원자력 에너지에 대한 인식 차이 분석: 전문가와 대중 비교를 위한 BERTopic 활용 프레임워크 - 홍채영; 이한솔; 강주영 (지능정보연구, 2024)
최근 기후 변화와 에너지 안보 문제가 심각해지고 있어 에너지 정책이 중요한 역할을 한다. 원자력 에너지 정책은 전문 가와 다양한 이해관계자들의 의견 조율을 통해 수립되지만, 전문가들의 의견이 더 큰 비중을 차지할 수 있다. 전문가 의견 비중이 높은 에너지 정책은 기술적 측면이 강조되어 안전, 환경 등의 사회적 측면이 부족할 수 있다. 또한 5년 주기로 수 립하고 시행되기 때문에 대중의 의견을 파악하고 반영하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구는 에너지 관련 신문 데이터를 활용하여 전문가 의견을 수집하고, 원자력 관련 영상 댓글을 활용하여 대중의 의견을 수집한다. BERTopic으로 토픽 모델 링하고 토픽별 감성분석을 통해 각 그룹의 인식을 파악한다. 전문가와 대중의 인식 비교 결과, 두 그룹 모두 사용후핵연료 관리, 에너지 전환 정책, 탈원전 정책, 오염수 방류, 기후위기와 탄소중립 추진, 청정 수소에너지와 핵융합 등에 대해 유사 한 인식을 보였다. 긍정적 인식은 관리 필요성과 청정에너지에 대한 관심에서 나타났으며, 부정적 인식은 경제적 손실, 환 경 오염, 재생에너지 한계 등에서 공통적으로 나타났다. 또한, 전문가들은 기술적, 정책적 문제점과 가능성에 집중하는 반 면, 대중은 일상적 영향과 안전에 대해 민감하게 받아들이는 차이점이 존재하였다. 이러한 공통점과 차이점을 반영하여 경제적 손실과 사회적 갈등을 최소화하고, 장기적이고 지속가능한 에너지 전환 정책을 수립하며, 미래 에너지에 대한 혁 신적 기술에 대한 연구와 투자가 필요하다는 결론을 도출하였다. 이는 전문가와 대중의 인식을 비교 분석할 수 있는 프레 임워크를 제시함으로써 균형잡힌 정책 수립이 가능하게 할 것이며 에너지 정책의 신뢰성과 수용성을 높이는데 중요한 역 할을 할 것으로 기대된다.
Keywords: Nuclear Energy; Perception; Text Mining; BERTopic; Sentiment Analysis; 원자력 에너지; 인식; 텍스트 마이닝; BERTopic; 감성분석