토픽모델링과 챗 GPT를 활용한 100대 명산 선정이유 비교·분석

이수광*, 유성민, 류도현

(국립산림과학원 산림휴먼서비스연구과)

Analysis of Selection Criteria for Korea’s 100 Renowned Mountains Using Topic Modeling and ChatGPT

Sugwang Lee*, Sung-min Ryu, Do-Hyun Ryu

(Division of Forest Human Service Research, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 산림청에서 선정한 100대 명산의 선정 이유에 대한 전반적인 특징을 구명하고자 실시하였다. 텍스트마이닝 분석기법인 토픽모델링(LDA 및 BERTopic)을 적용한 결과를 챗 GPT 해석 결과와 비교·분석하였다. 그 결과 단어빈도는 ‘산’, ‘유명’, ‘경관’, ‘계곡’, ‘아름답다’ 순으로, TF-IDF는 ‘강원도’, ‘경북’, ‘경관’, ‘유명’, ‘계곡’ 순으로 도출되었다. 토픽모델링 LDA 적용 결과 지역과 단어가 혼재되어 토픽으로 그룹화되었으며, BERTopic 적용 결과 주제와 지역이 구분되어 그룹화되었다. 챗 GPT를 통해 분석한 결과 LDA 토픽모델링은 주제를 구분하는데 효과적이었으나 키워드 중복, 구체성 부족 등의 문제점이 도출되었다. 반면 BERTopic은 3가지 주요 특징을 토픽(자연 경관과 휴식 명소, 바위와 폭포의 조화, 역사·문화적 가치)으로 구분하였고, 나머지는 지역적 특성으로 분류하여 보다 효율적인 분석방법으로 판단되었다. 종합적으로 산림청 100대 명산은 이미 알려져있는 유명한 산 중에서 자연 경관(바위, 폭포, 계곡 등)이 아름답고, 역사·문화적 가치(사찰과 유적, 보물 등)가 있으며, 지역별 대표성과 접근성이 고려되어 선정된 것으로 도출되었다.

Abstract: This study examines the underlying characteristics of the selection criteria for the 100 most renowned mountains designated by Korea Forest Service (KFS), utilizing text mining techniques. The research used topic modeling techniques, specifically Latent Dirichlet Alloction (LDA) and BERTopic, complemented by ChatGPT-based interpretative analysis. The word frequency analysis revealed the following terms with the most frequent appearances: 'Mountain', 'famous', 'landscape', 'mountain stream', and 'beautiful'. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analysis identified 'Gangwon-do', 'Gyeongbuk', 'landscape', 'famous', and 'mountain stream' as the terms with the highest scores. The application of LDA model resulted in topics that grouped both regions and words together, while the BERTopic model distinguished themes and regions more effectively. The ChatGPT analysis indicated that while LDA topic modeling was effective in distinguishing topics, it also presented issues such as keyword redundancy and a lack of specificity. In contrast, the BERTopic model categorized the data into three topics: Natural scenery and relaxations spots, the harmony of rocks and waterfalls, and historical and cultural significance, while the remaining elements were classified by regional characteristics making it a more efficient analytical method. In conclusion, the KFS selection of 100 mountains was based on their distinctive scenic features, regional significance, and ease of access.