25)방경원*
목 차 1. 서론
2. 연구방법 3. 자료기술 4. 맺음말
<국문초록>
본 논문의 연구목적은 독일증시의 마감보고서를 전문 텍스트종류의 구성요소를 중심으로 기술하면서 전문 텍스트종류에 대한 이해를 제고시키는 데 있다. 연구방법 으로는 텍스트의 다차원 모델을 가정하였고 자료에 근거한 텍스트종류를 기술하면 서 독일의 경제지 한델스블라트에 실린 2017년 전체 증시 마감보고서 기사를 코퍼 스로 만들어 연구 자료로 삼았다.
실증 연구를 진행하면서 텍스트종류 명칭조차 간단히 지나칠 수 없었다. 텍스트종 류 명칭은 상황에 따라 명시적으로 나타나기도 하고 명시적으로 나타나지 않더라도 다른 상황 맥락을 통해 같은 텍스트종류에 소속됨을 알 수 있었기 때문이다. 증시 마감보고서의 명칭에서 알 수 있듯이 상황은 증권시장의 마감시간이며 텍스트기능은 보고에서 힌트를 얻을 수 있듯이 정보기능이 주를 이른다. 분량은 대체로 1~2쪽이기 때문에 복잡한 구성보다는 단락을 달리하면서 핵심 주제를 전개하고 있다.
주제와 어휘 면에서는 증시 마감보고서에 특화된 사례를 제한적이지만 언어 통 계를 통해 구체적으로 확인할 수 있었다. 증시 마감보고서의 주요 주제가 선도 지 수의 등락인 만큼 관련 어휘인 DAX, LEITINDEX, STEIGEN, FALLEN 등
* 한국외국어대학교
의 빈도수도 높았다. 내용을 구성하는 어휘로 BÖRSE, AKTIE, HANDEL, BANK, MARKT, KURS 등도 높은 빈도수를 보여주었다.
주제어 : 증시 마감보고서, 전문 텍스트종류, 상황 맥락, 텍스트기능, 주제, 어휘
1. 서론
본 논문의 목적은 독일증시의 마감보고서를 전문 텍스트종류의 구성요소 를 중심으로 기술하면서 전문 텍스트종류에 대한 이해를 제고시키는 데 있다.
텍스트종류 연구는 텍스트 분류 중심에서 텍스트 기술에로 집중하는 것이 이제는 실용적인 측면에서 더 바람직하다(Adamzik, 2001:16). 텍스트 정의나 텍스트 분류 등에 대한 이론적 논의는 학문적으로 여전히 중요하지만 실제 의사소통 상황에서 텍스트종류에 대한 이해 또한 필수적이기 때문이다. 텍스 트종류 분류를 이론적으로 명확하게 해명할 수 없다고 해서 텍스트종류 존재 자체를 부인할 수 없으며 텍스트종류를 기술하면서 텍스트 개념의 이론적인 근거를 무시할 수도 없다. 텍스트종류를 기술하면서 나온 결과는 텍스트종류 에 대한 이해를 제고시킬 뿐만 아니라 텍스트종류를 분류하는 데에도 기여할 것이다. 본 논문에서는 이 점을 고려하여 증시 마감보고서를 전문 텍스트종류 로 기술할 것이다. 증시 마감보고서에는 증시에 대한 전문지식이 어느 정도 포함되어 있기 때문에 동 보고서를 전문 텍스트종류로 소속시키는데 큰 무리 는 없다고 판단된다. 증시 마감보고서는 증시가 열리는 곳에서는 언제든 접하 게 되는 소식이다. 비 투자자라 해도 증시의 변동 상황은 경제의 지진계와 같이 우리의 경제 활동과 연관이 있기 때문에 관심을 갖게 된다. 따라서 증시 마감보고서는 실용 텍스트로서도 기술될 필요가 있다.
증시 마감보고서를 기술하기 위해서 2장에서는 연구방법을 논의하고 3장 에서는 실제 자료를 수집하여 기술하고 4장에서는 결론을 내고 이 논문을
마감한다.
2. 연구방법
증시 마감보고서를 전문 텍스트종류로 기술하는 선행 연구는 거의 없지 만 인접한 영역으로 경영보고서 내의 주주들에게 보내는 편지라는 전문 텍 스트종류를 연구한 사례는 있다. 주주들에게 보내는 편지 분석을 위한 서술 모델 소개(방경원, 2006), 한국, 독일, 미국 기업의 주주들에게 보내는 편지 비교(방경원, 2010a; 2010b), 주주들에게 보내는 편지의 전문 텍스트종류 명 칭으로서 적절성(방경원, 2015a), 주주들에게 보낸 편지에서 사용된 비유대 상(방경원, 2014) 등이다. 이외에도 영업보고서(방경원, 2007)와 전문어에서 의 은유표현 연구(방경원, 2015b; 2017)도 있다. 전문 텍스트종류 및 전문어 와 관련된 이런 연구 사례도 참고하여 다음에서는 증시 마감보고서 기술을 위한 텍스트종류 기술 방법을 중점적으로 다룬다.
텍스트종류 기술 방법을 논하기에 앞서 텍스트종류(Textsorte) 명칭에 대 한 해명이 필요하다. 독일어권에서 Textsorte는 Textklasse, Textart, Texttyp, Textform, Textmuster 등의 용어와 함께 비슷한 의미로 쓰인다(Wikipedia, 2017). 이들 명칭은 각 연구자들의 연구 목적에 따라 차별화되었기 때문에 일률 적으로 정의되지는 않는다. 다만 최근 들어 Textsorte와 Textklasse는 실제 사용되는 텍스트 형태를 지칭하는 경향이 있다(예로 교제광고 Kontaktanzeige).
반면 Texttyp은 이론적인 범주로 간주된다(Kontakttext). 본 글에서도 이런 맥락을 고려하여 Textsorte는 텍스트종류로 Texttyp은 텍스트유형으로 구 분하여 사용한다.
