텍스트마이닝을 활용한 국내 산림생태 분야 연구동향 (2001‒2020) 분석

산림생태학 분야에 대한 국내 연구 동향을 분석하기 위해 Figure 1과 같이 학술 데이터 수집 → 데이터전처리 → 데이터 분석과정의 순으로 연구를 수행하였다. 빅데이터 분석 시 주요 단어를 추출하고 연결 구조를 파악하기 위해 단어빈도 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석을 실시하였다.

Figure 1. Data analysis process.

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자료 수집을 위해 한국교육학술정보원에서 제공하는 데이터베이스(RISS)를 활용하였다. ‘다양한 생물과 높은 생물 다양성을 지닌 산림생태계를 대상으로 하는 학문’ 이란 기존 선행 연구(Khuroo et al., 2011; Son et al., 2016)에서 사용한 산림생태학 정의를 참고하여 제목, 키워드에 ‘산림생태’, ‘산림생물’을 포함하는 학술 논문 자료를 수집하였다.

산림생태 관련 연구들은 산림과학회가 창간한 1960년 이후로 지속적으로 실시되었으나, 2000년 이후부터 기상 및 기후요인 변화에 따른 산림 훼손 사례가 나타나면서 활발히 진행되었다(KFRI, 2020). 또한, 2000년 이전 학술논문의 경우 텍스트를 저장하는 형식이 달라 연구자가 직접 전사를 통해 학술논문 데이터를 추출해야 하는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2001년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지를 분석을 위한 자료 수집 기간으로 설정하였다.

경향 분석 기간은 타 학문의 연구동향 분석(Nam and Lee, 2009; Oh, 2016; Hwang and Hwang, 2018)기간과 산림분야에서 산림유전자원보호구역에 대한 정기적 관리 효과성 평가(KFS, 2018), 생태계 기후변화 리스크 평가(RA, 2016) 등 관련 정책이 5년 주기로 수립 및 시행되었음을 고려하여 5년 간격으로 경향 변화를 파악하는 것이 적합하다고 판단하였다.

수집된 논문 중 학술대회 발표논문, 중복 된 논문 등에 대한 삭제 과정을 거쳐 최종 총 1015편의 KCI 등재 및 등재후보 논문이 최종 분석대상으로 선정되었다. 수집된 자료는 EndNote X9을 활용하여 저자, 연도, 제목, 학술지명, 키워드의 정보를 정리하였다.

데이터 전처리 단계에서는 수집된 비정형 데이터를 분석하기 위해 형태소로 세분화하는 정제작업이 수행되었다(Karl et al., 2015). 그리고 연구결과의 신뢰도 확보와 주관성 배제를 위해 3차에 걸친 정제과정을 수행하여 최종 가공된 정제 데이터를 확보하였다(Table 1).

20년간(2001∼2020) 산림생태학과 관련된 연구논문 총 1015편을 수집하였으며, 게재된 연구논문 수는 2015년 87편, 2016년 82편, 2012년 81편, 2018년과 2020년 79편 순으로 높게 나타났다(Figure 2). 각 연도별 연구논문 수와 논문이 발간된 연도에 대한 Spearman 상관 분석 결과, 강한 상관관계(r=0.813)와 통계적인 유의성(P<0.001)가 인정되었다. 이는 산림생태와 관련 연구논문 수가 해마다 증가함을 의미한다.

Figure 2. Number of published papers related to forest ecology by year.

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5년 단위로 추이를 분석한 결과, 제 1시기와 제 2시기는 21.3%, 제 3시기와 제 4시기에는 0.5%의 증가율을 나타낸 반면 제 2시기와 제 3시기 사이에는 증가율 137.6%로 나타내어 2011년을 기점으로 산림 생태 관련 연구 논문 게재수가 급증한 것으로 나타났다(Table 2).

