대체불가토큰(NFT) 연구개발 동향 분석과 논리 모형 개발에 관한 연구
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초록
본 연구는 전 세계의 NFT(대체불가능토큰) 연구개발(R&D)과 관련된 영문 뉴스 기사 2,327건을 분석하였다. 연구의 목적은 NFT R&D 과정 전반에서 나타나는 핵심 이슈들을 식별하는 데 있었다. 데이터 정제 및 전처리 과정을 거친 후, 토픽 모델링 기법을 적용하여 총 16개의 주제를 도출하였다. 각 주제는 의미적 내용과 출현 빈도에 기반하여 명명되고 해석되었다. 이후, 이 주제들은 R&D 과정의 네 가지 주요 단계인 투입(Input), 활동(Activity), 산출(Output), 성과(Outcome)에 대응시켜 분석되었다. 이를 바탕으로 NFT R&D의 구조와 흐름을 설명하는 논리 모형(logic model)을 개발하였다. 연구 결과는 전 세계적으로 NFT 기술이 어떻게 발전하고 논의되고 있는지를 보여주는 기초적인 통찰을 제공하며, 빠르게 변화하는 블록체인 및 디지털 자산 혁신 분야에서 향후 전략 수립에 유용한 데이터를 제공한다.
Abstract
This study aimed to identify critical issues emerging in global Non-Fungible Token (NFT) research and development (R&D) by examining 2,327 English-language news articles on the NFT R&D process. After data cleaning and preprocessing, topic modeling was applied, yielding 16 distinct topics. Each topic was labeled and interpreted based on semantic content and frequency. These topics were then mapped to the four key stages of the R&D process: Input, Activity, Output, and Outcome. Using this mapping, a logic model was developed to illustrate the structure and flow of NFT R&D. The findings offer foundational insights into the evolution of NFT technologies and global discourse surrounding them. This research provides valuable evidence for assessing current trends and for shaping strategic planning in the fast-changing field of blockchain and digital asset innovation.
Keywords:
Non-Fungible Token (NFT), Research and Development (R&D), News Analysis, Topic Modeling, Logic Model키워드:
대체불가토큰, 연구개발, 뉴스기사, 토픽모델링, 논리모형Ⅰ. 서 론
대체불가토큰(Non-fungible token; NFT)은 디지털 창조물에 대한 고유한 기록을 블록체인에 생성하고 이를 거래할 수 있게 해 주는 메커니즘이다. NFT는 블록체인 기술의 특성을 활용하여 기존의 원본 증명에 어려움이 있었던 디지털 콘텐츠들에 대한 원본을 보장하고 가치 산정의 근거가 되는 분야에 유용하게 활용되고 있다. NFT는 블록체인의 탈중앙화된 네트워크를 활용하여 기존의 중앙화로 인한 문제점을 보완할 수 있는 새로운 대안으로 인식되고 있다. 이에 국내외 게임사, 은행, 콘텐츠 기업, 명품 업체, IT 관련 기업과 정부는 NFT를 새로운 성장산업으로 인식하고 기술개발에 많은 투자를 진행하고 있다[1].
NFT는 예술, 엔터테인먼트, 게임을 중심으로 발전하여 메타버스 환경에서의 패션, 마케팅 분야로 빠르게 확장되고 있다. 최근에 NFT의 활용은 가상 세계를 넘어 신원 증명, 금융 등 일상 영역으로 빠르게 진입하고 있다[2]. 국내 금융업계에서도 NFT 도입 움직임이 본격화하고 있다. 다수의 글로벌 금융사는 NFT 관련 금융상품을 출시하고 적극적으로 사업모델을 확대하고 있으며, NFT 기술과 금융을 결합한 금융 인프라 기업도 등장하고 있다. 구체적으로 금융사들의 NFT 수탁을 비롯해 NFT 자산을 담보로 가상화폐 대출을 지원하는 NFTfi, NFT 은행 등의 비즈니스 모델이 부상하고 있다. 2022년 말부터 국민은행은 NFT 보관용 디지털 지갑(Wallet)을 개발하였고, 우리은행은 NFT 발행용 플랫폼을 구축하였다. NFT 시장의 성장성과 향후 등장할 다양한 NFT와 관련된 혁신 서비스 등에 대비하기 위해 금융권의 NFT 기술 도입이 확대되고 있다[3].
NFT 생태계의 빠른 변화에 대응하고 NFT를 이용한 서비스 개발을 지원하는 차원에서 주요 국내외 기업과 공공기관에서는 경쟁적으로 연구개발을 추진 중이다. 연구개발사업의 시행착오를 줄이고 투자 효과를 높이기 위해 NFT 연구개발을 위한 투자(Input), 연구개발 활동(Activity), 산출(Output), 성과(Outcome)의 연구개발 전 과정에서 어떠한 현상들이 나타나고 있는지를 파악할 필요가 있다. 그리고 그 현상의 의미가 무엇인지를 해석하고 투입, 활동, 산출, 성과 차원에서 NFT 연구개발의 작동 메커니즘을 공유하고 소통하기 위한 논리모형(Logic model)을 제시하는 연구가 필요한 시점이다.
본 연구에서는 뉴스 기사를 활용하여 NFT 연구개발 관련 토픽을 도출하고 NFT 연구개발 논리모형을 작성하기 위해 다음과 같은 단계로 연구를 진행하였다. 첫째, NFT 연구개발 관련 뉴스 기사 데이터를 수집하고 분석하여 NFT 연구개발 과정에서 나타나는 현상들을 대표하는 키워드를 도출하였다. 키워드 도출을 위해 텍스트 마이닝 분석 방법인 토픽모델링을 사용하였다. 국내외 뉴스 기사 텍스트에 포함된 다양한 현상들을 파악하는 작업을 통해 NFT 연구개발 관련 키워드와 토픽을 도출하고 의미를 해석하였다. 둘째, 도출된 토픽을 투입, 활동, 산출, 성과의 논리모형 구성에 대응시켜 NFT 연구개발 논리모형을 작성하였다.
