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한자의 하위 구성요소인 '직접구건'의 결합 모델과 '구형 기능'을 분석하는 이론인 한자 구형학(漢字構形學)을 통해,<br/>본 연구에서는 '禾' 부수 자군의 의음·회의합성 구조와 의미 도출 체계를 통계적으로 실증하는 방법론적 근거로 사용됨.
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연구 자료 : 《설문해자》</br>
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연구 대상 : 禾部 소속 한자</br>
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자형 수 : 禾 포함 총 87자</br>
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분석 내용 : 자형 구조, 구성 요소, 의미 범주, 의미 층위</br>
 
본 연구는 《설문해자》 禾部에 수록된 한자를 연구 대상으로 삼는다. 禾部에는 禾 포함 총 87개의 자형이 수록되어 있으며, 본 연구에서는 해당 자형들의 구조적 특징과 의미 체계를 분석하여 禾부 한자의 문자학적 특성을 살펴보고자 한다.
 
본 연구는 《설문해자》 禾部에 수록된 한자를 연구 대상으로 삼는다. 禾部에는 禾 포함 총 87개의 자형이 수록되어 있으며, 본 연구에서는 해당 자형들의 구조적 특징과 의미 체계를 분석하여 禾부 한자의 문자학적 특성을 살펴보고자 한다.
 
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1. 설문해자(說文解字) 기반 데이터셋 구축 절차
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본 연구는 한자의 자원(字源)과 초기 구조적 특징을 추적하기 위해 허신의 『설문해자(說文解字)』 구조를 기본 텍스트로 채택하여 정형 데이터셋을 구축하였다.
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데이터 추출 및 식별자 부여: 『설문해자』에 수록된 한자 중 '벼 화(禾)'를 공유하는 자군을 추출하여 고유 식별코드(id: CH001, CH002...)와 개체 유형(class: CHARACTER)을 부여하여 정제했다.
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의미 데이터 정형화: 설문해자의 자원 해석 원문을 바탕으로 각 한자의 본래 의미와 조자 맥락을 데이터화하였다.
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예시: CH001(禾)의 "벼 화(훌륭한 곡식)", CH002(秀)의 "빼어날 수(낮과 비교하여 칼은 유익한 도구)", CH003(稿)의 "거둘 색(곡식을 수확하여 창고에 보관하는 모습)" 등의 주석을 현대적으로 명확히 해석하여 의미(설문해자) 열에 귀속시켰다.
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2. 한자 구형학 중심의 온톨로지(Ontology) 설계
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추출된 문자 데이터가 단순히 나열된 형태를 넘어, 내부 구성 요소들 간의 유기적 관계와 규칙성을 시스템적으로 연결하기 위해 지식 그래프 구조의 온톨로지를 설계하였다.
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노드(Node) 설계: 개별 문자 개체(CHARACTER)와 한자를 쪼갰을 때 나오는 각각의 구성 부품들을 독립된 노드로 정의하였다.
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엣지(Edge/Relation) 및 구형 모델 설계: 한자 구형학의 핵심인 '직접구건' 분해 원리를 바탕으로 노드와 노드 사이의 결합 관계(엣지)를 설정하였다. 이 관계성은 구형학적 결합 방식인 구형모델 속성을 기반으로 매핑된다.
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회의합성자(會意合成字) 관계: 뜻과 뜻의 결합체. 예를 들어 CH002(秀) 노드는 직접구건인 '禾' 노드와 '𠘧(안석 궤)' 노드가 대등하게 결합한 엣지로 연결된다.
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의음합성자(義音合成字) 관계: 뜻과 음의 결합체(형성 구조). CH004(稼)부터 CH013(稀)까지의 노드들은 표의 역할을 하는 '禾' 노드와, 시음(발음) 역할을 하는 상대 구건 노드(家, 童, 直, 重 등)가 결합한 구조적 엣지를 가진다.
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3. 구형 기능에 따른 의미 범주(Semantic Category) 분류 기준
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온톨로지 상에서 '禾' 자군이 형성하는 거대한 의미 체계를 분류하기 위해, 본 연구는 구건의 기능적 지향점과 설문해자의 해석적 맥락을 교차하여 의미 범주를 세 가지 기준으로 정립하였다.
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① 구형 기능적 기준 (기능의 분화):
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데이터셋 전체에서 '구건 禾의 기능'은 예외 없이 '표의기능'으로 고정된다. 즉, 모든 글자의 중심 의미가 '농업, 곡물, 생장'의 범주 안에 있음을 뜻한다.
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반면 '禾 외 구건의 기능'은 대다수 '시음기능'을 수행하여 문자 시스템의 발음을 결정하지만, 회의자인 秀처럼 타 구건마저 '표의기능'을 수행하는 예외적 결합을 분리하여 기준으로 삼았다.
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② 설문해자 기반 의미 범주 체계:
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'禾(벼 화, 훌륭한 곡식)'라는 핵심 개념이 고대인들의 사유 속에서 어떻게 확장되었는지 설문해자 데이터 분석을 통해 범주를 나눴다.
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식물·자연물의 본질 범주: 곡물의 종류, 상태, 생장 구조 자체를 물리적으로 나타내는 자군 (예: 禾-곡식 그 자체, 稀-듬성듬성 자란 상태)
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농업 기술 및 생산 활동 범주: 인간이 곡물을 다루는 행위, 농업 행위와 연계된 자군 (예: 稼-곡식을 심다, 稿-곡식을 수확해 창고에 보관하다)
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사유의 추상화·가치화 범주: 식물의 생태적 특징에서 유추해 낸 인간 사회의 추상적 개념 자군 (예: 秀-곡식의 이삭이 돋아나듯 '우수하고 빼어나다', 種-파종을 위해 남겨둔 '중요한 씨앗/종류')
 
