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1 국민과학기술정서 분석을 통한 정책과제 발굴 연구 수 행 기 관 :

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3 최 종 보 고 서 관리 번호 0000(연도)-00(번호) 기술 분류 과 제 명 (한글)국민과학기술정서 분석을 통한 정책과제 발굴 연구 (영문) 기 관 명 소재지 대 표 주관연구기관 (협동연구기관) 실전전략연구소 서울시 마포구 공덕동 윤한술 주관연구책임자 (협동연구책임자) 총연구기간 (당해년도) 총연구비 (당해년도) 총참여연구원 (당해년도) 성 명 소속 및 부서 전 공 윤한술 실전전략연구소 2015년 4월 30일 ~ 2015년 9월 30일(5개월) 일금 천원정 ( ) 명(책임:1명,연구원:7명,연구보조원:1명 보조원:0명) 2015년도 정책연구용역사업으로 수행한 연구과제의 최종보고서를 붙임과 같이 제출합니다. 붙임 :최종보고서 10부. 2015년 9월 30일 주관연구책임자 윤 한 술 (인) 주관연구기관장 직인 미래창조과학부장관 귀 하 - 3 -

4 국민과학기술정서 분석을 통한 정책과제 발굴 연구에 관한 정책연구사업의 최종보고서를 별첨과 같이 제출합니다. 2015년 9월 30일 주관연구책임자 윤 한 술 (인) 주관연구기관장 윤 한 술 직인 - 4 -

5 ( 옆 면 ) ( 앞 면 ) 정책연구 - (관리번호) 국 민 과 학 기 술 정 서 분 석 을 통 한 정 책 과 제 발 굴 연 구 정책연구 - (관리번호) 국민과학기술정서 분석을 통한 정책과제 발굴 연구 (Research on policymakingusingnationalscienceand technologysentimentanalysis) 국 가 과 학 기 술 위 미래창조과학부 윈 회 - 5 -

6 제 출 문 미래창조과학부장관 귀 하 본 보고서를 '국민과학기술정서 분석을 통한 정책과제 발굴 연구에 관한 연구'최종보고서로 제출합니다. 2015년 9월 30일 주관연구기관명 :실전전략연구소 연 구 기 간 : ~ 주관연구책임자 :윤 한 술 참여연구원 ㆍ연 구 원 :길 우 영 ㆍ연 구 원 :박 준 형 ㆍ연 구 원 :김 남 규 ㆍ연 구 원 :윌 리 엄 ㆍ연 구 원 :임 명 수 ㆍ연 구 원 :류 신 ㆍ연 구 원 :김 다 솜 ㆍ연 구 조 원 :김 신 애 - 6 -

7 목 차 요약문 1 제 1장 서론 1 1. 연구의 필요성 1 국민의 다양한 의사를 과학기술 정책에 반영 1 2. 연구의 목표 1 과학기술에 대한 국민 정서 반영 1 3. 연구의 특징 1 과학기술과 특정 사회 이슈와의 결합에서 형성되는 국민정서 1 분석 대상이 되는 문서의 분류에 대한 중요성 2 키워드 정제 수준의 설정 2 4. 전체 과업 수행 계획 3 사업 추진의 틀 3 제 2장 관련연구 및 사례 4 1. 빅데이터 분석 방법 4 빅데이터 분석 4 텍스트 마이닝 분석 4 소셜 네트워크 분석 4 2. 국내외 관련 사례 5 미래연구(기술예측조사) 방법론 개발_KEIT 5 국가현안 대응 R&D 정보 패키지 방안 연구_KISTI KISTEP 10대 미래유망기술 선정에 관한 연구(미래 한국사회의 스마트 에이징 선도를 위한 유망기술)_KISTEP 9 빅데이터로 풀어본 대한민국 IT 미래 먹거리_NIA 11 청소년 자살행태 파악을 위한 심층 분석_NIA 13 영유아 보육정책에 대한 국민정서 분석_NIA

8 안전 트렌드 평가 분석과 데이터 교환시스템(STEADES) 데이터에 대한 텍스트 와 데이터 마이닝 적용_국제항공운송협회(IATA, International Air Transport Association) 81 소셜 미디어와 온라인 대화를 이용한 실업 통계 심층 분석_UNGP(UN Global Pulse) 18 미디어에 나타난 이슈 흐름 분석을 통한 세계 식량 안전 모니터링_UNGP(UN Global Pulse) 20 미국 및 중국의 철강산업 트렌드 분석_Jsebs 22 PillBox 프로젝트 _미국 국립의학도서관(NLM, National Library of Medicine) 32 사례별 빅데이터 분석 정리 및 시사점 도출 25 제 3장 국민과학기술정서 분석을 방법론 기획 전체 분석방법론 기획 26 국민과학기술정서 분석 방법론 개요 및 범위 정의식을 활용한 과학기술 관련 문서의 식별 27 정의식을 활용한 문서 식별 데이터를 활용한 국민과학기술정서 분석 28 토픽분석 및 이슈트레킹 분석 28 워드클라우드 분석 및 키워드네트워크 분석 28 제 4장 데이터 수집 및 분석 데이터 수집 및 문서 분류 29 과학기술 자료 29 사회이슈 자료 30 과학기술에 대한 민원, SNS 및 언론 데이터 수집 대상 데이터 분석의 진행 30 정의식을 활용한 문서 분류 30 국민과학기술정서 분석 추진 국민민원데이터 분석 32 국민민원데이터 토픽분석 32 국민민원데이터 토픽이슈별 분석 SNS 및 언론 데이터 분석 43 SNS 및 언론 데이터의 과학기술일반 토픽 분석

9 SNS 및 언론 데이터의 과학기술일반 토픽이슈별 분석 46 SNS 및 언론 데이터의 과학기술분야별 분석 56 제 5장 정책과제 도출 및 정책과제 추진방안 38 제1절. 정책과제화 대상 국민과학기술정서의 선정 83 빅데이터 분석을 통해 나타난 국민과학기술정서 정리 83 정책과제화 대상 국민과학기술정서 선정 84 제2절. 정책과제화 대상 건의 정책추진방안 수립 85 1.재난 안전 분야 장비 및 기술개발, 안전시스템 구축 지역 특성에 맞는 에너지 기술 개발 유아용 친환경 제품에 대한 관심 사물인터넷을 활용한 범죄/사고 예방 바이러스(생화학)사고/무기 우려 99 참고문헌

10 표 목차 <표 1> 2013년 10대 미래 트렌드 10 <표 2> 소셜 미디어와 온라인 대화를 이용한 실업 통계 심층 분석조사 대상 및 범위 91 <표 3> 미디어 이슈 흐름 분석을 통한 세계 식량 안전 모니터링 조사 대상 및 범위 12 <표 4> 사례분석을 통한 빅데이터 분석 기술 및 데이터 타입 52 <표 5> 문서별 키워드 현황 메트릭스 28 <표 6> 정의식을 통한 문서분류 예시 28 <표 7> 전략기술별 정의식 29 <표 8> 수집된 데이터 유형 및 속성 30 <표 9> 과학기술 정의식을 활용한 문서 식별을 통한 소스별 매칭 결과 13 <표 10> 국민민원 토픽분석 결과 32 <표 11> 국민민원데이터에서 도출된 국민과학기술정서 34 <표 12> 과학기술일반 토픽분석 결과 4 <표 13> 지식기반 빅데이터 활용기술 토픽분석 결과 65 <표 14> 감염병 대응기술 토픽분석 결과 61 <표 15> 지능형 무인 비행체 기술 토픽분석 결과 66 <표 16> 친환경 바이오소재 기술 토픽분석 결과 73 <표 17> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 토픽분석 결과 7 <표 18> SNS 및 언론 데이터에서 도출된 국민과학기술정서 18 <표 19> 민원과 SNS 및 언론 데이터를 통해 도출된 과학기술정서 정리 38 <표 20> 국민과학기술정서 상세 분석 대상 84 <표 21> 2차 기본계획기간( 14~ 18년) 로봇산업 투자 규모 7 8 <표 22> 국내 햇빛발전협동조합과 발전호 현황(2014년 7월말 기준) 2 9 <표 23> 지능형 감시시스템의 활용 분야 97 <표 24> 인체 감염병 R&D 예산 추이

11 그림 목차 <그림 1> 사회이슈에 따라 다르게 나타나는 과학기술에 대한 국민정서 2 <그림 2> 전체 과업 추진의 틀(Framework) 3 <그림 3> 빈도수가 높은 상위 키워드 및 연관어 분석 결과 5 <그림 4> 바이오전문 정보를 활용한 키워드간 네트워크 6 <그림 5> 키워드간 연결 관계를 활용한 바이오 분야 미래기술 이슈 도출 6 <그림 6> 국가 현안 주제 및 키워드 목록(일부) 7 <그림 7> 도출된 키워드 간 연관규칙(100개)을 토대로 구성된 키워드네트워크 8 <그림 8> 최종 현안 대응 R&D 키워드 매핑 테이블 8 <그림 9> 2013 KISTEP 10대 미래 이슈 및 유망기술 선정 절차 9 <그림 10> 10대 미래 트렌드별 빈도수 증가율(기울기) 01 <그림 11> 미래유망기술 선정을 위한 트렌드 적합성 평가 결과 1 <그림 12> 미래 IT 핵심키워드 도출 과정 12 <그림 13> 분석과정을 통해 도출된 17개 미래 IT 핵심키워드 12 <그림 14> 매트릭스구조로 본 주요 IT 키워드의 포지셔닝 13 <그림 15> 청소년 자살행태 파악을 위한 심층 분석 프로세스 14 <그림 16> 분석의 종류 및 세부 분석 별 질문 14 <그림 17> 최종 데이터 추출 현황 15 <그림 18> 자살과 함께 등장하는 키워드의 집합 15 <그림 19> 영유아 보육정책에 대한 분석 목적 16 <그림 20> 유아보육정책에 대한 국민정서 분석 데이터 처리 흐름도 16 <그림 21> 분석 결과 및 인사이트 17 <그림 22> 안전이벤트 주제에 연결되는 용어의 패턴 18 <그림 23> 데이터 수집 및 분석 절차 19 <그림 24> 미국의 5개 지표와 감정분석 결과와의 상관관계 20 <그림 25> 2008년도에 나타난 식량위기 사태에 관한 이슈 스트림 21 <그림 26> AISI의 철강산업 현안 및 애로사항 문서에 대한 키워드 빈도 분석 2 <그림 27> US Steel, Nucor, EVRAZ에 대한 워드클라우드 분석 22 <그림 28> 철강산업에서의 구조조정 과 부도 와의 빈도 추이 분석 23 <그림 29> PillBox Project 홈페이지: 24 <그림 30> pillbox를 활용한 알약검색 24 <그림 31> 국민과학기술정서 분석 방법론 26 <그림 32> 국민민원 이슈트래킹 분석 결과 3 <그림 33> 국민민원에 대한 워드클라우드 (Confidence 20%, Support 10%) 3 <그림 34> 국민민원에 대한 키워드네트워크 (Confidence 20%, Support 10%) 34 <그림 35> 국민민원 중 Issue-1 학교, 학생, 교육 수업, 교사에 대한 워드클라우드 (Confidence 22%, Support 11%) 35 <그림 36> 국민민원 중 Issue-1 학교, 학생, 교육, 수업, 교사에 대한 키워드네트워크 (Confidence 22%, 11%) 35 <그림 37> 국민민원 중 Issue-2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생에 대한 워드클라우드(Confidence 26%,

12 Support 13%) 36 <그림 38> 국민민원 중 Issue-2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%) 36 <그림 39> 국민민원 중 Issue-4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리에 대한 워드클라우드(Confidence 26%, Support 13%) 37 <그림 40> 국민민원 중 Issue-4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%) 37 <그림 41> 국민민원 중 Issue-4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리(국민, 분석, 투자, 만남, 비해 키워드 제거) 에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%) 38 <그림 42> 국민민원 중 Issue-5 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기에 대한 워드클라우드 (Confidence 30%, Support 15%) 38 <그림 43> 국민민원 중 Issue-5 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기에 대한 키워드네트워크 (Confidence 65%) 39 <그림 44> 국민민원 중 Issue-5 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기(정부, 문제, 국가, 시설, 사업, 경제, 정책 제 거)에 대한 키워드네트워크 (Confidence 50%~64%) 39 <그림 45> 국민민원 중 Issue-7 한국, 일본, 세계, 미국, 문화에 대한 워드클라우드 (Confidence 32%, Support 16%) 40 <그림 46> 국민민원 중 Issue-7 한국, 일본, 세계, 미국, 문화에 대한 키워드네트워크 (Confidence 32%, Support 16%) 40 <그림 47> 국민민원 중 Issue-7 한국, 일본, 세계, 미국, 문화(국민, 정책, 문제, 정부, 국가 제거)에 대한 키 워드네트워크 (Confidence 60%) 41 <그림 48> 국민민원 중 Issue-8 장애, 교사, 학생, 임용, 업무에 대한 워드클라우드 (Confidence 100%, Support 14%) 41 <그림 49> 국민민원 중 Issue-8 장애, 교사, 학생, 임용, 업무에 대한 키워드네트워크 (Confidence 100%, Support 14%) 42 <그림 50> 과학기술일반 이슈트래킹 분석 결과 4 <그림 51> 과학기술일반에 대한 워드클라우드 (Confidence 18%, Support 9%) 45 <그림 52> 과학기술일반에 대한 키워드네트워크 (Confidence 18%, Support 9%) 45 <그림 53> 과학기술일반 중 Issue-1 기업, 중국, 경제, 투자, 사업에 대한 워드클라우드 (Confidence 20%, Support 10%) 46 <그림 54> 과학기술일반 중 Issue-1 기업, 중국, 경제, 투자, 사업에 대한 키워드네트워크 (Confidence 20%, Support 10%) 46 <그림 55> 과학기술일반 중 Issue-7 일본, 미국, 중국, 한국, 대통령에 대한 워드클라우드 (Confidence 20%, Support 10%) 47 <그림 56> 과학기술일반 중 Issue-7 일본, 미국, 중국, 한국, 대통령에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%) 47 <그림 57> 과학기술일반 중 Issue-2 검찰, 경찰, 혐의, 수사, 사건에 대한 워드클라우드 (Confidence 16%, Support 8%) 48 <그림 58> 과학기술일반 중 Issue-2 검찰, 경찰, 혐의, 수사, 사건에 대한 키워드네트워크 (Confidence 16%, Support 8%) 48 <그림 59> 과학기술일반 중 Issue-6 자동차, 차량, 차, 가격, 사고에 대한 워드클라우드 (Confidence 16%, Support 8%) 49 <그림 60> 과학기술일반 중 Issue-6 자동차, 차량, 차, 가격, 사고에 대한 키워드네트워크 (Confidence

