[논문]코로나19와 플라스틱 배출량과의 상관관계 분석: 업사이클

이지현; 황승연; 김정준

doi:10.7236/jiibc.2022.22.5.165

코로나19와 플라스틱 배출량과의 상관관계 분석: 업사이클
Correlation Analysis between COVID-19 and Plastic Emissions: Upcycle 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.22 no.5, 2022년, pp.165 - 170

이지현 (안양대학교 소프트웨어공학과) , 황승연 (안양대학교 컴퓨터공학과) , 김정준 (안양대학교 소프트웨어학과)

초록
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환경부는 코로나19 발생 초기인 2020년 2월 지자체가 한시적으로 일회용품 사용을 허용할 수 있게 하였다. 그러나 코로나19 기간 생활 폐기물이 증가하자, 무분별한 일회용품 사용을 줄이기 위해 다시 사용을 금지하는 '일회용품 사용규제 제외대상' 개정안을 올해 1월 고시하였다. 이렇게 플라스틱의 사용량이 기존보다 더 많아지고 시민들마저 편리함에 익숙해져 오히려 더 일회용품 사용을 원하는 상황에 이르렀다. 하지만, 이러한 코로나19 확산과 이전보다 더욱 심각해지는 환경문제에 대한 중요성이 높아지면서 친환경 '업사이클'제품이 주목받고 있다. 본 연구에서는 코로나로 증가한 플라스틱, 플라스틱 배출량의 변화로 인한 업사이클 산업에 대해서 연관성을 파악하고 이를 대시보드로 나타내고자 한다. 이를 통해 대시보드를 구성하는 각 시각화를 제작하고 환경보호와 지속가능한 친환경 제품, 업사이클 산업 및 문화에 대해서 알리기가 가능할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The amount of data generated by recent developments in Big data and related technologies has been rapidly increasing, and the need to predict changes in future societies and present technologies to be realized has been continuously raised to lay the foundation for national scientific and technological planning. The existing methods of predicting future technologies have their respective advantages, but problems also exist. Thus, this paper newly establishes and applies the methodology to be used for predicting future technologies specialized in information security fields beyond the existing comprehensive prediction, and draws out innovative technologies that are expected to have high ripple effects in the future, and analyzes the technological diffusion points of each technology to predict future technological changes in the information security sector. It is expected that this will ensure reliability and objectivity of the forecast survey results and allow more sophisticated and multilayered predictions than the overall scientific and technological forecast surveys.

주제어

표/그림 (19)

그림 그림 1. 업사이클의 배경과 개념 Fig. 1. Background and Concepts of Upcycles
그림 그림 2. 키워드 신문기사 크롤링 과정 1 Fig. 2. Keyword Newspaper Crawling Course 1
그림 그림 3. 키워드 신문기사 크롤링 과정 2 Fig. 3. Keyword Newspaper Crawling Course 2
그림 그림 4. 막대 그래프 시각화 _ 코로나 키워드 Fig. 4. Visualizing Bar Graph _ COVID-19 Keyword
그림 그림 5. 막대 그래프 시각화 _ 플라스틱 키워드 Fig. 5. Visualizing Bar Graph _ Plastic Keyword
그림 그림 6. 막대 그래프 시각화 _ 업사이클 키워드 Fig. 6. Visualizing Bar Graph _ Upcycle Keyword
그림 그림 7. 워드 클라우드 예시 Fig. 7. Word Cloud Example
그림 그림 8. 시스템 구성도 Fig. 8. System Configuration Diagram
그림 그림 9. 코로나 단어 기반 워드 클라우드 Fig. 9. COVID-19 word-based Word Cloud
그림 그림 10. 플라스틱 단어 기반 워드 클라우드 Fig. 10. Plastic word-based Word Cloud
그림 그림 11. 업사이클 단어 기반 워드 클라우드 Fig. 11. Upcycle word-based Word Cloud
그림 그림 12. 막대 그래프 시각화 _ 키워드 : 코로나 Fig. 12. Bar Graph visualization _ Keyword : COVID-19
그림 그림 13. 막대 그래프 시각화 _ 키워드 : 플라스틱 Fig. 13. Bar Graph visualization _ Keyword : Plastic
그림 그림 14. 막대 그래프 시각화 _ 키워드 : 업사이클 Fig. 14. Bar Graph visualization _ Keyword : Upcycle
그림 그림 15. 꺾은선 그래프 시각화 _ 연도별 폐기물 발생량 Fig. 15. Visualization of line graph _ Annual waste generation
그림 그림 16. 표 시각화 _ 업사이클 현황 Fig. 16. Table Visualization _ Upcycle Status
그림 그림 17. 파이차트 시각화 _ 업사이클 분야 구성비율 Fig. 17. Pie Chart Visualization _ Upcycle composition ratio
그림 Fig. 17. Pie Chart Visualization _ Upcycle composition ratio
그림 그림 18. 대시보드 결과 Fig. 18. Dash Board result

