요약_이 연구는 한국어 읽기 자료의 수준을 설정하기 위한 이독성의 활용 가능성 탐색 을 목적으로 한다. 이를 위해 텍스트 복잡성이나 이독성에 관한 국내외 연구들을 살펴보 고, 그 결과들을 활용하여 한국어 읽기 자료에 적용해 보았다. 우선, 효율적으로 텍스트 수준을 설정하기 위해서는 양적인 요인으로 접근하는 방식과 질적인 요인으로 접근하는 방식을 구분할 필요가 있다. 그리고 이는 두 단계로 나뉘어 연구되어야 한다. 이때 양적 인 요인에 의한 텍스트 수준 계량화가 텍스트 복잡성 판단에서 우선되어야 한다. 그리고 한국어의 특성에 맞는 텍스트 수준 설정 방안 연구가 지속적으로 필요하다. 이와 관련하 여 영어권에서 개발된 이독성 공식들을 근거로 하여 한글 텍스트에 적용해 본 결과 산출 수치가 범위를 많이 벗어났다. 이는 영어의 특성과 한국어의 특성이 다르기 때문으로 판 단되며, 따라서 영어 텍스트를 위해 개발된 이독성 공식을 곧바로 한국어에 적용하기 힘 들다는 점을 확인되었다고 하겠다. 더 나아가 한국어를 대상으로 개발된 이독성 공식을 활용하면 한국어 읽기 자료의 수준이 효율적으로 판정될 수 있음도 확인하였다. 따라서 한국어의 특성에 맞는 이독성 공식 개발과 함께 이를 쉽게 활용할 수 있는 방안이 함께 모색되어야 할 필요가 있다.
주요어_ 이독성, 텍스트 복잡도, 텍스트 난이도, 텍스트 수준, 읽기 자료
본 연구는 2018년도 가톨릭대학교 교비연구비의 지원으로 이루어졌음.
* 가톨릭대, 독서교육, netmeenam@hanmail.net
이독성을 활용한 한국어 읽기 자료의 수준 설정 가능성 탐색
박정진*
1. 서론
읽기 행위에 개입되는 요인에는 독자, 필자, 텍스트, 과제 등이 있다. 독자는 능 동적인 의미 구성의 주체로서, 필자는 텍스트 생산자로서, 텍스트는 독자가 의미
구성하기 위한 대상으로서, 과제는 독자의 읽기 목적이나 상황으로서 읽기라는 현상에 각각 영향을 미치게 된다. 한편 읽기교육에 개입되는 요인에는 앞서 읽기 요인과 더불어 교육이라는 요인이 추가된다. 교육 요인은 교육의 과정(교육 목표 설정, 교수-학습, 교재 개발, 평가 등)과 관련이 되는데, 각각 독자, 필자, 텍스트, 과제 요인 등에 깊숙하게 영향을 미친다.
읽기 행위를 연구한다는 것은 앞에서 논의한 각 요인들에 대해 탐구한다는 것 을 의미한다. 시대적 맥락이나 환경에 따라 차이가 있지만, 지금은 읽기 대상으 로서 또는 읽기교육 자료로서 텍스트에 대한 연구가 특히 강조되어야 할 때로 판 단된다. 복합 양식 문식성이 필요한 시대로 변화함에 따라 텍스트의 개념이 확장 되는 상황에서 어떤 텍스트를 읽기 대상으로 또는 읽기교육 자료로 활용해야 하 는지에 관한 정밀한 기준이 필요하기 때문이다.
텍스트에는 책과 같이 종이로 된 것뿐만 아니라 그림이나 영상, 소리 등이 복합 적으로 구성된 것이 포함된다. 따라서 과거에는 단일 양식의 텍스트가 읽기 및 읽 기교육 자료의 중심이었다면, 지금은 복합 양식의 텍스트로 그 대상이 확장되어 왔다고 하겠다. 한국어교육을 위한 읽기 자료의 경우에도 이와 같은 텍스트의 개 념이 동원될 필요가 있다. 이에 따라 가볍고 이미지화 된 방식으로 구성된 텍스트 가 한국어 읽기교육의 대상으로 부각되고 있는 것이 현실이다. 그런데 이런 때일 수록 무겁고 진지한 방식의 텍스트, 즉 단일 양식의 텍스트가 현재 삶의 방식에 대한 보완재로서 작동할 수 있다고 여겨진다. 그런 점에서 기본적으로 종이 텍스 트를 된 읽기 자료의 수준을 설정하려는 노력들이 새삼 중요해진다고 하겠다.
그런데 읽기 자료 수준을 설정한다는 것은 여러 가지 이유로 매우 어려운 과제 일 수밖에 없다. 일단 텍스트 수준을 설정하기 위해서는 정량적인 요인뿐만 아니 라 정성적인 요인들을 고려해야 하기 때문이다. 특히, 정성적인 요인들을 고려한 다는 것은 텍스트의 수준 설정이 얼마나 어려운가를 더 잘 드러낸다. 예를 들어, 문학 비평을 전문으로 하는 사람들의 전문적 안목에 의해서도 텍스트는 매우 다 르게 읽히는데, 그 이유는 독자마다 배경지식과 독서 목적이나 환경, 독서에 대 한 태도 등이 서로 다르기 때문이다.
