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문제 정의
- 이와 같이 다양한 문서와 주제에 대하여 텍스트마이닝을 통해 문서에 잠재되어 있는 핵심용어들을 파악한 연구들은 존재하지만 문화재로서 숭례문에 대해서 신문기사가 전달하고자 하는 메시지를 파악한 연구는 찾기 힘들다. 그러므로 본 연구는 신문기사에 대한 내용분석 방법이 질적인 고찰부분에 강점은 있지만 연구자의 해석에 따라 신뢰도에 영향을 줄 수 있는 약점이 있다[21]는 사실에 착안하여 문화재로서 숭례문의 가치를 파악하는데 텍스트마이닝 기법을 연구방법으로 도입하고자 한다.
- 따라서 본 연구에서는 신문기사로부터 문화재로서 숭례문 관련 용어의 분석을 통해 어떤 용어가 핵심적이고 쟁점이 되는지를 파악해본다. 이를 위해 텍스트마이닝과 연관관계 분석을 이용한다.
- 본 절에서는 시간적 경과에 따라 기사 내용이 달라지는지 여부를 살펴보고자 크게 숭례문 화재 전후 기사에서 최빈 키워드를 추출하고자 한다.
- 이는 데이터 안에 존재하는 항목 간의 연관규칙을 발견하는 것으로 손님의 장바구니에 들어있는 아이템 간의 관계를 알아본다는 의미에서 장바구니 분석이라고도 한다[15]. 이때 손님의 장바구니는 하나의 트랜잭션이 되며 트랜잭션에 존재하는 아이템 리스트들의 발생하는 규칙을 수치화하는 것이다. 기사 자료의 경우 각 기사가 트랜잭션이 되며 기사에 포함된 특정 키워드가 아이템이 되어 특정 키워드 간 연관성을 찾아내면 되는데 연관성을 측정하는 지표로는 지지도(support), 신뢰도(confidence), 그리고 향상도(lift)가 주로 사용된다.
제안 방법
- 둘째, 수집한 기사에 대하여 텍스트 처리를 수행하여 고빈도 키워드들을 1차로 추출한다. 1차 추출된 고빈도어로부터 추가적인 말뭉치(corpus) 수정작업을 수행한다. 예를 들어 한글의 경우 ‘문화재청이’, ‘문화재청을’ 등 조사를 포함하는 단어에서 조사를 제거하거나 일반어를 제거하는 등 말뭉치 수정작업을 수행하였다.
- 이 절에서는 언론사별로 기사의 키워드 특징이 어떻게 달라지는가를 각 언론사마다 출현빈도가 높은 키워드를 그 언론사 기사들의 특징어로 간주하여 추출, 분석하기로 한다. [표 1]에서 나타난 것처럼 전체 506건의 기사 중에서 조선일보와 중앙일보, 한국일보는 각각 1, 1, 3건 밖에 보도되지 않았기 때문에 7개 언론사에 대해서만 보도기사의 특징을 분석하고자 한다.
- 넷째, 한 기사에서 존재하는 키워드간의 연관규칙을 발견하는 연관관계 분석을 통해 연관관계가 높은 키워드들을 찾아내고 그 관계를 시각적으로 표시하였다.
- 다섯째, 숭례문 관련 기사들은 시간적 경과 속에 기사 내용도 달라지는지 여부를 숭례문 화재 전후 키워드들의 빈도분석을 통해 키워드들의 변화를 조망하였다.
- 텍스트마이닝을 통해서는 신문기사에서 가장 많이 등장한 키워드를 선별하고 연관관계 분석으로 추출된 키워드와 함께 연결의 맥락을 파악하고 분석한다. 다음으로 화재전후, 언론사별 기사에 대해 텍스트마이닝을 수행하여 기사에서 언급되는 키워드의 공통점과 차이점을 도출한다.
