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표제지

목차

국문초록 9

제1장 서론 11

제1절 연구의 필요성 및 목적 11

제2절 연구문제 16

제2장 이론적 배경 17

제1절 유·보통합 추진의 흐름 17

1. 2004년 1월~2012년 12월 I 시기의 유·보통합 추진 현황 17

2. 2013년 1월~2018년 9월 II 시기의 유·보통합 추진 현황 19

3. 2018년 10월~2022년 8월 III 시기의 유·보통합 추진 현황 22

제2절 유·보통합 관련 선행연구 고찰 23

1. 유·보통합의 필요성 및 당위성에 대한 논의 23

2. 유·보통합 관련 행정·재정적 설계방안 연구 24

3. 유·보통합 역사 고찰 및 해외 사례와 동향 분석 25

4. 유·보통합 관련 이해당사자의 인식 및 이해 분석 26

제3절 토픽 모델링 및 bigram 네트워크 분석 27

1. 텍스트마이닝 분석 27

2. 토픽 모델링 및 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 28

3. bigram 네트워크 분석 34

제3장 연구방법 36

제1절 분석 대상 36

1. 데이터 수집 36

2. 시기 구분 38

제2절 분석방법 40

1. 데이터 전처리 40

2. 분석절차 41

3. 분석 프로그램 49

제4장 연구결과 51

제1절 시기별 논문 현황 51

제2절 키워드 빈도 분석 결과 53

1. 전체 키워드 분석 53

2. 시기별 단어 출현 빈도 분석 56

제3절 토픽 모델링 분석 결과 58

1. LDA를 활용한 토픽 모델링 분석 결과 58

2. 시기별 연구주제 변화 분석 결과 66

제4절 Bigram 분석 결과 70

1. Bigram 빈도 분석 결과 70

2. Bigram 네트워크 그래프 분석 결과 72

제5장 결론 및 제언 75

제1절 결론 및 시사점 75

제2절 한계점 및 제언 81

참고문헌 82

ABSTRACT 91

〈표 2-1〉 「유아교육법」 제정에 대한 주요 논리 18

〈표 2-2〉 박근혜 정부 유보통합 3단계 로드맵 20

〈표 2-3〉 당시 유·보통합 모델 개발 및 검토 범위 21

〈표 2-4〉 모형적합도 지수의 종류와 특징 33

〈표 3-1〉 시기 구분 기준 39

〈표 3-2〉 'SimplePos22()'의 22개 품사 기준 47

〈표 4-1〉 시기별 논문 수 52

〈표 4-2〉 전체 학술논문 단어 출현 빈도 54

〈표 4-3〉 시기별 단어 출현 빈도(TF) 56

〈표 4-4〉 모형적합도에 따른 지수 변화 60

〈표 4-5〉 토픽 모델링 분석 결과 61

〈표 4-6〉 bigram 단어쌍 빈도 70

〈그림 2-1〉 LDA 기반 토픽 추출 과정 30

〈그림 2-2〉 LDA 문서 생성 모델 30

〈그림 2-3〉 한국어 문장 bigram(2-gram) 토큰화 예시 35

〈그림 3-1〉 RSelenium을 활용한 웹크롤링 코드 예시 37

〈그림 3-2〉 분석 대상 선정 절차 37

〈그림 3-3〉 논문 수집 정보 예시 38

〈그림 3-4〉 텍스트 전처리 과정 40

〈그림 3-5〉 DTM 생성 결과 예시 44

〈그림 3-6〉 생성된 LDA 모델 내용 46

〈그림 3-7〉 품사 태그 출력 예시 48

〈그림 3-8〉 bigram 네트워크 분석 전처리 과정 49

〈그림 4-1〉 연도별 학술논문 수 51

〈그림 4-2〉 모형적합도 지수의 변화 비교 59

〈그림 4-3〉 토픽별 beta값 상위 키워드 10개의 토픽 잠재확률 64

〈그림 4-4〉 연도별 발행된 논문의 토픽 수 66

〈그림 4-5〉 토픽별 학술논문 발행 시기에 따른 논문 수 67

〈그림 4-6〉 시기별 토픽 변화 68

〈그림 4-7〉 bigram 네트워크 그래프 72

초록보기

본 연구는 토픽 모델링과 bigram 네트워크 분석을 활용하여 유·보통합 연구의 주요 키워드와 주제를 살펴보고, 시기에 따른 연구의 변화와 의미를 분석하여 유·보통합 관련 연구를 종합적으로 이해하고 앞으로의 시사점을 논의하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2004년 1월부터 2022년 8월까지 발행된 유·보통합 관련 학술논문의 국문 초록을 수집하여 분석에 활용하였다.

