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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)
Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.28 No.4 pp.549-566
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2022.28.4.549

Using Text Mining for the Analysis of Research Trends Related to Laws Under the Ministry of Oceans and Fisheries

Kyu Won Hwang*, Moon Suk Lee**, So Ra Yun***†
*Researcher, Ocean Law and Policy Institute, Korea Institute of Ocean Science and Technology(KIOST), Busan 49111, Korea
**Principal Research Scientist, Ocean Law and Policy Institute, Korea Institute of Ocean Science and Technology(KIOST), Busan 49111, Korea
***Senior Research Scientist, Ocean Law and Policy Institute, Korea Institute of Ocean Science and Technology(KIOST), Busan 49111, Korea

* First Author : hwangkw@kiost.ac.kr, 051-664-3757


† Corresponding Author : sryun@kiost.ac.kr, 051-664-3737
April 29, 2022 June 2, 2022 June 27, 2022

Abstract


Recently, artificial intelligence (AI) technology has progressed rapidly, and industries using this technology are significantly increasing. Further, analysis research using text mining, which is an application of artificial intelligence, is being actively developed in the field of social science research. About 125 laws, including joint laws, have been enacted under the Ministry of Oceans and Fisheries in various sectors including marine environment, fisheries, ships, fishing villages, ports, etc. Research on the laws under the Ministry of Oceans and Fisheries has been progressively conducted, and is steadily increasing quantitatively. In this study, the domestic research trends were analyzed through text mining, targeting the research papers related to laws of the Ministry of Oceans and Fisheries. As part of this research method, first, topic modeling which is a type of text mining was performed to identify potential topics. Second, co-occurrence network analysis was performed, focusing on the keywords in the research papers dealing with specific laws to derive the key themes covered. Finally, author network analysis was performed to explore social networks among authors. The results showed that key topics have been changed by period, and subjects were explored by targeting Ship Safety Law, Marine Environment Management Law, Fisheries Law, etc. Furthermore, in this study, core researchers were selected based on author network analysis, and the tendency for joint research performed by authors was identified. Through this study, changes in the topics for research related to the laws of the Ministry of Oceans and Fisheries were identified up to date, and it is expected that future research topics will be further diversified, and there will be growth of quantitative and qualitative research in the field of oceans and fisheries.


Korea Citation Index , Act , Ministry of Oceans and Fisheries , Research Trends , Text Mining

텍스트 마이닝을 활용한 해양수산부 법률 관련 연구동향 분석연구

황 규원*, 이 문숙**, 윤 소라***†
*한국해양과학기술원 연구원
**한국해양과학기술원 책임연구원
***한국해양과학기술원 선임연구원

초록


최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서 도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환 경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였 다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연 구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결 망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하 였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.


한국학술지인용색인 , 법률 , 해양수산부 , 연구동향 , 텍스트 마이닝

    1. 서 론

    해양수산부에서 소관하는 법률은 2021년 기준 125여개(공 동법률 포함)로 해양환경, 해양안전, 선박, 선원, 어촌, 수산 업 등 다양한 분야에서 제정되었다(Ministry of Oceans and Fisheries, 2022). 또한 해양수산부 법률을 대상으로 연구가 활 발히 진행되어 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 한편 연 구동향 분석연구를 위한 다양한 연구방법론이 개발되고 있 다. 특히 비정형 데이터(연구논문)를 대상으로 인공지능(AI) 을 활용한 연구방법을 통해 확률적으로 계산함으로써 함의 를 도출할 수 있다. 이 연구는 인공지능(AI)을 활용하여 해 양수산부 법률과 관련하여 어떠한 법률이 주로 연구되고 있 으며, 어떤 주제가 논의되고 있는지, 또 어느 연구자가 어떻 게 네트워크를 형성하고 있는지 알아보자 한다.

    데이터 분석에 적용되는 인공지능(AI) 활용 연구는 기술 발전을 통해 정확도와 활용도가 확대되고 있다. 특히 경제 적, 정책적 측면에서 중요성이 점차 증대되고 있다.

    일례로 텍스트 마이닝을 비롯한 전세계 데이터시장은 2021년 기준 1,626억 달러이며, 연평균(CAGR) 11.0 % 증가하 여, 2026년까지 2,734억 달러까지 시장이 증가될 것으로 예 상된다(Markets and Markets, 2022). 국내 데이터산업 규모는 2020년 기준 20.0조원이며, 특히 2016년부터 2020년까지 최근 5년간 연평균 9.8 % 증가추세로 데이터 처리가 경제적 측면 에서도 매우 중요한 산업으로 인식되고 있다(Ministry of Science and ICT, 2021;International Data Corporation Korea, 2022). 정부는 데이터경제를 혁신성장 정책의 중요한 과제로 선정하고 4차산업혁명 대응계획을 수립하여 본격적으로 데 이터 분야 활성화 정책을 추진하고 있다(Ministry of Science and ICT, 2017).

    과거「수산업법」은 1953년,「해난심판법」은 1962년부터 제정·시행되는 등 해양수산부 소관 법률이 오랜 역사를 갖 는 만큼 관련 연구가 활발히 수행되고 있는 가운데 어떤 주 제가 주로 다뤄지고 있으며, 연구자가 어떻게 네트워크를 형성하고 있는지 확인하고자 한다(Korean Law Information Center, 2022).

    연구방법은 학술지인용색인 데이터베이스를 활용하여 해 양수산부 법률 125개가 제목, 키워드, 초록 등에 포함된 연 구논문을 대상으로 분석하였다. 추출된 해양수산부 법률 관 련 연구논문을 EndNote를 이용하여 서지정보를 분석하였다. 분석방법은 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하 여 모든 연구논문의 초록에 잠재된 토픽을 파악하였다. 특 히 해양수산부 재설립,「해양환경 보전 및 활용에 관한 법 률」(이하 해양환경보전법) 제정, 국제해사기구(IMO) 선박배 출 규제 강화 등을 기준으로 시기를 구분하여 변화를 확인 하였다. 또한 연구논문의 키워드 동시출현 네트워크를 분석 하였으며, 저자를 중심으로 네트워크 분석을 수행하였다. 즉 해양수산부 법률 관련 연구동향을 파악함으로써 연구 트렌 드를 탐색하고, 주저자 및 공저자 간 네트워크를 확인하였 다. 이를 통해 국내 해양수산부 법률 관련 연구의 변화를 탐 색하였으며, 해양수산 분야의 양적 증가와 질적 성장을 기 대한다.