13 20%, Support 10%) 49 <그림 61> 과학기술일반 중 Issue-9 대통령, 국민, 정부, 경제, 국회에 대한 워드클라우드(Confidence 26%, Support 13%) 50 <그림 62> 과학기술일반 중 Issue-9 대통령, 국민, 정부, 경제, 국회에 대한 키워드네트워크(Confidence 26%, Support 13%) 50 <그림 63> 과학기술일반 중 Issue-3 북한, 미국, 중국, 대통령, 핵에 대한 워드클라우드(Confidence 26%, Support 13%) 51 <그림 64> 과학기술일반 중 Issue-3 북한, 미국, 중국, 대통령, 핵에 대한 키워드네트워크(Confidence 26%, Support 13%) 51 <그림 65> 과학기술일반 중 Issue-5 정보, 인터넷, 게임, 서비스, 스마트폰에 대한 워드클라우드(Confidence 22%, Support 11%) 52 <그림 66> 과학기술일반 중 Issue-5 정보, 인터넷, 게임, 서비스, 스마트폰에 대한 키워드네트워크 (Confidence 22%, Support 11%) 52 <그림 67> 과학기술일반 중 Issue-8 환자, 치료, 연구, 치매, 장애에 대한 워드클라우드(Confidence 30%, Support 15%) 53 <그림 68> 과학기술일반 중 Issue-8 환자, 치료, 연구, 치매, 장애에 대한 키워드네트워크(Confidence 30%, Support 15%) 53 <그림 69> 과학기술일반 중 Issue-4 교육, 학교, 학생, 대학, 교사에 대한 워드클라우드(Confidence 18%, Support 9%) 54 <그림 70> 과학기술일반 중 Issue-4 교육, 학교, 학생, 대학, 교사에 대한 키워드네트워크(Confidence 18%, Support 9%) 54 <그림 71> 과학기술일반 중 Issue-4 교육, 학교, 학생, 대학, 교사에 대한 키워드네트워크 연결빈도 50 이상 제거(Confidence 18%, Support 9%) 55 <그림 72> 과학기술일반 중 Issue-10 한국, 국민, 사고, 가치, 선진국에 대한 워드클라우드(Confidence 32%, Support 16%) 55 <그림 73> 과학기술일반 중 Issue-10 한국, 국민, 사고, 가치, 선진국에 대한 키워드네트워크 (Confidence 32%, Support 16%) 56 <그림 74> 지식기반 빅데이터 활용기술 이슈트래킹 분석 결과 57 <그림 75> 지식기반 빅데이터 활용기술에 대한 워드클라우드 (Confidence 24%, Support 12%) 57 <그림 76> 지식기반 빅데이터 활용기술에 대한 키워드네트워크 (Confidence 24%, Support 12%) 58 <그림 77> 지식기반 빅데이터 활용기술 중 Issue-2 스마트, 스마트폰, 자동차, 정보, 보안에 대한 워드클라우 드 (Confidence 24%, Support 12%) 58 <그림 78> 지식기반 빅데이터 활용기술 중 Issue-2 스마트, 스마트폰, 자동차, 정보, 보안에 대한 키워드네트 워크 (Confidence 38%, Support 19%) 59 <그림 79> 지식기반 빅데이터 활용기술 중 Issue-2 스마트, 스마트폰, 자동차, 정보, 보안에 대한 키워드네트 워크 (Confidence 85%) 59 <그림 80> 지식기반 빅데이터 활용기술 중 Issue-3 데이터, 분석, 빅데이터, 정보, 자료에 대한 워드클라우드 (Confidence 30%, Support 15%) 60 <그림 81> 지식기반 빅데이터 활용기술 중 Issue-3 데이터, 분석, 빅데이터, 정보, 자료에 대한 키워드네트워 크 (Confidence 80%) 60 <그림 82> 지식기반 빅데이터 활용기술 중 Issue-3 데이터, 분석, 빅데이터, 정보, 자료(정보, 분석, 빅데이터 제거)에 대한 키워드네트워크 (Confidence 80%) 61 <그림 83> 감염병 대응 기술 이슈트래킹 분석 결과

14 <그림 84> 감염병 대응 기술에 대한 워드클라우드 (Confidence 20%, Support 10%) 62 <그림 85> 감염병 대응 기술에 대한 키워드네트워크 (Confidence 20%, Support 10%) 63 <그림 86> 감염병 대응 기술 중 Issue-1 환자, 검사, 차, 호흡기, 서울에 대한 워드클라우드(Confidence 34%, Support 17%) 63 <그림 87> 감염병 대응 기술 중 Issue-1 환자, 검사, 차, 호흡기, 서울에 대한 키워드네트워크(Confidence 34%, Support 17%) 64 <그림 88> 감염병 대응 기술 중 Issue-1 환자, 검사, 차, 호흡기, 서울(현장, 감염, 환자, 격리, 메르스, 병원, 관련 제거)에 대한 키워드네트워크(Confidence 20%) 64 <그림 89> 감염병 대응 기술 중 Issue-3 정부, 대통령, 미국, 국민, 북한에 대한 워드클라우드(Confidence 30%, Support 15%) 65 <그림 90> 감염병 대응 기술 중 Issue-3 정부, 대통령, 미국, 국민, 북한에 대한 키워드네트워크 (Confidence 30%, Support 15%) 65 <그림 91> 감염병 대응 기술 중 Issue-3 정부, 대통령, 미국, 국민, 북한(관련, 정부, 환자, 감염 제거)에 대 한 키워드네트워크 (Confidence 80%) 66 <그림 92> 지능형 무인비행체 기술 이슈트래킹 분석 67 <그림 93> 지능형 무인비행체 기술에 대한 워드클라우드(Confidence 14%, Support 7%) 67 <그림 94> 지능형 무인비행체 기술에 대한 키워드네트워크 (Confidence 14%, Support 7%) 68 <그림 95> 지능형 무인비행체 기술 Issue-3 일본, 중국, 세계, 항공, 사고에 대한 워드클라우드(Confidence 34%, Support 17%) 68 <그림 96> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-3 일본 중국, 세계, 항공, 사고에 대한 키워드네트워크 (Confidence 34%, Support 17%) 69 <그림 97> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-3 일본, 중국, 세계, 항공, 사고(드론 키워드 중심)에 대한 키워 드네트워크 (Confidence 34%, Support 17%) 69 <그림 98> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-3 일본, 중국, 세계, 항공, 사고에 대한 키워드네트워크 (Confidence 75%) 70 <그림 99> 지능형 무인비행체 기술 Issue-4 게임, 영상, 차량, 위치, 차에 대한 워드클라우드(Confidence 34%, Support 17%) 70 <그림 100> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-4 게임, 영상, 차량, 위치, 차에 대한 키워드네트워크 (Confidence 34%, Support 17%) 71 <그림 101> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-4 게임, 영상, 차량, 위치, 차(차량, 자동차 키워드 중심)에 대 한 키워드네트워크 (Confidence 34%, Support 17%) 71 <그림 102> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-4 게임, 영상, 차량, 위치, 차에 대한 키워드네트워크 (Confidence 70%) 72 <그림 103> 지능형 무인비행체 기술 중 Issue-4 게임, 영상, 차량, 위치, 차(드론 키워드 중심)에 대한 키워 드네트워크 (Confidence 70%) 72 <그림 104> 친환경 바이오소재 기술 이슈트래킹 분석 결과 73 <그림 105> 친환경 바이오소재 기술에 대한 워드클라우드(Confidence 20%, Support 10%) 73 <그림 106> 친환경 바이오소재 기술에 대한 키워드네트워크 (Confidence 20%, Support 10%) 74 <그림 107> 친환경 바이오 소재 기술 중 Issue-2 세제, 친환경, 유아, 인증, 디자인에 대한 워드클라우드 (Confidence 24%, Support 12%) 74 <그림 108> 환경 바이오 소재 기술 중 Issue-2 세제, 친환경, 유아, 인증, 디자인에 대한 키워드네트워크 (Confidence 24%, Support 12%) 75 <그림 109> 친환경 바이오소재 기술 중 Issue-2 세제, 친환경, 유아, 인증, 디자인에 대한 키워드네트워크

15 (Confidence 80%) 75 <그림 110> 친환경 바이오 소재 기술 중 Issue-5 산업, 중국, 시장, 사업, 기업에 대한 워드클라우드 (Confidence 28%, Support 14%) 76 <그림 111> 친환경 바이오소재 기술 중 Issue-5 산업, 중국, 시장, 사업, 기업에 대한 키워드네트워크 (Confidence 28%, Support 14%) 76 <그림 112> 친환경 바이오소재 기술 중 Issue-5 산업, 중국, 시장, 사업, 기업에 대한 키워드네트워크 (Confidence 70%) 77 <그림 113> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 이슈트래킹 분석 결과 78 <그림 114> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술에 대한 워드클라우드 (Confidence 20%, Support 10%) 78 <그림 115> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술에 대한 키워드네트워크 (Confidence 20%, Support 10%) 79 <그림 116> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 중 Issue-5 인터넷, 세계, 시장, 스마트 IT에 대한 워드클라우 드 (Confidence 50%, Support 25%) 79 <그림 117> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 중 Issue-5 인터넷, 세계, 시장, 스마트에 대한 키워드네트워 크 (Confidence 50%, Suppport 25%) 80 <그림 118> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 중 Issue-3 태풍, 지진, 지역, 기상, 주민에 대한 워드클라우 드 (Confidence 50%, Support 25%) 80 <그림 119> 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 중 Issue-3 태풍, 지진, 지역, 기상, 주민에 대한 키워드네트 워크 (Confidence 24%, Suppport 12%) 81 <그림 120> 지역에너지 거버넌스 구축 방안 89 <그림 121> 친환경에너지타운 개요

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17 요 약 문 (국 문) Ⅰ. 연구의 개요 1. 연구의 필요성 과학기술정책의 대상은 주로 직접적인 이해관계자(산, 학, 연)이며, 일반 국민의 경우 개인의 의사를 정책에 반영할 수 있는 기회 제도가 부족 - 설문 등을 통해 과학기술에 대한 국민들의 생각/수요 등을 조사하지만 인원의 한정성, 인위적 조사 에 따른 국민의사 왜곡가능성 등의 한계 최근 인터넷의 발달로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service), 인터넷 뉴스의 댓글, 토론 게시판 등을 통해 국민 개개인의 의사표현이 활발하게 이뤄지고 있으므로, 이렇게 일상생활 속에서 자연발생적으로 형성되어 있는 국민들의 의사를 분석하여 정책에 반영할 수 있는 체계가 필요하게 되었음 2. 연구의 목표 본 연구의 목표는 과학기술에 대한 국민들의 느낌, 생각, 수요 등을 빅데이터 수집 분석을 통해 파악 하고, 정책과제를 도출하여 적용하는데 있음 3. 과업 수행 계획 사업 추진의 틀은 빅데이터 적용 사례조사 및 방법론 기획, 빅데이터 수집 및 분석, 정책과제 도 출 및 정책 추진 방안 제시 등 3단계로 나누어서 진행함 <그림 1> 전체 과업 추진의 틀(Framework) - 1 -

18 Ⅱ. 빅데이터 수집 및 분석 1. 데이터의 수집 및 분류 본 연구에서는 분석을 위하여 국민신문고에서 14,068건과 함께 연합뉴스, KBS 뉴스, 다음 아고라, 네이버 블로그, 트위터로부터 총 1,700,886건의 텍스트 문서를 수집하였음 - 국민민원 데이터는 국민신문고를 통해 최근 1년 동안 미래창조과학부 외 23기관에 서 발생한 민원데 이터 약 1만 4천 건을 수집함 - SNS 및 언론 데이터는 연합뉴스, KBS뉴스, 네이버 블로그, Daum 아고라, 트위터에서 최근 1년 동 안 발생된 약 170 만 건을 수집함 <표 1> 수집 데이터 유형 및 속성 유형 민원데이터 SNS 및 언론 데이터 DAUM NAVER 자료 명 국민신문고 연합뉴스 KBS뉴스 Twitter 아고라 블로그 ~ ~ ~ ~ ~ ~ 기간 문서 수 14,068건 199,345건 128,055건 77,486건 365,000건 931,000건 정의식을 사용하여 수집된 문서를 분류함 - 문서 분류를 위한 정의식(논리 필터)을 활용하여 총 14,068건의 국민 민원 데이터와 총 1,700,886건 의 SNS 및 언론 데이터로부터 과학기술일반 및 과학기술 5개 분야 5개 기술에 대한 문서를 식별 함 - 과학기술 5개 기술은 제3차 과학기술기본계획 의 10대 분야 120개 국가전략기술 중 정보통신분야 지식기반 빅데이터 활용 기술, 의료분야 감염병 대응 기술, 우주항공 분야 지능형 무인비행체기 술, 나노소재분야 친환경 바이오소재 기술, 재난재해안전 분야 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 을 선정함 <표 2> 정의식의 구성 분야 과학기술일반 지식기반 빅데이터 활용기술 감염병 대응 기술 지능형무인비행체기술 친환경바이오소재기술 자연재해 모니터링. 예측.대응기술 정의식( * 는 and, + 는 or를 의미, 정의식에 부합하는 문서만을 추출) 정의식=(A*B)+(A*C)+(B*C) A=(과학+기술+R&D+연구+개발+발견+발명+미래산업) B=(빅데이터+사물인터넷+스마트폰+컴퓨팅+통신+네트워크+디스플레이+반도체+로봇+증 강현실+UI/UX+플랫폼+유전자+신경계+감염병+인체+모바일+줄기세포+바이오마커+ 바이오칩+재활치료+유전체+인공장기+식품안전성+무기개발+스마트+지능형+그리드+ 친환경+풍력발전+에너지+해양플랜트+원자력+우주+비행체+무인비행체+폐기물+생태계+온 실가스+금속소재+지능형+건물제어+조선+철도+도로+교통+자동차+재난+테러) C=(이공계+인재양성+투자+교육+정책+창업+기술이전+상용화+특허+미래창조) 빅데이터 * (지식 + 분석 + 시각화 +정보검색) + (IOT + 사물인터넷) (감염 + 전염 + 바이러스) * (방역 + 면역 + 항생제 + 백신 + 접종 + 격리 + 대응+ 역학조사) 드론 + (무인 + 지능형) * (비행체 + 탑재 + 촬영) (친환경 + 생물공학 + 천연 + 생분해성 + 바이오 + 섬유질) * (소재 + 물질) (재난 + 재해) * (모니터링 + 관측 + 예측 + 시뮬레이션 + 감시 + 조기경보) - 2 -

