[논문]토픽모델링을 이용한 국내 미세먼지 연구 분류 및 연구동향 분석

박혜민; 김태용; 권대웅; 허준용; 이주연; 양민준

doi:10.7780/kjrs.2022.38.5.3.6

[국내논문] 토픽모델링을 이용한 국내 미세먼지 연구 분류 및 연구동향 분석
A Study on the Research Topics and Trends in South Korea: Focusing on Particulate Matter 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.38 no.5 pt.3, 2022년, pp.873 - 885

박혜민 (부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공) , 김태용 (부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공) , 권대웅 (부경대학교 지구환경시스템과학부 환경지질과학전공) , 허준용 (부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공) , 이주연 (부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공) , 양민준 (부경대학교 지구환경시스템과학부 환경지질과학전공)

초록
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전 세계적으로 미세먼지(particulate matter, PM)와 사망률 및 유병률 증가의 관련성이 보고되면서 다양한 연구가 수행되었으며, 우리나라에서는 1990년대 후반을 기점으로 PM에 대한 중요성을 인식하고, PM에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 '미세먼지' 관련 연구들의 주제를 분류하고, 각 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 Research Information Sharing Service (RISS)에 게재된 미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 Latent Dirichlet Allocate (LDA) 분석을 수행하였다. 연구 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 미세먼지 관련 연구주제는 '미세먼지 저감(Topic 1)', '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 특성(Topic 3)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)', '바이오(Topic 6)', '교통수단(Topic 7)', '황사(Topic 8)', '실내 미세먼지 오염(Topic 9)', '인체 위해성(Topic 10)'의 주제로 분류할 수 있었다. 특히, '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)'. '바이오(Topic 6)' 관련 연구주제들이 시간에 따라 전체 논문에 대한 비율이 증가하는 추세를 보여 성행하는 것을 확인하였다(linear slope>0). 본 연구의 결과는 미세먼지 관련 다양한 분야의 연구자들에게 새로운 문헌 고찰의 방법론을 제시하고, 미세먼지 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The particulate matter (PM) has emerged as a hot topic around the world as it has been reported that PM is related to an increase in mortality and prevalence rates. In South Korea, the importance of PM has been recognized since the late 1990s, and various studies on PM have been conducted. This study investigated the PM research topics and trends for papers (D=2,764) published in Research Information Sharing Service (RISS) using topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA). As a result, a total of 10 topics were identified in the whole papers, and the PM research topics were classified as 'PM reduction (Topic 1)', 'Government policy and management (Topic 2)', 'Characteristics of PM (Topic 3)', 'PM model (Topic 4)', 'Environmental education (Topic 5)', 'Bio (Topic 6)', 'Traffic (Topic 7)', 'Asian dust (Topic 8)', 'Indoor PM (Topic 9)', 'Human risk (Topic 10)'. In particular, the proportion of papers on topics 'Government policy and management (Topic 2)', 'PM model (Topic 4)', 'Environmental education (Topic 5)', and 'Bio (Topic 6)' to the toal number of papers increased over time (linear slope > 0). The results of this study provide the new literature review methodology related to particulate matter and the history and insight.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. The number of publications per year (grey bar) and the cumulative number of publications (black line) from 1991 to 2022 searched for "Particulate Matter" in South Korea on RISS.
그림 Fig. 2. Flowchart of text preprocessing in this study.
그림 Fig. 3. Graphical model of Latent Dirichlet Allocation (LDA) and results of LDA. (a) The node shaded as grey indicates the observed word in the document (w_{d, n}) and the unshaded node indicates the latent variable in the document. The rectangles with N, D, and K indicate the repetition of random variables. (b) Two outputs of LDA model are shown (word per topic matrix and topic per document matrix).
그림 Fig. 4. Wordclouds of each research topic about the particulate matter (PM) research (D=5,304) in South Korea. The size of words in each topic indicates the word proportion in each topic (β_k).
그림 Fig. 5. The results of simple linear regression for each topic with a t-test. (a) Emerging topics indicate the topic with a positive linear slope (p<0.05), (b) Classic topic indicate the topic with a negative linear slope (p0.05).

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 국내 미세먼지 관련 연구들을 대상으로 토픽모델링 중 LDA를 적용하여 연구주제를 분류하고 그에 따른 연구동향을 분석하는 새로운 문헌고찰 방법론을 제시하였다. 하지만, 비지도 학습모델인 LDA 특성상 분류된 주제에 대해 연구자가 직접 해석해야 하는 한 계점이 존재하였다.
본 연구는 국내 학술 DB 사이트인 RISS에서 1991년부터 2022년 9월까지 총 32년간 출판된 ‘미세먼지’ 주제 관련 논문(D=2,764)을 추출하여 토픽모델링을 수행하였으며, 국내 미세먼지 분야 연구의 주제 분류 및 역사에 대해 논의하였다

제안 방법

(2021a)에서 제시된 LDA 모델을 활용한 분석방법을 사용하여 ‘미세먼지’ 연구의 주제를 분류하고, 각 연구 주제의 연구 동향을 제시해보고자 한다.
RISS에 게재된 국내 미세먼지 관련 논문 2,764편을 대상으로 LDA 분석을 실시하였으며, 각 주제별 단어들의 확률분포를 바탕으로 주제를 분류하고 비중이 큰 단어들을 통해 연구주제를 분류하였다. 모델링 결과 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 해당 결과를 워드클라우드(wordcloud)로 표현하였다(Fig.