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1. 구형모델 분포 및 수치 분석
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본 연구에서 『설문해자』에 기반하여 구축한 '禾(벼 화)' 부수 자군 데이터셋(총 13개 자형)을 한자 구형학 이론에 따라 분석한 결과, 자형의 결합 모델은 고도의 편중성과 체계성을 나타냈다. 전체적인 통계 수치는 다음과 같다.
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구형 모델 (構形模式) 해당 한자 자형 글자 수 비율 (%)
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의음합성자 (義音合成字) 稿, 稼, 種, 植, 種, 稙, 穉, 稹, 稠, 概, 稀 11자 84.6%
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회의합성자 (會意合成字) 秀 1자 7.7%
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기타 (독체 표의자) 禾 1자 7.7%
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합계 - 13자 100%
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수치 분석 및 의의: 분석 결과 전체 자형의 84.6%가 '의음합성자(전통적 형성 구조)' 모델에 집중되어 있음이 확인되었다. 이는 고대 중국인들이 '禾' 부수 자군을 확장해 나갈 때, 발음을 담당하는 '시음구건(家, 童, 重 등)'을 결합하여 새로운 글자를 생성하는 방식을 압도적으로 선호했음을 증명한다. 즉, '禾' 자군은 무작위로 형성된 것이 아니라 기호의 효율성과 생산성을 극대화한 구형학적 시스템 하에 설계되었음을 수치적으로 입증한다.
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2. 의미범주 분류에 따른 사유 체계 분석
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본 연구는 설문해자의 자원 해석을 바탕으로, 표의구건 '禾'가 지닌 '곡물·농업'이라는 의미 핵심이 어떻게 파생되었는지 추적하기 위해 [물리적 본질 ➔ 인간의 생산 활동 ➔ 추상적 가치화]라는 3단계 기준으로 의미범주를 분류하였다. 그 결과는 다음과 같다.
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[禾 부수 자군의 의미 확장 3단계 도식]
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① 식물·자연물 본질 (禾, 稀 등) ➔ ② 농업 생산 활동 (稼, 稿 등) ➔ ③ 추상적 가치화 (秀, 種 등)
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범주 1: 식물 및 자연물의 본질 범주 (약 23%)
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분석: 곡물의 구조나 생태적 상태 자체를 물리적으로 묘사한 자군이다. 기준 자형인 禾(벼 화, 훌륭한 곡식)를 필두로, 곡식이 듬성듬성 자란 상태를 뜻하는 稀(드물 희) 등이 이 범주에 속한다.
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범주 2: 농업 기술 및 생산 활동 범주 (약 54%)
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분석: 전체 데이터에서 가장 높은 비중을 차지한 범주로, 인간이 곡물을 매개로 행하는 노동과 생산 가공 행위를 담고 있다. 곡식을 땅에 심는 행위인 稼(심을 가), 곡식을 수확하여 창고에 보관하는 형태의 稿(원고 고/볏짚 고), 일찍 심는 행위인 稙(일찍 심은 벼 직) 등이 포함된다. 이는 '禾' 자군의 발달이 고대 농경 사회의 기술적 발전 및 노동 맥락과 직결되어 있음을 보여준다.
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범주 3: 사유의 추상화 및 가치화 범주 (약 23%)
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분석: 식물의 생태적 특징에서 착안하여 인간 사회의 추상적 가치나 개념으로 확산된 자군이다. 이삭이 돋아나는 모습에서 '우수함·빼어남'으로 의미가 확장된 秀(빼어날 수), 다음 농사를 위해 남겨둔 무겁고 중요한 씨앗에서 '종류·식별'의 개념으로 확장된 種(씨 종) 등이 대표적이다.
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3. 종합 결론
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데이터셋_A조_최종본 분석을 통해 도출된 최종 결론은 다음과 같다.
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첫째, '禾' 부수 자군은 구형학적으로 '의음합성 모델'이라는 일관된 규칙성(84.6%)을 가지고 체계적으로 증식되었다.
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둘째, 의미론적으로는 단순한 식물(자연물)의 묘사에 그치지 않고, 농업이라는 '생산 활동' 맥락을 거쳐 인간 사회의 '추상적 가치 선별'로 의식이 확장되는 인지적 발달 과정을 명확히 투영하고 있다.
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결과적으로 한자 구형학 이론과 데이터 온톨로지 설계를 통해 복잡한 한자 자군을 분석한 본 시도는, 전통 문자학의 자원 해석을 과학적·통계적 지표로 증명해 냈다는 점에서 높은 학술적 타당성을 지닌다.
 