    2. 이론적 배경 및 선행연구

    2.1 이론적 배경

    텍스트 마이닝 분석은 형태소(이 연구에서는 분석 대상 연구논문의 키워드, 초록, 저자 등을 의미함)로 구성된 비정 형화 데이터인 텍스트를 대상으로 유의미한 단어를 분석하 는 방법이다. 즉 정형화되지 않은 방대한 데이터(텍스트)에 내포된 의미와 관련성을 탐색하는 방식이다. 따라서 수많은 연구논문에 대한 연구동향 분석을 위해서는 텍스트 마이닝 분석방법을 적용하는 것이 적합하다고 판단된다.

    먼저 최다출현빈도(TF, Term Frequency)는 문서의 단어를 추출하여 문서에서 출현빈도를 분석하는 방법이며, 워드 클 라우드(Word Cloud)는 단어출현빈도를 기반으로 글자 크기 를 차별하게 표시하는 방법이다.

    이 연구에서 수행한 텍스트 마이닝 분석의 일종인 토픽 모델링은 데이터에 숨겨져 있는 주제를 탐색하는 방법이다. 머신러닝(Machine Learning)의 일종으로 대표적인 잠재 디리 클레할당(LDA, Latent Dirichlet Allocation) 분석방법은 데이터 에 내재된 토픽을 파악하여 토픽을 구성하는 단어들의 집합 을 도출하는 방법이다(Blei et al., 2010). 잠재 디리클레 할당 기법(LDA)은 Fig. 1과 같이 단어 행렬을 생성하여 추출된 문 서(이 연구에서는 해양수산부 법률 연구논문 연구논문의 초 록)를 기반으로 문서(Document) 구조를 추정하고, 다음 추출 된 단어들을 대상으로 디리클레 할당하여 지정된 토픽 개수 (k)만큼 생성하는 방법이다(Eum et al., 2019;Hwang et al., 2021).

    여기서 D는 전체 문서집합수, d는 문서개수, k는 토픽개 수, Φk는 k번째 토픽에 대한 단어출현빈도, θd는 문서d 중 토 픽 비율, Zd,n 는 문서 d의 n번째 단어(Word)의 토픽 할당, Wd,n 는 d에서 도출된 n번째 단어, α는 양 K-벡터 모수, β는 토픽의 초매개변수를 의미한다(Blei et al., 2010;Eum et al., 2019). 이 연구에서는 해양수산부 법률 연구논문 관련 연구 논문의 초록을 대상으로 5개의 토픽수을 지정하여 잠재된 토픽을 생성하였다.

    네트워크 분석은 비정형 정보 개체(단어)를 의미하는 노 드(Node)와 노드 간 네트워크 관계를 의미하는 링크(Link)로 구성되어 있으며, 주요 지표로 연결 중심성, 근접 중심성, 매 개 중심성 등이 있다(Kim and Kwahk, 2013). 이 연구의 네트 워크 분석은 연구논문의 키워드(핵심용어)와 저자를 대상으 로 적용이 가능하다.

    연결 중심성은 특정 노드(단어)가 문서(이 연구에서는 연 구논문에 해당함) 내에서 다른 노드 간에 직접적으로 연결 된 정도를 의미하며, 다른 노드와의 연결개수에 의해 결정 된다. 즉 이 연구에서는 연구논문의 특정 키워드가 다른 키 워드와 연결된 횟수를 의미한다. 또한 저자 네트워크 분석 (사회 연결망)의 경우는 주저자와 공저자 간 연결횟수를 의 미한다(Kim and Kwahk, 2013;Kwahk, 2014;Kim, 2020c).

    C D ( N i ) = ∑ j = 1 g x i j , i ≠ j
    (1)

    위의 식(1)에서 CD(Ni) 은 노드 i의 노드 연결 중심성을 의 미하며, C D ′ ( N i ) 은 노드 i의 표준화 노드 연결 중심성, ∑ j = 1 q x i j 은 노드 i가 g-1개의 다른 노드와 연결된 관계개수, g는 노드 수를 의미한다.

    근접 중심성은 특정 노드가 다른 노드와의 근접한 정도를 의미하며, 특정 노드와 그 노드를 제외한 다른 모든 노드 간 의 최단 경로거리 역수로 계산된다.

    C C ( N i ) = 1 [ ∑ j = 1 g d ( N i , N j ) ] , i ≠ j
    (2)

    위의 식(2)에서 CC(Ni)은 노드 i의 노드 근접 중심성을 의 미하며, C C ′ ( N i ) 은 노드 i의 표준화 노드 근접 중심성, ∑ j = 1 q x i j 은 노드 i와 노드 j 간 최단경로거리 합이며, g는 노드개수를 의 미한다.

    매개 중심성은 키워드 및 저자 간 네트워크 내 모든 노드 들이 직접적으로 연결되어 있지 않은 군집(Actor) 간 관계를 의미하며, 노드의 중개자 역할로써 노드가 네트워크 내의 노드 간 최단 경로상에 위치횟수를 분석한다.

    C B ( N i ) = ∑ j < k g j k ( N i ) g j k
    (3)

    위의 식(3)에서 CB (Ni)은 노드 i의 매개 중심성을 의미하 며, C D ′ ( N i ) 은 노드 i의 표준화 노드 매개 중심성, gjk은 두 노 드 j와 k 간 최단경로개수, i와 노드 j 간 최단경로거리 합이 며, gjk(Ni)은 두 노드 j와 k 간의 최단경로 중 노드 i를 포함 하는 경로개수를 의미한다.