19 민원 국민 신문고 연합 뉴스 KBS 뉴스 SNS 및 언론 다음 아고라 네이버 블로그 트위터 소계 과학기술일반 1,493 17,100 10,786 5,061 8, ,418 42,911 지식기반 빅데이터 활용기술 합계 감염병 대응 기술 , ,404 3,404 지능형 무인비행체기술 친환경 바이오 소재 기술 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 <표 3> 정의식을 활용하여 문서를 식별한 결과 , ,368 1, 계 1,493 18,517 12,992 5,388 9, ,183 48, 데이터의 분석 분류된 데이터를 대상으로 과학기술정서를 도출하기 위한 분석은 토픽분석, 이슈트래킹 분석, 워드클 라우드 분석, 키워드네트워크 분석을 사용함 - 토픽분석을 사용하여 주요 과학기술 일반 및 5개 기술에 대한 주요 이슈를 도출하였으며 도출된 사 회이슈들의 기간별 추이를 살피기 위해 이슈트래킹 분석을 수행하였음 - 워드클라우드 분석을 통하여 주요 키워드를 전체 및 구분된 이슈별로 주요 키워드 들을 살펴보았고 키워드네트워크 분석을 통해 세부 과학기술정서를 파악하였음 - 과학기술일반에 대한 분석은 민원 데이터와 SNS 및 언론 데이터를 분리하여 수행하였음 - 아래에 국민민원데이터를 대상으로 토픽분석 및 이슈트래킹 분석 결과와 이슈2에 대한 워드클라우드 분석 및 키워드네트워킹 분석을 실시한 결과를 나타냄 과학기술(분야) Issue ID Key words Num. Terms Num. Docs 국민민원 (민원데이터) <표 4> 국민민원 토픽분석 결과 1 학교, 학생, 교육, 수업, 교사 안전, 재난, 사고, 화제, 발생 주택, 부동산, 금융, 경제, 서민 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기 노인, 프로그램, 일자리, 복지, 문화 한국, 일본, 세계, 미국, 문화 장애, 교사,학생, 임용, 업무 차량, 버스, 자동차, 교통, 운전자 스마트폰, 소비자, 시장, 요금, 정보

20 <그림 2> 국민민원 이슈트래킹 분석 결과 <그림 3> 국민민원 중 Issue-2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생에 대한 워드클라우드(Confidence 26%, Support 13%) - 4 -

21 <그림 4> 국민민원 중 Issue-2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%) Ⅲ. 정책과제 도출 및 추진방안 제시 1. 국민과학기술정서 정리 및 정책과제화 대상 선정 빅데이터분석으로 나타난 이슈 및 국민과학기술정서 등을 정리함 - 수집된 국민민원데이터와 SNS 및 언론 데이터에 대한 토픽분석, 이슈트래킹 분석, 워드클라우드 분 석, 키워드네트워크 분석 등을 실시한 결과 나타난 주요 이슈 및 과학기술정서에 대한 내용을 정리 함 <표 5> 국민민원데이터 분석에서 나타난 국민과학기술정서 no. 주제 도출된 국민과학기술정서 사교육, 공교육에 대한 문제(대학진학) 해결 경제 활성화와 일자리 확보 필요 3 1.민원전체 1.3. 현장에 맞는 취업훈련(교육) 제도의 개선 국가(국민) 안전교육 시스템 지역경제, 정책 지원 관리 교육정책제도의 문제 2. Topic id 대학 입시 진학에 대한 고민 (학교, 학생, 교육, 수업, 교사) 교육 연구 시설 환경 개선 구체적인 국가 재난 예방 시스템 구축 3. Topic id 안전 교육. 훈련의 필요 (안전, 재난, 사고, 화재, 발생) 안전 산업. 장비 확대 Topic id 창조경제. 벤처기업 지원의 필요 - 5 -

22 벤처기업(아이템) 투자자 지원 및 연결 벤처기업 지원 활성화 (취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리) 정부 지원금에 대한 투명성 강화 취업지원제도의 효과적인 지원 친환경 에너지 기술 개발을 위한 제도적인 지원 지역적 특성을 활용한 에너지 정책의 필요 에너지 분야 기업 육성 지원을 통한 일자리 확보 5. Topic id 에너지 분야의 수출, 교역 확대 (에너지, 사업, 시설, 절감, 전기) 산업시설, 내수시장 활성화에 대한 기대 친환경 미래 에너지 기술 에너지 효율, 절약기술 세계 문화 경쟁력 향상을 위한 지속적인 투자 경제, 문화, 연구, 정책 등 선진국과의 격차 Topic id 한국 경제의 문제점 (양극화, 인구감소 등) 27 (한국, 일본, 세계, 미국, 문화) 6.3. 해외 선진 사례를 통한 문제점 해결방안 모색 안전(안전문제)에 대한 정부의 책임성 강화 안전문화, 안전교육 Topic id 8 (장애, 교사, 학생, 임용, 업무) 7.1. 특수교원 충당, 교원 정원 확보 <표 6> SNS 및 언론 데이터 분석에서 나타난 국민과학기술정서 no. 분야 도출된 국민과학기술정서 도로, 교통 취약지역에 대한 개선이 필요함 북한 핵 문제 관련한 국제적인 대응에 대한 관심 북한 국사 정책에 대한 불안 동북아 국가 안보에 대한 국제 협럭 자동차 부품 분야 선도 기술 개발 로봇 원격제어 시스템 의사표현이 가능한 지능형 로봇 유전자 치료에 대한 임상실험에 대한 관심 1.과학기술일반 친환경 에너지(신재생에너지)관련 개발 및 투자 중국진출기업에 대해 기획부터 사업화까지 전주기적 지원 경제 투자 활성화 대학 연구 지원 사업 확대 바이러스(생화학 및 사이버테러)사고에 대한 대응 범국가적 협력을 통한 경제 성장 과학수사에 대한 관심 우리나라 정치 사회의 발전에 대한 욕구 빅데이터, 사물인터넷을 적용한 스마트카 등과 같은 응용 분야의 확대 사물인터넷 시대의 스마트카에 대한 사용자의 관심 스마트카에 대한 트렌드 및 차량에 대한 정보 전자정보통신 2.4. 웨어러블, 사물인터넷 관련 제품에 관심 21 (지식기반 빅데이터 2.5. 사용자 맞춤형 클라우드 서비스 제공 22 활용기술) 2.6. 사물인터넷 기술을 활용한 범죄예방의 필요 빅데이터 시대의 통신 및 네트워크 보안에 대한 관심 빅데이터 시대의 개인정보에 대한 문제의 우려 - 6 -

23 모바일 기업 환경에 대한 관심 빅데이터(사물인터넷)을 활용한 비즈니스 서비스 모델에 대한 필요 빅데이터 전문가 필요 빅데이터분석 솔류션 필요성 감염병 확산에 대한 불안 의료 3.2. 감염병 확산에 대한 정부의 대응 대한 우려 31 (감염병 대응 기술) 3.3. 국제 전염병에 대한 외교적 대응 대한 우려 전염병 추적 조사에 대한 필요 드론의 활용한 영상촬영에 대한 관심 드론 비행에 대한 관심 드론에 대한 관심 및 직접적인 체험을 해보고 싶은 생각 드론을 활용한 레저에 대한 관심 무인차량과 사물인터넷에 대한 관심 드론 및 무인자동차에 활용할 영상처리기술에 대한 기대 항공우주 4.7. 무인항공기산업에 대한 관심 및 선제적 진입 40 (지능형 무인비행체 4.8. 소형 무인기, 드론 산업에 대한 관심 41 기술) 4.9. 중국과 일본에 사이에 있는 우리나라의 드론산업에 대한 우려 드론 비행에 대한 안전성에 대한 의문 드론과 사람 및 건물과의 출동에 대한 우려 드론에 대한 규제 및 정책 드론에 대한 제약 및 보안 사항에 대한 불만 드론을 활용한 군사작전 및 테러에 대한 공포 드론을 이용한 공격에 대한 불안 나노소재 5.1. 유아용 친환경 소재 제품에 대한 관심 친환경 소재, 차량, 에너지 생산에 대한 관심 (친환경 바이오소재 친환경 소재 산업 및 인증에 대한 관심 51 기술) 5.4. 친환경 기술에 대한 관심 재난재해 시스템 재난재해안전 6.2. 재난재해 시 활용 가능한 무인 기술에 대한 관심 농작물. 기상 관측에 활용되는 무인기 및 무인기에 사용되는 동력원 개발 필요 (자연재해 모니터링 태풍, 재난재해 시 발생한 실종자를 찾기 위한 무인비행기에 대한 관심 56 예측 대응 기술) 6.5. 농업, 농작물 관측을 위한 무인비행기에 대한 관심 세계 재난 기술 시장 선점 - 국민민원데이터 분석과 SNS 및 언론 데이터 분석을 통해 나타난 국민과학기술정서의 유사, 중복 등 을 검토하여 중요한 내용을 종합하여 정리함 - 과학기술정책 관련 내용 중심으로 분석 정리하였으나 과학기술정책의 선을 명확하게 가르는 것이 다 소 주관적일 수 있으며 다른 정책과 상호 관련성을 지닐 수 있는 점 등을 고려하여 도출된 일반적인 정서도 같이 나타냄(볼릭체가 보다 과학기술정책과 관련성이 높다고 판단되는 이슈임) - 7 -

24 <표 7> 민원데이터와 SNS 및 언론데이터를 통해 도출된 과학기술정서 정리 no. 민원 및 과학기술 분류 과학기술정서 비 고 1 대학 입시관련 교육정책 및 교육 환경 개선(사교육, 공교육) 2 1. 민원전체 취업지원제도의 개선 3 재난 재해 안전 시스템 구축 및 정부의 역할 강화 4 지역경제의 활성화 5 2. Topic id 1 교육 연구시설 및 환경 개선 6 (학교, 학생,교육,수업,교사) 대학 입시관련 교육정책 및 교육 환경 개선 7 국 3. Topic id 2 재난재해 안전시스템 구축 관련 연구 * 8 민 (안전, 재난, 사고, 화재, 발생) 안전산업 및 장비 개발 활성화 * 9 민 4. Topic id 4 벤처기업 지원 확대 및 정부의 지원에 대한 투명성 강화 10 (취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리) (취업지원제도의 개선) 원 11 친환경 에너지 기술개발 및 확산을 위한 정책 5. Topic id 5 12 지역적 특성을 활용한 에너지개발 활성화 * (에너지, 사업, 시설, 절감, 전기) 13 에너지 효율 및 저감기술 개발 Topic id 7 문화 경쟁력 향상을 위한 투자확대 15 (한국, 일본, 세계, 미국, 문화) (재난 재해 안전 시스템 구축 및 정부의 역할 강화) Topic id 8 (장애, 교사, 학생, 임용, 업무) 특수교원 인력 수급 정책 개선 17 교통취약 지역에 대한 도로, 교통 관련 사업 추진 18 북핵 문제에 대한 국제적인 공동 대응 방안 19 자동차(부품)분야 선도 기술 개발 20 신기술분야 선도 기술 개발 : 지능형 로봇, 운전자 치료 1.과학기술일반 21 친환경 에너지(신재생에너지) 관련 개발 및 투자 22 연구개발 분야의 여성 진출 확대 23 한국기업의 글로벌 시장 경쟁력 강화 24 바이러스(생화학 물질 및 사이버)사고 및 테러에 대한 대응 25 빅데이터와 사물인터넷 활용분야 확대방안 마련 26 2.전자정보통신 빅데이터시대에 맞는 정보보안 정책수립 및 보안전문가 양성 * 27 (지식기반 빅데이터 활용기술) 빅데이터 서비스모델 발굴 및 인력 양성 28 스마트기술에 대한 개발 및 투자 필요성 증대 * 의료 신종 감염병 대응 방안 마련 및 시스템 개선 * 30 (감염병 대응 기술) 전염병 역학조사 기술 발전 및 인력 양성 31 민간 산업용 드론의 개발 활성화: 스포츠, 레저, 방송, 감시 등 32 사물인터넷에 활용할 수 있는 센서 개발 항공우주 드론 산업 경쟁력 확보 계획 수립 34 (지능형 무인비행체 기술) 드론에 대한 안전성 확보 35 드론에 대한 규제 재정비 * 36 군사 및 테러 목적의 드론이용 대응 기술 개발 * 37 친환경 소재 개발 및 인증,안전 5. 나노소재 38 건강과 미에 대한 연구 및 투자 (친환경바이오소재기술) 39 친환경에너지 기술 개발 연구 및 투자 40 재난 재해 대응 시스템 6. 재난 재해안전 41 재난 재해시 활용 가능한 드론 및 로봇 개발 (자연재해 모니터링 예측 대응 기술) 42 세계 재난 재해 기술 시장 선점 * 43 (스마트기술 개발 및 투자) 7.전체 공통 44 신기술 발달에 따른 국민 안전성 신뢰성 향상 및 확보 * - 8 -

