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표제지 1

목차 3

Ⅰ. 서론 5

1. 연구 배경 및 필요성 5

2. 연구 목적 5

3. 연구방법 및 기대 효과 7

Ⅱ. 최근 북한의 인식 변화와 전쟁 인식 분석의 중요성 9

1. 북한의 한반도 인식 변화 9

2. 러시아와의 동맹 강화와 미ㆍ중 신냉전 인식 12

3. 기존 연구의 한계와 연구 의의 15

Ⅲ. 2022년-2024년 『로동신문』 "전쟁"관련 기사에 대한 LLM 활용 분석 19

1. 데이터 수집 19

(1) 데이터 출처 19

(2) 데이터 수집 방식 19

2. 기초 통계 분석 20

(1) 연도별 분석 20

(2) 월별 분석 22

(3) 일별 분석 24

3. LLM 활용 분석 26

(1) LLM을 활용한 데이터 분석 방법 26

(2) 질문 템플릿 및 프롬프트 27

(3) 분석 파이프라인 및 기술적 고려사항 28

4. 질문별 분석 30

(1) 이 기사에서 언급된 특정 전쟁은 무엇인가? 31

(2) 이 기사에서 긍정적 또는 우호적으로 묘사되는 국가는 무엇인가? 33

(3) 이 기사에서 부정적 또는 적대적으로 묘사되는 국가는 무엇인가? 36

(4) 이 기사에서 언급된 전쟁에서 주로 어떤 측면이 강조되는가? 39

(5) 이 기사에서 전쟁의 목적은 무엇인가? 42

(6) 이 기사에서 전쟁에 대해 어떤 해결책이 강조되는가? 44

(7) 이 기사에서 지역적 또는 국제적 협력이 강조된다면, 협력 대상은 어떤 국가인가? 47

(8) 이 기사에서 전쟁에 대한 정당화 또는 비판의 논거는 무엇인가? 49

(9) 이 기사에서 북한 주민들에게 전달하려는 메시지는 무엇인가? 50

5. 전쟁별 분석 51

(1) 러시아-우크라이나 전쟁 52

(2) 이스라엘-중동 전쟁 54

(3) 이라크, 아프가니스탄 전쟁, 시리아 내전 56

(4) 한국전쟁 58

(5) 미래전쟁 60

Ⅳ. 2022년-2024년 『로동신문』 "전쟁" 관련 기사의 텍스트마이닝 활용 분석 63

1. 텍스트마이닝 방법론 소개 및 데이터 처리 63

2. 텍스트마이닝 분석 64

(1) 단순 빈도 분석_워드 클라우드 64

(2) 파이계수 네트워크 67

(3) LDA 토픽 모델링 68

3. 텍스트마이닝 분석을 통한 북한의 전쟁 이미지 분석 77

Ⅴ. 결론 81

표목차 20

〈표 1〉 수집된 데이터의 칼럼 명 및 설명 20

〈표 2〉 LLM 분석의 파이프라인 28

〈표 3〉 북한 『로동신문』 전쟁 관련 기사의 토픽모델링 토픽별 단어 70

〈표 4〉 토픽별 발현 비율 74

그림목차 21

〈그림 1〉 "전쟁" 키워드를 포함한 『로동신문』 기사의 연도별 수 21

〈그림 2〉 "전쟁" 키워드를 포함한 『로동신문』 기사의 월별 수 22

〈그림 3〉 "전쟁" 키워드를 포함한 『로동신문』 기사의 일자별 수 24

〈그림 4〉 질문 프롬프트 28

〈그림 5〉 언급된 전쟁의 시계열적 경향 31

〈그림 6〉 우방국의 시계열적 경향 34

〈그림 7〉 적대국의 시계열적 경향 37

〈그림 8〉 강조된 측면의 시계열적 경향 40

〈그림 9〉 전쟁 목적의 시계열적 경향 43

〈그림 10〉 해결책의 시계열적 경향 45

〈그림 11〉 협력 대상의 시계열적 경향 48

〈그림 12〉 전쟁 정당화 논리의 워드클라우드 50

〈그림 13〉 북한 주민 대상 메시지의 워드클라우드 51

〈그림 14〉 텍스트마이닝 『로동신문』 기사의 수 65

〈그림 15〉 북한 『로동신문』 전쟁 관련 기사의 워드 클라우드 66

〈그림 16〉 북한 『로동신문』 전쟁 관련 기사의 파이 계수 네트워크(0.5) 67

〈그림 17〉 북한 『로동신문』 전쟁 관련 기사의 토픽모델링 토픽별 단어 시각화 70

〈그림 18〉 토픽의 연월별 발현 75

〈그림 19〉 토픽별 연월 발현 비율 100%로 변환 76

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