Earticle

본 연구는 <뉴스 공장>을 둘러싼 개별 언론사별 보도 내용을 파악하여, 여러 해에 걸친 미디어 간 아젠다 설정과 미디어화를 추적하는 연구이다. 인터미디어 아젠다 이론과 미디어타이제이션 이론을 적용하여 뉴스 미디어 간 보도 내용을 비교 분석하였다. 이를 위해 전산사회과학 방법의 다양한 연구 방법을 적용하였 는데, 우선 서포트 벡터 머신 기계학습을 통해 언론사 고유의 보도 내용을 추출 분류하였다. 그 다음, 구조적 토픽모델링을 통해 언론사별 보도 내용 주제와 보 도 주제의 시계열 변화를 살펴보았다. 이후, 연결망 분석을 통해 구체적인 보도 내용을 파악하고자 하였고, 연구 자료로는 빅카인즈 기사 리드를 활용하였다. 중앙일보, 한국일보, 국민일보, 한겨레, 서울신문, 경향신문, 세계일보 신문의 경우 2016년부터 2021년까지 그리고 동아일보와 조선일보의 경우는 2018년부 터 2021년까지 기사를 분석하였다. 분석 결과, <뉴스 공장>의 보도와 관련하여 인터미디어 아젠다 설정이 나타났는데 대부분 <뉴스 공장>의 이슈를 받아 재생 산하는 방식이었다. 다만 조선일보의 경우 꾸준히 미디어타이제이션을 통해 <뉴스 공장>에 대한 이슈화를 지속적으로 보이는 경향을 보였다. 연구 결과를 종합하면, 조선일보의 미디어타이제이션과 다른 뉴스 미디어의 보도 방식이 결 합하면서 <뉴스 공장> 프로그램의 담론이 확대 재생산되는 영향력 확대와 동시에, 미디어타이제이션에 따른 <뉴스 공장>에 대한 문제제기가 확대될 수 있는 기반 역시 동시적으로 조성되었다.

This study aims to comprehend the intermedia agenda setting and mediatization of news with the News Factory program. The study used three methodologies. First, using support vector machine method of supervised machine learning, the unique reporting contents of media companies were extracted and classified. Second, using structural topic modeling, time series changes in reporting contents were analyzed. Lastly, semantic network analysis is used to identify reporting trends. Nine national daily newspapers from 2016 to 2021, with the exception of Dong-A Ilbo and Chosun Ilbo which data set is only available between 2018 and 2021, were analyzed. According to the analysis, Chosun Ilbo has consistently mediatized News Factory program. Other media were more akin to yellow journalism in their coverage of News Factory's social issues. The study advances political communication and journalism by demonstrating how to use various computational social science methods to compare and analyze media coverage between media companies in terms of intermedia agenda and mediatization.

본 연구의 목적은 군사혁신(RMA: Revolution in Military Affairs)에 관한 양적 담론 분석의 한 종류인 구조토픽 모델(STM: Structural Topic Model)을 통해 한국 군사혁신의 독특성을 탐색하고 국방 분야 발전에 주는 함의를 도출하는 것이다. 사회적 환경이 구성원 간 상호작용의 패턴에 영향을 주며 상호작용의 패턴에는 구성원의 관념이 내재해 있다는 이론을 적용하여 한국의 특수한 안보환경이 한국 군사혁신 담론에 영향을 주었을 것이라는 가설을 설정했다. 가설의 검정을 위해 2000년부터 최근까지 출판된 군사혁신 관련 연구 논문의 텍스트 데이터를 수집한 후, 양적 담론 분석의 한 종류인 STM을 활용하여 군사혁신 담론에 내재한 토픽을 추출했다. STM 분석 결과는 본 연구에서 제시하고 있는 가설을 강력히 지지하고 있다. 한국의 군사혁신 담론에는 군사혁신의 개념과 관련된 토픽이 더 많이 출현하는 것으로 나타났으며 전략적 수준의 미국 군사혁신과 연관된 토픽 및 4차 산업혁명과 관련된 중국 군사혁신에 대한 토픽이 덜 출현했다. 본 연구는 군사혁신 관련 전문가 집단 양성의 강화, 기술 중심적 접근의 회피, 전략적 및 국제정치적 맥락을 고려한 군사혁신을 추구해야 한다는 함의를 제시한다.