따라서 여기서는 텍스트 수준을 이독성이나 텍스트 복잡성과 같은 양적인 요
인들로 설명하고자 하는 연구들을 개관하고, 그에 따라 한국어 읽기 자료의 수준 설정 가능성을 모색해 보고자 한다. 이 과정에서 질적인 요인들을 배제하고자 하 는 것은 질적으로 다른 요인들이 동시에 고려될 때 발생되는 비효율성이나 상호 간섭 효과 등을 고려한 판단이다. 그리고 이런 과정들이 축적되면 그렇게 쌓인 텍스트 자료들 중에서 질적인 안목으로 텍스트를 선정할 수 있을 것이라고 생각 한다. 즉 텍스트에 대한 정량적 판단과 정성적 판단을 동시에 복합적으로 적용하 기보다 단계별로 분리하여 적용할 필요가 있다는 것이다. 이때 한국어 읽기교육 용 텍스트의 풀을 확보한다는 측면에서 정량적 판단을 우선하는 것이 타당하다 고 하겠다.
특정 목적이나 목표를 가지고 진행하는 읽기 교육이라면, 그에 적합한 읽기 자 료로서의 텍스트를 필요로 한다. 그 읽기 자료가 실제적 텍스트일수록 의미가 있 겠으나, 교육적으로 본다면 훈련용 텍스트가 별도로 필요할 수밖에 없다. 이런 이유로 소위 조각글이라고 불리는 텍스트들이 읽기 자료로서 교재에 포함되기 마련이다. 이에 그런 자료들의 수준을 양적으로 제시할 수 있다면 읽기 교육용 텍스트들을 개발하는 데 크게 도움이 될 것이라고 생각된다.
이 연구에서는 텍스트 수준을 설정하고자 하는 이독성과 관련하여 영어권에서 개발된 공식들과 국어교육 또는 한국어교육을 위해 개발된 공식들을 살펴보고, 그것들이 한국어 읽기 교육 자료에도 적용될 수 있는지 탐색해 보고자 한다. 이 것은 한국어에 적합한 이독성 지수 개발 과정과 한국어교육용 텍스트 발굴 과정 에 도움을 줄 수 있을 것으로 여겨진다.
2. 텍스트의 복잡성에 대한 선행 연구
이 연구에서 언급하고 있는 텍스트 복잡성은 이독성(易讀性, readability)과 관 련되며, 텍스트 난이도(難易度, text difficulty)나 텍스트 난도 또는 텍스트 복잡 도(text complexity)와는 구분될 필요가 있다. 기존 연구들(Flesch 1948; Dale and Chall 1948; 심재홍 1991; 최재완 1994; 윤창욱 2006; 조용구 2016)을 살펴
보면, 이독성에 개입되는 요인들에는 주로 단어 길이, 문장 길이, 어휘 수준 등이 포함되어 있다. 반면, 텍스트 난이도 연구(정혜승 2010; 김해인·김동욱 2016)나 텍스트 복잡도 연구(서혁 2011; 최숙기 2012, 서혁 외 2013)에서 보면, 단어 또 는 문장의 길이나 형태와 같은 양적 요인 이외에 독자의 배경지식과 과제 요인, 텍스트의 의미(주제 및 내용) 요인, 그리고 텍스트 구조, 관습, 지식 수준 등의 질 적 요인 등을 포함하고 있다. 따라서 텍스트 복잡성이나 이독성은 양적인 요인으 로 텍스트 수준을 판단하려는 시도라고 한다면, 텍스트 난이도나 복잡도는 양적 인 요인과 함께 질적인 요인을 고려하여 텍스트를 판단하려는 시도라고 할 수 있 다.1
그런데 텍스트의 수준을 판단하는 것은 매우 복잡한 일이기는 하지만 우리가 놓치지 말아야 할 점은 그런 판단을 위해 개발된 준거나 공식들이 실제로 텍스트 수준을 판단하는 과정에서 편리하게 활용될 수 있어야 한다는 것이다. 그런 점에 서 양적인 요인과 질적인 요인을 동시에 고려하여 텍스트 지수를 산출한다는 것 은 그 자체로도 지나치게 복잡하여 사용을 불편하게 하면서 서로 관련이 적은 요 인들끼리 충돌할 수 있다는 것을 고려해야 한다. 이를 위해서 양적인 요인을 고 려한 판단 과정과 질적인 요인을 고려한 판단 과정을 분리하여 텍스트 수준을 논 의하는 것이 타당하다고 본다. 양적인 요인을 고려한 텍스트 수준 설정 과정은 기계적으로 객관적인 데이터를 산출할 수 있기 때문에 지수나 공식으로 잘 구성 되고 접근성을 높인다면 실제적인 활용 가능성이 높아지게 된다.
연구자는 이렇게 정량적 접근으로 텍스트 지수와 같은 데이터를 구축하면 기 본적인 텍스트 수준 판단 과정이 상대적으로 단순화될 것이고, 다음 단계에서 각 각의 필요성에 따라 정성적인 관점으로 텍스트를 판단하고 선정하는 데 필요한
1 이 연구에서는 사용되는 용어에 초점을 맞추기보다는 어떤 관점으로 사용하고자 하는지에 관심을 두 고 있기 때문에 용어에 관한 문제는 별도로 정리해 볼 필요성만 제기하고자 한다. ‘readability’로 사용 되는 용어도 ‘이독성, 가독성, 독이성, 해독도’ 등과 같이 통일되고 있지 않다는 점, ‘텍스트의 읽고 이해 하기 쉬운 정도’ 역시 연구 내용과 관점에 따라 ‘이독성, 난도, 난이도, 곤란도, 복잡도, 복잡성’ 등으로 다양하다는 점, 문장 수준의 통사적 복잡성과 텍스트 복잡성을 동일한 수준으로 논의하는 경우가 있다 는 점 등과 관련하여 국어교육학이든 한국어교육학이든 읽기 연구 분야에서만큼은 통일된 용어 사용 이 필요해 보인다. 일단, 연구자는 이독성과 텍스트 복잡성을 유사한 것으로 보고 양적인 요인으로만 텍스트 수준을 판단하는 것으로 사용한다.
