Earticle

본 연구는 국민과 기업이 원하는 공공데이터 수요를 확인하기 위해 2017년부터 2019년까지 3 년간 국민이 공공데이터 포털(www.data.go.kr)을 통해 제공신청한 자료를 구조적 토픽 모델링(STM) 을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 교통, 의료/복지, 행정, 실시간 데이터 등 9개 토픽이 도출되었으 며, 토픽 2(교통(지하철, 버스)), 토픽 4(실시간 데이터), 토픽 5(부동산), 토픽 7(의료, 복지)은 2017년 이후 전반적으로 제공신청 비중이 증가하는 추세로 나타났다. 또한, 분석결과를 바탕으로 연도별, 유 형별, 전국단위 중심의 개방, 원자료(raw) 중심의 개방, Open-API 개방 확대, 공공데이터 제공 운영 실태 평가 지표의 실효성 제고방안 등 향후 공공데이터 개방 정책의 방향을 제시하였다.

This study analyzed the data that citizens requested through the Korea’s Open Data Portal(www.data.go.kr) for 3 years from 2017 to 2019 using structural topic modeling (STM) to see the demand of citizens and corporations for open data. As a result of analysis, 9 topics such as transportation, medical / welfare, administration, and real-time data were derived, and topics 2 (transportation (subway, bus)), topic 4 (real-time data), topic 5 (real estate), and topic 7 (medical, Welfare) seemed to increase in the proportion of open data requests since 2017. In addition, based on the results of the analysis, the direction of future open data policies in yearly, types, publishing of nationwide data and rawdata, and increasing Open-API were suggested.

본 연구는 구조적 토픽 모델링을 활용하여 한국에서 게재된 문화예술정책 관련 학술 연구의 주요 동향을 분석하며, 연구주제 간의 연계성과 시기적 변화를 체계적으로 분 석하는데 그 목적이 있다. 연구대상은 1971년부터 2024년까지 발행된 문화, 예술, 정 책을 주제로 한 총 2,564편의 학술연구논문이며, 구조적 토픽 모델링 기법을 통해 연구 주제의 발현율 및 연도별 변화 추이를 분석하였다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 한 국의 문화예술정책 관련 연구는 대체로 정책변화와 사회적 요구에 따라 특정 시기에 집중되거나 연구주제 간 발현율에 변동이 있는 경향을 보였다. 둘째, 13개의 주요 연구 주제로 분류된 토픽 중 ‘교육 혁신과 프로그램 개발의 중요성’, ‘문화복지 및 공공사업의 지원과 평가’, ‘도시 재생과 공공미술의 역할’이 상위발현 토픽으로 나타났으며, 이는 최 근 문화예술정책이 단순한 예술진흥을 넘어 사회적 가치 실현과 공공성 강화를 중심으 로 발전하고 있음을 시사한다. 반면에 ‘지방 자치와 주민 참여의 중요성’ 및 ‘지역 관광 과 축제의 개발 및 활용’은 상대적으로 낮은 발현율을 보이며, 향후 연구의 필요성을 제 기하였다. 본 연구의 주요결과는 추후 문화예술정책의 수립 및 실행 과정에서 학계와 정책 입안자들이 참고할 수 있는 기초자료를 제공하며, 문화정책 연구의 방향성 제시 와 문화예술의 지속 가능성을 위한 정책적 전략 마련에 기여할 수 있을 것이다.

This study aims to analyze the major trends in academic research on cultural and arts policies published in South Korea using Structural Topic Modeling (STM) and systematically examine the interconnections and temporal changes among research topics. The research data consists of 2,564 academic papers published between 1971 and 2024, focusing on culture, arts, and policy. The STM technique was utilized to analyze the prevalence of research topics and track changes over time. The main findings are as follows. First, research on cultural and arts policies in Korea tends to concentrate during specific periods or exhibit fluctuations in topic prevalence depending on policy shifts and societal demands. Second, among the 13 key topics identified, “The Importance of Educational Innovation and Program Development,” “Support and Evaluation of Cultural Welfare and Public Projects,” and “The Role of Urban Regeneration and Public Art” emerged as the most prevalent topics, suggesting that recent cultural and arts policies have evolved beyond mere arts promotion to emphasize social value realization and the enhancement of public interest. In contrast, “The Importance of Local Autonomy and Resident Participation” and “Development and Utilization of Regional Tourism and Festivals” showed relatively low prevalence, indicating the need for further research in these areas. The key findings of this study provide fundamental data for academic researchers and policymakers in the process of formulating and implementing future cultural and arts policies and contribute to setting research directions and developing sustainable policy strategies for cultural and arts policy.

본 연구는 구조적 토픽 모델링을 활용하여 한국에서 게재된 문화예술정책 관련 학술 연구의 주요 동향을 분석하며, 연구주제 간의 연계성과 시기적 변화를 체계적으로 분 석하는데 그 목적이 있다. 연구대상은 1971년부터 2024년까지 발행된 문화, 예술, 정 책을 주제로 한 총 2,564편의 학술연구논문이며, 구조적 토픽 모델링 기법을 통해 연구 주제의 발현율 및 연도별 변화 추이를 분석하였다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 한 국의 문화예술정책 관련 연구는 대체로 정책변화와 사회적 요구에 따라 특정 시기에 집중되거나 연구주제 간 발현율에 변동이 있는 경향을 보였다. 둘째, 13개의 주요 연구 주제로 분류된 토픽 중 ‘교육 혁신과 프로그램 개발의 중요성’, ‘문화복지 및 공공사업의 지원과 평가’, ‘도시 재생과 공공미술의 역할’이 상위발현 토픽으로 나타났으며, 이는 최 근 문화예술정책이 단순한 예술진흥을 넘어 사회적 가치 실현과 공공성 강화를 중심으 로 발전하고 있음을 시사한다. 반면에 ‘지방 자치와 주민 참여의 중요성’ 및 ‘지역 관광 과 축제의 개발 및 활용’은 상대적으로 낮은 발현율을 보이며, 향후 연구의 필요성을 제 기하였다. 본 연구의 주요결과는 추후 문화예술정책의 수립 및 실행 과정에서 학계와 정책 입안자들이 참고할 수 있는 기초자료를 제공하며, 문화정책 연구의 방향성 제시 와 문화예술의 지속 가능성을 위한 정책적 전략 마련에 기여할 수 있을 것이다.

