LDA 토픽모델링과 의미연결망 분석을 통한 국내 수소산업 동향 분석

• 영문명: Trend Analysis of Korean Hydrogen Industry Based on LDA Topic Modeling and Semantic Network Analysis
• 발행기관: 한국산업경영학회
• 저자명: 조재혁(Jaehyeok Jo) (Sungsu Kim)
• 간행물 정보: 『경영연구』第40卷 第2號, 101~117쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.05.31

국문 초록

수소는 기후 위기 문제에 대응하고자 화석연료의 대체 에너지로 주목받고 있는 친환경 에너지원이다. 국내의 경우 정부가 2019년 수소활성화 로드맵을 발표한 이후 수소산업 육성을 위한 여러 정책을 수립 및 시행하고 있으며, 이러한 흐름에 따라 수소산업과 관련된 뉴스도 다수 보도되고 있다. 본 연구에서는 국내 수소산업 관련 뉴스 기사를 대상으로 텍스트 마이닝 분석을 수행함으로써 산업 동향을 파악하고자 하였다. 이를 위해 2019-2024년에 보도된 약 13,000개의 기사에 텍스트 분석 기법인 LDA 토픽모델링과 의미연결망을 중심으로 전체 기사의 동향과 연도별 동향의 변화 추이를 분석하였다. 그 결과 총 9개의 토픽이 존재함을 확인하였으며, 전반적으로 국내 수소산업의 동향과 전망을 서술하고 있으며, 각 토픽의 비중을 통해 여러 중심 토픽 중에서 수소충전소 설치 및 수소자동차 보급 확대가 가장 중요하게 다뤄지는 주제임을 알 수 있었다. 또한, 의미연결망 분석을 통해 주요 단어 간의 관계를 분석하였으며, 연도별 토픽의 비중 변화를 통해 전반적인 기사들의 동향도 살펴보았다. 본 연구는 토픽모델링과 의미연결망 분석을 통해 국내 뉴스의 전반적인 중심 주제를 파악함으로써 국내 수소산업에서 관심의 대상이 무엇인지를 파악하였다는 의의가 있다. 또한, 국내 수소산업 동향분석을 통해 수소산업 육성과 발전 방향을 제시하는데 기여한다는 점에서 실무적 의의가 있다.

영문 초록

Hydrogen has been gaining attention as an eco-friendly energy source that can replace fossil fuels in addressing the climate crisis. In South Korea, following the government's announcement of the in 2019, various policies have been established and implemented to foster the hydrogen industry. Correspondingly, a significant number of news articles related to the hydrogen industry have been reported. This study aims to identify industry trends by conducting a text mining analysis of news articles related to the domestic hydrogen industry. For this purpose, approximately 13,000 news articles published between 2019 and 2024 are analyzed using text analysis techniques such as Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and semantic network analysis(SNA). Through this approach, both the overall trends in the news articles and the changes in trends over time are examined. The analysis reveals the presence of nine distinct topics, which collectively describe the trends and prospects of the hydrogen industry in South Korea. Among these, the installation of hydrogen refueling stations and the expansion of hydrogen vehicle adoption are identified as the most prominent subjects based on their topic proportions. Additionally, SNA explores the relationships between key terms, and the annual changes in topic proportions provided insights into the evolving trends in news coverage. This study holds significance in that it identifies the primary topics of interest in domestic news articles regarding the hydrogen industry through topic modeling and semantic network analysis. Furthermore, this research contributes practical implications for guiding the growth and development of the hydrogen sector.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구설계

Ⅳ. 분석 결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

LDA 토픽모델링 뉴스 기사 의미연결망 분석(SNA) 수소산업 텍스트 마이닝 LDA Topic Modeling News Articles Semantic Network Analysis Hydrogen Industry Text Mining