타당한 근거를 제공할 것이라고 본다. 따라서 본고에서 필요한 것은 이독성이나 통사적 복잡성을 활용한 텍스트 복잡성 판단과 관련된 기존의 논의들이다.
우선, 텍스트 수준을 판단하는 방식으로서의 이독성 연구에서 자주 언급되는 것에는 Flesch(1948 1949)의 사례와 Dale-Chall(1948)의 사례가 있다. Flesch (1948)에서는 낱말의 개수와 음절의 개수를 주요 요인으로 하여 글의 읽기 쉬운 정도를 판단하고 있다. Flesch(1948)에서 개발된 이독성 공식을 재구성하여 제 시하면 다음 쪽의 내용과 같다.2
2 http://www.readabilityformulas.com/flesch-reading-ease-readability-formula.php(2018.10.
31.검색).
그림 1. Flesch의 이독성 차트(Flesch, 1949: 239)
206.835-1.015 전체 단어 개수 전체 문장 개수
⎛⎝ ⎞
⎠-84.6
전체 음절 개수 전체 단어 개수
⎛⎝ ⎞
⎠
이 공식을 활용하기 위해서는 100개의 낱말로 된 표본 텍스트를 전제로 해야 하지만, 일반적으로는 텍스트 전체에서 문장 개수, 단어 개수, 음절 개수를 산출 하여 위 공식에 대입하면 된다. 그런데 이 공식을 쉽게 활용하도록 하기 위하여 Flesch(1949)에서는 앞쪽에 제시된 <그림1>과 같은 이독성 차트(“얼마나 쉬운 가?”)를 제공하고 있다.
읽기 쉬운 정도(이독성 지수)를 나타내는 가운데 축을 중심으로, 왼쪽의 축은 전체 문장 대비 전체 단어의 개수를 평균으로 나타낸 것이고, 오른쪽의 축은 전 체 단어 대비 전체 음절의 개수를 역시 평균으로 나타낸 것이다. 산출된 수치에 따라 왼쪽 축과 오른쪽 축에 각각 표시하고 두 위치를 직선으로 연결하면 그 사 이에 가운데 축을 지나는 부분이 해당 텍스트의 이독성 지수를 나타내게 된다.
흥미로운 것은 텍스트 읽기 쉬운 정도 산출 공식과 유사한 방식으로 정성적인 측면인 텍스트 흥미도를 지수화하여 제공하였다는 점이다. Flesch(1949)에서는 인칭 낱말의 개수와 인칭문장의 개수를 주요 요인으로 하여 텍스트 흥미도 산출 공식을 개발하고, 텍스트에 대한 인간의 흥미도 점수를 계량화할 수 있도록 하였 다. 또한 이를 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 텍스트 흥미도 차트를 다음 <그림 2>와 같이 제공하였다. 이 차트를 활용하는 방식은 이독성 차트의 활용 방식과 동 일하다. 그런데 인칭 낱말과 인칭문장 요인이 텍스트의 흥미도를 온전하게 보여 준다고 하기에는 무리가 따른다고 생각된다. 하지만 텍스트에 대한 판단 준거에 서 질적인 요인이라고 할 수 있는 부분에 대해서도 정량적인 데이터로 제시할 수 있는 가능성을 보여주었다는 데에 텍스트 흥미도 지수의 의의가 있다고 하겠다.
한편, Flesch 공식과 비슷한 시기에 발표된 Dale-Chall(1948)의 이독성 공식 은 어려운 단어의 빈도를 주요 요인에 포함시키면서 국내외적으로 비교적 널리 사용되어 온 방식이다. ‘단어 목록표에 없는 어려운 단어의 수’를 주요 요인 중 하 나로 활용하였다는 점에서 앞으로의 연구에서 참고할 만한 것이 많다고 하겠다.
단어의 빈도나 수준은 텍스트의 복잡성 또는 어려운 정도를 나타내는 기본적인 요인이라고 할 수 있기 때문이다. 다음은 Dale-Chall(1948)이 개발한 이독성 공
식이다(윤창욱 2006: 12에서 재인용).
RGS=0.1579×(U/W×100)+(0.0496×SL)+3.6365 RGS=이독성 점수
U=단어 목록에 없는 어려운 단어의 수 W=분석 대상 자료의 단어의 총수 SL=문장의 평균 길이(단어의 개수로 표시)
U/W×100=분석 대상 자료에서 전체 단어 개수 중 생소한 단어가 차지하는 비율 그림 2. Flesch의 텍스트 흥미도 차트(Flesch, 1949: 238)
Dale-Chall의 이독성 공식을 활용하기 위해서는 어휘 등급이 설정되어야 한 다. 이 경우처럼 단어 목록을 활용하여 그 목록에 없는 단어는 어려운 단어로 가 정할 수도 있고, 가능한 많은 어휘의 목록을 만들고 그 어휘마다 등급을 설정하 는 방식이 될 수도 있다. 사실 텍스트의 수준을 결정하는 데에는 낱말의 길이보 다도 낱말의 어려운 정도가 더 영향을 미칠 가능성이 크기 때문에 낱말이나 어휘 에 관한 연구는 반드시 선행될 필요가 있다. 이런 점에서 어휘 목록을 직접 개발 한 김광해(2003), 조남호(2003), 김중섭(2011), 한송화(2015) 등의 연구와 선행 연구들을 활용하여 이독성에 영향을 미치는 어휘 요인을 탐색한 구민지(2013), 고승연(2018) 등의 연구는 중요한 의미를 갖는다고 하겠다. 이렇게 하나씩 쌓인 연구 결과들이 한국어교육을 위한 통합적 어휘 목록 개발로 이어지고 그 결과를 연구자들이나 읽기 교육 담당자들이 쉽게 활용할 수 있는 시스템 구축으로 연결 된다면 더욱 의미가 클 것이다.
