ㅁ 개요
– Embedded Topic Modeling을 활용한 정량적인 디지털 전환 역기능 이슈 구체화

ㅁ 추진배경
– 체계적‧정량적 방법론을 활용한 국내 및 국외 디지털 전환 관련 역기능 이슈 파악 필요

ㅁ 추진방법(국내 이슈 분석)
– (개요) 당시 국내에서 사회적으로 가장 크게 이슈가 됐던 디지털 전환의 역기능 사례(‘이루다’ 케이스)를 정량분석하여 이에 관련된 세부 위험 이슈들을 도출
– (방법론) BERT 아키텍처에 사전학습된 언어모델을 활용한 Embedded Topic Modeling
– (데이터) 2020.11.01 ~ 2021.04.30. 기간에 이루다 사건을 다룬 국내 언론 기사 1,329개 (전처리 후: 1,100개)
– (분석결과)

ㅁ 추진방법(국외 이슈 분석)
– (개요) 주요국을 중심으로 언론기사에서 다루어진 디지털 전환의 주요 기술별/국가별 역기능 세부 위험 이슈들을 도출
– (방법론) BERT 아키텍처에 사전학습된 언어모델을 활용한 Embedded Topic Modeling
– (데이터) ) 2020.01.01 ~ 2021.08.23. 기간에 (미국, 중국, 유럽, 일본에서) 보도된 디지털 전환의 주요기술(인공지능, 빅데이터, 5G 네트워크, IoT, 블록체인)의 위험/역기능/문제 등을 다룬 언론기사/사설 2,175,893개 (전처리 후: 349,076개)
– (분석결과)

: 전체

: 미국

: EU