This study aims to analyze the major trends in academic research on cultural and arts policies published in South Korea using Structural Topic Modeling (STM) and systematically examine the interconnections and temporal changes among research topics. The research data consists of 2,564 academic papers published between 1971 and 2024, focusing on culture, arts, and policy. The STM technique was utilized to analyze the prevalence of research topics and track changes over time. The main findings are as follows. First, research on cultural and arts policies in Korea tends to concentrate during specific periods or exhibit fluctuations in topic prevalence depending on policy shifts and societal demands. Second, among the 13 key topics identified, “The Importance of Educational Innovation and Program Development,” “Support and Evaluation of Cultural Welfare and Public Projects,” and “The Role of Urban Regeneration and Public Art” emerged as the most prevalent topics, suggesting that recent cultural and arts policies have evolved beyond mere arts promotion to emphasize social value realization and the enhancement of public interest. In contrast, “The Importance of Local Autonomy and Resident Participation” and “Development and Utilization of Regional Tourism and Festivals” showed relatively low prevalence, indicating the need for further research in these areas. The key findings of this study provide fundamental data for academic researchers and policymakers in the process of formulating and implementing future cultural and arts policies and contribute to setting research directions and developing sustainable policy strategies for cultural and arts policy.

본 연구는 초저출산 시대 영유아 공공체육 서비스의 질적 고도화 요구에 부응하여, 단순한 공간 조성을 넘어 유아친화형 공공체육시설 건립 초기의 선제적 운영 전략을 수립하고자 관련 선행 연구를 분석하였다. 이를 위해 2015~2025년 KCI에 등재된 유아 건강, 체육, 신체활동 관련 논문의 제목 및 초록 376편을 대상으로 명사 중심의 전처리를 거쳐 구조적 토픽 모델링(STM) 분석을 실시하였다. 도출된 주요 결과 및 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 8개 토픽 분석 결과 '부모의 양육 태도', '유아 중심 상호작용 놀이', '누리과정 기반 제도'가 핵심 주제로 나타났으며, '교사 역량 및 기관 운영'과 '아버지 참여'가 중간 비중을, 팬데믹 시기의 '야외 숲 놀이와 안전'은 낮은 비중을 차지했다. 둘째, 시계열 분석 결과, 팬데믹 시기 물리적 환경(야외 놀이 등) 중심의 연구는 한시적 대안에 그치며 빠르게 감소한 반면, 유아와의 깊이 있는 상호작용 및 가족의 능동적 참여를 강조하는 관계 중심 연구는 뚜렷하게 증가했다. 이는 연구 패러다임이 단순한 공간 확보를 넘어 상호작용의 질적 고도화로 명확히 전환되었음을 실증한다. 셋째, 이러한 패러다임 전환에 기초하여 전 세대 포용적인 유니버설 디자인 기반의 공간 조성, 운영 주체의 실질적 전문성 검증에 기반한 협력적 민간 위탁 거버넌스 도입, 그리고 가족 참여형 프로그램 및 누리과정과 연계된 현장 맞춤형 운영 표준 모델(SOP) 개발을 제언하였다. 결과적으로 본 연구는 유아 친화형 공공체육시설이 지향해야 할 정책적 가이드라인을 제공한다는 데 의의가 있다.

This study analyzes prior research to establish preemptive operational strategies for child-friendly public sports facilities, moving beyond mere space creation to meet qualitative demands in an ultra-low birth rate era. Structural Topic Modeling (STM) analyzed 376 KCI-listed abstracts (2015–2025) on early childhood physical education and health after noun-centric preprocessing. First, among eight topics, parenting attitudes, child-centered interactive play, and Nuri curriculum systems were core themes. Teacher competence, facility operations, and father participation were moderate; pandemic-era forest play and safety were minor. Second, time-series analysis revealed declines in conventional and temporary pandemic-era physical environment-focused research. Conversely, relationship-centered research emphasizing deep child interactions and active family participation increased, highlighting a paradigm shift from securing spaces to advancing interactions. This study proposes creating universal design-based intergenerational spaces, introducing expertise-driven private outsourcing prioritizing field-teaching capabilities, and developing customized operating procedures linked to family programs and the Nuri curriculum.

This study presents an automated content analysis of 2,379 abstracts of research articles published in four major journals from 1997 to 2017. A total of 45 topics were extracted using the structural topic model (STM), a statistical text analytic method that allows us to infer latent topics from abstracts and to conduct statistical significance tests regarding the relationships between topic prevalence and abstract features. We found that while some topics (e.g., public health or online social movement) demonstrate increasing trends, others (e.g., third-person effect and communication strategies) reveal decreasing trends; authors in non-US-based institutions are more likely than those affiliated with US-based institutions to focus on the societal consequences of media (e.g., agenda-setting effect or public deliberation). Additionally, interesting relationships were found between topic prevalence and the number of article authors (e.g., popular topics among multi-author papers are lab-based experiments or large-scale campaign studies). Finally, topic-journal associations were identified.