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|코멘트 = 나름 컴퓨터를 응용해서 문제 수행을 하는데 있어서 자부심을 가지고 있었는데 이번 연구를 통해서 한없이 부족함을 뼈저리게 느꼈다. AI 없이는 노드, 엣지리스트를 일일이 수작업 하기에는 너무 많은 시간이 소요되고, 오류도 발생할 수 있음을 느끼고 AI 활용의 중요성을 느꼈다. 또, yed 프로그램으로 시각화 그래프를 직접 만들어봄으로써, 연구 목적과 방향에 따른 레이아웃의 중요성도 깨달았다.
 
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|코멘트 = 엑셀 시트에 정리된 '禾(벼 화)' 부수 한자 데이터를 yEd 프로그램으로 옮겨 그래프로 만드는 작업은 생각보다 많은 시행착오가 따랐다.하지만 과정대로 하다보니 텍스트 표로 볼 때는 잘 와닿지 않던 한자들의 뿌리와 형성 과정이 한눈에 입체적으로 들어왔다. 디지털 툴을 다루는 과정에서 우리 조원이 많이 고생 했고,잘 알려줘서 인문학 데이터를  구조화하고 시각적 성과물로 만들어 낸 것 같다
 
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2026년 6월 8일 (월) 14:45 기준 최신판

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보고서 제목


Team A: 조원명





목차

Contents

연구목적 연구이론 연구대상 연구방법 연구데이터 연구결과 연구후기 참고자료 주석




1. 연구목적


禾는 본래 곡물 식물의 형상을 본뜬 글자이다. 禾가 의부로 쓰인 한자들은 곡물명, 생장, 수확, 저장, 조세, 측량, 질서 등 어떤 의미 범주를 형성하며, 이러한 의미 확장은 갑골문·금문·《說文解字》의 자형 및 뜻풀이를 통해 어떻게 설명될 수 있는지 알아보고자 한다.