    이 연구에서는 앞서 언급한 네트워크 분석을 활용하여, 첫째 해양수산부 법률 관련 연구논문의 키워드 간 네트워크 인 동시출현 네트워크(Co-occurrence network), 둘째 저자 간 사회연결망(Social Network) 분석에 적용하였다.

    2.2 선행연구

    이 연구와 관련된 선행연구는 크게 법률 및 해양수산 분 야 관련 비정형 데이터를 대상으로 텍스트 마이닝 분석을 수행한 선행연구와 토픽 모델링, 동시출현 및 저자 네트워 크 분석을 수행한 연구방법론 연구로 Table 1과 같이 구분할 수 있다.

    첫째 먼저 법학(법률) 분야 관련 선행연구로 Sim and Kim (2017)은 종합법률정보의 판례를 대상으로 토픽 모델링 기법 을 적용하여 토픽을 추출하였으며, Kim(2020b)은 명예훼손 관련 판례를 분석하였다.

    둘째 해양수산 분야의 텍스트 마이닝 활용 선행연구로 Yoon and Kwak(2021)은 해운물류 관련 언론보도 기사를 대상 으로 토픽 모델링을 수행한 연구가 있으며, Lee and Lee (2019)는 국제해운 환경에 대한 변화요인을 탐색하고, 토픽 모델링 분석 결과를 기반으로 계층화분석기법(AHP) 분석을 수행하였다. Lee et al.(2018)은 Scopus의 서지정보를 활용하여 해안해양공학 분야 연구논문을 대상으로 토픽 모델링과 단 어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 동시 출현 단어 네트 워크 분석을 수행하여 빈산소수괴에 대한 연구동향을 분석 하였다(Lee et al., 2019a). Lee(2017)은 수산경영론집에 게재된 연구논문의 초록을 대상으로 연구추세를 탐색하였다. Kim et al.(2016)은 한국언론진흥재단 제공 언론보도기사 중 해양 관련 키워드를 중심으로 빈도수 및 네트워크 분석을 수행 하였다. 한편 Kim(2013)은 수산물 무역량을 대상으로 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등의 네트워크을 분석하 였다.

    셋째 한국학술지인용색인(KCI) 데이터 베이스를 활용한 선행연구로 Park and Song(2013)은 문헌정보학 분야에서 R 패 키지를 이용하였으며, Kim(2020a)은 주생활교육 분야에서 토 픽 모델링, 워드 클라우드, 연결중심성 등을 분석하였다.

    Kim et al.(2021)은 이익조정 분야에 관한 연구논문의 초록 을 대상으로, Shim(2021)은 정보교육학회논문지의 초등교육 을 중심으로 토픽 모델링을 수행하였다.

    넷째 동시출현 네트워크 분석을 수행한 선행연구로 Hwang et al.(2020)은 인문콘텐츠분야의 연구논문을 대상으로 의미 연결망분석을 수행하였고, Park and Lee(2019)은 Scopus와 Springer 데이터 베이스를 대상으로 토픽 모델링을 활용하여 스마트시티 연구동향을 분석하였다.

    해외에서 수행된 법률 분야 선행연구를 살펴보면, 미국 캘리포니아 법률 및 규정을 대상으로 관련 기관 네트워크 분석연구(Ekstrom et al., 2010), 미국 연방 해양 및 연안 관련 법률 네트워크 분석연구를 수행하였다(Ekstrom et al., 2009). 특히 법률 및 규정의 텍스트 분석을 사용하여 연안 및 해양 관리와 관련된 특정 주제에 대한 정부 기관의 참여 네트워 크를 확인하였다. 또한 해양환경 관련 법률 분석하여 기관 네트워크를 분석하였다(Ekstrom and Lau, 2008).

    Pablo Pita et al.(2018)은 해양레저어업(MRF, Marine Recreational Fisheries) 관리 측면에서 유럽의 레저어업 관련 법률을 분석 하는 텍스트 마이닝을 수행하였다. Xiwen Bai et al.(2021)은 Web of Science의 데이터베이스를 활용하여 해운연구 분야를 대상으로 토픽 모델링, 주제 간 상관관계를 분석하였다. 또 한 Hay Mele et al.(2019)은 Web of Science와 Scopus의 데이터 베이스를 대상으로 Gephi 소프트웨어를 활용하여 통합연안 관리(ICM) 네트워크 분석을 수행하였다.

    Li et al.(2021)은 SCI 연구논문을 대상으로 해양공학 분야 의 토픽 모델링을 수행하였다. Shin et al.(2018)은 R 소프트웨 어의 패키지를 활용하여 항만 관련 연구논문을 대상으로 토 픽 모델링, 키워드 네트워크 분석 등을 수행하였다.

    국내외 선행연구을 종합하면, 텍스트 마이닝을 활용한 연 구가 다양하게 전개되고 있으며, 한국학술지인용색인, Web of Science, Scopus, Springer 등 학술지인용색인를 비롯하여 언 론보도기사, 보고서 등을 대상으로 연구가 수행되고 있다. 적용분야 역시 매우 다양하고, 특히 법률 분석 연구를 비롯 하여, 환경변화, 해운, 안전 등에 적용되고 있다.

    이 연구에서는 앞서 언급한 선행연구의 연구방법을 고려 하였으며, 추가적으로 연구동향 분석을 위해 해양수산 관련 이슈를 중심으로 시기를 구분하여 연구논문의 초록을 중심 으로 시기별 변화와 차이를 확인하였다. 또한 Ekstrom et al.(2010)와 같이 주요 법률 관련 연구논문을 대상으로 키워 드 동시출현 네트워크 분석과 저자 연결망을 수행하였다.

    3. 연구방법

    이 연구에서는 1993년부터 2022년 3월까지 게재된 해양수 산부 법률 관련 연구논문들의 초록을 대상으로 먼저 단어출 현빈도(TF), 워드 클라우드(Word cloud), 토픽 모델링(Topic modeling)을 수행하였다. 또한 해양수산부 관련 법률 중 상위 5위에 해당하는 법률을 포함하는 연구논문의 키워드를 대상 으로 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 다음 공저자 네트워크 분석을 수행하여 중심성을 탐색하였다. 이 연구의 연구방법에 대한 연구 흐름도를 Fig. 2와 같이 나타내었다.

