어떤 단어부터
외워야 하나
가장 빈도가 높은 1,000개 단어족이 문어의 약 72%, 구어의 80% 이상을 덮는 반면, 열 번째 천 단위가 더하는 것은 1퍼센트포인트에 못 미칩니다 (Nation과 Waring, 1997; Nation, 2006). 그러니까 어떤 방법을 고르느냐보다 어떤 단어를 고르느냐가 더 큽니다. 순서는 취향의 문제가 아닙니다. 먼저 2,000–3,000개 단어족을 소진하고, 그다음 4,000에서 9,000 사이의 중빈도 구간으로 갑니다. Schmitt와 Schmitt (2014)는 이 구간을 노출만으로 붙기에는 너무 드물고 건너뛰기에는 너무 흔한 구간이라고 설명합니다. 그 이후로 가장 좋은 다음 단어는 방금 필요했는데 갖고 있지 않았던 단어입니다.
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단어 빈도는 극단적으로 치우쳐 분포한다
대부분의 조언은 어휘를 치워야 할 더미처럼 다루면서, 어느 천 단어나 다른 천 단어와 대략 같은 값어치인 것처럼 말합니다. 언어는 그렇게 분포하지 않습니다. 빈도는 매우 가파른 거듭제곱 법칙을 따릅니다 — Zipf (1949)가 기술한 그 모양입니다 — 한 줌의 단어가 말해지고 쓰이는 거의 전부를 담당하고, 나머지는 아주 긴 꼬리로 얇아집니다.
실무적 귀결은 구간이 서로 바꿔 쓸 수 없다는 것입니다. 아래 각 행은 빈도순 천 개 단어족이며, 그 구간이 보통의 문어 커버율에 무엇을 더하는지를 보여 줍니다.
| 빈도 구간 | 닿는 커버율 | 안에 든 것 |
|---|---|---|
| 첫 1,000개 단어족 | 문어의 약 72%, 구어의 80% 이상 | 기능어와, 모든 문장이 조립되는 일상적 동사·명사 — 평생 배울 것 중 가장 수지맞는 덩어리 |
| 두 번째 천 단위 | 대략 80%까지 | 같은 단어 수로 약 8포인트 더. 여전히 흔한 어휘이고, 여전히 건너뛸 이유가 없는 곳 |
| 세 번째 천 단위 | 대략 84%까지 | 약 4포인트 더. 정수 퍼센트로 값을 치르는 마지막 구간이자 Schmitt와 Schmitt (2014)가 고빈도 어휘라 부르는 범위의 끝 |
| 네 번째~아홉 번째 천 단위 | 84%에서 98%로 실어 나름 | 중빈도 영역. 구간당 1~2포인트. 자주 마주치기에는 너무 드물고, 빼기에는 너무 흔함 |
| 열 번째 천 단위 너머 | 천 개당 1포인트 미만 | Zipf의 꼬리. 몇 년을 읽어야 한 번 마주칠 단어가 수만 개 있고, 그중 급한 것은 없음 |
커버율은 문어 수치이며 Nation과 Waring (1997), Nation (2006)에서 왔습니다. 구어는 낮은 구간에서 더 높고 높은 구간에서 더 낮게 나옵니다. 대화가 더 작은 핵심을 재사용하기 때문입니다. 이는 영어의 수치입니다. 굴절이 풍부한 언어는 한 단어족이 더 많은 형태를 덮으므로 분포가 다릅니다. 어떤 언어로든 옮겨 가는 것은 정확한 퍼센트가 아니라 곡선의 모양 — 처음에는 가파르고 열 번째 천 단위에서는 거의 평평한 — 쪽입니다.
"외워야 할 단어"라고 불리는 세 가지 다른 목록
어떤 어휘를 외울지에 대한 논쟁은 대개 서로 다른 세 목록을 손에 든 사람들이 그 셋을 같은 말로 부르는 논쟁입니다. 이들은 경쟁자가 아니라 단계이며, 각각 다른 자리에서 옳습니다.
