계산주의적 시각단어재인 모델에서의 시각이웃과 음운이웃 효과

본 논문은 인간의 언어정보처리 과정 중 시각단어재인(visual word recognition) 과정에서 음운정보 (phonological information)와 철자정보(orthography information)의 역할 및 심성어휘집의 표상(representation) 형태를 알아보기 위해 신경망(neural network)을 이용한 계산주의적 모델(computational model)을 제안한다. 제안하는 모델은 한국어 2음절을 입력 값으로 사용하는 입력층(input layer)， 은닉층(hidden layer) 그리고 의미를 표현하는 출력층(output layer)으로 구성된 전방향 신경회로망(feed forward network) 구조로 설계하였다. 실험결과 계산주의적 모델은 한국어에 대한 시각 단어재인 시 보이는 언어현상 중 음운， 철자 이웃 크기효과(phonological and orthographic neighborhood effect)를 나타냈으며， 이를 통해 한국어 시각난어재인 과정에서 심성어휘집이 음운정보로 표상되어 있음을 시사하는 증거를 보였다.