    앞서 서술한 바와 같이 연구논문의 서지정보는 한국학술 지인용색인(KCI)의 데이터베이스를 활용하였다. KCI의 2022 년 3월까지 개제된 연구논문 중 해양수산부 법률 125개를 초록, 키워드, 제목 등에 포함하는 1,018개의 연구논문을 탐 색하였다. 또한 추출된 연구논문의 서지정보는 엔드노트 (EndNote20/Clarivate)를 이용하여 정리하였다. 이들 해양수산 부 법률을 키워드를 갖는 연구논문 중 중복된 논문을 제외 하고, 서지정보 중 키워드, 초록이 모두 존재하는 연구논문 189개를 대상으로 분석하였다.

    먼저 전처리 과정으로 분석 대상 연구논문의 초록을 대상 으로 형태소 형태로 추출하여 단어빈도를 분석하였다. 키워 드 분석을 위해 데이터를 전처리하여 명사(Nouns)를 추출하 였다. 해양수산부 법률 관련 연구논문의 경우, 원문의 대다 수가 한글로 되어 있어, 번역된 영문 Keyword와 Abstract이 아닌 한글 핵심어 및 초록을 대상으로 분석하였다. 다만 원 문이 영어인 경우, 영문 키워드를 한글로 번역하여 분석을 수행하였다. 분석 조건으로 유의어(Thesaurus)의 경우, 예를 들어 이산화탄소, CO2 등을 한 단어로 통일하였으며, 영문약 어는 한글로 통일하였다. 또한 영문이 원어인 경우에도 한 글로 변환하여 한글 분석을 수행하였으며, 일례로 PCBs은 폴리염화비페닐, LSD은 최소유의차검정, AHP은 계층화분석 기법 등이 있다.

    지정어(Defined Words)는 해양수산부 법률 125개(「선박안 전법」,「선원법」,「해양환경관리법」,「해사안전법」, 「수산업법」,「해운법」,「유류오염손해배상보장법」등)와 생물종, 이산화탄소, 자치단체, 우리나라 등의 복합명사를 지정하였다. 또한 제외어(Exceptional List)의 경우 관련, 경우, 제시, 생각, 필요, 국내, 활용 등을 지정하여 분석에서 제외 함으로써 유의미한 시기별 차이를 확인하고자 한다.

    첫 번째 연구방법으로 연구논문의 핵심어(Keyword)는 연 구내용의 핵심 단어를 의미하며, 단어의 출현빈도를 분석하 여 중요도를 비교할 수 있다. 워드 클라우드는 단어의 빈도 에 따라 단어 크기를 차등하여 시각화하는 방법이다. 출현 빈도수가 상대적으로 많은 단어일수록 강조되어 가독성을 높일 수 있으며, 이 연구에서는 상위 100개의 단어를 설정하 여 분석하였다. 연구논문 초록의 최다출현빈도 및 워드 클 라우드 분석을 위해 넷마이너(NetMiner 4.5/Cyram Inc.) 소프 트웨어를 활용하였다.

    토픽 모델링은 비정형 데이터(텍스트)에 숨겨져 있는 주 제를 탐색하는 방법으로, 이중 하나인 잠재 디리클레 할당 분석(LDA) 역시 넷마이너(NetMiner) 소프트웨어를 활용하였 다. 분석조건으로 토픽수를 5개로 설정하고, Learing method 로 MCMC(alpah 2.0, beta 0.1, number of iterations 100)으로 지 정하였다. 연구동향을 파악하기 위한 시기 구분기준으로 해 양수산 관련 국내외 거버넌스와 이슈를 중심으로 시기를 구 분하여 비교 및 분석을 수행하였다. 또한 상위 피인용횟수 (2022년 3월 기준) 연구논문을 중심으로 추출된 Topic과 연계 된 주제와 키워드를 확인하여 비교 및 검토하였다.

    두 번째, 네트워크 분석방법은 먼저 5대 법률 연구논문의 키워드를 대상으로 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 특정 단어가 다른 단어와 동시 출현 관계를 기반으로 네트 워크 즉 연결 관계를 탐색하였다. 넷마이너의 Word Network 기능을 활용하였으며, Co-occurrence Unit은 Sentences로 설정 하였다. 분석조건으로 Window size를 3으로 설정하였으며, 이를 통해 1차적인 동시출현 단어와 더불어 다음 단계의 연 결 단어를 분석하였다. 또한 Link Frequency Threshold는 2로 지정하여 유의미한 관계를 도출하고자 했다. Direction의 경 우, Un-directed로 지정하여 출현순서와 무관한 키워드 네트 워크를 탐색하고, Remove self-loop를 설정하여 동일 키워드 간 네트워크는 분석에서 제외하였다(Shim, 2021).

    마지막으로 공저자 네트워크(사회 연결망 또는 협력연구 네트워크) 분석의 경우, 키워드 동시출현 네트워크 분석과 유사하게 저자의 연결 중심성(Degree Centrality), 근접 중심성 (Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality) 분석 을 수행하였다. 또한 분석결과는 네트워크맵(Spring Map)와 집중도맵(Concentric Map)로 시각화하여 제시하였다.

    4. 분석 결과

    4.1 시기별 단어출현빈도 및 워드클라우드 분석결과

    해양수산부 법률 관련 연구논문수는 Table 2와 Fig. 3에서 보는 바와 같이 1993년부터 1,019여편이 게재되었으며, 2012년 부터 2021년까지 최근 10년간 연평균 증가율(CAGR)은 9.0 % 로 증가추세이다. 또한 2017년부터 2021년까지 최근 5년간 증가율이 8.7 % 증가추세로 연구논문의 양적 증가를 확인할 수 있다. 앞서 연구방법에서 언급한 바와 같이 해양수산 분 야 거버넌스와 대내외 이슈를 중심으로 기간을 구분하여 연 구동향을 탐색하였다. 다만 대내외 환경변화가 연구주제에 직접적인 영향을 미치지 않지만, 연구의 시의적절성이 연구 논문의 주요한 고려요인이며, 법·제도적 측면에서 중대한 이 슈임을 고려하였다.