대상 데이터

755개의 학술지에서 수집된 논문의 영문 초록을 학습데이터로 사용하였으며, 해당 논문의 발행연도는 학습 후 LDA 모델의 결과를 해석할 때 연구동향을 확인하기 위해 사용하였다. 자연어 처리 특성상 국문데이터는 접두사 및 접미사로 인해 분석에 용이하지 않아 영문 데이터를 추출하여 분석하였다.
따라서, 본 연구에서는 미세먼지와 관련된 논문들을 대상으로 Kim et al. (2021a)에서 제시된 LDA 모델을 활용한 분석방법을 사용하여 ‘미세먼지’ 연구의 주제를 분류하고, 각 연구 주제의 연구 동향을 제시해보고자 한다.
여기서, 연구자가 사전에 설정해야 되는 초모수(K, α, η)는 대용량의 문헌에 내재되어있는 주제의 개수(K)와 디리클레 분포의 모형에 대한 매개변수(α, η)를 의미한다. 본 연구에서는 파이썬 기반 토픽모델링 라이브러리인 tomotopy (https://bab2min.github.io/tomotopy/v0.12.3/kr/)를 사용하여 모델링하였다.
755개의 학술지에서 수집된 논문의 영문 초록을 학습데이터로 사용하였으며, 해당 논문의 발행연도는 학습 후 LDA 모델의 결과를 해석할 때 연구동향을 확인하기 위해 사용하였다. 자연어 처리 특성상 국문데이터는 접두사 및 접미사로 인해 분석에 용이하지 않아 영문 데이터를 추출하여 분석하였다.

데이터처리

미세먼지와 관련된 연구 논문들에 내재되어있는 최적의 주제 개수를 설정하기 위해 주제의 개수를 5개부터 20개까지 다양하게 설정하여 사전분석을 실시하였고 최적의 주제 개수를 설정하였으며, 해석하기 힘든 주제는 제외하고 결과를 확인하였다. 그 결과를 바탕으로 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 독립변수를 연도, 종속변수를 연도별 주제의 비중으로 설정한 단순선형회귀분석을 실시하였으며, 양측 t검정을 통해 회귀계수를 검정하였다. 연구방법과 관련된 자세한 내용은 Kim et al.
미세먼지 관련 연구의 주제별 동향을 확인하기 위해 선형회귀분석을 실시하여 회귀계수를 계산하였으며, t검정을 통해 회귀계수를 검정하여 양수일 경우Emerging topic, 음수일 경우 Classic topic, 회귀계수가 통계적으로 유의하지 않을 경우 No trend topic으로 분류하여 결과를 해석하였다(Fig. 5).
미세먼지와 관련된 연구 논문들에 내재되어있는 최적의 주제 개수를 설정하기 위해 주제의 개수를 5개부터 20개까지 다양하게 설정하여 사전분석을 실시하였고 최적의 주제 개수를 설정하였으며, 해석하기 힘든 주제는 제외하고 결과를 확인하였다. 그 결과를 바탕으로 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 독립변수를 연도, 종속변수를 연도별 주제의 비중으로 설정한 단순선형회귀분석을 실시하였으며, 양측 t검정을 통해 회귀계수를 검정하였다.

성능/효과

RISS에 게재된 국내 미세먼지 관련 논문 2,764편을 대상으로 LDA 분석을 실시하였으며, 각 주제별 단어들의 확률분포를 바탕으로 주제를 분류하고 비중이 큰 단어들을 통해 연구주제를 분류하였다. 모델링 결과 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 해당 결과를 워드클라우드(wordcloud)로 표현하였다(Fig. 4).
미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 LDA 분석을 수행한 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, Topic 1부터 Topic 10까지 순차적으로 ‘미세먼지 저감’, ‘정부 정책 및 관리’, ‘미세먼지 특성’, ‘미세먼지 모델’, ‘환경교육’, ‘바이오’, ‘교통수단’, ‘황사’, ‘실내 미세먼지 오염’, ‘인체 위해성’의 주제로 분류할 수 있었다

후속연구

하지만, 비지도 학습모델인 LDA 특성상 분류된 주제에 대해 연구자가 직접 해석해야 하는 한 계점이 존재하였다. 본 연구에서 제시된 토픽모델링을 바탕으로 미세먼지, 대기과학, 환경재해분야 등 다양한 분야에서 연구동향을 분석하는데 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 향후 다양한 통계기법을 활용한 문헌고찰 연구 방법 제시 및 결과 해석 등의 논의가 이루어지길 기대한다.

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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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