- 빈도 목록. 대규모 말뭉치에서 얼마나 자주 나오는지로 순위를 매긴 단어. 객관적이고 몰개성적이며 세 번째 천 단위까지는 무적입니다. 그 단어들은 앞으로 읽고 듣는 모든 것에 나오기 때문입니다. 약점은 당신에 대해 아무것도 모른다는 것 — 그리고 그 점이 문제가 되는 것은 단어가 "아무도 피할 수 없을 만큼 흔한" 수준을 벗어난 뒤부터입니다.
- 주제별·교재 목록. 상황별로 묶은 단어. 공항, 식당, 사무실. 범위가 정해진 눈앞의 필요에는 유용하고 손에 잡기 쉽지만 빈도에는 눈이 멉니다. 주제별 목록은 드문 명사를 흔한 동사보다 먼저 기꺼이 가르치고, 같은 의미장의 단어를 함께 제시하면 아직 새로울 때 서로 간섭합니다.
- 자기 단어. 무언가를 이해하고 싶거나 말하고 싶어서 직접 찾아본 단어. 여기에는 진짜 부호화상의 이점이 있습니다 — Laufer와 Hulstijn (2001)은 필요해서 찾고 의미를 스스로 고른 단어가 건네받은 단어보다 더 잘 남는다고 보고했습니다 — 다만 순서라는 것이 전혀 없고, 내버려 두면 드문 쪽으로 기웁니다.
이웃한 질문, 목표와 CEFR 수준으로 본 총량은 언어를 말하려면 몇 단어가 필요한가.
다음 한 번을 쓸 값어치가 있는 단어
어떤 만남이든 같은 몇 초가 듭니다. 그러니 의미 있는 질문은 그 몇 초가 무엇을 사느냐뿐입니다. 각 행은 단어의 값어치를 바꾸는 성질, 그에 대해 연구가 말하는 것, 그리고 표를 만들지 않고 적용하는 방법입니다.
| 보는 것 | 연구가 말하는 것 | 실제 모습 |
|---|---|---|
| 어느 구간에 있는가 | Nation과 Waring (1997); Nation (2006): 첫 3천 개는 정수 포인트로, 이후는 소수로 커버율을 삼 | 고빈도 핵심을 먼저 소진하세요. 어떤 목표도 이 순서를 바꾸지 않습니다. 당신에 관한 사실이 아니라 언어에 관한 사실이기 때문입니다 |
| 노출이 가져다줄 것인가 | Schmitt와 Schmitt (2014); Cobb (2007): 중빈도 단어는 너무 드물어 읽기만으로는 만남 횟수가 부족함 | 4,000에서 9,000 사이의 단어야말로 의도적 복습이 존재하는 이유입니다. 첫 천 개는 어차피 마주칩니다 |
| 내가 접하는 것에 나오는가 | Webb과 Rodgers (2009): 약 3,000개 단어족이 TV의 95%를, 7,000개가 98%를 덮음 | 세 번째 천 단위 위에서는 실제로 보고 읽는 것이 일반 말뭉치 순위보다 더 잘 골라 냅니다 |
| 내가 직접 필요로 했는가 | Laufer와 Hulstijn (2001): 필요·탐색·평가가 노출과 무관하게 파지를 높임 | 뭔가를 말하려고 찾아본 단어는 절반쯤 부호화된 채로 들어옵니다. 남겨 두되, 핵심 대신이 아니라 그 옆에 |
| 거의 공짜인가 | de Groot과 Keijzer (2000): 동족어는 견줄 만한 비동족어보다 빨리 학습되고 천천히 잊힘 | 이미 쓸 수 있는 동족어는 건너뛰되, 거짓 짝은 남기세요. 그만큼 쉽게 잘못 배웁니다 |
| 얼마나 딸려 오는가 | Bauer와 Nation (1993): 한 성원을 알면 굴절형과 규칙 파생은 대체로 예측 가능해짐 | 어근이 파생어보다 값집니다. help를 배우면 help, helpful, helper가 딸려 옵니다 |
취향을 말하는 것은 네 번째 행뿐입니다. 나머지 다섯은 언어의 구조와, 당신이 접하는 것의 구조에 관한 이야기이며, 그래서 선별은 자기 심리에 대해 아무것도 몰라도 당길 수 있는 지렛대가 됩니다. 여기에 없는 것도 눈여겨보세요. 단어가 얼마나 흥미로운지, 얼마나 예쁘게 들리는지, 마침 들어간 수업 교재에 있었는지.