본 연구는 윤석열 정부 출범(2022년 5월) 이후 3년간의 국회 외교통일위원회 회의록을 대상으로 구조적 토픽 모형(STM)을 적용하여 한국 외교안보 정책의 의제 설정과 담론 변 화를 실증적으로 분석하였다. 2022년 5월부터 2025년 4월까지의 회의록 52건을 분석한 결 과, 11개의 주요 토픽이 도출되었으며, '국정감사 및 예산·법률안 처리'(16.0%), '통일 및 재 외동포 정책'(13.8%), '강제징용 판결과 피해자 보상 이슈'(13.7%)가 상위 의제를 차지하였 다. 정권 초기에는 경제안보의 가치 연대 노선 및 역사문제와 남북관계가, 중기에는 환경, 안보, 경제 주권 이슈가, 말기에는 전략안보와 통일정책 이슈가 주요 의제로 부상하였다. 정당별 분석에서는 진보진영이 일본 관련 역사·환경 이슈를 통한 정부 견제에, 보수진영이 제도적 기능과 안보전략에 집중하는 뚜렷한 정파적 차이가 확인되었다. 네트워크 분석을 통해 도출된 국가별 언급 빈도는 북한(1위), 일본(2위), 미국(3위), 중국(4위) 순으로 나타났 으며, 특히 일본 관련 이슈의 높은 비중은 윤석열 정부의 대일 정책이 지속적으로 논란의 중심이었음을 시사한다. 연결중심성 분석 결과, 보수진영은 '정책-예산-지원' 중심의 실용주의적 담론을, 진보진영은 '피해자-오염수-강제징용' 중심의 규범적 담론을 형성하였다. 본 연구의 분석틀과 결과를 활용한다면 이재명 정부와 이에 대응하는 국회의 외교정책의 방향과 핵심 주제를 파악할 수 있을 것이다.

This study analyzes agenda-setting and discourse changes in South Korea's foreign and security policy by applying Structural Topic Modeling (STM) to 52 meeting minutes of the National Assembly's Foreign Affairs and Unification Committee from May 2022 to April 2025. The analysis yielded 11 major topics, with 'National Audit and Budget/Legislation Processing' (16.0%), 'Unification and Overseas Korean Policy' (13.8%), and 'Forced Labor Ruling and Victim Compensation Issues' (13.7%) as top agenda items. Time-series analysis revealed shifting priorities: unification policy and historical issues in the early period, Fukushima contaminated water and economic security in the middle period, and strategic weapons and extended deterrence in the later period. Party-based analysis confirmed partisan differences, with progressives focusing on Japan-related historical and environmental issues to check the government, while conservatives emphasized institutional functions and security strategies. Network analysis showed country mention frequencies as North Korea (1st), Japan (2nd), United States (3rd), and China (4th), with Japan's high proportion indicating the Yoon administration's Japan policy remained controversial. Degree centrality analysis revealed conservatives' pragmatic discourse centered on 'policy-budget-support' versus progressives' normative discourse on 'victims-contaminated water-forced labor.' This analytical framework can help identify future foreign policy directions under different administrations.

Metaverse is an immersive 3D virtual environment, a true virtual artificial community in which avatars act as the user's alter ego and interact with each other. If we do not manage the hype for the metaverse, which has recently been receiving a surge in interest, the metaverse will fail to cross the chasm. In this study, to provide stakeholders with insights for the successful introduction and growth of the 3D immersive next-generation virtual world, metaverse, we analyzed user-side interest, media-side interest, and research-side interest. For this purpose, in this study, search traffic, news frequency and topic, and research article frequency and topic were analyzed. The methodology and results of this study are expected to provide insight for the stable success of metaverse transformation and the coexistence of the real world and the virtual world through hyper-connection and hyper-convergence.

본 연구는 지방재정 연구의 동향을 분석한 선행연구가 부족하고 지방재정을 포함한 행정학 전반에 걸친 연구동향 분석에 있어 방법론적 논의가 미흡하다는 인식에서 출발하였다. 이를 보완하고자, 본 연구는 지방재정 연구의 동향을 구조적 토픽모델링(STM)을 활용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. STM은 탐색적인 분석결과를 제시하는데 그치는 기존의 토픽모델링의 한계를 보완한 모델로서 변수 간의 관계를 검증하는 설명적 연구가 가능하다. 분석결과, 1) 19개의 토픽이 도출되었으며 전통적인 지방재정 토픽의 발현율은 전반적으로 높게 나타나지만 추세적으로 하락하고 있고, 보다 특정화된 주제가 점차 증가하는 추세를 보이고 있다. 2) 최근 발현율이 상승하고 있는 지방채무, 지방분권, 재정건전성, 지방교육재정 토픽은 인구감소로 인한 지방소멸의 문제와 연결되어 있다는 점에서 앞으로도 관심이 집중되는 연구 주제가 될 것으로 예상된다. 3) 회귀분석에서는 8개 토픽에서 발현율의 시계열적 선형관계가 유의하고, 5개 토픽에서 집권정당(보수/진보)에 따른 차이가 검증되었다. 4) 한 논문에 특정 토픽이 동시에 나타날 가능성을 의미하는 상관관계 결과에서는 특정 주제 간 연계성이 확인되어 지방재정 연구를 포괄적으로 이해하는데 유용한 정보를 제공하였다.

