표제지

초록

목차

제1장 서론 15

제1절 연구 배경 15

제2절 연구 목적과 연구 질문 19

제2장 이론적 논의 26

제1절 사회적 이슈와 이슈관심주기이론 26

1. 사회적 이슈의 개념 26

2. 이슈관심주기이론 28

제2절 의제설정 이론 35

1. 전통적인 의제설정 이론 35

2. 의제설정 효과의 외적 요인들 39

3. 2차(속성) 의제설정 효과 43

4. 의제설정 효과와 그 결과적 영향 47

5. 의제설정이론의 적용 52

제3절 한국 현대 과학기술사 개관 53

1. 주요 공간물(公刊物)에 관한 리뷰 53

2. 『과학기술 50년사』 제작 상의 쟁점과 내용 체계 61

3. 『과학기술 50년사』 편찬 목적 및 기획 방향 66

4. 『과학기술 50년사』 목차별 구성원칙 및 방향 67

5. 『과학기술 50년사』 편찬의의와 한계 71

제4절 사회문제에 대한 새로운 인식프레임 75

1. 부조화 패러다임(Mismatch Paradigm)의 등장 75

2. 부조화 프레임의 두 유형 : 지체형 부조화와 미비형 부조화 77

제3장 연구 방법 79

제1절 텍스트 데이터(Text-as-data) 분석기법 79

1. 텍스트 데이터(Text Data) 정의와 특징 79

2. 텍스트 데이터(text-as-data) 분석과 활용 82

제2절 연구 진행 순서 84

제3절 데이터 수집과 데이터세트 구축 85

제4절 데이터 전처리 88

1. 텍스트 데이터(text-as-data) 차원 낮추기 88

2. 단어-문서(Term-Document Matrix) 행렬 구성 89

제5절 주제어 빈도분석 및 토픽 모델링(Topic Modeling) 90

1. 키워드 출현 빈도와 TF-IDF 빈도에 근거한 핵심 주제어 선별 90

2. 토픽 모델링을 통한 텍스트 분석 91

3. 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 92

제4장 과학기술 핵심 주제어 분석 94

제1절 빈도 분석과 핵심 주제어 선정 94

제2절 핵심 주제어 관심주기 분석 97

1. 지속어와 특정어 97

2. 이슈의 소멸률와 상승률 98

3. 이슈별 관심주기 분석 100

제5장 과학기술 토픽 분석 108

제1절 토픽 모델링과 시대별 토픽의 특징 111

1. 1970년대(1968-1979) 과학기술 토픽의 특징 112

2. 1980년대(1980-1989) 과학기술 토픽의 특징 113

3. 1990년대(1990-1999) 과학기술 토픽의 특징 114

4. 2000년대(2000-2009) 과학기술 토픽의 특징 119

5. 2010년대(2010-2018) 과학기술 토픽 도출 120

제2절 토픽의 유사도(Similarity) 분석 124

제3절 과학기술 토픽의 순환주기 분석 128

1. 8대 토픽 분류 : 기존 토픽의 재구조화 128

2. '정책·문화·인력' 분야 토픽 분석 130

3. 연구개발 분야의 토픽 분석 134

제6장 과학기술 토픽과 정책의제의 비교연구 140

제1절 정책지(policy knowledge)의 과학기술 의제 분석 140

1. 과학기술 종합행정과 기술개발 체계의 확립 시기(70년대)의 과학기술 의제 142

2. 기술드라이브정책과 국가연구개발체제의 확충 시기(80년대)의 과학기술 의제 143

3. 첨단기술개발을 위한 과학기술 전략추진 시기(1990년대)의 과학기술 의제 146

4. 창조, 혁신을 통한 과학기술 선도역량 강화('00년대 이후)의 과학기술 의제 149

제2절 과학기술 의제의 시대적 흐름 157

제3절 매체지의 토픽과 정책지의 과학기술 의제 비교 162

1. 매체지 토픽의 분류 162

2. '연구정책', '과학문화', '인력양성' 토픽의 내용분석 164

3. 매체지 토픽과 정책지 의제의 비교 169

제4절 토픽과 의제의 상호작용에 대한 분석 174

제7장 결론 및 고찰 176

1. 요약 176

2. 함의와 평가 182