특히, 본 연구는 BERTopic 기반 토픽 모델링과 논리모형을 결합하여 NFT R&D 전반의 이슈를 정밀하게 도출하고 구조화함으로써, 다학제적 연구와 전략 수립을 위한 기초자료를 제공하였다. 이를 통해 산업계·학계 협력, 교육 콘텐츠 개발, 정책 수립, 다양한 산업 분야의 기술 상용화에 실질적으로 기여할 가능성을 제시하였다.
Ⅱ. 이론적 배경
2-1 NFT에 대한 이해
Non-Fungible Token(NFT)은 대체 불가능한 고유한 디지털 자산을 의미하며, 블록체인 기술을 기반으로 발행된다. 일반적인 암호화폐(예: 비트코인, 이더리움)가 동일한 가치를 가지는 ‘대체 가능한’ 토큰인 반면, NFT는 각 토큰이 고유한 속성과 식별 정보를 가지므로 서로 대체될 수 없다는 특징이 있다. NFT는 일반적으로 ERC-721 또는 ERC-1155와 같은 스마트 계약 표준을 기반으로 발행되며, 메타데이터 및 소유권 정보가 블록체인에 기록되어 투명하고 변조 불가능한 방식으로 관리된다[4].
다양한 산업 영역에서 NFT를 비즈니스에 적용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 예를 들면, 체험이 가능한 오프라인의 장점과 디지털의 장점을 결합한 피지털(Physical + Digital) 기술이 명품 업계와 금융산업에서 사용되고 있다. NFT를 SNS상에서 프로필 사진으로 사용하고 커뮤니티나 공연에 참여할 수 있는 입장권(Pass)으로 사용되는 사례도 증가하고 있다[5].
고가의 콘텐츠와 부동산의 거래 활성화를 위해 저작권, 소유권, 지적재산권 등의 권리를 NFT로 나누어 판매하거나 고가의 부동산을 쪼개어 NFT로 만들어 거래하고 있다. 게임에서 획득한 아이템을 NFT로 발행하여 현실에서 거래를 통해 수익화하거나 메타버스에서 아바타, 의상, 자동차, 부동산과 같은 아이템을 NFT 형태로 구매하는 것이 가능해졌다. 향후 상호운용성 문제가 해결되어 다른 게임이나 메타버스와도 호환이 되면 더 큰 효용가치가 발생할 것으로 예상된다[6].
NFT에 대한 사회적 관심과 다양한 분야에서의 사용이 증가하면서 NFT의 특성, 지적재산권, NFT 아트 관련 등의 학술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 윤영진은 NFT의 고유성 보장과 희소성이 디지털 예술품의 거래와 지식재산권 시장에 활기를 불러일으킬 중요한 수단으로 보았고[7], 남부성 등은 NFT를 이용한 미술품 이력 관리 방안에 관한 연구를 보고했으며[8], 최성원은 NFT 기반의 블록체인 게임의 비즈니스모델 연구를 하였다[9].
2-2 뉴스 기사 토픽모델링 분석에 대한 이해
본 연구의 목적을 달성하기 위해 뉴스 기사 데이터를 활용하였다. 뉴스 기사 내용분석은 기술 기획 시 사회적 맥락 파악을 위해 유망 신기술이 사회적으로 어떻게 이해 및 수용되고 있는지를 탐색하는 데 적용될 수 있다. 언론을 통해 배포되는 내용은 대중의 과학기술 이해와 태도에 상당한 영향을 주게 된다.
언론에서 보도되는 뉴스를 통해 새롭게 부상하는 유망 신기술의 기대는 대상 기술에 대한 대중적 지지와 반대를 결정짓는 중요한 요소로 작용하며, 정부의 연구개발 전략 수립, 민간 기업의 기술 기획 그리고 투자자, 산업계의 투자 계획에도 영향을 끼친다[10]. 특히 기술 트렌드나 신산업의 동향을 파악하는 데 유용하며, 공공적으로 접근 가능한 데이터이기 때문에 분석의 객관성과 재현 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서 수행하고자 하는 NFT 연구개발에 대한 뉴스 분석은 NFT 기술이 사회적으로 어떻게 수용되고 전개되는가를 살펴볼 수 있는 적절한 방법론이라 할 수 있다.
대용량 데이터 수집과 분석기술이 발전하면서 텍스트 데이터에 숨어있는 의미를 파악할 수 있게 되어 다양한 분야에서 활용사례가 증가하고 있다. 신기술의 도입 초기나 새로운 산업이 태동하는 시기는 많은 시행착오와 역효과가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 방지하고자 신기술의 도입이나 신사업 진출 또는 정책 추진을 위한 방향 설정을 위해 토픽모델링 기법이 여러 분야에서 활용되고 있다[11].
국내외에서 NFT, 디지털 전환, 인공지능 분야의 뉴스 데이터를 토픽모델링 방법으로 분석한 연구들이 다수 진행되었다. 안형준은 국내 언론 기사들에 대한 빅데이터 분석을 통해 NFT에 대한 언론의 주요 보도 내용 및 그러한 내용의 변화 추이를 분석하였다[1]. 김태종 등은 디지털 전환 뉴스 빅데이터를 대상으로 토픽모델링 분석을 수행하여, 디지털 전환 관련 주요 키워드와 토픽을 도출하였고[12], 노설현은 인공지능을 검색어로 중앙지와 경제지, 주요 방송사의 기사를 대상으로 토픽을 도출하였다[13]. 서효기·김영준은 토픽모델링을 활용한 실감미디어 분야 국가 R&D 과제 연구 동향을 분석하였다[14]. 선행 연구 분석 결과 기술개발의 변화 속도가 빠른 첨단기술 분야의 이슈 분석에 토픽모델링 방법이 많이 활용되고 있음을 알 수 있다. 그러나 기존의 연구 결과들은 첨단기술 분야의 키워드 및 주제를 도출하고자 노력하였다는 점에서 의의가 있지만, 단순 빈도분석과 토픽모델링만을 분석 방법으로 삼았다는 점에서 한계가 있다.
