단어 길이에 따라 달라지는 놀이
분석일 2026-10-04 · 2026-10-28 글 수정 · 사전 탐구
이 보고서의 조건
명사 212,935개를 글자 수에 따라 나눴습니다.
사람 이름·장소 이름도 포함한 목록입니다. 이 보고서는 사람·장소 이름도 포함한 자료를 살펴봅니다. 현재 기본 검색은 이를 제외한 명사 200,349개를 사용합니다. 분석 당시의 규칙으로 센 결과입니다. 검색 설정을 바꿔도 이 숫자는 바뀌지 않습니다.
예시를 살펴볼 때의 규칙
예시의 규칙 명사 · 2글자 이상 · 두음 규칙 켬 · 분야 모두 포함
분석에 쓴 사전과 단어 목록으로 예시를 확인합니다. 보고서 전체의 숫자를 새로 세는 기능은 아닙니다. 다른 조건의 예시는 링크 아래에 따로 적었습니다.
자료 버전 stdict-20260906-chainlab-1 · 규칙 버전 chainlab-dueum-1 · 데이터 기준 · 사전·게임 인정 차이
살펴본 방법
이 보고서 목록의 명사 212,935개를 글자 수에 따라 나눴습니다. 글자 수는 ‘사과’는 2글자, ‘자전거’는 3글자로 세는 방식입니다.
핵심 결과
평균 길이는 3.12글자입니다. 3글자 단어가 89,916개로 가장 많고, 2글자 단어는 62,502개입니다. 2~3글자 단어를 합치면 152,418개(71.58%), 2~4글자를 합치면 195,343개(91.74%)입니다.
이름 포함 명사 목록의 예시이름을 포함한 두 글자 이상 명사·두음 규칙 켬의 단독 검색입니다. 전체 통계를 다시 세는 기능은 아닙니다.
길이별 단어 수
같은 기준으로 센 값을 아래에서 비교할 수 있습니다.
| 길이 | 단어 수 | 전체에서 차지하는 비율 |
|---|---|---|
| 2글자 | 62,502개 | 29.35% |
| 3글자 | 89,916개 | 42.23% |
| 4글자 | 42,925개 | 20.16% |
| 5글자 | 11,215개 | 5.27% |
| 6글자 | 4,099개 | 1.93% |
| 7글자 | 1,427개 | 0.67% |
| 8글자 | 553개 | 0.26% |
| 9글자 | 186개 | 0.09% |
| 10글자 | 63개 | 0.03% |
| 11글자 | 25개 | 0.01% |
| 12글자 | 18개 | 0.01% |
| 13글자 | 3개 | 0.00% |
| 14글자 | 2개 | 0.00% |
| 15글자 | 0개 | 0.00% |
| 16글자 | 1개 | 0.00% |
길이별 단어 수
2글자
- 단어 수
- 62,502개
- 전체에서 차지하는 비율
- 29.35%
3글자
- 단어 수
- 89,916개
- 전체에서 차지하는 비율
- 42.23%
4글자
- 단어 수
- 42,925개
- 전체에서 차지하는 비율
- 20.16%
5글자
- 단어 수
- 11,215개
- 전체에서 차지하는 비율
- 5.27%
6글자
- 단어 수
- 4,099개
- 전체에서 차지하는 비율
- 1.93%
7글자
- 단어 수
- 1,427개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.67%
8글자
- 단어 수
- 553개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.26%
9글자
- 단어 수
- 186개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.09%
10글자
- 단어 수
- 63개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.03%
11글자
- 단어 수
- 25개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.01%
12글자
- 단어 수
- 18개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.01%
13글자
- 단어 수
- 3개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.00%
14글자
- 단어 수
- 2개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.00%
15글자
- 단어 수
- 0개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.00%
16글자
- 단어 수
- 1개
- 전체에서 차지하는 비율
- 0.00%
숫자 읽기
괄호 안의 비율은 전체 212,935개 중 그 길이의 단어가 차지하는 몫입니다. 0.00%로 보이는 줄에도 단어가 있습니다. 아주 작은 비율을 소수점 둘째 자리까지 반올림했기 때문입니다.
놀이에 활용하기
두 글자만 쓰면 전체의 29.35%를 사용합니다. 2~4글자까지 쓰면 긴 말을 줄이면서도 전체의 91.74%를 사용할 수 있습니다. 처음 하는 사람을 위한 놀이에는 길이뿐 아니라 잘 아는 말인지도 함께 살펴야 합니다.
알아둘 점
짧은 단어도 낯설 수 있습니다. 또 글자 수를 제한하면 다음에 이을 말이 줄어듭니다. 원래 목록에서는 이을 말이 있던 단어도 막힐 수 있으므로, 바뀐 규칙으로 다시 세어야 합니다.
분석 기준
사용자가 제공한 표준국어대사전 파일 88개를 살펴봤습니다. 파일 이름은 「전체 내려받기_표준국어대사전_JSON_20260906.zip」입니다. 이름에 적힌 날짜가 실제 자료를 만든 날짜인지는 따로 확인하지 않았습니다.
사전의 436,587개 항목 중 ‘단어’로 분류되고 명사 뜻이 있는 것을 골랐습니다. 명사는 사람·사물·장소 등의 이름을 나타내는 말입니다. 이 보고서의 이 보고서의 기준 목록은 두 글자 이상이며 한글로만 적힌 말 212,935개입니다. 사람 이름·장소 이름·전문 분야의 말도 포함합니다. ‘것’처럼 다른 말과 함께 쓰이는 의존 명사와 ‘그’ 같은 대명사는 이 이 보고서의 기준 목록에 넣지 않았습니다.
현재 정리 기준은 한글 바로 뒤에 붙은 두 자리 이상의 끝자리 숫자를 먼저 지우고, 그다음 붙임표(-)와 ^ 기호를 지웁니다. 이 과정을 거친 뒤에도 숫자나 다른 기호가 남으면 목록에서 뺍니다. 컴퓨터에 서로 다르게 저장된 같은 한글도 같은 글자로 맞췄습니다. 이 처리를 ‘유니코드 NFC 정규화’라고 합니다. 글자가 같으면 한 번만 셌습니다. 띄어 쓴 여러 말을 붙여 새 단어로 만들지는 않았습니다.
‘응답 수’는 다음 차례에 낼 수 있는 서로 다른 단어의 수입니다. 방금 낸 단어는 다시 쓸 수 없으므로 뺐습니다. 그 전에 쓴 단어는 빼지 않았습니다. 따라서 실제 놀이에서 남은 단어 수와는 다를 수 있습니다. 사람들이 얼마나 자주 쓰거나 잘 아는 말인지, 이길 가능성이 얼마나 되는지는 조사하지 않았습니다.