소설 텍스트의 문장 복잡도 연구 -자동화된 프로그램을 활용하여- = A Study on the Development of a Automated Program for Evaluating the Degree of Sentence Complexity of Novels

국문 초록 (Abstract)

텍스트의 문장 복잡도를 산출하는 일은 연구자의 많은 시간과 노력을 요하는 일이기에 교과서 전문 또는 작품 전체에 대하여 세부적인 분석 체계를 가지고 실행에 옮기기가 어려웠던 것이 사실이다. 텍스트의 문장 복잡도에 관한 연구는 이독성이라는 개념 하에서 텍스트의 일부분을 표본으로 취하고 이를 판별하여 통계적으로 비교하거나 상대적으로 산출이 용이한 문장의 길이를 변인으로 고려하는 방식으로 이루어져 왔다. 그러나 연구자가 직접 텍스트를 체계에 따라 분석하는 방식의 난점은 점수를 산출하고 결과의 일관성을 유지하는 데 많은 노력이 든다는 점이다. 대규모의 텍스트를 여러 명의 연구자가 분석하는 경우 방법의 통일이 필요하거니와 텍스트 자체의 다양성으로 인해 연구자가 분석 과정의 실수를 발견하고 통제하기가 어려워진다. 하지만 컴퓨터 프로그래밍을 통해 자동화된 방법을 활용한다면 일관성있고, 매우 효율적인 문장 복잡도의 산출이 가능해진다. 문장을 분석하기 위한 규칙을 정하고 알고리즘을 최적화시킨다면 매우 빠른 시간에 대규모 텍스트 전체의 문장 복잡도 평균을 산출하는 것이 가능하다. 나아가 이 방법을 활용한다면 교과서 한 권 전체, 작품 한 권 뿐만 아니라 각 학년급에서 권장되는 도서 전체 또는 교과 전체에 대해서도 문장 복잡도를 산출해 낼 수 있다. 부수적으로는 개별 문장의 복잡도 수치를 데이터베이스화 함으로써 텍스트 전체 복잡도의 분산과 표준편차, 낙차 등의 정보를 위치별로 계측하여 문단별, 장별 난이도에 대한 정보를 활용할 수 있다는 점에서 응용 가능성이 매우 크다. 이 연구는 자동화된 문장 복잡도 산출을 위해 프로그래밍 언어인 파이썬과 자연언어처리 분석 모듈인 KoNLPy(Korean Natural Language Processing in Python) 패키지를 활용하여 문장 복잡도 산출 프로그램을 구현하고, 그 결과를 해석하였다. 다만 이 프로그램이 가지는 구현 상의 한계와 형태소 분석기 자체의 오류로 인해 판별의 정확도는 88.93%였다. 나아가 이 연구는 8개 소설 텍스트들이 문장 복잡도 1배 수준 이하에서는 55~60%의 문장들이 포함되고, 문장 복잡도 2배 수준 이하에서는 85~90% 문장들이 포함됨을 보였다. 이것이 다른 소설 텍스트에서 유사하게 나타나는 현상인지, 또 설명적 텍스트들은 어떠한 복잡도를 보이는지는 후속 연구에서 밝혀져야 할 것이다. 이 연구에서 구현한 자동화된 문장 복잡도 판별 프로그램의 정확도를 더 높이고, 어휘 요인 및 독자 요인까지를 독립 변인으로 고려한다면 차후에는 거의 모든 국어 텍스트에 대한, 자동화된 텍스트 복잡도 판별 프로그램을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to develop a automated program for evaluating the Degree of Sentence Complexity of novels. In order to conduct this research, based on python computer programming language, the method using a Korean Morphological Analyzer was used. The analysis accuracy of automated program was 88.93%. This result seems to stem from Korean Morphological Analyzer’s error rate and program algorithm limitation itself. The subject of analysis was eight korean modern novel texts. In each of them, 55~60% sentences was scored below the average of the degree of sentence complexcity, 85~90% sentences was scored below the double average of the degree of sentence complexity.