연구에 따른 결론은 다음과 같다. 첫째, 2004년 「유아교육법」제정과 「영유아보육법」개정 이후 유·보통합의 논의가 보다 활발히 이루어졌으며, 정부에서 '유보통합추진위원회'를 설치하고 적극적으로 정책을 추진하던 시기에 유·보통합 관련 연구가 양적으로 증가하였다. 반면 정부의 정책 추진 의지가 주춤하던 시기에는 관련 연구도 줄어들어, 유·보통합 관련 연구 빈도는 법령의 제정과 정부의 정책 추진에 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 2022년에 들어서면서 새 정부의 '유보통합추진단' 구성과 적극적인 유·보통합 추진 의지로 인해 관련 연구가 다시 늘어날 것을 예상할 수 있다.

둘째, 유·보통합 연구에서 주된 관심을 보인 키워드는 TF-IDF와 가중로그 승산비(weighted log odds ratio)기준으로 '평가', '지표', '분석', '교사', '교육' 등으로 나타났으며 '유치원', '어린이집'을 비롯하여 '영아', '유아' 등의 키워드 빈도가 높게 나타났다. 이를 통해 유치원과 어린이집의 평가체계의 통합, 교사양성과정의 통합, 영유아 입장에서의 통합 등 다양한 관점에서 유·보통합에 대한 논의가 이루어졌다는 것을 알 수 있다.

셋째, LDA 분석 결과 '해외 유·보통합 정책 방향과 시사점', '이해당사자의 인식 비교 및 각 기관의 상황과 기능 분석', '유·보통합의 목적과 평가 기준, 대상, 내용에 대한 논의', '유·보통합에 따른 교사 자격 및 양성체제 개선', '유·보통합 과정에 대한 고찰과 정부 부처의 추진과제'로 5개의 토픽을 추출하였다. 키워드 빈도 및 토픽의 변화를 분석한 결과 유·보통합 연구 초기에는 해외 사례 및 유·보통합의 필요성에 대한 논의가 중요하게 다루어졌으며, 정책적으로 유·보통합이 활발하게 추진된 이후로는 유·보통합과 관련된 구체적인 요건에 대한 논의들이 이루어졌고 최근에는 통합 방안 및 지표 등의 마련에 대한 연구가 주로 이루어짐을 확인할 수 있었다. 유·보통합과 관련된 연구가 지속적으로 이루어지고 있음에도 정부의 정책 추진 시 구체적 실현 방안이나 방향성에 대한 합의가 이루어지지 않는 것(공병호, 2022)에 대한 비판이 이어지고 있는 만큼, 정부는 이 해당사자의 충분한 의견 수렴 및 지금까지 이루어진 학술연구들을 의미있게 반영하여 유·보통합 정책을 추진해야 할 것이다.

넷째, bigram 네트워크 분석 결과 유·보통합과 관련된 논의는 상대적으로 보육보다는 유아교육과 관련하여 활발히 이루어지고 있으며, 유아에 대한 논의와 영아에 대한 논의가 다소 다른 관점에서 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 유·보통합 추진 목적을 달성하기 위해서는 이해당사자들의 입장과 영유아의 특성 및 관점을 균형 있게 고려한 논의가 이루어져야 할 것이다.

본 연구는 최적의 토픽 수 결정이나 키워드의 의미 해석에 있어 연구자의 주관이 개입하였다는 한계를 지닌다. 또한 LDA의 특성상 객관적으로 시기별 연구 동향 변화나 토픽 변화를 분석하기에 어려움이 있으며, 학술 논문만을 대상으로 하여 유·보통합에 대한 대중의 인식이나 사회적 논의 등을 알아보기 어렵다는 한계가 있다. 따라서 LDA의 단점을 보완할 수 있는 STM(Structural topic model)을 활용하여 객관적인 시각에서 유·보통합 연구 동향의 변화를 탐색할 수 있는 연구 및, 텍스트 양이 제한적인 학술논문 이외에도 신문기사, 댓글, sns 등의 텍스트 데이터를 활용한 토픽 모델링 및 언어 네트워크 분석을 통해 유·보통합에 대한 사회적 인식이나 이해집단 간의 관점을 이해하는 후속연구를 제안한다.

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