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빅데이터 분석기법을 활용한 치유농업 관련 조례 분석

원문정보

Analysis of Healing Agriculture-Related Regulations Using Big Data Analytical Techniques

이신자, 김근현, 문여황, 이성실

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초록

한국어

본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 치유농업과 관련된 조례를 분석하고자 실시하였다. 분석방법으로는 국가법령정보센터에서 제공하는 데이터를 활용해 Python으로 데이터를 수집하였으며, 광역·기초단체에서 운용 중인 치유농업 조례 84건을 분석하였다. 4가지 분 석 기법을 활용하였으며 첫째로 워드클라우드 분석 결과 ‘위원, 위원회’의 언급이 가장 높 았다. 이는 치유농업 조례 운용에 있어 중요한 역할을 치유농업 전문가인 위원들이 맡아 시행 중에 있음을 파악하였다. ‘시장, 군수’와 같은 자치단체장에 대한 언급이 높았으며 위 원을 선정하여 권한을 부여하는 것을 확인하였다. 다음으로 N그램 분석 결과 ‘육성->지 원’이 가장 연결강도가 높게 나타났다. 이는 치유농업과 관련된 연구개발, 필요 시설, 인력 양성 등 다양한 방면에서 지원이 이루어지고 있음을 파악하였다. 토픽모델링 분석 결과에 서는 ‘전문가’가 가장 높게 도출되었다. 치유농업이 지속적으로 활성화 될 수 있도록 전문 가를 양성하는 것이 중요한 것으로 판단된다. CONCOR 분석 결과 ‘위원회’가 가장 높은 연결강도와 군집력을 보였으며 치유농업에 대한 전문지식과 경력을 가진 위원들이 위원 회를 구성하여 활성화에 기여하고자 하는 목적이 있음을 확인하였다. 마지막으로 연구의 한계점으로는 법조문 특유의 형식적 특성에 의한 분석일 확률이 높아 치유농업의 특수성 으로 해석하기 어려운 점이 있었다. 다만 텍스트마이닝을 활용하여 조례 연구가 부족한 상황에서 연구를 진행하였다는 점에서 큰 의의가 있다고 판단된다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 검토
1. 치유농업 관련 조례 운용 현황
2. 텍스트마이닝을 활용한 치유농업 관련 선행연구
3. 텍스트마이닝을 활용한 조례 관련 선행연구
Ⅲ. 연구 방법
1. 수집 및 정제
2. 데이터 분석 방법
Ⅳ. 분석 결과
1. 워드클라우드 분석 결과
2. N그램 분석 결과
3. Topic 분석 결과
4. CONCOR 분석 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌

저자정보

  • 이신자 李信子. 경상국립대학교 농업생명과학연구원 학술연구교수
  • 김근현 金根賢. 전주시의회 입법정책팀 정책지원관
  • 문여황 文汝晃. 경상국립대학교 동물생명융합학부 정교수
  • 이성실 李誠實. 경상국립대학교 응용생명과학부(BK21) 정교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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