중국인 초급 학습자 대상 한국어 발음 오류 분석 연구
Analysis of Korean Pronunciation Errors among Beginner Chinese Learners of Korean
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초록
본 연구는 초급 수준의 한국어 발음 교육 우선순위를 설정하기 위해 AI 기반 음성 인식 시스템인 NAVER CLOVA NOTE를 활용하여 중국어권 초급 학습자의 발음 오류를 분석하였다. 이 연구는 초급 수준의 한국어 발음 교육을 위한 교육 우선순위를 설정하기 위해 AI 기반 음성 인식 시스템인 NAVER의 CLOVA Note를 사용하여 초급 중국어 학습자의 발음 오류를 분석했다. 11명의 중국어 초급 학습자(TOPIK 1급)가 표준 한국어 교과서에서 선정한 82개의 문장을 총 2회씩 발화하여 164개의 발화문을 수집하고 분석하였다. 음성 데이터는 CLOVA Note를 사용하여 전사하고 두 명의 연구자가 교차 검증하였다. 총 234개의 발음 오류를 음운학적 특징에 따라 5가지 유형으로 분류하였다. 본 연구의 결과에 따르면 총 234건의 발음 오류를 분석한 결과, 자음 오류(44.9%)가 가장 높은 비율을 차지하였다. 그 다음으로 종성 오류(18.4%), 기타 오류(14.5%), 모음 오류(13.7%), 유음(ㄹ) 오류(8.5%)의 순으로 나타났다. 본 연구는 AI 음성 인식과 연구자의 검증이 결합되어 발음 오류 분석의 객관성과 효율성을 향상시켰다는 점에 의의가 있다. 또한 초급 단계 학습자를 위한 핵심 발음 교육 항목을 선정하며 효과적인 발음 교육 과정을 설계하기 위한 실증적 기초 자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.
Abstract
This study analyzed pronunciation errors of beginner Chinese learners using NAVER's CLOVA Note, an AI-based speech recognition system, to establish instructional priorities for beginner-level Korean pronunciation education. Eleven beginner Chinese learners (TOPIK Level 1) read 82 sentences selected from standard Korean textbooks. Speech data were transcribed using CLOVA Note and cross-validated by two researchers. A total of 234 pronunciation errors were categorized into five types based on phonological features. Results revealed that consonant errors constituted the highest proportion (44.9%), followed by syllable-final consonant errors (18.4%), miscellaneous errors (14.5%), vowel errors (13.7%), and Korean /ㄹ/ errors (8.5%). This study demonstrates that AI speech recognition, combined with expert validation, enhances objectivity and efficiency in pronunciation error analysis. The results provide empirical evidence for designing data-driven, intelligibility-based pronunciation curricula for beginner Chinese learners of Korean.