또한 u 역시 높은 연결도를 보여 중국어 음절 형성에서 중요한 역할을 수행하는 것으로 분석되었다. <br/>
 <br/>
-③ 영성모 분석
+③ 영성모 분석<br/>
 본 연구에서는 영성모를 Ø 노드로 설정하여 분석하였다.
 분석 결과 영성모 Ø의 Degree는 8로 나타났다.
 영성모는 a, e 등 여러 운모와 연결되며 네트워크 내에서 일정한 연결성을 유지하고 있었다. 이는 성모가 없는 음절 역시 중국어 음절 체계의 중요한 구성 요소임을 보여준다.
-<br/>
+<br/> <br/>
-④ 결합 구조 분석
+④ 결합 구조 분석<br/>
 네트워크 전체를 살펴보면 i와 u를 중심으로 연결 관계가 집중되는 허브 구조가 형성되어 있었다.
 특히 i는 29개의 연결 관계를 가지고 있어 전체 네트워크에서 가장 중심적인 위치를 차지하였다. 이는 i 계열 운모가 다양한 성모와 폭넓게 결합한다는 점을 보여준다.
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 반면 연결도가 낮은 노드들은 네트워크 외곽에 분포하며 특정 음운 환경에서만 사용되는 제한적인 결합 양상을 보였다.
 <br/>
 ===== '''(4) 결과 해석''' =====
 네트워크 분석 결과 중국어 음절 체계는 균등하게 구성된 구조가 아니라 일부 핵심 성모와 운모를 중심으로 형성되는 허브 구조를 가지고 있는 것으로 나타났다.

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 본 연구는 중국어 음절의 성모와 운모 결합 양상을 분석하기 위해 데이터를 구축하였다. 먼저 분석 대상 음절을 성모와 운모로 분리한 후, 각 요소를 네트워크의 노드(Node)로 설정하였다. 이후 실제 음절에서 나타나는 성모와 운모의 결합 관계를 엣지(Edge)로 구성하여 네트워크를 생성하였다.
 <br/>
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 총 169개의 연결 관계가 네트워크에 반영되었다.
 <br/>
 ③ 네트워크 구조<br/>
 본 연구에서 구축한 네트워크는 성모와 운모라는 두 종류의 노드 집합으로 구성되는 이분 네트워크(Bipartite Network)이다. 성모는 운모와만 연결되고, 운모 역시 성모와만 연결되므로 동일한 유형의 노드끼리는 직접 연결되지 않는다.

@@ 13번째 줄: / 13번째 줄: @@
 본 연구는 중국어 음절의 성모와 운모 결합 양상을 분석하기 위해 데이터를 구축하였다. 먼저 분석 대상 음절을 성모와 운모로 분리한 후, 각 요소를 네트워크의 노드(Node)로 설정하였다. 이후 실제 음절에서 나타나는 성모와 운모의 결합 관계를 엣지(Edge)로 구성하여 네트워크를 생성하였다.
 <br/>
 ① 노드 데이터<br/>
 노드 파일에는 중국어 음절을 구성하는 성모와 운모를 각각 하나의 노드로 등록하였다. <br/>
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 총 169개의 연결 관계가 네트워크에 반영되었다.
 <br/>
-③ 네트워크 구조
+③ 네트워크 구조<br/>
 본 연구에서 구축한 네트워크는 성모와 운모라는 두 종류의 노드 집합으로 구성되는 이분 네트워크(Bipartite Network)이다. 성모는 운모와만 연결되고, 운모 역시 성모와만 연결되므로 동일한 유형의 노드끼리는 직접 연결되지 않는다.
 <br/>
 ===== '''(2) 네트워크 시각화 과정''' =====
 본 연구에서는 Gephi를 활용하여 중국어 성모와 운모의 결합 관계를 시각화하였다.

@@ 13번째 줄: / 13번째 줄: @@
 본 연구는 중국어 음절의 성모와 운모 결합 양상을 분석하기 위해 데이터를 구축하였다. 먼저 분석 대상 음절을 성모와 운모로 분리한 후, 각 요소를 네트워크의 노드(Node)로 설정하였다. 이후 실제 음절에서 나타나는 성모와 운모의 결합 관계를 엣지(Edge)로 구성하여 네트워크를 생성하였다.
 <br/>
-① 노드 데이터
+① 노드 데이터<br/>
-노드 파일에는 중국어 음절을 구성하는 성모와 운모를 각각 하나의 노드로 등록하였다.
+노드 파일에는 중국어 음절을 구성하는 성모와 운모를 각각 하나의 노드로 등록하였다. <br/>
-* 성모를 하나의 노드 집합으로 설정하였다.
+* 성모를 하나의 노드 집합으로 설정하였다. <br/>
-* 운모를 또 다른 노드 집합으로 설정하였다.
+* 운모를 또 다른 노드 집합으로 설정하였다. <br/>
-* 성모와 운모를 구분하기 위해 Type 속성을 부여하였다.
+* 성모와 운모를 구분하기 위해 Type 속성을 부여하였다. <br/>
-* 영성모(Ø)를 별도의 노드로 설정하여 분석에 포함하였다.
+* 영성모(Ø)를 별도의 노드로 설정하여 분석에 포함하였다. <br/>
-총 48개의 노드가 사용되었으며, 성모·운모·영성모로 구분하여 네트워크를 구축하였다.
+총 48개의 노드가 사용되었으며, 성모·운모·영성모로 구분하여 네트워크를 구축하였다. <br/>
 <br/>
-② 엣지 데이터
+② 엣지 데이터<br/>
 엣지 파일에는 성모와 운모 사이의 실제 결합 관계를 기록하였다.
 * 특정 성모와 운모가 결합하여 음절을 형성하는 경우 엣지를 생성하였다.