2-3 논리모형에 대한 이해
논리모형(logic model)은 연구개발(R&D) 사업의 구성 요소들과 해결하고자 하는 문제들 간의 논리적 인과관계를 설명하는 도구이다. 이는 연구개발 사업을 운영하는 데 필요한 투입자원, 수행 활동, 그리고 궁극적으로 달성하고자 하는 변화나 결과 간의 관계를 체계적이고 시각적으로 표현함으로써 이해관계자의 이해도를 높이는 데 기여한다[15]. 또한 논리모형은 투입, 활동, 산출, 성과 간의 연결성을 중심으로 인과관계를 파악함으로써, 사업의 기획 단계부터 집행, 평가에 이르는 전 과정을 체계적으로 관리하는 데 필요한 정보를 제공한다[16].
논리모형은 사업에 대한 개념 정립, 기획, 관리, 평가 및 다른 사람과의 소통에 유용한 도구이며, 사업의 작동 메커니즘 및 기대되는 성과를 다른 사람에게 설득하는 기본 근거가 될 수 있다. 이를 통해 연구개발사업이 무엇에 관한 것인지, 각 부분이 어떻게 함께 작동하는지에 대해 파악할 수 있도록 도와준다.
특히, 본 연구에서는 토픽모델링 기법을 활용하여 뉴스 기사 내의 잠재적 기술 주제(Topics)를 자동으로 분류 및 추출하였으며, 이를 바탕으로 논리모형의 핵심 구성 요소인 투입(Input), 활동(Activity), 산출(Output), 성과(Outcome)를 도출하였다. 이와 같은 방법은 방대한 뉴스 기사 정보를 체계화하여 연구개발 활동의 구조를 시각적으로 모델링하고, 기술 발전 경로와 연구 흐름을 이해하는 데 효과적인 도구로 활용될 수 있다. [17],[18].
Ⅲ. 연구방법
3-1 데이터 수집
본 연구에서는 NFT 연구개발과 관련된 데이터를 수집하기 위해 실시간 정보 제공 역량을 고려하여, 구글 검색엔진과 주요 언론사 홈페이지에서 제공하는 영문 뉴스 기사를 수집하였다. 데이터 선택과 검색 프로세스, 데이터 품질 기준 및 정보 통합을 정의하기 위해 체계적인 문헌 검토 프로토콜을 따랐다[19].
수집된 뉴스는 보도 일자, 언론사명, 뉴스 제목, 본문 내용의 항목으로 구분하여 저장하였다. 검색 키워드는 표 1과 같이 NFT를 구성하고 있는 핵심적인 기술 요소와 연구개발 키워드를 조합하여 사용하였다. 검색 과정에서 연구 목적에 부합하는 새로운 키워드가 발견되면 검색 키워드를 업데이트하여 사용하였다. 데이터 수집은 NFT 분야의 빠른 기술변화를 고려하여 2020년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 5년간의 데이터를 대상으로 하였다.
Construction of search keywords
3-2 데이터 전처리
본 연구에서 수집한 데이터는 텍스트 기반의 비정형 데이터이므로, 분석이 쉬운 형태로의 전처리(Preprocessing) 작업이 필수적이다. 특히 전처리 방식은 토픽모델링 분석 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있기 때문에, 그 과정의 적절성과 정밀성이 매우 중요하다[20]. 토픽모델링 분석을 위해 수집된 뉴스 데이터를 말뭉치로 변환하고, 이에 대한 체계적인 전처리 과정을 수행하였다. 먼저 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해, 수집된 데이터에서 문장부호 및 특수문자와 같은 불필요한 표현을 제거하였다. 또한 축약어와 유사어는 하나의 표현으로 통일하고, 세부적으로 분절된 단어는 유의어(Thesaurus)로 지정하여 일관되게 처리하였다. 이와 함께, 뉴스 기사에 자주 등장하지만, 분석에 불필요하다고 판단되는 주어, 전치사, 조동사, 형용사, 부사 등은 불용어 사전에 등록하여 분석 대상에서 제외하였다.
3-3 토픽모델링 분석과 토픽 명명 및 해석
본 연구에서는 토픽 모델링 알고리즘으로 BERTopic을 활용하였다. BERTopic은 비지도 학습 기반의 토픽 모델링 기법으로, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 사전 학습된 언어 모델을 이용해 텍스트의 문맥적 의미를 효과적으로 파악할 수 있는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 단어 벡터 간의 코사인 유사도를 기반으로 문장 간 유사성을 계산하며, 이를 바탕으로 유의미한 군집을 형성하고 토픽을 도출한다. BERTopic은 텍스트의 문맥적 의미를 잘 반영하기 때문에 주제 간 중복이나 모호성을 줄일 수 있다. 그리고 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)과 같은 밀도 기반 군집화를 사용하여 크기가 다른 유의미한 토픽을 도출한다. 마지막으로 토픽의 키워드와 유사도를 시각화함으로써 결과의 직관적인 해석이 가능하다[21].
본 연구에서는 다음과 같은 절차를 통해 BERTopic을 적용하였다. 먼저, 수집된 뉴스 기사 데이터에 대해 BERT 기반 임베딩을 생성하여 텍스트 데이터를 고차원 공간에 매핑하였다. 이후, DBSCAN 알고리즘을 활용해 임베딩 벡터 간의 밀도 기반 군집화를 수행하고, 각 군집 내에서 키워드와 관련 단어를 추출하였다. 마지막으로, 도출된 토픽의 키워드와 뉴스 기사 데이터를 분석하여 NFT 연구개발과 관련된 주요 키워드와 토픽을 확인하였다.
