Plant & Forest

Korean Journal of Agricultural Science. 1 December 2024. 655-669
https://doi.org/10.7744/kjoas.510419

ABSTRACT


MAIN

  • Introduction

  • Materials and Methods

  •   데이터 수집

  •   데이터 전처리

  •   데이터 분석

  • Results and Discussion

  •   임도 관련 기사 출현 빈도 및 연도별 중요 단어 분석

  •   N-gram 분석

  •   Louvain algorithm을 이용한 클러스터링 분석

  • Conclusion

Introduction

임도는 산림경영기반시설로서 산림 경영의 효율성을 높이고, 산림 자원의 지속 가능성을 유지하기 위한 필수적인 수단으로 간주되며, 조림, 숲가꾸기, 벌목, 산림복원 등 산림 내 작업을 위한 접근 경로를 제공함으로써 산림 경영의 생산성과 효율성을 향상시킨다(Çalışkan, 2013, 2016; Rhee et al., 2017). 또한, 임도는 산불과 같은 산림 재해의 예방 및 진화, 복구에 중요한 역할을 수행한다. 임도는 산불 발생 시 진화 장비와 인력의 신속한 투입을 가능하게 하여 피해를 최소화할 수 있으며, 산림 재해 이후 복구 작업 시 사용하는 경로로 활용된다(Dimitrakopoulos, 2000; Laschi et al., 2019; Matthew et al., 2021). 나아가, 산림 지역에 대한 관광, 휴양, 산림치유 등 다양한 사회적 기능을 제공하며, 이를 통해 지역 경제 활성화에 기여하고, 공공 편익을 증대시킨다(Yang and Park, 2008; Jeon, 2015).

그러나, 임도가 제공하는 긍정적인 기능 외에도 부정적인 영향이 존재한다. 임도 개설 과정에서 발생하는 산림 훼손과 같은 생태계 단절은 심각한 환경 문제로 지적된다(Robinson et al., 2010). 아울러, 임도 건설은 토양의 침식, 산사태 발생 위험 증가, 수질 오염 등과 같은 부작용을 초래할 수 있으며, 특히 급경사 지역에서는 이러한 문제가 더욱 심화된다(Grayson et al., 1993; Akbarimehr and Naghdi, 2012; Kim et al., 2022).

이와 같은 긍정적·부정적 측면을 종합적으로 고려할 때, 임도의 관리와 활용은 신중하게 이루어져야 하며, 관련 정책 및 계획 수립 시 균형 있는 접근이 필요하다. 특히 임도의 긍정적 역할을 극대화하고 부정적 역할을 최소화하기 위해서는 정책 결정 과정에서 다양한 사회적 의견과 우려를 반영하는 것이 중요하다. 이러한 맥락에서 언론의 인식과 보도 내용은 정책 결정, 사회의 이해 및 수용성에 큰 영향을 미친다(McCombs and Shaw, 1972; Yu, 2017; Lee and Choi, 2020). 따라서, 언론 보도를 분석함으로써 임도의 사회적 가치와 관련된 다양한 관점과 우려를 파악할 수 있으며 이는 향후 정책 개발 및 관련 연구를 위한 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

한편, 언론 기사는 대표적인 빅데이터이며, 빅데이터를 분석하는 데 있어 최근 텍스트마이닝 기법을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 텍스트마이닝은 텍스트 형식의 데이터에서 정보를 추출하는 기술로, 구조화되지 않은 텍스트에서 구조화된 데이터베이스로 변환하여 분석하는 과정이다(Tan, 1999; Jung and Lee, 2020). 텍스트마이닝 기법은 다양한 분야에서 연구 동향 분석 및 언론 보도 내용 분석에 널리 활용되고 있으며, 산림분야에서도 이를 적용한 연구들이 선행되었다. Schober 등(2018)은 지속가능한 산림경영과 관련한 핵심 연구 주제 영역의 상대적 중요도를 비교하고 상위 10가지의 연구 분야를 추출하여 시대의 흐름에 따른 연구 동향을 분석하였다. 또한 Eroglu (2023)는 산불 관련 32,000건의 논문을 대상으로 단어 색인을 실시한 후 TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) 기법을 활용하여 추출된 단어들의 중요도 가중치를 계산하고, 시대별·국가별로 구분하여 다양한 통계 분석을 통해 산불 연구의 경향성을 파악하였다. 국내에서는 Lee와 Lee (2021)가 대한민국 산림생태 분야의 문헌을 수집하고 20년간 산림생태학 관련 국내 학술연구의 전반적인 동향을 파악하여 그 중 종다양성과 기후변화에 대한 연구가 앞으로 중요하게 다루어질 것이라고 전망하였으며, 언론 기사를 대상으로 Park과 Yeon (2020)Lee 등(2021)은 각각 산림치유와 숲길 관련 기사를 수집하고 언론 동향을 파악하였다. 이와 같이 연구와 언론 보도의 동향을 파악하는 것이 굉장히 중요하므로 다양한 분야에서 선행 연구들이 수행되었으나, 임도 분야에서는 이루어진 연구는 전무한 실정이다.

따라서, 본 연구는 임도 관련 언론 보도의 변화를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하고, 이로부터 얻은 결과를 통해 임도에 대한 사회적 인식과 관심의 변화를 파악하는 것을 목적으로 한다. 또한 임도에 대한 언론의 보도 주제 내용과 그 중요도 변화를 통해 임도의 중요성이 사회에서 어떻게 인식되고 있는지를 규명하고, 이를 바탕으로 향후 임도 정책 개발 및 연구 방향 설정에 기여할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다.

Materials and Methods

임도 관련 기사를 분석하기 위해 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석의 과정을 거쳤으며, 모든 과정은 빅데이터 수집 및 분석 플랫폼인 TEXTOM (https://textom.co.kr/)을 통해 수행되었다. 또한, 연도에 따른 임도 관련 기사 수의 상관관계를 알아보고자 통계 프로그램 R (ver. 4.2.1)을 사용하여 스피어만 상관분석(Spearman correlation analysis)을 실시하였다.

데이터 수집

데이터 수집 키워드는 ‘임도(forest road)’로 설정하였으며, 웹사이트 네이버와 다음 뉴스 제목 및 본문에서 ‘임도(forest road)’가 포함된 기사를 2014년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 1년 단위로 구분하여 비구조화 데이터를 수집하였다.

