일본어
가나 50음·한자(한국 한자음 매핑)·조사 1:1 대응 — 한국어와 구조가 같은 일본어를 한자·읽기·단어 DB로 파고드는 앱
이 언어앱의 특징
한자 2,285자(JLPT N5 79·N4 166·N3 367·N2 367·N1 1,232 + 회화 74) 한국어 훈음 100% + 음독·훈독, 한자↔읽기↔단어 링크(한자 시트 '읽기별 단어', 단어 시트 '한자 분해')
한국 한자음 받침 → 일본 음독 규칙(ㄱ→ク/キ · ㄴ,ㅁ→ン · ㄹ→ツ/チ · ㅂ→ウ · ㅇ→ウ/イ)으로 1,078자를 훈음의 '음'으로 자동 그룹화하는 한자음 매핑 화면
조사 1:1 매핑(は=은/는, が=이/가, を=을/를, に/で/へ/と/も/の/から/まで) 20종 + 종조사 ね/よ/か/な/の/かな 문법 레슨과 테스트
JLPT N5~N1 단어 8,600어(후리가나 분절 7,343)를 급수별 화면에서 루비로 표시, N5·N4 1,411어는 한국어 뜻 완비
가나 50음 차트(행별 색), 한자 스테이지(JLPT 급수별)·한자 퀴즈·한자 사전, 외래어(가이라이고) 화면
회화 자막 가중 빈도 한자 1,078·단어 2,500(R1~R4 cliff)과 ko/zh/ja 4-way 한자 교차참조 80자
복습 덱 5종(L1 회화·native 회화체·R1 골격·한자 80·교육부 어휘) + 일본어 TTS(ja-JP 남/녀)
학습 흐름
- 가나 차트로 50음 → 한자음 매핑으로 한국 한자음에서 음독 유추
- 한자 스테이지(kanji_stages, JLPT 급수) → 한자 퀴즈 → 한자 사전
- 문법 레슨 조사 20종·종조사 학습 + 테스트
- 회화(conversation → episode) L1 스토리 40턴(민준×사쿠라) 채팅 버블·후리가나 → 문장 플래시카드
- JLPT 단어·주제 단어·빈도 단어·외래어로 어휘 확장
- 복습 덱(flashcard 5종) → 진행 → 프로필 앱 업데이트
수록 분량
절벽구간 회화 빈도 R1~R4 — 단어·한자
무엇으로 정했나 — 일본 드라마·애니·영화 자막 12,277편의 가중 빈도 목록에서 누적 커버리지가 55 / 60 / 70 / 80%에 도달하는 순위를 경계로 삼았다: R1 = 1~294위, R2 = 295~437위, R3 = 438~998위, R4 = 999~2,500위. '절벽'은 곡선의 기울기가 뚝 떨어지는 지점이다 — 단어 1개가 벌어주는 커버리지가 R1에서는 평균 0.19%p인데 R2 0.035%p, R3 0.018%p, R4 0.007%p로 급락한다(R1 단어 하나 = R4 단어 약 28개 값어치).
누적 커버리지 곡선(주황). 빨간 수직 점선이 각 절벽 — 앞쪽은 몇 백 단어로 가파르게 오르고, 절벽을 지날수록 같은 노력으로 얻는 커버리지가 확 줄어든다.
단어 절벽구간 · 한자 절벽구간
| 구간 | 순위 범위 | 단어 수 | 누적 커버리지 | 한자(신규) | 한자(누적) |
|---|---|---|---|---|---|
| R1 회화 골격 | 1~294 | 294 | 55.2% | 140 | 140 |
| R2 일상 어휘 | 295~437 | 143 | 60.2% | +86 | 226 |
| R3 확장 어휘 | 438~998 | 561 | 70.2% | +281 | 507 |
| R4 심화 어휘 | 999~2,500 | 1,502 | 80.3% | +571 | 1,078 |
한자 절벽구간은 각 구간의 단어를 한자로 분해해 얻는다 — R1 294단어 안에만 unique 한자 140자가 들어 있고, top2,500 전체에서 1,078자가 나온다. 앱의 한자 스테이지(빈도순 모드)·발음부 정렬이 이 구간을 그대로 쓴다.