    해양수산 분야의 거버넌스 및 사회적 측면에서 크게 3개 의 이벤트를 중심으로 4개의 시기로 구분하였다. 구체적으 로 해양수산부 재설립(2013년)을 기준으로 1기(1993년부터 2012년까지)와 2기(2013년부터 2016년까지)로 구분하였다. 해 양수산행정 관련 통합기구인 해양수산부의 재설립은 조직의 기능과 역할에 대한 논의가 존재하지만, 대내외 환경적 요구 에 대응하는 거버넌스 변화로 판단된다(Doh et al., 2015).「해 양환경보전법」제정 및 선박평형수관리협약 발효(2017년)를 기준으로 3기(2017년부터 2019년까지), 국제해사기구(IMO) 선 박배출 규제 강화 및「선원법」개정(2020년)을 기준으로 4기 (2020년부터 2022년)로 구분하였다. 해양환경 보전에 관한 법 제정은 해양공간의 체계적인 관리 및 해양 건강성 증진을 위 한 정부의 강력한 정책적 의지로 볼 수 있다.

    해양수산부 법률 관련 논문의 초록을 대상으로 시기별 출 현빈도 분석 결과를 Table 3에 나타내었다. 1기에서 1,577개 의 단어가 추출되었으며, 상위 5개 단어로 항만, 어획, 정책, 중국, 지역 등으로 나타났다. 다음 2기의 경우 2,253개의 단 어가 추출되었으며, 관리, 정책, 선박, 도서, 규정 등이 상위 로 노출되었다. 3기의 경우, 1,837개의 단어의 추출되었으며 이중 환경, 법, 선박, 문제, 제도 등의 순으로 출현하였으며, 4기의 경우, 1,882개의 단어 중 선박, 규정, 정책, 항만, 법 등 이 상위로 분석되었다. 추출된 단어의 출현빈도를 Fig. 4와 같이 시기별로 워드 클라우드로 각각 나타내어 표현하였다.

    4.2 시기별 Topic Modeling(LDA) 분석결과

    해양수산부 법률 관련 연구논문의 국문초록을 대상으로 시기별 5개 토픽을 설정하고, 각 토픽과 연관된 상위 5개 키 워드를 고려하여 핵심토픽(Core topic)를 도출하였다. 또한 핵 심토픽 도출결과는 해당 키워드의 상위인용 연구논문을 예 시하여 제시함으로써 구체적인 사례를 기술하였다.

    시기별로 Table 4와 Fig. 5와 같이 분석결과를 살펴보면 1기 (1993년부터 2012년)의 경우 어업, 제도, 지역, 중국, 규정 등 이 5개 토픽의 첫 번째 키워드로 분석되었으며, 이를 종합하 여 Core Topic을 도출한 결과 어장 어업과 해운 관계, 원산지 관리 제도, 어획기술, 중국 항만산업, 테러 규정 연구로 분석 되었다. 상위 피인용횟수(2022년 3월 기준)를 중심으로 연구 논문을 살펴보면, 어업 관련 연구주제로 허베이스피리트호 사고로 인한 어업피해에 관한 연구(Choi, 2011b) 등이 논의되 었다. 제도 관련 주요 연구주제로 해양스포츠 제도에 관한 연구(Choi, 2011a), 탄소포집·저장(CCS)에 관한 법적연구(Yi, 2012)가 수행되었다.

    2기(2013년부터 2016년)의 경우, 사업, 제도, 안전, 선박, 책 임 등이 주요 키워드로 추출되었다. 또한 1기와 비교하여 상 대적으로 어업, 중국, CO2 등의 키워드가 낮게 나타났다. 종 합하면 선원 작업 분석, 도서 관리정책, 항만 안전사고, 선박 오염, 어업 책임 및 제한규정 연구로 분석되었다. 주요 연구 주제로 수산물 관련 식품안전관리제도에 관한 법·제도적 검 토연구(Choi, 2014)와 선원의 법적 지위에 관한 연구(Cho, 2013) 등이 있다. 특히 안전 분야 주요주제로「수상레저안전 법」에 관한 고찰연구(Chung, 2013), 해양사고 사례분석 연구 (Roh, 2014)가 수행되었다. 선박 관련 주요연구로 세월호 판 결에 관한 법리분석 연구가 있다(Choi, 2016;Lim, 2016).

    3기(2017년부터 2019년)의 경우 정책, 선박, 보호, 환경, 안 전 등의 키워드가 도출되었으며, 5개의 Topic을 종합하면 선 박 정비 및 물류산업, 선박 설계, 해양보호 및 폐기물, 수산 자원 이슈, 해운 안전체계 연구로 도출되었다. 선박 분야 주 요 연구주제로 선박 기인 해양오염 규제연구(Lee and Lee, 2017a)와 국제항해선박의 해적행위 피해예방에 관한 법률에 관한 연구(Kim, 2018)가 수행되었다. 보호 관련 주요 연구주 제로 생물다양성협약 이행에 관한 연구(Kim et al., 2017), 자 연재해로 인한 분쟁에 관한 연구(Kyung, 2018)가 수행되었다. 또한 환경 키워드 주요 연구주제로 낚시어선 해양사고에 관 한 연구(Park et al., 2018), 농어촌주택 관련 법제적 연구(Chae, 2018)가 수행되었다.

    4기(2020년부터 2021년)의 경우 어업, 규정, 선박, 체계, 국 가 등이 주요 키워드로 나타났으며, 핵심주제로 선원 안전, 근로책임규정, 선박안전운항, 규정 개선, 국가 탄소배출 등 관련 연구로 도출되었다. 어업 키워드 관련 주요 연구로 원 전 온배수 관련 어업피해에 관한 연구(Lee, 2020), 양식업권 에 관한 법적 고찰연구(Kim, 2021) 등이 수행되었다.

