텍스트마이닝을 활용한 유해화학물질 관련 민원의 주요 토픽 분석

• 영문명: Using Text Mining to Analyze Key Topics in Civil Petitions Related to Hazardous Chemicals
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 김강현 홍정열
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』23권4호, 53~61쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.08.31

국문 초록

유해화학물질의 취급 및 운송 과정에서 발생되는 사고로부터 국민의 안전을 보호하기 위하여 다양한 사고예방 연구 및관련 정책이 수립되고 있다. 하지만, 이러한 사고예방 정책들은 수요자의 직접적인 니즈를 고려하기 보다는 정부차원에서제시되는 법⋅제도 개선에 주요 초점을 맞추고 있다. 이에 본 연구에서는 국민신문고 상에 게시된 유해화학물질 관련 민원데이터를 활용하여 텍스트마이닝 기법을 수행하였고, 유해화학물질을 안전하게 취급하기 위한 질문 및 답변에서 유의미한 토픽 및 키워드를 추출하여 정책에 우선적으로 반영하고자 하였다. 또한 토픽모델링 기법인 잠재의미분석과 잠재디리클레할당 알고리즘을 적용하였으며 각 알고리즘의 결과 및 시사점을 비교⋅분석하고자 하였다. 잠재디리클레할당 알고리즘을 통해 도출된 주요 토픽은 ‘배관 및 밸브 관리 및 검사’, ‘보관⋅설비 감지’, ‘장외영향평가’, ‘피해저감 및 사고예방시설’, ‘교육및 관련 법’이었으며, 잠재의미분석 알고리즘으로부터 도출된 결과보다 각 토픽에 속한 단어들 간의 연관성이 더 높게 나타나토픽을 보다 명확하게 분류가능한 것으로 나타났다. 본 연구로부터 도출된 결과는 향후 유해화학물질 수요자의 요구사항을 정책 및 현장에 직접적으로 반영함으로써 사고예방대책을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.

영문 초록

Various accident prevention studies and related policies have been developed to ensure public safety when handling and transporting harmful chemical substances. However, these policies primarily focus on improving government-level laws and policies, often overlooking the immediate needs of consumers. Therefore, this study proposed the extraction of meaningful topics and keywords from questions and answers pertaining to the safe handling of harmful chemicals using civil petitions data related to these substances, as posted on the Anti-corruption and Civil Rights Commission platform. The idea is to prioritize these topics in policy formulation. In addition, topic modeling techniques, namely Latent Semantic Analysis and Latent Dirichlet Allocation algorithms, were employed, and the results and implications of each algorithm were compared and analyzed. The main topics identified through the Latent Dirichlet Allocation algorithm were “piping and valve management and inspection,” “manufacturing and storage facility safety,” “outdoor impact assessment,” “damage reduction and accident prevention facility,” and “education and related law.” The results derived from this study are expected to contribute to the development of accident prevention measures by directly addressing the requirements of consumers when it comes to harmful chemical substances.

목차

1. 서론

2. 방법론

3. 분석결과

4. 결론

감사의 글

References

키워드

유해화학물질 텍스트마이닝 민원데이터 토픽모델링 잠재디리클레할당 Harmful Chemical Substance Text Mining Civil Petitions Data Topic Modeling Latent Dirichlet Allocation