[표 4-1]에 나타난 VOT 값에 대한 혼합 분석 모델 결과를 살펴보면 먼저 평음의 VOT 값이 격음의 VOT 값보다 유의미하게 길게 나타났다. 그러나 이는 ADS와 CDS 를 모두 합한 결과이므로 연구주제와 직접 관련은 없는 결과이며, CDS와 ADS 사이에 전체적인 VOT 값에는 유의미한 차이가 발견되지 않았다. 발화 종류에서는 독서 발화 보다 자연 발화에서 VOT 값이 유의미하게 더 긴 것으로 확인 되었다.
연구의 주된 관심사인 ADS와 CDS에서 VOT 가 평음과 격음의 음향학적 단서로서 의 역할을 어떻게 하고 있는지의 여부를 알기 위해서는 파열음:발화 대상 상호작용에 주목하자. 이는 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 [그림 4-1]에서 보았듯이 ADS에서는 평음과 격음 사이에 유의미한 차이가 없는 반면, CDS에서는 두 그룹의 VOT 값 사이에 유의미한 차이가 있기 때문이다. 구체적으로 말하면 CDS 에서는 격 음의 VOT 가 66.94ms (SD=25.03)로서 평음의 VOT (Mean=61.75, SD=28.36) 보다 더 길게 나타났다. 또한, 평음의 VOT 값이 독서 발화보다 자연 발화에서 훨씬 짧게 측정 되었다. 그러나 파열음, 발화 대상, 발화 종류 세 요소 사이의 상호작용은 발견되지 않 았다. [그림 4-7]는 혼합 분석 모델 결과의 상호작용 효과에서 발견된 어두 파열음 VOT 값의 유의미한 차이를 그래프로 나타낸 결과이다. 그래프 y축에 나타난 VOT를 R에서 척도 기능을 사용하여 VOT 값을 표준화 한 값이다. 주된 관심인 평음과 격음 의 사이의 차이만을 확인하기 위해 경음은 분석 모델에서 제외되어 그래프는 격음과 평음의 VOT 값만을 나타낸다.
[그림 4-7] 혼합 효과 분석 모델 어두 파열음 VOT 값 그래프
그래프를 통해 상호작용 효과가 관찰된 평음의 VOT 값이 CDS에서 짧게 나타남을 시 각적으로 확인할 수 있다. VOT 값에 대한 분석 모델 결과와 그래프로 보아 엄마들의 발화 대상이 아기인 CDS, 즉 엄마들이 아기들한테 말할 때는 격음와 평음을 VOT를 음향학적 요소로 사용하여 구분하고 있다고 해석할 수 있다.
다음은 VOT 값과 마찬가지로 종속변인이 f0 값인 혼합 분석 모델의 결과이다.
[표 4-2] 혼합 효과 분석 모델 파열음의 후행 모음 f0 값 결과
후행 모음의 f0 값에 대한 혼합 분석 모델 결과를 살펴보면, 평음 뒤에 나오는 후행 모음의 f0 값이 유의수준 .01 수준에서 격음의 후행 모음 f0 값보다 유의미하게 낮은 것을 알 수 있다. 또한, ADS 보다 CDS에서 후행 모음의 f0 값이 통계적으로 유의미 하게 높게 나타났다. 상호작용 효과에서 나타난 유의미한 결과로는, CDS에서 격음보 다 평음의 후행 모음의 f0 값이 유의수준 .01 수준에서 유의미하게 낮게 나타났다. 그 러나 VOT 값의 분석 모델과 마찬가지로 파열음, 발화 대상, 발화 종류 세 요소 사이 의 상호작용은 발견되지 않았다. [그림 4-8]는 혼합 분석 모델 결과의 상호작용 효과에 서 나타난 후행 모음의 f0 값의 유의미한 차이를 그래프로 나타낸 결과이다. 그래프 y 축에 나타난 VOT 값은 R에서 척도 기능을 사용하여 f0을 표준화한 값이다. 이 그래 프 역시 주된 관심인 평음과 격음의 사이의 차이만을 확인하기 위해 경음은 분석 모델 에서 제외되어 그래프는 격음과 평음의 후행 모음의 f0 값만을 나타낸다.
