earticle

영어

The signification of the study which is about predicting future risk factors and responding to risks comes to the fore as the society has been rapidly changing. The foresight studies are almost conducted through expert panel, but in the case of the study targeting ‘disaster’ that implies the uncertainty and complexity, it could reach the limit for expert’s subjective judgment. In this study, main topic mining and the deduction of social risk issues were conducted using text mining targeting news data. Social risk issues were examined with climate change adaptation policy. So it was considered that the suggested method could supplement the expert’s opinion objectively. Most deducted social risk issues were matched to climate change adaptation policy. So, if the suggested methodology is modified and supplemented, the data based foresight studies for disaster will be conducted effectively.

한국어

사회가 복잡해지고 빠르게 변화함에 따라 미래의 위험요소를 예측하고 대응하는 연구의 중요성이 대두되고 있다. 현재 미래예측 연구는 주로 전문가 패널을 구성하여 진행되는데, 재난과 같이 시·공간적으로 불확실성과 복잡성을 함축하고 있는 주제의 경우 전문가의 주관적 판단의 한계에 부딪힐 수도 있다. 본 연구에서는 뉴스를 대상으로 텍스트마이닝을 하여 주요 토픽을 추출하고 사회위험 이슈를 도출하였으며, 도출된 사회위험 이슈를 국가 기후변화 적응대책과 비교 검토하여 본 논문에서 제시한 방법이 전문가의 의견을 객관적으로 보완할 수 있는지를 검토하였다. 도출된 대부분의 사회위험 이슈는 국가 기후변화 적응대책과 매칭되었으므로, 추후 본 연구에서 제시한 방법론을 수정․보완한다면 데이터 기반의 미래 재난 예측 연구를 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 사료된다.