본 연구의 분석대상인 산림생태 관련 학술 논문 1015편은 총 188개 학회지에서 발간되었다. 10편 이상 논문을 발행한 학회지는 총 15개로 전체 논문의 66.0%를 발행하였다. 한국환경생태학회지가 230편(22.7%)로 가장 높은 게재 수를 나타내었으며, 한국산림과학회지 138편(13.6%), 한국산림휴양학회지 72편(7.1%), 한국농림기상학회지 30편 (3.0%), 농업생명과학연구 27편(2.6%) 순으로 나타났다. 상위 3개 학회는 각 시기별로도 10편 이상 관련 논문을 발행하여 생태 관련 연구를 주도하였음을 알 수 있다. 또한 한국농림기상학회지, 한국조경학회지, 한국지리정보학회지 등 타 분과의 학술지에도 지속적으로 게재되고 있는 것으로 나타났따. 이는 산림생태학 분야가 타 학문분야와도 융합된 연구가 진행되었음을 의미한다(Table 3).

‘산림생태’, ‘산림생물’로 도출된 단어 중 상위 30개 키워드를 대상으로 단어빈도를 분석한 결과는 Table 4와 같다. 제 1시기에서 제 4시기까지 빈도 순위에 큰 차이 없이 지속적으로 상위권을 유지한 단어는 ‘종’, ‘식물’, ‘다양성’ 등으로 종다양성에 대한 연구 주제가 대표적이었다. 이는 산림생태 분야에서 종다양성은 지속적인 관심을 받는 중요한 연구주제임을 의미한다. 기후변화 연구 주제를 나타내는 ‘기후’, ‘변화’도 전체 빈도 중 상위 결과를 나타내었다.

시기별로 살펴보면, ‘기후’, ‘변화’는 제 1시기와 제 2시기에 나타나지 않고 제 3시기부터 새로운 키워드로 부각되기 시작하였다. 이는 지구온난화 및 이상기후의 증가에 따른 대응으로 2010년 ‘저탄소녹색성장기본법’ 제정 및 시행과 ‘제1차 국가기후변화적응대책’ 수립, 2013년 ‘탄소흡수원 유지 및 증진에 관한 법률’ 제정 등으로 온실가스 감축과 기후변화에 적응할 수는 산림에 대한 관심 증가로 인한 영향 때문이다(Kim et al., 2017). 이에 따라 특정 지역의 기후변화에 대한 취약성 평가 및 영향예측, 적지분포 예측 등의 연구가 실시되었다(Byeon et al., 2012).

‘토양’ 단어도 상위 결과를 나타내었는데, 이는 산사태 피해지 내 토양의 화학적 특성분석, 토양 탄소저장량 산정 관련 연구들이 두각을 나타내었기 때문이다(Lee, 2012; Kim et al., 2015a). ‘관리’ 단어도 도출되었는데, 이는 생태계 훼손영향 요인을 저감하기 위한 관리방안 마련을 목적으로 한 연구, 생태계 관리지역을 대상지로 한 연구 등이 실시되었기 때문이다(Lim et al., 2013; Lee et al., 2015). 특히 제 4시기(2016∼2020)의 ‘치유’ 단어가 도출되었는데, 이는 2014년 ‘산림문화 휴양에 관한 법률’ 개정 시 산림 치유에 관한 법적 근거가 마련되고, ‘산림 복지진흥에 관한 법률’ 시행(KFS, 2016a) 등으로 인해 산림 생태체험을 통한 치유프로그램의 효과성을 입증하는 연구들이 양적으로 증가하였기 때문이다(Chung et al., 2015; Kim et al., 2015b).

2001년부터 2020년까지 산림생태 관련 연구 논문의 초록과 키워드에서 추출된 단어 중 대상지별로 그룹화하여 분류한 결과, 산, 수종, 행정구역, 관리지역 4가지로 구분되었다(Table 5).