텍스트를 생산하고 수용하는 과정은 상황, 기능, 구조 등 여러 차원에서 세부 구성요소 들의 상호 작용을 통해 설명될 수 있다. 따라서 텍스트를 분 류하고 기술하는 모델에서 다차원 모델이 소개되고 있다. 다만 차원과 세부
구성요소들의 범위에 대해서는 논란이 있다. 하이네만(Heinemann)은 문법, 내용, 상황 및 기능 등 네 차원을 소개하면서 실제 텍스트를 기술할 때 차원 이나 각 구성요소 들의 범위는 조정이 가능하다고 본다. 특히 텍스트를 이 해할 때 텍스트종류에 대한 지식을 어느 정도 가정한다. 하이네만은 텍스트 종류란 차원별로 일정 요소들로 특징지을 수 있는 텍스트 집합으로 보았고 이를 수식으로 다음과 같이 요약한다(Heinemann, 2000:11).
Ts → (G)Tk
즉, 텍스트종류(Ts: Textsorte)는 공통요소(G: Gemeinsamkeiten)를 가 진 텍스트 집합인 텍스트부류(Tk: Textklasse)로 다시 쓸 수 있다. 텍스트 종류(Ts)는 지적 활동을 통해 나온 최종 결과물이며 지적 활동을 가능하게 하는 기준으로 텍스트종류 표본(Textsortenmuster)을 가정한다. 텍스트종 류 표본에서 구체적으로 텍스트종류를 작업하기 위해서는 텍스트종류를 다룰 수 있는 능력을 필요로 한다. 텍스트종류 연구에서 연구목적에 따라 수집된 자료 뭉치인 코퍼스는 공통된 특징을 가지면서 각각의 자료는 차별 화된 모습을 갖는다. 자료에 근거한 텍스트종류의 기술은 이 차별화된 모습 을 통해 한 단계 높은 추상화된 상태인 텍스트종류 표본을 유추해 내는 과 정이라고 볼 수 있다. 추상화 정도가 높은 순으로 정돈하면 다음과 같다.
Textklasse > Textsortenmuster > Textsorte 텍스트부류 > 텍스트종류 표본 > 텍스트종류
텍스트종류 기술은 미리 고정해 놓은 차원이나 그 구성요소에 따라 진행 되기 보다는 실제 결과물에서 힌트를 찾아내어 이를 텍스트종류의 구성요 소로 자리매김하면서 진행시키는 것이 더 설득력 있다고 판단된다.
아담치크는 그녀의 텍스트 모델에서 각 차원의 구성요소들이 상호 작용하
는 모습을 좀 더 구체적으로 <그림 1>과 같이 도식화하고 있다(Adamzik, 2004:59).
THEMA/INHALT : 주제/내용
SITUATIVER KONTEXT : [의사소통]상황 맥락 FUNKTION : [텍스트]기능
SPRACHLICHE GESTALT : 언어구조물 ZEICHEN : 기호
<그림 1> 텍스트기술의 차원
<그림 1>에 나타난 각 차원들 사이에는 고정된 순위가 없다. 언어구조물 의 차원은 언어 내적인 요소들로 확정된 형태이기 때문에 폐쇄된 상태이지 만 이외의 상황 맥락, 주제/내용과 기능의 차원은 언어 외적인 요소들로 개 방된 상태이다. 따라서 각 차원 별 구성요소도 사전에 확정시킬 수 없다.
다만 그간 연구에서 유추해 냈던 요소들을 각 차원 별로 활용할 수는 있다.
주로 아담치크(Adamzik, 2004:63-159)가 다루었던 내용을 간략하게 소개 하면서 각 차원 별로 의미 있는 요소들을 알아본다.
-상황
상황에서 주로 다루었던 요소들은 세계, 의사소통 영역, 매체, 시간과 공 간, 텍스트생산자와 수용자, 상호텍스트성 등이다. 세계는 일상세계, 학문세
계, 환상의 세계, 믿음의 세계, 개인의 세계 등으로 세분화되며 각 세계 별 로 특화된 텍스트종류가 생성될 수 있다. 의사소통 영역은 공공부문과 개인 부문 등에 따라 고유의 텍스트종류가 생겨날 수 있다. 또한 구두 또는 문서 와 같이 전달 매체가 다름에 따라, 이외에도 목적에 부합하는 시간과 장소, 상호텍스트성에서도 근접한 텍스트종류 사이의 연관 관계가 주목된다.
-기능
텍스트기능은 1970년대 언어학에 화용론이 도입되면서 텍스트언어학에도 수용된 개념이다. 브링커(Brinker, 1992:99)는 텍스트기능에 관한 시발점은 뷜러(Bühler 1934/99:25)의 도구모델(Organon-Modell)이라고 보았다. 이 모 델에서는 언어기호와 화자, 청자, 대상과의 관계에서 표현기능(Ausdrucksfunktion), 호소기능(Appellfunktion), 상징기능(Symbolfunktion)을 기초로 한다. 야콥 손(Jakobson, 1960/79:94)은 지시적 기능(referentielle Funktion), 감정표현적 기능(emotive Funktion), 행동촉구적 기능(konative Funktion) 등은 뷜러 이 론으로부터 이어 받고 시적 기능(poetische Funktion), 교감적 기능(phathische Funktion), 메타언어적 기능(metasprachliche Funktion)을 추가하여 6개 기 능으로 구성된 의사소통 모델을 제시한다. 설(Searl)도 뷜러의 도구모델을 일부 답습했다고 한다(Brinker, 1992:102). 뷜러의 영향 관계를 그림으로 요약 하면 다음과 같다(Adamzik, 2004:108).
<표 1> 기능유형 Bühler Jakobson Searle
Illokutionstypen
Brinker Grundfunktionen Darstellung referentiell Repräsentativa Informationsfunktion
Ausdruck emotiv Expressiva Kontaktfunktion Appell konativ Direktiva Appellfunktion
poetisch (poetische, ästhetische)
phatisch metasprachlich
Kommissiva Obligationsfunktion Deklarationen Deklarationsfunktion
설의 발화수반행위 유형(Illokutionstypen)에서는 뷜러 모델에서 위임 (Kommissiva)과 선언(Deklaration)이 추가되었다. 이는 언어행위를 통해 외 부 세계에 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려한 것이다. 브링커의 기본기능 (Grundfunktionen)에서 시적 기능은 문학 텍스트에 지배적이어서 문학자의 연구 대상이라고 부연 설명되면서 괄호 안에 표시되고 있다(Brinker, 1992 : 104).