3-4 논리모형 작성
본 연구에서는 NFT 연구개발의 현황을 체계적으로 파악하고, 주요 이슈 간의 인과관계를 분석하기 위해 논리모형(logic model) 접근을 연구 방법으로 활용하였다. 특히 기존 토픽모델링 기반 분석의 범위를 확장하여, 뉴스 기사에서 수집한 NFT 관련 데이터를 바탕으로 토픽을 도출하고, 이 결과를 논리모형 구성에 적용하였다.
논리모형은 일반적으로 투입(Input), 활동(Activity), 산출(Output), 성과(Outcome)의 네 가지 요소로 구성되며, 각 요소 간의 인과관계를 시각적으로 구조화하여 특정 사업 또는 프로그램이 어떻게 작동하는지를 설명하는 도구이다[16],[22]. 본 연구에서는 이러한 논리모형의 구조를 분석틀로 활용하여, NFT 연구개발과 관련된 투입 자원, 수행 활동, 도출되는 결과물 및 기대되는 변화 요소들을 체계적으로 정리하였다.
투입은 연구개발을 위해 사용되는 자금, 인력, 기술, 장비 등의 자원을 의미하며, 활동은 이러한 자원을 바탕으로 수행되는 기술개발, 서비스 기획, 시장 분석 등 구체적 R&D 행위로 정의하였다. 산출은 활동의 직접적인 결과물로서 플랫폼, 서비스, 기술 성과 등을 포함하고, 성과는 산업적 파급효과, 사회적 수용성, 사용자 가치 등 장기적 변화 요소를 의미한다[23],[24].
이러한 논리모형의 구성은 단순한 개념 정리에 그치지 않고, 토픽모델링 분석 결과를 구조화하는 프레임으로 작용하였다. 즉, 뉴스 기사로부터 도출된 주요 토픽들을 논리모형의 각 구성 요소에 대응시킴으로써 NFT 연구개발 활동의 흐름과 관련 이슈 간의 연계를 파악할 수 있도록 하였다.
이와 같은 접근은 NFT 연구개발 사업의 정보 흐름을 요약하고, 각 단계에서 발생하는 활동 및 결과를 논리적으로 정리하는 데 유용하며, 연구개발의 방향성과 전략 수립을 위한 실증적 기반을 제공한다. 이를 통해 본 연구는 토픽모델링 결과를 바탕으로 실질적인 R&D 프로세스 이해와 개선 방안을 제시하고자 하였다.
Ⅳ. 분석 결과
4-1 토픽 도출
본 연구에서는 총 2,327개의 데이터를 대상으로 토픽모델링을 수행한 뒤, 각 토픽이 실제로 해석 가능한지를 기준으로 적절한 토픽 수를 조정하였다. 이는 토픽 수가 지나치게 많거나 적을 경우, 주제 간 중복이나 모호성이 증가하여 분석 결과의 명확성이 떨어질 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 도출된 토픽의 의미 해석이 명확하게 가능하고, 각 토픽이 서로 구별되는 수준에서 최적의 토픽 수를 결정하였다. 이러한 접근은 토픽모델링의 핵심 목적이 데이터를 효과적으로 요약하고, 명확한 주제를 도출하는 데 있다는 점을 고려한 것이다.
연구자는 토픽별 주요 키워드와 관련 문서 간의 연관성을 반복적으로 검토하여, 해석이 모호하거나 주제가 중복된 토픽을 제거하였다. 이를 통해 분석 결과의 신뢰성과 해석력을 제고할 수 있었다. 이러한 과정을 거쳐 최종적으로 표 2와 같이 총 16개의 토픽에 대해 적절한 명칭 부여를 완료하였다.
NFT research topics and associated keywords
토픽 명명은 단순히 출현 빈도가 높은 키워드를 나열하는 방식에 그치지 않고, 해당 키워드들이 포함된 문서의 전체 맥락을 검토하여 토픽의 중심 주제를 명확히 파악하고 이를 대표할 수 있는 명칭을 도출하였다.
4-2 토픽 상세 설명
첫 번째 토픽은 accord, information, transaction, invention, comprise, nft, contract, target, step, obtain과 같은 키워드를 통해 NFT와 관련된 스마트 계약 및 거래 절차의 설계와 실행 과정을 다루고 있음을 알 수 있다. 특히, contract와 transaction은 NFT 거래에서 스마트 계약이 중요한 역할을 하고 있음을 나타내며, information과 step은 거래 절차와 관련된 정보 흐름과 단계를 강조한다. invention과 comprise는 새로운 시스템 설계나 발명을 통해 NFT 관련 거래를 효율화하려는 시도가 있음을 시사한다. 또한, target과 obtain은 특정 대상에 대한 목표 설정과 데이터를 얻는 과정이 포함되어 있음을 암시한다[25].
이를 통해 이 토픽은 NFT와 스마트 계약을 활용한 거래 시스템의 설계 및 구현을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT 거래의 투명성과 효율성을 높이고, 스마트 계약을 활용한 자동화된 거래 절차 개발에 중요한 시사점을 제공한다[26].
두 번째 토픽은 authentication, user, device, nft, associate, identifier, request, wallet, receive, item과 같은 키워드를 통해 NFT를 활용한 사용자 인증 및 디지털 자산 관리에 대한 논의가 이루어지고 있음을 알 수 있다. 특히, authentication과 user는 사용자 인증 절차가 중심임을 나타내며, device와 identifier는 인증 및 데이터 연동을 위해 활용되는 디바이스와 고유 식별자의 중요성을 강조한다. wallet과 receive는 NFT가 디지털 지갑을 통해 관리되고, 자산 요청 및 수신과 같은 기능이 포함되어 있음을 보여준다. 또한, item과 associate는 NFT를 통해 특정 디지털 아이템과 사용자 간의 연계가 이루어지고 있음을 시사한다[27].