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 코로나, 플라스틱, 업사이클 세키워드의 연관성을 시각화로 나타내고 국내 플라스틱을 이용한 업사이클의 재활용 및 관련 관심 영역을 이해하며 각종 업사이클 산업 분야에 대해서 알아보고자 한다.
이제껏 코로나 대시보드는 바이러스의 확산 데이터, 지역별 정보, 환자 수 및 증가율 등을 비롯한 현황을 파악하도록 돕는 형태가 많았다. 따라서 코로나로 인해서 발생하는, 더 악화된 문제의 심각성 현황을 더욱 실용적으로 알리고자 본 논문에서 대시보드를 제작하게 되었다.

제안 방법

각 대시보드의 시각화는 신뢰성있는 대시보드를 개발하기 위해 본 논문에 가용한 데이터베이스를 최대한 검토하고 활용하였다. 대시보드는 Python과 React를 활용하여 키워드 연관성과 업사이클에 대한 주요 현황들을 주목할 수 있는 대시보드를 개발하였다. 대시보드 내 시각화는 총 18개로 구성하여 제작하였고, 시각화 간의 관계를 용이하게 분석하고 파악하도록 배치하였다.
COVID-19, 플라스틱, 업사이클 각 키워드의 연관성을 파악하는 데 활용되는 시각화를 통합했다. 또한, 실질적으로 업사이클이 활발히 활용되고 있는 분야 및 업계를 조사하여 지속 가능한 시행 분야에 대해서 한눈에 파악할 수 있는 효과적인 업사이클 대시보드를 제작하였다.
본 논문에서의 데이터 시각화는 인터렉티브한 시각화(Scatter, Line, Area, Bar Chart, Histogram, Polar, Animation, Heat map, Tree map)를 사용자에게 제공해주기 위해 Plotly와 웹 기반의 Python 어플리케이션의 프레임워크를 제공해주는 Dash를 이용해서 대시보드를 제작하였다.
신문기사를 크롤링할 때 상용한 소스코드를 활용해서 얻은 데이터로 현재 진행중, 혹은 진행했었던 업사이클 사업 및 제품 등의 사례를 데이터 필드로 제작하였다. 해당 시각화를 범주형 데이터로 나타내서 보다, 체계적이고 세부적으로 데이터를 표현하였다.
추후에 자료들을 기반으로 분류와 세부 기능을 늘려서 웹 페이지를 제작하여 대시보드의 기능을 더 향상시키고자 한다. 이를 위해 어떤 환경변수를 개선할 수 있을지 환경을 개선시키기 위한 내용 보완 및 수정을 통해 시스템을 개선하고 기존 시스템 설정을 최신화하여 개발하고자 한다. 다음 그림18은 구현된 대시보드를 나타낸다.
이를 통해 코로나 확산에 비례하여 플라스틱 배출량 데이터를 수집했고, 환경문제를 하나의 창조적 대안으로서 업사이클의 가능성과 발전 영역 등을 가시화된 시각화를 통해 모니터링 할 수 있도록 각 시각화 간의 관계를 용이하게 분석하여 개발하였다. 업사이클 제품 및 사업 사례를 알려 환경에 책임을 가지도록 가능성을 제시했다.
한국어 형태소 분석기인 파이썬 패키지, KoNLPyOkr을 이용해서 각 해당하는 키워드를 검색했을 때 수집한 신문기사 안에서 중복되고 많이 출현하는 핵심 단어를 그룹화하기 위해 명사와 형용사만을 추출하였다.

