RTCL(2025) Final Paper 05 - 편집 역사

2025년 12월 22일 (월) 01:38에 NMJ LECCHINA CNU님의 편집

2025-12-22T01:38:59Z

LJG19CNU: /* 2. Neo4j를 활용한 분석 결과 */

2025-12-21T15:52:22Z

‎2. Neo4j를 활용한 분석 결과

LJG19CNU: /* 2. Neo4j를 활용한 분석 결과 */

2025-12-21T15:51:37Z

‎2. Neo4j를 활용한 분석 결과

LJG19CNU: /* 1. 텍스트 마이닝 분석 결과 */

2025-12-21T15:50:11Z

‎1. 텍스트 마이닝 분석 결과

LJG19CNU: /* 1. 텍스트 마이닝 분석 결과 */

2025-12-21T15:47:04Z

‎1. 텍스트 마이닝 분석 결과

LJG19CNU: /* 1. 텍스트 마이닝 분석 결과 */

2025-12-21T15:45:34Z

‎1. 텍스트 마이닝 분석 결과

LJG19CNU: /* 2. Neo4j를 활용한 분석 결과 */

2025-12-21T15:43:00Z

‎2. Neo4j를 활용한 분석 결과

LJG19CNU: /* 2. Neo4j를 활용한 분석 결과 */

2025-12-21T15:41:07Z

‎2. Neo4j를 활용한 분석 결과

LJG19CNU: /* 2. Neo4j를 활용한 분석 결과 */

2025-12-21T15:36:19Z

‎2. Neo4j를 활용한 분석 결과

2025년 12월 21일 (일) 15:29에 LJG19CNU님의 편집

2025-12-21T15:29:17Z

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		+	__NOTOC__
	=='''목차'''==		=='''목차'''==

@@ 278번째 줄: / 278번째 줄: @@
 결과적으로 중국의 개혁·개방 경험에 대한 외교 정책적 분석이 북한의 체제 전환 및 경제 모델 연구에 직접적인 학술적 기여를 하고 있음을 그래프 구조를 통해 확인할 수 있다.<br/>
 [[파일:토픽모델그래프.png|섬네일|가운데|600px]]
 <br/>
 .3. 토픽–단어 네트워크 분석<br/>

@@ 246번째 줄: / 246번째 줄: @@
 본 분석은 추출된 핵심 단어들이 동일 논문 내에서 함께 등장하는 공출현(Co-occurrence) 빈도를 기반으로 네트워크를 구축하여 담론의 구조적 연관성을 규명하였다. Neo4j Aura를 통해 시각화된 네트워크는 단순한 단어의 나열을 넘어, 한국 학계가 중국 개혁개방을 어떠한 개념적 결합으로 인식하고 있는지 보여준다.<br/>
-[[파일:공출현.png|섬네일|가운데|550px|그림 1. 키워드 공기(Co-occurrence) 네트워크 분석]]
+[[파일:공출현.png|섬네일|가운데|550px|]]
 <br/>
 )중심 담론 허브(Hub) 형성: 네트워크의 중앙부에는 ‘중국’, ‘경제’, ‘정책’ 노드가 거대한 허브를 형성하고 있다. 이는 개혁개방 담론의 뿌리가 국가 주도의 경제 정책 변화에 있음을 실증한다. 특히 ‘경제’ 노드는 ‘발전’, ‘성장’, ‘시장’ 노드와 매우 굵은 엣지(Edge)로 연결되어 있어, 양적 성장에 대한 학술적 관심이 여전히 지배적임을 확인하였다.<br/>

@@ 184번째 줄: / 184번째 줄: @@
 단어 빈도 분석 결과, 전체 담론에서 가장 높은 빈도를 보인 핵심 키워드는 '중국'(941회)이었으며, '정책'(244회), '경제'(241회), '사회'(157회) 등이 그 뒤를 이었다. 특히 '북한'(126회)이 상위 9위에 위치하여 중국 개혁개방 담론이 한국적 맥락에서 북한 문제와 밀접하게 연계되어 있음을 실증하였다. 워드클라우드 시각화에서는 '중국', '경제', '정책'이 중앙에 크게 배치되어 주류 담론임을 보여주었으며, '시진핑', '사회주의', '체제' 등의 키워드가 주변부를 형성하며 연구의 외연을 구성하고 있었다.<br/>
 [[파일:워드크라우드.png|섬네일|가운데|600px]]
 <br/>
 .2. TF-IDF 분석 결과<br/>
@@ 193번째 줄: / 194번째 줄: @@
 단어 간의 연쇄를 분석하는 N-gram(Bigram) 분석 결과, '개혁개방 이후', '중국 경제', '시장 경제', '중국 공산당' 순으로 높은 출현 빈도를 보였다. 특히 '개혁개방'은 단독 키워드보다 '이후' 또는 '정책'과 결합하여 연구의 시간적 배경이나 구체적 수단을 명시하는 담론 단위로 자주 사용되었으며, '지방 정부'와 '중앙 정부'라는 단어 쌍의 빈도도 높게 나타나 통치 구조에 대한 활발한 논의를 입증하였다.<br/>
 {|class="wikitable" style="text-align:center;background:white;word-break:keep-all;width:70%"
-|+ [표 2] 개혁개방 관련 N-gram 빈도 상위 10개 용어
+|+ [표 1] 개혁개방 관련 N-gram 빈도 상위 10개 용어
 ! 순위 !! N-gram (단어 쌍) !! 빈도 !! 학술적 담론 맥락 및 의미
 |-
@@ 225번째 줄: / 226번째 줄: @@
 LDA 분석을 통해 도출된 5개의 잠재적 토픽은 중국 개혁·개방 연구의 세부 분화를 명확히 보여준다.<br/>
 [[파일:토픽모델링.png|섬네일|가운데|600px]]
 <br/>
 -토픽 1 (거시 경제와 국가 발전): 중국의 경제 성장 모델과 국가 주도 발전 전략을 다룬다.<br/>