데이터 전처리

데이터 전처리 과정은 수집된 기사를 대상으로 TEXTOM 분석기인 MeCab-IMC를 이용하여 제목과 본문이 완전히 일치하는 중복 데이터를 제거한 후 명사를 추출하였다. 이후, 수집 키워드인 임도, 대부분의 문서에 출현하는 일반적 단어, 한 음절 단어, 주제와 직접적 또는 간접적으로 영향이 없는 단어를 불용어 처리하였다(Table 1). 마지막으로 분석기가 올바르게 인식하지 못하는 단어(예: ‘트레’ + ‘킹’ - ‘트레킹’, ‘탄소’ + ‘중립’ - ‘탄소중립’)를 수정하여 최종 분석 데이터를 얻었다.

Table 1.

Examples of words removed during data filtering process.

Types of removing Words
Keyword Forest road
Common words Forest, KFS, Minister of KFS
One-syllable words Year, Month, Thing, Road …
Irrelevant words Reporter, News, This time, This year …

KFS, Korea Forest Service.

데이터 분석

TF-IDF를 활용한 중요 단어 분석

수집 기간 내 중요 단어를 추출하기 위해 TF-IDF 값에서 추정된 중요도를 고려한 출현 빈도를 산출하였다. TF-IDF는 Sparck (1972)에 의해 제안된 개념으로, 가장 보편적으로 사용되는 용어 가중치 체계 중 하나이다. TF-IDF의 주요 개념은 하나의 문서에서 용어의 유무를 판단하고, 문서의 주제와 관련성을 평가하는 것이다. 특정 문서에서는 자주 등장하지만 전체 문서에서는 희귀한 단어일수록 높은 TF-IDF 값을 가지며, 이는 텍스트마이닝에서 용어의 중요성을 측정하는 데 사용된다(Robertson, 2004; Zhang et al., 2011). 본 연구에서는 2014년부터 2023년까지 기간 동안 연도별로 TF-IDF 상위 20개 단어를 추출하여, 연도별 임도 관련 기사에서 중요하게 다뤄진 단어와 주제를 추정하였다.

N-gram 분석

N-gram 분석은 텍스트에서 단어 또는 어구의 연속 패턴을 식별하는 데 사용되는 기법으로, 텍스트를 개의 단어 단위로 분리하여 가장 빈번하게 발생하는 단어들의 조합을 찾아내 단어 간의 관계를 도출하는 방식이다. 이러한 N-gram 분석은 인접한 키워드들을 묶어 분석함으로써, 단일 키워드로 인한 의미 왜곡이나 주제 오해를 방지할 수 있어 텍스트마이닝 기법에 주로 사용된다(Kang and Lee, 2023; Lee, 2024). N-gram에서는 각 문서 간의 연관성이 노드로 표현되며, 노드의 방향을 통해 단어 간 연결 방향을 알 수 있고, 연결 강도는 노드의 크기로 나타난다(Lee, 2014; Kim and Woo, 2019). 본 연구에서는 TF-IDF를 기반으로 보도 주제가 유사한 시기를 추정한 후, 해당 시기별로 동시출현 빈도가 가장 높은 상위 20개 단어 묶음을 대상으로 N-gram 분석을 실시하였다.

Louvain algorithm을 이용한 클러스터링 분석

클러스터링은 문서에 포함된 단어들을 유사도에 따라 여러 개의 텍스트 집단으로 군집화시켜주는 과정이다(Fayyad et al., 1996; Kang et al., 2015). 이러한 클러스터링은 데이터 마이닝 분야에서 주로 연구되고 있으며 수집한 문서들을 요약하고 유사도가 높은 문서들을 종류별로 분류하는 데 유용하게 활용될 수 있다(Hong and Heo, 2014). 본 연구에서는 1-모드 매트릭스(1-mode matrix) 분석을 통해 행과 열이 동일한 단어로 구성된 co-occurrence 매트릭스를 생성하였고, 다양한 분석 알고리즘 중 군집 분석에서 성능이 뛰어난 것으로 알려진 Louvain algorithm을 적용하여 단어들을 그룹화하였다(Yamashita et al., 2018). 이를 통해 시기별 임도 기사의 주요 주제를 추정하고, 관련된 단어들을 추출하였다.

Results and Discussion

임도 관련 기사 출현 빈도 및 연도별 중요 단어 분석

2014년부터 2023년까지 임도 관련 기사는 총 16,965건이 수집되었다(Fig. 1). 각 연도별 기사 수에 대한 Spearman 상관 분석 결과, 통계적으로 유의한 상관관계(p > 0.05)가 나타나지 않았으나, 시각화 결과 큰 차이가 보이는 2014년부터 2021년까지의 기사 수와 2022년부터 2023년까지의 기사 수 간의 양의 상관관계(rho = 0.696, p < 0.05)가 확인되었다. 이는 2022년부터 임도에 대한 언론의 관심이 증가하고 있음을 시사한다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510419/images/kjoas_2024_514_655_F1.jpg
Fig. 1.

Number of articles related to forest road from 2014 to 2023.

각 연도별 중요 단어를 분석한 결과(Table 2), 2014년부터 2019년까지 상위 3개 단어는 ‘사업(project)’, ‘개방(opening)’, ‘시설(facility)’, ‘조성(creation)’, ‘계약(contract)’, ‘관리(administration)’로 구성되었다. 이러한 단어들의 중요도가 높게 나온 이유는 다음과 같다.

Table 2.

Top 20 words based on TF-IDF from articles related to forest roads from 2014 to 2023.