참고 문헌 185

국내 문헌 185

국외 문헌 188

기타 자료 199

ABSTRACT 200

부록 202

표목차

표 1. 사회문제 분류 유형 27

표 2. 이슈관심주기의 주요 특성 32

표 3. 정부 과학기술 역사서 현황 54

표 4. 『과학기술 40년사』 목차 분량 및 표, 그림 수록 횟수 62

표 5. 『과학기술 50년사』 편찬물에 대한 외부 수요와 기대 66

표 6. 『과학기술 50년사』 전체 구성 체계 68

표 7. 『과학기술 50년사』 1편 시대사 69

표 8. 『과학기술 50년사』 2편 행정분야사 70

표 9. 『과학기술 50년사』 3편 과학기술 분야별 정책사(1) 72

표 10. 『과학기술 50년사』 3편 과학기술 분야별 정책사(2) 73

표 11. 사회문제 프레임의 이행 76

표 12. 부조화 유형에 따른 한국사회 문제 진단 78

표 13. 시대별 〈과학과 기술〉 발간 및 추출 건수 87

표 14. 단어-문서 행렬(Term-Document Matrix, TDM) 기본 통계값 90

표 15. 시대별 핵심 주제어(상위 30개) 96

표 16. 주제어의 등장과 소멸로 본 시대별 중심 주제 97

표 17. 핵심 주제어 시대별 추이 99

표 18. 핵심 주제어 소멸률과 성장률 99

표 19. 1970년대 핵심 주제어의 빈도수 추이 103

표 20. 1980년대 핵심 주제어의 빈도수 추이 104

표 21. 1990년대 핵심 주제어의 빈도수 추이 105

표 22. 2000년대 핵심 주제어의 빈도수 추이 106

표 23. 2010년대 핵심 주제어의 빈도수 추이 107

표 24. 시대별 과학기술 토픽 111

표 25. 1970년대 매체지의 과학기술 15대 토픽과 이슈 116

표 26. 1980년대 매체지의 과학기술 15대 토픽과 이슈 117

표 27. 1990년대 매체지의 과학기술 15대 토픽과 이슈 118

표 28. 2000년대 매체지의 과학기술 15대 토픽과 이슈 122

표 29. 2010년대 매체지의 과학기술 15대 토픽과 이슈 123

표 30. 시대별 상위 15대 토픽의 순위 by LDA(Latent Dirichlet Allocation) 127

표 31. 재구조화된 8대 토픽의 시대별 점유율 변화 129

표 32. 과학기술 50년의 주요 과학기술 의제 141

표 33. 1970년대 과학기술 의제와 주요 이슈 142

표 34. 1980년대 과학기술 의제와 주요 이슈 145

표 35. 1990년대 과학기술 의제와 주요 이슈 147

표 36. 2000년대 과학기술 의제와 주요 이슈 152

표 37. 2010년대 과학기술 의제와 주요 이슈 155

표 38. 정책지의 시대별 과학기술 의제 157

표 39. 8대 토픽유형과 15대 세부토픽 162

표 40. 매체지 과학기술 정책토픽과 상위 30개 주제어 163

표 41. 1970년대 '정책-문화-인력' 토픽과 주요 이슈 164

표 42. 1980년대 '정책-문화-인력' 토픽과 주요 이슈 165

표 43. 1990년대 '정책-문화-인력' 토픽과 주요 이슈 165

표 44. 2000년대 '정책-문화-인력' 토픽과 주요 이슈 166

표 45. 2010년대 '정책-문화-인력' 토픽과 주요 이슈 166

표 46. 시대별 '정책-문화-인력' 토픽과 주요 이슈 비교(표 41-45 재구성) 168

표 47. 시대별 연결된/단절된 토픽-의제 수 174

그림목차

그림 1. Downs' Issue Attention cycle(1972) 29

그림 2. 의제설정 전통적 이론 모형 38

그림 3. 정향욕구의 전제(Antecedents of need for orientation) 41

그림 4. 의제 설정과 부차적 효과의 과정 46

그림 5. 의제 설정효과와 영향에 대한 이론적 지도 48

그림 6. 현대사회의 변화 추세 77

그림 7. 고차원 텍스트 데이터 처리방법 81

그림 8. 연구 흐름도(Flowchar) 84