This study started from the recognition that there was not only a lack of previous studies analyzing research trends in local public finance, but also a lack of methodological discussion in public administration. To complement this, we analyzed the research trends in local public finance using Structural Topic Modeling (STM). As a result of the analysis, 1) 19 topics were identified, and the rate of traditional local public finance topics was high overall, but trending downward. On the other hand, research on more specific and targeted topics showed a gradually increasing trend. 2) The topics that had been recently increasing were local debt, decentralization, fiscal soundness, and local education finance. Since these topics were related to the disappearance of local governments due to population decline, this is expected to be a subject of intense research interest in the future. 3) Regression analysis with publication time and the ruling parties as an explanatory variable confirmed a time-series linear relationship for eight topics and showed a variation according to the ruling parties in five topics. 4) The results of the correlation analysis, which indicated that certain topics might co-occur in a paper, provided useful information for a comprehensive understanding of local public finance research.

이 연구는 사회서비스원 정책 보도의 프레임 분석을 세 가지 흐름과 방식으로 시도했다. 우선정책 프레임에 대한 선행 연구를 참고하여 연역적 방식으로 ‘경제적 이득/손실’, ‘정책 추진/ 반대’, ‘갈등/책임’ 프레임을 도출한 후 2010년 9월 1일부터 2019년 12월 10일까지 보도된 사회서비스원 정책 관련 기사 1,354건에 대한 구조적 주제모형 분석 결과에 따른 28개의 토픽을 분류했다. 이 결과를 바탕으로 의미연결망 분석을 수행하여 귀납적 방식으로 ‘정부의 고용확대 정책에 따른 일자리 창출’, ‘대통령 국정 공약 과제’ 등의 프레임 18개를 도출했다.최종적으로 이것을 내용분석의 분석틀로 활용하여 언론사에 따른 프레임 강조 양상을 분석했다. 시기별 프레임 비중과 논조 분석도 추가적으로 수행했다. 우리는 이러한 분석 결과를 정책 이슈관리 측면에서 해석하고 논의했다.

This study attempted to analyze news frames in the coverage of Social Service Agency policy in three flows and methods. First of all, ‘Economic gain/loss’, ‘Policy promotion/opposition’, and ‘Conflict/responsibility’ frames were deductively drawn from previous studies on the policy frame. Given these frames, structural topic modeling was then used to derive 28 topics from 1,354 news articles reported from September 1, 2010 to December 10, 2019. Second, drawing on the topics, semantic network analysis was performed to inductively derive 18 frames such as ‘job creation according to the government’s employment expansion policy’ and ‘president’s state-led pledges’. These frames were then used as a manual coding scheme for content analysis. Drawing on this method, we analyze various frame modality in respect of news company's political orientation, period by regime, and tone of news reporting. We interpreted and discussed the results in terms of policy issue management.

이 연구는 우리나라 중앙일간지의 미세먼지 보도의 특징을 검토하기 위해, 전통적인 내용분석 방법을 사용해서 분석유목을 정해 놓고 뉴스 프레임을 확인한 결과를 ‘자료기반적’ 방법으로 구조적 주제모형(STM)을 적용해서 뉴스 프레임을 추출한 결과와 비교했다. 먼저, 2013년 1월부터 2017년 5월까지 3,636개의 미세먼지 관련 보도를 대상으로 구조적 주제모형을 적용한 결과 30개의 잠재적 주제를 찾아냈는데, 여기에 군집분석을 적용해서 5개의 주제적 뉴스 프레임을 구성했다. 덧붙여 전체 기사 중 300개 미세먼지 기사를 표집해서, 이로부터 재해관련 선행연구에서 검토한 주제적 요소를 분석유목을 삼아 연구자가 직접 코딩하는 방식으로 프레임을 규정했다. 두 가지 프레임 분석 결과를 비교해서 ‘자료기반적’ 뉴스 프레임 추출 방법의 가능성을 검토했다. 최종적으로 구조적 주제모형을 적용한 뉴스 프레임을 이용해서 미세먼지 보도에 나타나는 주제적 프레임의 분포가 언론사에 따라, 그리고 시기별로 다르게 나타났음을 확인했다. 연구결과에 기초해서 한국 언론의 미세먼지 재해 보도가 보이는 ‘파편화된 보도’ 현상의 함의를 논의했다.

Employing two different methods of finding news frames in the coverage of fine-dust disaster, this study explored the ways in which major newspapers reported fine-dust from 2013 to 2017 in South Korea. The traditional way of identifying news frames is to conduct content analysis with a pre-defined set of frames considered to be themes and other related textual features. In addition to employing this traditional content analytic method, this study also undertook an algorithmic approach to finding underlying themes of a news corpus using the technique of structural topic modeling (STM), which made it possible to make a comparison between the results from the two approaches. Five different sets of underlying topics, defined as news frames in this study, were identified from a corpus comprising of 3,636 fine-dust related articles. Four different thematic news frames were found using a manual coding of news frames on 300 cases systematically sampled from the 3,636 articles. Similarities and dissimilarities between two sets of frames were examined and accounted for by methodological factors concerning data-driven vs. concept-driven content analysis. The findings of frame distributions across different news media and time periods were discussed in terms of media factors as well as issue characteristics of the fine-dust disaster.

Purpose: In this article, we investigate the emergence and success of start-ups in the e-commerce and online business sectors during the COVID-19 pandemic using structural topic modeling (STM). Composition/Logic: STM is a statistical technique that utilizes natural language processing (NLP) to identify patterns and trends in large text data. We analyzed business description text data from 7,933 start-ups founded between 2018 and 2021, sourced from the Crunchbase database. Findings: Our STM analysis identified four sectors?financial technology (fintech), educational technology (edtech), event planning, and social platforms?that we term the “COVID hot sectors,” which experienced significant growth during the pandemic. To further explore these findings, we conducted supplementary analyses using start-up funding data and the Google Community Mobility Report. Originality/Value: Our results suggest that the rise of the COVID hot sectors may have been influenced by social distancing and mobility restrictions during the pandemic and that start-ups in these sectors attracted increased attention from investors and stakeholders after the outbreak. This study has implications for understanding entrepreneurship during times of crisis and the business models of e-commerce and online start-ups.