This study explores a structure of discourse regrading the Korean RMA(Revolution in Military Affairs) with STM(Structural Topic Model). Analyzing the discourse about the RMA has a great implication in terms of military and international politics, as well. To this end, we suggest a hypothesis that there exits an unique aspect in the Korean RMA comparing to others, due to a distinctive security environment. For testing the theoretical proposition, we collected text data from 220 academic articles about the RMA. The STM test results strongly support our hypothesis that the RMA discourse structure of South Korea is significantly different from it of all around the world. We found out that a topic regarding concept of RMA turns out to more likely appear in the Korean RMA discourse, while the topics about the U.S. and Chinese RMA on a strategic and international level less likely emerge in it. Our test results provide several important policy directions for improving the South Korean Security.

본 연구는 역대 대통령의 통일 관련 연설문을 분석하여 ‘통일’에 관한 의제가 대통령별로 어떤 맥락과 목적에서 사용되어왔는지를 경험적인 방법으로 비교하는 것을 목적으로 한다. 분석을 위해 본 연구에서는 구조적 토픽 모형을 사용하여 대통령별로, 남북 주요 합의 시점별로 토픽을 추출하고 토픽의 등장 확률을 분석하였으며, Word2Vec을 사용하여 맥락에 대한 분석을 시도하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 구조적 토픽 모형 분석 결과 대통령에 따라 연설문에 나타나는 토픽의 종류와 등장 확률에는 공통적인 경향과 차별적인 경향이 동시에 존재하였다. ‘평화 통일’과 ‘경제 성장’ 토픽은 공통적으로 등장하였으며, 그 외 토픽은 대통령별·남북 주요 합의 시점별로 상이한 모습을 보였다. 둘째, 통일 관련 토픽들의 등장 확률은 노태우 대통령의 집권을 전후로 하여 급격히 변화하는 모습을 보였다. ‘평화 통일’ 토픽은 증가하는 반면, ‘민족 통일’ 토픽은 감소하는 모습을 보여 통일에 대한 담론의 변화를 찾아볼 수 있었다. 셋째, Word2Vec 분석에서는 대통령이 ‘통일’이라는 용어를 평화적인 관점에서 사용하였던 것으로 나타났으나 6.25전쟁을 겪은 이승만 대통령과 북핵 위기를 겪은 노무현 대통령에게서는 달랐던 것으로 나타났다. 또한 김영삼 대통령부터는 연설문 속에서 ‘통일’을 공존공영과 협력의 관점으로 다루고 있음을 발견할 수 있었다.

The purpose of this study is to analyze unification speeches of presidents and to compare them in an empirical way in what context and purpose the agenda for ‘Unification’ has been used by each president. For analysis, this study uses a structural topic model to extract topics for each president and each major inter-Korean agreements‘ time, and analyze the probability of topic appearance, and tried to analyze the context using Word2Vec. The analysis results are as follows. First, as a result of structural topic model analysis, there were both a common tendency and a differential tendency in the types and appearance probability of topics appearing in speeches according to the president. Topics of ’Peaceful unification’ and ‘Economic growth’ appeared in common, while other topics showed different appearances by president and by major inter-Korean agreements’ time. Second, the probability of the appearance of unification-related topics changed rapidly before and after President Roh Tae-woo took office. The topic of ‘Peaceful unification' increased while the topic of 'National unification' decreased, suggesting a change in the discourse on unification. Third, Word2Vec analysis showed that the president used the term 'unification' from a peaceful point of view, but it was found that it was different from President Rhee Syngman, who suffered the Korean War, and President Roh Moo-hyun, who suffered the North Korean nuclear crisis. In addition, after President Kim Young-sam, it was found that ‘Unification’ was treated from the perspective of co-exitence and co-prosperity and cooperation in the presidential speeches.