지금까지 살펴본 Flesch의 이독성 공식이나 Dale-Chall의 이독성 공식을 포 함하여 영어권 이독성 공식들의 경우에는 현재 웹 기반으로 이독성 지수를 자동 으로 계산해 주는 시스템을 구축하고 있다. 예를 들면, 한 사이트에서는 Dale- Chall의 공식을 수정(new Dale-Chall 공식)하여 온라인으로 쉽게 텍스트의 이독성을 판정할 수 있도록 하는 서비스를 제공하고 있다.3 그리고 Flesch의 reading ease formula 뿐만 아니라, Flesch-Kincaid Grade Level, Fog scale, Somg Index 등 다양한 방식에 의한 이독성 지수 자동 계산 서비스를 제공하는 사이트도 있다.4 다음 <그림 3>은 전자의 사이트를 캡처한 화면이다.
<그림 3> 화면의 빈칸에 영어 텍스트를 입력하면 이독성 지수가 자동으로 산 출되기 때문에 누구에게나 사용이 간편하고 접근성이 뛰어나다고 하겠다. 연구 자가 한글 텍스트를 투입해 보았는데, 제대로 된 계산 결과가 산출되지 않았다.
물론 국내의 연구에서도 평균 문장 길이와 쉬운 단어 비율을 바탕으로 이독성 공 식을 산출하고, 이를 쉽게 활용할 수 있는 ‘EasyWord 1.0’이라는 컴퓨터 프로그
3 http://www.readabilityformulas.com/free-dale-chall-test.php(2018.10.31.검색).
4 http://www.readabilityformulas.com/free-readability-formula-tests.php(2018.10.31.검색).
램을 개발하여 제시한 사례가 있다(조용구 2016나).5 그런데 아직 객관적인 이독 성 공식이 개발되는 과정에 있다고 보아야 하며, 따라서 누구나 사용할 수 있는 인터넷 기반의 자동 계산 시스템을 갖추기에는 아직 부족한 점들이 많다고 할 수 있다.
5 조용구(2016나: 85)에서는 연구자에게 요청하면 ‘EasyWord 프로그램 및 사용 설명서’를 제공해 주겠 다고 하면서 프로그램을 다른 연구자들에게 공개하고 있다.
그림 3. Dale-Chall 이독성 공식 자동 계산 사이트
한편, 국어교육이나 한국어교육 분야에서도 텍스트 수준을 설명하기 위한 다 양한 방법들이 연구되어 왔다. 앞에서 언급한 바와 같이 양적인 요인들을 중심 으로 텍스트의 수준 설정을 탐색한 연구들(윤영선 1975; 이선희 1984; 심재홍 1991; 윤창욱 2006; 이지혜 2009; 이성영 2011; 김의수·김은실 2012; 구민지 2013; 조용구 2016 등) 중에서 대표적인 사례를 살펴보자. 먼저, 독서교육을 위 한 자료로서의 비문학 텍스트의 이독성을 측정할 수 있는 공식을 개발한 윤창욱 (2006)의 연구를 들 수 있다. 이 연구에서는 국어 교과서에서 100단어로 이루어 진 비문학 텍스트 표본들을 선정하여 전문가들(학교 급별 국어 교사)에게 평정을 하게 하는 방식으로 이독성 기대 요인에 대해 조사를 실시하였다. 이를 통해 전 문가들은 ‘어려운 낱말’과 ‘문장 길이’ 요인을 이독성의 핵심 요인으로 기대하고 있음을 밝혔다. 그에 따라 개발된 이독성 공식은 다음과 같다(윤창욱 2006: 93).
Y=(0.186×X1)-(0.509×X2)+8.697 Y: 학년 수준
X1: 어려운 낱말의 수 X2: 문장의 수
윤창욱(2006)에서는 이 공식을 적용하여 교과서 텍스트들의 예상 수준을 검증 하였다. 그 결과 산출된 지수가 전문가들이 판정한 학년 수준과 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 Flesch(1949)에서와 같이 이독성 그래프를 제공하 여 굳이 공식에 대입하지 않더라도 쉽게 그 수준을 알아낼 수 있도록 하였다(윤 창욱 2006: 90 참고). 다만, 100단어로 구성된 표본 텍스트를 전제로 했다는 점 에서 그 이상의 길이로 된 텍스트에 바로 적용하기에는 한계가 있다고 하겠다.
한편 이 연구에서는 자체적으로 어휘 목록표를 제작하였는데, 기존의 어휘 빈도 나 말뭉치에 대한 몇 가지 연구를 활용한 것이다. 이렇게 해서 1차로 2,927개, 2 차로 4,671개의 목록을 만들고, 전문가 판단과 함께 수정 과정을 거쳐 5,178개의 최종 어휘 목록을 제시하였다. 그런데 연구자도 밝히고 있듯이 이렇게 제시된 어 휘 목록이 과연 타당한가에 대해서는 의문의 여지가 있다. 이런 점에서 이독성
연구에 있어서 어휘의 빈도나 수준에 관한 연구는 반드시 선행되어야 할 연구라 고 판단된다. 그럼에도 불구하고 이 연구는 양적인 요인들을 충실하게 반영하기 위해 실제적 조사를 거쳐 이독성 공식을 개발했다는 점에서 후속 연구에 시사하 는 바가 크다고 하겠다.
