대응규칙을 통한 일본한자음 학습방안 - ja・oa 계열을 중심으로 -

하소정; 이경철

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 하소정 이경철

저널정보: 한국일어교육학회 일본어교육연구 일본어교육연구 제50호

발행연도: 2020.1

수록면: 251 - 269 (19page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본고에서는 常用漢字表(2010)에서 ja・jaC・oa・oaC에 해당하는 98字 107音을 연구대상으로 하여 한・일 한자음 간의 대응관계를 분석하고, 일본한자음의 학습에 필요한 사항에 관하여 고찰해 보았다(1)한국한자음 ja는 일본한자음 ja(71.42%)와 주로 대응하며, 한국한자음 jaŋ은 jou(83.33%)와 jak은 jaku(100%)와 주된 대응관계를 이루고 있다. 따라서 ①ja⇒ja와 ②jaŋ⇒jou라는 대응관계를 숙지할 필요가 있으며 ②의 대응관계에서 連母音의 長母音化를 통한 변화를 이해할 필요가 있다. 또한 ③jak⇒jaku의 대응관계에서 받침 [ㄱ]을 일본한자음에서는 開音節化된 [ク]로 수용했다는 점을 이해할 필요가 있다. (2)한국한자음 wa는 일본한자음 a(76.92%)와 주로 대응하며, 한국한자음 oaN은 aN(91.66%)과, oaŋ은 ou(85.71%)와, oal은 atu(100%)와, oak은 aku(100%)와 주된 대응관계를 이루고 있다. 따라서 ④oa⇒wa>a라는 대응관계를 통해 일본한자음에 걸친 合拗音의 소멸을 이해할 필요가 있으며, ⑥oan⇒wau>ou의 대응관계에서는 連母音의 長母音化로 변화된 점을 이해할 필요가 있다. 또한 ⑤oan⇒waN>aN, ⑦oal⇒watu>atu ⑧oak⇒waku>aku의 대응관계에서는 일본한자음에서 合拗音의 소멸로 인해 直音 a가 되었으며, 받침 [ㄴ]은 일본한자음에서 [ン]으로, 받침 [ㄹ]은 대부분 [ツ]로 나타난다는 점을 학습할 필요가 있다.

In this research, we extracted 98 Chinese characters corresponding to the /ja/・/oa/ vowels of Sino-Korean in the Joyo Kanji Table(2010). Then we analyzed the correspondence relationships between Sino-Korean and Sino-Japanese. Furthermore, we considered learning methods to help learners learn Sino-Japanese. The conclusions drawn are as follows. (1)The /ja/ sounds of Sino-Korean mainly correspond to the /ja/(71.42%) vowel of Sino-Japanese; the /jaŋ/ sounds correspond to /jou/(83.33%); and the /jak/ sounds correspond to /jaku/(100%). Accordingly, it is necessary to understand the correspondence relationships of ①ja⇒ja and ②jaŋ⇒jou, and also it is necessary to learn the occurrence of long vowelization in the correspondence relationships of ②jaŋ⇒jou. Furthermore, in the case of correspondence relationships of ③jak⇒jaku, it is necessary to know that the final consonant /k/(ㄱ) of Sino-Korean is appeals as /ku/(ク) in Sino-Japanese. (2)The /oa/ sounds of Sino-Korean mainly correspond to the /a/(76.92%) vowel of Sino-Japanese; the /oaN/ sounds correspond to /aN/(91.66%); the /oaŋ/ sounds correspond to /ou/(85.71%); the /oal/ sounds correspond to /atu/(100%); and the /oak/ sounds correspond to /aku/(100%). Accordingly, it is necessary to understand that the deletion of the contracted sound that contains /w/ vowel occurs in the correspondence relationships of ④oa⇒uwa>a. Furthermore, it is needed to learn the occurrence of long vowelization in the correspondence relationships of ⑥oan⇒wau>ou. In addition, in the correspondence relationships of ⑤oan⇒waN>aN・⑦oal⇒watu>atu・⑧oak⇒waku>aku,　it is necessary to　note /a/ vowel appeares by the deletion of the contracted sound that contains /w/ vowel in Sino󰠏Japanese, and it is also necessary to learn that the final consonant /n/(ㄴ) of Sino󰠏Korean is appeals as /N/(ン) in Sino󰠏Japanese, and the final consonant /l/(ㄹ) is appeals as /ʦu/(ツ) in Sino-Japanese. We will study the correspondence rules between Sino-Korean with other vowels and Sino-Japanese. Through these studies, we will continue to present the Learning method of Chinese characters.

#Joyo Kanji Table #Sino-Korean #Sino-Japanese #Correspondence rules #Learning Method

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

하소정

소속기관

주요연구분야 사회과학 > 교육학 인문학 > 어문학 > 일본어와문학

논문수 3 이용수 4

이경철

소속기관 한국일어교육학회

주요연구분야 사회과학 > 교육학 인문학 > 어문학 > 일본어와문학

논문수 1 이용수 1

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 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)