목적 본 연구의 목적은 지구과학 교과 수업에 가상현실(VR) 콘텐츠를 활용하여 학습자의 학업 정서에 미치는 영향을 알아보고 학생들의 학업 정서 반응에 대한 구조적 토픽 모형(STM)을 분석하여 이들의 상관 관계를 분석하였다. 방법 이를 위하여 과학고등학교 학생 54명을 대상으로 지구과학 교과 수업에 가상현실(VR) 콘텐츠를 활용하여 수업을 진행하였다. 학업 정서 변화를 측정하기 위하여 학업 정서 사전⋅사후 검사를 수행하였고, 학생들의 학업 정서 반응에 대한 구조적 토픽 모형(STM) 분석을 위해 학생들의 반응을 자유롭게 텍스트로 표현하도록 하였다. 수집된 자료는 대응표본 t-검정 분석과 텍스트 마이닝의 구조적 토픽 모형(STM) 분석을 하였다. 결과 학업 정서에 대한 사전⋅사후 대응표본 t-검정 결과 가상현실(VR) 콘텐츠를 지구과학 교과 수업으로의 적용은 학업 정서에통계적으로 유의한 차이가 있었고, 학업 정서 중 긍정 정서를 증가시키고, 부정 정서를 감소시킴에 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 아울러 학업 정서에 대한 구조적 토픽 모형(STM) 분석 결과 긍정 정서가 증가되었을 때 “VR 파노라마를 통한 지질 단원 학습”에대한 토픽 발현 확률이 통계적으로 유의하게 높았고, 부정 정서가 감소되었을 때 “체험을 통한 이해, “VR파노라마를 통한 지질 단원학습”, “지질 구조 학습”에 대한 토픽 발현 확률이 통계적으로 유의하게 향상되는 것으로 나타났다. 결론 이러한 결과를 근거로 지구과학 교과 수업에 가상현실(VR)콘텐츠의 적용은 학생들의 학업 정서 중 긍정 정서를 향상시키고부정 정서를 감소시킬 수 있다. 또한 구조적 토픽 모형 분석 결과에서 나타나듯이 학업 정서 변화로 인하여 지질 단원 학습에 대한토픽 발현 확률의 향상됨을 통해 지구과학 교과 수업에 교수 학습 방법으로 활용될 수 있음을 시사한다.

Objectives The purpose of this study was to investigate the effect on learner’s academic emotion by using virtual reality (VR) content in the Earth science class, and to analyze their correlation by analyzing the structural topic model (STM) of the students' academic emotional response. Methods For this purpose, a class was conducted using virtual reality (VR) contents in the earth science subject for 54 science high school students. In order to measure changes in academic emotion, pre- and post- academic emotion tests were performed and For the structural topic model (STM) analysis of students' academic emotional responses, students' responses were freely expressed in text. The collected data were analyzed by paired t-test and text mining structural topic model (STM) analysis. Results As a result of the pre- and post- paired t-test on academic emotions, the application of virtual reality (VR) content to Earth science subjects had a statistically significant difference in academic emotions and Among academic emotions, there was a statistically significant difference in increasing positive emotions and decreasing negative emotions. In addition, as a result of structural topic model (STM) analysis of academic emotions, when positive emotions were increased, the probability of topic expression for “geological unit learning through VR panorama” was statistically significantly higher, When negative emotions were reduced, it was found that the probability of topic expression for “understanding through experience,” “learning of geological units through VR panorama”, and “learning of geological structures” was statistically significantly improved. Conclusions Based on these results, the application of virtual reality (VR) content to earth science subjects can improve positive emotions and reduce negative emotions among students' academic emotions. In addition, as shown in the structural topic model results, the improvement of topic expression probability for geological unit learning due to changes in academic sentiment suggests that it can be used as a teaching/learning method in earth science subject classes.