<표 1>에서 보듯이 언어의 기능은 필요에 따라 확장될 수 있음을 알 수 있다. 브링커와 같이 언어행위 이론에 기초한 텍스트기능은 5가지인 반면, 슈미트(Schmidt, 1980:85)와 라이스(Reiß, 1976)에서는 3, 그로세(Große, 1976) 에서는 8가지로 텍스트기능의 수는 통일되어 있지 못하다. 따라서 본 논문에 서 자료를 기술할 때도 잘 알려진 브링커의 텍스트기능을 기초로 하지만 텍스트기능의 수를 미리 고정시키고 진행시키지는 않는다.
-주제와 내용
주제는 텍스트에서 직접 유추해 낼 수 있어 상황이나 텍스트기능 보다 좀 더 구체적일 수 있다. 그러나 유추해 내야 한다는 점에서 객관적인 판단을 담보할 수 없기 때문에 통일된 기준을 제시하는데 어려움이 있다. 그럼에도 불구하고 텍스트종류 별로 고유한 주제와 이에 대한 전개를 예상할 수 있다.
대상과 관련된 주제는 이를 체계화하려는 시도에서 아담치크(Adamzik, 2004:
123)는 정적인 대상(statisches Objekt)과 동적인 대상(dynamisches Objekt) 을 구분한다. 더 나아가 인식적인 대상(kognitives Objekt)도 추가한다. 정적 인 대상으로는 사물, 객체, 생물, 상태 등을, 동적인 대상으로는 행위와 진행 등을, 인식적인 대상으로는 개념, 범주, 이론 등의 예를 들고 있다. 주제를
이러한 대상에 따라 분류하는 것은 본 연구에서 다루는 자료를 기술하는데 도움이 될 것이다. 주제 관련 구체적인 적용 방법은 3장에서 다룬다. 텍스트는 주제만으로 이루어지지는 않는다. 이는 텍스트 내용을 요약하거나 주제에 집중할 때 많은 부분이 제거되는 것으로 알 수 있다. 그렇다고 텍스트 내용이 중요하지 않다는 것은 아니다. 다만 텍스트 내용 기술은 정성적이기 때문에 코퍼스에 기초한 정량적 연구에서는 한계가 있다. 그러나 다음에 다룰 어휘 중 내용어 부분에서 다시 정량적 처리가 가능할 것이다.
-언어구조물
언어 텍스트는 텍스트 내적인 요소로 텍스트에 관한 정보를 모두는 아니 지만 실제 확인할 수 있는 유일한 수단이다. 언어 통계를 포함한 언어 자료 는 텍스트 외적인 요소도 기술하는데 단서가 될 수 있다. 언어의 구조적 분 석은 체계언어학에서 많이 다루었기 때문에 그 결과를 기초로 언어 자료를 기술하는데 기준을 삼을 수 있다. 어휘와 문법의 관점에서 각각 분석해 볼 내용을 다음에 알아본다. 어휘는 크게 네 분류로 나누어 본다. 첫 번째 분류 에는 관사, 대명사 등 기능어들이 속한다. 보통 한 텍스트 내에서 독일어의 경우 40～60%를 차지한다. 기능어가 과도하게 많이 혹은 적게 사용될 때 그 이유를 추적하면서 텍스트종류를 특징짓는데 연관이 있는지도 알아본 다. 두 번째, 세 번째 분류에는 내용 어휘가 속하는데 주제에 관여되는지 혹은 텍스트종류에 관여되는지에 따라 구분해 둘 수 있다. 통상 주제 어휘 와 관련된 내용 어휘는 텍스트종류와 관련되어 있다고 추측된다. 네 번째로 는 그 이외의 어휘로 이 어휘가 많을 때 텍스트종류의 원래 특성을 투명하 지 않게 만들 수 있다. 문법에서는 문장의 길이, 문의 종류, 문장 내 구성 성분의 위치, 시제, 화법, 양태, 격 등을 다룰 수 있다. 이런 미시적 차원에서 의 분석은 개별 텍스트를 기술할 때 적용된다. 분석 결과가 텍스트종류 특 징에 대한 힌트를 주면 전체 코퍼스 자료에서도 확인해 볼 필요가 있다. 확
인 결과 유의성을 획득할 수 있을 때 비로소 미시적 분석도 텍스트종류를 특징짓는 도구로서 설득력이 있다고 판단된다.
이제까지 아담치크가 제시하고 있는 텍스트 기술의 네 차원을 간략히 살 펴보았다. 각 차원 별로 세부 항목 등을 소개하였으나 일부에 불과하다. 이 는 텍스트종류를 미리 정해진 틀에 따라 기계적으로 기술하기 보다는 개별 텍스트에서 텍스트종류를 특징지을 수 있는 단서를 찾아 선별적으로 기술 하기 때문에 세부 항목을 자세히 소개하지는 않았다. 따라서 실제 자료를 기술하면서 세부 항목을 필요에 따라 더 수용할 수도 있다. 브링커의 기능 과 구조를 통합하는 모델도 텍스트 분석에 여전히 유효하기 때문에 함께 활용될 것이다. 구조면에서 재수용(Wiederaufnahme)은 문장 단위의 연속 을 유지시켜 주는 장치인데 텍스트의 응집성 연구에 유효하다. 텍스트 응집 성의 양상을 통해 텍스트종류를 특징지을 수 있다면 실제 자료 기술에서 유용한 도구가 될 것이다(Brinker, 1992 : 41-44).
