미래 수송기술에 대한 연구: 텍스트마이닝을 사용하여

Abstract

Along with the COVID-19 that shook the world, the fourth industrial revolution is changing the future of mankind to a great level. In particular, if you know what core technologies will lead after the Korona 19 era and what technologies have increased the need due to Corona 19, you will be able to clearly prepare for the future flow. The development of science and technology and the advancement of digital civilization are generating a vast amount of big data along with new technologies. Recently, research using big data has been actively conducted in various fields, and the proportion of research-based decisions has been increasing day by day. Big data, unlike data generated in analog environments, has various forms of features that include short generation cycles, massive scale, figures, as well as unstructured data beyond formalities. Text data, one of the various forms of big data, continues to accumulate data through numerous channels as unstructured data. While these textual data may not be considered economical or decision-related information without meaning in itself, groups of data collected based on appropriate criteria tend to be of infinite value and provide novel ideas. Therefore, this study intends to analyze online news for each period based on 2019 and 2020 in order to collect relevant online news data under the keywords 'transportation technology' and 'future' which are of great interest to the future society. In the simple frequency analysis, TF-IDF analysis, and Topic analysis results, the meaning and social impact of future transport technology are explored, and the difference between the timing of data collection before and after Corona is obtained.| 세계를 뒤흔든 COVID-19 팬데믹과 함께 4차 산업혁명은 인류 미래를 큰 수준으로 변화시키고 있다. 특히 코로나 19 시대 이후를 이끌 핵심기술과 코로나 19로 인해 필요성이 증대된 기술이 무엇인지 알면 미래의 흐름을 명확하게 대비할 수 있을 것이다. 과학기술 발전과 디지털 문명 고도화는 신기술과 함께 방대한 양의 빅데이터(Big Data)를 생성하고 있다. 최근 들어서 빅데이터를 활용한 연구가 다양한 분야에서 활발히 이루어지고 있으며, 연구를 기반으로 한 의사결정의 비중이 날이 갈수록 커지고 있다. 빅데이터는 아날로그 환경에서 생성된 데이터와는 다르게 디지털 환경에 생성된 데이터로 짧은 생성 주기, 방대한 규모, 수치뿐만 아니라 문자, 오디오, 영상 데이터까지 정형을 넘어선 비정형 데이터까지 포함하는 다양한 형태의 특징을 가지고 있다. 빅데이터의 다양한 형태 중 하나인 텍스트 데이터는 비정형 데이터로 수많은 채널을 통해 계속 데이터가 축적되고 있다. 이런 텍스트 데이터들은 그 자체로는 아무 의미 없이 경제적인 가치나 의사결정 관련 정보가 없다고 여겨질 수 있지만, 적절한 기준에 따라 수집한 데이터 집단은 어떻게 분석하는지에 따라 그 가치가 무궁무진해지며 획기적인 아이디어를 제공하기도 한다. 따라서 본 연구는 미래사회 큰 관심사인 ‘수송기술’과 ‘미래’를 키워드로 한 관련 온라인 뉴스 자료를 수집하고 이를 코로나 전후 시대로 분석하기 위하여 2019년, 2020년을 기준으로 각 기간의 온라인 뉴스를 분석하려 한다. 수집 데이터의 단순 빈도분석, TF-IDF 분석, 토픽 분석 결과에서 미래수송기술이 가지는 의미와 사회적인 영향력에 대하여 알아보고, 코로나 전후 기간별 자료수집 시기에 따른 차이점을 확인해 앞으로의 수송기술의 발전 방향에 대한 정보를 얻고자 한다.