@@ 183번째 줄: / 183번째 줄: @@
 <br/>
 단어 빈도 분석 결과, 전체 담론에서 가장 높은 빈도를 보인 핵심 키워드는 '중국'(941회)이었으며, '정책'(244회), '경제'(241회), '사회'(157회) 등이 그 뒤를 이었다. 특히 '북한'(126회)이 상위 9위에 위치하여 중국 개혁개방 담론이 한국적 맥락에서 북한 문제와 밀접하게 연계되어 있음을 실증하였다. 워드클라우드 시각화에서는 '중국', '경제', '정책'이 중앙에 크게 배치되어 주류 담론임을 보여주었으며, '시진핑', '사회주의', '체제' 등의 키워드가 주변부를 형성하며 연구의 외연을 구성하고 있었다.<br/>
 <br/>
 .2. TF-IDF 분석 결과<br/>

@@ 223번째 줄: / 223번째 줄: @@
 <br/>
 LDA 분석을 통해 도출된 5개의 잠재적 토픽은 중국 개혁·개방 연구의 세부 분화를 명확히 보여준다.<br/>
 <br/>
 -토픽 1 (거시 경제와 국가 발전): 중국의 경제 성장 모델과 국가 주도 발전 전략을 다룬다.<br/>
@@ 234번째 줄: / 235번째 줄: @@
 -토픽 5 (국제 관계와 외교 안보): 미-중 관계, 시진핑 시기의 대외 전략 및 주변국과의 외교 담론을 포함한다.<br/>
 <br/>
 ==='''2. Neo4j를 활용한 분석 결과'''===

@@ 239번째 줄: / 239번째 줄: @@
 <br/>
 본 분석은 추출된 핵심 단어들이 동일 논문 내에서 함께 등장하는 공출현(Co-occurrence) 빈도를 기반으로 네트워크를 구축하여 담론의 구조적 연관성을 규명하였다. Neo4j Aura를 통해 시각화된 네트워크는 단순한 단어의 나열을 넘어, 한국 학계가 중국 개혁개방을 어떠한 개념적 결합으로 인식하고 있는지 보여준다.<br/>
 <br/>
 )중심 담론 허브(Hub) 형성: 네트워크의 중앙부에는 ‘중국’, ‘경제’, ‘정책’ 노드가 거대한 허브를 형성하고 있다. 이는 개혁개방 담론의 뿌리가 국가 주도의 경제 정책 변화에 있음을 실증한다. 특히 ‘경제’ 노드는 ‘발전’, ‘성장’, ‘시장’ 노드와 매우 굵은 엣지(Edge)로 연결되어 있어, 양적 성장에 대한 학술적 관심이 여전히 지배적임을 확인하였다.<br/>
@@ 290번째 줄: / 292번째 줄: @@
 이러한 토픽-단어 네트워크 구조는 개별 단어 빈도 분석만으로는 파악하기 어려운 주제 간의 유기적 관계와 지식의 흐름을 효과적으로 보여준다. 특히 토픽 노드와 단어 노드 간의 거리와 연결 강도를 통해 지난 15년간 중국 개혁·개방 연구가 어떻게 분화되고 통합되어 왔는지 구조적으로 해석할 수 있는 근거를 제공한다.<br/>
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 =='''Ⅴ. 결론'''==
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@@ 191번째 줄: / 191번째 줄: @@
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 단어 간의 연쇄를 분석하는 N-gram(Bigram) 분석 결과, '개혁개방 이후', '중국 경제', '시장 경제', '중국 공산당' 순으로 높은 출현 빈도를 보였다. 특히 '개혁개방'은 단독 키워드보다 '이후' 또는 '정책'과 결합하여 연구의 시간적 배경이나 구체적 수단을 명시하는 담론 단위로 자주 사용되었으며, '지방 정부'와 '중앙 정부'라는 단어 쌍의 빈도도 높게 나타나 통치 구조에 대한 활발한 논의를 입증하였다.<br/>
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 .4. 공출현 네트워크 분석 결과<br/>