- 둘째, 수집한 기사에 대하여 텍스트 처리를 수행하여 고빈도 키워드들을 1차로 추출한다. 1차 추출된 고빈도어로부터 추가적인 말뭉치(corpus) 수정작업을 수행한다.
- 마지막으로 언론사별 키워드를 분석하였다. 7개 언론사별 상위 키워드의 출현경향에는 차이가 발견되지 않았지만 언론사별로 많이 다루어진 이슈에서 차이가 발견되었다.
- 본 연구에서는 총 101개 키워드들이 506건의 기사에 분포되어 있는 키워드-문헌행렬(101×506)을 구성하였고 이 행렬을 대상으로 계층적 군집방법 중 Ward법을 사용하여 키워드들 간의 거리를 측정함으로써 군집을 형성하였다.
- 셋째, 최종적으로 수정된 말뭉치를 기반으로 2차 키워드 빈도분석을 수행하여 10회 이상 출현한 분석대상 핵심 용어를 추출하고 추출한 키워드의 전반적인 개요와 구조 등을 관찰하여 숭례문 관련 기사의 내용을 파악하였다.
- 본 연구에서는 문화재로서 숭례문에 관련한 핵심 용어의 분석을 위해 2002년부터 2016년까지 15년간 보도된 신문기사 506건을 수집하고 해당 기사들에서 핵심키워드를 추출하는 분석을 수행하였다. 우선 506건의 기사에서 가장 많은 출현빈도를 가지며 문화재로서 숭례문과 관련한 101개의 핵심키워드를 도출하였으며 도출된 키워드를 분석하여 현재까지 숭례문 관련 신문기사의 특징을 살펴보았다. 또한 도출된 101개의 핵심키워드간 관계를 연관관계분석을 통해 수치화 및 시각화하였는데, 연관관계 분석 결과 ‘문화재청’ 키워드를 가장 큰 허브로 ‘숭례문 복구’와 ‘숭례문 복원’을 다음 순의 허브로 하는 키워드 그룹이 형성되는 구조를 보였다.
- 이 절에서는 언론사별로 기사의 키워드 특징이 어떻게 달라지는가를 각 언론사마다 출현빈도가 높은 키워드를 그 언론사 기사들의 특징어로 간주하여 추출, 분석하기로 한다. [표 1]에서 나타난 것처럼 전체 506건의 기사 중에서 조선일보와 중앙일보, 한국일보는 각각 1, 1, 3건 밖에 보도되지 않았기 때문에 7개 언론사에 대해서만 보도기사의 특징을 분석하고자 한다.
- 즉 ‘복구’는 화재 전으로, ‘복원’은 원형으로 되돌리는 것임을 알 수 있다. 이러한 숭례문 복구 기본원칙에 따라 2008년 6월부터 2009년 12월까지 문헌조사 및 발굴조사 같은 고증조사를 실시하고 이를 바탕으로 복구를 위한 설계를 진행하였으며 2010년 1월부터 2012년 12월까지 복구공사를 실시하였다[4]. 이와 같이 숭례문은 약 3년간의 복구 공사를 마치고 2013년 5월 4일 복구기념식과 함께 시민에게 공개되었으며 올해 6월 23일부터는 휴무일을 제외하고 매일 숭례문 광장에서 파수의식을 재현하고 있다.
- 키워드간 군집분석 결과에 따라 정확한 주제를 추론하는데 한계가 있으나 앞에서도 설명했듯이 각 군집에 포함되는 키워드들은 다른 군집에 있는 키워드들에 비해서 한 기사에 함께 나타날 가능성이 크기 때문에 단어집합을 바탕으로 군집명을 추론하였다. 예를 들어 첫 번째 군집은 ‘문화재청’으로 한 개의 키워드만으로 하나의 독립된 군집이 형성되었는데 다른 키워드에 비해서 빈도수가 월등히 높기 때문인 것으로 판단되며 ‘숭례문 소관부서’로 군집명을 명명하였다.