Rank 2014 2015 2016 2017 2018
Words TF-IDF Words TF-IDF Words TF-IDF Words TF-IDF Words TF-IDF
1 Project 960 Project 1,024 Project 975 Project 1,085 Project 1,079
2 Opening 704 Opening 732 Facility 771 Opening 756 Opening 800
3 Creation 651 Facility 681 Opening 691 Facility 727 Facility 762
4 Village 649 Mountain 618 Creation 691 Administration 710 Administration 727
5 Course 618 Horseback
riding
611 Course 617 Course 690 Landslide 630
6 Facility 546 Creation 611 Region 597 Area 648 National forest 612
7 Administration 539 Administration 606 Administration 579 Creation 641 Area 598
8 Area 526 Region 579 Village 537 Landslide 632 Inspection 589
9 Section 512 Recreational
forest
552 Section 501 Competition 571 Competition 569
10 Hiking trail 496 Section 540 Landslide 495 Place 563 Course 566
11 Competition 471 Competition 537 Hiking trail 491 Village 562 Creation 527
12 Road 470 Course 535 Competition 480 National forest 550 Safety 512
13 Recreational
forest
457 Landslide 533 Propulsion 462 Safety 545 Place 476
14 time 440 Village 486 Establishment 431 Hiking trail 539 Section 468
15 Summit 430 National forest 485 Inspection 419 Inspection 475 Village 447
16 National forest 412 Establishment 471 National forest 415 Region 467 Field 444
17 Bicycle 411 Nature 470 Safety 412 Forest fire 460 Implementation 416
18 Nature 401 Inspection 455 Road 395 Korean
Thanksgiving
457 Site 415
19 Inspection 395 Management 440 Forest fire 391 Section 445 Propulsion 415
20 Nationwide 395 Hiking trail 439 Plan 385 Establishment 444 Region 412
Rank 2019 2020 2021 2022 2023
Words TF-IDF Words TF-IDF Words TF-IDF Words TF-IDF Words TF-IDF
1 Contract 863 Contract 2,062 Project 1,082 Forest fire 1,754 Forest fire 2,000
2 Project 736 Project 1,112 Forest fire 779 Extinguish 1,303 Extinguish 1,512
3 Administration 362 Forest fire 945 Landslide 692 Project 1,076 Project 1,259
4 Facility 358 Administration 929 Creation 661 Creation 730 Landslide 1,174
5 Institution 334 Facility 889 Administration 634 Damage 723 Area 912
6 Area 302 Opening 861 Area 605 Facility 721 Damage 853
7 Opening 252 Landslide 807 Facility 541 Area 714 Administration 830
8 Inspection 227 Institution 783 Field 510 Village 664 Facility 822
9 Forest fire 218 Damage 756 Village 503 Administration 664 Inspection 787
10 Landslide 214 Creation 740 Restoration 498 Management 654 Creation 730
11 National forest 210 Bid 733 Prevention 493 Landslide 636 Field 728
12 Safety 209 Area 718 Propulsion 486 Field 615 Propulsion 673
13 Implementation 206 National forest 668 Inspection 482 Place 575 Installation 671
14 Creation 205 Region 590 Hiking trail 466 Prevention 556 Management 633
15 Bid 202 Service 583 Damage 462 Inspection 555 Hiking trail 617
16 Construction 196 Village 566 Section 454 Hiking trail 553 Place 614
17 Winning bid 192 Korean
Thanksgiving
553 National forest 439 Safety 530 Restoration 611
18 Region 187 Course 549 Establishment 4,362 Course 523 Prevention 610
19 Method 183 Winning bid 547 Course 426 Road 520 Gyeong-nam 606
20 Village 170 Prevention 538 Management 426 Investment 512 Village 603

TF-IDF, term frequency-inverse document frequency.

산림기반경영시설인 임도를 통해 조림, 숲가꾸기, 벌목, 산림 복원 및 복구와 사방 등 다양한 산림 사업이 이루어지기 때문에, ‘사업(project)’의 중요도가 모든 해에 걸쳐 높게 나타났다. ‘개방(opening)’은 평소에 일반인들의 출입을 허가하고 있지 않은 국유임도를 특정 시기에 일시적으로 개방할 때 이를 알리기 위해 많이 출현한 것으로 분석된다. ‘시설(facility)’은 임도시설 및 주변 휴양시설, 운동시설 등의 이용사례를 언급한 기사와 시설 점검에 관한 기사가 다수 게재되어 중요도가 높게 나타난 것으로 사료된다. ‘조성(creation)’이 중요 단어로 분석된 이유는 임도 조성 및 임도를 활용한 산림치유 체험장, 산책로, 공원, 사방댐 등의 조성 사례를 홍보하기 위한 것으로 해석된다. ‘계약(contract)’을 포함하고 있는 기사는 대부분 임도 시공 계약에 대한 보도 사례로 분석되었다. ‘관리(administration)’와 관련된 기사는 여름철 수해 기간 전후로 집중되어 있었는데 안전을 위한 시설 관리 필요성을 강조하고 이에 대한 시행 사례를 보도한 것으로 나타났다.

한편, ‘산불(forest fire)’은 2020년 세 번째로 중요한 단어로 등장하였으며 그 중요도가 점차 증가하여 2022년과 2023년에는 가장 중요한 단어로 나타났다. 동시에 이전에는 등장하지 않았던 ‘진화(extinguish)’가 중요 단어 중 하나로 분석되었는데, 이는 산불 진화와 관련한 임도 기사가 급격히 증가한 것으로 파악된다. 이러한 경향은 우리나라 산불 발생 동향과 밀접하게 연관된 것으로 사료된다. 지난 10년간 산불 발생 횟수와 피해 면적(Table 3)을 살펴본 결과, 연도별 산불 발생 횟수는 증감을 반복했으나, 산불 피해 면적은 2017년 이후로 크게 증가하였다. 이는 산불의 규모가 점차 대형화되고 있음을 시사하며, 실제로 지난 10년간 발생한 주요 대형 산불은 이 시기에 집중된 것으로 확인된다(Table 4). 이러한 대형 산불의 발생에 따라 KFS (2020)는 제5차 전국임도기본계획을 통해 산불예방임도(현 산불진화임도)를 신설하여 산불 방지와 예방을 위한 노력을 강화했으며, 2022년 울진 산불과 2023년 합천 산불의 사례에서 임도가 산불 진화 현장에서 활용된 사례가 잇따라 보도됨에 따라 해당 기간 동안 ‘산불(forest fire)’과 ‘진화(extinguish)’의 중요도가 높게 나타난 것으로 판단된다.

Table 3.

Number of forest fire occurrences and damaged area from 2014 to 2023 (KFS, 2024).

Year No. of forest fire occurrences Damaged area (ha)
2014 492 137
2015 623 418
2016 391 378
2017 692 1,480
2018 496 894
2019 653 3,255
2020 620 2,920
2021 349 766
2022 756 24,797
2023 596 4,992
Table 4.

Major large forest fire cases from 2014 to 2023 (KFS, 2024).