This study explores how foreign tourists perceive Korean cuisine by analyzing English-language YouTube video contents through Structural Topic Modeling (STM). Leveraging a large corpus of user-generated content, we uncover key themes that shape international visitors' culinary experiences and cultural interpretations. The STM analysis identifies latent topics such as street food, communal dining, BBQ culture, food aesthetics, and authenticity. These findings reveal how tourists engage emotionally and symbolically with Korean food, highlighting the role of performative and visual elements in shaping food-related narratives. This study makes contributions the literature by applying computational methods to cultural tourism research and offers practical insights for enhancing Korea’s food tourism branding in the digital era.

본 연구는 코로나19 팬데믹 상황이 심각하였을 때, 대중들의 관심도가 높은 코로나19 백신과 관련한 대량의 언론 보도 프레임을 분석하여, 위기커뮤니케이션의 핵심 요소로서 바람직한 언론의 역할과 방향성을 모색하기 위해 수행되었다. 본 연구의 기간은 코로나19 백신 개발이 가시화되기 시작한 2020년 11월부터 2021년 6월까지 8개월이며, 연구 대상은 대중 신뢰도 및 이용도 순위에 따라 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레로 설정하였다. 결과의 정확성 및 효율성을 제고하기 위해 최신 빅데이터 연구 기법인 구조적 토픽 모델링(STM) 및 의미연결망 분석 기법을 활용하였다. 연구결과, 구성 단어들의 명확한 군집도 및 중심성 분석값을 기반으로 각 언론사 당 16개 프레임, 총 64개의 유의미한 프레임이 도출되었다. 또한 프레임의 구성 정도 및 내용에 대한 차이를 확인하기 위해 4개 언론사를 비교 분석하였으며, 모든 언론사마다 유의미한 차이가 없음을 확인하였다.

This study was conducted in the context of the Covid-19 pandemic by analyzing a large amount of press report frames regarding the Covid-19 vaccine which is of great public interest, in order to explore the role and direction of trusted media as core elements of crisis communication. The study period lasted for eight months beginning in November 2020 when the development of the Covid-19 vaccine was in progress until June 2021. Set-up as research subjects were the Chosun Ilbo, Joongang Ilbo, Dong-A Ilbo and Hankyoreh according to their public confidence rankings and number of readers.The analysis method used structured topic Modeling (STM) and semantic network analysis. As a result, based on a clear cluster of word structures and a central analysis value, a total of 64 relevant frames, 16 for each news company, were gathered. In the third phase a comparative analysis of the four news companies was carried out to verify the organizational degree of the frames and substantial differences.

코로나-19 발생 이후 2년간 중국에서는 효과적인 방역 정책, 백신 개발 등 긍정적인 사건이 있었으며, 이 상황은 국제사회로부터 관심을 끌어, 중국에 관한 언론 보도에 나타난 관점이나 방향에도 일정 부분 변화가 있었을 것으로 예상할 수 있다. 본 연구는 이 가능성에 초점을 맞춰, 중국과 인접한 국가로 긴밀히 협력해온 한국을 연구 사례로 선정했다. 구체적으로 본 연구는 코로나-19 발생 시점부터 2년간에 한국 언론이 코로나-19를 포함해 중국 전반에 관한 현안을 어떻게 보도했는지를 분석하고자 한다. 분석 결과, 본 연구는 코로나-19 시기에 보수, 진보, 중도 신문이 보도한 중국 관련 기사에서 주제와 프레임 유형을 찾아냈고, 코로나-19 진행과 관련해 4개 단계를 구분해 이들 개념이 변화한 양상을 분석했다. 연구방법으로 2020년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 ‘중국’을 검색어로 사용해 보수 신문인 중앙일보, 진보 신문인 한겨레, 중도 신문인 한국일보 누리집에서 기사 3,592건을 추출한 다음 프로그래밍 언어인 R로 구조 토픽 모델링을 실시했다. 이 결과, 3개 신문별로 상위 10개의 뉴스 주제와 6개 유형의 프레임을 발견했으며, 4개 단계별로 주제와 프레임이 달라지는 정도를 분석했다. 이들 신문이 사용한 프레임은 문제 해결, 경제 효과, 인간 흥미, 갈등, 국제 위협, 국제 발전이었는데, 이 중에 코로나-19 발생, 중국인 범죄사건처럼 부정적 정서를 일으킬 수 있는 사건이나 이슈에 관한 인간 흥미 프레임이 가장 많았다. 차이점으로 중앙일보와 한겨레는 문제 해결 프레임을 사용해 중국 정부가 책임 있는 모습을 보였다고 보도한 반면에 한국일보는 이를 강조하지 않았다. 경제 효과 프레임에서 중앙일보와 한국일보는 중국이 보유한 큰 경제 시장과 발전 잠재력을 강조했지만, 한겨레는 코로나-19가 중국 경제에 안 좋은 영향을 미친다고 보도했다. 인간 흥미 프레임에서 중앙일보는 코로나-19 대응책처럼 긍정 정보에 주목했으나, 한겨레와 한국일보는 코로나-19 확진과 사망 사건 등 부정 정보를 더 많이 다뤘다. 갈등 프레임에서 한겨레는 중국이 국민 자유를 박탈한다는 부정적 모습에 집중했으나, 한국일보는 중국 영토가 불가침이며 존엄하다는 점에 주목했다. 1단계부터 4단계까지 이들 신문 보도에 드러난 주제의 유인가를 보면, 전체적으로 중국에 부정적인 태도를 보인 주제가 더 많았다. 따라서 부정적으로 인식되는 중국 이미지를 개선하는 정책 노력이 필요하다.