그림 9. 생성 모델 과정과 토픽 모델의 통계적 추론 문제 92

그림 10. LDA의 모델링 모형 93

그림 11. 시대별 주제어 소멸률 100

그림 12. 시대별 주제어 성장률 100

그림 13. 〈과학과 기술〉 1968년 1월호 목차(한문/영문 버전) 109

그림 14. 〈과학과 기술〉 2019년 12월호 목차 110

그림 15. 시대별 정책토픽의 변화('70년대→'10년대) 125

그림 16. 시대별 문화토픽의 변화('70년대→'90년대→'10년대) 125

그림 17. 시대별 인력토픽의 변화('90년대→'00년대) 126

그림 18. 과학기술 토픽별 점유율 130

그림 19. '정책·문화·인력(비 연구개발)'분야 시대별 토픽 점유율 131

그림 20. '정책' 범주의 토픽의 시계열 변화 132

그림 21. '문화' 범주의 토픽의 시계열 변화 133

그림 22. '인력양성' 범주의 토픽의 시계열 변화 135

그림 23. 시대별 '환경' 토픽의 변화 136

그림 24. 시대별 '거대과학' 토픽의 변화 137

그림 25. 시대별 '바이오' 토픽의 변화 137

그림 26. 시대별 '정보통신' 토픽의 변화 139

그림 27. 시대별 '소재' 토픽의 변화 139

그림 28. 시대별 'R&D 체제' 관련 의제 158

그림 29. 시대별 '과학문화' 관련 의제 159

그림 30. 시대별 '인력 양성' 관련 의제 160

그림 31. 시대별 '국가R&D사업'과 '산업육성' 관련 의제 161

그림 32. 시대별 '국가과학기술전략' 관련 의제 161

그림 33. 1970년대 매체지 토픽과 정책지 의제의 연관성 169

그림 34. 1980년대 매체지 토픽과 정책지 의제의 연관성 170

그림 35. 1990년대 매체지 토픽과 정책지 의제의 연관성 171

그림 36. 2000년대 매체지 토픽과 정책지 의제의 연관성 172

그림 37. 2010년대 매체지 토픽과 정책지 의제의 연관성 173

그림 38. 1970년대 IDM(intertopic distance map)과 30개 주제어(keywords) 203

그림 39. 1980년대 IDM(intertopic distance map)과 30개 주제어(keywords) 204

그림 40. 1990년대 IDM(intertopic distance map)과 30개 주제어(keywords) 205

그림 41. 2000년대 IDM(intertopic distance map)과 30개 주제어(keywords) 206

그림 42. 2010년대 IDM(intertopic distance map)과 30개 주제어(keywords) 207

 한국은 지난 50여 년 동안 세계적으로 유례를 찾기 어려운 압축 성장을 이뤄 냈다. 빈곤한 농업국가가 산업화를 통한 부국(富國)을 천명한지 반세기 만에 세계 일류 기술력을 보유한 경제 강국으로 발돋움한 것이다. 이러한 성공 요인의 하나로 과학기술의 역할을 꼽지 않을 수 없다. 우리 정부는 국가 혁신을 위해 일찍부터 과학기술의 중요성을 인식하여 과학기술 입국을 중요한 국가정책의 기조로 설정해 왔기 때문이다.

한국의 과학기술 시대는 1967년 과학기술처가 처음 설립된 해로 소급할 수 있다. 1970년대 들어서는 이공계 대학 확충과 국가연구단지(대덕연구단지)가 조성되고 국가연구개발사업이 확대되어, 한국은 부품과 소재기술의 자립을 넘어 현재 정보통신 분야에서 초일류 기술을 확보한 수준에 이르고 있는데, 이러한 한국의 과학기술 혁신 과정에 정부의 역할이 지대했다는 것이 학계의 정론이다. 그러나 국가과학기술 혁신과정에서 과학기술계의 역할과 기여를 고찰한 일부 학자들은 과학기술인들이 단지 수동적이지 않았으며 정부 과학기술 정책수립과 이행에 적극적으로 개입했음을 밝히는 데 노력해 왔다. 그러나 대부분 연구는 지금까지 정부가 시행해 온 과학기술 정책들을 총괄적으로 정리하고 평가하거나 그 일부를 상술하는 수준에 그쳐, 그러한 주장을 충분히 뒷받침하지 못해왔다.