중빈도 문제
Schmitt와 Schmitt (2014)는 행정적으로 들리지만 실은 그렇지 않은 제안을 내놓았습니다. 어휘를, 어느 강좌나 가르치는 첫 3,000개 단어족인 고빈도와, 약 9,000 너머로 아무도 가르치지 않고 아무도 필요로 하지 않는 저빈도, 그리고 그 사이에 있으면서 이름이 없었고 대체로 그 때문에 계획도 없었던 중간 영역으로 나눈 것입니다. 이들의 요점은 대부분이 조용히 멈춰 서는 곳이 바로 거기라는 것입니다. 대화를 따라가는 것과 사전 없이 소설을 읽는 것 사이에 있고, 모두가 집중하는 핵심보다 몇 배 큽니다.
이 구간을 까다롭게 만드는 것은 두 기제 사이에 낀 상태입니다. 노출이 감당하기에는 너무 드뭅니다. 단어가 남으려면 여덟에서 열두 번 정도의 흩어진 만남이 필요한데 (Nation과 Wang, 1999; Webb, 2007), 일곱 번째 천 단위의 단어는 재미로 읽는 것 안에 그만큼 여러 번 나타나지 않습니다. Cobb (2007)은 바로 이것을, 많은 양의 텍스트를 부수적 학습 시뮬레이션에 통과시켜 모형화했고, 아무리 많이 읽어도 읽기만으로는 중간 구간의 대부분이 학습되지 않은 채 남는다는 것을 찾아냈습니다. 그렇다고 건너뛰기에는 너무 흔합니다. 84% 커버율과, Hu와 Nation (2000)이 도움 없는 이해와 연결하는 98% 사이의 차이를 만드는 것이 바로 그 단어들이기 때문입니다.
이 협공이 의도적이고 흩어진 복습의 실무적 논거이며, 노력이 어디에 놓여야 하는지에 대해 이상하리만치 정확합니다. 첫 천 개는 도움이 거의 필요 없습니다. 어떤 입력에서든 계속 마주칩니다. 만 개 너머의 꼬리도 도움이 필요 없습니다. 급하지 않기 때문입니다. 중빈도 영역만이 만남이 저절로 일어나지 않으면서 단어는 그만한 값어치가 있는 유일한 자리입니다 — 이는 복습 시스템의 값어치가 거의 전적으로 "무슨 단어를 넣느냐"에 달려 있다고 말하는 것과 같습니다.
각 단어 출처가 끝나는 지점
단어를 고르는 어떤 방법도 한동안은 작동하다가 멈춥니다. 멈추는 지점을 아는 것이 좋아하는 방법을 갖는 것보다 쓸모 있습니다. 실패는 방법이 틀려서인 경우가 드물고, 아직 맞던 지점을 지나서까지 붙들고 있어서인 경우가 많기 때문입니다.
마지막 행은 대부분이 눈치채지 못한 채 서 있는 자리입니다.
| 출처 | 내주는 것 | 끝나는 지점 |
|---|---|---|
| 일반 빈도 목록 | 핵심을, 올바른 순서로, 다른 어떤 방법보다 빠르게 | 세 번째 천 단위 언저리. 순위가 당신의 입력과 어긋나기 시작하고 단어가 자의적으로 느껴지는 곳 |
| 강좌나 주제별 목록 | 범위가 정해진 상황과, 계속할 만큼의 구조 | 주제 밖의 것이 필요해지는 순간 — 애초에 빈도순으로 정렬된 적도 없었습니다 |
| 읽기와 보기 | 고빈도 핵심과의 반복적이고 맥락 있는 만남을, 노력 비용 없이 | 중빈도 구간에서. Cobb (2007)이 만남이 그냥 너무 성겨서 일을 끝내지 못한다고 찾아낸 곳 |
| 직접 모은 단어 | 높은 관여 부하와, 말하고 싶었던 것에 대한 완벽한 적합성 | 어디서도 끝나지 않습니다 — 다만 드물고 무질서한 쪽으로 기울어 보조로는 작동하고 계획 전체로는 실패합니다 |
네 행을 관통하는 모양은, 어떤 단일 출처도 전 범위를 덮지 못하며 중빈도 구간이 그 모두의 틈으로 떨어진다는 것입니다. 초급 목록에는 너무 높고, 자기 검색에는 너무 낮고, 입력이 가져다주기에는 너무 드뭅니다. 이 구간에 필요한 것은 더 나은 출처가 아니라 보통의 생활이 주는 것보다 더 흩어진 만남입니다. 두 만남 사이에 단어에게 무슨 일이 일어나는지는 외운 단어를 왜 잊어버리나.