한국어교육 분야에서는 한국어능력시험 읽기 영역의 텍스트에 대해 Dale- Chall 공식으로 이독성을 산출한 이지혜(2009)의 연구를 들 수 있다. 그런데 영 어 텍스트에 적합하게 개발된 공식을 한국어에 그대로 적용했다는 점에서 실험 적이기는 하나 분명한 한계를 지닌다고 하겠다. 그런 점에서 구민지(2013)의 연 구는 새로운 시도라고 할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 “이독성 또는 텍스트 난 이도와 관련하여 한국어 읽기교육에서는 축적된 연구가 거의 없는 바 우선 양적 연구를 충분히 진행한 후에 그것을 기반으로 질적 요인이나 독자 요인에 대한 질 적 연구를 본격적으로 진행하는 것이 순서(구민지 2013: 13)”라고 하면서 한국어 교육을 위한 읽기 텍스트 난이도 측정 방안을 모색하였다. 그 결과 어휘 지수(어 휘 목록에 따른 개별 어휘의 난이도), 문장 길이 지수, 문법 난이도 지수, 꾸밈표 현 지수를 각각 제시하고 검증하였다. 이는 추후 활용 가능성이 매우 크다는 점 에서 현실적이고 의미 있는 연구이기는 하나, 네 요인별로 각각의 지수를 산출한 다는 점에서 아직은 다소 복잡하다는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 한국어교 육 분야에 활용될 가능성을 모색했다는 점에서 매우 의미가 있는 연구라고 할 수 있다. 여기서 한 걸음 나아가, 앞에서 언급한 영어권 이독성 공식의 사례에서와 같이 한국어에 적합하게 개발된 이독성 공식들을 적용하여 인터넷 기반으로 자 동 계산할 수 있는 환경을 만드는 과제가 남겨져 있다고 하겠다.
3. 한국어 교재 읽기 자료에의 활용 가능성
여기서는 앞에서 살펴본 이독성 공식 중 Flesch(1948)와 윤창욱(2006)의 사례 를 활용하여 한국어 텍스트에서 활용될 수 있는지를 탐색해 보고자 한다. 이를 위해 현재 사용되고 있는 한국어 교재에서 선정된 읽기 자료를 대상으로 텍스트
수준을 판정해 본다. 선정된 텍스트는 <연세 한국어 5-1>의 ‘한국어의 호칭이나 경어법을 결정하는 요인(22쪽)’과 <이화 한국어 5>의 ‘사투리의 맛과 개성(28쪽)’
이다(부록 참고). 이후로는 전자를 ‘호칭’으로 후자를 ‘사투리’로 지칭하겠다.
먼저, <호칭>과 <사투리> 두 읽기 자료의 기본 정보는 다음과 같다.
표 1. 선정된 텍스트의 기본 정보6 (단위: 개)
읽기 자료 글자 낱말 어려운 낱말 문장 문단
<호칭> 756 249 65 25 3
<사투리> 893 297 22 19 5
Flesch 공식을 활용하여 두 텍스트의 이독성을 산출해 보자. 두 텍스트의 정보 를 공식에 대입한 결과는 다음과 같다.
표 2. Flesch(1948) 공식에 따른 이독성 수준
읽기 자료 이독성 수준 계산 결과
<호칭>
<사투리>
206.835-1.015 249 25
⎛⎝ ⎞
⎠-84.6 756 249
⎛⎝ ⎞
⎠= -60.445 206.835-1.015 249
25
⎛⎝ ⎞
⎠-84.6 756 249
⎛⎝ ⎞
⎠= -63.415
<호칭>과 <사투리> 두 텍스트 모두 음수값이 산출되었다. 이는 Flesch의 읽기 쉬운 정도 점수 범위인 0점부터 100점 사이를 벗어난 수치이다. 이를 공식에 대 입하지 않고 Flesch 이독성 차트로 판단해 보아도 마찬가지로 이독성을 판단하 기가 어렵다. 전체 단어 대비 음절의 개수가 <호칭>은 3.036, <사투리>는 3.007 인데, 이는 차트에 따른 단어 대비 음절 수의 범주(1.2부터 2.0까지)를 벗어난 수
6 한국어의 경우 음절의 개수는 글자의 개수와 일치하므로 이 연구에서는 단어 개수 대비 음절의 개수를 계산할 때 글자 개수를 그대로 활용하였다. 또한 ‘어려운 낱말’이란 조남호(2003)에서 제시한 한국어 학습용 어휘 목록을 활용하여 그 목록에 없는 낱말을 의미한다. 어려운 낱말을 판정할 때 합성어나 파 생어의 경우나 표제어가 아닌 경우에는 판정이 모호할 수 있다. 이럴 경우에는 연구자가 각각의 사례 마다 개별적으로 판단하였다. 예를 들면, ‘음(音)’의 경우 ‘음성(音聲)’과 감탄사인 ‘음’이 목록에 있음에 도 불구하고 어려운 낱말로 판정하였다.
치이기 때문이다. 다만, 이 자료로만 볼 때 두 텍스트의 이독성 수준이 유사하다 는 것을 알 수 있는데, 이는 한국어 교재 5단계의 텍스트로서 두 교재 모두 적절 한 수준의 텍스트를 선정하고 있다는 점을 나타낸다고도 할 수 있겠다.