이를 통해 이 토픽은 NFT 기술을 활용한 사용자 인증, 디지털 자산의 소유권 관리 또는 거래 시스템을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT의 보안성과 효율성을 강화하고, 디지털 자산의 안전한 인증 및 관리 프로세스를 개발하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
세 번째 토픽은 asset, blockchain, nft, ethereum, technology, ownership, token, digital, application, standard와 같은 키워드를 통해 NFT와 블록체인 기술이 디지털 자산의 소유권 관리와 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 특히, asset과 ownership은 NFT가 디지털 자산의 소유권을 정의하고 관리하는 데 사용됨을 나타내며, blockchain과 ethereum은 이러한 소유권 관리가 이루어지는 기술적 기반과 플랫폼을 강조한다. token과 standard는 NFT의 기술 표준과 관련된 논의를 보여준다. 또한, digital과 application은 NFT가 디지털 환경에서 다양한 응용 사례가 있음을 시사한다[28].
이를 통해 이 토픽은 NFT와 블록체인 기술을 활용한 디지털 자산의 소유권 보장, 기술적 표준, 그리고 다양한 응용 사례를 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT와 블록체인 기술이 디지털 경제 및 자산 관리의 핵심 도구로 자리 잡는 데 중요한 기여를 하고 있음을 보여준다.
네 번째 토픽은 metaverse, virtual, world, technology, reality, digital, environment, web3, future, 3d와 같은 키워드를 통해 메타버스를 중심으로 한 가상 환경 구축 및 관련 기술적 논의가 이루어지고 있음을 알 수 있다. 특히, metaverse, virtual, world는 메타버스와 관련된 가상 세계의 개념을 중심으로 논의가 진행되고 있음을 나타내며, technology와 web3는 이러한 환경 구축에 필요한 기술적 기반과 블록체인의 역할을 강조한다. reality와 3d는 메타버스가 가상현실 및 3D 기술을 통해 현실감을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있음을 시사한다. 또한, future와 digital은 메타버스가 디지털 시대의 미래 비전으로 자리 잡고 있음을 암시한다[29].
이를 통해 이 토픽은 메타버스 기술과 블록체인 기반의 웹3 환경에서의 가상 세계 구현 및 기술적 발전을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 메타버스와 관련된 기술적 발전이 가상 환경, 사용자 경험, 디지털 경제에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 기여를 한다.
다섯 번째 토픽은 medical, patient, healthcare, record, health, datum, system, security, management, access와 같은 키워드를 통해 의료 분야에서 NFT와 블록체인 기술을 활용한 데이터 관리 및 보안 문제를 다루고 있음을 알 수 있다. 특히, medical과 patient는 의료 데이터가 환자 중심으로 다뤄지고 있음을 강조하며, healthcare와 record는 헬스케어 데이터 기록과 관리의 중요성을 나타낸다. security와 access는 데이터의 보안과 접근 제어가 이 토픽에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, system과 management는 의료 데이터의 체계적인 관리와 블록체인 기술을 통한 효율적 운영 가능성을 암시한다[30].
이를 통해 이 토픽은 의료 데이터의 보안 강화, 환자 기록의 관리, 그리고 블록체인 및 NFT 기술을 활용한 헬스케어 시스템의 혁신을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 의료 데이터의 안전성과 투명성을 높이고, 환자 중심의 데이터 소유권 관리를 가능하게 하는 데 기여할 수 있다.
여섯 번째 토픽은 art, artist, cultural, digital, museum, creative, market, nft, world, artwork과 같은 키워드를 통해 NFT가 예술과 문화 분야에서 디지털 예술의 가치와 시장 형성에 미치는 영향을 다루고 있음을 알 수 있다. 특히, art, artist, artwork는 NFT가 디지털 예술 작품과 창작자에게 중요한 역할을 하고 있음을 보여주며, cultural과 museum은 NFT가 전통적인 예술 기관 및 문화적 가치와도 연계되고 있음을 나타낸다. digital과 creative는 NFT가 디지털 환경에서 창의적인 작업을 지원하고 있음을 강조한다. 또한, market과 nft는 NFT가 디지털 예술 시장에서의 거래와 가치를 강화하고 있음을 시사한다[31].
이를 통해 이 토픽은 NFT가 디지털 예술 시장 및 문화적 인식에 미치는 영향과 관련된 기술적, 경제적, 창의적 측면을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT가 예술 작품의 소유권과 가치를 어떻게 변화시키는지, 그리고 디지털 시대에 창작자와 소비자 간의 상호작용을 어떻게 재구성하는지 이해하는 데 중요한 기여를 할 수 있다.
일곱 번째 토픽은 game, gaming, player, associate, display, device, client, interface, channel, plurality와 같은 키워드를 통해 NFT가 게임 환경에서 플레이어 경험과 기기 연동을 어떻게 혁신하고 있는지 논의하고 있음을 알 수 있다. 특히, game, gaming, player는 NFT가 게임 생태계에서 플레이어 중심으로 기능하고 있음을 나타내며, interface와 device는 게임에서 사용자 인터페이스와 기기 간의 상호작용이 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다. client와 channel은 게임 서비스 및 네트워크 통신 채널과 같은 기술적 연계를 강조하며, display와 plurality는 게임 내 NFT 시각화 및 다중 요소 관리의 중요성을 시사한다[32].
이를 통해 이 토픽은 NFT를 활용한 게임 인터페이스 설계, 기기 간 연동, 그리고 플레이어 중심의 게임 생태계를 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT가 게임 내 디지털 자산의 소유권, 시각화, 그리고 상호작용성을 어떻게 향상하는지를 이해하는 데 기여할 수 있다.
여덟 번째 토픽은 resource, second, user, associate, configure, receive, nft, virtual, device, request와 같은 키워드를 통해 NFT가 가상 자원의 구성 및 사용자 요청 처리와 관련된 시스템 설계에서 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 특히, resource와 virtual은 NFT가 가상 환경에서 자원의 관리와 배포에 사용되고 있음을 나타내며, user와 request는 사용자와의 상호작용 및 요청 처리가 이 시스템에서 핵심임을 강조한다. configure와 associate는 자원의 설정 및 연동 과정에서의 기술적 요구사항을 나타내며, device와 receive는 NFT를 통해 물리적 또는 가상 장치 간의 데이터 수신 및 처리가 이루어짐을 시사한다[33].