3. 자료기술
독일증시 마감보고서 코퍼스는 독일경제지 한델스블라트(Handelsblatt) 온라인 판에 2017년 1월 2일～2017년 12월 29일까지 기간에 걸쳐 게재된 기사를 수집하여 구성했다. 비교를 위해 다른 증시 마감보고서 및 증시보고 서와 관련된 자료도 참고했으나 코퍼스에 포함시키지는 않았다. 이 추가 자 료들은 연속적으로 수집된 것이 아니기 때문이다. 개별적으로 기술할 자료는 확보된 다른 참고 자료와 날짜를 맞추기 위해 코퍼스 중에서 2017년 12월 22일 마감보고서를 기준으로 하고 필요에 따라 코퍼스를 통해 언어 통계치를 증거 자료로 활용할 것이다. 기계적으로 통계 처리하기 보다는 개별 텍스트 기술에서 유의미한 단서를 알아내고 이를 코퍼스에서 확인하는 것이 더 설득
력을 가질 것이기 때문이다. 상황과 기능, 주제, 어휘와 문법의 순서로 기술할 것이나 실제로는 이런 순서와 상관없이 상호 작용하는 것을 가정한다.
1) 상황과 기능
상황과 기능을 함께 다루는 것은 텍스트종류 명칭에는 통상 상황과 기능 에 관한 정보가 함께 나타나거나 최소한 기능에 관한 정보를 내포하기 때 문이다. 한델스블라트 처음 화면에서 코퍼스 수집 자료를 찾으려면 다음의 경로를 거쳐야 한다.
Handelsblatt > Finzanzen> Märkte > Marktberichte > Dax:
Index-Entwicklung und Kurse aktuell
그 다음에야 비로소 다음의 표제어와 텍스트종류에 관한 정보를 얻을 수 있다.
DAX 22.12.2017
Dax schließt etwas leichter
Datum: 22.12.2017 17:58 Uhr Update: 22.12.2017, 15:26 Uhr BÖRSE FRANKFURT
Kein Festrausch für Anleger - Dax im Abflug
자료에 이르는 경로에서 텍스트종류를 확인할 수 있는 정보는 시장보고 (Marktbericht) 부터이다. Marktbericht에는 보고(Bericht)라는 텍스트기능 과 시장(Markt)이라는 상황을 통해 하나의 텍스트종류가 생겨날 수 있다.
Marktbericht 항목에서는 독일 국내증시 뿐만 아니라 미국, 일본 증시상황 에 대해서 해당 국가 증권거래소가 열리는 날에는 빠짐없이 보고된다. 다만 정보량은 독일 증시보고 내용 보다 현저히 적다. 기타의 다른 나라 증시상 황에 대해서도 보고를 하나 그리 많은 편은 아니다. 이외에는 개별 주식이
나 중소형 및 기술주 지수인 Mdax, Sdax, Tecdax에 대한 마감보고가 있다.
그러나 이들 보고는 대개 자동으로 생성된다. Marktbericht 항목 다음에야 비로소 실제 보고서로 이동하는데 이 보고서는 독일 선도 지수인 Dax에 대 한 마감보고이다. “Dax 지수의 변동과 주가의 현재 시세”라고 설명되어 있 다. 이 설명은 보고서의 성격을 잘 나타내 준다. 위에 인용된 정보에서 구체 적으로 살펴보면 날짜와 시간 그리고 Frankfurt 거래소 등을 읽어낼 수 있 는데, Dax지수, 시간, Frankfurt는 보고 대상, 보고 시간, 보고 장소로 모두 상황을 구분해 주고 있다. 독일 선도 지수 Dax가 거래되는 Frankfurt에서 의 마감보고 임을 알 수 있다. 상황과 기능을 알려주는 텍스트종류 명칭을 사용하지 않으면서 마감보고를 하고 있는데, 이는 Marktbericht 항목 하에 있기 때문에 굳이 명시적으로 구분하지 않아도 텍스트기능을 알아차릴 수 있다. 코퍼스 자료에서 텍스트종류 상황과 기능에 관한 정보는 어휘 빈도수 로도1) 확인할 수 있다. 언어통계 프로그램으로는 AntConc를 사용했다.
<표 2> 텍스트종류 명칭 관련 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
Dax 1,420 1.40
Aktuell 72 0.07
Datum 250 0.25
Abend 235 0.23
Frankfurt 476 0.47
Börsen 220 0.22
Bericht 37 0.04
내용어 총 토큰 101,704
코퍼스 전체 토큰 수는 원래 169,256이나 관사 등 기능어를 제외시켜서
1) 어휘 통계에서 어휘 유형(타입, Types)과 어휘 빈도(토큰, Tokens)를 구분할 필요가 있기 때문에 이후 타입과 토큰이라 칭한다.
101,704가 되었다.2) <표 2>에서 읽을 수 있는 것은 Datum(250회), Abend (235회)의 토큰 수는 거래소 개장 일수와 거의 일치하고 있어 단지 거래 마감 상황 만을 알려준다는 사실이다. Dax(1420회)와 Frankfurt(476회)의 경우에 는 텍스트종류 상황을 알리는 정보 이외의 역할도 한다는 것을 알 수 있다.
Aktuell(72회)의 의미는 이 보고서가 거의 2시간 여 마다 갱신된다는 것을 위 인용된 정보에서 알 수 있는데 장중에 표시됐던 명칭이 그대로 유지된 경우라고 볼 수 있다. Aktuell은 통상 장 마감 후 그 날의 날짜로 고쳐진다.
텍스트종류 명칭은 Dax보다 덜 알려진 Mdax, Sdax, Tecdax의 경우에는 지수 앞에 증시보고서(Börsenbericht)로 상황과 기능을 표시하는 텍스트종 류 명칭이 표시된다. 다른 언론사의 경우에도 증시 마감보고서 임을 분명히 밝혀두고자 할 때 텍스트종류 명칭이 등장한다. 증시 마감보고서의 텍스트 종류 명칭에서는 드러나지 않았지만 전문가 1인이 일반 대중을 상대로 보고 하는 환경도 텍스트 생산과 수용의 관계를 기술할 때 함께 고려해야 한다.