지방재정은 오랫동안 행정학 연구에서 중요한 주제로 다루어져 왔으며, 공공부문에서 지방재정이 차지하는 비중이 지속적으로 증가하면서 그 중요성이 더욱 부각되고 있다. 그러나 지방재정 연구의 흐름을 체계적으로 분석하고 이를 국외 연구와 비교하여 이론적 발전을 고찰한 연구는 여전히 부족한 상황이다. 본 연구는 국내 지방재정 연구의 이론적 발전과 현재 위치를 평가하기 위해, 구조적 토픽모형을 사용하여 국내외 학술지에 게재된 지방재정 연구경향을 분석하고, 지방재정 분야의 재정연방주의, 지방재정조정제도, 지방재정관리 관련 국내외 연구들을 광범위하게 비교하여 한국 지방재정 연구의 동향과 변화를 이해하고 이를 통해 앞으로의 연구 방향을 제시하였다. 먼저, 한국적 맥락의 적실성을 높이기 위한 지방재정 연구가 필요하다. 지방재정 연구는 북미 기반의 재정연방주의 이론에 기초하고 있어 한국의 제도적 맥락에 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 우리나라 제도에 맞게 이론과 현상을 재조명하고 한국적 맥락에 적용할 수 있도록 하는 노력이 무엇보다 중요할 것이다. 둘째, 지방재정의 다양한 이론적･규범적 모형의 작동기제에 관한 다양한 연구가 필요하며, 특히 정치적･제도적･행태적 요인에 따른 변화를 분석함으로써 학문적 확장뿐만 아니라 실무와 학문을 연계하는 심도있는 논의가 필요하다. 셋째, 지방재정이 추구하는 가치의 목표설정과 갈등･균형의 정도를 논의하는 연구가 필요하다. 지방재정제도들은 각각 다양한 행정가치를 추구하는 바, 제도운영에 있어 행정가치의 갈등 상황을 분석하는 한편 이를 종합적으로 조망하고 상이한 가치 간 갈등의 해소에 대한 연구는 무엇보다 중요한 주제이다. 마지막으로 지방재정 연구에서 실증모형 설정의 타당성과 내생성 문제는 매우 중요하며, 이를 해결하기 위한 준실험적 접근의 방법론 연구가 필요함을 향후 연구과제로 제시하였다.

Local public finance has long been an important topic in public administration research, with its significance growing as the proportion of local finance within the public sector continues to increase. However, there remains a lack of systematic analysis of local public finance research with a focus on comparing domestic and international research. This study explores the theoretical development and current position of local public finance research in Korea by using structural topic modeling and content analysis in the area of fiscal federalism, local fiscal adjustment systems, and local fiscal management. Our findings suggest future directions for local public finance research as follows. Firstly, it is necessary to conduct local finance research that enhances relevance within the Korean context. Secondly, more studies are needed on the mechanisms of various theoretical and normative models in local finance. Thirdly, studies on setting goals, addressing conflicts, and balancing the values pursued by local public finance are required, because local finance systems seek various administrative values. Lastly, ensuring the validity of empirical model specifications and addressing issues of endogeneity are critical in local finance research. This study suggests that future research should focus on methodological approaches, such as quasi-experimental designs, to address these challenges.