그런데 이렇게 범주를 벗어나는 이독성 수치가 산출된 이유가 궁금하지 않을 수 없다. 이를 살펴보기 위한 한 방법으로 한국어와 영어의 특징을 반영하여 텍 스트를 수정해 보았다. 즉 한국어에서 조사, 어미, 의존명사 등은 음절이나 단어 로 계산이 되지만, 영어에서는 그런 성분이 없거나 단어로 계산되지 않는 특징 을 가진다는 점을 반영하였다. 따라서 텍스트의 조사, 어미, 의존명사 등을 삭제 하고 다시 이독성을 산출하였는데, 차이를 확인만 해 본다는 차원에서 <호칭>의 경우에만 실시하였다. 그 결과 수정된 <호칭>의 글자(음절)는 507개, 낱말은 237 개, 문장은 25개이고, 이를 Flesch 공식에 대입하여 얻은 이독성 수치가 16.175 로 확인되었다.
206.835-1.015 237 25
⎛⎝ ⎞
⎠-84.6 507
25
⎛⎝ ⎞
⎠=16.175
이 결과를 이독성 지수에 따른 학년 수준으로 판정해 보면, 수정된 <호칭>이
‘매우 어려운 텍스트’라는 것을 나타낸다. 그런데 여기에는 또 다른 문제가 있다.
앞에서 언급한 이독성 차트(<그림1> 참고)를 활용하면 전혀 다른 결과가 나온다 는 점이다. 즉, 문장 당 단어 개수는 9.622, 단어 당 음절 개수는 181.044인데, 이 를 차트의 왼쪽 축과 오른쪽 축에 위치시키고 두 지점을 연결하여 얻은 이독성 수치는 대략 45 정도로서, ‘어려운 텍스트’ 정도로 판정된다. 이렇게 공식에 대입 한 결과와 차트에 대입한 결과가 다르게 나오는 이유는 역시 한국어의 특성이 영 어와는 다르기 때문으로 판단된다. 따라서 한국어의 텍스트 수준을 판단하기에 적합한 이독성 공식을 개발할 필요가 있다는 점을 새삼 보여주는 결과라고 하겠 다.
이런 점에서 한국어를 대상으로 이독성 공식 개발을 시도한 윤영선(1975), 심 재홍(1991), 윤창욱(2006), 구민지(2013), 조용구(2016) 등의 연구는 매우 의미 가 크다고 하겠다. 여기서는 윤창욱(2006)에서 개발된 이독성 공식을 활용하여 두 텍스트의 수준을 판단해 보았는데, 그 결과는 다음 <표 3>과 같다.
비록 이독성 지수의 범위를 벗어나기는 했지만, Flesch 이독성 공식에 따르면 두 텍스트의 수준은 비교적 유사하게 나왔다. 반면, 윤창욱(2006)에서 개발된 공 식을 활용한 결과 <호출>은 학년 수준이 8.062(8학년)로, <사투리>는 3.118(3학 년)로 판정되어 두 텍스트의 수준 차이가 큰 것으로 나타났다. 전체 낱말 개수 대 비 어려운 낱말의 비율이 <호출>은 약 26%이고 <사투리>는 약 8%라는 점에서 전자가 상대적으로 어려운 텍스트라는 점을 예측할 수 있다. 이런 낱말의 어려운 정도라는 요인이 윤창욱(2006)에서 개발된 이독성 공식에는 반영되었기 때문에 텍스트 수준에 차이가 있다는 결과가 나온 것이라고 판단된다. 이는 윤창욱의 공 식이 한국어 텍스트에 상대적으로 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라 하겠다.
따라서 영어권에서 개발된 이독성 공식에 의존하기보다는 한국어에 적합한 객 관적 지표들이 연구될 필요가 있다고 하겠다.
이런 결과들을 통해 텍스트 복잡성을 판단하는 과정에서 몇 가지 시사점을 얻 을 수 있다. 기본적으로는 텍스트 수준에 대한 정량적 측정이 가능하다는 점이 다. 한국어 텍스트의 수준 판단을 위해 관련되는 기대 요인을 도출하고, 이를 주 요 요인으로 하여 이독성 공식으로 개발한다면 <호칭>과 <사투리>에서와 같이 텍스트를 측정하여 그 수준을 정량적으로 제시하는 것이 실제로 가능하다는 것 이다. 이때 반드시 고려해야 할 것은 우리말의 특성이 제대로 반영되도록 하는 것이다. 이를 위해 어휘 목록 개발이 선행되어야 하고 ‘기대 요인’들이 정교하게 검증되어야 할 필요가 있다.
다음으로 얻을 수 있는 시사점은 텍스트 수준과 관련된 질적인 요인들(예를 들 면, 독자의 배경지식이나 흥미도, 텍스트의 주제나 구조 등)과 양적인 요인들은 별개로 고려될 필요가 있다는 것이다. 텍스트 수준에 대해 정량적 측정이 가능하 다는 것은 1차적으로 산출된 정량적 측정 결과를 질적인 요인들을 고려하는 정 표 3. 윤창욱(2006) 공식에 따른 이독성 수준
읽기 자료 이독성 수준 계산 결과
<호칭>
<사투리>
Y = (0.186 × 65) - (0.509 × 25) + 8.697 = 8.062 Y = (0.186 × 22) - (0.509 × 19) + 8.697 = 3.118
성적 판단 과정에서 활용할 수 있는 객관적 데이터를 생산할 수 있다는 의미를 갖는다. 따라서 정성적 판단 과정에 앞서서 이와는 별개로 정량적 측정 과정으로 서의 이독성 공식 활용은 매우 중요한 텍스트 수준 판단 절차가 될 수 있다.
마지막으로는 텍스트 수준 판정 과정이 효율적으로 이루어지기 위해서는 개 발된 이독성 공식을 쉽게 활용할 수 있는 시스템 구축이 함께 진행되어야 한다는 것이다. 영어권의 사례와 국내의 몇몇 연구들을 볼 때 참고할 수 있는 방법들이 있었다. 특히 국내의 경우, 개발된 이독성 공식들이 실제적으로 활용되고 있는 사례들은 찾아보기 어렵다. 이것은 앞으로 더 실제적으로 연구되고 개발될 필요 가 있는 영역이라고 할 수 있을 것이다.