25 도출된 국민과학기술정서 중 5개 이슈를 과학기술정책과제 개발 이슈로 선정함 - 도출된 국민과학기술정서 중 R&D와의 연관성 또는 국민관심(문서 수)이 높고 미래부 R&D 신규과제 를 발굴하거나 신규 정책 수립을 지원할 수 있는 가능성이 높아 보이는 주제 등을 고려하여 5건을 선정함 <표 8> 과학기술정책 과제화 대상으로 선정된 과학기술정서 국민과학기술정서 사례(원본데이터) 선정사유 재난 안전 분야 장비 및 기술 개발, 안전시스템 구축 지역 특성에 맞는 에너지 기술개발 유아용 친환경 제품에 대한 관심 사물인터넷을 활용한 범죄/사고 예방 바이러스(생화학) 사고/무기 우려 - 과거 도로 및 지하도 침수, 싱크홀 데이터 공개 및 네비게이션 에 주의표시(국민신문고) - 앰뷸런스 내 영유아 안전 수송 장치 설치 의무화(국민신문고) - 일조량이 부족한 교실에 인공조명 대신 햇빛 전달 장치를 설치 하여 에너지 절감(국민신문고) - 농어촌 에너지 자립섬 + 기가인터넷 혼합 모델 조성(국민신문고) - 유아용 식기 등에 기준치 이하 소량의 유해물질이라도 포함되 는데 대한 우려(블로그) - 항균, 항취 등의 기능을 가진 웰빙 섬유에 대한 관심(뉴스) - 어린이, 홀몸 어르신, 치매 환자 등에 대한 안심케어시스템 구축(블로그) - 항균제 내성을 가진 슈퍼 박테리아/바이러스 출현 우려(뉴스) - 세균과 바이러스를 결합한 미생물 무기 개발 가능성에 대한 우려(아고라) R&D연관성, 신규과제발굴 (재난안전R&D) 국민 관심도(국민 신문고 최다) 신규과제발굴 (기후변화대응) R&D연관성, 신규정책지원 (생활연구) R&D연관성, 신규정책지원 (과학치안) R&D연관성, 신규정책지원 (감염병R&D) 2. 정책과제화 및 추진방안 제시 과학기술정서 가운데 최종적으로 선정된 5개 이슈에 대해 관련된 국민정서의 상세파악을 실시하고 관 련 정책 추진현황 등을 고려하여 정책과제를 도출하고 그 추진방안을 제시함 재난 안전 분야 장비 및 기술개발, 안전시스템 구축 - 지난 세월호 참사의 영향으로 국민의 재난 안전에 대해 의식이 높아졌으며, 이에 따른 국가 재난안전 및 대응에 대해 다양한 의견들이 표출되었음 - 최근 드론을 활용한 안전재난기술 또한 주목을 받고 있으며, 범정부적 재난예방 대응 시스템인 통 합재난안전체계구축 과 같이 ICT기술을 활용한 재난안전 R&D의 역할이 강조되고 있음 - 정책과제로서 원전 사고 지역에 투입 가능한 무인장비(드론 및 로봇)에 대한 개발 투자 확대를 제안 함 지역 특성에 맞는 에너지 기술 개발 - 태양광을 활용하여 건물에 자연채광을 가능하게 하거나, 태양광발전기, 지열과 같은 자연 에너지만으 로 냉난방이 가능한 패시브 하우스(Passive house)등 자연 에너지를 일상 생활공간에서 활용에 대 - 9 -

26 한 의견들이 나타났음 - 에너지 자립마을 구성되고 있으며, 국내 최초 에너지관리시스템(EMS)기반 자립섬인 전라남도 진도군 가사도, 상주인구 1만 명 이상 세계최대 에너지 자립섬으로 거듭난 경상북도 울릉군 울릉도 등 도서 산간지역을 중심으로 에너지 자립, 탄소배출제로(zero) 마을이 추진되고 있음 - 정책과제로서 에너지 자립지역 구축 사업 적극 추진 및 주민참여기반 에너지 자립지역 구축 사업 추진으로 새로운 수익모델 개발을 제안함 유아용 친환경 제품에 대한 관심 - 최근 화학물질 종류 및 사용량 증가 등으로 인하여 유해화학물질의 인체노출이 증가됨에 따라 환경 성 질환 증가하고 있으며, 특히 어릴수록 유해물질에 노출되기 쉬우며, 유해물질에 어른보다 더 민감 하여 아토피, 피부염, 천식 등 환경성질환자 중 어린이의 비율이 가장 높음 - 유아 안전이 최대 이슈인 엄마들 사이에서 친환경 웰빙에 대한 관심이 높아지면서 유아용품 업계 는 친환경 기술을 접목해 유해물질을 최소화하고 각종 질환 예방에 도움이 되는 제품을 선보이고 있 음 - 정책과제로서 유아용 환경유해물질 감지센서 및 키트 개발, 어린이 환경유해인자 모니터링 체계 구축 및 강화 를 제안함 사물인터넷을 활용한 범죄/사고 예방 - 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하며, 범죄예방 즉각적 대응에 초점을 맞춘 사회안전망의 필요성이 대두 되면서 지능형 감시시스템 수요가 증가함 - 사생활을 침해한다는 논란에 시달린 CCTV는 흉악범죄예방 및 범인검거에 결정적인 역할을 담당하 면서 순기능이 강조되었으며, 지능형 CCTV의 등장으로 방법, 보안을 넘어 일상까지 깊숙이 파고들 어 지능형 CCTV의 활용도가 커짐 - 정책과제로서 바이오 인식기술을 적용한 지능형 CCTV 연구 강화 를 제안함 바이러스(생화학)사고/무기 우려 - 최근 무차별적으로 발생되는 테러로 인하여 대량사상자발생이 수반되며, 다양한 형태로 테러를 행할 수 있는 생물 화학테러의 위협은 큰 위험요소로 작용하며, 특히 우리나라는 남북대치, 이라크전 등 중동 파병 등의 이유로 테러발생 가능성이 높은 국가 중 하나이며 에볼라, 메르스등 전염병이 발생 하면서 이에 대한 국민들의 우려가 높음 - 정책과제로서 IoT 바이오센서 개발 및 감염별 탐지 플랫폼 구축 을 제안함

27 제 1장 서론 1. 연구의 필요성 국민의 다양한 의사를 과학기술 정책에 반영 - 과학기술정책의 대상은 주로 직접적인 이해관계자(산, 학, 연)이며, 일반 국민의 경우 개인의 의사를 정책에 반영할 수 있는 기회 제도적 한계가 있음 - 그러나 최근 참여형 매체의 보급 및 활용이 급증함에 따라 많은 사용자들이 개인의 의견을 게시하고 타인과 토론할 수 있는 소통 공간이 증가하고 있음 - 기존에는 단방향 커뮤니케이션으로 여겨지던 정부의 정책에 대해서도, 인터넷 뉴스의 댓글, 소셜 네 트워크 서비스(Social Network Service), 토론 게시판 등 다양한 매체를 통해 국민들이 개인의 의 사표현을 적극적으로 하는 현상이 두드러지게 나타나고 있음 - 즉, 다양한 매체들을 통해 사회 이슈에 대해 유사한 의견을 가진 개개인이 모여 여론을 쉽게 형성할 수 있게 되었으며, 이렇게 자연발생적으로 형성되어 있는 국민들의 의사를 분석하여 정책에 반영할 수 있는 체계가 필요하게 되었음 2. 연구의 목표 과학기술에 대한 국민 정서 반영 - 자연적으로 형성된 여론은 다시 정부로 전달되어 정책의 보완 및 새로운 정책 수립에 영향을 미칠 수 있음 - 다양한 매체에 이미 표출되어 있는 다양한 여론을 충분히 수렴하지 않은 정부의 정책에 대해서는 국 민들이 불만족함을 느끼게 하는 원인이 되기도 함 - 본 연구의 목표는 일상 속에서 표출된 국민들의 다양한 의사를 분석하여 과학기술에 대한 국민들의 느낌, 생각, 수요, 등 정서를 파악하며, 정책과제를 도출하여 적용하는데 있음 3. 연구의 특징 과학기술과 특정 사회 이슈와의 결합에서 형성되는 국민정서 - 국민의 과학기술에 대한 정서는 과학기술 자체에 대해 형성되기 보다는 각 과학기술이 특정 사회이 슈에 적용될 때 형성됨 예를 들어 <그림 1>에서 드론 으로 알려진 지능형 무인 비행체 에 대한 국민의 여론은 해당 기술이 감시 정찰 이슈에 적용될 때 안보, 인권, 사생활 의 키워드로, 그리고 무인 택배 이슈에 적용 될 때 효율, 파손, 도서 산간 의 키워드로 서로 다르게 나타남 - 이렇기 때문에 같은 과학기술이라도 사회적 이슈에 따라 국민들의 생각, 느낌, 정서는 달라질 수 있 음을 고려하여 방법론을 기획함 - 1 -

28 <그림 1> 사회이슈에 따라 다르게 나타나는 과학기술에 대한 국민정서 분석 대상이 되는 문서의 분류에 대한 중요성 - 토픽 모델링과 이슈트래킹 분석을 통해 도출된 결과가 어떤 주제에 대한 여론인지는 최초 분석 대상 문서를 식별하는 과정에서 제시된 키워드에 의해 정의되며, 연구 주제에 부합하는 충분한 키워드를 제시하지 못할 경우, 분석 대상이 되어야 할 문서가 분석 대상에서 누락되거나 주제와 직접적인 관 련이 없는 문서가 분석에 포함되는 등의 부작용이 발생할 수 있음 예를 들어 뇌 질환 관련 과학기술 에 대한 여론을 분석하고자 하는 경우 기존 대부분의 연구는 우선 뉴스, 토론, SNS 등의 언론 데이터 가운데 뇌 질환 키워드가 포함된 문서를 식별하고, 이에 대한 토 픽분석(Topic Analysis) 또는 이슈트래킹(Issue Tracking) 등의 분석을 수행하여 그 결과를 제시하며, 이 때 토픽분석과 이슈트래킹 분석을 통해 도출된 결과가 어떤 주제에 대한 여론인지는 최초 분석 대 상 문서를 식별하는 과정에서 제시된 키워드에 의해 정의됨 - 주제에 부합하는 문서를 식별하기 위해 키워드의 단순 나열이 아닌 키워드의 논리 조합으로 구성된 정의식을 활용하는 새로운 방안으로 접근함 키워드 정제 수준의 설정 - 용어 사전을 사용한 분석에서는 용어 사전이 충분히 많은 수의 어휘를 포함하지 않는 경우 분석 결 과가 상투적으로 나타나게 되며, 불용어 사전을 사용한 분석에서는 불용어 사전이 충분히 많은 수의 어휘를 포함하지 않는 경우 분석 결과에 덜 다듬어진 어휘가 나타나게 된다는 문제점이 있음 - 과학기술과 특정 사회이슈와의 조합에서 여론이 형성되는 현상을 반영하기 위해 2단계 분석 방법론 을 기획하며, 어휘 정제 수준 설정의 딜레마를 해결하기 위해 2단계 분석 과정에서 용어 사전과 불 용어 사전을 순차적으로 사용함 - 2 -

29 4. 전체 과업 수행 계획 사업 추진의 틀 - 국민과학기술정서 분석을 통한 정책과제 발굴 연구를 수행하기 위해 3단계로 사업 추진의 틀 (Framework)을 구성함 <그림 2> 전체 과업 추진의 틀(Framework) - 1단계(Phase) 빅데이터 적용 사례조사 및 정책 적용 방법론 설정 빅데이터분석 결과를 가지고 정책에 반영된 국내 외 사례를 조사하며 이에 활용된 분석항목, 분석대상, 분석기법을 파악하고, 정책에 적용하는 방법론을 제시하는 단계 - 2단계(Phase) 빅데이터 수집 및 분석 과학기술정책 및 국민 과학기술 정서를 분석하기 위해 관련 데이터를 확정 및 수집하며 분석하는 단계 로 과학기술정책에 대한 국민의 과학기술 정서를 도출하는 단계 - 3단계(Phase) 정책(개선)과제 도출 및 적용 앞서 국민 과학기술 정서를 분석한 결과를 기반으로 과학기술정책에 반영하여 정책(개선)과제 도출 및 실행방안을 제시함 - 3 -