그 몇 초를 옳은 단어에 쓰기
선별이 지렛대라면, 시스템이 할 일은 고른 단어를 충분히 자주 눈앞에 놓는 것입니다. 일정을 짜게 하지 않으면서요. LearnScreen은 이미 가지고 있는 순간 — 휴대폰으로 손이 가는 동작 — 을 씁니다. 그래서 노력은 "어떤 단어인가"를 정하는 데 들어가고, "그것을 위한 시간을 찾는 데"는 들어가지 않습니다.
목록은 이미 정렬돼 있다
18개 주제에 1,080단어 이상을 선별해, 교재의 한 장이 우연히 도입한 순서가 아니라 일상 핵심이 전문 어휘보다 먼저 오도록 배열했습니다. 학습 대상으로 11개 언어를 쓸 수 있습니다.
자기 단어가 그 옆에 놓인다
번역·발음 표기·예문이 붙은 자기 단어를 무제한으로. 어떤 일반 목록도 미리 알 수 없는 중빈도 단어와 개인적으로 필요해진 단어가, 열지 않게 되는 별도 묶음이 아니라 핵심과 같은 줄에 들어갑니다.
만남은 저절로 온다
휴대폰은 하루 약 186번, 깨어 있는 한 시간당 약 11.6번 확인됩니다 (Reviews.org, 2026). Apple의 스크린 타임 API로 LearnScreen은 고른 앱을 차단하고 피드가 있었을 자리에 단어 하나를 놓습니다. 드문 단어에 필요한 만남이 일정 없이 일어납니다.
- 돌아오는 순서는 라이트너 시스템이 정합니다. 틀린 단어는 더 일찍 돌아오고 맞힌 단어는 기하급수적으로 간격이 벌어집니다. 긴 목록을 감당할 만한 하루치 만남으로 바꾸는 것이 이것입니다.
- 양은 당신이 정합니다. 한 번에 3~20단어, 차단이 돌아오는 빈도도 마찬가지입니다. 기본 설정이면 하루 약 25회의 인출 시도, 흩어서 약 2분 30초입니다.
- 누르기 전까지 답은 가려져 있습니다. 각 카드는 읽기가 아니라 인출 시도이고, 전이되는 것은 그 방향입니다: 능동 어휘와 수동 어휘.
- 오프라인으로 작동하고 계정이 필요 없습니다. 한 번 설치하면 카드와 차단은 네트워크 없이 작동합니다. iCloud 백업은 저희 서버가 아니라 당신 자신의 비공개 데이터베이스에 쓰이고, 가입할 것이 없습니다.
이어서 읽기
- 언어를 말하려면 몇 단어가 필요한가 — 목표와 CEFR 수준으로 본 과제 전체의 크기.
- 하루에 몇 단어인가 — 고른 목록을 지나가는 속도.
- 단어는 문맥으로 외워야 하나 — 단어를 고른 뒤 카드에 무엇을 담을 것인가.
- 외운 단어를 왜 잊어버리나 — 두 만남 사이에 단어에게 무슨 일이 일어나는가.
- 수동적 학습은 정말 효과가 있나 — 노출만으로 무엇이 생기고 어디서 멈추는가.
- 능동 어휘와 수동 어휘 — 뜻은 아는데 말할 때 안 나오는 이유.