2) 주제
주제란 의심 되는 것(Fragliches)이란 헬비히(Hellwig, 1984:15)의 주장을 인용하면서 아담치크(Adamzik, 2004:120)는 주제의 대상을 체계화하려 시 도한다. 이어지는 비판에 깊이 관여하지 않고 주제 찾는 방법으로 본 논문 의 연구 대상이 된 증시의 대상에 대한 질문을 활용하려 한다. 증시에서의 대상은 주식거래가 핵심이다. 주식 거래는 주가가 오르고 내리는 변동 상황 에 따라 진행된다. 주식 거래와 관련하여 던질 수 있는 질문과 답이 주제가 될 수 있다. 주식 시장에서 오르고 내리는 대상은 크게 지수와 개별 주식을
2) 기능어를 제외시키기 위해서 관사, 대명사, 전치사, 접속사, 기타 불변화사, 조동사 등 문법적 기능만 있는 어휘를 수집하여 stoplist를 작성하고 이를 AntConc 프로그램에서 Tool Preferences → Word List → Word List Range에 첨부하여 실행시키는 방법을 활용하였다. 또한 내용어 만의 빈도수를 다루기 때문에 비율 계산도 내용어 전체 토큰을 기준으로 했다.
들 수 있다. 따라서 어떤 지수, 어떤 주식이 올랐는지 내렸는지를 묻게 된 다. 지수는 일반 Index와 개별 Index 중 100번 이상 사용된 토큰 수를 나열 하면서 질문에 대한 답과 함께 주제를 확인하게 된다.
<표 3> 지수와 관련된 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
Dax 1,420 1.40
Leitindex 360 0.35
Index 356 0.35
Mdax 323 0.32
Tecdax 224 0.22
Stoxx 129 0.13
Eurostox 107 0.11
합계 2,919 2.87
내용어 총 토큰 101,704
독일 선도 지수 Dax가 제일 토큰 수가 높고 그 다음으로 선도 지수 Leitindex 와 일반적으로 부르는 지수 Index, 중형 지수 Mdax 및 기술주 Tecdax 순이 다. 범 글로벌 지수인 Stoxx와 유럽지수인 Eurostox는 상대적으로 토큰 수가 낮다. 지수 관련 토큰 수 합계는 2,919회로 내용어 토큰 중 2.87% 비중을 차지한다. 이는 가장 많이 사용되는 내용어 토큰 순위에서도 최상위 그룹에 속하는데 텍스트종류 대상에 잘 부합되는 통계 수치라고 볼 수 있다.
곧 이어서 이 지수를 측정하는 단위에 대해서도 묻지 않을 수 없다. 가장 눈에 띠는 어휘는 Prozent와 PUNKT이다. 이 들에 대한 토큰 수도 표로 작 성하면 다음과 같다.
<표 4> 지수를 측정하는 단위 관련 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
Prozent 3,053 3.00
PUNKT 1,108 1.09
합계 4,164 4.09
내용어 총 토큰 101,704
PUNKT에는 Punkt(8), Punkte(606), Punkten(494) 등이 포함된다. 지수 와 함께 사용되기 때문에 자연히 토큰 수가 높게 나온다. 단위인 만큼 타입 수가 적은 것이 특징이다.
지수 자체는 정적인 대상으로 이의 움직이는 상태는 동적인 대상의 어휘 를 통해 확인할 수 있다. 지수의 움직임은 오르다와 내리다로 요약되는데 오르다는 STEIGEN으로 내리다는 FALLEN으로 예측하고 이와 관련된 토 큰 수를 알아본다. 동사는 언어 통계 처리가 쉽지 않다. 따라서 동사에 국한 시키지 않고 위로 움직이는 상태를 의미하는 타입도 함께 넣어 관찰하면
<표 5>와 같은 토큰 통계를 구성할 수 있다.
<표 5> 오르는 방향을 의미하는 타입의 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
STEIGEN 451 0.44
KLETTERN 95 0.09
STARK 299 0.29
Plus 426 0.42
oben 122 0.12
positiv 57 0.06
합계 1,450 1.43
내용어 총 토큰 101,704
STEIGEN에는 steigen(35), steigt(23), steigende(52), stieg(186), stiegen (108), gestiegen(47) 등이 KLETTERN에는 kletterte(56), kletterten(25),
geklettert(14) 등이 STARK에는 stark(94), starke(72), starker(48), starken (85) 등이 포함된다.3) 정적인 대상 보다는 토큰 수가 큰 폭으로 감소한 것 을 알 수 있다.
같은 요령으로 내리는 방향을 의미하는 타입의 토큰 수를 관찰하면 <표 6>과 같다.
<표 6> 내리는 방향을 의미하는 타입의 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
FALLEN 260 0.26
SINKEN 60 0.06
LEICHT 145 0.14
TIEF 109 0.11
SCHWACH 74 0.07
Minus 288 0.28
unten 44 0.04
abwärts 24 0.02
schwer 21 0.02
합계 1,025 1.01
내용어 총 토큰 101,704
FALLEN에는 fallen(24), fallenden(9), fiel(149), fielen(78) 등이 SINKEN 에는 sinken(6), sank(54) 등이 TIEF에는 tief(41), tiefer(49), tiefsten(19) 등 이 SCHWACH에는 schwach(24), schwächer(50) 등이 LEICHT에는 leicht (101), leichten(44) 등이 포함된다. 내리는 방향 타입의 토큰 수가 오르는 방향 타입의 토큰 수 보다 적은 것은 현재 증시가 활황인 것을 반영해주고
3) 동사나 형용사 원형에 굴절하는 이 형태를 소속시켜 Lemma List를 만들고 이를 AntConc 프로그램에서 Tool Preferences → Word List → Lemma List에 첨부하여 실행시킨 후 해당 언어 통계치를 추출하였다. Plus나 oben, positiv와 같은 어휘는 동사 STEIGEN 과 무관하게 상승하는 의미를 달리 표현하는 어휘로 별도 분류하여 Lemma List에 등록하 였다. 하향을 의미하는 어휘도 같은 방식으로 추출하였다.
