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텍스트마이닝을 이용한 북한 보도동향과 북한 도발과의 연관성 분석
분야 사회과학 > 정치/외교학
저자 이창용 ( Lee Changyong ) , 문호석 ( Moon Hoseok )
발행기관 국방대학교 안보문제연구소
간행물정보 국방연구(안보문제연구소) 2016년, 제59권 제4호, 103~124쪽(총22쪽)
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국문초록
본 연구는 통일부에서 매월 발간하는 북한의 보도내용을 텍스트마이닝으로 분석하여 핵심단어사전을 구축하고 시계열 분석을 통해 북한 도발과의 연관성을 분석한 연구이다. 본 연구에서는 `08년부터 `15년까지 북한의 보도내용을 월별로 묶어 96개월의 문서를 만들어 단어 빈도수, 단어와 문서 상관성, 감성분석 등을 통해 보도내용의 부정 및 긍정 표현들로 핵심단어 사전을 구축하였다. 구축된 핵심단어들을 월단위 시계열 분석을 하여 과거 북한 도발 사례와 연관성을 확인하였다. 연구결과로 물리적, 비물리적인 북한 도발 발생 전 · 후로 부정 및 긍정 핵심단어의 월별 경향 차이가 있었다. 본 연구결과는 북한의 보도내용의 경향이 북한의 도발과 어떤 연관성이 있는지를 분석하는데 기여할 것으로 기대한다.
 
 
영문초록
This study deals with constructing a core terms dictionary by the trend of news content of North Korea using text mining. And this study analyzes the trends associated with North Korea`s provocation by using time-series analysis. The monthly North Korea Trend reports, from 2008 to 2015, which were published by the Ministry of Unification in Korea were used as document for text mining. Terms frequency(TF), correlation between terms and documents, and sentimental extraction were used in text mining analysis. The results show that the negative and positive core terms dictionary which were related to North Korea`s provocation are composed of 42 and 16 terms respectively. Before & after the physical or non-physical provocation occurs, there was a difference on the monthly trend of negative and positive core terms. We expect that the results of this study will contribute to analyze the trends of news content of North Korea associated with North Korea`s provocations.
 
 
텍스트마이닝, 핵심단어 사전, 단어빈도-역문서 빈도, 감성추출, Core dictionary, Sentimental extraction, Text mining, TF_IDF
 
 
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