Year Forest fire occurrence area Damaged area (ha)
2017 Samcheok-si, Gangwon-do 765
2019 Goseong-gun, Gangwon-do
Gangneung-si, Gangwon-do
2,526
2020 Andong-si, Gyeongsangbuk-do 1,944
2022 Donghae-si, Gangwon-do
Gangneung-si, Gangwon-do
Samcheok-si, Gangwon-do
Uljin-gun, Gyeongsangbuk-do
24,923
2023 Hapcheon-gun, Gyeongsangnam-do 179
2023 Hongseong-gun, Chungcheongnam-do 1,454

또한, ‘산사태(landslide)’는 2021년 세 번째, 2023년 네 번째로 중요한 단어로 분석되었다. 임도는 개설 과정에서 절토와 성토에 의한 지형의 변화가 수반되기 때문에 강우 등에 의한 재해에 취약한 것으로 알려져 있으며, 임도의 견실한 시공과 지속적인 유지관리 및 안정성에 대한 문제가 꾸준하게 제기되고 있다(Eu et al., 2015; Park et al., 2016; Kim et al., 2022). 본 연구 결과, ‘산사태(landslide)’는 2014년을 제외한 모든 연도에서 상위 20개 중요 단어에 포함되었으며, 특히 2020년 이후 집중호우로 인해 산사태 피해면적이 급격히 증가하면서, 산사태 피해지 및 임도 수해복구 사업이 활발히 진행됨에 따라 중요한 키워드로 부각된 것으로 보인다. 또한, 2023년에는 극한호우라는 개념이 등장할 정도로 기후변화로 인해 여름철 강수량과 강우 기간이 증가할 것으로 예상되며, 이에 따라 앞으로 ‘산사태(landslide)’의 중요도가 상승할 가능성이 높을 것으로 판단된다.

종합적으로, 지난 10년간 임도에 대한 언론의 인식은 2014년부터 2018년(전반기)과 2019년부터 2023년(후반기)으로 구분된다. 전반기에는 임도를 이용한 산림사업과 임도 개방을 통한 주민 편의 제공 등 임도의 주기능 및 부기능에 대한 보도가 주를 이룬 반면, 후반기에는 산불 진화 및 예방, 산사태 방지 및 피해 복구 등 산림재해와 관련된 보도가 더 많이 다루어진 것으로 분석된다.

N-gram 분석

TF-IDF를 활용하여 추정한 유사 주제 보도 시기별 동시 출현 빈도 상위 20개 단어 그룹의 N-gram 분석 결과, TF-IDF 기반으로 추정한 주제와 동시출현 단어 기반으로 도출된 주제가 일치함을 확인하였다(Table 5, Fig. 2).

Table 5.

Co-occurrence frequency in forest road articles from 2014 to 2023 (divided into 5-year periods).

Rank 2014 - 2018 2019 - 2023
Words Frequency Words Frequency
1 National forest 623 Forest fire 741
Administration Extinguish
2 Landslide 376 National forest 551
Vulnerability Administration
3 Temporarily 359 Project 374
Opening Propulsion
4 Vulnerability 357 Vulnerability 354
Area Area
5 Nature 356 Landslide 344
Recreational Forest Vulnerability
6 Grave visitor 341 Contract 334
Convenience Method
7 Project 320 Forest fire 329
Propulsion Prevention
8 Soil erosion control 260 Nature 310
Project Recreational Forest
9 Basis 200 Forest fire 271
Facility Prevention
10 Safety 197 Demand 268
Diagnosis Institution
11 Disaster 181 Large 261
Prevention Forest fire
12 Creation 181 Winning bid 243
Project Contract
13 Structure 168 Grave visitors 223
Improvement Convenience
14 Civil engineering 164 Temporarily 212
Project Opening
15 Nation 163 Soil erosion control 205
Safety Project
16 Weeding 150 Safety 189
Grave visitors Inspection
17 Mountain bike 143 Disaster 186
Competition Prevention
18 Forest fire 136 Forest fire 182
Prevention Occurrence
19 Facility 118 Landslide 151
Project Field
20 Convenience 118 Landslide 147
Offer Damage

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kjoas/2024-051-04/N0030510419/images/kjoas_2024_514_655_F2.jpg
Fig. 2.

N-gram visualization in forest road articles from 2014 to 2023 (divided into 5-year periods).

2014년부터 2018년(전반기)까지 동시출현빈도가 가장 높은 단어는 ‘국유림(national forest)’과 ‘관리(administration)’였으며, 가장 많은 단어와 함께 등장한 단어는 ‘사업(project)’이었다. 이를 통해 임도를 이용한 산림 관리는 주로 국유림에서 이루어지고 있음을 추론할 수 있다. 또한, ‘사업(project)’과 연관된 단어들은 ‘토목(civil engineering)’, ‘조성(creation)’, ‘사방(soil erosion control)’, ‘시설(facility)’로 확인되었으며, ‘사업(project)’은 ‘추진(propulsion)’으로 연결되었다. 이는 상술한 바와 같이 임도를 활용한 다양한 산림 사업이 추진되고 있음을 의미한다.

한편, ‘산사태(landslide)’ → ‘취약(vulnerability)’, ‘취약(vulnerability)’ → ‘지역(area)’의 동시출현빈도는 각각 376, 357번으로 높은 빈도를 기록했으며, 이를 통해 전반기 ‘산사태(landslide)’ 관련 기사는 주로 산사태 취약 지역의 점검과 피해 예방에 집중되었음을 알 수 있었다. 또한, ‘한시(temporarily)’ → ‘개방(opening)’, ‘성묘객(grave visitor)’ → ‘편의(convenience)’의 동시출현빈도가 높았다는 점에서 특정 시기에 한시적으로 임도를 개방한 사례를 확인할 수 있었으며, 이는 성묘객들이 벌초를 위해 많이 임도를 방문하는 설, 추석과 같은 명절에 해당하는 것으로 추정된다. 그 외에도, ‘산악자전거(mountain bike)’ → ‘대회(competition)’의 빈번한 출현을 통해, 임도가 산악 레크리에이션 활동에도 활발히 활용되었음을 알 수 있었다.

