[논문]4차 산업혁명에 대한 인식 변화 비교 분석: 소셜 미디어 데이터 분석을 중심으로

유재은; 최종우

doi:10.3745/ktsde.2020.9.11.367

4차 산업혁명에 대한 인식 변화 비교 분석: 소셜 미디어 데이터 분석을 중심으로
A Comparative Analysis of the Changes in Perception of the Fourth Industrial Revolution: Focusing on Analyzing Social Media Data 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.9 no.11, 2020년, pp.367 - 376

유재은 (서울대학교 행정대학원) , 최종우 (경상대학교 식품자원경제학과)

초록
AI-Helper

4차 산업혁명은 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 사물들이 지능화 사회로 진입하는데 크게 기여한다. 혁명을 통해 인간의 행태와 인지를 파악할 수 있게 되었고, 인공지능의 활용을 통해 의료, 과학 등 다양한 분야에서 핵심 도구로서 자리매김하였다. 그러나 4차 산업혁명에는 긍정적인 미래와 함께 부정적인 이면이 자리 잡고 있다는 점에 주목하여, 본 연구에서는 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다. 연도별(2016년, 2017년, 2018년) 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 또한, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였으며, R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 마지막으로 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 분석결과, 부정적인 의견은 연마다 감소하고 있었으며 긍정적인 전망과 미래가 더 많아지는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The fourth industrial revolution will greatly contribute to the entry of objects into an intelligent society through technologies such as big data and an artificial intelligence. Through the revolution, we were able to understand human behavior and awareness, and through the use of an artificial intelligence, we established ourselves as a key tool in various fields such as medicine and science. However, the fourth industrial revolution has a negative side with a positive future. In this study, an analysis was conducted using text mining techniques based on unstructured big data collected through social media. We wanted to look at keywords related to the fourth industrial revolution by year (2016, 2017 and 2018) and understand the meaning of each keyword. In addition, we understood how the keywords related to the Fourth Industrial Revolution changed with the change of the year and wanted to use R to conduct a Keyword Analysis to identify the recognition flow closely related to the Fourth Industrial Revolution through the keyword flow associated with the Fourth Industrial Revolution. Finally, people's perceptions of the fourth industrial revolution were identified by looking at the positive and negative feelings related to the fourth industrial revolution by year. The analysis showed that negative opinions were declining year after year, with more positive outlook and future.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Data Analysis Process Flow Chart
표 Table 1. Examples of Positive and Negative Words for the 4th Industrial Revolution
그림 Fig. 2. Word Cloud Results
표 Table 2. Results of Extracting the Top 10 Nouns by Keyword for the 4th Industrial Revolution
표 Table 3. TF-IDF Results for the 4th Industrial Revolution
표 Table 4. Percentage of Positive and Negative Words by Year
표 Table 5. Example of Positive and Negative Words by Year
그림 Fig. 3. Keyword Association Analysis Results in 2016
그림 Fig. 4. Keyword Association Analysis Results in 2017
그림 Fig. 5. Keyword Asociation Analysis Results in 2018

