한국어 학습자 말뭉치를 활용한 연구의 동향 분석 - 국내 학술지 논문을 중심으로 -
An Analysis of Research Trends in the Use of Korean Learner Corpus: Focusing on Domestic Journal Article
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초록
본 연구는 한국어 교육 분야에서 학습자 말뭉치를 활용한 연구 성과를 학술지 논문을 중심으로 정리하여 그 연구 동향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 176편의 논문을 중심으로 시기별, 키워드별, 연구 범주별 동향을 분석하였다. 시기별로 볼 때, 2000년대 초반에 연구가 시작되었고 2013–2017년 사이에 점진적으로 증가하는 추세를 보이다가 2018–2023년에 급격한 증가 추세를 보였다. 2023년 이후부터는 양적 성장에서 질적 심화로 전환되는 단계에 진입했다. 키워드로 볼 때, ‘오류 분석’이 압도적으로 많이 나타났다. 연구 범주별 연구 현황을 보면, 오류 및 사용 양상 분석의 경우 오류 유형 분류 및 기술에 집중하던 데로부터 의미론적 및 인지적 접근을 강화하고 AI 활용 오류 교정 시스템 개발 연구에 주목하였다. 중간언어 발달 분석의 경우, 주로 문법 범주의 발달 양상에 집중되었고 방법론적으로 보면 종적 연구가 큰 비중을 차지하고 있었다. 말뭉치 기반 사전 편찬의 경우, 오류 기술로부터 대규모 오류 말뭉치를 활용한 실용 사전 개발에 주목하였다. 마지막으로 분석 결과를 바탕으로 시사점을 범주별로 정리하였다.
Abstract
This study aims to analyze research trends in Korean language education by systematically reviewing academic journal articles focusing on learner corpora. A total of 176 papers were examined to identify temporal, keyword, and categorical trends. Temporally, research emerged in the early 2000s, showed gradual growth from 2013 to 2017, and experienced a sharp increase from 2018 to 2023. Post-2023, the field transitioned from quantitative expansion to qualitative depth. Keyword analysis revealed “error analysis” as the most dominant theme. Categorically, studies on error and usage patterns evolved from classifying error types to emphasizing semantic and cognitive approaches, with growing attention to AI-driven error correction systems. Interlanguage development analysis primarily focused on grammatical category progression, predominantly employing longitudinal methodologies. Corpus-based dictionary compilation shifted from error documentation to practical dictionary development using large-scale error corpora. Finally, implications for each research category were synthesized based on the findings. This study provides a comprehensive overview of the evolving scholarly landscape in Korean learner corpus research, highlighting methodological advancements and future directions.