- 이를 위해 텍스트마이닝과 연관관계 분석을 이용한다. 텍스트마이닝을 통해서는 신문기사에서 가장 많이 등장한 키워드를 선별하고 연관관계 분석으로 추출된 키워드와 함께 연결의 맥락을 파악하고 분석한다. 다음으로 화재전후, 언론사별 기사에 대해 텍스트마이닝을 수행하여 기사에서 언급되는 키워드의 공통점과 차이점을 도출한다.
대상 데이터
- 본 논문에서 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 BIG KINDS[23]에서 2002년부터 2016년 7월까지 문화재로서의 숭례문에 대해 보도된 일간지 기사를 대상으로 하였다. 이중 숭례문 기사에 “전통건축”, “전통문화”, “문화재 복원”, “문화재 복구”, “문화재수리”, “문화재 보수”, “문화재 보존” 키워드가 포함되어 있는 기사를 수집하였다.
- 본 연구에서는 문화재로서 숭례문에 관련한 핵심 용어의 분석을 위해 2002년부터 2016년까지 15년간 보도된 신문기사 506건을 수집하고 해당 기사들에서 핵심키워드를 추출하는 분석을 수행하였다. 우선 506건의 기사에서 가장 많은 출현빈도를 가지며 문화재로서 숭례문과 관련한 101개의 핵심키워드를 도출하였으며 도출된 키워드를 분석하여 현재까지 숭례문 관련 신문기사의 특징을 살펴보았다.
- 본 연구의 분석대상인 506건의 기사에서 추출된 용어의 수는 32081개인데 최종적으로 얻어진 단어는 총 10회 이상 출현한 단어들 중 연구 분석에서 불필요한 무의미한 단어나 중의적 단어를 제외하고 101개의 단어를 선정하였다. [표 2]에 나타난 것처럼 숭례문 기사에서 가장 많은 빈도로 랭크된 키워드는 ‘문화재청’으로 나타났다.
- 본 절에서는 앞 절에서 추출한 101개 키워드에 대한 연관관계를 분석하고자 한다. 이는 데이터 안에 존재하는 항목 간의 연관규칙을 발견하는 것으로 손님의 장바구니에 들어있는 아이템 간의 관계를 알아본다는 의미에서 장바구니 분석이라고도 한다[15].
- 우선 숭례문 관련 506건 전체 기사 중 숭례문 화재 전 기사는 2002년 7월 16일부터 2008년 2월 9일까지 59건이고, 화재 후 기사는 2008년 2월 10일부터 2016년 7월 15일까지 447건이다. 각각 두 개의 파일을 txt파일로 변환 후 앞 절에서와 같은 프로세스로 상위 30위 최빈 키워드를 추출해보면 다음 [표 5]와 같다.
- 이중 숭례문 기사에 “전통건축”, “전통문화”, “문화재 복원”, “문화재 복구”, “문화재수리”, “문화재 보수”, “문화재 보존” 키워드가 포함되어 있는 기사를 수집하였다. 이중 다른 키워드에 중복되는 기사를 제거하고 최종적으로 506건의 기사를 대상으로 하였으며 분석대상 기사들은 [표 1]에 요약하였다. [표 1]에서 나타난 것처럼 문화재로서 숭례문에 관한 기사는 2008년 2월 10일 화재사고 이후 126건으로 가장 많이 보도되었으며 복구공사에 따른 여러 가지 이슈로 2014년까지 기사수가 증가하다가 2015년 이후 화재사고 전과 같은 수준으로 기사가 보도됨을 볼 수 있다.
- 이중 숭례문 기사에 “전통건축”, “전통문화”, “문화재 복원”, “문화재 복구”, “문화재수리”, “문화재 보수”, “문화재 보존” 키워드가 포함되어 있는 기사를 수집하였다.
- 첫째, 2002년부터 2016년 7월까지 문화재로서 숭례문에 관한 일간지 기사 506건을 대상으로 기사 텍스트를 수집하였다.
