언어 연구의 주요 난제는 언어의 다양한 면에서 관찰되는 높은 가변성 때문이다. 과도한 가변성은 (예를 들어 음소 중복과 같은 현상때문에) 의사소통을 불가능하게 만든다. 반면, 가변성이 부족하면 과도한 통제로 인하여 능숙하지 못하게 된다. 중간 정도의 가변성은 적절할 뿐 아니라 새로운 환경에 적응할 수 있게 하는 유연성을 보장해 준다. 다양한 분야에서 이러한 가변성을 분리하는 연구에도 불구하고 언어 연구에는 거의 시도되지 않고 있다. 본 연구는 비선형 역학 시스템 분석에서의 최신 연구를 이용하여 가변성을 좋은 가변성과 나쁜 가변성으로 분리하는 방법을 소개한다. 이 분석 방법을 통하여 가변성 공간을 두 개로 분리한다. 즉, 과제의 성공에 영향을 미치는 공간인 제어 다양체 공간과, 과제의 성공과는 무관한 공간인 비제어 다양체 공간으로 구분한다.
A primary complication in linguistic studies is the high degree of variability observed in various aspects of languages. Excessive variability leads to failure to communicate (e.g. caused by overlap in phonemic categories). Lack of variability, on the other hand, can lead to excessive control, which can in turn lead to disfluency. A middle range of variability is not only benign but has been shown in several domains to provide flexibility that supports adaptation to novel circumstances. Although the studies that have begun to separate these kinds of variability have been performed in diverse domains, little has been done in languages. This study proposes to take advantage of advances in nonlinear dynamic systems analysis to partition non-structured variability into two classes: benign flexibility and destructive noise. We rely on two complementary approaches for quantifying flexibility. The method identifies those dimensions within a task space that affect the success of the task (the controlled manifold or CM) as well as those that vary without affecting the success of the task (the UCM).