In the two years since the outbreak of COVID-19, there have been positive events such as effective quarantine policies and vaccine development in China, and as this situation has attracted attention from the international community, it is expected that there will be some changes in the perspective or direction of media reports on China. This study focuses on this possibility and selects Korea as a case study, which has been closely cooperating with China as a neighboring country. Specifically, this study aims to analyze how the Korean media reported on current issues related to China in general, including COVID-19, for two years from the time of the outbreak of COVID-19. As a result of the analysis, this study identified types of themes and frames in news stories about China produced by conservative, liberal, and independent newspapers in South Korea during the Post-COVID-19 Era. It further analyzed the changes in the themes and frames in four stages relating to the status of COVID-19. As its methods, the study applied a structural topic modeling to 3,592 stories containing the term China, which it collected from the homepage of each newspaper from January 1, 2020, to December 31, 2021. A conservative outlet was JoongAng Ilbo with a liberal outlet being Hankyoreh, and an independent outlet being Hankook Ilbo. The analysis yielded 10 top themes and 6 types of frames and identified the degree to which these variables varied in the stages. Problem-solving, economic effect, human interest, conflict, international threat, and international development comprised the frames, among which the dominant was the human interest frame focusing on the COVID-19 incident, Chinese crime, and other negative events or issues. Differences emerged. JoongAng Ilbo and Hankyoreh relied on the problem-solving frame for portraying the responsibility of the Chinese government, while Hankook Ilbo did not emphasize it. In terms of economic effect, JoongAng Ilbo and Hankook Ilbo highlighted China’s large economic market and its development potential, while Hankyoreh focused on the negative effect of COVID-19 on the Chinese economy. Regarding the human interest frame, JoongAng Ilbo was concerned with such positive information as governmental responses to the disease, while Hankyoreh and Hankook Ilbo highlighted such negative information as the COVID-19 infection and death. By using the conflict frame, Hankyoreh criticized China for depriving its people of freedom, and Hankook Ilbo was concerned about the inviolability and integrity of China as a country. During the four stages, these newspapers used themes showing a negative stance toward the country. So, the Chinese government needs to start a policy for improving this negative image.

본 연구는 사회학적 취향에 관한 연구의 주요 토픽을 파악하고 토픽 간 관계와특성을 알아보기 위해 구조적 토픽 모델링(STM)을 활용했다. 연구 대상은 1990년부터 2024년까지 발표된 사회학적 취향을 주제로 한 국외 학술 논문 197편이며, 각 논문의 초록을 분석하여 주요 토픽 8개를 도출하였다. 토픽 주제는 1) Musical preferences and dislikes, 2) Leisure and cultural boundaries, 3) Family and musical taste, 4) Social class and leisure taste, 5) Generations and cultural practices, 6) Musical taste and social relationships, 7) Art and cultural capital, 8) K-Pop and fandom로 나타났다. 토픽 발현율 분석 결과, T4, T6, T5, T7이 상위토픽을 차지하였다. 시간에 따른 토픽 동향은 T6이 지속해서 높은 발현율을 보였으며, T8은 최근에 증가하는 추세를 보임을 알 수 있었다. 연구 결과, 사회학적취향은 문화자본과 계급, 세대 간 문화 차이, 온라인 공동체, 취향의 사회적 역할등의 큰 범주로 구분됨을 알 수 있었다. 본 연구는 사회학적 취향에 관한 연구를종합적으로 이해하고 미래 연구 방향을 탐색하는 기초자료를 제공하였다는 데 의의가 있다.

This study employed Structural Topic Modeling (STM) to identify the main topics in sociological taste research and to understand the relationships and characteristics between these topics. The research analyzed abstracts from 197 international academic papers on sociological taste published between 1990 and 2024, resulting in the identification of eight main topics: 1) Musical preferences and dislikes, 2) Leisure and cultural boundaries, 3) Family and musical taste, 4) Social class and leisure taste, 5) Generations and cultural practices, 6) Musical taste and social relationships, 7) Art and cultural capital, and 8) K-Pop and fandom. Analysis of topic prevalence revealed that topics T4, T6, T5, and T7 were the most prominent. Examining topic trends over time showed that T6 consistently maintained a high prevalence, while T8 demonstrated an increasing trend in recent years. The research findings indicate that sociological taste studies can be broadly categorized into areas such as cultural capital and class, generational cultural differences, online communities, and the social role of taste. This study contributes to the field by providing a comprehensive understanding of research on sociological taste and offering foundational data for exploring future research directions. Its significance lies in its holistic approach to analyzing trends and relationships within sociological taste research.

본 연구는 대량의 미디어 데이터를 대상으로 주요한 주제들을 찾아내고, 그 주제들의 시계열적 변화 양상을 파악하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 『황성신문』의 논설을 대상으로 구조적 토픽모델링과 공기어 네트워크 분석을 활용하여 주제의 시계열적 변화를 살펴보았다. 구조적토픽모델링 기법을 통해 30개의 주요 단어 군집인 토픽을 추출하였으며, 연도를 기준으로 상승하는 주제와 하강하는 주제, 특정 연도에서 피크를 보이는 주제 등 몇 가지의 패턴들을 확인할수 있었다. 또한, 주요한 토픽 내에서의 시기별 단어의 구성을 살펴봄으로써 주제의 변화 양상을파악할 수 있었다.

The main purpose of this study is to propose a method of topic extraction using topic models and a co-word network to analyze time-series news data. To investigate the topic trends, this study employed structural topic model (STM) and extracted 30 topics from articles in Hwangsungshinmun. Based on the results of the STM, rising and shrinking topical trends were detected. By using co-word network analysis, the changes to the word context were identified. The topic of ‘enlightenment’ was detected as a rising trend, and co-occurring vocabularies increased over time.