데이터처리
- 여섯째. 언론사에 따라 숭례문 관련 기사에서 사용하는 키워드간 공통점과 차이점이 있는지를 분석하기 위해 언론사별 키워드들의 빈도분석을 수행하여 키워드 특성을 관찰하였다.
- 따라서 본 연구에서는 신문기사로부터 문화재로서 숭례문 관련 용어의 분석을 통해 어떤 용어가 핵심적이고 쟁점이 되는지를 파악해본다. 이를 위해 텍스트마이닝과 연관관계 분석을 이용한다. 텍스트마이닝을 통해서는 신문기사에서 가장 많이 등장한 키워드를 선별하고 연관관계 분석으로 추출된 키워드와 함께 연결의 맥락을 파악하고 분석한다.
이론/모형
- 우선 수집된 기사에 대해서 텍스트마이닝을 수행하기 위해 tm(text mining) 패키지를 사용하였으며 추출된 고빈도어들이 어떻게 군집을 이루는지를 확인하기 위해서 fpc(flexible procedures for clustering) 패키지를 사용하였다. 또한 추출된 고빈도어간 연관관계 분석을 위해 연관관계용 패키지인arules(association rules) 패키지를 사용하였으며 이를 시각화하기 위해서 arulesViz(Visualizing association rules)패키지를 사용하였다.
- 1 버전을 사용하였다. 우선 수집된 기사에 대해서 텍스트마이닝을 수행하기 위해 tm(text mining) 패키지를 사용하였으며 추출된 고빈도어들이 어떻게 군집을 이루는지를 확인하기 위해서 fpc(flexible procedures for clustering) 패키지를 사용하였다. 또한 추출된 고빈도어간 연관관계 분석을 위해 연관관계용 패키지인arules(association rules) 패키지를 사용하였으며 이를 시각화하기 위해서 arulesViz(Visualizing association rules)패키지를 사용하였다.
성능/효과
- 7개 언론사 모두 ‘문화재청’에 대해 가장 높은 빈도로 언급함을 알 수 있었고 상위 5개 키워드까지는 [표 2]의 최상위 키워드들이 순서만 바뀌면서 언급되어 언론사별 특징은 발견되지 않았다.
- 마지막으로 언론사별 키워드를 분석하였다. 7개 언론사별 상위 키워드의 출현경향에는 차이가 발견되지 않았지만 언론사별로 많이 다루어진 이슈에서 차이가 발견되었다. 한겨레신문과 국민일보에서 자주 언급하는 특정 단어는 부실 복구공사에 관련한 용어로 해석되며 동아일보는 문화재 전반에 관한 기사를 문화일보는 전통건축의 복원에 관한 기사에서 언급될만한 특정 단어가 많이 발견되었다.
- 다음으로 2008년 2월 10일 숭례문 화재를 계기로 숭례문 화재 전과 화재 후의 키워드 동향을 분석하였는데, 화재 전의 주요 키워드는 숭례문 관광에 관련된 키워드들이 추출되었으나 숭례문 화재 후의 주요 키워드는 숭례문 화재에 따른 복구공사에 대한 키워드가 상위에 랭크되었으며 복구공사와 관련되어 이슈가 되었던 사건들과 사건들에 대한 정부의 정책 관련 키워드들이 추출되었음을 유추할 수 있다. 이와 같이 숭례문 화재 전후의 키워드 동향은 공통점보다는 차이점이 발견되었으며 화재 이후 숭례문 복구를 포함한 문화재 보존.
- 두 번째는 ‘숭례문복구’, ‘문화재 수리’, ‘문화재 보존’, ‘전문가’, ‘문화재 복원’, ‘숭례문 복원’ 등의 키워드가 포함되어 있는데 이는 빈도분석 최상위권에 추출된 키워드로 많은 기사에 함께 출현하였기 때문인 것으로 판단되며 숭례문을 포함한 문화재 전반적인 수리와 관련된 키워드들로 판단되어 ‘문화재 수리‘라 하였다.