한자 절벽구간 그래프
한자 노출(단어 빈도로 가중) 누적 곡선(금색). 빨간 수직 점선은 절벽구간별 누적 한자 수 지점 — 140자로 한자 노출의 57%, 226자로 69%, 507자로 89%가 덮인다. 단어 곡선보다 앞쪽이 더 가팔라서, 자주 나오는 한자 소수를 먼저 잡는 효율이 단어보다도 크다. (100% = 회화 top2,500 단어에 등장하는 한자 노출 전체 기준)
JLPT N5~N1 단어는 절벽구간에 어떻게 들어있나
| 급수 | 단어 수 | R1 | R2 | R3 | R4 | 2,500위 밖 | 회화 top2500 포함률 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| N5 | 735 | 107 | 39 | 124 | 144 | 321 | 56% |
| N4 | 676 | 34 | 33 | 105 | 166 | 338 | 50% |
| N3 | 2,135 | 76 | 25 | 132 | 400 | 1,502 | 30% |
| N2 | 1,744 | 6 | 2 | 15 | 82 | 1,639 | 6% |
| N1 | 2,698 | 18 | 3 | 17 | 106 | 2,554 | 5% |
거꾸로 구간 쪽에서 보면 — R1 294어의 구성은 N5 107 · N4 34 · N3 76 · N2 6 · N1 18 · 급수 없음 53. 회화 골격인 R1조차 N5+N4는 48%뿐이고, N3 단어(76어)가 N4(34어)의 두 배 이상 섞여 있으며, 俺·僕 같은 회화 인칭은 N1에 가 있다.
왜 JLPT 순서가 아니라 절벽구간 순서인가
- 급수를 올려도 회화가 늘지 않는다 — N2 단어의 94%, N1 단어의 95%가 회화 top2,500 밖이다. 시험·문어 중심 목록이라 상급으로 갈수록 대사에서 만날 일이 없는 단어가 쌓인다.
- 회화 골격이 급수 곳곳에 흩어져 있다 — JLPT 순서로 가면 R1 골격 294어를 N5~N1까지 다 돌아야 완성한다(위 표의 R1 열). 절벽 순서로 가면 294어에서 바로 끝난다.
- 노력 대비 효율이 절벽에서 갈린다 — R1 단어 하나의 커버리지 기여가 R4 단어의 약 28배. 같은 100단어를 외워도 어느 구간이냐에 따라 체감이 완전히 다르다.
- 한자도 같은 결론 — 최다 빈도 한자(R1 상위 294자)에서 가장 많은 급수는 N5가 아니라 N3(112자, N5+N4는 44%)이고, N1 한자의 76%는 회화 2,500위 밖이다. 그래서 앱의 한자 스테이지 기본이 빈도순이고, JLPT는 배지·보조 필터로만 남겼다.
다른 자료와의 교차 검증
- JLPT 전체 목록(8,586어) — 자막 top2,500의 81%를 커버한다(R1 78% · R2 83% · R3 83% · R4 81%). 즉 JLPT를 다 외우면 회화 어휘 대부분을 '결국' 만나지만, 위 표처럼 만나는 순서가 회화 빈도와 어긋나는 것이 문제다.
- 일반 문어 혼합 빈도(웹·뉴스 기반 혼합 빈도표) top2,500 — 자막 top2,500과 41%만 겹친다(R1 67% → R2 58% → R3 45% → R4 32%). 기능어 골격은 문어와도 공유되지만 뒤로 갈수록 회화 어휘와 문어 어휘가 완전히 갈라진다 — 범용 빈도 목록 대신 자막 코퍼스로 절벽을 정한 이유다.
- 구간 안 '급수 없음' 단어 — R1~R4 합쳐 866어(35%)는 JLPT 어느 급수에도 없다(회화체 축약·감탄사·인명 등). 이 중 한자어 598어는 앱 DB에 '회화 전용'으로 별도 수록했다.
음성
기기 TTS ja-JP 남/녀(TtsService). 합성 mp3 미도입 — 다국어 합성 엔진 또는 Google Wavenet ja-JP 후보로 미결.
참고
- zh(중국어유니버스) 구조를 그대로 따라 2026-08-16 Flutter로 재작성. 和風 팔레트(紅 #BC002D·藍·金·墨·和紙·抹茶·桜), 落款·青海波·鳥居 장식.
- 미결: L1 ep2~5·L2·L3 작성, 간사이(south) 변형판, 합성 TTS, 동사 활용·경어 문법 확장, N3 이하 한국어 뜻 채우기, 회화 버블 후리가나 루비 적용.
- 일본어는 한국어와 SOV·교착어·경어 체계가 같아 '이상적 1:1 매핑' 언어로 분류(Main 14 canonical 후보).