뉴스 등의 텍스트 데이터 분석 및 정보검색을 위해 의미 있는 단어를 추출하는 것이 중요하다. 이를 위해 일반적으로 많이 사용되는 기법인 term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) 기법으로, 단어의 상대적 중요도를 추출한다. TF-IDF 기법은 식(1)과 같이 한 문서 내에 자주 사용된 단어는 중요한 단어이며, 많은 문서에서 자주 사용된 단어는 보편적인 단어라는 것을 가정한다.

여기서 tf (t,d)와 df (t)는 각각 문서 d에서 단어 t의 빈도와 단어 t를 포함하고 있는 문서의 빈도를 나타내며, D는 문서의 개수이다.

이러한 TF-IDF는 문서분류^12-14), 추천시스템^15-17), 감정분석^18,19), 의미연결망^20,21) 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 의미연결망을 구축하기 위하여 TF-IDF를 통해 뉴스 빅테이터를 자연어 처리하여 상위 100개의 중요 단어를 추출하였다.

의미연결망(semantic network)은 문서 내에 동시에 사용된 단어를 링크로 연결하는 네트워크로, 단어들 간의 구조적 관계를 분석하기 위해 사용되며, 특히 특허데이터 분석^22,23), 문서분석²⁴⁾ 등에서 많이 활용되고 있다.

일반적으로 의미연결망에서 이슈를 도출하기 위해 CONCOR 분석이 많이 활용되고 있다. CONCOR 분석은 단어 간의 상관관계를 이용하여 동일한 패턴을 가지는 단어를 군집화 하는 구조적 등위성을 구하는 방법이다. CONCOR 분석은 지급결제²⁵⁾, 국방정책²⁶⁾, 산림치유²⁾, 관광지²⁷⁾, 블록체인²⁸⁾ 등 다양한 분야에서 이슈를 도출하기 위해 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 CONCOR 분석을 수행하여 수소 관련 뉴스의 이슈를 도출하였다.

네이버에서 수소 단어가 포함된 뉴스를 수집한 후, 속보, 동일 뉴스 등을 제거한 결과, 분석에 사용된 뉴스는 총 9,501건이고 연차별 건수는 Fig. 2와 같다. 2016년 이후 수소경제활성화 로드맵이 발표된 2019년까지 수소관련 뉴스량은 연평균 97.3%의 폭발적 증가세를 나타낸 이후, 2019년을 정점으로 2020년에는 크게 감소하였다. 그러나 2020년 뉴스생산량은 2016년 대비 4.5배 증가한 수치로 수소분야에 대한 경제·사회적 관심이 증폭되었음을 분명히 보여준다.

Fig. 2. 
Number of news related on hydrogen by year from 2016 to 2020

수소 관련 이슈의 시계열적 특징과 흐름을 파악하기 위하여 연차별 단어의 빈도분석한 결과는 Fig. 3과 같다. 2016년은 수소차 및 연료전지의 보급을 정책 수단으로 저탄소로의 전환정책이 추진된 시점이다. 「수소차 보급 및 시장 활성화 계획」에 이어 「미세먼지 관리 특별대책(2016년 6월)」과 「제1차 기후변화 대응 기본계획(2016년 12월)」을 통해 수소차(~2030년, 64만 대)와 수소충전소를 보급하여 온실가스를 감축(~2030년, 0.8백만 톤)하려는 중장기 목표를 설정하고 세부 이행계획을 공표한 시기이다. 당시는 경제적 관점에서의 수소 이슈보다는 수소차 보급을 통한 국가의 온실가스 감축 목표 달성과 기후변화 대응 등 환경적 관점이 두드러진 특징이 있다. 뉴스에 노출된 단어의 빈도는 이를 반영하여 수소전기자동차(1,812회), 자동차(1,099회), 수소연료전지(267회), 수소충전소(235회), 에너지(213회), 울산광역시(186회), 연료전지(182회), 친환경자동차(164회), 광주광역시(134회), 스테이션(117회) 등의 순으로 나타났다.