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

구체적으로는 소셜 미디어에서 최근 4차 산업혁명에 대한 사람들의 의견을 모으고, 텍스트 마이닝 기법을 기반으로 수행한 연도별 분석 결과 도출을 통해 연도별 4차 산업혁명에 대한 전반적인 흐름을 예측하고자 하였다.
또한, 이와 관련된 연구들은 주로 빅데이터를 활용하여 다양한 주제 키워드에 해당하는 키워드 분석, 감성분석을 수행함으로써 의견 데이터를 활용한 단순 키워드에 대한 인식을 설명하였다. 그러나 본 연구에서는 4차 산업혁명이 만드는 변화에 대한 인식과 그 인식 변화의 흐름을 살펴보고, 이와 관련된 연관 분석을 통해 살펴봄으로써 향후 4차 산업혁명으로 인한 변화의 맥락이 무엇인지, 이 변화가 미치는 영향에 대한 전망이 어떠한지에 대해 유추해볼 수 있는 연구를 수행해보고자 하였다. 특히, 4차 산업혁명에 대한 인식 추이에 대하여 SNS 빅데이터를 활용한 분석은 본 연구에서 첫 시도인 것으로 보이고, 2016년부터 2018년도까지 각 3년 동안 4차 산업혁명의 인식이 어떻게 변화하고 관련 연관 흐름이 어떠한지를 살펴보는 것에 의의를 찾을 수 있겠다.
즉, 이 분석은 키워드의 사용 집합에서 연관성이나 상호관계를 나타낸다. 단어와 단어 사이의 빈도 및 발생 집합을 분석하는 것이다. 연관분석을 활용하면 관련된 키워드를 각각의 분석 목적에 맞게 군집화하거나 다양한 시각화 기법을 사용해 표현할 수 있다.
둘째, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였다. 더불어 R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 셋째, 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다.
텍스트 마이닝은 명사 추출을 통해 트렌드 기반의 키워드 분석을 하였고, 추가적으로 R을 활용하여 연관 분석(Association Analysis)을 수행함으로써 4차 산업혁명에 대한 인식 및 연관 키워드를 통한 연관성 분석으로 사람들의 인식이 연도별로 어떻게 확장되어 가는지를 파악하고자 하였다. 더불어 오피니언 마이닝을 통해 감성분석을 함으로써 사람들의 인식 추이 수준이 긍정인지 부정인지 제시해 보고자 하였다.
그리고 2017년, 2018년도에 공통으로 상위 10개 키워드에 나타난 단어로는 ‘직업’, ‘로봇’이 나타났다. 이러한 결과를 기반으로 4차 산업혁명이 어떻게 청년들에게 인식되는지에 대하여 알아보았으며 앞으로 관심이 지속될 것으로 유추된다. 특히, 2016년 이후로 4차 산업혁명의 발달로 인해 데이터와 분석 기술이 기반이 되는 인공지능 및 로봇에 대한 관심이 지속적으로 증가할 것으로 전망된다.
셋째, 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 이를 기반으로 본 연구에서는 소셜 미디어 빅데이터 자료를 활용하여 2016년, 2017년, 2018년에 4차 산업혁명에 대한 인식의 변화 흐름이 어떻게 나타나는지 인식 변화에 방점을 두고 비교 분석하였고, 연관성 키워드를 통한 트렌드 추이를 파악하는 것을 목적으로 한다.
이와 같은 문제를 안고 4차 산업혁명과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 사람들이 4차 산업혁명에 대해 어떻게 생각하고 있는지에 대한 인식을 분석하는 본질적인 연구에 대한 접근은 아직 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 소셜 미디어에서 2016년부터 2018년까지 연도별로 수집한 4차 산업혁명 관련 의견 데이터를 기반으로 명사 추출과 오피니언 마이닝을 수행하여 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식이 어떻게 변화하는지 살펴보았다.
그러나 다양하게 활용되는 SNS 빅데이터의 활용에도 불구하고 근본적으로 이러한 활용을 가능하게 만든 4차 산업혁명에 대한 인식과 관련된 연구는 찾아볼 수 없었다. 이에 본 연구에서는 SNS 빅데이터를 활용하여 사용자들의 4차 산업혁명에 대한 인식에 대해 감성분석을 수행함으로써 파악하는데 의의를 두고자 한다.
이에 본 연구에서는 네이버와 다음의 블로그, 카페 등 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형적인 빅데이터를 기반으로 유의미한 결과를 도출하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용한 분석을 실시하였다.
종합해보면 이 절에서는 R을 활용하여 연관분석을 수행함으로써 2016년, 2017년, 2018년 4차 산업혁명에 대한 검색 관계도가 어떻게 달라지는지를 나타내고자 하였다. 이는 앞절에서 수행한 TF-IDF 지수 결과를 데이터 분석을 통하여 재차 검증한 것이다.
첫째, 연도별(2016년, 2017년, 2018년)¹⁾ 4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 둘째, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였다.
향상도의 경우 키워드 X와 키워드 Y의 두 키워드 간의 관계가 얼마나 밀접한 관련성을 가지고 있는지를 의미하는 지표이다. 키워드 X와 Y가 우연에 의해 발생하게 될 확률보다 키워드 X와 Y사이 간의 관계가 얼마나 근접하게 됨으로써 발생하는지를 나타내는 것이다. 키워드 X와 Y간 사이에서 서로 상호적인 관계가 존재하지 않는다면 향상도는 1이 되게 된다.
4차 산업혁명과 관련된 기존 연구들을 살펴본 결과, 지금까지 선행된 연구들은 4차 산업혁명의 변화가 인류사회에 미치는 영향에 대한 연구가 다수였다. 특히 4차 산업혁명으로 인한 초지능화와 초연계성 등의 기술 변화가 각 산업 분야의 미래에 어떻게 영향을 미칠지에 대한 전망과 관련한 연구이다. 또한, 이와 관련된 연구들은 주로 빅데이터를 활용하여 다양한 주제 키워드에 해당하는 키워드 분석, 감성분석을 수행함으로써 의견 데이터를 활용한 단순 키워드에 대한 인식을 설명하였다.

