키워드 네트워크 분석을 활용한 검경수사권 조정에 대한 여론분석 연구

정지송,노승국 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2021 No.11

미래신호예측방법론을 활용한 탄소중립 트렌드 분석연구

정지송,김수희,노승국 한국경영과학회 2022 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.6

탄소중립 기술의 미래신호 탐색연구: 국내 뉴스 기사 텍스트데이터를 중심으로

정지송,노승국 대한산업경영학회 2023 산업융합연구 Vol.21 No.5

Carbon neutrality is the concept of reducing greenhouse gases emitted by human activities and making actual emissions zero through removal of remaining gases. It is also called “Net-Zero” and “carbon zero”. Korea has declared a “2050 Carbon Neutrality policy” to cope with the climate change crisis. Various carbon reduction legislative processes are underway. Since carbon neutrality requires changes in industrial technology, it is important to prepare a system for carbon zero. This paper aims to understand the status and trends of global carbon neutrality technology. Therefore, ROK’s web platform “www.naver.com.” was selected as the data collection scope. Korean online articles related to carbon neutrality were collected. Carbon neutrality technology trends were analyzed by future signal methodology and Word2Vec algorithm which is a neural network deep learning technology. As a result, technology advancement in the steel and petrochemical sectors, which are carbon over-release industries, was required. Investment feasibility in the electric vehicle sector and technology advancement were on the rise. It seems that the government's support for carbon neutrality and the creation of global technology infrastructure should be supported. In addition, it is urgent to cultivate human resources, and possible to confirm the need to prepare support policies for carbon neutrality. 우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 암행순찰제도에 대한 여론분석 연구 - Sykes와 Matza의 중화이론을 중심으로

정지송,노승국 한국경찰연구학회 2022 한국경찰연구 Vol.21 No.2

법은 가해자들에게 그들의 저지른 죄에 대한 합당한 처벌을 하고 있는가? - 웹툰 <비질란테>를 통해 본 네티즌의 응보에 대한 여론 분석: 데이터 사이언스 분석방법을 활용하여

정지송,서형국,노승국 한국경찰연구학회 2020 한국경찰연구 Vol.19 No.3

그동안 범죄 처벌연구 분야는 무능화, 응보, 억제, 당위적 공과론 등 각각의 견해에 대한 많은 연구들을 진행하였다. 이러한 연구자들 간의 이견은 범죄 행위에 대한 적절한 처벌 수위에 대한 일반인들의 생각이 계속 변해왔기 때문이다. 그것은 현재 우리 사회에서도 국민들 사이에 큰 논쟁거리 중 하나였다. 이러한 국민들의 여론은 영화, 소설, 만화 등 각종 미디어 콘텐츠에도 반영되어왔다. 본 연구는 미디어 속에서 범죄사건의 피해자들이 느끼는 법적 처벌의 불공평과 이에 대해 국민들이 느끼는 정서 및 함축된 의미 등을 파악하고자 한다. 이를 위해, 한국 양형 제도에 대한 대중들의 불신과 사적 제재를 소재로 하여 매주 토요일마다 연재되고 있는 네이버 웹툰, <비질란테>를 연구 대상으로 선정하였다. <비질란테> 1화부터 90화까지의 총 129,699건의 웹툰 독자 온라인 의견 수집 후, 수집된 데이터를 바탕으로 회차별 의견량 & 공감지수 변화추이를 파악하였고 워드 클라우드를 통해 전반적인 웹툰의 방향 및 대중의 인식을 분석하였다. 분석 결과 , 웹툰 <비질란테> 내 ‘밀양 성폭행 사건’, ‘거제 폭행 살인사건’ 등의 실제 사건을 모티브로 다룰 때 온라인 의견량 및 공감지수의 급상승을 통해 구독자들의 그 관심 정도가 매우 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 실제 사건의 모티브화와 우리 법체계 현실의 모순을 폭력으로 해결해나가는 주인공의 모습에 환호와 긍정적인 반응을 보였다. ‘우리나라 법 집행의 적절성’, ‘가해자와 피해자 간의 관계’, ‘가해자에 대한 양형 문제’ 등에 대해 법 감정을 건드렸을 때, 독자들이 굉장히 크게 반응한다는 것을 알 수 있었다. 그 외에 범죄형태의 변화 및 양형기준에 대한 분석 결과 등을 전반적으로 고려하였을 때, 이 논문의 <비질란테> 분석 연구 결과와 상당한 일치성이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 우리는 이러한 유사 사건들의 피의자들이 끊임없이 던지는, ‘우리의 법체계는 피해자들을 충분히 보호하는가?’, ‘가해자들의 인권이 지나치게 보호되는 것은 아닌가?’, ‘반성 없는 가해자들에 대하여 합당한 처벌을 하고 있는가?’ 끊임없이 질문하는 <비질한 테> 주인공의 딜레마를 통해 범죄학의 응보 연구의 방향성과 우리의 양형 체계에 대해 필요성을 제시하였다.