30 제 2장 관련연구 및 사례 1. 빅데이터 분석 방법 빅데이터 분석 - 최근 빅데이터(Big Data) 분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 빅데이터는 데이터의 규모가 방대하고(Volume), 생성에서 유통까지의 속도가 빠르며(Velocity), 속성과 형태가 매우 다양 (Variety)하다는 특징을 갖는 정형 또는 비정형 데이터를 의미함(Gartner, 2012) - 사회 전반에서 방대한 양의 정형 또는 비정형 데이터가 생성되고 있고, 이러한 데이터의 수집, 저장, 검색, 분석, 그리고 시각화에 대한 연구가 여러 분야에 이루어지고 있으며, 이처럼 데이터의 양 자체 가 문제의 일부분이 되는 분석 및 기법을 빅데이터 분석(McKinesey, 2011)이라고 함 - 빅데이터 관련 기술은 향후 IT업계의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 주목받아 왔으며, 현재 이에 대 한 학계와 산업계의 연구 및 관련 솔루션의 상용화가 활발히 진행되고 있음 - 특히 빅데이터 분석은 개인이나 집단 또는 개념을 하나의 노드(Node)로, 그리고 각 노드 간 관계를 링크(Link)로 표현하여 개체 간 연결 형태나 구조를 분석하는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)(Kwahk, 2014), 또는 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 가치 있는 정보를 추출하는 텍스 트 마이닝(Witten, 2005)과 연계하여 복잡다단한 문제를 해결하기 위한 다양한 응용(Son et al., 2009)에 사용되고 있음 텍스트 마이닝 분석 - 텍스트 마이닝은 온라인(Online)과 오프라인(Offline)상에서 정보를 표현하고 교환하는 대표적인 방식 인 텍스트를 직접 분석한다는 점에서 관심과 활용도가 꾸준히 증가하고 있음 - 더욱이 최근 인터넷과 모바일 기기의 발달로 인해 대중들이 직접 참여하여 자신의 의견이나 정보를 온라인상에 표현하는 일이 매우 용이하게 되었으며, 이로 인해 SNS, 인터넷 뉴스, 각종 인터넷 게시 판 등에서 발생하는 텍스트 데이터의 양이 기하급수적으로 급증하고 있음 - 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 기존의 정형 데이터 마이닝에서는 다루지 못했던 사회 현 상을 설명하기 위한 시도가 활발하게 이루어지고 있음 - 특히 텍스트 마이닝의 핵심인 다량의 문서로부터 주요 주제를 식별하는 토픽 모델링(Huang et al, 2013)을 활용하는 연구가 최근 다양한 분야에서 활발하게 수행되고 있음 소셜 네트워크 분석 - 사회적 관계로 성립된 구조의 의미를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 행위자 사이의 상호작용을 구 체적인 실체 로 나타내며, 네트워크의 가장 기본적인 구성인 사람, 지역, 자원을 나타내는 노드 (node)는 다양한 관계에 의한 연결(tie)로 나타냄(Kim and Kwahk, 2011; Dempwolf and Lyles, 2012) - 소셜 네트워크 분석의 목적은 네트워크의 패턴(pattern)을 찾아내고 해석하는 것에 있으며, 소셜 네 트워크 분석은 분석초점에 따라 전체 네트워크, 에고 네트워크, 원-모드 네트워크, 투-모드 네 트워크 등 다양한 네트워크 형태로 분류되며, 관계모형이나 관계의 강약, 밀도의 높고 낮음에 따른 다양한 사회적 역할 및 영향을 분석할 수 있음 - 이러한 네트워크의 영향력과 효과의 가치는 주로 정보를 주고받거나 정서적, 물질적 지원으로 인해 발생되는 관계데이터의 분석을 통해 파악할 수 있음(Kang and Kwahk, 2011) - 본 연구에서는 키워드 간 연관성, 즉 해당 키워드들이 단위 문서에서 동시에 출현하는 정도를 노드 간 연결라인으로 사용하며, 연관성을 나타내는 신뢰도 및 지지도의 도출을 위해 연관규칙 마이닝 기 법을 활용함 - 4 -

31 2. 국내외 관련 사례 미래연구(기술예측조사) 방법론 개발_KEIT - 기술예측(Technology Foresight)은 전략적 연구영역 및 미래유망기술 도출을 위해 장기적인 관점에 서 미래기술 및 경제사회 모습을 통합적으로 검토하는 과정임 - 기술예측조사 방법은 자료의 성격(정성적, 준 정량적, 정략적) 및 지식의 원천 (창의성, 전문성, 근거 및 상호작용) 등에 따라 분류 가능하며, 단일방법 보다는 혼합적으로 적용하여 기술예측조사가 추진 되고 있으며, 최근에는 빅데이터분석, Wild Card & Weak Signal과 같은 방법의 적용 시도가 확대 되고 있음 - 최근 이슈가 되고 있는 Big Data분석, 시나리오플래닝 기법 등과 새로운 방법론은 발상기법인 N-S Chain분석 등 신규 기술예측조사 방법론을 조합하여 바이오 분야에 적용하였음 - 바이오 분야에 대해 시범적으로 미래기술예측조사 방법론을 적용하기 위해 텍스트 마이닝, 네트워크 분석, 버즈 분석을 실시하였음 - 바이오전문정보, 미래전문 정보, 일반 정보에서 주요 키워드를 도출하고 키워드 간 연관 관계 및 주 요 키워드가 전체 문서 풀에서 얼마나 높은 빈도로 나타났는지 확인하였음 - 빅데이터 분석을 통해 도출된 결과를 바탕으로 전문가 패널을 통해 바이오 분야의 미래기술에 대한 이슈를 도출하였음 <그림 3> 빈도수가 높은 상위 키워드 및 연관어 분석 결과 - 5 -

32 <그림 4> 바이오전문 정보를 활용한 키워드간 네트워크 <그림 5> 키워드간 연결 관계를 활용한 바이오 분야 미래기술 이슈 도출 - 6 -

33 국가현안 대응 R&D 정보 패키지 방안 연구_KISTI - 국가현안 주제를 효과적이고 체계적으로 선정하기 위한 방안으로서 현안관련 키워드 도출 방법론을 수립하고, 이렇게 도출된 국가현안 키워드를 기반으로 국가현안에 대응되는 R&D 정보를 패키징할 수 있는 방법론을 제시 - 국가현안 주제 선정 및 현안관련 키워드 추출 방법론 수립, 국가현안 대응 패키지 정보 제공 방법론 개발, 그리고 현안대응 패키지 정보 확대 제공 로드맵 마련의 세 가지 세부과제로 구체화되어 추진됨 - 텍스트 마이닝, 키워드 유사도 분석, 연관관계 분석, 소셜 네트워크 분석 방법을 활용하여 국가현안 대응 R&D 정보 패키지 방안 구축에 활용함 - 키워드의 추출은 정책 전문가에 의해 수작업으로 이루어지는 것을 가정하지만, 전문가의 Seed 키워 드 선정 작업을 지원하기 위한 방법으로 Semi-Automatic 접근법을 사용함 - 기준 자료를 대상으로 토픽분석을 수행하여 Seed 키워드를 추출하고, 키워드의 수정 및 보완은 불용 어 사전에 미포함 된 어휘의 추가 적용. 추후 키워드 매핑을 위한 복합명사 분리, 분명한 현안 키워 드임에도 불구하고 통계적으로 유의하지 못해 누락된 키워드들을 직접 삽입하는 등의 형식으로 용어 사전을 구축하여 진행함 순번 국정전략 순번 국정목표 키워드1 키워드2 키워드3 키워드4 키워드5 28 경제적 약자의 권익보호 경제력 우위 대기업 대리점 판매장려금 29 소비자 권익보호 시장경제 경제력 소비자 횡포 소비자보호법 5 원칙이 바로선 시장경제질서 확립 실질적 피해구제를 위한 공정거래법 집행 체계 개선 대기업 집단지배주주의 사익편취행위 근절 공정거래법 징벌적 배상제 피해자 소비자보호법 편취 일감 몰아주기 이익 환수 32 기업지배구조 개선 기업지배구조 황금주 순환출자 지주회사 경영권 33 금융서비스의 공정경쟁기반 구축 시중은행 경쟁력 새마을금고 신협 보험부 <그림 6> 국가 현안 주제 및 키워드 목록(일부) - 7 -

34 <그림 7> 도출된 키워드 간 연관규칙(100개)을 토대로 구성된 키워드네트워크 - 키워드 간의 연관관계 분석을 통해 키워드네트워크를 구축하였으며, 각 현안별 주요 R&D 키워드를 선정하기 위해 임계치 이상의 최대경로 수를 갖는 두 노드 쌍을 최단경로로 거리가 짧은 순으로 선 택함으로써 현안에 대응되는 R&D 키워드를 도출함 <그림 8> 최종 현안 대응 R&D 키워드 매핑 테이블 - 8 -

35 2013 KISTEP 10대 미래유망기술 선정에 관한 연구(미래 한국사회의 스마트 에이징 선도 를 위한 유망기술)_KISTEP - 급속한 경제적 사회적 환경변화에 따라 선제적 대응이 필요한 주요 트렌드를 발굴하고 미래 한국사 회에 대한 파급효과 등을 고려한 핵심 트렌드를 선정 - 선정된 핵심트렌드에 대한 이슈를 분석하고 이에 대응하기 위해 필요한 기술 중 향후 10년 동안 기 술개발을 통한 상용화 가능성이 높은 기술을 후보군으로 선정하고, 이후 각 후보 기술별 경제 사회적 파급효과를 고려하여 미래유망 기술(emerging technology)을 선정하여 제시 - 미래유망기술 선정 작업은 크게 1 다음(DAUM)의 웹 검색 쿼리 데이터 분석을 통한 핵심 트렌드 선정 부문과 핵심트렌드의 주요 이슈에 대해 예상되는 현상을 분석 제시, 2 이에 대응하기 위해 구 체적인 과학기술적 방안(제품 및 서비스)을 미래유망기술의 형태로 구체화하여 제시하는 부문으로 구 성함 - 문헌조사를 통해 주요 키워드 및 연관키워드로 구성된 키워드 집합과 주요 언론사 홈페이지의 뉴스 문서에 대한 텍스트 마이닝을 실시하여 월별 고빈도 키워드를 추출하여 전체 이슈 키워드 집합을 생 성함 - 전체 이슈 키워드 집합(I)에 대하여, 이슈 키워드들의 기초분류를 위해 사회/기술 경제/환경 에너지 /정치 정책 등으로 구분하는 STEEP(Society, Technology, Economy, Environment Energy, Politics)체계로 분류 - 트렌드에 대한 충분한 내용과 신규 이슈 탐색을 목적으로 이슈 키워드간 상관도분석 실시하였으며, 도출된 결과에 대한 그룹분류를 통해 10개 트렌드를 도출함 <그림 9> 2013 KISTEP 10대 미래 이슈 및 유망기술 선정 절차 - 9 -

36 <표 1> 2013년 10대 미래 트렌드 글로벌 경제위기 지속 양극화 심화 에너지 자원 고갈 기후변화 심화 인구구조의 고령화 환경오염 심화 네트워크 사회화 가지관의 변화 기술의 진보 불안요소의 증가 - 도출된 10대 트렌드 중 핵심 트렌드를 선정하기 위해 다음(DAUM)의 웹 검색 데이터를 활용해 월별 빈도수 분석 및 추이 분석을 실시함 - 지속가능성과 파급효과 및 과학기술적 대응 가능성을 종합적으로 판단하여 핵심 트렌드로 인구구조 의 고령화 를 선정함 <그림 10> 10대 미래 트렌드별 빈도수 증가율(기울기)

37 <그림 11> 미래유망기술 선정을 위한 트렌드 적합성 평가 결과 빅데이터로 풀어본 대한민국 IT 미래 먹거리_NIA - 눈여겨볼만한 미래전망기관, 글로벌 시장전망 기관, 국내외 언론의 데이터들을 분석하여 새로운 인사 이트를 도출하기 위해 빅데이터분석을 활용하여 미래에 주목해야할 IT 키워드들을 빠짐없이 찾아내 고, 그 중 대표적인 미래IT핵심키워드 를 선정함 - 총613개 사이트 1) 를 통해서 2,900만건 웹 페이지 전체 원문을 크롤링하여 키워드 기반 분석과 온톨 로지 기반 비정형분석, 시계열/빈도 분석을 진행하여 미래IT핵심키워드 선정함 1) 국내 600여개 언론사, 해외 언론(The New York Times, ITworld), 해외 창업정보(Techcrunch), 국내연구기관(KISTI, KISTEP, NIPA, 국가과학기술위원회), 해외 미래전망기관(MIT Technology Review, Gartner, Forrester, Harvard Business Review, TED, 영국 시그마스캔 2.0)

38 <그림 12> 미래 IT 핵심키워드 도출 과정 <그림 13> 분석과정을 통해 도출된 17개 미래 IT 핵심키워드 - 도출된 IT 키워드는 노출빈도수와 최신성으로 2차원 매트릭스 분석을 실지하여 IT 키워드의 전체 포 지셔닝과 패턴을 확인함

39 <그림 14> 매트릭스구조로 본 주요 IT 키워드의 포지셔닝 - 모바일 서비스, 소셜 네트워크 기술과 관련된 핵심키워드들은 상위 핵심영역(빈도수 최신성 : H-H) 에 집중되며, 빅데이터의 경우 전체 누적빈도는 다소 낮은 편이나 최신성 측면에서 가장 이슈가 되 는 분야로서 주목해야 할 키워드임 청소년 자살행태 파악을 위한 심층 분석_NIA - 빅데이터를 활용하여 대한민국 주요 현안 중 하나인 청소년 자살 문제를 해결하고자하며, 청소년들 의 자살에 대한 행태적 특성을 파악하고 이를 바탕으로 한 정책적 시사점을 도출 하고자 소셜 데이 터 분석을 통하여 청소년 자살 충동에 대한 질적 정보 도출 및 이를 활용한 실효성 있는 정책 대안 을 제시함