제안 방법

소셜 미디어에 기반한 데이터를 명사 추출(Noun Extraction)과 오피니언 마이닝(Opinion Mining) 기법을 활용하여 분석하였다. 2016년부터 2018년까지 국민들의 4차 산업혁명에 대한 인식 트렌드가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 수집한 데이터는 통계프로그램인 R을 활용하여 4차 산업혁명과 밀접한 연관성을 지닌 단어를 파악하기 위해 연관분석을 실시하였다.
본 연구는 4차 산업혁명에 대한 국민들의 인식을 알아보기 위하여 소셜 미디어 데이터를 수집하였다. 4차 산업혁명 관련 키워드를 바탕으로 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 연도별로 키워드가 어떻게 달라지는지 비교 분석함으로써 4차 산업혁명에 대한 트렌드를 분석하였다. 데이터를 분석하기 위한 연구 흐름 과정은 아래에 제시된 Fig.
4차 산업혁명 관련 키워드를 바탕으로 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 연도별로 키워드가 어떻게 달라지는지 비교 분석함으로써 4차 산업혁명에 대한 트렌드를 분석하였다. 데이터를 분석하기 위한 연구 흐름 과정은 아래에 제시된 Fig. 1에서 확인할 수 있듯이 데이터 수집, 데이터 처리, 텍스트 마이닝 3가지 단계로 진행되었다. 텍스트 마이닝은 명사 추출을 통해 트렌드 기반의 키워드 분석을 하였고, 추가적으로 R을 활용하여 연관 분석(Association Analysis)을 수행함으로써 4차 산업혁명에 대한 인식 및 연관 키워드를 통한 연관성 분석으로 사람들의 인식이 연도별로 어떻게 확장되어 가는지를 파악하고자 하였다.
4차 산업혁명과 관련된 키워드를 살펴보고, 각 키워드가 가지고 있는 의미에 대해 파악하고자 하였다. 둘째, 연도의 변화에 따라 4차 산업혁명과 관련된 키워드가 어떻게 변화하는지 파악하였다. 더불어 R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다.
오피니언 마이닝은 문장 전체에서의 긍정과 부정을 해석하는 것이어야 하는데, 명사는 형용사나 동사가 나타내지 못한 감정의 의미를 객관적으로 전달해 줄 수 있다고 하였다[40]. 따라서 문장 전체의 의미를 파악하기 위하여 명사만을 대상으로 오피니언 마이닝을 수행하였다.
또한 시스템 및 알고리즘 개발 연구를 위해 SNS를 활용하여 감성분석을 수행하기도 하였다. SNS의 다양하고 용량이 큰 데이터를 활용하여 SNS 사용자의 감성에 따라 영화, 공연, 도서 등의 문화 콘텐츠를 추천해주는 시스템을 개발하고 제안하였고[31], 아마존에 등록된 영화 리뷰 데이터를 활용해 감성분석을 실시하여 추천 시스템을 구상한 연구[32]도 수행되었다.
워드 클라우드(Word Cloud)는 핵심 단어를 시각적으로 돋보이게 하는 분석 방법으로서 문서의 키워드나 개념을 직관적으로 파악하도록 하는 분석 방법이다. 본 연구에서는 워드 클라우드를 활용함으로써 명사 추출 결과를 다음과 같이 제시하였고, 추출한 의견 데이터의 키워드를 직관적으로 파악하기 위해 4차 산업혁명에 대한 의견 데이터에서 나타난 키워드 빈도수에 따라 단어의 크기와 색상을 다르게 나타냈다. 다음 Fig.
더불어 R을 활용하여 키워드 연관 분석(Association Analysis)을 실시함으로써 4차 산업혁명과 연관된 키워드 흐름을 통해 4차 산업혁명과 밀접하게 연관된 인식 흐름을 알아보고자 하였다. 셋째, 연도별 4차 산업혁명과 관련한 긍정적, 부정적인 감정을 살펴봄으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 파악하였다. 이를 기반으로 본 연구에서는 소셜 미디어 빅데이터 자료를 활용하여 2016년, 2017년, 2018년에 4차 산업혁명에 대한 인식의 변화 흐름이 어떻게 나타나는지 인식 변화에 방점을 두고 비교 분석하였고, 연관성 키워드를 통한 트렌드 추이를 파악하는 것을 목적으로 한다.
최근 컴퓨터 및 처리기술의 발달과 함께 빅데이터의 기술도 함께 발전하여 빅데이터가 선진국을 중심으로 산업, 공공, 의료, 과학 등의 다양한 분야에서 핵심 자원 또는 도구로서 주목받고 있다. 이러한 유용한 도구로 활용되고 있는 비정형적인 방대한 빅데이터를 본 연구의 분석에 사용함으로써 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식을 2016년부터 2017년, 2018년을 살펴보았다.
수집한 소셜 미디어 데이터는 텍스트 형식으로 이루어져 있어서 데이터 정제 과정을 거쳐야 한다. 즉, 키워드와 의미가 부합하지 않는 노이즈(Noisy) 문제와 필요하지 않은 키워드인 불완전(Incomplete) 문제를 해결하는 데이터 전처리 과정을 거쳤다. 이 처리 단계를 거침으로써 보다 정확한 분석이 가능할 것이다[36-38].
키워드 분석을 기반으로 4차 산업혁명에 대한 사람들의 인식 트렌드를 파악하는 내용과 더불어 4차 산업혁명의 다른 키워드와의 연관성의 흐름을 파악하고자 R을 통하여 연관성 분석을 수행하였다. 먼저 연관성 분석을 수행하기 위하여 연관분석의 규칙을 나타내는 지표를 3가지로 살펴볼 수 있다.
1에서 확인할 수 있듯이 데이터 수집, 데이터 처리, 텍스트 마이닝 3가지 단계로 진행되었다. 텍스트 마이닝은 명사 추출을 통해 트렌드 기반의 키워드 분석을 하였고, 추가적으로 R을 활용하여 연관 분석(Association Analysis)을 수행함으로써 4차 산업혁명에 대한 인식 및 연관 키워드를 통한 연관성 분석으로 사람들의 인식이 연도별로 어떻게 확장되어 가는지를 파악하고자 하였다. 더불어 오피니언 마이닝을 통해 감성분석을 함으로써 사람들의 인식 추이 수준이 긍정인지 부정인지 제시해 보고자 하였다.

