현대일본수필에 나타난 「문말のだ」에 관한 고찰

박정근

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박정근

저널정보: 단국대학교 일본연구소 日本學硏究日本學硏究 제46권

발행연도: 2015.1

수록면: 525 - 549 (25page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 23권의 현대일본수필에서 ｢문말のだ｣용례를 수집한 후, 형태상 의미분류에 영향을 미칠 것으로 판단되는 용례와 문말의 ｢のだ｣를 생략해버리면 의미가 통하지 않는 용례를 제외한 약 4,159개의 ｢문말무드のだ문｣을 상세하게 의미및 접속분류를 해서 그 특징을 살피는데 목적이 있다. 연구결과, ｢설명(2,194개), 단정주장(1,904개), 감탄(영탄)․놀람(32개), 당위(24개), 명령(5개)｣순으로 나타났다. 일반적이지 않지만, ｢순수전설(純粋前説)のだ｣｢전설(前説)のだ｣｢후설(後説)のだ｣는 ｢당위のだ｣｢명령のだ｣와 더불어 ｢のだ문｣앞의 문이나 뒤의 문까지 파악해야만 의미구분이 가능하고, 이밖에 ｢해당문 설명のだ｣｢단정주장のだ｣｢감탄(영탄)․놀람のだ｣는 ｢のだ문｣만으로도 의미구분이 가능하다. ｢당위のだ문｣을 명령으로 해석하면 어색하지만, ｢명령のだ문｣은 당위로도 해석이 가능하다. ｢문말のだ문｣에는 접속조사 ｢~が｣｢~から｣｢~と｣ 등이 문의 중간에서 많이 나타났고, ｢해당문 설명のだ문｣과 ｢순수전설のだ문｣에서만 ｢~ので｣가 ｢~から｣보다 더 많이 나타났다. ｢후설のだ문｣의 경우, ｢のだ문｣다음의 문 앞문에 ｢それ(は,が,も)~｣와 ｢その~｣가 많았고, 이 문말에서는 ｢~の(ん)だ｣｢~から(だ)｣｢~わけ(だ)｣와 같은 말로 끝나는 문이 많았다. ｢문말のだ｣문의 앞쪽(주어쪽)에서는 3인칭주어가 1인칭주어 보다 많은데, 3인칭주어쪽의 경우 ｢성씨(인명)｣가 많고, 1인칭주어쪽의 경우 ｢私｣가 많이 나타났다. 접속분류에서는 ｢~ルのだ｣｢~タのだ｣｢~イのだ｣｢~タのだった｣｢~ルのだった｣순으로 5개 접속형태로 나타났고, ｢~ルのだ｣는 ｢설명｣｢단정(주장)｣｢감탄(영탄)․놀람｣｢당위｣｢명령｣등 5개의 모든 의미에 나타났다.

This research concentrates on the characteristics of 4,159 examples of “sentence-ending mood noda” sentences collected from 23 modern Japanese essays, excluding examples containing grammatical forms that affects the meaning classification and of examples which cannot stand alone without using “sentence-ending noda.” As a result, the frequency of the usage is as follows, in the list of “explanation,” “opinion,” “admiration,” “clarification,” and “command.” Although it is not considered general, genuine sentence beginning noda, sentence beginning noda, and sentence ending noda, along with admiration noda, clarification noda, and command noda　can only be classified by understanding both the pre and post sentence of noda. Meanwhile, the meaning of relevant explanation noda, conclusive opinion noda, and admiration noda can be easily classified by considering only sentence including noda.　 It is rather awkward to interpret “clarification” noda sentences as “command,” however, “command” noda sentences can be interpreted as “clarification.” Word ending noda　was found more after the conjunctions ~ga(~が),　~kara(~から), and ~to(~と) and ~node(~ので) and ~kara(~から) were more found in relevant explanation noda and genuine sentence beginning noda.　 For sentence ending noda, after noda came sore(ha,ga,mo)~(それ(は,が,も)~) and sono~(その~). At the end of a word, more sentences ended with words like ~no(n)da(~の(ん)だ), ~kara(da)( ~から(だ)), and ~wake(da)( ~わけ(だ)). The beginning of word ending noda, usually the subject, is 3rd person perspective rather than 1st person perspective. Last names were often used for to express 3rd person perspectives and watashi to express 1st person perspective. In classification by conjunction, 5 conjuction types were found in the following order of ~runoda(~ルのだ), ~danooda(~タのだ), ~inoda(~イのだ), ~tanodatta(~タのだった), and ~runodatta(~ルのだった), and was found in all five meanings which are explanation, opinion, admiration, clarification, and command.　

#무드のだ #설명のだ #단정주장のだ #당위のだ #moodnoda #explanationnoda #decisive ?opinionnoda #appropriatenessnoda #Runoda

참고문헌 (32)

참고문헌 신청

?水義範 / 1998 / おもしろくても理科 / 講談社

佐治圭三 / 1991 / 日本語の文法の硏究 / ひつじ書房 : 203 ~ 211

寺村秀夫 / 1980 / 文芸言語硏究言語篇 / 筑波大學文芸?言語學系 : 119 ~

寺村秀夫 / 1984 / 日本語のシンタクスと意味第Ⅱ卷 / くろしお出版 : 305 ~ 311

岸 ?子 / 1987 / 巴里の空はあかね雲 / 新潮社

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박정근

소속기관 단국대학교 일본연구소

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 일본어와문학

논문수 1 이용수 5

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (32)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)