[논문]차세대 에너지 관련 뉴스 빅데이터 분석

이예찬; 조해찬; 반재훈

문제 정의

'차세대 에너지'와 관련된 키워드를 중심으로 최근 5년간 데이터를 기준으로 주요 언론사(조선일보, 중앙일보, 동아일보)와 에너지관련 전문지에서 데이터를 수집하고, 키워드의 빈도를 도출하여 어떠한 차세대 에너지가 최근 5년간 노출되었는지 분석하고자 한다.
본 논문에서는 ‘차세대 에너지’ 관련 데이터 분석의 결과를 워드 클라우드와 키워드 빈도수에 대하여 표현하였다.

제안 방법

[1] 데이터 시각화 도구 통계 패키지인 R을 이용하여 대기오염의 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통하여 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징이 있는지를 나타냈다. 2차원의 히스토그램과 선점도, 상자그림, 3차원 산점도와 투시도 등 다양한 방법의 그래프를 구현하여 오존농도와 설명 변수들 간에 어떠한 관련성이 있는지를 분석했다.[2] 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행했다.
정보통신의 발달과 소셜 미디어의 급속한 확산으로 빅 데이터가 경제적으로 자산이 되고 있는 시대를 맞이하는 데 필요한 데이터 분석기법과 인프라 기술에 대해 알아보고, 한글 Text 데이터를 R 프로그램을 이용하여 usesejongdic() 이라는 옵션을 이용하여 명사만 추출하는 방법으로 비정형 데이터를 분석하였다.[1] 데이터 시각화 도구 통계 패키지인 R을 이용하여 대기오염의 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통하여 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징이 있는지를 나타냈다. 2차원의 히스토그램과 선점도, 상자그림, 3차원 산점도와 투시도 등 다양한 방법의 그래프를 구현하여 오존농도와 설명 변수들 간에 어떠한 관련성이 있는지를 분석했다.
2차원의 히스토그램과 선점도, 상자그림, 3차원 산점도와 투시도 등 다양한 방법의 그래프를 구현하여 오존농도와 설명 변수들 간에 어떠한 관련성이 있는지를 분석했다.[2] 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행했다.[3] 데이터 마이닝의 일부인 텍스트 마이닝의 기법을 이용하여 부산지역지인 국제신문과 부산일보의 기사들 중 제목에 '부산'과 '교통'을 동사에 포함한 기사의 기사 내용의 관계 또는 관련 있는 데이터에 내재 되어 있는 의미 있는 패턴을 찾는 사회네트워크 분석을 실시하여 정형화된 빅 데이터를 시각화하고 해석했다.
[3] 데이터 마이닝의 일부인 텍스트 마이닝의 기법을 이용하여 부산지역지인 국제신문과 부산일보의 기사들 중 제목에 '부산'과 '교통'을 동사에 포함한 기사의 기사 내용의 관계 또는 관련 있는 데이터에 내재 되어 있는 의미 있는 패턴을 찾는 사회네트워크 분석을 실시하여 정형화된 빅 데이터를 시각화하고 해석했다.
지도의 위치 데이터 즉, 현재 이용자가 위치한 장소는 인문학적인 스토리텔링의 시작점 을 주목하여, POI는 카페, 레스토랑, 병원, 식당 등의 정보만이 서비스되는 한계점을 지적하고, 더 나아가 대안으로 POI 정보와 결합된 소위 ‘인문 융합 지도 서비스’를 제안 했다.[5] 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 미디어에서 나타난 부산교통관련 텍스트 데이터를 1년간 자료와 5년간 자료로 나누어 데이터 분석결과를 각각의 워드 클라우드 형태 그림으로 표현하여 부산 교통의 최근 1년간과 5년간의 변화를 통계/분석하여 부산 교통의 변화를 찾고 부산교통의 발전 방향성을 제시하였다.[6]
기존의 연구에서는 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 웹 마이닝, 소셜 마이닝 기법 등 다양한 기법을 통한 빅 데이터 분석연구가 있었다. 정보통신의 발달과 소셜 미디어의 급속한 확산으로 빅 데이터가 경제적으로 자산이 되고 있는 시대를 맞이하는 데 필요한 데이터 분석기법과 인프라 기술에 대해 알아보고, 한글 Text 데이터를 R 프로그램을 이용하여 usesejongdic() 이라는 옵션을 이용하여 명사만 추출하는 방법으로 비정형 데이터를 분석하였다.[1] 데이터 시각화 도구 통계 패키지인 R을 이용하여 대기오염의 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통하여 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징이 있는지를 나타냈다.
지도의 위치 데이터 즉, 현재 이용자가 위치한 장소는 인문학적인 스토리텔링의 시작점 을 주목하여, POI는 카페, 레스토랑, 병원, 식당 등의 정보만이 서비스되는 한계점을 지적하고, 더 나아가 대안으로 POI 정보와 결합된 소위 ‘인문 융합 지도 서비스’를 제안 했다.