Fig. 3. 
Major news keyword related to hydrogen by year from 2016 to 2020

자동차와 충전소 외에 빈도 높은 단어는 울산광역시와 광주광역시로 현대자동차그룹의 생산 공장이 위치한 지역이라는 공통점이 있다. 이 지역은 수소차 관련 민관합동 시범사업과 인프라 구축이 조기 시행된 지역이다. 특히 울산은 세계 최초 수소전기차가 양산된 도시로 2016년 전국 최초 수소택시가 운행되면서 언론 노출 빈도가 상대적으로 높았다.

2017년 수소 관련 뉴스는 전년 대비 160% 증가하였으나, 내용적으로는 유사한 흐름으로 전개되었다. 다만, 2017년에는 에너지전환정책 추진을 위한 「제3차 에너지기본계획」과 「재생에너지 3020 이행계획(안)」이 발표되면서 에너지와 연료전지 등의 단어 노출이 증가하였다. 2017년도 뉴스에 노출된 단어의 빈도는 이를 반영하여 수소전기자동차(3,735회), 자동차(2,220회), 에너지(475회), 수소전기버스(395회), 친환경자동차(385회), 수소연료전지(359회), 울산광역시(354회), 수소충전소(353회), 충전소(352회), 수소에너지(307회) 등의 순으로 나타났다.

2018년은 신정부의 「혁신성장 전략투자 방향」에서 수소경제를 3대 투자 분야 중 하나로 선정한 해로, 경제적 관점에서의 수소 관련 뉴스 생산이 급증한 시기이며, 양적으로도 전년 대비 210% 이상 증가한 것으로 나타났다. 키워드 빈도는 수소전기자동차(7,060회), 자동차(3,696회), 수소충전소(1,689회), 수소전기버스(1,358회), 울산광역시(804회), 충전소(758회), 에너지(695회), 수소산업(692회), 수소연료전지(587회), 수소에너지(555회) 등의 순으로 나타났다.

울산광역시는 자동차 뿐 아니라 석유화학산업단지를 보유하고 있어 석유화학 공정에서 발생되는 부생수소를 기반으로 전국 수소생산량의 50% 이상을 생산·공급하는 지역으로 부각되면서 지속적으로 뉴스에 노출된 것으로 나타났다.

2019년은 수소차와 연료전지를 두 축으로 한 「수소경제 활성화 로드맵」이 발표되면서 국내 수소산업 육성이 본격화된 시기이다. 이를 반영하여 ‘수소경제’와 ‘수소산업’ 등의 키워드가 새롭게 등장하거나 빈도를 높였으며, 수소차 보급이 전국적으로 확대되면서 수소충전소 수요 관련 이슈가 증가한 것으로 나타났다. 2019년도 뉴스에 노출된 단어의 빈도는 수소전기자동차(9,571회), 수소충전소(5,567회), 자동차(4,963회), 수소경제(4,905회), 에너지(2,894회), 수소연료전지(1,968회), 충전소(1,879회), 수소전기버스(1,834회), 수소산업(1,832회), 연료전지(1,827회) 등의 순이다.

마지막으로 2020년의 뉴스 키워드 빈도는 수소전기자동차(5,059번), 자동차(4,076번), 수소충전소(2,790번), 수소연료전지(1,871번), 수소경제(1,821번), 에너지(1,331번), 수소전기트럭(1,255번), 수소전기버스(1,171번), 수소생산(979번), 충전소(911번) 등의 순으로 나타났다. 2020년 수소관련 뉴스의 특징은 수소의 생산방식과 활용 범위의 확대라 할 수 있다. 수소 생산에 있어서는 화학반응에 의해 부수적으로 생산되는 부생수소보다 친환경성이 높은 개질수소, 수전해수소에 대한 관심과 요구가 높아졌으며, 활용 분야에 있어서도 수소자동차 이외에 수소연료를 사용하는 다양한 모빌리티가 부상하면서 관련 단어의 빈도가 증가한 것으로 나타났다.