2019년부터 2023년(후반기)의 키워드는 단연 ‘산불(forest fire)’이었다. 동시출현빈도가 가장 높은 단어는 ‘산불(forest fire)’과 ‘진화(extinguish)’였으며, 가장 많은 단어와 함께 나타난 단어 또한 ‘산불(forest fire)’로 확인되었다. ‘산불(forest fire)’과 관련된 단어로는 ‘대형(large)’, ‘방지(prevention)’, ‘예방(prevention)’, ‘발생(occurrence)’, ‘진화(extinguish)’가 있었으며, 이 중 ‘대형(large)’은 산불로 연결되었고, ‘방지(prevention)’, ‘예방(prevention)’, ‘발생(occurrence)’, ‘진화(extinguish)’는 산불에서 파생되었다. 이러한 분석을 통해 대형 산불이 잇따라 발생함에 따라 임도의 역할이 더욱 중요해졌음을 알 수 있으며, 그 역할로는 산불 조기 탐지를 통한 산불 예방, 산불 발생 지역에 신속히 진입하여 진화 작업을 돕는 역할이 강조되고 있음을 보여준다.

전반기 가장 많은 단어와 연결되었던 ‘사업(project)’은 후반기에는 ‘사방(soil erosion control)’외의 다른 단어와 큰 연관이 없었는데, 이는 산림 사업과 관련된 보도가 전반기에 비해 상대적으로 감소하였음을 의미한다. 반면, ‘사업(project)’과 대조적으로 ‘산사태(landslide)’는 전반기 ‘취약(vulnerability)’ 에 한정적으로 연결된 반면, 후반기에는 ‘피해(damage)’, ‘현장(field)’과 같은 단어들이 추가로 연결되었다. 전반기에는 산사태 취약 지역을 점검하여 재해를 예방하는 목적으로 임도가 주로 사용되었지만, 후반기에는 기후 변화로 인한 강수량 증가로 산사태 피해지역의 복구와 현장 접근을 위해 임도가 더 광범위하게 활용되었고, 임도의 사면 붕괴로 인한 산사태 피해 사례가 발생하였기 때문이라고 분석된다. 이 외에도 ‘국유림(national forest)’ → ‘관리(administration)’, ‘성묘객(grave visitors)’ → ‘편의(convenience)’, ‘한시(temporarily)’ → ‘개방(opening)’의 동시출현빈도는 전반기에 비해 다소 감소했지만, 여전히 상위권에 위치해 있어 임도가 지속적으로 활용되고 있음을 알 수 있었다. 이는 임도가 여전히 다양한 분야와 상황에서 중요한 역할을 하고 있음을 나타낸다.

Louvain algorithm을 이용한 클러스터링 분석

문서 클러스터링 분석 결과, 전반기에는 총 6개의 단어 군집이 나타났으며, 후반기에는 총 4개의 단어 군집이 나타났다(Table 6).

Table 6.

Co-occurrence frequency in forest road articles from 2014 to 2023 (divided into 5-year periods).

Group 2014 - 2018 2019 - 2023
Words Words
1 Project, Facility, Creation, Hiking road, Plan,
Management, Prevention, Disaster, Soil erosion control
Forest fire, Extinguish, Occurrence, Time, Expansion, Car
2 Construction, Recreation forest, Field, Implement,
Convenience
Project, Administration, Creation, Village, Propulsion,
Management, Hiking road, Nation forest, Region,
Implement, Restoration, Maintain, Disaster, Surrounding,
Establishment, Work
3 Village, Landslide, Nature, Hiking, Resident Contract, Institution, Course, Construction, Plan,
Application
4 Course, Section, Road, Forest fire, Time, Nationwide,
Application, Summit, Tree, Bicycle
Facility, Area, Landslide, Damage, Field, Prevention,
Inspection, Section, Installation, Opening, Road, Safety,
Site, Nature, Resident, Utilization, Summit, Resource, Tree
5 Competition, Propulsion, Surrounding, Region,
Maintain, Mountain
-
6 Opening, Administration, Nation forest, Inspection,
Safety, Site, Korean thanksgiving, Grave visitor,
Installation, Utilization, Car, Vulnerability, National
-

전반기

(1) 산림 관리 및 재해 예방

‘사업(project)’, ‘시설(facility)’, ‘조성(creation)’, ‘숲길(hiking road)’, ‘계획(plan)’, ‘경영(management)’, ‘예방(prevention)’, ‘재해(disaster)’, ‘사방(soil erosion control)’ 등의 단어로 구성되어 있으며, 산림 조성과 관리, 재해 예방과 관련된 다양한 사업들을 주제로 하고 있다. 산림 조성은 숲길을 포함한 여러 인프라를 구축하여 관리되고 있으며, 지속적인 계획을 통해 산림 경영이 이루어지고 있다. 또한, 사방 공사와 같은 재해 예방 사업이 산림 지역에서 활발하게 추진되고 있으며, 이러한 사업들은 재해 발생 시 피해를 최소화하고, 산림 자원을 보호하기 위한 중요한 역할을 하고 있다. 산림 관리와 재해 예방은 산림의 지속 가능성과 안정성을 유지하기 위한 핵심 과제로 나타난다.

(2) 휴양 및 편의 제공

‘개설(construction)’, ‘휴양림(recreation forest)’, ‘현장(field)’, ‘실시(implement)’, ‘편의(convenience)’ 등의 단어는 휴양림 시설의 개설과 이와 관련된 편의 제공을 중심으로 한 주제를 형성하고 있다. 휴양림과 같은 시설은 자연을 즐기며 휴식을 취할 수 있는 공간으로, 주민들과 관광객들에게 편의를 제공한다. 이러한 시설들의 개설과 관리가 지속적으로 이루어지고 있으며, 현장에서의 시설 운영이 효과적으로 시행되고 있음을 알 수 있었다.

(3) 산사태의 위험성과 임도가 지역사회에 미치는 영향

‘마을(village)’, ‘산사태(landslide)’, ‘자연(nature)’, ‘등산(hiking)’, ‘주민(resident)’ 등의 단어는 지역사회와 자연 보호, 그리고 주민들이 자연을 안전하게 즐길 수 있도록 하는 활동과 관련이 있다. 임가에 거주하는 주민들은 산림 자원과 밀접하게 연관되어 있으며, 등산과 같은 야외 활동이 빈번하게 이루어진다. 그러나 ‘산사태(landslide)’는 이러한 지역 사회와 주민들에게 심각한 위험 요소로 작용할 수 있다. 산사태는 집중호우 기간에 발생하기 쉬우며, 이로 인해 산림이 파괴되고 주민들의 생명과 재산에 위협이 가해진다. 따라서, 산사태의 위험성을 인지하고 예방 및 대응 방안을 마련하는 것이 지역 사회와 주민들이 자연을 안전하게 즐길 수 있는 환경을 조성하는 데 필수적이다.

