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문제 정의
- 본 연구에서는 벅아이 코퍼스의 젊은 남성 화자 전체를 대상으로 VOT를 측정 분석하여, 영어 VOT에 대한 기존 연구 결과와 비교하고, 또한 서울 코퍼스 연구에서 밝혀진 한국어 VOT의 결과와 비교함으로써, 영어와 한국어 자연발화 파열음의 특성에 대하여 살펴보고자 한다.
- 이번에는 영어와 한국어를 비교해 보자. 한국어 자료는 [6]의 연구에서 측정된 자료를 이용하였다.
제안 방법
- VOT 값 등 수치로 표시할 수 있는 값들은 표를 통하여 평균 및 표준편차 등의 기술통계량을 제시하였고, 필요한 경우 데이터 분포의 양상을 보기 위하여 히스토그램, 박스 플롯 및 산점도등 표시하고, 요인들 사이의 영향을 보기 위해 상호작용 플롯을 이용하기도 하였다.
- 네 번째로, 파열음이 단어의 어두 혹은 어중에 위치했을 때의 영향을 알아보기 위해 에 박스플롯을 나타내었다.
- 따라서 이들의 평균값을 음수와 양수 구분 없이 계산하게 되면 실제의 양상을 왜곡할 수 있기 때문에 [1]과 [5]를 따라 에서는 양수 부분을 VOT(+)로 음수 부분을 VOT(-)로 나누어 값을 계산하였다.
- 마지막으로, 파열음에 대하여 단어 내 위치, 내용어 기능어 여부, 음절 강세 유무의 세 가지 요인이 각각 어떤 상호작용을 하는지 알아보기 위해 상호작용 플롯을 에 나타내었다.
- 본 연구에서는 벅아이 코퍼스의 젊은 남성 화자 10명을 대상으로 미국 영어 파열음의 VOT를 측정하여, 조음 위치, 후행 모음의 고저, 선행 [s]의 유무, 단어 내 위치, 내용어 기능어 여부, 음절의 강세 여부, 발화 속도, 단어 빈도 등 다양한 요인별로, VOT의 양수 구간과 음수 구간으로 나누어서 분석을 실시하였고 한국어의 VOT 값과도 비교를 하였다.
- 분석 대상이 된 화자들에 대하여 조음 위치 요인이 VOT 값에 대하여 어떠한 상호작용을 하는지 알아보기 위하여 에 상호작용 플롯을 나타내었다.
- 세 번째로, 선행하는 [s]가 있을 때, 무성 파열음의 VOT 값의 분포를 알아보기 위하여 에 박스플롯을 나타내었다.
- 여덟 번째로, 파열음 소속 단어의 벅아이 코퍼스 내 출현 빈도가 미치는 영향을 알아보기 위하여 에 산점도와 회귀선을 나타내었다.
- 이상 각 요인에 따른 VOT 값의 변화 양상을 살펴보았다. 이후에는 두 가지 이상의 요인들이 서로 상호 작용을 하는 경우에 대하여 살펴보기로 하자.
- 일곱 번째로, 파열음을 포함한 주변 세 단어를 기준으로 계산된 발화 속도에 따른 영향을 알아보기 위하여 에 산점도와 단순 선형 회귀분석에 따른 회귀선을 나타내었다.
대상 데이터
- 벅아이 코퍼스는 자연발화 음성 코퍼스로써 미국 오하이오 주에 거주하는 영어 원어민들을 대상으로 구축되었다. 본 연구의 분석 대상은 젊은 남성 화자들 10명으로 화자 번호는 s06, s11, s13, s15, s28, s30, s32, s33, s34, s40이다. 연령대는 대체로 20대에서 30대이다.
- 분석 대상이 된 파열음은 프랏 스크립트를 작성하여 판별하였다. 무성 파열음 [p, t, k]과 유성 파열음 [b, d, g]을 찾게 되면 스크립트는 해당 부분을 사운드 에디터 창으로 띄우게 된다.
- 이번에는 영어와 한국어를 비교해 보자. 한국어 자료는 [6]의 연구에서 측정된 자료를 이용하였다. 두 언어의 양순 파열음, 치경 파열음, 연구개 파열음을 비교하여 얻은 히스토그램을 각각 <그림 7>, <그림 8>, <그림 9>에 나타내었다.
데이터처리
- 통계 분석에는 통계 프로그램인 알(R, ver.3.1.3 & R Studio, ver.0.98)을 이용하여 반복측정 분산분석 및 사후분석과 단순 선형 회귀분석을 시행하였다.
성능/효과
- 선행하는 [s]가 있을 경우 값은 예상대로 감소하였고, 단어 내 위치의 경우 무성 파열음의 경우 어두에서 값이 증가하였다. 내용어 기능어 여부는 유의미한 영향을 미치지 못했고, 음절 강세 여부는 무성 파열음의 경우 강세가 있을 때 값이 커지는 양상을 보였다. 또한 발화 속도는 영향이 있었으나 단어 빈도는 영향이 없었다.
