학술논문 빅데이터 분석을 활용한 백두대간에 관한 연구동향(2001∼2020) 분석

백두대간에 관한 연구 동향을 분석하기 위해 학술 데이터 수집(RISS) → 데이터전처리 → 데이터 분석 순으로 연구를 실시하였다(Figure 1). 텍스트마이닝 분석 시 주요 단어를 도출하고 연결성 및 의미구조를 파악하기 위해 단어빈도, N-gram, CONCOR(CONvergence of iteration CORrelation) 분석을 실시하였다.

Figure 1. Data analysis process.

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선행연구 동향을 분석하기 위해 한국교육학술정보원의 데이터베이스(RISS)를 통해 자료를 수집하였다. 검색 키워드는 ‘백두대간’으로 설정하였으며 자료 수집기간은 2001년 1월 1일에서 2020년 12월 31일로 선정하였다. 경향 분석 기간의 범주는 선행연구 결과(Hwang and Hwang, 2018)를 참고하여 5년 단위 4시기로 구분하였다. 논문 제목, 키워드에 ‘백두대간’을 포함하는 수집 자료 중 중복 검색된 논문 및 내용을 확인할 수 없는 논문 등에 대해 삭제한 결과, 국내 학술지 논문 총 551편의 KCI 등재후보 및 등재 논문이 분석대상으로 선정되었다. 수집된 자료는 EndNote X9을 이용하여 제목, 연도, 학술지명, 키워드의 정보를 정리하였다.

데이터 전처리 단계에서는 수집된 비정형 데이터를 형태소로 세분화하는 정제과정이 실시되며(Karl et al., 2015), 연구 결과의 신뢰도와 객관성 확보를 위해 3차에 걸쳐 정제과정을 수행한 후 최종 가공된 데이터를 도출하였다(Table 1).

확보된 데이터를 바탕으로 Textom의 텍스트마이닝 분석을 실시하여 주요 단어들의 출현빈도를 나타내는 단어빈도를 도출하였다. 그리고 동시에 출현하는 연관 단어의 연결성과 군집의 밀집정도를 시각화할 수 있는 N-gram 분석도 Textom을 활용하여 실시하였다. 마지막으로 UCINET6을 활용하여 유사성을 가진 단어 군집을 도출하기 위해 CONCOR 분석을 실시하였다.

최근 20년간(2001∼2020) 백두대간과 관련된 연구논문 총 551편을 수집하였으며, 게재된 연구논문 수는 2014년 61편, 2015년 43편, 2013년 55편, 2016년 41편, 2003년 35편 순으로 높게 나타났다(Figure 2). 2014년의 경우 다른 연도에 비해 논문 수가 급격히 증가하였는데 이는 2013년 12월 백두대간보호지역 확대지정 고시(KFS, 2021)등 정책 시행에 따른 영향이라 판단된다. 연도별로는 6∼61편이 발행되었으며 연평균 27.6편의 논문이 게재된 것으로 나타났다. 시기별 추이를 분석한 결과, 제 3시기(2011~2015)에는 총 229편(41.6%), 제 4시기(2016~2020)는 148편, 제 1시기(2001~2005) 99편, 제 2시기(2006~2010) 75편 순으로 도출되어 2011년 이후부터 백두대간 관련 연구가 활발히 수행되었다(Table 2).

Figure 2. Number of published papers related to Baekdudaegan by year.

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본 연구의 분석대상인 백두대간에 관한 학술 연구 논문 551편은 총 177개 학회지에 게재되었다. 한국환경생태학회지가 157편(28.5%)로 가장 많은 논문을 발간하였으며, 한국산림과학회지 59편(10.7%), 한국환경복원기술학회지 16편(2.9%), 숲과 문화 15편(2.7%), 한국산림휴양학회지 14편(2.5%) 순으로 도출되었다(Table 3). 상위 15개 학회지 중 산림 및 환경 관련 전문학술지가 8개로 전체 연구논문의 50%(276편)를 발간한 것으로 나타났다. 이외에도 호남고고학회, 선도문화, 대한지리학회지 등 인문사회 전문 학술지도 27편(4.9%)의 논문을 발간하였다.