대상 데이터

키워드로 검색된 기사는 Request 라이브러리를 사용한 요청을 통해 응답을 받았을 때 해당 사이트에 접속하게 된다. 2020년도부터 2021년도 기간의 가장 최신 신문기사(헤드라인, 주 내용, 기자, 링크, 언론사)를 크롤링하였다.
다음 그림 9, 10, 11은 워드 클라우드 결과물이다. 각각 코로나, 플라스틱, 업사이클 키워드를 네이버, 다음, 동아 포털 사이트에서 수집한 신문기사를 기반으로 중복된 연관 키워드를 채집했다. 그중 상위 대략 20개의 중요 키워드를 선출했고 해당 기사 내 키워드의 빈도수가 많이 중복된 순서대로 크기에 차별점을 두어 랜덤으로 배치된다.
각각 코로나, 플라스틱, 업사이클 키워드를 네이버, 다음, 동아 포털 사이트에서 수집한 신문기사를 기반으로 중복된 연관 키워드를 채집했다. 그중 상위 대략 20개의 중요 키워드를 선출했고 해당 기사 내 키워드의 빈도수가 많이 중복된 순서대로 크기에 차별점을 두어 랜덤으로 배치된다. 따라서 워드 클라우드 시각화를 통해 크기가 큰 단어는 검색한 키워드와의 연관성이 더 깊다는 것을 알 수 있다.
대시보드는 Python과 React를 활용하여 키워드 연관성과 업사이클에 대한 주요 현황들을 주목할 수 있는 대시보드를 개발하였다. 대시보드 내 시각화는 총 18개로 구성하여 제작하였고, 시각화 간의 관계를 용이하게 분석하고 파악하도록 배치하였다.
본 연구에서는 한글 Word Cloud를 구현하기 위해 Python의 wordcloud, konlpy, collentions 모듈과 Google Colab 환경을 활용히였다. 먼저 크롤링으로 수집한 기사를 내장 함수를 이용하여 각 포털 사이트로 구분된 텍스트 파일에 저장하고 twitter 함수를 통해 읽어들인 내용의 형태소를 Konlpy를 활용하여 분석하였다.
코로나와 플라스틱, 업사이클 관련 분석을 하기 위해 Windows10 운영체제 환경에서 Python 프로그래밍 언어와 사용자 인터페이스를 만들기 위해 C++로 구성된 프레임워크인 PyQt5를 사용하여 크롤링을 하고 크롤링한 자료를 기반으로 시각화로 나타낸다. 또한, 동시에 Python 스크립트를 작성하고 실행할 수 있는 Google Colab을 응용하여 Pandas와 Counter, Matplotib 라이브러리를 사용한 시각화를 나타냈다.

데이터처리

본 연구에서는 한글 Word Cloud를 구현하기 위해 Python의 wordcloud, konlpy, collentions 모듈과 Google Colab 환경을 활용히였다. 먼저 크롤링으로 수집한 기사를 내장 함수를 이용하여 각 포털 사이트로 구분된 텍스트 파일에 저장하고 twitter 함수를 통해 읽어들인 내용의 형태소를 Konlpy를 활용하여 분석하였다. 불필요하거나 부적절한 단어는 리스트에서 제거한 뒤 생성한다.

이론/모형

본 논문에서 Beautiful Soup를 사용하여 Python 웹 크롤러를 만들었고 신문기사를 발췌하는 과정에서 Qt 프레임워크(version5)의 묶음인 PyQt5 프레임워크를 활용하였다. PyQt5의 GUI 클래스 모듈을 이용하여 사용자 인터페이스를 만들었고 보다, 편리한 크롤러 작동 환경을 제공하였다.
위에서 말한 업사이클의 사업 항목과 더불어 현재 업사이클 산업 분야에서 어떤 사업으로 업사이클링을 진행하고 있는지 비율을 파악하고자 Pie Chart를 사용했다.

