김예서CNU23/중국어음운론과제 - 편집 역사

나수연: /* (3) 분석 내용 */

2026-06-15T04:59:08Z

‎(3) 분석 내용

나수연: /* (3) 분석 내용 */

2026-06-15T04:58:48Z

‎(3) 분석 내용

나수연: /* (2) 네트워크 시각화 과정 */

2026-06-14T04:54:06Z

‎(2) 네트워크 시각화 과정

KYS23CNU: /* 김예서의 과제 */

2026-06-12T07:44:09Z

‎김예서의 과제

KYS23CNU: /* (3) 분석 내용 */

2026-06-12T07:38:44Z

‎(3) 분석 내용

KYS23CNU: /* (3) 분석 내용 */

2026-06-12T07:19:22Z

‎(3) 분석 내용

KYS23CNU: /* 1. 네트워크 시각화 */

2026-06-12T07:02:21Z

‎1. 네트워크 시각화

나수연: /* 김예서의 과제 */

2026-06-12T06:21:26Z

‎김예서의 과제

2026년 6월 11일 (목) 03:58에 KYS23CNU님의 편집

2026-06-11T03:58:00Z

KYS23CNU: /* 데이터 구성 방식 */

2026-06-11T03:19:55Z

‎데이터 구성 방식

@@ 48번째 줄: / 48번째 줄: @@
 ===== '''(3) 분석 내용''' =====
-'''#성모 연결도 분석'''
+'''성모 연결도 분석'''
 {|class="wikitable" style="font-size:13px;"
 ! 성모 || Degree
@@ 71번째 줄: / 71번째 줄: @@
-'''#운모 연결도 분석'''
+'''운모 연결도 분석'''
 {|class="wikitable" style="font-size:13px;"
 ! 운모 || Degree
@@ 94번째 줄: / 94번째 줄: @@
-'''#운모 유형별 결합 특성 분석'''
+'''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/>
@@ 101번째 줄: / 101번째 줄: @@
-'''#영성모 분석'''
+'''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.

@@ 48번째 줄: / 48번째 줄: @@
 ===== '''(3) 분석 내용''' =====
-'''성모 연결도 분석'''
+'''#성모 연결도 분석'''
 {|class="wikitable" style="font-size:13px;"
 ! 성모 || Degree
@@ 71번째 줄: / 71번째 줄: @@
-'''운모 연결도 분석'''
+'''#운모 연결도 분석'''
 {|class="wikitable" style="font-size:13px;"
 ! 운모 || Degree
@@ 94번째 줄: / 94번째 줄: @@
-'''운모 유형별 결합 특성 분석'''
+'''#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/>
@@ 101번째 줄: / 101번째 줄: @@
-'''영성모 분석'''
+'''#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.

@@ 33번째 줄: / 33번째 줄: @@
 ===== '''(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.
+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 설정하였으며, 이를 바탕으로 중국어 4성 음절의 성모-운모 결합 관계를 하나의 네트워크 구조로 표현하였다.
@@ 46번째 줄: / 46번째 줄: @@
 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'''

@@ 94번째 줄: / 94번째 줄: @@
 '''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/>
@@ 102번째 줄: / 101번째 줄: @@
 '''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.
@@ 111번째 줄: / 109번째 줄: @@
 ===== '''(4) 결과 해석''' =====

@@ 47번째 줄: / 47번째 줄: @@
 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======
+'''성모 연결도 분석'''
 {|class="wikitable" style="font-size:13px;"
 ! 성모 || Degree
@@ 69번째 줄: / 69번째 줄: @@
 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
@@ 90번째 줄: / 91번째 줄: @@
 |}
 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.
 ===== '''(4) 결과 해석''' =====

@@ 6번째 줄: / 6번째 줄: @@
 <br/>
-[[파일:4성성모운모게피.png]]
+[[파일:4성성모운모게피.png|500픽셀|가운데]]
 ==== '''2. 분석 보고서''' ====

@@ 2번째 줄: / 2번째 줄: @@
 <div style="float:center; background:#3CB371; width:100%; height:1px; text-align:right; padding:2px 2px 2px;"></div><br/>
 <br/>
-==== '''네트워크 시각화''' ====
+==== '''1. 네트워크 시각화''' ====
@@ 8번째 줄: / 8번째 줄: @@
 [[파일:4성성모운모게피.png]]
-==== '''분석 보고서''' ====
+==== '''2. 분석 보고서''' ====
-===== '''데이터 구성 방식''' =====
+===== '''(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.
@@ 32번째 줄: / 32번째 줄: @@
 :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.
-===== '''네트워크 시각화 과정''' =====
+===== '''(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.
@@ 46번째 줄: / 46번째 줄: @@
 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.
-===== '''분석 내용''' =====
+===== '''(3) 분석 내용''' =====
-===== '''결과 해석''' =====
+===== '''(4) 결과 해석''' =====