    또한 규정 관련 주요 연구주제로 규정 관련 주요 연구주 제로「선원법」상 근로규정 개선연구(Choi, 2021a)와 한강하 구 공동이용수역에 관한 연구(Lee, 2021b)가 수행되었다. 선 박 분야 주요 연구주제로 항만지역 선박 대기오염물질 배출 규제에 관한 연구(Choi et al., 2020), 도선사의 업무상 과실에 관한 연구(Choi, 2020)가 수행되었다.

    종합하면 해양수산 분야의 주요한 대내외 이벤트를 중심으 로 시기에 따른 변화를 확인할 수 있다. 1시기에는 관리 정책, 중국 항만, 어장 및 어업 등이 주요 주제로 나타났으며, 2시기 에 선박 안전 및 사고 관련 주제와 도서 관리정책 등이 주요 한 주제로 변화하였다. 이후 3기와 4기에서는 보호, 폐기물, 이산화탄소 등 환경 관련 주제가 주를 이루고 있다. 특히 2020년대 이후 자율 운항, 이산화탄소, 항만 규정, 제도 개선 등을 연구주제로 다루고 있음을 확인하였으며, 2021년 한국판 뉴딜(디지털뉴딜) 및 탄소중립선언 등이 해양수산부 소관 법 률 연구동향에도 영향을 미친 것으로 보인다. 따라서 이는 시 기에 따라 주요한 연구주제의 차이가 존재하며, 내외적 환경 변화와 연구의 시기적절성에 기인한 것으로 판단된다.

    4.3 법률별 동시출현 네트워크 분석결과

    해양수산부 관련 법률를 포함하는 연구논문 중 상위 5개 법률을 도출한 결과, Table 5와 같이「선박안전법」(116개), 선 원법」(104개),「해양환경관리법」(90개),「해사안전법」(84 개),「수산업법」(45개),「해운법」(38개),「유류오염손해배상 보장법」(34개), 물류정책기본법」(30개) 등으로 조사되었다.

    해양수산부 법률 관련 연구는 크게 선박 및 항만 분야, 수 산업 분야, 해양환경 분야 등이 주를 이루고 있다. 특히「선 박안전법」,「선원법」,「해사안전법」,「해운법」,「항만 법」,「선박법」,「선박직원법」,「도선법」등 선박 및 항만 관련 연구가 주를 이루고 있으며, 해양수산 분야의 전통적 산업인「수산업법」,「수산자원관리법」관련 연구,「해양환 경관리법」,「연안관리법」,「습지보전법」,「해양생태계의 보전 및 관리에 관한 법률」,「공유수면 관리 및 매립에 관 한 법률」등 해양환경과 관련된 연구가 활발하다. 다만「한 국해양수산연수원법」,「국립해양박물관법」,「한국해양교 통안전공단법」,「한국해양과학기술원법」등 해양수산부 산하 기관 관련 법률 연구는 수행되지 않았다.

    이 연구에서는 해양수산부 법률 중 연구논문수 상위 5개 법률을 핵심어 또는 초록에 포함하는 연구논문의 키워드를 대상으로 동시출현 네트워크 분석을 수행하였다. 동시출현 네트워크 분석은 앞서 언급한 연구방법과 같이 연결 중심 성, 근접 중심성, 매개 중심성을 분석하였다. 키워드를 중심 으로 특정 단어 간 중심성을 탐색하여 Table 6과 Fig. 6과 같 이 주요 주제와 분야를 도출하였다.

    첫째「선박안전법」관련 연구논문의 키워드를 분석한 결 과, 단어 207개 키워드가 존재한다. 연결 중심성의 경우, 선 박, 안전, 법,「해사안전법」, 해상, 해양, 충돌, 협약, 교통, 통항 등이 가장 높았다. 근접 중심성의 경우, 선박,「해사안 전법」, 안전, 법, 해상, 해양, 충돌, 교통, 사고, 통항 등이 있다. 매개 중심성의 경우, 선박, 법, 통항, 안전,「해사안전 법」, 충돌, 책임, 의무, 협약, 교통관제 등이 높게 분석되었 다. 주요 연구주제를 살펴보면, 선박 키워드를 중심으로 스 킨스쿠버 활성화 연구(Kwon and Yeo, 2017), 선박운항자 해 상교통위험도 관련 연구(Heo et al., 2012), 초단파대 무선설 비(VHF DSC)에 관한 설계연구(Choi et al., 2013) 등이 수행되 었다.

    둘째「선원법」의 경우, 204개 키워드가 도출되었으며, 연결 중심성의 경우, 선원, 선원법, 선박, 안전, 근로, 협약, 노동, 선장, 임금, 보상 등이 상위 10위 내에 위치하며, 근접 중심성의 경우, 선원,「선원법」, 선박, 근로, 협약, 기준, 보 상, 노동, 임금, 재해 등이 높게 나타났다.

    매개 중심성의 경우, 선원, 선원법, 보상, 선박, 안전, 선장, 계약, 임금, 근로, 법 등이 중심성이 높은 것으로 분석되었다. 선원 키워드를 중심으로「수난구호법」구조의무에 관한 연 구(Kim, 2015), 선박관리회사 위탁계약에 관한 연구(Yang, 2015), 항만예선선원 근로관계에 관한 연구(Jon and Bae, 2009) 등이 수행되었다.

    셋째「해양환경관리법」관련 연구논문의 키워드의 경우, 166개의 키워드가 도출되었으며, 연결 중심성의 경우, 해양, 오염, 환경,「해양환경관리법」, 협약, 선박, 해역, 법, 관리, 사고 등이 높게 나탔으며, 다음 근접 중심성의 경우, 해양, 환경, 오염,「해양환경관리법」, 선박, 협약, 폐기물, 규제, 해역, 법 등, 매개 중심성의 경우, 해양, 환경, 오염,「해양환 경관리법」, 법, 관리, 협약, 해역, 영향, 선박 등이 도출되었 다. 해양환경 키워드를 중심으로 공해상 선박충돌사고에 관 한 연구(Park, 2016), 연안 선박폐기물 처리에 관한 법적 규제 에 관한 연구(Lee and Lee, 2017b), 심해시추와 관련된 국내 해양환경 및 안전 관련법 연구(Hong and Lee, 2017) 등이 연 관되었다.