산으로 그룹화된 단어들을 살펴보면 국립공원 내에 있는 산들이 많이 도출되었다. ‘지리산’이 가장 높은 순위를 나타냈는데, 2순위인 ‘덕유산’에 비해 단어빈도가 2.3배가 높게 도출되었다. 지리산은 우리나라 최초로 국립공원으로 지정되었으며, 해발고도가 110∼1,915 m 범위를 나타내는 등 환경조건이 다양하여 생물다양성이 높은 지역이다(Gwon et al., 2013; Jang, 2019). 또한 생태경관보전지역, 백두대간보호지역, 야생동물 보호구역으로도 지정되어 보전가치가 높은 곳이다(KNPS, 2018). 덕유산은 우리나라에서 10번째로 국립공원으로 지정되었으며, 해발고도(1,614 m)가 4번째로 높은 산이다. 특히, 아고산대 생태계의 보존가치가 높고, 북쪽으로 흐르는 금강과 동쪽으로 흐르는 낙동강의 수원지이다(KNPRI, 2020).

수종으로 그룹화 된 단어들 중 ‘소나무’가 높은 빈도수를 나타냈으며, ‘신갈나무’, ‘붉가시나무’, ‘굴참나무’가 뒤를 이었다. 소나무는 우리나라에서 분포범위가 가장 넓은 수종으로(Chun and Lee, 2013), 극양수이기 때문에 활엽수림에 의해 면적이 감소하고 있음에도, 단일 수종으로 가장 넓은 전국 입목지 면적(26.0%)을 차지하고 있다(Kim et al., 2016). 이와 같이 소나무는 우리나라 산림생태계를 대표하는 중요한 수종이기 때문에 주요 연구대상이라 판단된다. 신갈나무는 참나무류 중 우리나라 대표 자생 고유종이며(Um, 2014), 국내 산림면적의 약 15.4%를 차지하는 중요 자원 수종이다(Ko et al., 2019).

행정구역에서는 ‘강원도’가 가장 높은 순위를 나타냈으며, ‘경기도’, ‘제주’, ‘서울’ 순으로 도출되었다. 강원도는 행정구역 중 산림면적(1,682천ha)과 임목축적(2,221백만m³)이 가장 큰 지역이다(KFS, 2016b). 또한 소나무림도 넓게 분포하고 있고 다양한 산림 작업이 이루어지고 있다(Bae et al., 2014). 이에 따라 강원도 지역은 생물다양성, 기후변화 등 산림생태 분야의 주요 연구주제 뿐만 아니라 산림 작업 후의 생태계 특성 변화에 관한 연구들도 진행되었다(Bae et al., 2014; Kim et al., 2015a).

Figure 3. N-gram Graph (2001~2020).

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‘국립공원’은 관리지역에서 가장 높은 빈도수를 보였으며, ‘도립공원’, ‘도서지역’, ‘생태공원’이 뒤를 이었다. 특히, 2순위인 ‘도립공원’에 비해 6.7배나 높게 도출되어 ‘국립공원’에 연구지역이 편중된 것으로 나타났다. 국립공원은 우리나라의 문화 및 자연경관과 자연생태계를 대표할 만한 지역으로, 전 국토 면적의 6.7%(6.726 km²)에 해당한다(KME, 2019). 전체 국립공원 면적 중 육지 59.1% (3,972.6 km²), 해상 40.9%(2,753.7 km²)로 도서, 고산, 해양 생태계를 국토 전반에 걸쳐 포함하고 있다(KNPRI, 2019; Lee and Yeom, 2020). 또한 자연공원법(제36조 시행령 제27조 제1항)에 의거하여 5년마다 국립공원의 생태계 현황, 야생생물의 분포 및 서식현황 조사를 실시하여 데이터베이스를 구축하고 있다(KNPS, 2020). 이와 같이 국립공원은 생태적 가치가 있는 핵심지역이며 생태계 변화 영향을 파악할 수 있는 기초자료들이 확보되었기 때문에 관련 연구가 활발히 진행되었다고 판단된다.