백두대간에 관한 연구주제 동향 파악을 위해 단어빈도 분석을 실시하여 상위 15개 키워드를 도출하였다(Table 4). 단어빈도 분석 시 전체 학술지에서 특정 단어의 전체 출현 빈도수를 시기별 그리고 전체 기간별로 정량적으로 파악하였다. 분석 결과, 단어 빈도 순위에 지속적으로 상위권을 유지한 단어는 ‘식생’, ‘종’, ‘다양성’ 등으로 나타나 종다양성 분석이 백두대간 연구의 주요 주제로 도출되었다. 이는 종다양성이 생태계 기능 요소들과 연관되어 있으며 생물군집의 중요한 특성으로 인식되는 등 산림생태 분야에서의 주요 연구주제이며(Gaston, 2000; Khuroo et al., 2011), 특히, 백두대간은 국내 전체식물 종의 33%가 분포하는 종 다양성이 풍부한 지역이기 때문이다(Im, 2007).

‘구간’ 단어도 상위결과로 도출되었는데, 이는 백두대간의 특정 구간들을 대상지로 한 식생구조 및 군락 특성을 분석하는 연구들이 제 1시기와 제 3시기에 두각을 나타내었기 때문이다(Kim and Choo, 2003; Choi et al., 2015). ‘관리’ 단어도 상위결과로 나타났는데, 이용객 인식 특성 분석(Yoo and Kim, 2009), 관리기준 설정에 관한 연구(Kim and Kang, 2011) 등과 같이 백두대간 보호지역 관리방안 마련을 위한 기초자료 제공을 목적으로 한 연구 등이 수행되었기 때문이다.

제 2시기(2006∼2010)에는 ‘백두산’, ‘지리’, ‘산경표’ 등의 단어가 처음으로 출현하였는데, 이는 고고학 자료 분석을 통한 인문사회적인 통찰을 도출하는 연구들이 주로 실시되었기 때문이다(Kim, 2017; Kwak, 2018). 제 3시기(2011∼2015)에는 ‘강원도’라는 단어가 처음으로 도출되었는데, 이는 강원도를 연구대상지로 한 식물상 및 곤충상에 관한 연구들이 실시되었기 때문이다(Han et al., 2013; Jang and Kim, 2015).

제 4시기(2016∼2020)에는 ‘숲길’ 단어가 처음으로 출현하였는데, 이는 숲길 이용자의 요구도에 기반한 체계적인 관리 정책 마련의 필요성(KFS, 2017)으로 인해 백두대간 트레일, 백두대간 마루금 등의 국내 주요 숲길 구간을 대상으로 한 이용자 인식 분석 연구가 진행되었기 때문이다(Lee et al., 2020).

백두대간 연구의 주요 대상지 및 대상 수종에 관한 분석을 위해 추출된 단어 중 산, 수종, 행정구역 등 3가지 항목에 대해 살펴본 결과는 Table 5와 같다. 산으로 그룹화된 단어들 중 ‘태백산(16)’이 가장 높은 빈도수를 나타냈으며, ‘덕유산(15)’, 백두산(14)’, ‘오대산(11)’ 등이 뒤를 이었다. 태백산은 국내에서 가장 큰 주목 군락지를 형성하고 있는 곳이며(RIG, 2013), 다양한 고산희귀식물들의 서식지인 동시에 식물 종다양성이 풍부하고 생태적 가치가 높은 곳이다(Kim et al., 2002). 또한 태백산은 장군단, 천제단, 망경사 등 중요한 지리 및 역사, 문화자원이 많이 분포하고, 단군신화의 배경인 민족의 영산이라 불리는 등 인문사회적 가치도 높다(Kim et al., 2002).