- 또한 고빈도어에 ‘자격증 불법’, ‘숭례문 단청’, ‘감사’, ‘대장간’, ‘입건’, ‘홍 단청장’, ‘자격증 대여’, ‘법률’, ‘기술자 자격시험’, ‘기술자 자격증불법’, ‘용산경찰서’, ‘지능범죄 수사대‘ 등의 키워드가 추출되었다.
- 또한 도출된 101개의 핵심키워드간 관계를 연관관계분석을 통해 수치화 및 시각화하였는데, 연관관계 분석 결과 ‘문화재청’ 키워드를 가장 큰 허브로 ‘숭례문 복구’와 ‘숭례문 복원’을 다음 순의 허브로 하는 키워드 그룹이 형성되는 구조를 보였다.
- 또한 연관성을 의미하는 향상도의 경우 ‘건설업체’와 ‘용산경찰서’의 향상도는 29.1로 동시에 발견될 확률의 비율이 상당히 큼을 알 수 있다.
- 문화재로서 숭례문 관련 기사에서 추출된 키워드들은 [그림 2]에서 보는 바와 같이 최상위 최빈 키워드들인 ‘문화재청’과 ‘숭례문 복구’, ‘숭례문 복원’ 등을 중심으로 거의 모든 키워드들이 고르게 연관되어 있는 것으로 나타났다.
- 본 연구에서는 지지도를 0.01, 신뢰도를 0.1 이상인 규칙만을 추출하였는데 그 결과 총 1326개의 연관규칙이 도출되었으며 이중 원소가 1개씩인 연관규칙은 580개로 나타났다. 이 중 향상도 기준 상위 10개 규칙을 [표 4]에 요약하였다.
- 본고에서 활용한 주요 기술은 텍스트마이닝 기법으로 방대한 텍스트 뭉치에서 의미있는 정보를 추출해내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하는 등 단순한 정보검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다[9]. 그러므로 텍스트마이닝 기법을 활용하려는 시도들이 활발하게 이루어지고 있는데 기업들은 자사 제품에 대해 텍스트마이닝을 활용하여 소비자의 니즈를 발견하여 신속한 대응을 하고 있고, 정치권에서는 선거 기간 동안 소셜미디어의 데이터를 분석하여 선거의 흐름과 판도를 예측하기도 한다[10].
- 분석을 통해 나타난 결과를 요약하면 숭례문과 관련된 기사는 숭례문 고유의 문화재적 가치를 공유하려는 것 보다는 상대적으로 각종 사건 및 사고에 주목하고 있음을 알 수 있다. 물론 신문기사의 특성상 사회적으로 민감한 이슈에 집중하는 경향이 있지만, 숭례문의 탁월한 문화재적 가치와 역사성 등을 지속적으로 대중과 공유하려는 노력이 필요하다고 판단된다.
- 상관관계 분석결과 [표 3]에서와 같이 ‘건설업체‘와 ‘용산경찰서’, ‘용산경찰서’와 ‘법률’, ‘건설업체’와 ‘법률’,‘용산경찰서’와 ‘입건’, ‘홍 단청’과 ‘법률’간에는 향상도 값이 큰 것으로 나타났다.
- 세 번째는 숭례문 화재 후 대한민국 차원의 복구공사가 진행되면서 ‘신 대목장’,‘대목장’, ‘대통령’, ‘박대통령’, ‘복구공사’ 등과 같은 키워드가 포함되어 ‘숭례문 복구공사’로 군집명을 명명하였다.
- 숭례문 화재 전 기사의 최빈 키워드 경향을 살펴보면 ‘문화재청’이 가장 많은 빈도수를 차지하며, ‘관광객’, ‘광화문 광장’, ‘무지개 모양’, ‘개방’, ‘숭례문 연결’, ‘청계천 복원’, ‘청계천 주변’, ‘궁중문화’, ‘수문장 교대’ 등 숭례문 관광과 개방에 관련된 키워드들이 주로 추출되었다.