4. 결론
지금까지 논의된 바를 정리해 보면 다음과 같다. 우선, 효율적으로 텍스트 수 준을 설정하기 위해서는 양적인 요인으로 접근하는 방식과 질적인 요인으로 접 근하는 방식을 구분할 필요가 있다. 그리고 이는 두 단계로 나뉘어 연구되거나 적용되어야 한다는 점을 강조하였는데, 이때 양적인 요인에 의한 텍스트 수준 판 단 과정이 우선되어야 할 것이다. 그리고 한국어의 특성에 맞는 텍스트 수준 설 정 방안 연구가 지속적으로 필요하다는 점 또한 지적되었다. 이와 관련하여 영어 권에서 개발된 이독성 공식들을 근거로 하여 한글 텍스트에 적용한 사례를 통해 영어의 특성과 한국어의 특성이 달라 공식을 곧바로 적용하기 힘들다는 점을 확 인할 수 있었다. 따라서 우리 언어의 특성에 맞는 이독성 공식 또는 텍스트 복잡 성 판단 준거가 개발될 필요가 있다고 하겠다.
나아가 영어권에서 개발된 이독성 공식과 관련해서 우리가 논의해 보아야 하 는 것은 두 가지 정도이다. 하나는 어휘 수준과 관련된 연구가 지속적으로 이루 어져야 한다는 점이고, 다른 하나는 이독성 공식을 편리하게 활용할 수 있는 기 반이 마련되어야 한다는 점이다. 텍스트의 읽기 쉬운 정도와 관련해서 자주 언급 되는 주요 요인 중 하나가 ‘어휘의 빈도나 수준’이다. 그런데 우리의 경우 이와 관
련된 연구가 일부 수행되기는 하였으나 쉽게 활용되고 접근성이 뛰어난 결과물 은 많다고 할 수 없다. 더구나 이런 결과들이 통합적으로 관리되고 누적적으로 보완되고 있지 않기 때문에 일반적인 활용에 한계를 갖는다고 하겠다. 이런 점에 서 이와 관련된 연구가 계속 수행되어야 하며, 그렇게 축적된 연구 결과를 바탕 으로 국립국어원과 같은 공신력을 갖춘 기관에서 ‘한국어 교육용 어휘 목록’이나
‘학교 급별 어휘 사용 빈도’ 또는 ‘수준에 따른 학년별 어휘 목록’ 등과 같은 관련 자료를 정기적으로 제공해 줄 필요가 있다.
이와 함께 개발된 이독성 공식은 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 효율성이 높으 면서도 단순화될 필요가 있다. 기존의 연구 결과들이 실제적으로 활용되지 못하 는 이유 중 하나는 공식이 복잡하고 일일이 요인들을 계산하고 공식에 대입해야 한다는 점이다. 비교적 단순하거나 짧은 텍스트는 가능할지 모르겠지만, 일반적 인 읽기 텍스트는 복잡하고 긴 경우가 대부분이다. 따라서 복잡하고 긴 텍스트의 어휘 길이, 문장 길이, 어휘 빈도나 수준 등을 계산한다는 것은 쉬운 일이 아니다.
이런 점에서 앞에서 언급한 대로 텍스트를 삽입하면 이독성 지수가 바로 산출될 수 있는 인터넷 기반의 프로그램이 서비스될 필요가 있다. 이런 기반이 구축된다 면 한국어 읽기교육용 텍스트를 수준별로 개발하는 데 실제적으로 도움이 될 것 이다.
교신: 박정진(가톨릭대학교 교육대학원 교수)(netmeenam@hanmail.net, 전화:010-2615-0836) Correspondence: Park, Jung Jin(Professor, The Catholic Univesity of Korea)(netmeenam@hanmail.
net, phone:010-2615-0836)
2018.11.15 접수, 2018.11.26 심사, 2018.12.19 게재확정
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Exploring the Possibility of Setting the Level of Korean Reading Materials Using Readability
Park, Jung Jin*
Abstract_The purpose of this study is to explore the applicability of readability to the level of Korean reading material. To do this, I reviewed the study of do- mestic and foreign studies on the text complexity and readability, and applied the results to the Korean reading material. First, in order to set the degree of text level efficiently, it is necessary to distinguish between approaching as a quantita- tive factor and as a qualitative factor. This should be studied in two stages. In this case, the criterion for judging the text level based on quantitative factors should be given priority. Also, there is a need for research on how to set the text level according to Korean characteristics. Based on readability formulas developed in the English language in relation to this, the result of applying it to the Korean text is far out of range. This is because the characteristics of English and Korean are different from each other. Therefore, it is confirmed that it is difficult to apply readability formula developed for English text directly to Korean. Furthermore, it was confirmed that the level of Korean reading material can be efficiently judged by using readability formula developed for Korean. Therefore, it is neces- sary to search for ways to easily utilize readability formula in accordance with the characteristics of Korean.
Keywords_ Readability, Text Complexity, Text Difficulty, the Degree of Text Level, Reading Materials
* The Catholic University of Korea, Professor, Reading Education, netmeenam@hanmail.net
[부록1]
한국어의 호칭이나 경어법을 결정하는 요인(연세 한국어 5-1, 22쪽)
한국어의 호칭이나 경어법을 결정하는 요인들은 무엇이며 그 영향력의 순위는 어떨까? 그 요인은 일단 서열과 친분으로 압축해 볼 수 있다. 연령, 직위, 항렬 들 은 세분하면 모두 중요한 요인들이지만 이들은 결국 서열로 통합되는 요인들이 기 때문이다.