수종으로 그룹화 된 단어들 중 ‘소나무(29)’와 ‘신갈나무(28)’가 가장 높은 순위를 나타냈으며, 3순위 구상나무(6), 4순위 분비나무(5) 등 빈도도 다른 수종들에 비해 확연히 높게 도출되었다. 소나무는 단일 수종 중 가장 넓은 국내 입목지 면적(26.0%)을 차지하며(Kim et al., 2017b), 분포범위도 가장 넓다(KFRI, 2012). 또한 소나무는 우리나라 국민이 가장 선호하며 우리 생활과 밀접한 관련을 맺고 있는 역사적, 문화적 가치가 우수한 수종이다(Seo et al., 2012). 하지만 백두대간의 넓은 면적으로 인해 소나무의 생태적 특성에 대한 기초자료가 충분히 확보되지 않았기 때문에(Kim et al., 2015), 관련된 연구들이 필요한 실정이다(Seo et al., 2012; Lee et al., 2014). 신갈나무는 국내 산림면적의 약 15.4%를 차지하는 우리나라 자생 고유종이다(Ko et al., 2019). 특히, 백두대간에서는 해발고도가 높은 능선부 지역에 우점하고 있어(Chung et al., 2014), 백두대간 식생 특성에 관한 연구에 있어 매우 중요한 수종이라 할 수 있다.

행정구역으로는 ‘강원도(28)’가 가장 높은 빈도수를 나타냈으며, ‘운봉(19)’, ‘경상북도(6)’, ‘삼척(5)’, ‘진안(5)’ 순으로 도출되었다. 강원도는 행정구역 중 임목축적(2,221백만㎥)과 산림면적(1,682천ha)이 가장 넓은 지역이다(KFS, 2016). 특히, 강원도 일원의 백두대간 분수계를 형성하는 13개 지역에는 강원도 전체 종의 72%가 분포하고 있어, 생태적 보전 가치가 매우 높다(Jung, 1998; Kim et al., 2011). 운봉지역은 삼국시대 국가들의 국경지대로 백두대간 해발고 600∼800 m 이상의 지역에 산성들이 위치하고 있다(Kawk, 2008). 또한 풍수지리설의 십승지, 고려말 황산대첩 전승지, 물산 집합지로서 역사문화자원이 풍부한 장소이다(Shim, 2014). 이처럼 운봉지역은 역사·문화적인 가치가 높아 이와 관련한 연구들이 활발히 수행되었다(Kang, 2007; Kawk, 2015).

N-gram은 연관 단어 간 동시 출현 빈도와 단어들 간 연쇄정도를 도출할 수 있는 분석방법으로(Kang and Lee, 2019), 단어 간 맥락적 의미를 파악하는데 유용하다(Lee et al., 2015). 단어 간 연결강도는 화살표의 크기로 결정되며 화살표의 방향을 통해 연결방향을 알수 있다(Yoo et al., 2019). 통합 N-gram 분석결과, ‘종→다양성’이 연결강도(강도수38)가 가장 높게 나타났으며, ‘종→다양성→군집’으로 단어 간 연쇄를 나타내었다(Figure 3). 이는 백두대간 조사 대상지 내 각 군집별 종다양도 파악을 통한 비교 분석 연구들이 활발히 실시되었기 때문이다(Hwang et al., 2012; An et al., 2014).

Figure 3. N-gram graph(2001∼2020).

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‘백두대간→종주’(강도수 23)은 연결강도가 두 번째로 높게 나타났으며 그룹과 연결단어 수가 17개로 단어 군집의 크기가 가장 큰 것으로 도출되었다. ‘백두대간→종주’의 경우 백두대간 주요 구간 답사나 탐방을 통한 인문학적 성찰에 관한 연구들이 활발히 실시되었기 때문이다(Choe, 2004; Lee, 2018; Lee, 2019). ‘백두대간→종주’가 포함된 그룹에서 ‘백두대간→마루금’, ‘백두대간→보호지역’, ‘관속식물상→보전관리’ 등도 그룹 안에서 강한 동시연결성을 나타내었다. 이는 백두대간 마루금과 보호지역을 대상으로 한 생태적 특성 분석에 관한 연구들이 중점적으로 수행되었기 때문이다(Park et al., 2009; Jeong et al., 2013). 이외에 ‘백두대간→산경표’ 등 역사지리 관련 단어들도 동시연결성을 나타내어, 백두대간과 관련한 생태 및 인문사회적인 연구들이 중점적으로 수행된 것으로 판단된다.