이를 통해 이 토픽은 NFT를 활용한 가상 자원의 관리, 사용자 요청 처리, 그리고 장치 간 연동을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT 기술이 가상 환경과 디지털 자원의 효율적인 배포 및 관리에 어떻게 기여하는지를 이해하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
아홉 번째 토픽은 student, certificate, education, educational, credential, academic, blockchain, technology, learning, verification과 같은 키워드를 통해 NFT와 블록체인 기술이 교육 및 학업 인증 시스템에서 활용되고 있음을 알 수 있다. 특히, student와 certificate는 학생들에게 발급되는 학업 인증서가 이 토픽의 주요 초점임을 나타내며, education과 educational은 NFT가 교육 분야에서 적용 가능성이 높음을 시사한다. credential과 verification은 학업 성취와 관련된 인증 및 검증 과정에서 NFT의 활용을 강조하며, blockchain과 technology는 이 시스템이 블록체인 기술을 기반으로 구축되고 있음을 보여준다. 또한, learning과 academic은 교육과 학업적 성과를 기록하고 검증하는 데 NFT가 어떻게 기여할 수 있는지를 암시한다[34].
이를 통해 이 토픽은 NFT와 블록체인을 활용한 학업 성과 인증, 검증, 그리고 교육 기술 혁신을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT 기술이 교육 분야에서 투명성과 신뢰성을 높이고, 학습 성과를 효과적으로 관리하는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 이해하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
열 번째 토픽은 copyright, legal, law, right, property, doctrine, royalty, nft, digital, ip와 같은 키워드를 통해 NFT와 관련된 법적, 지적 재산권 문제를 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 특히, copyright와 right는 NFT가 디지털 저작권 및 소유권과 깊은 연관이 있음을 나타내며, legal과 law는 NFT와 관련된 법적 프레임워크와 규제 문제를 강조한다. property와 ip는 NFT가 지적 재산으로서의 특성을 보이며, doctrine과 royalty는 저작권의 관리 및 로열티 분배와 같은 법적, 상업적 측면을 나타낸다. 또한, digital과 nft는 이러한 논의가 디지털 자산으로서의 NFT에 초점이 맞춰져 있음을 보여준다[35],
이를 통해 이 토픽은 NFT의 법적 및 규제적 측면, 특히 지적 재산권과 디지털 저작권 문제를 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT와 관련된 법적 프레임워크를 이해하고, 디지털 콘텐츠 제작자와 소비자를 보호하기 위한 정책적 시사점을 제공할 수 있다.
열한 번째 토픽은 NFT의 브랜드 가치와 구매 의도에 미치는 영향에 대한 토픽은 perceive, consumer, brand, intention, purchase, luxury, effect, value, influence, nft와 같은 키워드를 통해 NFT가 소비자들이 브랜드를 인식하고 구매 의도를 형성하는 데 미치는 영향을 논의하고 있음을 알 수 있다. 특히, perceive와 consumer는 소비자들이 NFT를 어떻게 인식하는지를 나타내며, brand와 value는 NFT가 브랜드 가치와 연관되어 있음을 시사한다. intention과 purchase는 NFT가 소비자의 구매 의도 형성에 중요한 역할을 한다는 점을 보여준다. 또한, luxury는 NFT가 고급 브랜드와 연결되어 고가치와 희소성을 지닌 디지털 자산으로 인식되고 있음을 암시한다[36].
이를 통해 이 토픽은 NFT가 브랜드 가치와 구매 의도에 미치는 효과와 영향력을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT 마케팅 전략 및 소비자 중심의 브랜딩 전략 수립에 중요한 시사점을 제공할 수 있다.
열두 번째 토픽은 datum, data, spectrum, propose, scheme, system, security, ensure, sharing, access와 같은 키워드를 통해 NFT 기술을 활용한 데이터 보안 및 공유 메커니즘을 설계하고 논의하고 있음을 알 수 있다. 특히, datum과 data는 데이터 처리 및 관리가 이 토픽의 중심에 있음을 보여주며, scheme과 propose는 보안 및 데이터 공유를 보장하기 위한 새로운 체계나 방법론을 제안하고 있음을 시사한다. 또한, security와 ensure는 시스템이 데이터의 안전성을 확보하고 접근(access) 및 공유(sharing) 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위협을 방지하는 데 중점을 두고 있음을 나타낸다[37].
이를 통해 이 토픽은 데이터 공유와 보안을 동시에 고려한 NFT 기술 기반 시스템 설계와 응용을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이는 데이터 관리의 신뢰성과 효율성을 강화하기 위한 새로운 접근 방식을 제시하는 연구로 해석할 수 있다.
열세 번째 토픽은 sport, game, gambling, gaming, fan, consumer, football, esport, engagement, financial과 같은 키워드를 통해 스포츠 및 e스포츠 산업에서 NFT와 연계된 팬 참여와 게임화 요소가 부각되고 있음을 알 수 있다. 특히, sport, football, esport와 같은 단어는 스포츠 및 e스포츠 환경에서 NFT가 활용되고 있음을 나타내며, fan, engagement는 팬들과의 상호작용 강화 및 참여를 유도하는 데 NFT가 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, gambling, gaming은 NFT 기반의 게임화 요소와 도박적인 성격의 활용이 논의되고 있음을 보여준다.
이러한 활동은 팬들과 소비자(consumer)를 더욱 몰입시키고, 새로운 수익 모델(financial) 창출에 기여하고 있음을 암시한다[38]. 따라서, 이 토픽은 NFT가 스포츠 및 e스포츠에서 팬 참여를 강화하고, 게임화 요소 및 금융적 가치를 창출하는 데 중요한 도구로 사용되고 있음을 알 수 있다.