대상 데이터

다음 Table 4는 소셜 미디어에서 추출한 2016년도부터 2018년도까지의 4차 산업혁명 의견 데이터에 대한 오피니언 마이닝 결과를 보여준다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 수행할 때 명사만을 대상으로 분석하였다. 오피니언 마이닝은 문장 전체에서의 긍정과 부정을 해석하는 것이어야 하는데, 명사는 형용사나 동사가 나타내지 못한 감정의 의미를 객관적으로 전달해 줄 수 있다고 하였다[40].
본 연구는 4차 산업혁명에 대한 국민들의 인식을 알아보기 위하여 소셜 미디어 데이터를 수집하였다. 4차 산업혁명 관련 키워드를 바탕으로 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 연도별로 키워드가 어떻게 달라지는지 비교 분석함으로써 4차 산업혁명에 대한 트렌드를 분석하였다.
본 연구에서 사용한 감성 사전은 총 552개의 긍정적인 단어와 615개의 부정적인 단어로 구성되어 있다. 다음 Table 1에서는 긍정적 단어와 부정적 단어에 어떠한 예시가 있는지를 보여준다.
본 연구에서 활용한 데이터는 네이버와 다음의 블로그 및 카페 같은 소셜 미디어에 사람들이 작성한 4차 산업혁명과 관련된 의견 데이터를 2016, 2017, 2018년도로 분류하여 수집하였다. 본 연구에서 활용한 의견 데이터는 2016년도에 총 884개의 의견 데이터를 수집했고, 2017년도에는 총 813개의 의견 데이터를, 2018년도에는 총 827개의 의견 데이터를 수집하였다.
본 연구에서 활용한 데이터는 네이버와 다음의 블로그 및 카페 같은 소셜 미디어에 사람들이 작성한 4차 산업혁명과 관련된 의견 데이터를 2016, 2017, 2018년도로 분류하여 수집하였다. 본 연구에서 활용한 의견 데이터는 2016년도에 총 884개의 의견 데이터를 수집했고, 2017년도에는 총 813개의 의견 데이터를, 2018년도에는 총 827개의 의견 데이터를 수집하였다.