이러한 문제의식 하에 본 연구는 일차적으로 웹페이지, 블로그, 전자저널, 이메일 등과 같은 비정형 택스트 데이터 분석에 유용성을 발휘해 온 텍스트 마이닝(text mining) 기법에 의거해 한국과학기술총연맹(과총)에서 1968년부터 발간한 월간지 〈과학과 기술〉 기사의 주제어(keyword)를 색출, 한국 과학기술 이슈의 동향을 파악해보고자 했다. 사회과학 분야의 대표적인 비형정 텍스트인 언론 기사는 사회적 여론을 반영하는 거울이자, 여론을 형성하는 현실규정적 속성을 지니고 있어, 언론학뿐만 아니라, 정치학, 경제학, 사회학 등 사회과학 전반에서 새로운 연구기법으로 활용되고 있다.

또한 이 연구에서는 텍스트 마이닝을 통해 추출한 이슈들에 토픽 모델링 기법을 적용해 동 기간 동안 과학기술계의 주요 토픽을 귀납적 방법으로 추출하였으며, 이들을 정부 공식 문건에서 추출한 정책 의제와 비교해 의제동학(agenda dynamics)적 관점에서 분석하였다.

먼저 〈과학과 기술〉로부터 출현빈도가 높고, 시대별 주제어의 편중성을 나타내는 TF-IDF(term frequency-Inverse document frequency) 지수값이 0.4이상인 최상위 30개 핵심 주제어(keyword)를 도출하였다. 핵심 주제어를 통해 추론한 시대별 주요 이슈는 다음과 같다. 1970년대는 '공업', '새마을 운동', '원자력', '오염' 등 개발과 오염이, 1980년대는 '정보통신', '과학기술부', '우주', 등 국가연구개발의 등장이, 1990년대는 '국제', '통신 시스템', '우주', '원자력' 등 거대기술과 정보통신기술의 부상이, 2000년대는 '우주', '연구원' '세포', '나노' 등 경쟁력의 근간인 원천기술이, 2010년대는 '국가', '미래', '창조', '우주', '나노', '유전자', '융합' 등 미래성장동력으로서의 유망기술들이 핵심 주제어로 나타났다.

이들 이슈의 관심주기를 분석한 결과 '지속형', '특정형', '소멸형'으로 구분해 볼 수 있다. '지속형' 이슈는 모든 시대를 관통해 과학기술인들의 관심을 모으는 이슈를 말한다. 여기에 해당하는 이슈로는 '원자력/우주', '국제', '학술/인력', '국민/문화' 등이 있다. '특정형'은 특정 시대의 사회상을 대표하는 이슈인데, 1970년대는 '새마을', '석유', '공장'이, 1980년대는 '과기부', '소재'가, 1990년대는 '일본', '컴퓨터'가, 2000년대는 '연구원', '세포', '중국'이, 2020년대는 '미래', '혁신'이 '특정어'에 해당한다. '소멸형'은 특정 시대 이후에는 소멸된 이슈를 의미하는데, 문제가 해결되었거나 다른 이슈와 통합되는 경우 등을 추론해 볼 수 있다. 1970년대 '새마을', 1980년대 '공장'이라든가 2000년대 '컴퓨터' 등이 있다.

이슈에 이어 과학기술계의 주요 토픽은 다항확률분포의 일종인 디리클레(dirichlet)분포와 베이즈 추론을 통해 주제어를 일정 수의 군집으로 분류하는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 통해 추출하였다. 토픽 수는 10개에서 20개까지 시행착오(trial and error)를 통해 해석의 유용성이 가장 우수한 15개 토픽으로 확정했다. 시대별 토픽의 특징은 다음과 같다. 1970년대는 국민계몽, 산업육성과 과학기술 행정제도, 새마을 운동이 주요 토픽으로 등장했다, 1980년대도 국민계몽, 산업육성은 동일하게 유지되었으나, 글로벌과 재료 토픽이 새로 등장한다. 2000년대는 연구개발 정책 토픽이 처음 등장한다. 연구개발 정책 토픽은 2010년대까지 꾸준히 관심도 측면에서 1위 토픽을 유지한다. 2000년대는 연구개발 사업관리 토픽이 처음 등장하고 2010년대에 들어서 정책에 이어 두 번째 토픽으로 상승한다.