본 연구는 2003년 이후 대한민국 대통령 연설문을 대상으로, 정권 이념(보수⋅진보)에 따라 언론 관련 담론의 구조와 시대적 변동을 실증적으로 규명하였다. 대통령기록관 연설문 3,479편 중 언론 관련 150편을 선별하고, 구조 토픽 모델링(STM: Structural Topic Modeling)을 적용하여 연도와 이념을 공변량으로 투입함으로써 담론의 주제 구성과 이념⋅시기별 변동 패턴을 동시에 추정하였다. 이를 통해 기존 연구가 개별 사례 분석에 머물렀던 한계를 넘어, 대통령 언론 담론의 내적 구조와 변화의 방향성을 정량적으로 제시하였다. 분석 결과, 대통령의 언론 담론은 △미디어 산업 △언론의 자유⋅책무 △언론 제도 개혁 △언론 친화 제스처의 네 주제로 구조화되었으며, 보수 정권은 산업⋅성장 중심의 로고스(Logos) 담론을, 진보 정권은 규범⋅제도 중심의 에토스(Ethos) 담론을 중시하였다. 시계열적으로는 ‘언론의 자유⋅책무’가 감소하고 ‘미디어 산업’이 상승하여, 대통령 언론관이 규범 중심에서 관리⋅산업 중심으로 전환되는 추세가 확인되었다. 이는 대통령의 언어가 정치적 리더십 수행(self-performance)의 수단으로 기능하며, 한국 정치 담론이 민주주의의 언어에서 산업⋅효율의 언어로 재편되는 구조적 변동을 실증적으로 입증한 결과라고 할 수 있다.

This study empirically examines how the South Korean presidents’ discourses on the press have been structured and transformed according to political ideology since 2003. From 3,479 presidential speeches archived in the National Archives, 150 texts related to the press were selected and analyzed using the Structural Topic Modeling(STM). By incorporating ideology (conservative vs. progressive) and year as covariates, STM enabled the simultaneous estimation of topic composition and temporal?ideological variation, thereby addressing the limitations of previous case-based analyses. The results show that presidential media discourses were structured around four major themes: media industry, press freedom and responsibility, institutional reform, and symbolic gestures of affinity. Conservative presidents emphasized growth- and industry-oriented logos appeals, while progressive presidents highlighted normative and institutional ethos appeals. Over time, “press freedom and responsibility” declined as “media industry” discourse expanded, indicating a long-term shift from value-centered to management and industry-centered orientations. These findings demonstrate that presidential language functions as a form of political self-performance, evidencing the broader economization of political discourse in which the rhetoric of democracy and public values has gradually been replaced by the language of efficiency and industrial growth.

본 연구는 군 정신전력 관련 기고문에 나타난 주제의 변화를 텍스트 빈도분석과구조적 토픽 모델링(STM)으로 분석했다. 2001년부터 2025년 3월까지 국방일보에게재된 10,738개의 기고문 중, ‘정신’, ‘정훈’, ‘무형전력’, ‘병영생활’ 키워드가 포함된3,928개 기고문을 식별해 9개의 토픽을 추출했다. 이를 정신전력교육 기본교재 발간주기에 따라 6개 기간으로 구분해, 기간별로 사용된 토픽의 변화를 비교했다. 텍스트 빈도분석 방법으로 명사 단어의 상위출현 빈도를 확인한 결과 ‘훈련’, ‘교육’, ‘부대’는 전 기간에 걸쳐 매우 높은 빈도로 사용되었다. 이는 군의 교육훈련과부대·조직 운영의 중요성이 변함없이 유지되고 있음을 시사한다. 2008년 이후 ‘전투’ 가 2017년 이후에는 ‘전쟁’이 사용된 빈도가 높았다. ‘북한’은 2014년부터 사용 빈도가 완전히 감소했다. 이는 안보 환경 인식의 변화와 연계된 정신전력의 아젠다가 전환되었음을 보여주는 중요한 지표다. 구조적 토픽 모델링(STM)을 사용해 추출한 9개의 토픽을 시기별로 비교한 결과‘군생활’, ‘임무수행’, ‘부대교육’, ‘국가관’, ‘가족’ 토픽은 전 기간에 걸쳐 유효한 주제였다. ‘군생활’ 토픽은 대부분의 기간에서 활발하게 사용됐다. ‘가족’ 토픽은 과거 가장 상위권 토픽이었으나, 꾸준히 감소하는 경향을 보였다. ‘임무수행’ 토픽은 2000년부터 현재까지 꾸준히 증가하고 있는 것으로 나타났다. ‘부대교육’ 토픽은 2013년부터 꾸준히 높은 비중을 보였다. ‘사고예방’ 토픽은2019년대 잠깐 상승했다가 다시 감소했다. 이러한 시기별 토픽의 변화는 시대 상황에 따라 이슈 전환이 역동적임을 알 수 있다. 이번 연구는 지난 2020년에 수행한 연구 기반으로 데이터의 폭을 확대하고 시점에 따른 장기적인 추세와 변화 양상을 탐색했다. STM을 통해 기존 주제 모델링 접근 방식의 한계를 해결하고 해석의 명확성을 높였다. 여기에 정신전력교육 기본교재의 발간 주기를 기준으로 기고문의 게재일을 메타데이터로 활용해 시간 흐름에 따른토픽의 변화와 맥락을 더욱 정교하게 파악했다. 이러한 연구의 확장으로 연구 결과의 설명력 향상을 도모하고, 정신전력에 대한 사람들의 생각과 관점이 어떻게 표현되고 있는지 밝혔다. 이를 통해 정신전력 연구에 대한 이해와 향후 정신전력 효과연구에 대해 시사점을 제공했다.