동시출현 단어빈도분석은 n개 단어의 연쇄를 확률적으로 표현하여 단어 간 동시 출현빈도를 확인할 수 있는 분석 방법이며(Kang and Lee, 2019; Yoon, 2018), 단어간 맥락을 이해하는데 유용하다(Lee et al., 2015). 단어간 연결방향을 화살표의 방향을 통해 알 수 있으며 연결강도는 화살표의 크기로 결정된다(Yoo et al., 2019). 통합년도에 대한 동시출현 단어빈도분석결과, ‘기후→변화’의 연결강도(강도수 85)가 가장 높게 나타났다.

‘종→다양성’(강도수 81)은 연결관계가 2번째로 높게 도출되었으며 이 단어와 연결된 그룹의 연결단어 수가 19개로 가장 높게 나타났다. 이는 종다양성과 관련된 연구 주제 및 연구방법들이 다양함을 의미한다. ‘종→다양성’이 포함된 그룹에서 ‘종→분포’, ‘종→풍부도’, ‘종→군집’, ‘종→상관’ 등이 동시연결성을 나타내었는데 이는 종다양성 연구에서 종풍부도, 종다양성 지수, 종분포, 군집구조 등의 분석을 통해 식생 구조와 다양성을 분석하는 연구들이 많이 이루어졌기 때문이다(Kim, 2012; Lee and Kwon, 2013). 또한 ‘귀화→식물’, ‘특산→식물’, ‘희귀→식물’, ‘식물구계학적→특정식물’ 등과도 동시 연결성을 보였는데, 이는 관속식물상 기준인 귀화식물, 특산식물, 희귀식물, 식물 구계적학적 특정식물 등이 식물 종다양성을 파악하는데 주요 분석요인임을 의미한다.

‘산림→식생’, ‘군락→구조’, ‘식생→구조’도 동일한 군집에 포함되어 높은 연결 강도를 나타내었는데, 이는 산림 식생 분석 시 천이, 교란 등에 따른 구조적 변화와 군락의 구조적 특성을 분석하는 방법들이 사용되었기 때문이다(Bae et al., 2011; Lee et al., 2012).

‘산림→치유→프로그램→개발’도 단어간 동시연결성을 나타냈는데 이는 산림 치유 프로그램 개발을 목적으로 한 생태숲 이용자에 대한 선호도 분석, 치유 효과성 검증 관련 연구들이 실시되었기 때문이다(Chung et al., 2015; Kim et al., 2015b).

‘종다양도→중요치’도 밀접한 연관성을 나타냈는데, 중요치와 종다양도는 임분구조와 동태 분석 시에 사용되는 분석 방법이다(Park, 2012; Lee et al., 2015).

제 1시기에서 제 4시기까지 ‘종’, ‘다양성’, ‘식생’, ‘구조’, ‘군집’ 등 종다양성과 관련된 연관단어들이 반복적으로 출현하였다. 제 2시기에는 생태자원에 대한 평가 및 성취도 분석을 통한 도시관광 활성화 방안 제시 연구(Park, 2010; Park and Lee, 2010)들이 수행되어 ‘도시’와 ‘관광’이 2번째로 강한 연관단어로 나타났다. 제 3시기부터 기후변화 관련 정책의 수립 및 제정으로 인해 ‘기후’와 ‘변화’가 가장 높은 연관단어로 도출되었다. 또한 생태교육인 국내 숲유치원의 운영 및 활성화 방안 연구(Chang, 2012; Her, 2013)가 활발히 수행되어 ‘숲’과 ‘유치원’이 연관단어로 출현하였다. 제 4시기에는 ‘산림’과 ‘치유‘가 2번째로 강한 연관단어로 도출되었다.