2. 연구이론


한자의 하위 구성요소인 '직접구건'의 결합 모델과 '구형 기능'을 분석하는 이론인 한자 구형학(漢字構形學)을 통해,
본 연구에서는 '禾' 부수 자군의 의음·회의합성 구조와 의미 도출 체계를 통계적으로 실증하는 방법론적 근거로 사용됨.






3. 연구대상


연구 자료 : 《설문해자》
연구 대상 : 禾部 소속 한자
자형 수 : 禾 포함 총 87자
분석 내용 : 자형 구조, 구성 요소, 의미 범주, 의미 층위
본 연구는 《설문해자》 禾部에 수록된 한자를 연구 대상으로 삼는다. 禾部에는 禾 포함 총 87개의 자형이 수록되어 있으며, 본 연구에서는 해당 자형들의 구조적 특징과 의미 체계를 분석하여 禾부 한자의 문자학적 특성을 살펴보고자 한다.






4. 연구방법


1. 설문해자(說文解字) 기반 데이터셋 구축 절차 본 연구는 한자의 자원(字源)과 초기 구조적 특징을 추적하기 위해 허신의 『설문해자(說文解字)』 구조를 기본 텍스트로 채택하여 정형 데이터셋을 구축하였다.

데이터 추출 및 식별자 부여: 『설문해자』에 수록된 한자 중 '벼 화(禾)'를 공유하는 자군을 추출하여 고유 식별코드(id: CH001, CH002...)와 개체 유형(class: CHARACTER)을 부여하여 정제했다.

의미 데이터 정형화: 설문해자의 자원 해석 원문을 바탕으로 각 한자의 본래 의미와 조자 맥락을 데이터화하였다.

예시: CH001(禾)의 "벼 화(훌륭한 곡식)", CH002(秀)의 "빼어날 수(낮과 비교하여 칼은 유익한 도구)", CH003(稿)의 "거둘 색(곡식을 수확하여 창고에 보관하는 모습)" 등의 주석을 현대적으로 명확히 해석하여 의미(설문해자) 열에 귀속시켰다.

2. 한자 구형학 중심의 온톨로지(Ontology) 설계 추출된 문자 데이터가 단순히 나열된 형태를 넘어, 내부 구성 요소들 간의 유기적 관계와 규칙성을 시스템적으로 연결하기 위해 지식 그래프 구조의 온톨로지를 설계하였다.

노드(Node) 설계: 개별 문자 개체(CHARACTER)와 한자를 쪼갰을 때 나오는 각각의 구성 부품들을 독립된 노드로 정의하였다.

엣지(Edge/Relation) 및 구형 모델 설계: 한자 구형학의 핵심인 '직접구건' 분해 원리를 바탕으로 노드와 노드 사이의 결합 관계(엣지)를 설정하였다. 이 관계성은 구형학적 결합 방식인 구형모델 속성을 기반으로 매핑된다.

회의합성자(會意合成字) 관계: 뜻과 뜻의 결합체. 예를 들어 CH002(秀) 노드는 직접구건인 '禾' 노드와 '𠘧(안석 궤)' 노드가 대등하게 결합한 엣지로 연결된다.

의음합성자(義音合成字) 관계: 뜻과 음의 결합체(형성 구조). CH004(稼)부터 CH013(稀)까지의 노드들은 표의 역할을 하는 '禾' 노드와, 시음(발음) 역할을 하는 상대 구건 노드(家, 童, 直, 重 등)가 결합한 구조적 엣지를 가진다.

3. 구형 기능에 따른 의미 범주(Semantic Category) 분류 기준 온톨로지 상에서 '禾' 자군이 형성하는 거대한 의미 체계를 분류하기 위해, 본 연구는 구건의 기능적 지향점과 설문해자의 해석적 맥락을 교차하여 의미 범주를 세 가지 기준으로 정립하였다.

① 구형 기능적 기준 (기능의 분화):

데이터셋 전체에서 '구건 禾의 기능'은 예외 없이 '표의기능'으로 고정된다. 즉, 모든 글자의 중심 의미가 '농업, 곡물, 생장'의 범주 안에 있음을 뜻한다.