This study investigates the thematic evolution of discourse on military mental force enhancement by applying text frequency analysis and Structural Topic Modeling (STM) to a large corpus of opinion articles. Drawing from 10,738 articles published in The Korea Defense Daily between 2001 and March 2025, the research identifies a targeted subset of 3,928 articles containing keywords such as “spirit,” “mental force,” “intangible force,” and “barracks life.” By incorporating the publication timelines of the official Military Mental Force Manual as a metadata covariate, the study captures long-term trends and variations in narrative emphasis within military public discourse. Initial text frequency analysis reveals that the nouns “training,” “education,” and “unit” consistently appear as dominant terms across all examined periods, underscoring the persistent institutional focus on preparation, pedagogy, and organizational cohesion. Notably, references to “combat” begin to rise significantly after 2008, with the term “war” showing marked growth post-2017. Meanwhile, mentions of “North Korea” begin to decline sharply around 2014. These lexical shifts suggest evolving security narratives and changing doctrinal priorities within the military information environment. The STM analysis identifies five primary thematic clusters?‘view of military life,’ ‘mission performance,’ ‘unit education,’ ‘patriotism,’ and ‘family’? each of which shows varying degrees of prominence across six distinct time periods. The topic of ‘family,’ previously dominant in early periods, has steadily diminished over time, while the theme of ‘mission performance’ has shown continuous growth since 2000. ‘Unit education’ has remained a consistently salient topic, particularly after 2013, whereas ‘accident prevention’ showed a temporary spike around 2019 before declining again. These patterns reflect the dynamic interplay between institutional narratives and the broader sociopolitical environment, with discourse adjusting in response to internal and external events. Expanding upon a 2020 predecessor study, this research extends the analytical framework by enlarging the dataset, refining temporal granularity, and integrating policy-relevant metadata. Although exploratory in scope, the study provides an empirical foundation for understanding the long-term evolution of military mental force discourse. Furthermore, the findings offer valuable insights for policymakers, educators, and strategic communicators seeking to align mental power doctrine with the needs and perceptions of a modern military force.

Purpose: This study aimed to investigate healthcare consumers' interest in patient safety on social media using structural topic modeling (STM) and to identify changes in interest over time. Methods: Analyzing 105,727 posts from Naver news comments, blogs, internet cafés, and Twitter between 2010 and 2022, this study deployed a Python script for data collection and preprocessing. STM analysis was conducted using R, with the documents' publication years serving as metadata to trace the evolution of discussions on patient safety. Results: The analysis identified a total of 13 distinct topics, organized into three primary communities: (1) "Demand for systemic improvement of medical accidents," underscoring the need for legal and regulatory reform to enhance accountability; (2) "Efforts of the government and organizations for safety management," highlighting proactive risk mitigation strategies; and (3) "Medical accidents exposed in the media," reflecting widespread concerns over medical negligence and its repercussions. These findings indicate pervasive concerns regarding medical accountability and transparency among healthcare consumers. Conclusion: The findings emphasize the importance of transparent healthcare policies and practices that openly address patient safety incidents. There is clear advocacy for policy reforms aimed at increasing the accountability and transparency of healthcare providers. Moreover, this study highlights the significance of educational and engagement initiatives involving healthcare consumers in fostering a culture of patient safety. Integrating consumer perspectives into patient safety strategies is crucial for developing a robust safety culture in healthcare.

본 연구는 ‘무엇을 감사할 것인가’라는 문제의식을 바탕으로 주택도시보증공사에 대한 언론보도 내용을 분석하여 감사주제 도출을 시도하였다. 언론보도 분석을 위해 2024년 1월부터 2024년 11월까지 약 1년간 주요 언론사가 주택도시보증공사와 관련하여 보도한 기사를 수집하여 구조적 토픽 모델링(Structural Topic Modeling)을 실시하였다. 분석결과, ESG경영, PF보증, 전세보증금반환보증, 전세사기특별법, 청렴․윤리경영, 기금대출상품, 아파트 분양가 통계, 도시정비사업, 든든전세사업 등 총 9개 토픽이 도출되었다. 또한 각각의 토픽은 발현율이 높은 상태에서 지속되는 주제, 발현율이 낮은 상태에서 유지되는 주제, 발현율이 특정 시점에 집중되는 주제 등으로 유형화되었으며, 토픽발현율의 특성에 따라 감사 전략을 차별화할 수 있는 가능성이 확인되었다. 본 연구는 증거기반 내부감사(evidence-based internal audit)의 일환으로, 언론보도 빅데이터 분석을 체계적으로 실시하고 감사계획 수립까지 연계할 수 있는 실무적 프레임워크를 제시한다는 점에서 정책적․실천적 함의를 갖는다.

This study addresses the question “What Should We Audit?” by analyzing news coverage of the Korea Housing & Urban Guarantee Corporation(HUG) to derive internal audit topics. Articles published by major media outlets between January and November 2024 were collected and analyzed using Structural Topic Modeling(STM). The analysis yielded nine topics?ESG management; project finance (PF) guarantees; Jeonse deposit return guarantees; the Special Act on Jeonse Fraud; integrity and ethics management; fund-backed loan products; pre-sale apartment price statistics; urban regeneration projects; and the Deundeun Jeonse program. Each topic’s time varying prevalence was then profiled and classified into persistently high prevalence, persistently low prevalence, and spike type patterns concentrated at specific points in time. These patterns indicate the feasibility of differentiating audit strategies according to topic prevalence characteristics. As part of evidence-based auditing, the study proposes a practical framework that systematically links news big data analytics to pre-audit planning and audit topic selection, offering both policy and practical implications.