본 연구는 구조적 토픽 모델을 이용하여 2013년부터 2022년까지 수행된 국내 품질경영 관련 연구의 연구 패턴과 연구 동향을 분석하였다. 수집된 논문 데이터를 바탕으로 구조적 토픽 모델과 회귀분석을 적용하여 연구 패턴과 연구 동향을 분석하고, 모듈화 알고리즘을 적용하여 토픽 네트워크의 커뮤니티를 분석하였다. 본 연구의 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 구조적 토픽 모델을 적용한 연구결과에 따르면 품질경영 분야의 연구동향은 20개 토픽을 구성하는 것으로 나타났다. 둘째, 프로세스 개선 토픽과 고객 만족도 토픽은 연구 비중이 감소하는 추세에 있는 cold topic으로 분석되었고, 데이터 분석 토픽과 예측 모델 토픽은 연구비중이 증가하는 추세에 있는 hot topic으로 분석되었다. 셋째, 토픽 네트워크에 대한 커뮤니티 분석결과에 따르면 연구동향을 구성하는 20개 토픽은 7개의 커뮤니티를 형성하는 것으로 나타났다. 본 연구는 연구자들에게 품질경영 분야 연구동향을 파악하고 연구방향을 탐색하여 추세를 예측하는데 도움을 제공할 것으로 기대된다.

This study analyzed the research patterns and trends of domestic quality management-related research conducted from 2013 to 2022 using the structural topic model. Based on the collected paper data, we applied structural topic model and regression analysis to analyze research patterns and research trends, and applied a modularity algorithm to analyze the community of the topic network. The results of this study are summarized as follows. First, according to research results applying the structural topic model, research trends in the quality management field were found to consist of 20 topics. Second, the process improvement topic and customer satisfaction topic were analyzed as cold topics with a decreasing research proportion, while the data analysis topic and prediction model topic were analyzed as hot topics with an increasing research proportion. Third, according to the results of community analysis of the topic network, the 20 topics that make up the research trend were found to form 7 communities. This study is expected to provide researchers with help in predicting trends by identifying research trends and exploring research directions in the field of quality management.

본 연구는 목적은 전기차에 대한 소비자 인식을 다각도로 이해하기 위해 대한민국 탄소중립 선언일(2020년 10월28일)을 기점으로 약 2년간의 소비자 생성 온라인 커뮤니티 게시글을 수집하여 구조적 토픽 모델(STM) 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, STM 토픽모델링 결과 ‘주행감 및 주행음’, ‘소형 전기차에 대한 소비자 니즈’ 등의 새로운 주제를 포함한 총 19개의 토픽이 도출되었다. 둘째, 긍․부정 반응과 토픽 관계 분석한 결과 긍정 토픽은 7개, 부정 토픽은 8개, 중립 토픽은 4개로 나타났다. 이와 같은 결과로 내연기관차에서 전기차로 전환되는 과도기에 소비자는 긍정 그리고 부정 반응을 동시에 나타내는 양가적인 태도를 파악할 수 있었다. 셋째, 계층적 클러스터링 분석으로 6개의 클러스터(‘전기차 배터리 이슈’, ‘자동차 산업 패러다임 전환에 대한 담론’, ‘전기차 충전 이슈’, ‘혁신제품에 대한 소비자 관심’, ‘경제적 비용과 혜택’, ‘대안 탐색 및 비교’)를 도출하였으며, 토픽 간 상관관계 분석을 통해 요인 간의 관계 패턴을 규명함으로써 전기차에 대한 소비자 인식 구조를 파악할 수 있었다. 마지막으로, 시간과 긍․부정 반응의 상호작용 효과 분석을 통해 토픽별 소비자 반응의 종단적 추이 변화를확인했다. 전반적으로 전기차의 정숙한 주행음이나 가속 성능과 같은 혁신적 특성에 대해서는 긍정적 인식이 증가하나, 보조금 정책과 전기차 사고에 대해서는 부정적 반응이 증가하여 아직 개선점이 필요함을 시사했다. 본 연구는전기차 관련 소비자 인식에 대한 이해를 확장하여 후속 연구의 이론적 발판을 마련하였으며 향후 기업의 전기차 개발과 정부의 정책 개선 방안을 소비자 중심으로 모색하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