SNS 데이터 분석을 활용한 경찰 젠더 이슈 분석 - 대림동 여경사건을 중심으로

정지송,노승국 한국경영과학회 2021 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

미래신호예측방법론을 활용한 탄소중립 트렌드 분석연구

정지송,김수희,노승국 대한산업공학회 2022 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2022 No.6

SNS 데이터 분석을 활용한 경찰 젠더 이슈 분석 - 대림동 여경사건을 중심으로

정지송,노승국 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6

SNA(Semantic Network Analysis)분석과 시계열 분석을 활용한 글로벌 범죄학 연구동향 연구 : SSCI 범죄학 논문을 중심으로

정지송 ( Jisong Jeong ),노승국 ( Seungkook Roh ) 대한범죄학회 2021 한국범죄학 Vol.15 No.1

본 연구는 글로벌 범죄학 분야의 연구 동향을 파악하기 위해 의미 네트워크 분석법(Semantic Network Analysis, SNA)을 사용하여 2000년부터 2020년까지의 범죄 관련 논문의 키워드를 분석하였다. 이 분석을 위해 수행된 연구 절차는 다음과 같다. 먼저, 2019 Journal Citation Reports(JCR)의 저널 분류 카테고리를 기준으로 ‘Criminology & Penology’ 에 속하는 총 61개 저널리스트를 확보하였다. 61개 저널리스트 중, JCR 상위 25% (Q1)에 해당하는 15개의 저널을 데이터 수집 대상으로 선정하였다. 15개의 저널을 대상으로, SCOPUS에서 2000년부터 2020년까지의 논문 14,689편에 대한 데이터를 수집하였다. 수집된 자료는 발행년도에 따라 2000-2004, 2005-2009, 2010-2014, 2015-2020, 각 5년 단위로 범죄 연구 키워드 동향을 분석하였고, 추가적으로 2000-2009, 2010-2020까지의 10년 단위의 시계열 분석도 시행하였다. 기간에 따라 분류된 데이터 그룹들을 의미 네트워크 분석법(Semantic Network Analysis)을 통하여 분석 및 시각화했다. 시각화 분석결과, 2000년대 초반에는 학교폭력(School violence), 성범죄자(sexual offender), IPV(Intimate Partner Violence), 이 3가지에 대한 연구가 주로 진행되었다. 각 분야는 독립적으로 연구되었고, 각자 필드 내에서 주제를 확장시켜 연구하는 형태였다. 그러나 2010년대로 접어들면서, 범죄학 연구 영역 간의 연결 정도가 강화되었고, 분야 간의 경계선이 희미해지며 통합 연구가 활발하게 진행되었다. 또한 테러(Terrorism), 강도(Robbery), 문화적 맥락(Cultural context)에 따른 범죄 발생, 주변 환경적/심리적 요인(Situational factor)에 대한 연구도 함께 증가하면서 범죄연구 주제의 다양화가 이뤄졌다. 가장 최근에는 문화적 맥락을 고려한 범죄 연구가 강조되는 추세이다. 이러한 연구결과를 바탕으로 범죄학 관련 연구 동향의 변화 양상을 분석해보았고, 향후 범죄 예방을 위한 제언 및 정책수립의 필요성을 제시하였다. In this research, we used Semantic Network Analysis (SNA) to grasp the research trend in the field of criminology, and analyzed the keywords from 2000 to 2020. The research procedure performed for this analysis is as follows. First, we collected 61 journal information belonging to “Criminology & Penology” based on the journal classification category of 2019 Journal Citation Reports (JCR). Among 61 journals, 15 journal data corresponding to the top 25% (Q1) of JCR were selected. The data of 14,689 papers from 2000 to 2020 were collected by SCOPUS for 15 journals. The collected materials are analyzed by the trend of crime research keywords in 2000-2004, 2005-2009, 2010-2014, 2015-2020, 5 years each, depending on the year of publication, and further an annual time series analysis, 2000-2009, 2010-2020, was also performed. A group of data classified according to time period was analyzed and visualized via Semantic Network Analysis. As a result of the visualization analysis, in the early 2000s, three studies were mainly conducted: school violence, sexual offender, IPV (Intimate Partner Violence). Each field was studied independently, and the topic was expanded and researched within each field. However, in the 2010s, the accuracy of connection with the field of crime research was strengthened, the boundaries between fields became blurred, and integrated research was actively conducted. In addition, research on terrorism, robbery, occurrence of crimes due to cultural context, and Situational factor in the surrounding environment has increased, diversifying crime research themes. Recently, there has been a tendency to emphasize the study of crimes in consideration of cultural background. Based on the results of these studies, we analyzed crime-related research trends and presented the necessity of future recommendations and policy formulation for crime prevention.