열네 번째 토픽은 energy, renewable, consumption, green, co2, power, trading, system, blockchain, emission과 같은 키워드를 통해 재생 가능 에너지를 활용한 전력 소비와 탄소 배출 관리를 중심으로 한 논의임을 알 수 있다. 특히 블록체인 기술 기반 NFT(non-fungible token)를 활용하여 에너지 거래 시스템을 구축하거나 탄소 배출권 거래를 효율화하려는 시도가 있음을 나타낸다. NFT는 탄소 배출권을 디지털 자산화하여 거래의 투명성과 효율성을 높이는 새로운 방식을 제안하며, 이를 통해 개인과 기업 간 탄소 감축 노력의 가시성과 신뢰성을 증진할 수 있다[39].
CO2와 emission은 탄소 배출 감소 및 관리의 중요성을 강조하며, 이는 에너지 소비(consumption)와 연계되어 재생 가능 에너지(renewable, green)의 도입 필요성을 제시한다. 이러한 주제는 블록체인 기술과 NFT가 탄소 배출 데이터의 투명성을 보장하고, 전력 시스템(system) 및 배출권 시장에서 효율성을 높이는 데 기여할 수 있음을 보여준다. 따라서, 이 토픽은 재생 가능 에너지 소비와 블록체인을 활용한 탄소 배출 관리 시스템, 그리고 NFT를 통한 디지털 자산화 기술 개발을 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다.
열다섯 번째 토픽은 blockchain, technology, application, cryptocurrencie, industry, app, platform, case, value, potential과 같은 키워드를 통해 블록체인 기술이 다양한 산업에서 응용되고 있는 사례와 그 잠재적 가치를 논의하고 있음을 알 수 있다. 특히, blockchain과 technology는 블록체인이 이 토픽의 핵심 기술임을 나타내며, application과 case는 다양한 응용 분야에서의 구체적인 사용 사례를 강조한다. industry와 platform은 블록체인이 여러 산업 및 플랫폼에서 채택되고 있음을 보여주며, cryptocurrencie는 블록체인의 대표적인 응용 사례인 암호화폐와 대체 불가능 토큰의 중요성을 언급하고 있다. 특히 NFT는 디지털 자산화 및 소유권 증명에서의 혁신적 사례로, 예술, 게임, 금융, 부동산 등 다양한 산업에서의 활용 가능성을 기대할 수 있다. value와 potential은 블록체인 기술과 NFT가 창출할 수 있는 경제적, 산업적 가치를 시사한다[40].
이를 통해 이 토픽은 블록체인 기술의 산업적 활용, 플랫폼 응용 사례, NFT를 포함한 디지털 자산화 기술, 그리고 잠재적 가치를 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 블록체인과 NFT의 활용 가능성을 이해하고, 이 기술들이 산업 전반에서 어떻게 혁신적 변화를 불러올 수 있는지에 대한 중요한 시사점을 제공한다.
열여섯 번째 토픽은 datum, mint, associate, data, iot, receive, location, device, request, durable과 같은 키워드를 통해 IoT 환경에서 데이터를 NFT로 변환하고, 이를 디바이스와 연계하는 과정을 다루고 있음을 알 수 있다. 특히, datum과 data는 IoT 디바이스에서 생성된 데이터가 이 토픽의 중심임을 나타내며, mint와 associate는 데이터를 NFT로 발행(mint)하고 이를 특정 디바이스나 사용자와 연계하는 과정을 강조한다. iot와 device는 이러한 프로세스가 IoT 네트워크 및 디바이스에서 이루어지고 있음을 보여준다. 또한, receive와 request는 데이터 요청 및 수신 과정에서의 인터페이스를 나타내며, location은 NFT화된 데이터의 위치 정보와 관련된 활용 가능성을 시사한다. durable은 NFT 기술이 데이터의 내구성과 신뢰성을 보장하는 데 기여할 수 있음을 암시한다[26].
이를 통해 이 토픽은 IoT 데이터의 NFT화를 통한 소유권 보장 및 관리, 디바이스 간 데이터 연계, 그리고 신뢰성 있는 데이터 관리를 중심으로 논의되고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구는 NFT와 IoT 기술의 융합을 통해 디지털 자산의 효율적 관리와 데이터 활용도를 높이는 데 기여할 수 있다.
4-3 논리모형 작성
본 연구에서는 NFT 기술의 연구개발 관련 다양한 이슈를 수집하여 주요 토픽을 도출하였고, 이를 통해 NFT 기술 연구개발과 관련된 현재 상황을 정확히 판단하며, 이해관계자들과 효과적으로 커뮤니케이션하기 위해 논리모형을 구성하였다.
표 3은 NFT(Non-Fungible Token) 연구개발에 대한 논리모형을 구성한 것으로, 연구개발 투입(Input), 활동(Activity), 산출(Output), 성과 및 영향(Outcome/Impact)의 네 구성 요소로 체계화되어 있다.
Detailed description of components in the NFT-based R&D logic model
먼저, 투입 단계에서는 스마트 계약, 의료 데이터 통합, 가상현실 및 IoT 연계 기술과 관련된 기술 협력, 투자, 법적·기술적 프레임워크 구축 등이 포함된다. 이러한 자원을 바탕으로 활동 단계에서는 NFT 기반 스마트 계약 시스템의 테스트, 의료 데이터 관리 시스템 개발, 메타버스 플랫폼 설계, IoT 데이터 연계 기술 개발 등 다양한 연구개발 활동이 수행된다. 산출 단계에서는 NFT 기반의 거래 시스템, 디지털 지갑 및 인증 시스템, 가상 환경 구현, 의료 정보관리 플랫폼, 예술 분야의 거래 및 가치 평가 체계 등이 구체적 성과로 도출된다.