토픽에 대한 관심도와 시대별 변화를 분석한 결과, 정책 토픽은 모든 시대를 통해 가장 높은 점유율을 보여 그에 대해 과학기술인계가 높은 관심을 지녀왔음이 판명되었다. 다만 2000년대 이후부터 문화 토픽들의 비중이 확대되어 두 토픽이 비슷한 점유율을 띠게 된다. 문화 토픽은, 초기 1970년대 새마을 운동과 함께 국민 과학화 운동에 힘입어 높은 관심과 점유율을 나타낸다. 이후 다소 관심이 줄어들었으나, 1990년대 과학 대중화 토픽이 재등장하더니, 2000년대는 정책 토픽에 이어 2위 토픽으로 급상승한다. 2010년대는 정책 토픽과 유사한 점유율을 보이며 PUR(Public Understanding of Research), 과학사 등 다수의 토픽이 새롭게 등장했다. 교육과 인력개발 토픽들은 1970년대는 교사확보, 기술자 양성이 주요 이슈였으며, 1980년대는 교사, 학습, 고등교육이, 1990년대는 연구인력, 2000년대는 연구인력, 이공계, 여성, 대학 수업 등이, 2010년대는 대학, 연구원, 학위 등이 높은 관심 이슈로 나타났다. 연구개발. 토픽의 경우, 1970년대 의료 토픽이 비중이 컸지만, 1980년대 정보통신, 생명공학, 2000년대는 우주개발이 독립 토픽으로 부상하였다.

마지막으로 맥콤스(McCombs)의 의제설정이론을 적용해 과학기술계의 담론과 정부의 과학기술 정책의제와의 상호작용 기제를 분석하였다. 과학기술 정책의제는 정부가 발간한 『과학기술 50년사』로부터 도출하였고, 과학기술계의 그것은 전술한 토픽분석에서 추출된 주제어로부터 추출하였다. 그 결과 과학기술계의 담론은 시대가 흐를수록 정책의제와 정합성이 높아지는 경향을 나타냈다. 특히 1990년대 이후부터 과학기술계 담론과 정책 의제가 모두 일치하고 있는데, 정치적 민주화가 촉발된 시기에 과학기술 정책의 제도 설정 기제가 크게 변화하고 있음을 추론할 수 있다.

과학기술계 담론의 관심도와 정부의 정책의제의 중요도 간에는 소정의 차이가 엄존했다. 즉, 과학기술계에서는 문화와 산업, 사회적 요소에 관심도가 높았던 반면, 정부의 정책의제는 국가전략과 행정체계가 중요한 의제를 차지하고 있었다. 또 하나의 특징은 일부 담론에서 나타나고 있는 정책의제의 선행성이다. 예를 들어 1970년대와 1980년대는 산업육성 담론, 2000년대와 2010년대는 과학문화 담론이 과학기술계에서 풍미한 후 다음 시대에 정책의제에서 비중이 늘어나는 경향을 보였다.

본 연구의 함의는 크게 다음 세 가지로 요약할 수 있다.

첫째, 과학기술이 비약적으로 발전해 온 지난 50년 동안, 과학기술계가 정부 정책의 수동적인 입장이 아니라 과학기술 정책과정에 적극적으로 관여하는 주체였음을 계량화된 수치로 입증할 수 있었다.

둘째, 과학기술 분야의 비정형적 자료에 대한 기존 분석의 한계를 보완할 수 있는 빅데이터 분석기법의 활용성을 확인할 수 있었다.

세째, 정부는 사회 변동성을 정확히 읽을 수 있는 빅데이터를 확보하고 이를 인공지능으로 실시간으로 분석하여 사회변화속도에 부응하는 빠른 정책결정을 할 수 있도록 국가 차원의 빅데이터 수집과 분석 노력이 확대해야 한다는 점을 지각할 수 있었다.

반면, 다음과 같은 점들이 본 연구의 한계로 드러났다. 우선, 이 연구가 한국 과학기술 이슈 분석을 위해 텍스트 마이닝이라는 새로운 기법을 적용하였지만, 50년이란 긴 시간에 비해 데이터 규모가 극히 한정적이었다. 또 시대 구분 역시 관행적 방식에 따라 10년 단위로 설정했지만, 이러한 조처로 주제어의 시기별 동향을 충분히 포착할 수 없었다. 따라서 보다 풍성한 데이터에 대한 정교한 분석이 필요하다는 점, 동시에 이슈와 토픽을 보다 신속 정밀하게 추출할 수 있는 인공지능 알고리듬을 적용해야 할 것이라는 인식에 이를 수 있었다. 그러나 빅데이터를 활용한 텍스트 마이닝은 내용 분석 및 의제 동학(agenda dynamics)의 규명에 새로운 가능성을 열어 준다는 점을 밝힐 수 있었다는 점이 본 연구를 통해 얻을 수 있었던 가장 큰 수확이었다.