2016-2020년에 노출 빈도가 높은 수소 관련 키워드는 수소전기자동차(27,237회), 자동차(16,054회), 수소충전소(10,634회), 수소경제(7,222회), 에너지(5,608회), 수소연료전지(5,052회), 수소전기버스(4,828회), 충전소(3,998회), 울산광역시(3,681회), 연료전지(3,660회) 등의 순이다. 이를 연차별로 분석해 본 결과, 수소 관련 이슈는 환경적 관점과 경제적 관점이 공존하는 분야이지만 강도의 측면에서 보면 2018년을 기준으로 수소는 환경적 관점의 이슈에서 경제적 관점의 이슈로 전환된 것으로 나타났다. 다만, 최근 탄소중립 논의의 확산과 함께 수소경제 또한 친환경성을 높이는 방향으로의 모색이 두드러지면서 부생수소 및 관련 지역에 대한 키워드 노출 빈도가 낮아진 것을 확인하였다. 이를 반영하여 정부부처의 보도주체도 환경부에서 경제산업 및 기술개발 관련 부처로 확대된 것을 확인할 수 있었다.

한편, 시간이 경과하면서 수소차 보급과 같은 단순 정책에서 수소의 생산-유통-활용을 포괄하는 생태계 조성 측면에서의 뉴스가 증가하였으며, 정부 정책 외에 민간 기업의 기술개발 및 경영활동에 관한 뉴스가 증가한 것으로 나타났다.

분석 대상 단어의 뉴스 노출 빈도와 TF-IDF 간의 상관관계를 살펴보면 Table 1과 같다. 상관계수는 0.842로 강한 양의 상관관계를 보여 노출 빈도가 높은 단어는 중요한 단어라고 판단할 수 있다.

TF-IDF 값이 높은 상위 20개의 단어를 살펴보면 Table 2와 같이 수소전기자동차, 수소충전소, 자동차, 수소전기버스, 수소연료전지, 수소경제, 울산광역시, 에너지, 불화수소, 수소탱크, 충전소, 연료전지, 수소생산, 수소산업, 수소에너지, 황화수소, 친환경, 친환경자동차, 대통령, 강원도 순이다.

이같은 수소 관련 중요 단어는 한국의 수소 이슈의 세 가지 특성을 드러낸다. 첫째는 수소를 에너지원으로 사용하는 수소모빌리티 중심의 산업육성이며, 둘째는 기업보다는 중앙·지방정부 중심의 관주도적 특성이며, 마지막으로 폭발사고 등에 대한 안전 우려의 상존이다.

향후, 주기적인 TF-IDF 분석을 통해 수소산업의 활성화 흐름과 국민인식 및 수용성 수준을 파악하는 것은 정책평가와 대응방안 마련에 필요한 정보를 산출하는 데 유용한 방법이 될 것이다.

TF-IDF 분석을 통해 추출된 상위 100개의 단어를 이용하여 수소 이슈에 대한 구조적 이해를 위해 의미연결망을 통한 CONCOR 분석을 수행하였다. 분석 결과는 100개의 단어는 Fig. 4와 같이 4개의 군집을 형성하였다. 군집 1의 주요 단어는 수소전기자동차, 수소충전소, 자동차, 수소전기버스, 수소연료전지, 수소경제, 울산광역시, 에너지, 수소탱크, 충전소 등으로 수소 비즈니스와 수소산업을 육성계획을 수립하고 있는 지방자치단체와 관련되어 있음을 알 수 있다. 군집 2의 주요단어는 황화수소, 폐수처리, 염화수소 등으로 폐기물 합성가스와 관련되어 있다. 군집 3의 주요단어는 불화수소, 과산화수소, 반도체, 국회의장, 단말기 등으로 반도체 공정과 관련되어 있다. 마지막으로 군집 4의 주요 단어는 부산광역시, 폭발사고, 충청남도, 경기도, 강원테크노파크, 두산모빌리티이노베이션, 대전광역시, 현대로템, 수소전기하우스, 수소가스 등으로 지방자치단체 및 가스폭발과 관련되어 있다.

Fig. 4. 
Result of the CONCOR analysis