    넷째「해사안전법」관련 연구논문의 키워드를 분석한 결 과 총 153개의 키워드가 추출되었으며, 중심성의 경우, 안전, 선박,「해사안전법」, 충돌, 협약, 해상, 관리, 법, 통항, 교통 등이 상위로 분석되었으며, 근접 중심성의 경우,「해사안전 법」, 안전, 선박, 충돌, 법, 해양, 협약, 관리, 해상, 교통 등 이 매개 중심성의 경우, 선박, 안전,「해사안전법」, 충돌, 교 통관제, 교통, 의무, 책임, 협약, 항만 등이 높게 분석되었다. 해사안전 키워드 관련 주요연구로 국제수로기구 범용수로 데이터모델(S-100)에 관한 설계연구(Park et al., 2019), 항공교 통안전관리자 자격제도에 관한 연구(Lee, 2019), 세월호 관련 대법원 판결 법리분석 연구(Choi, 2016) 등이 수행되었다.

    마지막으로「수산업법」관련 연구논문의 키워드는 단어 78개여로 중심성의 경우, 어업, 어업권, 제도,「수산업법」, 보상, 수산물, 지방, 관행, 어촌계, 금지 등의 중심성이 높았 으며, 다음 근접 중심성의 경우, 어업, 어업권,「수산업 법」, 어촌계, 관행, 제도, 마을, 보상, 공동, 손실 등이, 매 개 중심성의 경우, 어업, 어업권, 제도, 어촌계,「수산업 법」, 공동, 관행, 점유, 공유 등이 높은 중심성을 보였다. 수산업 키워드 관련 주요 연구로 어업공동체의 결속력 변 화요인에 관한 연구(Seo, 2002), 습지보전법상 습지분류에 관한 연구(Gong, 2005), 마을어업 변천에 관한 연구(Choi, 2019) 등이 수행되었다.

    종합하면 해양수산부 법률 관련 연구는 선박 및 항만 분 야, 수산업 분야, 해양환경 분야 등을 중심으로 연구가 수행 되고 있다.「선박안전법」과「해사안전법」관련 연구는 선 박 키워드를 중심으로 안전, 법률, 해양, 충돌, 협약, 통항 등 이 밀접한 관계를 갖고,「선원법」의 경우 선원을 중심으로 안전, 근로, 재해, 보상 등이 연계되어 있다. 또한「해양환경 관리법」의 경우, 해양을 중심으로 오염, 관리, 사고, 규제, 영향 등이 연관성이 높았으며,「수산업법」관련 연구는 어 업 키워드를 중심으로 어업권, 보상, 어촌계, 제도, 공유 등 이 관련성이 높게 분석되었다. 따라서 5대 법률 관련 연구는 분야에 따라 키워드 중심성이 상이하고, 분야별 이슈가 연 구주제 영향이 있음을 확인할 수 있다.

    4.4 저자 네트워크 분석결과

    정보 개체를 의미하는 저자와 저자 간 관계를 의미하는 링크로 구성되며, 주요 지표로써 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성으로 구분된다. 한편 분석대상 연구논문의 저자 수를 조사한 결과 1.8명의 공저자수로 나타나, 공동연구가 타 분야(특히 자연과학·공학 분야) 보다 적은 편이다. 이러 한 현상은 중심성 지수에서 정량적으로 확인할 수 있다. 또 한 게재된 연구논문은 해사법연구(171개, 16.8 %), 한국해법 학회지(72개, 7.1 %), 법학연구(62개, 6.1 %), 환경법연구(34개, 3.3 %) 등으로 법학 중심의 학술지에 집중되고 있다.

    저자 네트워크 분석결과는 Table 7과 Fig. 7과 같이 연결 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등의 지수가 높은 순으로 저자를 나타내었다.

    첫째 연결 중심성 분석 결과, 신선경이 가장 높은 0.044444이며, 다음 이수영(0.035556), 김나, 김민선, 정성경, 김우일, 이석영, 최유미(0.031111) 등의 순으로 분석되었다. 세부적으로 신선경의 경우, 사업장 폐기물 중 유기오염물질 배출특성 연구(Yeon et al., 2012), 열적처리 잔재물의 특성에 따른 매립저감 연구(Lee et al., 2019b) 등의 연구논문를 게재 하여 가장 높은 연결 중심성을 보였다.

    둘째 근접 중심성(Closeness Centrality) 각 저자가 다른 저 자에 얼마나 가까운 정도를 의미이며, 한 저자와 모든 다른 저자들 간의 최단 경로거리의 역수로서 측정된다. 근접 중 심성 분석 결과, 신선경(0.050000)으로 가장 높았으며, 다음 이수영(0.045455), 김규연, 전태완(0.037037), 김나, 김민선, 정 성경, 김우일(0.035714) 등의 순으로 분석되었다. 특히 이수 영의 경우, 열적처리 잔재물의 특성에 따른 매립저감 연구 (Lee et al., 2019b), 황색 비모란 선인장 품종에 관한 연구 (Park et al., 2021)를 수행하였다.

    셋째 매개 중심성 분석결과, 신선경(0.002222), 이수영 (0.001984), 정완석(0.000159), 최진이(0.000119), 홍선기(0.000079), 박병인(0.000040) 등으로 매개 중심성이 매우 낮게 나타났다. 또한 정완석을 중심으로 최소제곱법 적용 지적도근점측량 정확도에 관한 연구(Lee et al., 2015), 지적도근점측량 정확도 향상을 위한 도선망 구성연구(Jung et al., 2013) 등이 수행되 었다. 특히 Fig. 7과 같이 저자 간 연결성이 낮아 저자 군집 간 연결이 일부 연구그룹을 제외하고 개별적 연구가 주를 이루고 있다(Kim and Pak, 2015).