This study examines consumer perceptions of EVs(Electric Vehicles) by analyzing online community posts about 2 years from the date of the Carbon Neutral Declaration of Korea (October 28, 2020) using the structural topic model(STM) to understand consumer perceptions of EVs(Electric Vehicles) from multiple perspectives. The STM results uncovered 19 topics including new topics such as ‘Driving Feeling and Sound’, ‘Consumer Needs for Small EVs’. Second, there were 7 positive, 8 negative, and 4 neutral topics, implying consumers have ambivalent responses toward EVs. Third, the 19 topics were categorized into 6 clusters including ‘EVs Battery Issue’, ‘Discussion on the paradigm shift in the automobile industry’, ‘EVs Charging Issue’, ‘Consumer Interest in Innovation Products’, ‘Economic costs and benefits, ‘Explore and compare alternatives’ and the topic correlation analysis identified relation pattern among factors. Lastly, the analysis of the interaction effect of time and positive-negative response confirmed longitudinal changes in consumer responses to each topic. Overall, consumers' positive responses increased due to innovative factors like low noise and acceleration, however negative responses also increased for subsidy policies and EVs accidents, suggesting improvements remain to be made. This study has academic implications recognizing consumer perceptions of EVs beyond the existing theoretical frameworks and also has practical implications for automakers and the government.

This study explores Lee Byung-cheol's management philosophy; he was the chairman of the Samsung business group and is considered to have made a significant contribution to Korea's modern economy. His ideas can still have relevance for economic leaders today who are struggling to survive amid the world's great powers. Unlike previous studies based on qualitative research methods, this study quantitatively analyzed Lee's management philosophy using text mining techniques. In particular, a total of 536 ideologies were analyzed through structural topic modeling. A comprehensive review of his ideas, broken down into 70 topics, revealed some major ideas that had been overlooked in previous studies. Some of the ideas revealed a statistically significant increase or decrease in the likelihood of utterance over time. Moreover, the philosophical content differed statistically depending on whether the audience was from within an organization or from the general public. Finally, this paper comprehensively summarizes Lee's philosophy and presents its implications.

6.25 전쟁 휴전 직후 한국과 미국은 동맹 관계를 형성하고, 70년 동안 이 관계를 관리하며 유지해 왔다. 본 연구는 탈냉전기 국제체제 및 동맹 구성국의 상대적 힘의 변화라는 동맹 관계 유지에 부정적인 조건에도 불구하고 동맹이 유지되는 현상에 의문을 갖고 동맹 유지 및 동맹 변화의 원인에 대한 해답을 찾고자 했다. 구조의 변화가 객체의 관념에 영향을 준다는 구성주의 프레임을 한미동맹의 변화에 적용했다. 담론분석의 연구방법을 활용하여 양국이 공유하는 동맹 관념이 담겨있는 문서의 맥락이 어떻게 변화했는지를 추적했다. ‘한미안보협의회의’ 공동선언문 53건의 문서에 나타난 텍스트 정보를 활용하여 자연어 분석의 한 종류인 ‘구조토픽모델(STM: Structural Topic Model)’ 분석을 통해 냉전기와 탈냉전기 양국이 공유하는 동맹 관념에 구조적 차이가 존재한다는 사실을 확인했다. 분석의 결과 냉전기에는 ‘동맹 관계의 유지’라는 맥락이 가장 중요한 동맹 관념이었고, 탈냉전기에는 ‘협력의 장기적강화’라는 맥락이 가장 중요한 관념임을 발견했다. 관계 유지에 불리한 물질적 조건 에도 불구하고 동맹 구성국이 공유하는 관념의 변화가 동맹 관계에서 파생하는 군사적 권위와 자원 배분의 변화를 이끌었으며, 이를 통해 관계가 유지 및 강화될 수 있다는 결론을 얻었다.