(4) 산림 재해 대응과 레크리에이션

‘코스(course)’, ‘구간(section)’, ‘도로(road)’, ‘산불(forest fire)’, ‘시간(time)’, ‘전국(nationwide)’, ‘활용(application)’, ‘정상(summit)’, ‘나무(tree)’, ‘자전거(bicycle)’ 등은 산림 재해 대응 관련 주제를 다룬다. 특히, 산불과 같은 재해가 발생할 경우, 임도는 신속한 대응을 위한 중요한 역할을 하며, 이를 통해 전국적인 재해 대응 계획이 마련된다. 임도는 산림 내 기본적이고 필수적인 인프라 중 하나로, 산림 내에 설치되어 재해 발생 시 접근성을 높이며, 자전거와 같은 산악 레크리에이션 활동 역시 이러한 인프라를 통해 이루어짐을 알 수 있었다.

(5) 산악 스포츠와 지역 개발

‘대회(competition)’, ‘추진(propulsion)’, ‘주변(surrounding)’, ‘지방(region)’, ‘정비(maintain)’, ‘산악(mountain)’ 등의 단어는 산악 스포츠와 지역 개발에 관한 주제를 다룬다. 산악 지역에서의 스포츠 대회와 이를 위한 인프라 구축은 해당 지역의 경제 활성화와도 연결된다. 지방 산악 지역에서는 이러한 스포츠 활동을 통해 관광객 유치 추진을 도모할 수 있으며, 이는 주변 지역 개발과 정비로 이어질 수 있다. 산악 스포츠 활동을 위한 임도 정비와 관련 시설 확충은 주민들과 방문객 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.

(6) 국유림 관리 및 안전 점검

‘개방(opening)’, ‘관리(administration)’, ‘국유림(nation forest)’, ‘점검(inspection)’, ‘안전(safety)’, ‘개소(site)’, ‘추석(Korean thanksgiving)’, ‘성묘객(grave visitor)’, ‘설치(installation)’, ‘이용(utilization)’, ‘차량(car)’, ‘취약(vulnerability)’, ‘국유(national)’ 등의 단어는 국유림 관리와 관련된 안전 점검 및 시설 이용 주제를 형성한다. 국유림은 특정 시기에 개방되며, 특히 추석과 같은 명절에는 성묘객들이 많이 방문한다. 이러한 시기에는 차량 이용과 관련된 안전 점검이 강화되며, 국유림의 취약 지점을 확인하는 점검 활동이 이루어진다. 국유림과 임도의 관리와 안전 점검은 국가 자산을 보호하고 국민의 안전을 보장하는 중요한 역할을 담당한다.

후반기

(1) 산불 대응 및 예방

본 주제는 ‘산불(forest fire)’, ‘진화(extinguish)’, ‘발생(occurrence)’, ‘시간(time)’, ‘확충(expansion)’, ‘차량(car)’ 등의 단어로 구성되어 있으며, 이는 산불 발생 및 진화와 이를 위한 기반시설 확충에 중점을 두고 있다. 산불 발생 시 이를 신속히 진압하기 위해 차량과 같은 장비를 확충하고 대응 시간을 줄이는 것이 중요함을 알 수 있다. 특히, 대형 산불의 빈번한 발생에 따라 이를 방지하고 대응할 수 있는 인프라가 지속적으로 확충되어야 하며 이를 통한 산불 조기 진화의 중요성이 강조된다.

(2) 산림 관리 및 복구 사업

이 주제는 ‘사업(project)’, ‘관리(administration)’, ‘조성(creation)’, ‘마을(village)’, ‘추진(propulsion)’, ‘경영(management)’, ‘숲길(hiking road)’, ‘국유림(nation forest)’, ‘지방(region)’, ‘실시(implement)’, ‘복구(restoration)’, ‘정비(maintain)’, ‘재해(disaster)’, ‘주변(surrounding)’, ‘신설(establishment)’, ‘작업(work)’ 등의 단어로 형성되어 있으며, 산림 관리와 복구, 조성, 재해 예방에 관한 다양한 활동을 다루고 있다. 산림에서 수행되는 산림 관리와 복구 사업은 재해 예방뿐만 아니라 숲길 조성과 같은 휴양 자원 관리에도 중점을 두고 있다. 이러한 사업들은 산림의 지속 가능한 이용과 보전을 목표로 추진되고 있음을 알 수 있다.

(3) 산림 자원의 활용 및 계획 수립

‘계약(contract)’, ‘기관(institution)’, ‘코스(course)’, ‘개설(construction)’, ‘계획(plan)’, ‘활용(application)’ 등의 단어로 구성된 이 주제는 산림 자원의 효율적인 활용과 관련된 계획 수립을 다루고 있다. 계획 수립 과정에서는 자원의 적절한 이용과 보전, 그리고 이를 지속 가능한 방식으로 활용하는 전략이 중요하게 논의된다. 산림 자원의 활용은 경제적, 생태적 가치를 모두 고려해야 하는 중요한 과제로 부각된다.

(4) 재해 예방과 안전 점검 및 시설 관리

‘시설(facility)’, ‘지역(area)’, ‘산사태(landslide)’, ‘피해(damage)’, ‘현장(field)’, ‘예방(prevention)’, ‘점검(inspection)’, ‘구간(section)’, ‘설치(installation)’, ‘개방(opening)’, ‘도로(road)’, ‘안전(safety)’, ‘개소(site)’, ‘자연(nature)’, ‘주민(resident)’, ‘이용(utilization)’, ‘정상(summit)’, ‘자원(resource)’, ‘나무(tree)’ 등의 단어는 재해 예방과 시설 관리, 그리고 주민 안전을 위한 활동을 중심으로 구성되어 있다. 산사태와 같은 자연재해를 예방하기 위해 현장 점검과 안전 구간 설치가 주요하게 이루어지고 있으며, 임도의 안전성을 유지하는 것이 중요하게 다루어진다. 특히, 시설물의 점검과 자연 보호, 주민의 안전을 위한 다양한 조치들이 포함되며, 이를 통해 산림자원이 체계적으로 관리된다. 안전과 예방이 강조되며, 자연과 주민의 보호가 지속적으로 유지되고 있음을 알 수 있다.