    종합하면 사회과학 분야에서 단독 저자일 경우가 높은 경 향을 보이고 있으며, 자연과학 공학 분야에서 공동연구 경 향이 강한 형태를 보이고 있다(Kim and Chang, 2010). 따라서 네트워크 분석에서 있어 중심성이 낮은 수준으로 분석되었 다. 특히 매개 중심성 분석결과를 보면, 189편의 저자 간 매 개 중심성지수가 6인으로 나타나, 사회과학 연구특성에 기 인하여 연구 그룹 간 연구교류가 상대적으로 낮기 때문으로 판단된다. 또한 특정 연구자의 집중적인 활동보다는 다양한 연구자가 해양수산부 법률 관련 연구를 수행하고 있다.

    5. 결 론

    현재 해양수산부에서 소관하는 법률은 해양환경, 수산, 선 박, 항만, 산하기관 특별법 등 다양한 분야에서 제정 및 시 행되고 있다. 또한 해양수산부 법률을 대상으로 연구가 활 발히 수행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 인공지능(AI)을 활용하여 해양수산부 법률과 관 련된 주요 연구주제와 저자 네트워크를 탐색하고자 한다.

    이 연구는 1993년부터 2022년까지 게재된 해양수산부 법 률 관련 연구논문(해양수산부 법률 키워드 연구논문)을 대 상으로 텍스트 마이닝을 수행하여 연구동향을 분석하였다.

    연구방법으로 해양수산부 재설립, 국제해사기구(IMO) 규 제 강화 등 대내외 중대한 이슈를 기준으로 4개의 시기로 구분하여 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 또한「선박안전법」,「선원법」, 「해양환경관리법」,「해사안전법」,「수산업법」등 5개의 법률 관련 연구논문의 키워드를 대상으로 동시출현 네트워 크를 분석하였고, 연구논문 저자를 중심으로 공저자 네트워 크 분석을 수행하였다.

    첫째 잠재 디리클레 할당(LDA) 알고리즘을 활용하여 시 기별 토픽 모델링 분석결과을 각 시기별 토픽이 상이하였 다. 특히 해양수산 분야의 주요한 대내외 이벤트를 중심으 로 시기에 따른 핵심 토픽의 변화를 확인할 수 있다. 1시기 에는 어업, 제도, 중국 등이 주요 주제 키워드로 나타났으며, 2시기에는 안전, 선박, 책임 관련 주제 키워드로 변화하였다. 3기와 4기에서는 보호, 폐기물, 이산화탄소 등 환경 관련 주 제가 주를 이루었는데, 이는 2017년 이후「해양환경보전 법」,「갯벌법」,「해양폐기물관리법」등의 제정, 해양환경 에 관한 법제 발전과 국제협약 발효 및 탄소배출규제 강화 등의 국제사회 동향이 유의미하게 영향을 미친 것으로 사료 된다.

    둘째 상위 5개의 법률별 동시출현 네트워크 분석결과, 법 률에 따라 키워드 동시출현 중심성이 상이하였다. 해양수산 부 법률 관련 연구는 선박 및 항만 분야, 수산업 분야, 해양 환경 분야 등을 중심으로 연구가 수행되고 있다.「선박안전 법」과「해사안전법」관련 연구는 안전, 충돌, 협약, 통항 등이 밀접한 관계를 갖으며,「선원법」의 경우 근로, 재해, 보상 등이 연계되어 있다. 또한「해양환경관리법」의 경우 오염, 사고, 영향 등이 연관성이 높았으며,「수산업법」관련 연구는 어업권, 보상, 어촌계 등이 관련성이 높게 분석되었 다. 따라서 5대 법률 관련 연구는 분야에 따라 키워드 중심 성이 상이하고, 분야별 이슈가 연구주제 영향을 주고 있다 고 판단된다.

    셋째 연결 중심성, 근접 중심성 매개 중심성 등 저자 네트 워크 분석결과, 분야에 따른 중심성 지수 차이가 존재하였 다. 사회과학 분야에서 단독 저자 또는 2인 이하일 경우가 높은 경향을 보이고 있으며, 자연과학·공학 분야에서 공동 연구 경향이 강한 형태를 보이고 있다. 따라서 네트워크 분 석에서 있어 중심성이 낮은 수준으로 분석되었다. 또한 특 정 연구자에 집중된 연구활동보다는 다양한 연구자가 해양 수산부 법률 관련 연구를 수행하고 있다.

    현재까지 게재된 해양수산부 법률 관련 연구동향을 분석 하여 시기에 따른 토픽의 차이점을 확인하였으며, 사회 연 결망을 확인하여 연구자의 네트워크 성향을 파악하였다.

    연구 한계로 시기 구분을 위한 기준은 연구에 직접적인 영향을 미치는 요인이 아니며, 연구의 시기적절성을 고려하 였다. 또한 연구 분야별 특성과 방법론의 차이 등이 고려되 지 못했으며, 추후 다양한 요인과 변수를 고려한 면밀한 연 구가 수행되길 기대한다.

    Acknowledgement

    이 연구는 2022년 한국해양과학기술원의 “해양공간 통합 관리 연구(PEA0043)” 사업의 지원을 받아 수행되었으며, 지 원에 감사드립니다.

    Figure

    KOSOMES-28-4-549_F1.gif

    The graphical model for topic modeling.

    KOSOMES-28-4-549_F2.gif

    Flow chart of the analysis of research trends.

    KOSOMES-28-4-549_F3.gif

    Number of research papers related to the Ministry of Oceans and Fisheries Laws by year.

    KOSOMES-28-4-549_F4.gif

    The results of word cloud analyses by phases.

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    The results of topic modelling analyses by phases.

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    The result of the co-occurrence network analyses by act of ministry of oceans and fisheries.

    KOSOMES-28-4-549_F7.gif

    The result of the co-author network analysis

    Table

    Review of prior research of Text Mining in the field

    Criteria to classify the research period related to the laws of the Ministry of Oceans and Fisheries

    The result of the TF(term frequency) analyses by phases

    The result of the topic modeling analyses by phases

    Number of research papers related to the Ministry of Oceans and Fisheries Laws

    The result of the co-occurrence network analyses by act of ministry of oceans and fisheries

    The result of the co-author network analysis

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