한국어에서는 서열과 친분 두 요인 중에서 역시 서열이 앞이라고 판단된다. 우 리는 아버지나 어머니는 물론 형이나 누나도 ‘너’라고 부를 수 없으며 고등학교 1 년 선배도 ‘너’라고 부를 수 없다. 친분보다는 서열이 훨씬 막강한 힘을 발휘하고 있는 것이다. 형의 친구나 언니의 친구도 ‘너’라는 호칭을 쓸 수 없을 뿐만 아니라 반말을 쓰기도 어렵다. 친분이 서열에 압도당하기도 한다. 친구 사이에서 한 사 람이 직장 상사가 되면 적어도 남들 앞에서는 상호 평교 관계를 깨야 한다. 친구 사이에서 한 사람이 오빠 부인이 되었을 경우에도 같은 현상이 벌어진다. 그만큼 한국어에서는 서열이 친분보다 훨씬 강력한 요인이 된다.
서열이 친분보다 경어법 선택에서 우선적으로 적용되는 것은 분명하지만 서열 의 하위 요인들 사이의 우선순위는 어떠할까? 예를 들어 한 직장에서 나이 어린 상사와 연상의 부하 직원 사이에서 직위와 나이 중 어느 것이 힘이 더 센 것일까?
직위가 앞선다고 생각된다. 상사는 연하라도 존대를 해야 한다. 물론 부하 직원 도 연상이면 존대할 수 있으나, 그것은 의무 사항이라기보다는 일종의 지혜라고 보아야 할 것이다. 그러면 항렬과 연령이 갈등을 일으킬 때는 어떨까? 예를 들어 20년 연하의 아저씨와 20년 연상의 조카의 경우는 어떨까? 이 경우 항렬이 우선 이라고 생각된다. 아무리 나이가 어려도 아저씨뻘이라면 존대를 하는 경우가 많 다. 한편 친족 안에서의 서열과 직장 안에서의 서열이 갈등을 일으켰을 때는 어 떨까? 예를 들어 조카가 사장이고 삼촌이 과장이라면 어떨까? 이 경우는 친족 안 에서의 서열이 우선이라고 생각된다. 같은 직장에 다니고 직위가 낮아도 삼촌을 하대하지는 않기 때문이다. 직위의 권세가 친족 서열에서의 권세를 앞지를 수는 없다.
[부록2]
사투리의 맛과 개성(이화 한국어 5, 28쪽)
오래전부터 한국 사람들은 고유의 언어인 한국어를 사용해 왔다. 그러나 동일 한 언어를 사용하던 사람들이 여러 지역으로 흩어져 오랜 기간 왕래 없이 살다 보니 한국어는 지역에 따라 변화를 겪게 되었다. 이렇게 차이가 생긴 말을 ‘사투 리’라고 하는데 사전에서는 이것을 ‘어느 한 지방에서만 쓰는, 표준어가 아닌 말’
이라고 정의하고 있다. 사투리는 오랫동안 각 지방 사람들이 사용해 온 생활 언 어이므로 그 안에는 그 지방만이 가진 맛과 개성이 살아 있다.
경상도 사투리에서는 표준어의 “뭐라고 말했어?”를 “뭐라 카노?”라고 하는 등 긴 문장을 축약하여 짧게 말하는 경우가 많다. 그리고 표준어에는 없는 음의 높 고 낮음이 있다. 표준어에 비해 경상도 사투리가 강하게 들린다고 하는 사람들이 적지 않은 것도 바로 이 때문이다. 이러한 특징들로 인해 경상도 사람들 중에서 도 특히 경상도 남자들의 말은 무뚝뚝한 인상을 주기도 하지만 믿음직스러운 느 낌을 주기도 한다. 그래서 한국 영화에서는 강하고 속이 깊은 남자 주인공이 경 상도 사투리를 쓰는 경우를 종종 볼 수 있다.
경상도 사투리와 달리 전라도 사투리에는 음의 길고 짧음이 있다. 또한 문장의 끝을 길게 늘이는 특징이 있는데 “그래라우잉”, “좋지잉” 등의 ‘잉’은 한국 사람이 라면 누구나 알 만큼 잘 알려진 전라도 사투리의 대표적 특징이다. 이러한 까닭 에 전라도 사람들의 대화를 들으면 부드러우면서도 재미있다는 느낌이 들 수 있 다. 실제로 전라도 지역에서 발달한 판소리를 들어 보면 전라도 사투리가 가지고 있는 부드럽고 익살스러운 맛을 직접 확인해 볼 수 있을 것이다.
충청도 사투리는 경상도, 전라도 사투리와 또 다른 특징을 가지고 있다. 충청 도 사람들은 문장의 끝에 있는 ‘요’를 일반적으로 ‘유’라고 길게 발음하는 경향이 있는데 그 억양이 시골 아주머니의 마음처럼 구수하게 들린다. 또한 충청도 사람 들은 말하는 속도가 느린 편인데, 충청도 사투리를 듣다 보면 답답하기보다는 오 히려 느린 말 속에서 그들만의 편안함과 여유를 느낄 수 있다.
앞서 살펴본 세 지역의 사투리만 해도 이렇게 각양각색이듯이 한국의 사투리
는 지역에 따라 서로 다른 특징들을 가지고 있다. 오랜 시간 동안 그 지역 사람들 의 희로애락을 표현해 온 사투리에는 그들만이 가지고 있는 정서와 문화가 생생 하게 살아 있다. 따라서 사투리는 그 지방 사람들의 삶이 고스란히 담겨 있는 소 중한 문화유산이라고 할 수 있다.
