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딥러닝을 활용한 출산율 감소에 따른 모병제 인식 변화 분석
An Analysis of Volunteer Military System Perception Changes with Decreasing Fertility Rates using Deep Learning

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.1 (2022.01)바로가기
  • 페이지
    pp.453-459
  • 저자
    구민구, 박지용, 이현무, 노기섭
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A408684

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
A decrease in fertility rates causes problems such as decrease in the working-age population, and has a significant impact on national policies. Currently, the Republic of Korea has a conscription system that imposes military service on all men over the age of 18. However, the transition to the volunteer miliatry system is emerging as a social issue due to the decrease in the fertility rate. In this paper, news articles and comments searched for through the keyword ‘ volunteer miliatry system’ were collected to analyze the social perception of the volunteer miliatry system from 2018, when the fertility rate dropped to less than 1. Some of the collected comments were labeled, and emotional levels were calculated through deep learning models. Through this study, we found that awareness of recruitment system conversion did not increase as the decrease in the fertility rate, and it was confirmed that people's interest is gradually increasing.
한국어
한 나라의 출산율 감소는 생산가능인구가 감소하고, 인구구조 고령화에 따른 저축률 저하로 자본축적이 줄어들 어 경제성장이 둔화 등의 문제가 발생한다. 현재 대한민국에서는 만 18세 이상의 모든 남성이 병역의 의무를 부과하 고 있는 징병 제도를 시행하고 있다. 하지만 출산율 감소로 인해 모병 제도로의 전환이 사회적 이슈로 불거지고 있 다. 본 논문에서는 출산율이 1 미만으로 떨어진 2018년부터 모병제에 대한 사회 인식을 분석하고자 ‘모병제’ 키워드를 통해 검색된 뉴스 기사와 댓글을 수집하였다. 수집된 댓글 중 일부에 대해 레이블링을 진행하였고, 딥러닝 모델을 통 해 감성 수준을 산출하였다. 본 연구를 통해 출산율 저하에 따라 모병제 전환에 대한 인식이 많이 증가하지 못한 것 을 발견하였으며, 모병제에 대한 사람들의 관심도는 점차 증가하는 추세임을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 가공
1. 데이터 수집
2. 데이터 가공
Ⅲ. 감성 분석
1. 딥러닝 모델 구현
2. KoBERT 모델 활용한 분석
3. 회귀 분석을 통한 감성 값 산출
4. 긍정 비율을 통한 감성 값 산출
Ⅳ. 연구 결과 분석
1. 회귀 분석을 이용한 결과
2. 긍정 비율을 이용한 결과
3. 기간별 평균 및 표준편차
Ⅴ. 결론
References

키워드

감정 분석 딥러닝 모병제 출산율 Sentiment Analysis Deep Learning Volunteer Military System Fertility Rates

저자

  • 구민구 [ Minku Koo | 준회원, 청주대학교 소프트웨어융합학부 학사과정 ] 제1저자
  • 박지용 [ Jiyong Park | 준회원, 청주대학교 소프트웨어융합학부 학사과정 ] 참여저자
  • 이현무 [ Hyunmoo Lee | 준회원, 청주대학교 소프트웨어융합학부 학사과정 ] 참여저자
  • 노기섭 [ Giseop Noh | 정회원, 청주대학교 소프트웨어융합학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2384-0358
  • eISSN
    2384-0366
  • 수록기간
    2015~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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