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 290.827 11.475 32.676 25.344 < 2e-16 ***
평음 -93.881 7.729 1923.137 -12.146 < 2e-16 ***
CDS 58.095 9.691 1923.388 5.995 2.43E-09 ***
자연 발화 -13.635 10.061 1923.74 -1.355 0.175483 평음 : CDS -34.337 10.039 1923.3 -3.42 0.000639 ***
평음 : 자연 발화 13.959 10.435 1923.308 1.338 0.181176 CDS : 자연 발화 33.694 13.141 1923.308 2.564 0.010423 * 평음 : CDS : 자연발화 -20.164 13.752 1923.345 -1.466 0.142722
[그림 4-8] 혼합 효과 분석 모델 후행 모음 f0 값 그래프
[그림 4-8]의 그래프를 통해 ADS와 CDS 둘 다 격음 후행 모음의 f0 값이 평음보다 크게 나타남을 확인할 수 있다. 상호작용 효과로는 격음과 평음 둘 다의 후행 모음 f0 값이 ADS보다 CDS에서 유의미하게 높게 관찰되어 CDS의 특징으로 알려져 있는 높 은 주파수의 영향이 있는 것으로 볼 수 있다. 특히 파열음 : CDS 사이에 유의미한 상 호작용이 관찰되었다. [그림 4-8]을 보면 CDS에서 격음의 f0는 ADS와 비교하여 많이 높아졌지만, 평음에서는 상대적으로 격음보다 높아지지 않았다. 즉, ADS와 CDS 둘 다 격음과 평음의 구분에 f0가 사용되었으며, CDS에서는 둘 사이의 차이를 극대화하고 있는 것으로 해석할 수 있다.
다음 나오는 [표 4-3]은 발화 대상과 발화 종류가 후행 모음의 길이에 어떠한 영향을 미치는지 확인하기 위해 진행한 혼합 효과 모델의 결과이다.
[표 4-3] 혼합 효과 분석 모델 후행 모음 길이 결과
다음 나오는 [그림4-9]은 혼합 효과 모델의 결과를 시각적으로 보여주기 위한 그래프 이다.
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 97.559 5.518 19.688 17.68 1.51E-13 ***
자연 발화 -9.83 4.944 2255.684 -1.988 0.0469 * CDS 19.437 4.331 2255.752 4.488 7.57E-06 ***
자연 발화 : CDS -24.782 6.466 2255.184 -3.832 0.00013 ***
[그림 4-9] 혼합 효과 분석 모델 후행 모음의 길이 그래프
[그림 4-9]의 그래프를 통해 CDS가 ADS와 비교했을 때 독서 발화와 자연 발화 사이 에서 후행 모음의 길이에 있어서 큰 차이가 있음을 확인할 수 있다. CDS에서 독서 발 화와 자연 발화 사이의 차이는 통계적으로 유의미하여, 후행 모음의 길이를 종속변인 으로 설정했을 때 발화 대상과 발화 종류 사이에 유의미한 상호작용이 있음을 알 수 있다. 다시 말해, 엄마들이 자신의 아기에게 자연 발화를 할 때는 후행 모음의 길이가 짧지만, 책 읽어주기와 같은 독서 발화에서는 아기에게 책을 읽어줌과 동시에 단어를 가르치기 위해 후행 모음의 길이가 길어진다는 것을 의미한다. 이와 반대로 발화 대상 이 어른인 ADS에서는 독서 발화와 자연 발화 사이에 유의미한 차이가 발견되지 않았
이러한 결과의 원인으로는 엄마들의 CDS 자연 발화는 자신에게 친숙하고 친밀도가 높은 아기에게 하는 발화이므로 독서 모음의 발화 길이가 짧아지지만, ADS는 처음 만 나는 낯선 어른이므로 사회적 거리감으로 인해 독서 발화와 자연 발화 사이에 차이가 없음을 뽑을 수 있다. 그러나 책의 실험 단어로 사용된 모음은 /a/, /i/, /u/만 포함하 며, 모음에 따라 길이가 다를 수 있다는 점을 고려하였을 때 후행 모음의 길이에 대한 분석은 추후에 정확한 확인이 필요하다.