성능/효과

COVID-19, 플라스틱, 업사이클 각 키워드의 연관성을 파악하는 데 활용되는 시각화를 통합했다. 또한, 실질적으로 업사이클이 활발히 활용되고 있는 분야 및 업계를 조사하여 지속 가능한 시행 분야에 대해서 한눈에 파악할 수 있는 효과적인 업사이클 대시보드를 제작하였다.
본 연구는 코로나바이러스로 인한 사회적 거리두기와 같은 일상생활의 변화로 폐기물 쓰레기의 배출량이 증가된 것을 확인할 수 있었고, 그에 기반하여 현재 자원 순환을 목적으로 재활용하는 업사이클의 관심도와 진출 영역 및 가능성, 국내 현황 등을 알아낼 수 있었다.

후속연구

본 논문에서 개발된 대시보드는 평소 업사이클에 관심이 있는 사람뿐 아니라, 환경 및 현재 사회에 관심이 없는 사람이라도 충분히 이해가 가능하도록 제작하였기 때문에 확대 활용이 용이할 것이라고 생각한다.
앞으로 ‘버려지는 것’에 초점을 맞춰서 자연을 위한 순환을 만들고 소비를 제안했으면 하는 바이다. 앞으로 여러 기관, 단체, 기업 그리고 개인이 버려지는 제품을 업사이클링하고 환경 지속 가능성을 추구하며, 업사이클 문화 확산을 통해 문화적 지속 가능성이 융합된 브랜드들이 많이 런칭하기를 기대한다.
추후에 자료들을 기반으로 분류와 세부 기능을 늘려서 웹 페이지를 제작하여 대시보드의 기능을 더 향상시키고자 한다. 이를 위해 어떤 환경변수를 개선할 수 있을지 환경을 개선시키기 위한 내용 보완 및 수정을 통해 시스템을 개선하고 기존 시스템 설정을 최신화하여 개발하고자 한다.

참고문헌 (7)

Hae-Min Yu, Jae-Hoon Chun, "A Study on Upcycle Fashion Design Based on the Characteristics of Materials and Techniques", The Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, Vol. 44, No. 5, pp. 984-1003, Oct 2020. DOI: https://doi.org/10.5850/JKSCT.2020.44.5.984

원문보기 상세보기
Hyun-Hwa Oh, "A Study on Dashboard Convergence Design for Data Visualization", Graduate School of Tourism, Kyung Hee University, Korea Master's Degree Paper, Vol. 641, No. 7, pp. 108-120, Aug 2021. DOI: http://www.riss.kr/link?idT15913276
Eun-Su Jeon, Seung-Hoon Oh, Yeong-Mok Cho, "Keyword Analysis in Korean Articles Related to COVID-19 Using Topic Modeling", The Korean Journal of Public Health, Vol. 59, No. 1, pp. 1-11, Jun 2022.
Jang-Mee Lee, "A Study on Dashboard Convergence Design for Data Visualization", Korean Society for Science & Arts, Vol. 38, No. 5, pp. 423-435, Dec 2020. DOI: https://doi.org/10.17548/ksaf.2020.12.30.423

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Ae-Ran Koh, Jeong-sun Lee, "Sustainable Fashion Consumption in the Post-COVID-19 Era", Korea Consumer Associations, Vol. 31, No. 5, pp. 1-17, Oct 2020. DOI: https://doi.org/10.35736/JCS.31.5.1

상세보기
Ji-Sun Ku, "A study on legal issues to realize responsibility for recycling plastic waste", Hongik University Research Institute of Korea, Vol. 22, No. 4, pp. 51-77, 2021.
So-Ra Yi, "Analysis of Resource Circulation Policies in the Post-COVID-19 Era", Korea Institute of Environment, Urban research, Vol, No. 20, pp. 11-38, Dec 2021. DOI: https://doi.org/10.34165/urbanr.2021..20.11

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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