40 <그림 15> 청소년 자살행태 파악을 위한 심층 분석 프로세스 - 적절한 데이터의 수집 및 추출을 위해 주제어 중심의 데이터 추출, 청소년이 자살과 관련하여 언 급한 데이터 추출, 내용을 분석하기 위한 용어 사전 작성 으로 3단계에 걸친 처리 과정을 설계함 - 우선 청소년이 자살과 관련하여 작성한 소셜 데이터를 수집하기 위해 자살 을 토픽으로 하여 인터넷 뉴스, 블로그, 카페, 게시판, 소셜 네트워크 서비스(SNS)등의 온라인 채널에서 발생한 텍스트 기반 문서를 수집함 - 1단계에서 추출된 데이터 중 내용에 나이, 학년, 학교생활 관련 정보가 포함되어져 있어 작성자가 청 소년임을 추정할 수 있는 데이터를 별도로 추출 하여 청소년 데이터로 설정 - 1단계, 2단계 세부 분석 별로 데이터를 분류하는 기준이 되는 용어 사전을 청소년 자살 관련 논문, 실태 조사 보고서, 자살예방정책 현황 보고서 등의 문헌자료를 분석하여 청소년 자살의 형태 특성을 파악하기 위한 항목 설정 및 용어사전을 작성함 - 버즈 분석, 키워드 분석, 감성분석, 영향력자 분석 등 4종의 분석 및 각각의 하위 분석 등 총 12건의 세부 분석을 실시함 <그림 16> 분석의 종류 및 세부 분석 별 질문

41 <그림 17> 최종 데이터 추출 현황 - 자살 과 함께 등장하는 키워드의 집합을 보면 전체에서는 자살 관련 연론기사의 전달을 의미하는 연 관 키워드가 주인 반면, 청소년은 성적, 불안, 왕따, 문제 등 또래 학생들의 심정토로가 연관키 워드로 도출됨 <그림 18> 자살과 함께 등장하는 키워드의 집합 영유아 보육정책에 대한 국민정서 분석_NIA - 영유아 보육정책의 일환으로 12년 3월부터 시행한 유아(만0세 ~ 5세) 보육료 지원 정책은 재정부족 및 영유아 보육정책에 대한 국민 여론 등장과 예상하지 못한 부작용 현상이 나탐남에 따라 이를 반

42 영한 정책 개선이 필요함 - 다양한 영유아 보육정책에 대한 빅데이터 분석을 통해 국민에게 필요한 보육정책 설계, 보육예산의 효율적 운영방안 마련, 중장기 보육정책 수립하고자함 <그림 19> 영유아 보육정책에 대한 분석 목적 - 데이터 분석을 위해 관련 주제에 대한 키워드 맵을 구성하였으며, 트위터, 지식in, 뉴스, 커뮤니티 등 분석이 필요한 채널을 설정함 - 수집된 멘션에 대해 긍정, 부정 의미를 파악하며, 데이터 분석 결과에 대한 관련 도메인 전문가(한국 보육진흥원, 육아정책연구소)의 검토를 통해 분석결과를 보안함 <그림 20> 유아보육정책에 대한 국민정서 분석 데이터 처리 흐름도

43 - 영유아 보육 정책 관련하여 5개월간 총 4611건의 멘션을 수집하였으며, 이슈에 따른 기간별 분석, 대화 점유율 분석, 미디어 타입 분석, 정서 분석, 정책 연관어 분석, 멘션 내용 분석을 실시함 이슈에 따른 기간별 분석 : 정책 언급 추이분석을 통해 새로운 이슈가 부각될 때 마다 이슈에 관련한 멘션의 변화 양상을 확인 대화 점유율 분석 : 발생한 멘션의 비율을 확인하여 국민들이 어떤 주제에 대해 많은 관심을 갖고 있 는지, 이슈가 되고 있는 정책 영역이 무엇인지 확인 미디어 타입분석 : 전제 멘션 중 각 미디어에서 발생한 멘션의 비율을 분석 정서 분석 : 영유아 보육 전체 및 정책 역역 카테고리별로 긍정, 부정, 중립에 대한 감정을 분석 정책 연관어 분석 : 세부 영역과 함께 등장하는 연관어를 분석하여 각 영역과 함께 관심을 갖고 있고 이슈가 되고 있는 관연 분야나 영역이 무엇인지 확인 멘션 내용 분석 : 수집된 멘션들의 내용을 분석하여 각 속성의 변화를 관찰하거나 작성자, 글 등의 유 형 변화 분석 - 분석 결과 영유아 보육 정책에 대한 긍정 비율은 1%로 매우 저조하고, 부정 비율은 35%로 높게 나 타났으며, 0~2세 무상 보육 폐기 등의 부정적 이슈가 전체적인 부정 비율을 증가시키는 요인으로 작 용하였음 <그림 21> 분석 결과 및 인사이트 - 국민들은 정부의 영유아 보육료 정책에 대해 불신과 불만을 표현하고 있으며, 보육료 지급에 대한 개선 의견을 제시 누리과정 은 지원 대상 범위, 유치원 출석일수 조건, 유치원비 상등 등에 대해 부정적 정서를 표현 보육료 바우처 는 0~2세 무상보육 폐지, 어린이집 불공정 행위 등에 대해 부정적 정서를 표현 무상 보육 은 복지재원 운영, 기존 정책 폐지 등에 대해 부정적 정서를 표현 개선 의견으로 지원금 수급 주체를 어린이집에서 가정으로 변경할 것을 제안 - 양육 수당 은 부정 비율이 높지는 않지만 긍정 비율이 낮은 편이고, 가정양육을 유도하기 위한 방안 으로 양육수당 강화를 제안

44 안전 트렌드 평가 분석과 데이터 교환시스템(STEADES) 데이터에 대한 텍스트 와 데이터 마 이닝 적용_국제항공운송협회(IATA, International Air Transport Association) - 본 프로젝트는 미연방한공국의 지원 하에 이루어졌으며, 한공안전데이터 분석에 대한 방법과 툴을 한 단계 발전시킴 - STEADES(Safety Trend Evaluation Analysis and Data Exchange System)은 잠재적인 사고를 감소하는 것을 목표로 국제안전사고데이터베이스를 분석하여 제공함 - STEADES는 매년 5만 여개의 보고서들이 올라오며, 40여개 항공사에 제공하고 있으며, STEADES 의 보고서들을 분석하기 위해 항공사전 구축, 안전사고 카테고리 분류, 텍스트 OLAP분석, 링크분석 절차를 통해 안전사고 패턴을 분석하고 있음 - 항공사전은 항공도메인, 규정, 공항 코드, 약어사전을 포함하여 만들어지며, 분석결과의 품질을 향상 키길 수 있음 - 카테고리 분류는 보고서의 주제를 분석하여 자동적으로 보고서를 분류하며, 텍스트 OLAP 분석을 통 해 다수의 안전사고이벤트를 추적 분석하여 사전에 정의된 요소에 따라 신속한 결과를 얻을 수 있음 - 링크 분석과 텍스트 클러스터링을 통해 보고서에서 나타나는 용어들의 관계와 조합을 분석하여 시각 적으로 결과물을 제공해하여 유용한 정보를 쉽게 취득할 수 있게 도움을 줌 <그림 22> 안전이벤트 주제에 연결되는 용어의 패턴 소셜 미디어와 온라인 대화를 이용한 실업 통계 심층 분석_UNGP(UN Global Pulse) - UNGP는 2009년 UN Secretary-General에 의해 창설되었으며, UN Agency, 정부, 학계 민간 등의 전문가로 구성되어 인간의 복지와 관련된 다양한 변화와 영향을 정확하게 이해하고 위기에 대응하기 위해서 데이터분석을 토대로 한 전략을 수립하는 기관임 - 보다 효과적이고 효율적인 정책 수립을 위해 실시간 데이터와 분석 툴을 연구, 개발, 테스트, 공유하

45 는 업무를 수행함 - 소셜 미디어와 온라인 대화를 이용한 실업 통계 심층 분석은 실업 수치와 소셜 미디어가 제공하는 질적 정보를 비교하여 소셜 미디어에 나타난 사람들의 감정과 정보가 실제 실업률 변화로 인해 나타 나는 사람들의 생각과 결정을 이해하는데 도움이 되었는지를 조사함 <표 2> 소셜 미디어와 온라인 대화를 이용한 실업 통계 심층 분석조사 대상 및 범위 조사 대상 기간 조사 대상 문서 조사 대상국 2009년 6월 ~ 2011년 6월 28,000문서(아일랜드), 430,000문서(미국) - 해당 기간에 발생한 일자리 관련 소셜 미디어 정보 아일랜드, 미국 실업률 데이터베이스 제공기관 아일랜드 : 중앙통계청 (Central Statistics Office) 미국 : 미국인구조사국 (United States Census Bureau) 조사 수행 기관 및 업체 UN Global Pulse, SAS - 블로그, 포럼, 뉴스 등 온라인상에서 나타난 일자리 관련 대화를 선별하여 관련 문서를 수집하며, 대 화 내용에 포함된 행복감, 우울감, 불안 등 대화의 어조나 분위기를 분석 및 다른 주제를 도출함 - 감성분석결과, 다른 주제들과 공식적인 실업률간의 연관성을 도출함 - 데이터 수집 시 실직한, 해고된, 실업수당 등 실직 을 의미하는 용어나 구절이 포함된 문서를 수집함 - 주제어, 즉 카테고리는 실직 을 의미하는 단어와 함께 나타나는 주제를 분석하여 정의함 Ex) 카테고리 : 주류, 대출 및 저축, 소비재, 음식물의 질, 교육, 고용의 질 저하(급여 삭감, 파트타임 전환 등), 재정, 주택, 교통, 실업급여 등. <그림 23> 데이터 수집 및 분석 절차

46 - 감성분석을 토대로 Anxiety(불안감), Confidence(신뢰감), Hostility(적개심), Confusion(혼란스러움), Energy(활동력), Happiness(행복감)으로 카테고리로 분류 하여 점수를 부여 하였으며, 이를 통해 실 직자들의 실직에 대한 감정, 향후 취업 전망에 대한 태도 등의 질적인 경험을 계량화 하여 제공함으 로써 실업 통계가 제공하지 못한 중요한 정보를 보완함 - 선행 지표, 후행 지표를 찾기 위해 카테고리의 감정분석 점수와 공식적인 실업률 통계와 상관관계 분석을 수행함 40개 이상의 교차 상관관계를 분석한 결과 미국은 5개 지표, 아일랜드는 6개 지표가 90%이상 신뢰수 준으로 의미 있는 상관관계가 나타남 <그림 24> 미국의 5개 지표와 감정분석 결과와의 상관관계 - 소셜 분석을 통해 공직적인 실업 통계에서 얻기 어려운 새로운 정보를 제공하며, 새로운 정보는 정 책 입안자들이 정책대안을 미리 준비하거나 효과적으로 실행할 수 있는 방향성을 제시함 미디어에 나타난 이슈 흐름 분석을 통한 세계 식량 안전 모니터링_UNGP(UN Global Pulse) - 프랑스어 기사에 나타난 식량 관련 주제를 시맨틱 다이나믹스를 활용하여 21C 식량 안전 관련 이슈 의 변화와 세계 지역별 특성을 분석하여 디지털 데이터의 분석 및 활용이 기존 정책 분석의 가치를 증대시키고 향후 연구 및 개발에 기여할 수 있음

47 <표 3> 미디어 이슈 흐름 분석을 통한 세계 식량 안전 모니터링 조사 대상 및 범위 조사 대상 기간 2004년 ~ 2011년 조사 대상 문서 20,000개 이상의 기사 조사 대상국 조사 수행 기관 및 업체 프랑스 UN Global Pulse, ISC-PIF(Complex Systems Institute of Paris lle-de-france), IFRIS(Institute For Research, Innovation and Society) - 분석 단계는 총 3단계로 1단계 기사 코퍼스 및 어휘 검색, 2단계 클러스터 생성 3단계 클러스터 연 결(스트림 그리기)로 진행됨 기사 코퍼스 및 어휘 검색 : 기사 코퍼스는 Factiva 툴을 이용하여 2004년부터 2011년 사이에 발간된 20,000개 이상의 기사를 수집하였으며, 모든 기사에서 지나치게 일반적인 용어는 제외하고, 약어는 원 래 용어로 변환하는 등 용어의 통일화 수행 클러스터 생성 : 어휘 검색을 통해 용어 사이의 관계 정도를 검색하여 관계 정도가 가장 높은 어휘들 을 모아 클러스터를 구성함 클러스터 연결 : 클러스터 사이에는 부모, 자식 관계가 존재하여 이러한 관계들을 연결하며, 최적화 분석을 통해 식별된 부모, 자식 관계 중에서 가장 관련성이 높은 스트림만 표시 - 스트림, 클러스터를 해석하기 위해 글로벌, 중간, 지역 수준으로 분석 단위를 설정하여 보다 세부적 인 분석을 수행하여 다양한 이슈의 흐름을 분석함 <그림 25> 2008년도에 나타난 식량위기 사태에 관한 이슈 스트림

48 미국 및 중국의 철강 산업 트렌드 분석_Jsebs 년 3월 미국철강협회(AISI) 주최로 철강업계의 현안과 애로사항을 청취하는 회의를 개최한 후 공개된 회의결과를 분석해보면 한국 에 대한 키워드가 많이 출연함 <그림 26> AISI의 철강산업 현안 및 애로사항 문서에 대한 키워드 빈도 분석 - 회사별 발언 정도를 보면 US Steel 과 Nucor가 한국 을 자주 언급하는 것으로 나타났으며, EVRAZ는 한국 이 메인 주제로 중앙에 부각된 되었음 <그림 27> US Steel, Nucor, EVRAZ에 대한 워드클라우드 분석 - 이와 같은 분석 결과는 2013년 7월 한국 등이 미국에 수출한 유정용 강관으로 인해 피해를 봤다며 반덤핑 조사를 청원했으나, 미 상무부는 한국 업체에 대해 부정 판정(Negative Determination)을 내렸음 - 그러나 미국 철강업체는 2013년 한국이 미국에 수출한 유정용강관이 894천 톤으로 반덤핑 판정을 받은 나머지 8개국의 수출량을 모두 합친 것보다 많기 때문에 한국의 물량을 줄이지 않는 한 미국 업체의 어려움은 지속될 것이기 때문에2014년 8월 ITC가 최종 판결을 내릴 때까지지 속적으로 한국 의 반덤핑 판정을 요구를 할 것으로 예측되었으며 이에 전략적인 대응에 참고가 필요하다는 트렌드