자주 묻는 질문
출처
- Nation, I. S. P., & Waring, R. (1997). Vocabulary size, text coverage and word lists. In N. Schmitt & M. McCarthy (Eds.), Vocabulary: Description, Acquisition and Pedagogy (pp. 6–19). Cambridge University Press.
- Nation, I. S. P. (2006). How large a vocabulary is needed for reading and listening? Canadian Modern Language Review, 63(1), 59–82.
- Schmitt, N., & Schmitt, D. (2014). A reassessment of frequency and vocabulary size in L2 vocabulary teaching. Language Teaching, 47(4), 484–503.
- Zipf, G. K. (1949). Human Behavior and the Principle of Least Effort. Addison-Wesley.
- Adolphs, S., & Schmitt, N. (2003). Lexical coverage of spoken discourse. Applied Linguistics, 24(4), 425–438.
- Hu, M., & Nation, P. (2000). Unknown vocabulary density and reading comprehension. Reading in a Foreign Language, 13(1), 403–430.
- Laufer, B., & Ravenhorst-Kalovski, G. C. (2010). Lexical threshold revisited: Lexical text coverage, learners’ vocabulary size and reading comprehension. Reading in a Foreign Language, 22(1), 15–30.
- Webb, S., & Rodgers, M. P. H. (2009). Vocabulary demands of television programs. Language Learning, 59(2), 335–366.
- van Zeeland, H., & Schmitt, N. (2013). Lexical coverage in L1 and L2 listening comprehension: The same or different from reading comprehension? Applied Linguistics, 34(4), 457–479.
- Cobb, T. (2007). Computing the vocabulary demands of L2 reading. Language Learning & Technology, 11(3), 38–63.
- Laufer, B., & Hulstijn, J. (2001). Incidental vocabulary acquisition in a second language: The construct of task-induced involvement. Applied Linguistics, 22(1), 1–26.
- de Groot, A. M. B., & Keijzer, R. (2000). What is hard to learn is easy to forget: The roles of word concreteness, cognate status, and word frequency. Language Learning, 50(1), 1–56.
- Brysbaert, M., Stevens, M., Mandera, P., & Keuleers, E. (2016). How many words do we know? Frontiers in Psychology, 7, 1116.
- Bauer, L., & Nation, P. (1993). Word families. International Journal of Lexicography, 6(4), 253–279.
- Schmitt, N., Jiang, X., & Grabe, W. (2011). The percentage of words known in a text and reading comprehension. Modern Language Journal, 95(1), 26–43.
- Nation, I. S. P., & Wang, K. (1999). Graded readers and vocabulary. Reading in a Foreign Language, 12(2), 355–380.
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- Reviews.org (2026). Cell Phone Usage Stats. Survey of ~1,000 US adults, fielded Q4 2025. Report
커버율은 영어의 말뭉치 통계이며, 정확한 수치는 말뭉치, 텍스트 종류, 세는 단위에 따라 움직입니다. 단어족·표제어·어형은 같은 텍스트에서도 서로 다른 숫자를 냅니다. 굴절이 풍부하거나 합성이 생산적인 언어는 분포가 다르므로, 개별 퍼센트는 영어의 것으로, 곡선의 모양은 일반적인 것으로 받아들이세요. 또한 Schmitt, Jiang, Grabe (2011)는 커버율과 이해의 관계가 대체로 선형이며 절벽이 아니라는 것을 찾아냈습니다. 95%와 98%는 유용한 기준선이지 이해가 켜지는 문턱이 아닙니다. 카드 수와 하루 합계는 인출 시도 한 번을 약 20초로 두고 계산한 값이며, 측정된 앱 데이터가 아닙니다.
옳은 단어를 반드시 보게 될 자리에 두세요
LearnScreen은 선별된 핵심과 당신 자신의 단어를 하나의 흩어진 줄에 담고, 휴대폰으로 손이 가는 바로 그 순간에 내놓습니다 — 보통의 생활이 결코 충분히 자주 반복해 주지 않는 단어도 필요한 만남을 얻도록.
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