데이터처리

본 연구에서 사용하는 연관분석은 키워드 상호간의 분석으로 수행하였다. 목표 값에 관한 연관관계의 규칙 임계값은 지지도(Support) 0.
2016년부터 2018년까지 국민들의 4차 산업혁명에 대한 인식 트렌드가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 수집한 데이터는 통계프로그램인 R을 활용하여 4차 산업혁명과 밀접한 연관성을 지닌 단어를 파악하기 위해 연관분석을 실시하였다. 연관분석은 주제에 맞는 연관어를 수집하여 주요 키워드가 어떠한 키워드 및 주제와 연결되어 사용되는가를 분석하는 방법이다.

이론/모형

소셜 미디어에 기반한 데이터를 명사 추출(Noun Extraction)과 오피니언 마이닝(Opinion Mining) 기법을 활용하여 분석하였다. 2016년부터 2018년까지 국민들의 4차 산업혁명에 대한 인식 트렌드가 어떻게 달라지는지를 분석하였다.
단어 즉, 어휘가 수집된 의견 데이터의 최소 단위이며 이 최소 단위는 감성적 특징을 토대로 이루어진다. 오피니언 마이닝을 하기 위해서는 단어의 긍정과 부정을 구분해 놓은 기존의 감성 사전(Sentiment Dictionary)이 필요하며 본 연구에서는 다음과 같은 감성 사전을 사용하였다[39].