Conclusion

본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 2014년부터 2023년까지 임도 관련 언론 보도를 분석하고, 시기 별 중요 단어와 주제를 파악함으로써 임도에 대한 사회적 인식과 관심의 변화를 파악하였다.

연구 결과, 지난 10년간 임도 관련 언론 보도는 크게 두 시기로 나뉘며, 초기에는 산림경영 및 지역 사회 서비스 측면의 보도가 주를 이루었으나, 최근에는 산불 및 산사태와 같은 산림 재해 대응 측면에서의 보도가 크게 증가한 것으로 나타났다.

2014년부터 2018년까지의 전반기에서는 ‘사업(project)’, ‘시설(facility)’, ‘개방(opening)’과 같은 키워드를 중심으로 임도의 본래 기능인 산림경영기반시설로서의 역할에 집중한 보도가 주를 이루었다. 이를 통해 임도는 산림 복원, 조림, 숲가꾸기, 벌목 등 다양한 산림사업을 추진하고, 주민들에게는 성묘 시기와 같은 특정 행사 기간에 국유임도를 개방하여 접근성을 제공하는 수단으로 활용되었음을 확인할 수 있었다. 특히, 숲길 조성, 산악 자전거 대회와 같은 레크리에이션 활동과 관련된 보도가 다수 발견되면서 임도의 사회적 기능도 주목받았다. 이는 임도가 단순한 산림경영기반시설로서의 역할을 넘어 지역 경제 활성화와 사회적 편익을 제공하는 중요한 기반 시설임을 의미한다.

반면, 2019년부터 2023년까지의 후반기에는 ‘산불(forest fire)’과 ‘진화(extinguish)’같은 키워드가 급격히 부상하면서 임도의 역할이 산림 재해 대응 측면으로 확대되었음을 보여준다. 산불 발생이 빈번해지고 피해 규모가 커지면서 임도는 산불 예방 및 진화를 위한 중요한 이동통로로 기능하였다. 특히, 초대형 산불인 2022년 울진산불 발생 당시 산불 진화에 중요한 역할을 수행하여 이를 통해 임도의 중요성이 언론을 통해 재조명된 이후 임도 언론 보도 사례가 크게 증가한 것으로 파악되었다. 또한 ‘산사태(landslide)’, ‘피해(damage)’, ‘복구(restoration)’와 같은 단어들의 빈도가 증가한 것은 임도가 산사태 예방 및 피해 복구를 위한 중요한 기반시설로 활용되었음을 시사한다. 이는 기후 변화로 인한 극한 호우와 같은 이상 기후 현상에 대비한 임도의 기능적 필요성이 부각되고 있음을 보여준다.

N-gram 및 클러스터링 분석을 통해 도출된 결과에서는 임도의 다각적인 역할이 더욱 분명해졌다. 전반기에는 임도가 주로 산림 경영과 재해 예방을 위한 기초적인 기반시설로 인식되었지만, 후반기에는 산불 및 산사태와 같은 대형 재해에 대응하기 위한 핵심 인프라로 부각되었다. 특히, 후반기의 N-gram 분석 결과, 산불 예방 및 진화에 있어 임도의 중요성이 급격히 증가한 것이 명확하게 나타났으며, 이와 동시에 임도의 개설과 관리가 산림 재해에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다.

그러나, 일부 보도에서는 임도가 산불 확산의 원인으로 작용하거나, 사면 붕괴로 인해 산사태를 유발하는 부정적인 역할도 확인되었다. 이와 같은 보도를 통해 임도 설계 및 유지 보수의 중요성이 더욱 부각되었으며, 이에 대해 보다 심도 있는 논의가 필요한 시점이다.

종합적으로 본 연구는 임도와 관련된 사회적 인식의 변화를 파악함으로써 임도의 다기능적 역할을 강조하였다. 특히 텍스트마이닝 기법을 활용하여 시기별 언론 보도의 주제 변화를 추정한 결과, 산림 경영을 위한 기반 시설로서의 임도의 전통적 역할뿐만 아니라, 산림 재해 대응을 위한 핵심 인프라로서의 역할이 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 임도 정책 개발 및 산림 재해 관리 계획 수립에 있어 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 앞으로도 임도는 산림 경영과 재해 대응, 복구 활동에서 중요한 인프라로서 그 역할이 지속적으로 확장될 것으로 기대된다.

Conflict of Interests

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Acknowledgements

본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업 ‘RS-2022-KF002053’의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.

References

1

Akbarimehr M, Naghdi R. 2012. Reducing erosion from forest roads and skid trails by management practices. Journal of Forest Science 58:165-169.

10.17221/136/2010-JFS
2

Çalışkan E. 2013. Planning of forest road network and analysis in mountainous area. Life Science Journal 10:2456-2465.

10.1186/1735-2746-10-2323497078PMC3627898
3

Çalışkan E. 2016. Geographic information system(GIS) and Roadeng usage to determine the environmentally sensitive forest road route in mountainous terrain. European Journal of Interdisciplinary Studies 2:7-14.

10.26417/ejis.v2i3.p18-25
4

Dimitrakopoulos AP. 2000. Preliminary distribution of forest fires and burned area according to initial attack time in Greece, during the decade 1986-1995. Forest Research Magazine 13:26-36.

5

Eroglu Y. 2023. Text mining approach for trend tracking in scientific research: A case study on forest fire. Fire 6:33.

10.3390/fire6010033
6

Eu S, Li Q, Lee EJ, Im SJ. 2015. Predicting surface runoff and soil erosion from an unpaved forest road using rainfall simulation. Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology 18:13-22. [in Korean]

10.13087/kosert.2015.18.3.13
7

Fayyad U, Piatetsky-Shapiro G, Smyth P. 1996. From data mining to knowledge discovery in databases. AI Magazine 17:37-54.

8

Grayson R, Haydon S, Jayasuriya M, Finalayson B. 1993. Water quality in mountain ash forests - separating the impacts of roads from those of logging operations. Journal of Hydrology 150:459-480.