다음은 엄마들이 책에 나오는 실험 단어를 아기와 성인에게 가르치는 목적을 가지고 발화할 때 평음의 소리를 격음과 구분하기 위해 로지스틱 회귀분석에서 확인된 파열음 구분에 선행연구에서 밝힌 주요한 음향적 요소인 f0와 더불어 VOT 값을 사용하는지 혼합효과 모델을 실행하여 확인하였다. 종속변인은 VOT 값과 f0 값이며, 독립변인은 평음의 종류, 발화 대상, 실험 과제이다. 여기서 실험 과제는 엄마들이 책에 나오는 단 어를 발화한 데이터는 ‘teaching’이라 표기하고, 비교 분석을 위한 데이터는 목적을 구 분하지 않은 모든 데이터를 포함하므로 ‘all’이라 표기하여 진행하였다. 단, ‘teaching’의 데이터는 책에서 사전에 등재되지 않은 6개의 단어를 발화한 것만 포함하였으며, 여기 서 6개의 단어는 평음 /k/와 /p/만 사용되었으므로 평음의 종류에는 평음 /k/와 /p/만 포함한다. 또한, 임의 변수로는 12명의 엄마들을 개별 화자로 설정하여 각각의 효과를 확인하고자 했다. [표 4-4]는 혼합 효과 모델의 분석 결과이다.
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 81.236 2.434 20.625 33.37 < 2e-16 ***
CDS -15.703 1.962 2457.275 -8.005 1.83E-15 ***
teaching -17.74 2.5 2452.984 -7.097 1.67E-12 ***
평음 /p/ -11.483 2.113 2449.113 -5.435 6.02E-08 ***
CDS : teaching 18.117 3.515 2454.576 5.155 2.74E-07 ***
CDS : 평음 /p/ 4.604 2.907 2449.566 1.584 0.113 teaching : 평음 /p/ -1.739 3.556 2449.428 -0.489 0.625 CDS : teaching : 평음 /p/ -3.785 4.968 2448.969 -0.762 0.446
[표 4-4] 혼합 효과 분석 모델 평음의 VOT 값 결과
평음의 VOT 값에 대한 혼합 효과 분석 모델 결과를 살펴보면, 엄마들이 아기한테 말 할 때 VOT 값이 유의미하게 짧게 나타났으며, 실험 과제가 전체 데이터를 포함하는
‘all’ 일 때보다 가르치려는 목적이 있는 ‘teaching’ 일 때 VOT 값이 유의미하게 더 짧 게 확인되었다. 또한, 평음 간의 VOT 값은 평음 /p/의 값이 /k/의 값보다 유의미하게 더 짧게 나타났다. 혼합 효과 분석의 주된 목적인 상호작용 효과에 대해서는 다음 나 오는 [그림 4-10]의 그래프를 통해 확인할 수 있다.
[그림 4-10] 혼합 효과 분석 모델 평음의 VOT 값 그래프
[그림 4-10]을 보면 CDS : teaching 상호효과는 ADS에서 VOT 값이 CDS에 비해 teaching 과제에서 급격히 짧게 발화되는 것을 반영한다고 알 수 있다. 참여자들이 평 음을 발화할 때는 대상이 아기일 때나 어른일 때나 모두 teaching 과제에서 더 짧은 VOT를 발화한다는 것을 알 수 있다. 엄마들이 아기한테 단어를 가르치려는 목적이 있을 때는 VOT 값이 유의미하게 더 짧게 측정되었지만, 이는 아주 작은 차이로 확인 되었다. 구체적으로 말하면 CDS에서 실험 과제가 ‘all’ 일 때 평음의 VOT 값이 62.64ms(SD=28.51)로서 ‘teaching’의 VOT (Mean=60.85ms, SD=24.43)보다 더 길게 나 타났다. 이 분석 모델의 결과에서 가장 흥미로운 점은 발화 대상이 ADS일 때 나타난 결과이다. 이전의 분석 모델 결과에서 엄마들의 성인에게 자연 발화를 할 때 평음과 격음의 VOT 값은 큰 차이가 없었으나 독서 발화에서는 차이가 나타났다. 비슷하게,
실험 과제를 ‘all’과 ‘teaching’으로 분류하여 평음의 VOT 값을 분석한 결과에서는
‘teaching’에서는 ‘all’에 비해 평음의 VOT 값이 급격하게 짧게 측정된 것을 그래프를 통해 확인할 수 있다. 이는 대상이 성인이라고 하더라도 독서 발화나 ‘teaching’ 작업과 같이 어휘 전달을 분명히 해야하는 작업에서는 여전히 VOT가 변별자질로 사용되고 있음을 시사한다.
