텍스트 마이닝을 활용한 환경 분야별 핵심어 분석 = Analysis of Changes in Key Words by Environmental Field using Text Mining

국문 초록 (Abstract)

최근 비정형 데이터의 급격한 증가는 정형 데이터의 분석만으로 알 수 없었던 새로운 정보를 취득하고 분석할 수 있는 기술 발전을 기인하고 있다. 텍스트 마이닝은 빅데이터 분석의 한 방법으로 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화 하고 관련 문서에서 가치 있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 문서 안에서 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬(예: TF-IDF, Term Frequency-Inverse Document Frequency)을 사용하여 용어의 중요도를 나타내는 방법으로, 환경을 포함한 다양한 연구분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 2010년부터 2020년까지 지난 11년간의 서울지역 환경뉴스 데이터(44,493건)를 대상으로 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 각 환경 분야(기상, 대기, 수질, 폐기물/쓰레기)별 핵심어 분석을 수행하였다. 이를 위해 기계학습 방법인 Word2Vec모형을 각 환경 분야에 따라 구축하여, 분야별 핵심 키워드와 핵심 키워드 변화 및 핵심 키워드와 관련된 유사 키워드를 분석하였다.