49 분석결과를 제시함 - 중국의 경우 하이신(Haixin) 이라는 철강회사의 부도로 관련된 키워드의 빈도수가 증가하고 철강 산업의 구조조정 가능성 이 자주 거론되고 있어, 둘 간의 상관관계를 파악하기 위해 중국어 검색엔진 바이두(Baidu)에서 2011년 5월부터 2014년 5월까지 3년간의 뉴스를 대상으로 철강 산업 & 구조조 정(Restructuring), 철강 산업 & 부도(Default) 라는 키워드로 검색해 월별 키워드의 발견 추이와 단어들 간의상관관계(co-word analysis)를 살펴봄 - 철강 산업의 부도와 구조조정 추이를 겹쳐 보면, 부도(실선)가 피크를 치면 구조조정(점선)도 같이 상승하는 것을 볼 수 있어, 부도와 구조조정 간의 뚜렷한 상관관계를 보이고 있음 <그림 28> 철강산업에서의 구조조정 과 부도 와의 빈도 추이 분석 - 향후에도 이런 특성이 지속된다고 가정하면, 불황 지속 특정 기업 부도 구조조정 대책 혹은 계획 발표 의 패턴으로 나타날 것으로 예상됨 - 기업이 자발적이고 근본적 차원에서 구조조정 계획을 발표하기 보다는 부도 등 이벤트가 발생하면 이에 대한 대책 차원에서 구조조정 계획을 발표하기 때문에 이와 같은 패턴을 보이는 것으로 추정되 므로 관련 전문가의 추가적인 분석과 모니터링이 요구된다는 트렌드 분석결과를 제시함 PillBox 프로젝트 _미국 국립의학도서관(NLM, National Library of Medicine) - 오바마 정권에서는 의료기관, 환자, 정부, 의료 보험사를 통합하여 효율적으로 운영하기 위한 Health 2.0을 제안함 - 국립의학도서관은 의약품정보서비스인 Pillbox 프로젝트를 활용하여, 사용자가 사용 중인 약에 대한 정보가 불분명할 때 Pillbox를 통해 알약에 새겨진 글자, 번호, 색깔, 모양, 크기 등 간단한 설명만으 로도 약에 대한 정확한 정보를 제공함 - 제조사에게는 새로 개발한 약에 대한 정보를 직접 입력할 수 있는 데이터시스템을 제공하여 제조사 와 사용자간 유기적인 정보 공유가 가능함

50 - Pillbox 프로젝트를 통해 연간 5,000만 달러의 비용을 절감하며, 사용자가 검색한 약의 정보를 통해 의약품 사용과 관련된 지도 및 그래프를 입체적으로 작성하여 현재 유행하고 있는 질병의 발생 장소 및 전염속도에 대한 분석 가능 - 사용자에 의해 만들어진 데이터를 통해 질병의 전염속도, 인적대응 방법, 방제인원에 대한 효율적인 방제대책 마련 가능 <그림 29> PillBox Project 홈페이지: - Pillbox를 통해 수집된 데이터를 통해 후천성면역결핍증(HIV) 등 관리대상인 주요 질별의 분포, 연도 별 증가 등에 대한 통계치 확보가 가능하게 되었음 <그림 30> pillbox를 활용한 알약검색

51 사례별 빅데이터 분석 정리 및 시사점 도출 - 국내사례 6건, 해외사례5건을 통해 각 사례별 활용한 빅데이터 분석 기술 및 데이터 타입을 정리함 <표 4> 사례분석을 통한 빅데이터 분석 기술 및 데이터 타입 빅데이터 분석 기술 데이터 타입 용어사전 구축 텍스트 마이닝 (토픽분석) 네트워크 분석 키워드 빈도 분석 (버즈분석) 감성분석 이슈 트래킹 영향력자 분석 보고서 뉴스 블로그 SNS 기타(카페, 지식인 등) 국내-1 국내-2 국내-3 국내-4 국내-5 국내-6 해외-1 해외-2 해외-3 해외-4 해외-5 - 기존 사례들은 특정 이슈가 정해진 상태에서, 이슈(또는 정책)와 관련한 여론을 조사했다는 공통점이 있으며, 본 연구는 특성상 특정 이슈(정책)에 관련한 여론분석이 아닌 전반적인 정책 이슈와 과학기 술 활용에 대해 초점이 맞춰져야 하며, 하향식 정책발굴보다는 상향식 정책발굴에 맞는 빅데이터 분 석 방법론 기획이 이뤄져야 함 - 기존 사례를 통해본 분석 방법들을 보면 1특정 이슈가 아닌 open issue & open R&D에 대해서는 적용하기 어렵고, 2기존에 활용된 키워드의 긍정, 부정, 중립을 나타내는 감성분석은 특정 이슈(정 책)에 대해서는 의미 있는 결과를 도출 할 수 있지만, open issue & open R&D 상황에서는 적용하 는데 한계가 나타남 - 데이터의 타입을 보면 3보고서, 뉴스 및 블로그 데이터가 주로 활용되었고, SNS와 카페 및 지식인 등 기타 데이터는 활용 빈도가 낮게 나타남 - 뉴스는 공식적인 여론을 대변하고 데이터가 정제되어져 있어 많이 활용되어지고 있으며, 블로그의 경우 개인적인 생각과 의견을 게시하며 데이터 또한 정제되어져 있어 분석에 용이하나 SNS의 경우 개인의 의견을 반영 한다는 측면에서는 블로그와 같은 성격을 보이지만 데이터가 정제되어 있지 않 아 대부분의 데이터들을 활용이 힘들다는 단점이 있기 때문에 수집 대상이 되는 데이터의 타입을 고 려한 방법론 기획이 이뤄져야 함 - 따라서 1특정 이슈에 치우치지 않은 open issue & open R&D를 가정한 방법론을 제안하고, 2긍 정, 부정, 중립을 나타내는 감성분석 대신에 이슈(정책) 및 과학 기술에 대한 정서키워드를 도출하여 정책도출에 활용하는 방법론을 기획하며, 3정부부처 민원데이터와 정제된 여론인 뉴스, 블로그 및 트위터 데이터를 수집하며 이에 적합한 국민과학기술정서 분석 방법론을 기획함

52 제 3장 국민과학기술정서 분석을 방법론 기획 1. 전체 분석방법론 기획 국민과학기술정서 분석 방법론 개요 및 범위 - 국민과학기술정서 분석을 위한 전체적인 방법론은 <그림 31>를 통해 나타내었음 - 우선 <그림 31>의 Phase1은 뉴스, 블로그, 트위터, 그리고 토론 등 여론이 담긴 문서 집합에서 특 정 과학기술과 관련된 문서만을 추출하는 과정 - 이를 위해 우선 각종 과학기술 문서로부터 분석 대상 과학기술 주제를 선정하고, 각 주제를 정의할 수 있는 정의식을 생성하며, 정의식은 각 주제를 키워드의 논리 조합으로 나타낸 것으로, 본 연구에 서 새롭게 제안되는 개념 - 이렇게 생성된 정의식은 과학기술 정의사전에 수록되며, 여론 데이터에 해당 정의식을 적용함으로써 특정 과학기술과 관련된 문서를 추출할 수 있음 <그림 31> 국민과학기술정서 분석 방법론 - Phase2는 Phase1에서 추출한 특정 과학기술 관련 문서로부터 해당 과학기술과 관련된 주요 사회 이슈를 도출하는 과정 - 이를 위해 각종 사회이슈 자료로부터 주요 키워드를 도출하여 이를 사회이슈 용어사전에 수록하고, 이 사전을 추후 분석에서 용어 사전으로 사용함 - 즉 특정 과학기술 관련 문서에 대해 토픽분석을 수행하는 과정에서 사회이슈 용어사전에 수록된 어 휘만 주요 이슈를 구성하는 키워드로 노출되게 함으로써 충분히 정제된 형태의 사회이슈 리스트를 도출할 수 있음 - Phase3에서는 이슈트래킹을 통해 과학기술별 주요 사회이슈의 기간별 흐름을 분석하는 작업과 과학

53 기술과 관련된 사회이슈 각각에 대한 여론 분석이 이루어짐 - 구체적으로 여론 분석은 대상 문서에 빈번하게 나타나는 어휘 및 동시출현 어휘 패턴을 각각 워드클 라우드와 키워드네트워크(Key word Network)로 나타내는 방식으로 수행되며, 이 과정에서는 다양 한 여론을 분석 결과에 포함시키기 위해 용어 사전이 아닌 불용어 사전을 적용함 - 앞선 과정을 통해 도출된 결과물인 각 과학기술별 사회이슈와 이들 이슈의 흐름, 선정된 사회이슈에 대한 워드클라우드 및 키워드네트워크 분석을 통해 각 과학기술과 특정 사회이슈의 조합에 대한 여 론을 파악할 수 있음 2. 정의식을 활용한 과학기술 관련 문서의 식별 정의식을 활용한 문서 식별 - 방대한 양의 문서로부터 특정 과학기술과 관련된 문서만을 식별하기 위해 정의식의 개념을 도입함 - 텍스트 분석을 통해 여론을 파악하는 기존 대부분의 연구들은 특정 키워드로 검색을 수행한 후 그 결과로 제시된 전체 문서를 분석 대상 문서로 선정하지만, 이러한 방식은 문서가 포함해야 할 키워 드를 지나치게 많이 제시하는 경우 분석 대상이 되어야 할 문서가 분석 대상에서 누락될 수 있으며, 반대로 포함해야 할 키워드를 너무 적게 제시하는 경우 주제와 큰 관련이 없는 문서가 우연히 분석 에 포함될 수 있다는 한계가 있음 - 본 연구에서는 분석 대상 문서의 보다 정확한 식별을 위해 키워드의 단순 나열이 아닌 키워드의 논 리 조합으로 구성되는 정의식의 개념을 새롭게 제안함 - 예를 들어 지능형 무인비행체 기술 에 관한 문서를 식별하는 경우를 살펴보자. 해당 기술을 기술하 기 위해서는 최소 두 가지 개념이 필요한데, 한 가지는 지능형 이고 다른 한 가지는 비행체 임 - 이 때 지능형 은 무인, 지능형 등의 용어에 의해서도 표현될 수 있으며, 비행체 는 비행체, 탑 재, 촬영 등의 용어로도 표현될 수 있다. 따라서 지능형 무인비행체 에 해당되는 문서는 지능형, 무인 중 최소한 하나의 용어와 비행체, 탑재, 촬영 중 최소한 하나의 용어를 동시에 포함하고 있어야 하며, 전체를 포괄할 수 있는 드론 이라는 단어도 포함이 되어야함 - 이 경우 지능형 무인비행체 기술 은 다음의 (식 1)과 같은 논리 필터에 의해 정의할 수 있으며, 단, 아래 식에서 * 기호는 논리 연산 AND를, + 기호는 논리 연산 OR를 나타냄 (식 1) 지능형 무인 비행체 기술 = (드론)+(무인+지능형)*(비행체+탑재+촬영) - (식 1)의 논리 필터를 사용하여 지능형 무인 비행체 기술 에 대한 문서만을 식별하는 예가 <표 5>와 <표 6>에 나타냈으며, <표 5>는 가상의 문서 Doc.1 ~ Doc.3이 제시된 6개의 용어 각각을 포함하고 있는지 여부를 나타내는 행렬이며, 특정 문서가 특정 용어를 포함한 경우 1 의 값으로, 그렇지 않은 경우 0 의 값으로 표시를 함 - 한편 <표 6>은 <표 5>에서 유도된 것으로, 각 문서가 (식 1)의 논리 필터를 만족시키는지 여부를 판 별하기 위한 중간 과정과 최종 결과를 나타냄 - 예를 들어 Doc.1의 경우 용어 드론 을 포함하고 있기 때문에 다른 용어의 포함 여부와 관계없이 (식 1)를 만족시키며, Doc.3의 경우 Term2 와 Term3 을 모두 만족시키기 때문에 (Term2)*(Term3)의 값도 참이 되어 (식 1)를 만족시키게 됨

54 <표 5> 문서별 키워드 현황 메트릭스 Doc. ID 드론 무인 지능형 비행체 탑재 촬영 Doc Doc Doc <표 6> 정의식을 통한 문서분류 예시 Doc. ID Term1 (드론) Term2 (무인+지능형) Term3 (비행체+탑재+촬영) ACCEPT Doc YES Doc NO Doc YES 이상의 과정을 통해 여론 데이터 중 특정 과학기술에 해당하는 문서를 식별함 3. 데이터를 활용한 국민과학기술정서 분석 토픽분석 및 이슈트레킹 분석 - <그림31>의 Phase2의 토픽 모델링을 위해 각종 사회이슈 자료로부터 빈발 용어를 추출하고, 이에 대한 전문가의 검토를 거쳐서 사회이슈 용어사전을 구축함 - 이후 Phase1에서 추출된 특정 과학기술 관련 문서에 대한 토픽분석을 수행하여, 해당 과학기술과 관련된 주요 사회이슈를 도출할 수 있으며, 이 때 각 사회이슈를 설명하는 이슈 키워드는 모두 사회 이슈 용어사전에 수록된 용어들로만 구성됨 - 토픽분석을 통해 도출된 결과는 특정 과학기술과 관련된 사회이슈를 정적인 형태로 나타내기 때문 에, 끊임없이 변화하는 동적인 사회이슈에 대한 통찰을 제공하기에는 한계가 있음 - Phase3에서는 도출된 과학기술별 주요 사회이슈들에 대한 이슈트래킹을 통해 이슈들의 기간별 분포 를 분석함으로써, 각 이슈의 성장, 지속 및 소멸 추이를 도식화하여 나타냄 - 이슈트레킹 결과의 가로축은 세분화된 기간을 나타내며, 세로축은 특정 기간 각 이슈에 속한 문서의 수를 나타냄 - 앞서 도출된 이슈들은 이슈트래킹을 통해 특정 과학기술에 대해 최근 관심이 증가하고 있는 사회이 슈를 식별할 수 있음 워드클라우드 분석 및 키워드네트워크 분석 - Phase2의 토픽 모델링과 Phase3의 이슈트래킹 결과를 근거로 세부 여론 분석이 필요한 사회이슈를 선정하고, 선정된 이슈에 속하는 문서 집합에 대해 키워드의 출현 빈도 및 키워드간 연관관계를 각 각 워드클라우드와 키워드네트워크로 나타내었음 - 워드클라우드는 키워드의 상대적 출현 빈도를 직관적으로 나타낸다는 장점이 있지만, 이는 개별 키