연관성이 높은 키워드를 그룹화하는 CONCOR 분석(Kim, 2020)을 활용하여 세부 연구영역을 구분하였다. CONCOR 분석 시 단어의 빈도가 높을수록 노드의 크기가 크게 나타나며 단어간 연결 강도가 높을 경우 노드를 연결하는 선이 진하게 시각화된다. 분석을 통해 8개의 그룹을 추출하였으며 군집된 단어들의 특성들을 판단하여 그룹을 명명하였다.

분석결과, 중심 그룹 3개와 소규모 그룹 5개가 도출되었다. 중심 그룹의 1번째 그룹은 ‘종’, ‘다양성’ 등의 단어와 ‘구조’, ‘상관’, ‘분포’ 등 종다양성 연구방법, ‘참나무속’, ‘소나무’ 등 주요 연구수종 등을 토대로 종다양성이라 명명하였다. 1번째 그룹에서는 ‘종’, ‘다양성’의 단어를 제외하고 ‘식생’, ‘구조’ 단어 빈도가 높은데, 이는 종다양성 연구에서 전체 식물종, 상층 분포종, 하층 분포종 등으로 구분하는 층위적 구조 분석이 주로 활용되기 때문이다(Kang et al., 2012; Park, 2012). 2번째 그룹은 ‘변화’, ‘환경’, ‘생태계’, ‘관리’, ‘경관’ 등의 단어가 그룹화되어 ‘환경정책’이라고 명명하였다. 이는 환경관리정책 변화, 생태 경관 및 환경 관리 계획 등 환경정책 관련 연구들이 실시되었기 때문이다(Park, 2014; Kim et al., 2019). 3번째 그룹은 ‘기후’, ‘시스템’, ‘토지’ 등의 단어로 구성된 그룹으로 ‘기후’ 단어 강도가 가장 높게 도출되어 ‘기후변화’라 명명하였다. 기후변화 대응 및 평가를 위한 토지유형 분류, 산불 취약성 평가, 모델링 등의 관련 연구들이 활발히 진행되었다(Byeon et al., 2012; KME, 2016).

Figure 4. Convergence of iterated correlations analysis (2001~2020).

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소규모 그룹의 1번째는 ‘토양’, ‘도시’, ‘공원’, ‘녹지’ 등의 단어로 구성된 그룹으로 ‘운영 관리’와 관련이 있었다. 이는 산사태 피해지 토양, 도시공원 및 녹지 등을 대상으로 한 운영 관리방안 마련 연구들이 수행되었기 때문이다(Lee et al., 2020). 2번째 그룹은 ‘귀화’, ‘특산’, ‘희귀’ 등의 단어로 구성된 그룹으로 ‘식물분류’라 명명하였다. 이는 기존 식물상 조사연구에서 귀화식물, 특산식물, 희귀식물 등의 분류를 통해 현황을 파악하는 방법이 사용되었기 때문이다(You, 2016). 3번째 그룹은 ‘서식지’, ‘생물’, ‘지수’ 등의 단어로 구성된 그룹으로 ‘서식지 적합성’과 관련되어 있었다. 이는 서식지 적합 지수(Habitat Suitability Index; HSI)를 적용한 생물 서식지 평가 관련 연구들이 실시되었기 때문이다(Shim et al., 2020). 4번째 그룹은 ‘관속’, ‘식물상’ 등의 단어로 구성된 그룹으로 ‘관속 식물상’이라 명명하였다. 이는 생태계 보전 및 관리방안을 위한 기초자료 제공을 목적으로 관속 식물상에 대한 조사 및 분석 연구들이 실시되었기 때문이다(Kim et al., 2020). 5번째 그룹은 ‘교육’, ‘치유’로 구성되어 있으며 ‘휴양복지’라 명명하였다. 이는 자연휴양림, 생태공원, 국립공원 등 다양한 산림 생태공간에서 교육 및 치유 활동이 실시되고 있으며(Park et al., 2018), 이에 따른 프로그램의 효과성 검증 및 이용자 요구도 분석 등 관련 연구들이 활발히 진행되었기 때문이다(Lee and Shin, 2019).