대상 데이터

[표 1]은 2011 년 10 월 4 일부터 2016 년 10 월 4일까지의 주요언론사 및 에너지관련 전문지 총 12곳의 신문사에서 최근 5년간 노출된 기사를 수집하여 상위 30개 단어의 키워드 빈도를 표로 나열하였다.
데이터 분석도구인 R을 설치하고 한글 데이터 분석에 필요한 패키지("KoNLP"), 워드 클라우드 생성에 필요한 패키지("wordcloud")를 설치하고 R 소스에 로딩한다. 수집한 데이터를 경남신문, 국제신문, 부산일보, 중앙일보, 전체기사의 그룹으로 분류하여 각 그룹의 데이터를 변수를 할당하여 대입한다. 한글의 명사를 추출해주는 함수인 'extracNoun'함수를 사용함으로서 차세대 에너지 데이터를 명사로 변환하여 변환된 데이터를 확인 후 원하지 않는 데이터에 대한 'gsub'함수를 이용하여 데이터를 필터링 한다.
신문기사의 데이터는 각 언론사 홈페이지를 이용하여 ‘차세대 에너지’ 관련 키워드에 접속하여 본문내용을 중심으로 파이썬(python) 프로그램을 통해 데이터를 스크랩하여 텍스트 파일의 데이터를 수집하였으며, 데이터를 분석하기 위해 주요 언론사 조선일보, 중앙일보, 동아일보와 에너지관련 전문지 YTN사이언스, 에너지경제, 테크홀릭, 투데이에너지, 헬로디디, 가스신문, 동아사이언스, 동아오토, 전기신문에서 언론사 및 전문지의 지면 기사를 기준으로 약 3500 건 이상의 기사를 분석하였다.

성능/효과

본 논문에서는 정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 응용하고 있다. 빅데이터 분석도구 R을 이용하여 미디어 매체에 나타난 차세대 에너지관련 빅데이터를 워드 클라우드 형태의 그림으로 나타내어 신문기사에서 나타는 키워드를 워드 클라우드로 시각화함으로써 빈도수에 따른 키워드를 쉽게 알아 볼 수 있었다. R프로그램을 이용함으로써 누구나 쉽게 접근하여 다양한 데이터를 워드 클라우드 형태의 그림으로 시각화 표현을 구현할 수 있다고 본다.
차세대 에너지의 전기분야인 '전지', '전력', '배터리', '태양전지'의 총 빈도가 2,621회로 '전기'의 빈도 1,779회를 밑돌아 차세대 에너지저장장치(ESS)의 투자를 확인할 수 있었다.

후속연구

본 논문에서는 정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 응용하고 있다. 빅데이터 분석도구 R을 이용하여 미디어 매체에 나타난 차세대 에너지관련 빅데이터를 워드 클라우드 형태의 그림으로 나타내어 신문기사에서 나타는 키워드를 워드 클라우드로 시각화함으로써 빈도수에 따른 키워드를 쉽게 알아 볼 수 있었다.
향후 연구 방향으로서 더욱 많은 빅데이터, 차세대 에너지관련 데이터를 수집하여 앞으로 차세대 에너지의 기술을 각 도시의 에너지 상황과 접목하여 효율적인 차세대 에너지의 개발과 관리에 도움이 될 수 있으며, 앞으로의 문제점과 해결방안에 대한 예측을 시도할 수 있고, 다양한 분야에 응용할 수 있을 것이다.

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