있다고 본다. 텍스트종류의 대상에 맞는 어휘가 많이 사용되는 것으로 보아 텍스트종류 증시 마감보고서와 주제 사이에는 관련이 있다고 판단된다.
3) 어휘와 문법
한 텍스트 내에서 기능어가 차지하는 비율은 독일어의 경우 40～60%라 고 했다(Adamzik, 2004:152). 본 논문의 코퍼스에서도 169,266의 총 토큰 중 에서 기능어 토큰 수는 67,562개이며 이에 따라 기능어의 비율은 39.9%여 서 내용어가 비교적 많이 나타난다고 볼 수 있다.
기능어의 대부분은 관사(24,378회, 36.08%)와 전치사(23,661회, 35.02%)가 차지한다. 관사는 정관사(DER, 20,313회, 30.07%)4)와 부정관사(EIN, 4,065 회, 6.02%) 중 정관사가 월등 비중이 높은데 새로운 사실 보다는 이미 알고 있는 지식에 기초한 보고이기 때문이라고 판단된다. 토큰 수가 높은 전치사 8개의 분포는 <표 7>과 같다.
<표 7> 기능어 중 전치사 타입의 토큰 수
전치사 타입 토큰 기능어 총 토큰 대비 비율(%)
IN 4,273 6.32
VON 2,832 4.19
AN 2,794 4.14
ZU 1,981 2.93
auf 2,803 4.15
mit 1,770 2.62
um 1,441 2.13
für 1,336 1.98
합계 19,230 28.46
기능어 총 토큰 67,562
4) 어휘 형태를 대문자 DER처럼 표기할 때는 der, die, den, das, dem과 같은 이형태를 포함시킨다는 의미이다. 비율 표시는 기능어 토큰 총계인 67,562개에 대한 해당 토큰의 상대 비율을 말한다. 이후 기능어에 관한 대문자 타입과 토큰에 대한 비율은 같은 의미 로 사용된다.
이들 전치사 타입 중 일정 부분은 다음 예문에서와 같이 지수의 변동을 표시하는데 나타난다.
Am Freitag gab der deutsche Leitindex Dax um 0,28 Prozent auf 13.072,79 Punkte nach.(금요일에 독일 선도 지수 Dax는 0.28% 떨어져 13,072.90에 마감했 다). (Handelsblatt, 2017년 12월 22일)
동사 타입 중 기능어로 사용되는 예는 <표 8>과 같다.
<표 8> 기능어로 쓰이는 동사 타입의 토큰 수
동사 타입 토큰 기능어 총 토큰 대비 비율(%)
SEIN 1,663 2.46
HABEN 1,423 2.11
WERDEN 626 0.93
KÖNNEN 310 0.46
WOLLEN 171 0.25
SOLLEN 129 0.19
DÜRFEN 124 0.18
MÜSSEN 47 0.07
MÖGEN 5 0.01
합계 4,498 6.66
기능어 총 토큰 67,562
기능어로 쓰이는 동사 타입의 토큰 수는 관사나 전치사 타입의 토큰 수와는 크게 차이난다. 이는 문장 중심으로 사용되기 때문이다. 이 동사 타입 중에서 도 SEIN, HABEN, WERDEN 비중이 높은데 완료형과 수동형을 형성하는데 관여되기 때문이다.5) 이외의 조동사 타입은 <표 8> 속의 나열 순으로 토큰
5) 본동사와 조동사의 기능을 함께하는 HABEN, SEIN, WERDEN의 경우 형태상 구분할 수 없기 때문에 통계에 함께 집계했다. 예를 들어 HABEN(1,423)에는 habe(73), hat(358), haben(497), hatte(497), hatten(228) 등이 포함되는데 hat(358)의 경우 과거분사가 아닌
수가 낮게 나오는데 이는 주관적인 의견보다는 객관적인 사실 위주의 보도와 관련이 있기 때문이다. 의도를 나타내는 조동사 타입도 주로 인용문에서 접속 법 I식의 형태로 나타난다. 다른 이의 주장을 간접적으로 인용하면서 자신의 주장 표시는 피하려하기 때문이다. 따라서 기능어 중 토큰 수가 높은 타입은 보고가 속하는 텍스트의 정보기능이 우세하다는 힌트로 볼 수 있다.
기능어를 제외한 타입은 내용어로 간주된다. 이들 어휘들을 토큰 범위에 따라 구분해 보면 <표 9>와 같다.
<표 9> 내용어 토큰 범위에 따른 타입과 토큰 정보
토큰범위 타입 토큰 내용어 타입 대 비율(%) 내용어 토큰 대 비율(%)
>1,000 3 5,638 0.02 5.54
999～500 6 3,995 0.04 3.93
499～250 21 7,755 0.14 7.63
249～100 99 15,369 0.68 15.11
99～50 192 13,047 1.32 12.83
49～10 1,378 28,253 9.46 27.78
9～1 12,862 27,647 88.33 27.18
내용어 합계 14,561 101,704
<표 9>에서 100회 이상 사용되는 타입은 129(0.88%)개이고 토큰 수는 32,757(32.21%)개라는 정보를 읽을 수 있다. 1% 미만의 타입이 핵심어로 사 용되고 있다고 유추할 수 있다. 이 핵심어를 내용어 코퍼스 전체와 2017년 12월 22일자 자료로 단어 구름(Word Cloud)을 통해 시각화시켜 보았다. 가시 성을 위해 내용어 코퍼스 전체는 토큰 수가 250회 이상(30개 타입), 12월 22일자 자료에서는 토큰 수 2회 이상(24개 타입)으로 제한했다. 독일어 특수 문자는 자료 정제과정에서 인식되지 않는 점 양해 부탁드린다. 이를 보완하기
명사와 함께 쓰이는 예로 31회가 조사되었다. 그러나 그 내용을 보면 Interesse hat, gute Chancen hat와 같이 hat는 대부분 기능어로서 구실만 한다. 그래도 이들 동사들의 토큰 수에는 본동사도 일부 포함된다는 사실에는 주의할 필요가 있다.
