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Title Page 2

Contents 6

English Abstract 11

1. Introduction 13

2. Literature Review 15

2.1. Variability 15

2.2. Structure 19

2.3. Discourse Function 22

3. Current Study 26

4. Methodology 28

4.1. Introduction 28

4.2. Learner Corpus 28

4.3. Native Corpora 29

4.4. Preliminary p-frame identification and filtering 31

4.5. Preliminary Analysis and Secondary Filtering 34

4.6. Variability 35

4.7. Structure 36

4.8. Discourse Function 37

4.9. Analysis of YELC C and UMIC 38

5. Results and Discussion 42

5.1. Variations in p-frame production 42

5.2. Variability 50

5.3. Structure 54

5.4. Discourse Function 56

5.5. Pedagogical Implications 59

6. Limitations 61

7. Conclusion and Future Research 63

References 65

Korean Abstract 67

Appendix 69

List of Tables 8

Table 4.1. Levels, text count and word count in each sub-corpus used in this study 30

Table 4.2. Type to token ranges for variability classifications 36

Table 4.3. Comparison of studies similar to the current research 39

Table 4.4. P-frame frequency data among four "full" corpora 40

Table 4.5. P-frame frequency data among two "small" corpora 40

Table 5.1. Percentage of prompt-influenced four-and five-word P-frames among... 43

Table 5.2. Top 5 p-frames by frequency 43

Table 5.3. Use of the (should be * in) within YELC sub-corpora 44

Table 5.4. Instances of p-frames using modal verbs across corpus sub-corpora 45

Table 5.5. Counts of phrase frames including the preposition "of" 46

Table 5.6. Rank and frequency data for the * of the across sub-corpora 46

Table 5.7. Counts of phrase frames including the definite article 47

Table 5.8. Five P-frames common to all levels of YELC, LOCNESS, & UMIC 48

Table 5.9. P-frames only present in YELC C Levels and LOCNESS and/or UMIC (7) 48

Table 5.10. Counts of phrase frames including negating expressions 49

Table 5.11. P-frame variability by sub-corpus: YELC Low, Mid, High and LOCNESS 50

Table 5.12. P-frame variability by sub-corpus YELC C (20) and UMIC (26) 51

Table 5.13. Differences in variability between sub-corpora 53

Table 5.14. P-frame discourse function distribution YELC Low, Mid, High and... 58

Table 5.15. P-frame discourse function distribution YELC C and UMIC 58

Table 5.16. Average TTR for stance and referential p-frames 58

List of Figures 10

Figure 5.1. P-frame structural data across YELC Low, Mid, High and LOCNESS 55

Figure 5.2. P-frame Structural data: YELC C and UMIC 55

초록보기

 본 연구는 코퍼스(corpus) 분석 기법을 활용하여 한국인 영어 학습자의 영어 구문 프레임 습득에 대한 연구에 기여하고자 한다. 구문 프레임은 여러 개의 고정 구성 요소와 하나의 가변 슬롯(slot)을 포함한 유연한 유형의 어휘 묶음이다. 이 슬롯은 특정한 의사소통 상황에 맞게 채워질 수 있다. 예를 들어, "it is * that" 구문 프레임은 하나의 가변 슬롯을 포함하고 있으며, 이 슬롯에는 "important", "obvious", "clear" 등 다양한 단어가 들어갈 수 있다. 구문 프레임의 사용은 학술 논문, 교과서, 다양한 모국어 배경을 가진 학습자들의 에세이를 포함한 다양한 문어 및 구어 자료에서 분석되어 왔다. 한국어를 모국어로 하는 영어 학습자들의 구문 프레임 사용에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았으며, 본 연구는 이러한 연구 공백을 메우고자 한다.

본 연구는 구문 프레임의 다양성(variability), 구조(structure), 담화기능(discourse function)을 중심에 두고 분석을 진행하였으며 연세 영어 학습자 코퍼스(YELC)에 포함된 네 개의 숙련도 그룹에서 빈도가 가장 높은 구문 프레임 100 개를 도출하여 특성을 정량적으로 비교하였다. 또한, 각 숙련도 그룹과 원어민 영어 코퍼스 간의 구문 프레임 사용 차이 및 공통적으로 사용하는 프레임을 함께 살펴보았다.

연구 결과에 따르면, 숙련도가 낮은 학습자일수록 작문 지시문에 제시된 어휘에 더 많이 의존하는 경향이 있으며, 모든 숙련도 그룹은 원어민보다 최대 60% 더 자주 지시문의 어휘를 차용하는 것으로 나타났다. 학습자의 숙련도가 높아질수록 "must"와 같은 조동사를 포함한 구문 프레임의 사용은 감소하는 경향을 보였으며, YELC 의 최상위 수준 학습자와 원어민은 이러한 프레임을 전혀 사용하지 않았다. 또한, 숙련도가 높아질수록 구문 프레임의 다양성이 증가하여 최상위 수준의 학습자 작문에서는 원어민의 사용 방식에 근접하는 경향이 나타났다. 구조적 측면에서 한국인 학습자들은 전반적으로 동사 중심의 구문 프레임에 더 많이 의존하며, 다양한 동사를 사용하기보다는 익숙하고 편안한 동사 사용에 집중하는 경향이 강했다. 아울러, 원어민보다 기능적 구문 프레임(functional phrase frames), 특히 전치사 "of"를 포함한 구문 프레임의 사용 비율이 현저히 낮았다. 실제로 원어민 코퍼스에서 상위 20개의 구문 프레임 중 17개가 전치사 "of"를 포함한 반면, 학습자 코퍼스에서는 각 하위 코퍼스별로 1~3개 수준에 그쳤다.

이러한 결과는 한국인 영어 학습자들이 학술적 글쓰기에서 원어민들이 일반적으로 사용하는 구문 프레임을 충분히 활용하지 못하고, 오히려 자신에게 익숙하지만 원어민에게는 덜 일반적인 표현에 과도하게 의존하고 있음을 시사한다. 나아가 본 연구는 한국인 영어 학습자들에게 적용 가능한 교육적 시사점을 제공한다. 특히 전치사와 관사를 포함하는 다양한 기능적 구문 프레임 (예: the * of the)에 대한 명시적인 교육은 학습자의 표현 능력 향상에 실질적인 도움이 될 수 있다. 또한 교육자는 학습자에게 각 구문 프레임에 활용 가능한 일반적인 필러 단어를 제시하고, 이들이 다양한 장르의 담화에서 어떻게 효과적으로 사용되는지를 지도할 수 있다.

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