This paper examines the causes of the enduring alliance between South Korea and the US, which celebrates its 70th anniversary in 2023. Despite significant changes in the international order and relative capabilities of the two countries, the alliance has persisted. This study explores why the alliance has endured, focusing on shared ideational factors between South Korea and the US. Applying a constructivist framework, we hypothesize that changes in the international system have influenced the two countries’ ideas about the alliance, which in turn have led to changes in military authority and resource allocation. To test this hypothesis, we analyze 53 Security Consultative Meeting(SCM) documents, which contain agreed resolutions generated by annual conferences between the two countries. Using the Structural Topic Model(STM), we find that while the main ideational theme during the Cold War era was “maintaining the alliance,” in the post-Cold War era, it has become “strengthening long-term cooperation.”

오늘날 한국사회에서 혐오라는 표현은 표적집단에 대한 차별적 의견과 신념, 차별에서 이어지는 사회적 배제를 포괄하는 개념으로써 사용되고 있다. 2000년대에 이르러 혐오의 개념은 사회문화적 현상으로서 받아들여지고 있으며, 선행연구에서는 언론에서 사용되는 혐오 표현이 의제설정의 역할로서 사회 전체의 갈등 의제에 영향을 미칠 수 있다는 점을지적하고 있다. 한편, 2020년 시작된 코로나19 사태는 한국사회의 혐오담론에 있어 새로운 전환점이 되고 있다. 코로나19의 확산 과정에서 발생한 불안과 공포에 따라 확진자의 출신국가 혹은 지역, 소속 집단에 대한 혐오 표현이 나타나고 있는 것이다. 이 연구는 코로나19확산 이후 한국 언론매체를 중심으로 나타난 갈등담론을 파악하고, 언론 매체의 특성에 따라 각기 다른 형태의 보도가 이루어지는지를 살펴보기 위해 구조적 토픽 모형(STM)을 활용하여 분석을실시하였다. 분석 대상은 2020년 1월부터 12월까지 작성된 기사들 중 ‘혐오’ 키워드로 검색된 13,397건의 기사이다. 분석 결과, 여성 및 소수자 관련 4개 토픽, 코로나19 관련 2개 토픽, 동물, 혐오시설, 이주민 등 총 19 개의 토픽이 도출되었다. 이후 도출된 토픽 중 한국사회에서 진행된 혐오 담론과 직접적인 연관성을 가진 9개의 토픽을 대상으로 토픽 발현비중을 확인하였다. 분석 결과 각각의 토픽에 따라 매체의 특성에 따른발현 비중의 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 페미니즘 토픽의 경우 몇몇의 방송매체를 중심으로 높은 기사 비중이 나타났으며, 소수자관련 토픽의 경우에도 매체별 기사 비중 차이가 유의미하게 나타났다. 또한 코로나19 관련 혐오 뉴스의 경우 비주류 매체에서 관련된 내용을적극적으로 다루고 있다는 점을 확인하였다. 분석 결과를 바탕으로 한국 언론매체의 특성이 혐오 의제 설정에 미치는 영향을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 한국 언론매체에서 생산되는혐오 기사는 각각의 주제나 이슈에 따라 발현 비중의 양상이 다르게 나타났다. 둘째, 언론 매체의 이념성향에 따른 혐오 기사의 비중 차이는토픽에 따라 각기 다른 형태를 보여주고 있었다.

This study used the Structural Topic Model (STM) to identify conflict discourse centered on Korean media after the spread of COVID-19, and to examine whether it is reported differently depending on the characteristics of each media. Among the articles written from January to December 2020, 13,397 articles were found with the keyword "hate." As a result of the analysis, a total of 19 topics were derived; there were four topics related to women and minorities, two topics related to COVID-19, and the other topics are related to animals, hate facilities, and immigrants. Among the topics derived afterwards, the proportion of topic expressions was checked for nine topics that were directly related to the discourse of hatred in Korean society. As a result of analysis, it was found that there was a significant difference in the expression ratio according to the characteristics of the medium according to each topic. Based on the results of the analysis, the impact of the characteristics of the Korean media on the hate agenda setting is as follows. First, the hate-related articles produced by Korean media outlets showed different proportions of their manifestations according to each issue. Second, differences in the proportion of hate articles depending on the ideological orientation of the media showed different forms depending on the topic.