위해 AntConc프로그램을 통한 어휘 통계를 병행한다. 이 그림은 R의 텍스트 마이닝 프로그램인 tm-패키지를 사용하여 작성되었다.
<그림 2> 내용어 코퍼스 <그림 3> 2017년 12월 22일자 자료
토큰 수 상위 10위 내의 타입을 <표 10>과 같이 정리했다. 2017년 12월 22일자 자료에서 2회 이상 토큰은 타입 수가 많아 일부 예만 포함되었다.
<표 10> 토큰 수 상위 10위 타입
순위 내용어 코퍼스 토큰 비율(%) 2017.12.22 토큰 비율(%)
1 Prozent 3,053 3.00 Dax 5 2.76
2 Dax 1,420 1.40 Anleger 3 1.66
3 Euro 1,165 1.15 deutschen 3 1.66
4 US 900 0.88 Frankfurt 3 1.66
5 Anleger 685 0.67 Leitindex 3 1.66
6 Aktien 620 0.61 Punkte 3 1.66
7 Dollar 614 0.60 Uhr 3 1.66
8 Punkte 606 0.60 Aktienmarkt 2 1.10
9 Börse 570 0.56 Analyst 2 1.10
10 Punkten 494 0.49 Börse 2 1.10
합계 10,127 9.96 합계 29 16.02
내용어 총 토큰 101,704 내용어 총 토큰 181
내용어 코퍼스 전체의 경우 US와 Dollar는 함께 붙어서 나타나며 Punkte와 Punkten을 PUNKT로 요약하면 Prozent, Dax, Euro, US Dollar, Anleger, Aktien, PUNKT, Börse 등으로, 12월 22일자에서도 공통으로 등장하는 어휘 는 Dax, Anleger, Punkte, Börse 등으로 정리된다. 내용어 코퍼스 전체 핵심 어는 개별 보고서에서도 자주 등장하고 있음을 알 수 있다.
텍스트종류의 대상이 되는 어휘는 텍스트 내에서 비교적 많이 사용되면서 다른 어휘와 쉽게 결합되는 경향이 있다. 증시 마감보고서에서도 주요 대상이 되는 어휘로 증권거래소(BÖRSE)와 주식(AKTIE)을 들 수 있는데, 이 두 어휘의 파생어 및 합성어를 언어 통계적으로 확인하면서 텍스트종류와 파생 및 합성어와의 관계를 추정해보고자 한다. 우선 BÖRSE 타입 파생 및 합성어 를 통계로 정리하면 <표 11>과 같다.
<표 11> BÖRSE 타입 파생 및 합성어의 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
BÖRSE 790 0.78
BÖRSIANER 205 0.20
BÖRSENEXPERTE 20 0.02
Börsenbarometer 44 0.04
Börsenschluss 25 0.02
Technologiebörse 16 0.02
Börsenstatistik 14 0.01
Börsenliga 14 0.01
Börsengang 13 0.01
Börsenjahr 10 0.01
합계 1,151 1.13
내용어 총 토큰 101,704
BÖRSE에는 Börse(570), Börsen(220) 등이 BÖRSIANER에는 Börsianer (173), Börsianern(32) 등이 BÖRSENEXPERTE에는 Börsenexperte(17), Börsenexperten(3) 등이 포함된다.
같은 방식으로 AKTIE 타입 및 합성어를 통계로 정리하면 <표 12>와 같다.
<표 12> AKTIE 타입 및 합성어의 토큰 수
타입 토큰 내용어 총 토큰 대비 비율(%)
AKTIE 758 0.75
AKTIENMARKT 173 0.17
AKTIENINDEX 53 0.05
AKTIENWERT 14 0.01
Aktienanleger 19 0.02
Aktienhändler 12 0.01
합계 1,029 1.01
내용어 총 토큰 101,704
AKTIE에는 Aktie(138), Aktien(620) 등이 AKTIENMARKT에는 Aktienmarkt (150), Aktienmarktes(1), Aktienmärkte(22) 등이 AKTIENINDEX에는 Aktienindex (47), Aktienindizes(6) 등이 AKTIENWERT에는 Aktienwert(2), Aktienwerte (3), Aktienwerten(9) 등이 포함된다.
BÖRSE 타입과 AKTIE 타입을 비교하면 그 속성이 확연하게 나타난다.
각 타입 별 토큰 수는 1,154와 1,029로 별로 차이가 나지 않지만 BÖRSE 타입이 더 광범위하게 결합되면서 토큰 수도 어느 정도 유지되고 있다. 이 로써 AKTIE 보다는 BÖRSE 타입이 텍스트종류 특성에 더 근접한다고 판 단된다. 그리고 마감보고서에서는 개별 주식보다는 지수 중심이어서 일반 적인 예상에도 부합된다.
이외에도 핵심어를 중심으로 합성어가 자주 등장하는데 해당 핵심어만 을 열거하면 다음과 같다.
HANDEL, BANK, MARKT, KURS, GEWINN, JAHR, WOCHE, HOCH, GROß, PAPIER, ZINS, UNTERNEHMEN, GELD, REKORD, TITEL, WIRTSCHAFT, CHEF, KONJUNKTUR, GESCHÄFT, TECHNOLOGIE, ZURÜCK, INFLATION,
BILANZ, ZWISCHEN, UMSATZ.
이들 핵심어들은 증시 마감보고서의 내용을 구성하는데 주요 요소가 된다.
문법에서는 특별히 언급할 점은 없지만 시제와 재수용에 대해서 약간 설 명을 붙인다. 기본 시제는 보고자의 중립적인 관점에서 현재형으로 일관되 고 있으며, 중간에 이미 일어난 사실을 언급할 때 과거나 완료형이, 다른 재무 분석가의 말을 인용할 때 간접화법으로 접속법 I식이 삽입되고 있다.
재수용은 정관사가 많이 사용되고 있고 핵심어를 중심으로 한 합성어를 임 의로 사용하면서 텍스트의 응집성에 한 역할을 한다. 합성어를 자주 사용하 고 문장이 압축되면서 문구조의 단순화에도 기여한다. 텍스트종류 증시 마 감보고서가 일반 대중을 상대로 작성되는 점을 고려할 때 문법에서도 일반 적이고 단순한 구조가 적절하다고 판단된다.