- 다섯 번째로, 파열음 소속 단어의 내용어 혹은 기능어 여부에 따른 영향을 나타낸 의 박스플롯을 보면, 양수 구간에서는 유무성 파열음 모두 차이가 없었고(유성: t(337.309) = 0.3317, 무성: t(1085.712) = 1.1524), 음수 구간에서는 무성 파열음의 경우 내용어일 때 절대값이 커졌고(t(361.16) = -7.6251(*)), 유성 파열음의 경우 내용어일 때 절대값이 작아지는 양상을 보였다(t(1101.961) = 5.5251(*)).
- 둘 이상의 요인들의 상호작용에 있어서도 정도의 차이는 있지만 여러 요인들에서 상호작용을 보이고 있었다. 또한 한국어의 VOT와 비교하였을 때, 영어 무성 파열음은 분포 영역에 있어서는 한국어 평음과 유사하였고, 양수 구간은 한국어 격음과 비슷한 양상을 보였다. 영어 유성 파열음의 음수 구간은 한국어 평음과 유사했고, 양수 구간은 한국어 경음과 그 분포 영역이 비슷하였다.
- 소속 단어가 내용어일 때 절대값은 작아졌고, 음절 강세가 있을 때 절대값이 커지는 양상을 보였다. 발화 속도와 단어 빈도 모두 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 본 연구를 통해 자연발화 영어 파열음의 특성을 보다 잘 파악할 수 있었고, 자연발화 한국어 파열음과의 유사점과 다른 점을 보다 잘 이해할 수 있었다.
- 조음 위치는 기존의 연구와 유사한 양상을 보여, 양순음에서 연구개음의 순서로 값이 증가하였고, 후행 모음의 고저에 있어서는 기존 연구와는 달리 고모음의 경우 오히려 무성 파열음의 VOT 값이 감소하였다. 선행하는 [s]가 있을 경우 값은 예상대로 감소하였고, 단어 내 위치의 경우 무성 파열음의 경우 어두에서 값이 증가하였다. 내용어 기능어 여부는 유의미한 영향을 미치지 못했고, 음절 강세 여부는 무성 파열음의 경우 강세가 있을 때 값이 커지는 양상을 보였다.
- 세 번째로, 파열음 소속 음절의 강세 여부와 파열음과의 상호작용을 보면, [b, d]의 경우는 반대이고, 이들을 제외한 모든 경우에 있어서 음절 강세가 있을 때 VOT 값이 더 큰 것을 알 수 있다. 통계적으로는 모든 경우에 있어 유의미한 것으로 나타났다 ([p]: t(85.
- 유성, 무성 파열음에 대하여 반복측정 일원 분산분석을 실시한 결과 각각 F(2,18) = 23.82와 F(2,18)=17.73로 유의미(***)한 차이를 보였고, 사후분석을 실시한 결과 모든 경우에 있어서 유의미(*)한 차이를 보였다.
- 98)을 이용하여 반복측정 분산분석 및 사후분석과 단순 선형 회귀분석을 시행하였다. 유의성의 경우 사후분석의 경우 *기호 하나를 이용하여 95% 신뢰구간에서의 유의성을 나타내었고, 기호가 두 개인 ** 경우 99%, 기호가 세 개인 *** 경우 99.9%의 신뢰구간에서 유의성을 나타내는 것으로 했다.
- 여덟 번째로, 파열음 소속 단어의 벅아이 코퍼스 내 출현 빈도가 미치는 영향을 알아보기 위하여 <그림 16>에 산점도와 회귀선을 나타내었다. 일원 분산분석 결과 [8]에서와는 달리 양수 구간에서는 영향을 미치지 못하였으나(F(1,5488) = 0.559), 음수 구간에서는 영향을 미쳐(F(1,3768) = 100.7(***)), 빈도수가 1만큼 증가할 때 아주 미미한 양이지만 VOT 값이 증가하는 것으로 나타났다. 설명량은 0.
- 일원 분산분석 결과 양수와 음수 구간 모두에서 발화 속도는 VOT 값에 유의미한 차이를 나타내었으나(양수: F(1,5488) = 86.91(***), 음수: F(1,3768) = 273.6(***)), 회귀분석에 의한 설명량은 매우 적었다(양수: Adjusted R2 = 0.01541, 음수: Adjusted R2 = 0.06744). 또한 양수 구간에서는 초당 음절수가 1개 증가할 때마다 VOT 값은 -1.
- VOT 양수 구간에서의 분석 결과는 다음과 같다. 조음 위치는 기존의 연구와 유사한 양상을 보여, 양순음에서 연구개음의 순서로 값이 증가하였고, 후행 모음의 고저에 있어서는 기존 연구와는 달리 고모음의 경우 오히려 무성 파열음의 VOT 값이 감소하였다. 선행하는 [s]가 있을 경우 값은 예상대로 감소하였고, 단어 내 위치의 경우 무성 파열음의 경우 어두에서 값이 증가하였다.
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