성능/효과

2016년도 오피니언 마이닝 결과를 분석해보면, 긍정을 나타내는 단어는 68개, 부정을 나타내는 단어는 42개로 나타났다. 4차 산업혁명에 대한 인식과 관련해서 부정적 인식보다는 긍정적인 인식이 비교적 많은 것으로 나타났다. 2017년 오피니언 마이닝 결과로는 긍정을 나타내는 단어가 73개, 부정을 나타내는 단어가 33개로 2016년보다 긍정을 나타내는 단어와 부정 단어 사이의 격차가 더 크게 나타남으로써 긍정적 측면이 많이 부각된 것으로 보인다.
결론적으로 본 논문은 4차 산업혁명에 대한 인식을 분석하기 위해 소셜 미디어에 존재하는 4차 산업혁명에 대한 의견 데이터를 수집하여 키워드 분석 및 연관 분석을 실시함으로써 기술현상으로서의 발전에 따른 변화 맥락을 유추할 수 있 었다. 향후 4차 산업혁명으로 인한 일자리 감소 등의 변화로 이를 위해 준비와 대응 체계를 마련해야 한다는 점에서 4차 산업혁명과의 연관성 부분을 살펴볼 수 있었다.
특히, 4차 산업혁명에 대한 인식 추이에 대하여 SNS 빅데이터를 활용한 분석은 본 연구에서 첫 시도인 것으로 보이고, 2016년부터 2018년도까지 각 3년 동안 4차 산업혁명의 인식이 어떻게 변화하고 관련 연관 흐름이 어떠한지를 살펴보는 것에 의의를 찾을 수 있겠다. 또한 텍스톰 뿐만 아니라 R 통계프로그램을 활용하여 다양한 빅데이터 분석과 그림, 표들을 제시함으로써 4차 산업혁명에 대한 이슈 맥락을 잡기 위한 키워드를 파악할 수 있다는 점에서 차별성을 확인할 수 있다.
또한, 2018년도에는 ‘융합’, ‘대비’, ‘창업’의 단어가 새롭게 상위 10개 안에 진입하여 사람들의 관심이 4차 산업혁명을 단순한 개념으로 인식하기보다는 사회 속에서 체험하는 영역으로 진입하였다는 것을 확인할 수 있다.
명사 추출 결과 모든 연도에 공통으로 상위 10개 키워드에 나타난 단어로 ‘미래’, ‘일자리’, ‘교육’, ‘기술’, ‘준비’가 나타났다.
오피니언 마이닝 결과, 소셜 미디어에서 추출한 빅데이터에 대한 사람들의 의견은 전체적으로 긍정적인 의견이 다수인 것으로 나타났고, 부정적인 의견도 함께 존재하는 것으로 나타났는데, 연도별 데이터 분석을 보면 4차 산업혁명에 대한 긍정 의견은 급격하게 증가하는 반면 부정 의견은 점차 줄어들고 있는 추세로 나타났다. 특히, 4차 산업혁명에 대한 일자리 감소, 정보 양극화 문제 등에 대한 단어 빈도가 매년 감소하고 있는 것으로 나타났는데 이러한 결과는 단기적인 결과로 판단될 수 있으나, 4차 산업혁명의 발달과 함께 우리 사회에 빈번하게 언급되어 온 만큼 이러한 문제에 대한 대응책을 지속적으로 연구하고 있는 상황인 것으로 사료된다.
이와 더불어 본 연구에서는 통계프로그램 R을 활용하여 4차 산업혁명에 대한 변화의 맥락을 이해하고 관련된 키워드를 연관시켜 보고자 연관 분석(Association Analysis)을 실시한결과, 2016년에서는 4차 산업혁명과의 연관성은 모든 단어들이 골고루 분포된 것으로 나타났으나, 2017년도에는 일자리와 4차 산업혁명과의 관계가 다른 단어들과 달리 부각 되었으며 2018년도에는 4차 산업혁명과 교육의 관계가 다른 단어와 달리 더 연관성이 나타나는 것으로 볼 때 4차 산업혁명에 대한 준비가 조금씩 이뤄지고 있는 것으로 해석할 수 있다.
그러나 다음과 같은 한계점이 존재한다. 첫째, 충분히 검증된 양질의 한글 감성사전의 부재로 오피니언 마이닝 결과에 대한 설득력이 비교적 낮을 수 있다. 둘째, 의견 데이터의 수집 범위가 소셜 미디어로 제한되어 다양한 의견 데이터에 대한 수집이 이루어지지 않았다.

후속연구

특히, 4차 산업혁명에 대한 일자리 감소, 정보 양극화 문제 등에 대한 단어 빈도가 매년 감소하고 있는 것으로 나타났는데 이러한 결과는 단기적인 결과로 판단될 수 있으나, 4차 산업혁명의 발달과 함께 우리 사회에 빈번하게 언급되어 온 만큼 이러한 문제에 대한 대응책을 지속적으로 연구하고 있는 상황인 것으로 사료된다. 사실상 4차 산업혁명의 발달은 다양한 분야와 산업에서 중요한 도구 및 자원으로서의 역할을 수행하고 있기 때문에, 향후에도 4차 산업혁명으로 우려되는 다양한 문제점들에 대한 대응책에 대해 지속적으로 고민한다면 4차 산업혁명에 대한 인식 변화는 보다 긍정적으로 변화해나갈 것이다. 즉, 4차 산업혁명이 발달하고, 다양한 분야에서 활용됨에 따라 사람들이 체감하는 일자리 감소, 정보 격차 등의 문제 해결을 위한 접근이 보다 구체적으로 진행되고 지속적으로 논의되고 있는 것으로 판단된다.
이러한 결과를 기반으로 4차 산업혁명이 어떻게 청년들에게 인식되는지에 대하여 알아보았으며 앞으로 관심이 지속될 것으로 유추된다. 특히, 2016년 이후로 4차 산업혁명의 발달로 인해 데이터와 분석 기술이 기반이 되는 인공지능 및 로봇에 대한 관심이 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 이러한 결과는 TF-IDF 지수로 분석한 결과에서도 동일하게 나타났다.
둘째, 의견 데이터의 수집 범위가 소셜 미디어로 제한되어 다양한 의견 데이터에 대한 수집이 이루어지지 않았다. 향후 연구에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 연구를 수행한다면 4차 산업혁명에 대한 인식 및 변화를 파악하는데 있어 보다 신뢰도가 향상된 양질의 분석 결과를 도출할 수 있을 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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