경제제재 강화 이후 북한의 대외경제 담론은 어떻게 변화했을까? 본 연구는 폰 조스트(von Soest)의 압력 방어 전략을 이론적 토대로 하여 김정은 정권의 대외경제 담론 변화를 탐색하였다. 2012년부터 2020년까지 북한 경제학술지인 『경제연구』에 게재된 대외경제 관련 논문 305편을 구조적 토픽모델(STM)로 분석하였다. 특히 경제제재가 강화된 2016년을 기준으로 북한 대외경제 담론의 구조적 변화를 검증하였다. 분석 결과, 제재 강화 이후 ‘대외무역’의 비중은 감소하고 ‘경제개발구’의 비중이 증가했다. 반면 ‘외부 세력(자본주의) 비판’은 감소하였다. 이는 김정은 정권이 제재 강화 이후 외부 세력 비판보다 내부 자원 활용과 개발 중심의 자립경제 강화라는 실용적 담론으로 전환했음을 보여준다. 이러한 결과는 폰 조스트가 제시한 권위주의 정권의 전형적 압력 방어 전략과 달리, 북한이 실용적 압력 방어 전략을 구사하고 있음을 시사한다.

This study aims to examine the evolution of the Kim Jong-un regime’s external economic discourse after the intensification of economic sanctions, drawing on von Soest’s(2023) theory of ‘pressure-proofing’. To this end, a Structural Topic Model(STM) analysis was conducted on 305 articles related to external economic affairs published in North Korea’s representative economic journal, Economic Research, between 2012 and 2020. Using 2016?the year economic sanctions were significantly reinforced?as a reference point, this study tested for structural shifts in the discourse. The analysis reveals that after the intensification of sanctions, the prevalence of topics related to ‘Economic Development Zones’ increased with statistical significance. Conversely, ‘Criticism of External Forces(Capitalism)’ exhibited a declining trend. This indicates that the Kim Jong-un regime shifted from ideological criticism toward a pragmatic discourse emphasizing self-reliant economic development based on internal resources. These findings suggest that, unlike the typical pressure-proofing strategies of authoritarian regimes proposed by von Soest, North Korea has employed a pragmatic pressure-proofing strategy in response to sanctions.

인공지능 기술의 발전은 활발한 안보 담론으로 이어지고 있다. 기술을 적극 활용하고자 하는 전략 담론이 지배적인 담론으로 떠오르고 있으며, 기술적 문제점을 논하는 평화 담론은 전문가들을 중심으로 부분적으로 나타나고 있다. 이 연구는 대한민국의 인공지능 관련 평화 담론이 어떻게 구성되어 있으며, 어떠한 요인에 의해 변화하는지 답하고자 한다. 이를 위해 2010년 1월부터 2024년 6월까지의 국내 인공지능 안보 관련 기사를 수집하여 구조토픽모델링을 활용해 분석하였다. 분석 결과 국내 평화 담론은 존재론적 위협 인식에 기반한 담론이 주를 이루었으며, 알파고와 Chat GPT로 대표되는 기술적 충격에 의해 평화 담론이 강하게 증가하는 것으로 나타났다. 더불어 우크라이나-러시아 전쟁 변수와 시간 변수는 해당 담론을 감소시키는 것으로 드러났다.

The development of artificial intelligence (AI) has sparked significant discussions within security discourse. Strategic discourse, which focuses on the active utilization of AI technology, dominates the conversation, while peace discourse remains largely confined to expert circles. This study aims to explore the nature of AI-related peace discourse and the factors influencing it. To achieve this, text data from Korean newspapers, spanning from January 2010 to June 2024, was collected and analyzed using structural topic modeling. The findings reveal that AI-related peace discourse in the Republic of Korea primarily revolves around existential threat perceptions, significantly influenced by technological events such as the AlphaGo and Chat GPT milestones. Additionally, the war in Ukraine and the passage of time have negatively impacted peace discourse.