- 이와 같은 규칙 하에 살펴보면 ‘문화재청’과 ‘숭례문 복구’는 지지도가 가장 큰 것으로 나타났고 ‘문화재청’과 ‘숭례문 복원’, ‘문화재청’과 ‘관계자’, ‘문화재청’과 ‘문화재 보존’, ‘문화재청’과 ‘전문가’ 등이 지지도가 큰 것으로 보인다.
- 최상위에 랭크된 키워드는 ‘문화재청’, ‘숭례문 복구’, ‘숭례문 복원’, ‘전문가’, ‘문화재 복원’, ‘문화재 수리’, ‘문화재 보존’, ‘관계자’, ‘숭례문 화재’, ‘문화재연구소’ 등 숭례문 화재로 인한 복원, 복구 등의 키워드로 나타났다.
- 지지도와 신뢰도는 1에 가까울수록 연관성이 높다고 할 수 있다. 향상도는 키워드 B를 연관규칙과 관계없이 관찰하는 것에 비하여 연관규칙을 알고 키워드 A를 발견한 경우에 대하여 키워드 B가 관찰되는 경우 얼마나 관찰이 증가하는가를 나타낸다. 즉 키워드 A와 B가 관련이 없다면 향상도는 1이 되며 1보다 크다면 두 아이템이 서로 양의 상관관계를 1보다 작다면 두 아이템은 서로 음의 상관관계를 의미한다.
- 한정된 예산과 인력 하에서 보존, 관리, 활용이라는 문화재 보호 정책은 때론 구체적인 시행에서 충돌을 일으키기도 한다. 화재 전후 키워드 분석에서 보이는 바와 같이 화재 전에는 활용에 초점을 맞춘 정책이 우세하다가, 화재 후에는 보존에 초점을 맞추는 정책으로 급변하는 양상을 보였다. 키워드 분석을 통한 정량적 접근법이 문화재 보호 정책을 수립, 시행하는데 효율적이고 균형잡힌 시각을 제공할 수 있을 것으로 생각해본다.
후속연구
- 그러나 본 연구의 한계점으로는 숭례문 관련 신문기사만을 대상으로 텍스트마이닝을 수행한 점이며 향후 숭례문 관련 연구논문을 포함하여 신문기사와 연구논문 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 것이 필요하다고 하겠다.
- 기존의 일반적인 내용분석 방법과는 달리 텍스트마이닝과 연관관계 분석기법을 사용하여 15년간 보도된 숭례문 관련 기사들에서 언어의 통계량을 계산하고 이를 연관관계 분석기법과 연계함으로써 기사의 내용을 키워드 형태로 파악하고 특징적인 메시지를 도출한 실험적인 연구이다. 본 연구 결과물은 숭례문 관련해서 주요 이슈가 된 것들을 파악할 수 있고 언론사별로 숭례문에 대해서 어떤 기사를 주로 다루는지 확인할 수 있다.
- 화재 전후 키워드 분석에서 보이는 바와 같이 화재 전에는 활용에 초점을 맞춘 정책이 우세하다가, 화재 후에는 보존에 초점을 맞추는 정책으로 급변하는 양상을 보였다. 키워드 분석을 통한 정량적 접근법이 문화재 보호 정책을 수립, 시행하는데 효율적이고 균형잡힌 시각을 제공할 수 있을 것으로 생각해본다.
- 향후 지속적인 연구를 통해 숭례문에 대한 키워드 용어를 파악한다면, 문화재에 대한 일반 대중의 인식과 국가 혹은 지자체 주도의 문화재 보호 시책간의 간극을 줄이는데 보다 도움이 될 것이라 사료된다. 한정된 예산과 인력 하에서 보존, 관리, 활용이라는 문화재 보호 정책은 때론 구체적인 시행에서 충돌을 일으키기도 한다.
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