반면 '禾 외 구건의 기능'은 대다수 '시음기능'을 수행하여 문자 시스템의 발음을 결정하지만, 회의자인 秀처럼 타 구건마저 '표의기능'을 수행하는 예외적 결합을 분리하여 기준으로 삼았다.

② 설문해자 기반 의미 범주 체계: '禾(벼 화, 훌륭한 곡식)'라는 핵심 개념이 고대인들의 사유 속에서 어떻게 확장되었는지 설문해자 데이터 분석을 통해 범주를 나눴다.

식물·자연물의 본질 범주: 곡물의 종류, 상태, 생장 구조 자체를 물리적으로 나타내는 자군 (예: 禾-곡식 그 자체, 稀-듬성듬성 자란 상태)

농업 기술 및 생산 활동 범주: 인간이 곡물을 다루는 행위, 농업 행위와 연계된 자군 (예: 稼-곡식을 심다, 稿-곡식을 수확해 창고에 보관하다)

사유의 추상화·가치화 범주: 식물의 생태적 특징에서 유추해 낸 인간 사회의 추상적 개념 자군 (예: 秀-곡식의 이삭이 돋아나듯 '우수하고 빼어나다', 種-파종을 위해 남겨둔 '중요한 씨앗/종류')






5.연구데이터




Google Spreadsheet






6. 연구결과


1. 구형모델 분포 및 수치 분석 본 연구에서 『설문해자』에 기반하여 구축한 '禾(벼 화)' 부수 자군 데이터셋(총 13개 자형)을 한자 구형학 이론에 따라 분석한 결과, 자형의 결합 모델은 고도의 편중성과 체계성을 나타냈다. 전체적인 통계 수치는 다음과 같다.

구형 모델 (構形模式) 해당 한자 자형 글자 수 비율 (%) 의음합성자 (義音合成字) 稿, 稼, 種, 植, 種, 稙, 穉, 稹, 稠, 概, 稀 11자 84.6% 회의합성자 (會意合成字) 秀 1자 7.7% 기타 (독체 표의자) 禾 1자 7.7% 합계 - 13자 100% 수치 분석 및 의의: 분석 결과 전체 자형의 84.6%가 '의음합성자(전통적 형성 구조)' 모델에 집중되어 있음이 확인되었다. 이는 고대 중국인들이 '禾' 부수 자군을 확장해 나갈 때, 발음을 담당하는 '시음구건(家, 童, 重 등)'을 결합하여 새로운 글자를 생성하는 방식을 압도적으로 선호했음을 증명한다. 즉, '禾' 자군은 무작위로 형성된 것이 아니라 기호의 효율성과 생산성을 극대화한 구형학적 시스템 하에 설계되었음을 수치적으로 입증한다.

2. 의미범주 분류에 따른 사유 체계 분석 본 연구는 설문해자의 자원 해석을 바탕으로, 표의구건 '禾'가 지닌 '곡물·농업'이라는 의미 핵심이 어떻게 파생되었는지 추적하기 위해 [물리적 본질 ➔ 인간의 생산 활동 ➔ 추상적 가치화]라는 3단계 기준으로 의미범주를 분류하였다. 그 결과는 다음과 같다.

[禾 부수 자군의 의미 확장 3단계 도식] ① 식물·자연물 본질 (禾, 稀 등) ➔ ② 농업 생산 활동 (稼, 稿 등) ➔ ③ 추상적 가치화 (秀, 種 등) 범주 1: 식물 및 자연물의 본질 범주 (약 23%)

분석: 곡물의 구조나 생태적 상태 자체를 물리적으로 묘사한 자군이다. 기준 자형인 禾(벼 화, 훌륭한 곡식)를 필두로, 곡식이 듬성듬성 자란 상태를 뜻하는 稀(드물 희) 등이 이 범주에 속한다.

