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국토를 수호하고 국민의 안전과 재산을 보호 하는 군의 입장에서 국민들의 지지와 관심은 그 무엇보다 중요하기 때문에 대국민 신뢰도를 제고하기 위해 국민들이 접하게 될 군과 관련된 기사에 대한 분석과 이해는 군에 있어서 필수라고 할 수 있다. 각 언론사는 군에서 발생한 이슈에 대해 다양한 프레임을 이용하여 기사를 생성하고, 통신 미디어와 인터넷, SNS의 발달은 국민들로 하여금 기사에 대한 접근을 훨씬 수월하게 만들었으며, 빠른 시간 내에 다양한 경로를 통하여 국민들에게 전달된다. 이렇게 생성된 기사는 국민들이 특정 이슈를 생각하는데 있어서 적지 않은 영향을 준다.
한편, 군에서는 국민들과 소통 및 군의 정책을 홍보하기 위해 대변인실, 정훈공보실 등에 인력을 배치하여 운영하고 있으나 다양한 매체에서 보도하는 수많은 기사를 직접 수집하고 분석하는 것에는 제한이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 군과 관련된 기사를 자동으로 수집하여 분석하고 이를 보고서화 할 수 있는 ‘국방 기사 자동 분석 시스템’에 대한 구축 방안을 제안한다.
시스템의 프로세스는 ‘수집 → ...

국토를 수호하고 국민의 안전과 재산을 보호 하는 군의 입장에서 국민들의 지지와 관심은 그 무엇보다 중요하기 때문에 대국민 신뢰도를 제고하기 위해 국민들이 접하게 될 군과 관련된 기사에 대한 분석과 이해는 군에 있어서 필수라고 할 수 있다. 각 언론사는 군에서 발생한 이슈에 대해 다양한 프레임을 이용하여 기사를 생성하고, 통신 미디어와 인터넷, SNS의 발달은 국민들로 하여금 기사에 대한 접근을 훨씬 수월하게 만들었으며, 빠른 시간 내에 다양한 경로를 통하여 국민들에게 전달된다. 이렇게 생성된 기사는 국민들이 특정 이슈를 생각하는데 있어서 적지 않은 영향을 준다.
한편, 군에서는 국민들과 소통 및 군의 정책을 홍보하기 위해 대변인실, 정훈공보실 등에 인력을 배치하여 운영하고 있으나 다양한 매체에서 보도하는 수많은 기사를 직접 수집하고 분석하는 것에는 제한이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 군과 관련된 기사를 자동으로 수집하여 분석하고 이를 보고서화 할 수 있는 ‘국방 기사 자동 분석 시스템’에 대한 구축 방안을 제안한다.
시스템의 프로세스는 ‘수집 → 형태소 분석 → 토픽 모델링 → 감성분석 →문서요약 → 보고서 생성’ 순으로 진행된다. 먼저, 웹 크롤링 기법을 이용하여 인터넷 상에 공개된 국방 기사를 자동으로 수집하고, Konlpy를 이용 제목과 본문을 구분하여 형태소를 분석한 후 생성된 토큰(token)으로 토픽 모델링을 통해 군과 관련된 기사의 주제가 어떤식으로 분포가 되어 있는지 도출한다. 기사가 군의 대국민 신뢰도 제고에 긍정 또는 부정적 영향을 주는지 알아보기 위해 감성 분석을 실시하였으며, TF-IDF를 이용하여 워드 임베딩 후 로지스틱 회귀를 이용 군 관련 기사를 학습시킨 분류기를 활용하였는데, 기존 학
습 데이터를 바탕으로 감성 레이블을 확장해가는 준 지도 학습(Semisupervised Learning)과 기존 분류기에 추가된 학습 데이터를 이용 업데이트 하는 온라인 학습을 통해 분류기의 정확도를 높였다. 문서 요약에는 추출 기반의 Lexrank 알고리즘을 한국어에 적용한 Lexrankr을 이용하여 기사 내용을 빠르게 이해할 수 있게 하였으며, 사용자 편의를 위해 자동으로 결과를 보고서화 하는 기능 구현은 향후 과제로 남겨두었다.
본 연구를 통하여 국방 기사를 자동으로 수집하여 분석할 수 있는 시스템이 구축 가능함을 확인할 수 있었으며, 군에서 도입시 업무 자동화 및 인력 운영에 좋은 효과를 줄 것으로 기대된다.

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