이외에도 ‘식물→군집구조’, ‘자생→식생’, ‘생태→복원’ 등 생태학 관련 연구 단어와 ‘산성→봉수’, ‘백제→가야’ 등 인문사회 관련 단어들이 동시연결 단어 수 2∼5 범위의 소규모 단어 군집으로 출현한 것을 확인하였다.

시기별로 N-gram 연관단어를 살펴보면, ‘종’, ‘다양성’이 제 1시기와 제 3시기에서 연관단어로 상위권에서 반복적으로 출현하였다(Table 6). 제 1시기에는 ‘백두대간’, ‘어류상’이 연관단어로 출현하였는데 이는 만복대∼시리봉 구간과 덕유산 국립공원 일대 수계를 대상지로 한 어류상 조사 연구들이 수행되었기 때문이다(Shim, 2003; Lee et al., 2004). 제 2시기에는 백두대간 마루금 일대를 대상으로 한 식생형과 식물상 파악에 관한 연구(Park et al., 2009; Cho, 2009)들이 중점적으로 수행되어 ‘백두대간’, ‘마루금’이 가장 강한 연관 단어로 도출되었다. 제 3시기에는 ‘보전’, ‘관리’와 ‘구조’, ‘관리’가 연관 단어로 출현하였는데, 이는 희귀식물, 생태계 교란식물 등에 대한 보전 및 관리방안을 제시하고 자원에 관한 데이터베이스 구축을 목적으로 하는 연구들이 활발히 수행되었기 때문이다(Oh et al., 2013, Oh et al., 2014). 제 4시기에는 ‘환경’, ‘평가’가 연관 단어로 출현하였는데, 이는 환경 현황 및 특성 평가를 통한 개발 및 보전 계획 수립을 목적으로 하는 연구들이 실시되었기 때문이다(KEI, 2017).

연관성이 높은 단어들을 그룹화하여 시각화하는 CONCOR 분석을 시기별로 실시하였다. CONCOR 분석 시 단어빈도가 높을수록 노드 크기가 크게 시각화되며 단어 간 연결강도가 높을수록 노드를 연결하는 선이 진하게 나타난다. 분석을 통해 각 시기별로 7∼8개의 그룹을 추출하였으며 그룹화된 단어들의 특성을 바탕으로 그룹명을 명명하였다.

CONCOR 분석결과, 제 1시기에서 제 4시기까지 총 15개 그룹이 도출되었으며, 빈도크기는 종다양성(348), 식생복원 및 관리(134), 문화(129) 그룹 순으로 높게 나타났다(Figure 4).

Figure 4. Convergence of iterated correlations analysis.

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도출된 그룹 중 생태 관련 연구영역은 종다양성, 관리범위, 녹지자연도, 연륜연대학, 훼손현황, 생태복원, 곤충상, 기후변화, 보호지역 관리, 식생복원 및 관리, 환경평가, 식물상 등 12개 그룹, 전체 빈도크기 1038(78.8%)로 도출되었다. 또한, 인문사회 관련 연구영역은 역사·지리, 문화 등 2개 그룹, 전체 빈도크기 206(15.6%), 숲길 등 휴양복지 1개 그룹, 전체 빈도크기 73(5.5%)로 나타났다(Table 7). 결론적으로 백두대간을 대상으로 한 연구는 생태관련 분야에 집중되어 있음을 알 수 있다. 또한 백두대간 생물상 조사 연구에 있어, 식물상(118), 곤충상(15)로 도출되어 특정 영역에 편중되어 있는 것으로 나타났다.