딥러닝을 이용한 노동신문의 이념적 어휘 연구 = A Deep Learning-based Analysis of Ideological Words in Rodong Sinmun

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This article addresses the ideological expressions manifested in Rodong Sinmun (i.e., the representative literature of North Korea). For this purpose, the current work makes use of the state-of-the-art skills in natural language processing, viz. word embedding under the umbrella of deep learning techniques. We chose the five-year data from the papers and created a language model of the texts by means of Word2Vec. Further, we divided them into two sections in order to look at how the politics and society in the era of Kim Jong-un had changed over the years. The methodological pipeline allows us to figure out what North Korea has tried to do outwardly as well as inwardly using the ideological words. The present quantitative study is an endeavor to analyze the texts of North Korea in a fully data-oriented method and on a comprehensive scale. We believe this is where the contribution of this study lies

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 북한의 주요 언론 매체인 노동신문의 언어 자료를 정제하여 이념적 어휘를 추출하고 이념적 어휘의 사회문화적 양상을 살피고자 하였다. 대규모 언어 자료를 처리하기 위해 딥러닝 중에서 단어임베딩의 방법론으로 사용하여 워드투벡 모형으로 이념적 어휘의 빈도와 유사어를 추출하였다. 2012-2013년도와 2016-2017년으로 구분하여 김정은 정권의 북한 사회의 변화 양상을 고찰하였다. 김정은 정권은 북한식 사회주의 강성대국을 위해 대외적 인식을 담론화하고 대내적 체제 유지 전략을 꾀하는 것으로 파악되었다. 이념적 어휘를 통한 북한 사회문화의 변화 양상을 연구자 주관을 배제하여 객관적인 자료를 분석함으로써 살폈다는 데에 의의가 있다. 대규모 북한 언어 자료의 계량적 연구 방법론을 제시하였다는 점에서도 앞으로 북한 관련 연구에 여러 측면에서 기여하리라고 기대한다.

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