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KCI등재 학술저널

유해화학물질 취급시설 관련 뉴스와 국민신문고 민원 트렌드 빅데이터 분석

Big Data Analysis on News and Civil Complaint Trends Related to Hazardous Chemical Handling Facilities

DOI : 10.14251/crisisonomy.2023.19.10.119
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2013년 유해화학물질 관리법에서 화학물질관리법으로 전면 개정된 이후 관련 제도의 개선 사항에 대한관심이 늘어나고 있다. 특히, 대내외 환경 변화가 유해화학물질 취급시설 관련 제도에 미치는 영향분석은 향후 제도 개선에 있어 매우 중요한 요소이다. 2014년부터 2023년까지 약 10년 동안의 취급시설관련 뉴스와 국민신문고 민원 데이터 분석 결과 대외 뉴스와 대내 국민신문고 민원 건수는 모두 2019년에최댓값을 기록했으며, 이후에는 제도 안정기로 접어들면서 감소하였다. 뉴스 동향은 문서 내 특정 단어의빈도수를 나타내는 TF(Term Frequency) 값을 활용하였으며, 국민신문고는 키워드 가중치를 고려하는TF-IDF(Inverse Document Frequency) 값을 활용하여 상위 키워드를 추출하였다. 뉴스 기사의 키워드 관계도 분석은 개체명 분석 알고리즘(Structured Support Vector Machine)을 적용하여 가중치 부여 후 연관성을도출하였다. 취급시설 관련 화학물질안전원 고시 중 소량 기준 및 소량 취급시설 관련 민원이 가장높게 나왔으며, 세부적 기준으로 방류벽, 감지기 등 피해 저감 시설 기준에 관한 질의가 상위를 차지하여이에 대한 정책서비스 개선이 필요할 것으로 판단 된다.

Since the 2013 revision of the Toxic Chemicals Management Act to the Chemical Substances Control Act, the evaluation of how internal and external environmental changes affect legal systems for facilities handling hazardous chemicals is crucial for prospective system enhancements. Through an analysis of news and civil complaints from 2014 to 2023, it was observed that both external news and internal civil complaints related to handling facilities peaked in 2019, declining as the legal system stabilized. News trends were tracked using Term Frequency(TF), while civil complaints were assessed using TF-IDF (Inverse Document Frequency) to identify significant keywords. The entity name analysis algorithm, Structured Support Vector Machine, was applied to investigate keyword relationships. Among the notices concerning handling facilities, civil complaints related to small quantity standards and small quantity handling facilities were the highest. Inquiries regarding damage reduction facility standards, such as bund walls and detectors, ranked prominently, suggesting a need for policy service improvements in this area.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구내용 및 방법

Ⅲ. 연구 결과 및 고찰

Ⅳ. 결론

References

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