텍스트마이닝 기법을 활용한 사용후핵연료 건식처리기술 관련 언론 동향 분석

정지송(Ji-Song Jeong),김호동(Ho-Dong Kim) 한국지능정보시스템학회 2021 지능정보연구 Vol.27 No.2

With the fourth industrial revolution and the arrival of the New Normal era due to Corona, the importance of Non-contact technologies such as artificial intelligence and big data research has been increasing. Convergent research is being conducted in earnest to keep up with these research trends, but not many studies have been conducted in the area of nuclear research using artificial intelligence and big data-related technologies such as natural language processing and text mining analysis. This study was conducted to confirm the applicability of data science analysis techniques to the field of nuclear research. Furthermore, the study of identifying trends in nuclear spent fuel recognition is critical in terms of being able to determine directions to nuclear industry policies and respond in advance to changes in industrial policies. For those reasons, this study conducted a media trend analysis of pyroprocessing, a spent nuclear fuel treatment technology. We objectively analyze changes in media perception of spent nuclear fuel dry treatment techniques by applying text mining analysis techniques. Text data specializing in Navers web news articles, including the keywords Pyroprocessing and Sodium Cooled Reactor, were collected through Python code to identify changes in perception over time. The analysis period was set from 2007 to 2020, when the first article was published, and detailed and multi-layered analysis of text data was carried out through analysis methods such as word cloud writing based on frequency analysis, TF-IDF and degree centrality calculation. Analysis of the frequency of the keyword showed that there was a change in media perception of spent nuclear fuel dry treatment technology in the mid-2010s, which was influenced by the Gyeongju earthquake in 2016 and the implementation of the new governments energy conversion policy in 2017. Therefore, trend analysis was conducted based on the corresponding time period, and word frequency analysis, TF-IDF, degree centrality values, and semantic network graphs were derived. Studies show that before the 2010s, media perception of spent nuclear fuel dry treatment technology was diplomatic and positive. However, over time, the frequency of keywords such as safety, reexamination, disposal, and disassembly has increased, indicating that the sustainability of spent nuclear fuel dry treatment technology is being seriously considered. It was confirmed that social awareness also changed as spent nuclear fuel dry treatment technology, which was recognized as a political and diplomatic technology, became ambiguous due to changes in domestic policy. This means that domestic policy changes such as nuclear power policy have a greater impact on media perceptions than issues of spent nuclear fuel processing technology itself. This seems to be because nuclear policy is a socially more discussed and public-friendly topic than spent nuclear fuel. Therefore, in order to improve social awareness of spent nuclear fuel processing technology, it would be necessary to provide sufficient information about this, and linking it to nuclear policy issues would also be a good idea. In addition, the study highlighted the importance of social science research in nuclear power. It is necessary to apply the social sciences sector widely to the nuclear engineering sector, and considering national policy changes, we could confirm that the nuclear industry would be sustainable. However, this study has limitations that it has applied big data analysis methods only to detailed research areas such as Pyroprocessing, a spent nuclear fuel dry processing technology. Furthermore, there was no clear basis for the cause of the change in social perception, and only news articles were analyzed to determine social perception. Considering future comments, it is expected that more reliable results will be produced and efficiently used in the field of nuclear policy research if a media tren