다음은 엄마들의 발화 종류로 구분되는 ‘독서 발화’와 ‘자연 발화’에 따라서 평음의 VOT 값에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 혼합 효과 분석 모델을 실시했다. 종 속변인은 VOT 값이며, 독립변인은 발화 대상, 실험과제, 발화 종류이다. 이 분석 모델 에서는 임의 변수는 12명의 엄마들을 개별화자로, 평음 /k/ ,/p/를 개별 평음으로 설정 하여 각각의 효과를 확인하고자 했다.
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 74.321 5.639 1.45 13.18 0.0175 *
CDS -11.027 1.896 2452.911 -5.817 6.77E-09 ***
teaching -17.497 2.108 2451.797 -8.301 < 2e-16 ***
자연 발화 3.515 2.193 2457.536 1.603 0.1092
CDS : teaching 14.389 3.045 2451.995 4.726 2.42E-06 ***
CDS : 자연 발화 -6.372 2.969 2456.088 -2.146 0.032 * teaching : 자연 발화 -3.47 4.019 2450.623 -0.863 0.388
CDS : teaching : 자연 발화 4.938 5.428 2450.746 0.91 0.3631
[그림 4-11] 발화 종류에 따른 혼합 효과 분석 모델 평음의 VOT 값 그래프
[표 4-5]에 나타난 혼합 효과 분석 모델의 결과와 [그림 4-11]의 결과를 나타낸 그래 프를 살펴보면 발화 대상과 발화 종류에 유의미한 상호작용 효과가 있음을 확인할 수 있다. 즉, 엄마들이 아동을 대상으로 발화할 때는 독서나 자연발화에서 평음의 특별한 VOT 값의 차이가 없었으나, 어른을 대상으로 발화할때는 독서에서 자연발화에 비해 현저히 낮은 VOT로 평음을 발화하는 것을 알 수 있다.
다음은 VOT 값에 이어서 종속변인이 f0 값인 혼합 효과 분석 모델의 결과이다. f0 값의 혼합 효과 분석 모델에서는 독립변인으로 발화 대상, 실험 과제, 문장에서 단어의 위치로 설정하였다. 단어의 위치는 AP-initial와 상관없이 엄마들이 실험 단어만 단독 으로 발화했을 경우 ‘isolated’, 문장의 처음에 나오는 경우 ‘front’, 가운데 위치한 경우
‘middle’, 마지막으로 문장의 끝에 나오는 경우는 ‘final’로 표기하였다. 임의 변수는 12 명의 엄마들을 개별화자로, 모음 /a/ ,/i/, /u/를 개별 모음으로 설정하여 각각의 효과를 확인하고자 했다.
Fixed effects:
Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 181.152 10.14 20.52 17.866 5.58E-14 ***
CDS 30.34 1.942 2374.169 15.626 < 2e-16 ***
teaching 5.887 4.16 2368.439 1.415 0.1571
front 16.119 3.29 2355.307 4.9 1.02E-06 ***
isolated 17.669 4.071 2354.095 4.34 1.48E-05 ***
middle -3.941 3.826 2355.217 -1.03 0.303
CDS : teaching -5.707 3.261 2368.806 -1.75 0.0802 .
[표 4-6] 혼합 효과 분석 모델 평음의 f0 값 결과
[그림 4-12] 혼합 효과 분석 모델 평음 후행 모음의 f0 값 그래프
[표 4-6]와 [그림 4-12]에 나타난 f0 값에 대한 혼합 효과 분석 결과, 이전의 분석 모 델 결과에서 확인된 것과 같이 f0 값이 ADS보다 CDS에서 유의미하게 더 높게 나타 나 높은 주파수를 가지는 아동지향어의 특징이 확인되었다. 실험 과제가 ‘teaching’ 때 는 ADS와 CDS 모두 ‘all’ 보다 f0 값이 더 낮게 나타났다. 그러나 실험 과제가
‘teaching’일 때 엄마들의 발화에서 f0 값이 낮게 나타나는 결과가 ADS에서보다 CDS 에서 더 큰 폭으로 낮게 확인되어 CDS : teaching의 상호작용 효과가 한계적으로 확 인되었다. 다시 말해, 엄마들의 발화 대상이 아기이고 단어를 가르치려는 목적이 있을 때 파열음 간 구분에 주된 음향적 요소인 f0와 더불어 VOT를 사용하고 있다고 해석 할 수 있다.