4. 맺음말
실증 연구를 진행하면서 텍스트종류 명칭조차 간단히 지나칠 수 없었다.
텍스트종류 명칭은 상황에 따라 명시적으로 나타나기도 하고 명시적으로 나타나지 않더라도 다른 상황 맥락을 통해 같은 텍스트종류에 소속됨을 알 수 있었기 때문이다. 증시 마감보고서의 명칭에서 알 수 있듯이 상황은 증 권시장의 마감시간이며 텍스트기능은 보고에서 힌트를 얻을 수 있듯이 정 보기능이 주를 이른다. 분량은 대체로 1～2쪽이기 때문에 복잡한 구성보다 는 단락을 달리하면서 핵심 주제를 전개하고 있다. 주제와 어휘 면에서는 증시 마감보고서에 특화된 사례를 제한적이지만 언어 통계를 통해 구체적 으로 확인할 수 있었다. 증시 마감보고서의 주요 주제가 선도 지수의 등락 인 만큼 관련 어휘인 DAX, LEITINDEX, STEIGEN, FALLEN 등의 빈도 수도 높았다. 내용을 구성하는 어휘로 BÖRSE, AKTIE, HANDEL, BANK,
MARKT, KURS 등도 높은 빈도수를 보여주었다.
본 연구와 같은 실증 연구에서는 텍스트언어학 연구방법의 개선뿐만 아 니라 코퍼스의 자동 처리를 위해 전산학과의 교류가 중요하며 두 학문 분 야가 함께할 때 연구 성과는 보다 더 세밀하게 조정될 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 비록 어휘 빈도수에 의존하긴 했지만 어휘 빈도 추출 과정 만 해도 개선의 여지는 많다. 코퍼스로부터 필요한 정보를 최종적으로 추출 하기까지 대부분 중간처리 과정이 요구되기 때문이다. 이런 처리과정은 종 종 언어학자의 언어에 대한 이해에 기초하기 때문에 언어학자도 직접 보완 할 수 있는 능력을 갖추어야 한다. 그러나 이런 부분적인 보완 작업이 누적 되면 원래 프로그램이 비효율적이 될 수 있기 때문에 좀 더 전문지식을 갖 춘 전산학자들이 새로운 알고리즘을 개발하여 다시 최적화된 프로그램을 제시할 수 있을 것이다. 이와 같이 연관되는 학문 간의 교류를 통해 상호 보완하면서 연구 성과는 보다 더 개선될 것이다. 마지막으로 어휘빈도에 기 초한 본 연구는 완성도를 더 높여가야 하지만 텍스트언어학적 측면에서 증 시 마감보고서의 전체 구성의 토대가 되는 논리적 연관 관계나 통사구성에 중요한 술어 연구도 앞으로 계속 이어져야 할 과제임을 덧붙인다.
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______, ｢독일기업과 미국기업의 주주들에게 보내는 편지 비교 - 전문언어 텍스 트종류 연구｣, 뺷독어학뺸 제22집, 한국독어학회, 2010a, 123～143면.
______, ｢한국기업과 독일기업의 주주들에게 보내는 편지 비교｣, 뺷텍스트언어학뺸 29, 한국텍스트언어학회, 2010b, 177～196면.
______, ｢한국기업과 독일기업이 주주들에게 보낸 편지에서 사용한 비유대상 비 교 - 전문언어 텍스트종류 연구｣, 뺷독일언어문학뺸 제64집, 한국독일언어 문학회, 2014, 23～40면.
______, ｢텍스트내용과 텍스트종류의 적합성 - 주주들에게 보내는 글의 텍스트종류 를 중심으로｣, 뺷독일언어문학뺸 제68집, 한국독일언어문학회, 2015a, 1～20면.
______, ｢증시 마감시황 보고에 나타난 은유표현 - 영어, 한국어, 독일어 사용지역 비교｣, 뺷독일언어문학뺸 제70집, 한국독일언어문학회, 2015b, 67～86면.
______, ｢전문어에서의 은유표현 연구 - 주식시장 분석에서 사용되는 은유표현을 중심으로｣, 뺷독일언어문학뺸 제78집, 한국독일언어문학회, 2017, 97～114면.
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Abstract
A Linguistic Describing the German Stock Market Closing Report
- Under Consideration on the Constituents of a Professional Text Sort -
6)Bang, Kyung-won*
The purpose of this paper is to describe the closing report of the German stock market and to improve the understanding of the professional text sort. As a research method, a multidimensional text model is assumed, and the texts based on data are described. The stock market closing report, which Handelsblatt, the German economic newspaper, has published throughout the year 2017, was used as research data.
As I proceed with empirical research, even the name of the text sort could not be neglected. This is because the survey text belongs to the same text sort, whether the text sort name appears explicitly or not explicitly.
Even if the text sort name does not appear explicitly, it can be seen that it belongs to the same text sort through another context. As the name of the STOCK MARKET CLOSING REPORT indicates, the situation is the closing time of the stock market, and the information function as the text function is dominant. Because the volume of the report is usually 1～2 pages, the core themes are developed with different paragraphs rather than the composition. In the study on the theme and the lexis, examples in the stock market closing report were limited, but they were verified through language statistics. As the main theme of the stock market closing report is the ups and downs of the leading index, the related vocabularies like DAX, LEITINDEX, STEIGEN, and FALLEN were also frequent. In the content vocabularies, BÖRSE, AKTIE, HANDEL, BANK, MARKT, KURS also showed high frequency.
* Hankuk University of Foreign Studies
Key Words : Stock market closing report, Professional text sort, Situational context, Text function, Theme, Lexis
<필자소개>
이름 : 방경원
소속 : 한국외국어대학교
전자우편 : kwonbang@hanmail.net
논문투고일 : 2018년 1월 14일 심사완료일 : 2018년 2월 5일 게재확정일 : 2018년 2월 20일
