정여진CNU24/중국어음운론과제

정여진의 과제

1. 네트워크 시각화

Gephi

2. 분석 보고서

(1) 데이터 구성 방식

※노드 데이터

네트워크 그래프에서 독립된 개체를 의미하며 중국어 발음의 최소 단위들을 정의합니다.

구조:Id, Label, Type

Id와 Label에는 성모와 운모의 병음을 표기했고

Type에는 해당 노드가 자음에 해당하는 성모인지 모음에 해당하는 운모인지 분류하였다.

※엣지 데이터

노드와 노드 사이의 관계을 의미하며, 성모와 운모가 만나 실제 2성 발음으로 연결되는 구조를 나타내고 있다.

구조:Source, Target, Pinyin, example

Source와 Target은 출발점(성모)과 도착점(운모)을 지정하여 방향성 또는 연결성을 나타낸다.

Pinyin은 성모와 운모가 결합하여 만들어진 제 2성 기호가 포함된 전체 병음이다.

example은 해당 2성 병음으로 발음되는 중국어 한자가 매칭되어있다.

(2) 네트워크 시각화 과정

Gephi의 데이터 실험실 메뉴를 통해 데이터 셋을 불러왔다.

노드파일을 노드테이블로 로드해서 각 발음 기호의 고유 ID와 속성을 생성했다.

엣지파일을 엣지테이블로 로드해서 소스와 타겟간의 결합 방향성을 비방향성으로 설정했다.

ForceAtlas2알고리즘을 실행하였고 이 구조는 인력과 척력 메커니즘을 기반으로 하여, 결합 쌍이 많은 핵심 운모/성모는 네트워크의 중심부로 모이게 하고,

결합 빈도가 낮은 발음들은 배치되도록 유도했다.

노드와 레이블이 겹쳐 가독성이 떨어지는 문제를 해결하기위해 No Overlap알고리즘을 추가 실행하여 시각적 명확성을 확보했다.

차수 중심성 분석을 실행하여 각 노드가 가진 연결선의 개수를 계산하고 계산된 Degree값을 기준으로 노드 크기를 차등 적용하고 결합력이 강한 발음일수록 노드가 크게 표시되도록 랭킹을 부여했다. 성모그룹과 운모그룹에 서로 대비되는 색상을 부여하여 이부네트워크의 시각적 직관성을 높였다.

노드위에 실제 성모/운모 텍스트가 나타나도록 설정하고, 노드 크기에 비례하여 폰트 크기가 조절되도록 세팅했다.

Preview탭으로 이동해서 노드와 엣지를 좀 더 다듬고 결과물을 이미지로 내보내었다.

성모와 운모라는 서로 다른 두 세트의 노드간에만 연결선이 존재하는 구조가 시각적으로 뚜렷하게 드러났다.

네트워크 중심부에서 유독 크기가 큰 노드들은 중국어 2성 체계에서 가장 높은 결합 확장성을 가진 허브 발음임을 증명했다.