범주 2: 농업 기술 및 생산 활동 범주 (약 54%)

분석: 전체 데이터에서 가장 높은 비중을 차지한 범주로, 인간이 곡물을 매개로 행하는 노동과 생산 가공 행위를 담고 있다. 곡식을 땅에 심는 행위인 稼(심을 가), 곡식을 수확하여 창고에 보관하는 형태의 稿(원고 고/볏짚 고), 일찍 심는 행위인 稙(일찍 심은 벼 직) 등이 포함된다. 이는 '禾' 자군의 발달이 고대 농경 사회의 기술적 발전 및 노동 맥락과 직결되어 있음을 보여준다.

범주 3: 사유의 추상화 및 가치화 범주 (약 23%)

분석: 식물의 생태적 특징에서 착안하여 인간 사회의 추상적 가치나 개념으로 확산된 자군이다. 이삭이 돋아나는 모습에서 '우수함·빼어남'으로 의미가 확장된 秀(빼어날 수), 다음 농사를 위해 남겨둔 무겁고 중요한 씨앗에서 '종류·식별'의 개념으로 확장된 種(씨 종) 등이 대표적이다.

3. 종합 결론 데이터셋_A조_최종본 분석을 통해 도출된 최종 결론은 다음과 같다.

첫째, '禾' 부수 자군은 구형학적으로 '의음합성 모델'이라는 일관된 규칙성(84.6%)을 가지고 체계적으로 증식되었다. 둘째, 의미론적으로는 단순한 식물(자연물)의 묘사에 그치지 않고, 농업이라는 '생산 활동' 맥락을 거쳐 인간 사회의 '추상적 가치 선별'로 의식이 확장되는 인지적 발달 과정을 명확히 투영하고 있다.

결과적으로 한자 구형학 이론과 데이터 온톨로지 설계를 통해 복잡한 한자 자군을 분석한 본 시도는, 전통 문자학의 자원 해석을 과학적·통계적 지표로 증명해 냈다는 점에서 높은 학술적 타당성을 지닌다.






연구후기



황현성

나름 컴퓨터를 응용해서 문제 수행을 하는데 있어서 자부심을 가지고 있었는데 이번 연구를 통해서 한없이 부족함을 뼈저리게 느꼈다. AI 없이는 노드, 엣지리스트를 일일이 수작업 하기에는 너무 많은 시간이 소요되고, 오류도 발생할 수 있음을 느끼고 AI 활용의 중요성을 느꼈다. 또, yed 프로그램으로 시각화 그래프를 직접 만들어봄으로써, 연구 목적과 방향에 따른 레이아웃의 중요성도 깨달았다.


고준형

엑셀 시트에 정리된 '禾(벼 화)' 부수 한자 데이터를 yEd 프로그램으로 옮겨 그래프로 만드는 작업은 생각보다 많은 시행착오가 따랐다.하지만 과정대로 하다보니 텍스트 표로 볼 때는 잘 와닿지 않던 한자들의 뿌리와 형성 과정이 한눈에 입체적으로 들어왔다. 디지털 툴을 다루는 과정에서 우리 조원이 많이 고생 했고,잘 알려줘서 인문학 데이터를 구조화하고 시각적 성과물로 만들어 낸 것 같다


곽대은

프로젝트 시작 전, 이 연구에 대해 교수님께서 해 주신 설명은 이해가 잘 되었다. 그러나 실제로 『설문해자』의 한자 자형을 데이터로 구축하려니 구조가 훨씬 복잡했고 초반에 혼란이 컸다. 자형의 계통과 구성 요소를 노드와 엣지로 전환하는 과정에서 기준을 정하고 일관되게 정리하는 데 시간이 많이 소요되었다. 다행히 AI를 적절히 활용해 데이터 정리와 구조화 속도를 높일 수 있었다. yEd로 시각화 하는 단계에서는 노드 배치, 관계선 처리, 레이아웃 옵션 설정 등 여러 오류들이 발생했지만 이를 하나씩 해결해 나가는 과정에서 뿌듯함을 느꼈고 문제 해결 능력이 많이 늘었다고 느낀다. 또한 이번 연구를 통해 禾부수의 구조적 특징과 의미를 명확히 이해하게 되어서 의미가 깊다. 앞으로 비슷한 연구를 할 때는 초기 설계와 기준 설정에 더 신경 써야겠다고 생각했다



참고자료



주석







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