55 워드의 중요도를 나타낼 뿐 키워드간의 관련성은 표현할 수 없다는 한계를 가지며, 일반적으로 워드 클라우드에서 중요하게 부각된 용어는 키워드네트워크에서도 중요하게 나타나지만, 전자는 용어 자 체의 빈도에 근거하여 생성되는 반면 후자는 용어 간 동시출현 빈도에 근거하여 생성되기 때문에 두 가지 분석의 결과가 상이하게 나타나는 경우 있음 - 키워드네트워크를 분석을 수행하여 키워드 간 동시출현 패턴을 도식화하고, 이를 통해 특정 키워드 와 관련이 있는 키워드 집합을 식별하고자 함 제 4장 데이터 수집 및 분석 1. 데이터 수집 및 문서 분류 과학기술 자료 - 각 과학기술에 대한 논리 필터를 정의하는 과정에 참고하며, 본 실험에서는 제3차 과학기술기본계 획 에 따른 국가전략기술리스트 120개 를 사용하였음 - 구체적으로는 국가전략기술리스트 120개 가운데 일반 국민들의 관심도가 높을 뿐 아니라 미래창조과 학부의 주요 과학기술 육성계획에서 중요하게 다루어진 5개 분야 5개의 전략기술을 분석 대상으로 선정하였으며, 과학기술 자료 중 각 기술에 대한 상세 소개 부분으로부터 주요 어휘를 추출하여 각 전략기술의 논리 필터를 작성하였음 - 또한 5개 전략기술 외에 과학기술을 전반적으로 아우르는 과학기술일반에 대한 정의식을 생성하여 과학기술전체에 대한 국민정서를 도출함 <표 7> 전략기술별 정의식 전략 기술 명 (과학기술분야) 정의식 정의식=(A*B)+(A*C)+(B*C) A=(과학+기술+R&D+연구+개발+발견+발명+미래산업) 과학기술일반 B=(빅데이터+사물인터넷+스마트폰+컴퓨팅+통신+네트워크+디스플레이+반도체+ 로봇+증강현실+UI/UX+플랫폼+유전자+신경계+감염병+인체+모바일+줄기세 포+바이오마커+바이오칩+재활치료+유전체+인공장기+식품안전성+무기개발+ 스마트+지능형+그리드+친환경+풍력발전+에너지+해양플랜트+원자력+우주+ 비행체+무인비행체+폐기물+생태계+온실가스+금속소재+지능형+건물제어+조 선+철도+도로+교통+자동차+재난+테러) C=(이공계+인재양성+투자+교육+정책+창업+기술이전+상용화+특허+미래창조) 지식기반 빅데이터 활용 기술 (전자정보통신) 감염병 대응 기술 (의료) 지능형무인비행체기술 (항공우주) 친환경바이오소재기술 (나노소재) 빅데이터 * (지식 + 분석 + 시각화 +정보검색) + (IOT + 사물인터넷) (감염 + 전염 + 바이러스) * (방역 + 면역 + 항생제 + 백신 + 접종 + 격리 + 대응+ 역학조사) 드론 + (무인 + 지능형) * (비행체 + 탑재 + 촬영) (친환경 + 생물공학 + 천연 + 생분해성 + 바이오 + 섬유질) * (소재 + 물질) 자연재해 모니터링 예측 대응기술 (재난재해안전) (재난 + 재해) * (모니터링 + 관측 + 예측 + 시뮬레이션 + 감시 + 조기경보)

56 사회이슈 자료 - 사회이슈 자료는 토픽 모델링의 결과로 도출되는 이슈 키워드의 정제를 위한 용어 사전 구축에 사용 함 - 본 연구에서는 국가과학기술심의회의 과학기술기반 사회문제 해결 종합실천계획안 으로부터 건강, 환경, 문화, 생활안전, 재난재해, 에너지, 주거교통, 가족, 교육, 사회통합 10개 분야에서 30개 주요 사회 문제의 기술에 사용된 용어를 추출하여 용어 사전을 구축함 과학기술에 대한 민원, SNS 및 언론 데이터 수집 대상 - 민원데이터와 SNS 및 언론 데이터는 실제 분석 대상이 되는 문서를 의미하며, 다양한 매체를 통해 수집된 방대한 양의 최근 문서의 집합으로 구성됨 - 본 연구에서는 데이터 수집 시점 기준으로부터 최근 1년인 2014년 6월 11일부터 2015년 6월 10일 까지를 분석 기간으로 설정하였으며, 체적으로 본 연구에서는 국민신문고에서 14,068건과 함께 연합 뉴스, KBS 뉴스, 다음 아고라, 네이버 블로그, 트위터로부터 총 1,700,886건의 텍스트 문서를 수집 하여 분석하였으며, 각 매체별 수집 문서의 수는 <표 9>에 요약되어 있음 - 국민민원 데이터는 국민신문고를 통해 최근 1년 동안 미래창조과학부 외 23기관에 서 발생한 민원데 이터 약 1만 4천 건을 수집함 - SNS 및 언론 데이터는 연합뉴스, KBS뉴스, 네이버 블로그, Daum 아고라, 트위터에서 최근 1년 동 안 발생된 약 170 만 건을 수집함 <표 8> 수집된 데이터 유형 및 속성 유형 민원데이터 SNS 및 언론 데이터 자료 명 국민신문고 연합뉴스 KBS뉴스 DAUM 아고라 NAVER 블로그 Twitter 기간 ~ ~ ~ ~ ~ ~ 문서 수 14,068건 199,345건 128,055건 77,486건 365,000건 931,000건 2. 데이터 분석의 진행 정의식을 활용한 문서 분류 - <표 8>에서 소개된 정의식을 적용하여 총 14,068건의 국민 민원 데이터와 총 1,700,886건의 SNS 및 언론 데이터로부터 과학기술일반, 정보통신분야의 지식기반 빅데이터 활용 기술, 의료분야의 감염병 대응 기술, 우주항공 분야의 지능형 무인비행체기술, 나노소재분야의 친환경 바이오소재 기술, 재난재해안전 분야의 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 에 대해 문서를 식별을 진행함

57 <표 9> 과학기술 정의식을 활용한 문서 식별을 통한 소스별 매칭 결과 민원데이터 SNS 및 언론 구분 국민신문고 연합뉴스 KBS뉴스 다음 아고라 네이버 블로그 트위터 SNS 및 언론 데이터 총합 과학기술일반 1,493 17,100 10,786 5,061 8, ,418 지식기반 빅데이터 활용 기술 감염병 대응 기술 , ,404 지능형 무인비행체기술 친환경 바이오소재 기술 자연재해 모니터링 예측 대응 기술 , , 특히 트위터의 경우 과학기술과 매칭되는 문서의 수가 상대적으로 매우 적은 것으로 나타났으며, 이 는 트위터의 경우 뉴스 기사에 비해 길이가 상대적으로 매우 짧기 때문에, 논리 필터를 구성하는 다 양한 용어를 글 안에 포함하고 있기 어렵다는 점에서 그 원인을 찾을 수 있음 - 또한 트위터의 경우 뉴스에 비해 비속어, 은어, 그리고 신조어를 많이 포함하고 있다는 점도 트위터 글이 정의식을 만족시키기 어렵게 만드는 또 다른 원인이 될 수 있음 국민과학기술정서 분석 추진 - <표 9>에 요약된 과학기술일반 에 대한 문서 42,911건(민원데이터+SNS 및 언론 데이터), 지식시반 빅데이터 활용 기술 에 대한 문서 317건, 감염병 대응 기술 에 대한 문서 3,404건, 지능형 무인비 행체기술 에 대한 문서 450건, 친환경 바이오소재 기술 에 대한 문서 1,368건, 자연재해 모니터링 예측 대응기술 에 대한 문서 226건에 대해 각각 토픽 모델링은 수행하고, 그 결과로 도출된 주요 사 회이슈의 추이를 분석함 - 토픽분석은 SAS Enterprise Miner 13.1에서 제공하는 Text Miner의 Topic Analysis 모듈을 사용 하여 수행하였음 - 국민민원 및 과학기술별로 도출된 사회이슈들의 기간별 추이를 살피기 위해 이슈트래킹을 수행하였 으며, 그래프에서 가로축은 기간을 나타내며 2014년 6월 11일부터 2015년 6월 10일까지 1년의 기 간을 Period1 ~ Period4로 구분하였으며, 세로축은 해당 기간 각 이슈에 속하는 문서의 수를 나타 냄 - 워드클라우드 분석에는 R 버전의 wordcloud 패키지를, 키워드네트워크 분석에는 UCINET 버전의 시각화 도구인 NetDraw를 활용함 - 워드클라우드에서는 키워드가 크게 나타날수록 높은 빈도도 해당 문서에 나타났음을 의미하며, 가급 적 다양한 여론을 수렴하기 위해 최소 수준의 불용어 사전을 활용하였기 때문에 무의미한 단어들도 분석에 일부 포함되었을 수 있음 - 또한, 용어간의 동시출현 패턴을 분석하여 도식화한 키워드네트워크의 결과를 도출하였으며, 키워드

58 간의 연결, 신뢰도의 임계값 조절, 일반적으로 대다수의 키워드와 연결되어 있는 일부 키워드를 제외 하면서 다양한 각도로 키워드 간 연결 네트워크를 분석함 3. 국민민원데이터 분석 국민민원데이터 토픽분석 - 민원데이터의 경우 과학기술에 대한 세세한 언급보다는 과학기술에 대한 일반적인 활용이 나타나 있 기 때문에 세부적인 과학기술 분야에 적용하기는 어렵다는 단점이 있어 과학기술일반 정의식에 적용 하여 분석함 - 국민민원에 대한 토픽 분석을 실시한 결과 학교, 학생, 교육, 수업, 교사 등 10개 이슈가 도출되었음 - 워드클라우드 분석 에서는 교육, 국민, 안전, 문제 라는 키워드가 많이 나타났음 - 키워드네트워크를 도식화하여 나타난 키워드 간의 연계를 통해 사교육, 공교육에 대한 문제(대학입 시) 해결, 경제 활성화와 일자리 확보, 취업훈련(교육) 제도, 국가(국민)안전 교육 시스템 등의 의 미를 추출할 수 있었음 <표 10> 국민민원 토픽분석 결과 과학기술(분야) Issue ID Key words Num. Terms Num. Docs 1 학교, 학생, 교육, 수업, 교사 안전, 재난, 사고, 화제, 발생 주택, 부동산, 금융, 경제, 서민 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리 국민민원 (민원데이터) 5 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기 노인, 프로그램, 일자리, 복지, 문화 한국, 일본, 세계, 미국, 문화 장애, 교사,학생, 임용, 업무 차량, 버스, 자동차, 교통, 운전자 스마트폰, 소비자, 시장, 요금, 정보

59 <그림 32> 국민민원 이슈트래킹 분석 결과 <그림 33> 국민민원에 대한 워드클라우드 (Confidence 20%, Support 10%)

60 <그림 34> 국민민원에 대한 키워드네트워크 (Confidence 20%, Support 10%) 국민민원데이터 토픽이슈별 분석 - 국민민원 데이터에서 도출된 토픽 중 Issue 1 학교, 학생, 교육, 수업 교사, Issue 2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생, Issue 4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리, Issue 5 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기, Issue 7 한국, 일본, 세계, 미국, 문화, Issue 8 장애, 교사, 학생, 임용, 업무 등 6개 이슈 를 선택하여 워드클라우드 분석, 키워드네트워크 분석 을 진행하여 이슈별 세부 과학기술정서를 파 악하는 과정을 진행함 - 6개 이슈별로 워드클라우드 분석, 키워드네트워크 분석 을 실시한 결과와 분석에서 나타난 과학기 술정서를 다음의 그림에서 나타냄

61 <그림 35> 국민민원 중 Issue-1 학교, 학생, 교육 수업, 교사에 대한 워드클라우드 (Confidence 22%, Support 11%) <그림 36> 국민민원 중 Issue-1 학교, 학생, 교육, 수업, 교사에 대한 키워드네트워크 (Confidence 22%, 11%)

62 <그림 37> 국민민원 중 Issue-2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생에 대한 워드클라우드 (Confidence 26%, Support 13%) <그림 38> 국민민원 중 Issue-2 안전, 재난, 사고, 화재, 발생에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%)

63 <그림 39> 국민민원 중 Issue-4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리에 대한 워드클라우드(Confidence 26%, Support 13%) <그림 40> 국민민원 중 Issue-4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%)

64 <그림 41> 국민민원 중 Issue-4 취업, 기업, 근로자, 고용, 일자리(국민, 분석, 투자, 만남, 비해 키워드 제거)에 대한 키워드네트워크 (Confidence 26%, Support 13%) <그림 42> 국민민원 중 Issue-5 에너지, 사업, 시설, 절감, 전기에 대한 워드클라우드 (Confidence 30%, Support 15%)

2 국어 영역(A 형). 다음 대화에서 석기 에게 해 줄 말로 적절한 것은? 세워 역도 꿈나무들을 체계적으로 키우는 일을 할 예정 입니다. 주석 : 석기야, 너 오늘따라 기분이 좋아 보인다. 무슨 좋은 일 있니? 석기 : 응, 드디어 내일 어머니께서 스마트폰 사라고 돈

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