마지막으로, 성과 및 영향 단계에서는 거래 시스템의 투명성과 효율성 향상, 사용자 인증과 디지털 자산 관리의 보안 강화, 메타버스 환경에서의 사용자 경험 혁신, 의료 데이터의 안전한 관리, 디지털 예술 시장의 가치 재정립, 스포츠 산업의 팬 참여 증진, IoT 기반 데이터 공유의 신뢰성과 효율성 제고 등과 같은 사회적·산업적 영향이 기대된다. 이 논리모형은 NFT 기술이 다양한 산업 분야에서 어떻게 실질적인 가치로 연결되는지를 보여주는 구조화된 분석 틀로, 향후 정책 수립과 기술 전략 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 NFT 기술의 연구개발 동향을 파악하고, 관련 기술 및 응용 분야를 체계적으로 분류·해석하기 위해 BERTopic 기반의 토픽 모델링 기법을 적용하였다. 총 2,327건의 NFT 관련 뉴스 데이터를 분석하여 총 16개의 주요 토픽을 도출하고, 각 토픽의 핵심 키워드와 내용을 바탕으로 NFT 기술의 활용 분야 및 의미를 해석하였다.
첫째, BERTopic 알고리즘을 적용함으로써 기존의 LDA 기반 분석보다 문맥 정보를 정밀하게 반영하여, 키워드의 의미 중복이나 주제 모호성을 최소화하며 보다 정확하고 직관적인 주제 도출이 가능하였다. 특히 BERT 기반 임베딩을 활용해 데이터 간 유사성을 고차원에서 효과적으로 파악하고, DBSCAN을 이용해 의미 있는 군집을 형성함으로써 자동화된 비지도 분석 기반의 정교한 이슈 도출이 실현되었다.
둘째, 도출된 16개의 토픽은 NFT 기술이 단순한 디지털 자산 발행을 넘어, 다양한 산업 및 사회 시스템에 실질적이고 구조적인 영향을 미치고 있음을 보여주었다. 구체적으로는 스마트 계약 기반 거래 절차, 사용자 인증 및 자산 관리 시스템, 의료·교육·예술 등 산업별 응용, 디지털저작권 보호, 메타버스·게임·IoT 연동, 탄소 배출 관리 등 다양한 분야에서 NFT가 핵심 기술로 기능하고 있음을 확인하였다.
셋째, 연구 결과를 논리모형(Logical Model)에 따라 구조화함으로써, NFT 기술의 연구개발 전 과정을 명확히 설명하고, 이해관계자 간의 소통과 정책 수립에 활용할 수 있는 분석 틀을 제공하였다. 특히, 기술 투입부터 구체적인 활동, 가시적인 산출물, 그리고 산업적·사회적 성과까지의 연계성을 명확히 제시함으로써, R&D 전략의 체계적 수립이 가능해졌다.
본 연구는 BERTopic 기반의 토픽 모델링 기법을 적용함으로써, 기존 LDA 기반 분석에서 제기되어 온 문맥 반영의 한계, 토픽 간 중복, 주제의 모호성과 같은 문제점을 효과적으로 극복하고, 보다 정밀하고 의미 있는 주제를 도출하였다는 점에서 학술적 의의가 크다. 아울러 NFT 연구개발(R&D) 전반에 걸친 핵심 이슈를 정량적·정성적으로 도출하고, 이를 바탕으로 NFT 관련 담론을 구조화함으로써 다학제적 연구의 기초자료로 활용할 수 있는 기반을 마련하였다. 특히 토픽 모델링 결과를 논리모형과 연계함으로써, NFT 및 블록체인 기술의 발전 방향을 체계적으로 제시하고, 이를 기반으로 한 연구개발 전략과 기술 적용 방안의 구체화가 가능하게 되었다.
이러한 분석 결과는 학계와 산업계 간 협력 기반을 조성하고, 공동 연구 및 응용 모델 개발에 실질적으로 기여할 수 있으며, 나아가 관련 법·제도 및 정책 수립을 위한 실증적 자료로도 활용될 수 있다. 또한 본 연구는 NFT 및 블록체인 기술을 활용한 교육 콘텐츠 개발에도 응용할 수 있으며, 헬스케어, 예술, IoT 등 다양한 산업 분야에서의 상용화 및 비즈니스 모델 창출을 촉진하는 데 기여할 수 있다. 끝으로, 연구성과를 다양한 이해관계자들과 공유함으로써 NFT 기술의 사회적 수용성과 참여도를 제고하는 데에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구는 다음과 같은 한계점 및 향후 연구 방향을 제언한다. 첫째, 본 연구는 NFT 연구개발 관련 이슈를 규명하기 위해 분석 대상 텍스트 데이터를 언론 매체의 뉴스 기사로 한정하였다. 이에 따라 연구 결과의 일반화에는 신중을 기할 필요가 있으며, 향후에는 기술문서, 연구논문, 특허 등 다양한 데이터를 함께 수집·분석함으로써 보다 통합적인 이슈 도출과 비교 연구가 가능할 것이다.
둘째, 본 연구는 NFT 연구개발 과정에서 나타난 주요 현상을 발굴하고 논리모형을 개발하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 향후에는 NFT 연구개발 내에서도 보다 세분된 기술개발 주제를 대상으로 이슈를 도출하고, 이에 기반한 정교한 논리모형을 개발할 필요가 있다.
Acknowledgments
이 논문은 2023년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2023S1A5B5A17085720).
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[https://doi.org/10.1016/j.cie.2024.110315]
저자소개
1994년：광운대학교 전자재료공학과 (공학사)
2000년：한림대학교 대학원 (경영학석사)
2006년：서울시립대학교 대학원 (경영학박사)
2005년～2008년: 서울시립대학교 강사
2014년～2018년: 건국대학교 글로컬캠퍼스 겸임교수
2023년～현 재: 명지대학교 강사
2025년～현 재: 한국외국어대학교 강사
※관심분야：인공지능, 블록체인 등