10.1016/0022-1694(93)90121-O
9

Hong M, Heo JY. 2014. Document Clustering Scheme for Large-scale Smart Phone Sensing. Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication 14:253-258. [in Korean]

10.7236/JIIBC.2014.14.1.253
10

Jeon CH. 2015. Estimating public benefits of forest roads in natural recreation forests using DBCV: An example of forest recreation and activities. Journal of Transport Research 59:77-91. [in Korean]

10.34143/jtr.2015.22.4.77
11

Jung H, Lee BG. 2020. Research trends in text mining: Semantic network and main path analysis of selected journals. Expert Systems with Applications 162:113851.

10.1016/j.eswa.2020.113851
12

Kang BU, Heo MG, Choi SB. 2015. Performance analysis of volleyball games using the social network and text mining techniques. Journal of the Korean Data & Information Science Society 26:619-630. [in Korean]

10.7465/jkdi.2015.26.3.619
13

Kang EJ, Lee YJ. 2023. A trend analysis of Korean contemporary poetry research using topic modeling and N-gram analysis: Focusing on WOS and SCOPUS DB from 2010 to 2023. Journal of Korean Culture 61:169-201. [in Korean]

10.35821/jkc.2023.05.61.169
14

KFS (Korea Forest Service). 2020. The 5th National Forest Road Basic Plan. KFS, Daejeon, Korea. [in Korean]

15

KFS (Korea Forest Service). 2024. Status of large-scale forest fires in South Korea. Accessed in https://www.forest.go.kr/kfsweb/kfi/kfs/frfr/selectFrfrStats.do?mn=AR04_01_03 on 14 September 2024. [in Korean]

16

Kim SM, Choi SM, Choe YJ, Shim YJ, Lee JW. 2022. Analysis of factors affecting vegetation cover for stabilization of granite weathered soil forest road cut slopes. Korean Journal of Agricultural Science 49:861-871. [in Korean]

10.7744/kjoas.20220074
17

Kim WK, Yoo JY. 2019. Analysis on the trends of research themes of the Korean dance using text mining. Journal of the Korea Entertainment Industry Association 13:215-228. [in Korean]

10.21184/jkeia.2019.7.13.5.215
18

Laschi A, Foderi C, Fabiano F, Neri F, Cambi M, Mariotti B, Marchi E. 2019. Forest road planning, construction and maintenance to improve forest fire fighting: A review. Croatian Journal of Forest Engineering 40:207-219.

19

Lee JE. 2024. News big data analysis of elderly suicide in Korea using text mining. Journal of the Korea Contents Association 24:70-81. [in Korean]

10.5392/JKCA.2024.24.07.070
20

Lee JH, Choi YJ. 2020. An expansion of agenda-setting theory focused on in-depth reporting. Journal of Political Communication 56:5-54. [in Korean]

10.35731/kpca.2020..56.001
21

Lee JK, Lee CB. 2021. A study on domestic research trends (2001-2020) of forest ecology using text mining. Journal of Korean Society of Forest Science 110:308-321. [in Korean]

10.14578/jkfs.2021.110.3.308
22

Lee S, Kim G, Lee JK. 2021. An analysis on media perception of forest trails for ten years. Korean Journal of Forest Economics 28:1-19. [in Korean]

10.31541/KJFE.28.1.1
23

Lee SS. 2014. A content analysis of journal articles using the language network analysis methods. Journal of the Korean Society for Information Management 31:49-68. [in Korean]

10.3743/KOSIM.2014.31.4.049
24

Matthew PT, Benjamin MG, Michael DC. 2021. Forest roads and operational wildfire response planning. Forests 12:110.

10.3390/f12020110
25

McCombs ME, Shaw DL. 1972. The agenda-setting function of mass media. Public Opinion Quarterly 36:176-187.

10.1086/267990
26

Park JH, Park CM, Oh KW. 2016. A GIS-based map construction of the danger-prone zones in forest roads in Jeollabuk-do. Journal of Agriculture & Life Science 50:21-29. [in Korean]

10.14397/jals.2016.50.3.21
27

Park JS, Yeon PS. 2020. A network analysis on the forest healing issues using big data. Journal of Korean Institute of Forest Recreation 24:63-71. [in Korean]

10.34272/forest.2020.24.2.006
28

Rhee HJ, Choi SM, Kweon HK, Lee JW. 2017. Comparison of forest road status and policies between Korea and United States. Korean Journal of Agricultural Science 44:504-512. [in Korean]

10.7744/kjoas.20170040
29

Robertson S. 2004. Understanding inverse document frequency: On theoretical arguments for IDF. Journal of Documentation 60:503-520.

10.1108/00220410410560582
30

Robinson C, Duinker P, Beazley K. 2010. A conceptual framework for understanding, assessing, and mitigating ecological effects of forest roads. Environmental Reviews 18:61-86.

10.1139/A10-002
31

Schober A, Šimunović N, Darabant A, Stern T. 2018. Identifying sustainable forest management research narratives: A text mining approach. Journal of Sustainable Forestry 37:537-554.

10.1080/10549811.2018.1437451
32

Sparck JK. 1972. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation 28:11-21.

10.1108/eb026526
33

Tan AH. 1999. Text mining: The state of the art and the challenges. In: Proceedings of the PAKDD 1999 Workshop on Knowledge Discovery from Advanced Databases. pp. 65-70. Beijing, China: KDD.

34

Yamashita T, Nakashima N, Hirokawa S. 2018. Classification and feature extraction for text-based drug incident report. In: Proceedings of the 2018 6th International Conference on Bioinformatics and Computational Biology. pp. 145-149. Chengdu, China: IEEE.

10.1145/3194480.319449928916229
35

Yang SH, Park SJ. 2008. Analysis of user's activities and recreational value on the forest road in urban forest. Journal of Korean Forest Society 97:467-477. [in Korean]

36

Yu YR. 2017. Analysis of media coverage on 2015 revised curriculum policy using big data analysis. Ph.D. dissertation, Seoul National Univ., Seoul, Korea. [in Korean]

37

Zhang W, Yoshida T, Tang X. 2011. A comparative study of TF*IDF, LSI and multi-words for text classification. Expert Systems with Applications 38:2758-2765.

10.1016/j.eswa.2010.08.066
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