Journal Archive

한국의 스마트시티는 2000년대 초반에 도입된 정보 인프라를 도시 전역에 확대하여 도시 효율화를 추구하겠다는 유비쿼터스시티(ubiquitous city)로부터 시작되었다고 볼 수 있다. 이후 유비쿼터스시티는 기술 중심적이고 공급자 주도적인 개발 방식으로 인한 여러 가지 문제가 발생하였고 세계적인 스마트시티 열풍에 따라 2017년 스마트시티로 명칭과 사업 내용이 변경되었다[6].

스마트시티에 대한 개념은 도시의 맥락과 영역, 강조하는 초점에 따라 학자마다 다르다. 한국정보화진흥원에서는 정보통신기술 기반의 스마트 플랫폼이 적용된 도시라고 언급했다[7]. 스마트도시법 제2조에 따르면, 도시의 경쟁력과 삶의 질을 향상을 위하여 건설, 정보통신기술 등을 융복합하여 건설된 도시 기반 시설을 바탕으로 다양한 도시 서비스를 제공하는 지속가능한 도시라고 주장하였다[6]. 스마트시티는 도시에 정보통신기술·빅데이터 등 새로운 기술을 적용하여 각종 도시문제를 해결하고, 삶의 질을 향상시켜줄 수 있는 도시 모델이다. 즉, 도시 전체가 첨단 정보통신기술을 설치하고 네트워크로 연결한다. 스마트시티는 사물인터넷과 센서 그리고 인공지능의 세 가지 기술을 연계하여 만들어 진다. 도시 곳곳에 산재한 여러 가지 센서들을 통해 실시간으로 다양한 데이터를 얻고 이를 기반으로 인공지능이 최적의 솔루션을 제공하는 것이 스마트시티의 작동방식이다. 즉, 초기 스마트시티의 정의와 개념을 종합해보면, 스마트시티의 본질은 정보통신기술을 통한 지속가능한 도시를 만들고자 하는 것이었다[8, 9, 10, 11, 12, 13].

2018년 ‘도시 혁신 및 미래 성장 동력 창출을 위한 스마트시티 추진 전략’에서 스마트시티의 목표는 ‘기술 중심의 스마트시티를 인간이 중심이 되는 스마트 공동체로 전환하는 것’이라고 발표했다[3]. 이후 2019년 스마트시티 특별위원회의 김갑성 위원장은 한 TV프로그램에 출현해 바람직한 스마트시티의 미래상은 새로운 기술을 도시에 투영해 시민의 행복한 삶을 추구하는 지속가능한 도시를 만드는 것이 목표라고 언급했다[8]. 이를 이루기 위해 주력으로 하고 있는 것이 스마트모빌리티(Smart Mobility)와 스마트그리드(Smart Grid)의 기술개발에 대해 설명했다[8, 13,14]. 이처럼 국내 스마트시티는 기술 중심에서 인간 중심이 되는 다양한 논의들이 이뤄지고 있다.

의미연결망분석(SNA; Semantic Network Analysis)은 사회과학의 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 근간으로 한다. 사회연결망분석은 개인 간의 상호작용이 하나의 네트워크를 구축하여 특정 사회현상을 만든다는 것이다[15, 16, 17]. 여기서 네트워크는 노드(node)와 연결관계(link)로 구성되는데 노드는 ‘개인’을 나타내며, 연결관계는 ‘개인 간의 상호작용’을 의미한다[17, 18, 19].

의미연결망분석은 노드와 노드 간의 관계를 분석하는 것으로, 네트워크 구조도 노드와 링크로 이루어진다. 노드는 특정 문서에서 주요하게 다루어지는 ‘주요단어’이며, 연결관계를 의미하는 링크는 ‘주요단어 간의 상호작용’을 나타낸다. 즉, 의미연결망분석은 각 노드 간에 어떤 관련성이 있는지, 어느 정도의 상호작용을 하는지를 분석하는 기법으로 보다 입체적으로 단어 간의 연결관계와 전체 구조를 밝힐 수 있다[16, 17, 18, 19].

의미연결망분석은 전체적인 구조 분석뿐만 아니라 특정 단어의 역할을 분석할 수 있어, 언론의 의제를 설정하고 담론을 형성하는 구조를 이해할 수 있게 한다. 각 노드가 어떤 위치에 있는지, 그 노드가 전체 구조에서 어떠한 역할을 하는지 파악할 수 있는데, 이러한 노드의 위치와 역할 그리고 연결관계를 파악할 수 있게 하는 분석지표가 ‘중심성(centrality)’ 이다[19, 20, 21].

의미연결망분석에서 의미의 맥락과 구조를 파악하기 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality), 아이겐벡터중심성(eigenvector centrality) 이렇게 네 가지 중심성을 측정하고, 이를 통해 의미를 해석한다[16, 17, 20, 21].

연결중심성이 높은 단어는 가장 많이 등장하는 단어로서 의제와 담론에 대한 논리를 구축할 때 주도적인 역할을 한다. 근접중심성은 노드 간의 직접적 관계뿐만 아니라 간접적 연결관계까지 고려한 중심성이다. 근접중심성이 높다는 것은 직접적인 노드 간의 연결관계는 적더라도 주요 단어와의 연결성이 강하기 때문에 의제와 담론을 형성하는데 영향력이 매우 크다. 매개중심성이 높으면 의제와 담론을 풍부하게 확장시킬 가능성이 높다는 것이다. 아이겐벡터중심성은 특정 노드가 연결망의 중심에 있거나 중심에 있는 특정 노드와 연결되어, 전체 네트워크에서 숨어있는 영향력이 큰 정도를 의미한다. 즉, 아이겐벡터 중심성이 높다는 것은 언론에서 의제설정과 담론을 형성하는데 있어 주도적인 역할을 하는 연결중심성이 높지 않더라도 향후 의제와 담론을 형성하는데 영향력이 큰 노드가 무엇인지도 파악할 수 있다[16, 18, 20, 21].

빈도분석으로는 밝힐 수 없었던 숨은 영향력을 알아낼 수 있고, 주요한 영향을 미치는 단어가 무엇인지, 그 단어가 어떻게 의미를 구축하는지 알 수 있다. 또한 의미연결망분석은 노드들이 어떠한 유사성을 집합을 이루고 있는지 군집분석까지 시도할 수 있다.

국내 스마트시티에 대한 관심은 2016년도에 급증하였다. 이 시기는 인공지능에 대한 이슈가 급부상한 시기로 4차 산업혁명과 인공지능에 밀접한 관련이 있는 스마트시티에 큰 영향을 미쳤다[22]. 선행연구를 살펴보면, 빅데이터 분석기법을 이용하여 스마트시티 연구동향을 살펴본 연구들이 2016년 이후 많이 나타났다[23, 24, 25, 26, 27, 28, 29].

선행연구에 따르면, 빅데이터의 분석기법으로는 토픽모델링과 네트워크분석을 활용했다[23, 26, 27, 28]. 분석대상은 1990년부터 2016년까지의 Web of Science에 게재된 스마트시티 관련 약 30,000여건의 학술논문[23], 2010년부터 2018년까지 Scopus에 게재된 스마트시티 관련 논문 12,400편[28], 2008년부터 2019년 3월까지 Scopus DB 와 Springer DB에서 스마트시티와 관련된 학술논문 11,527편이었다[29].

빅데이터를 활용한 스마트시티 연구동향 관련 선행연구들은 주로 문헌연구나 사례연구를 기반으로 실시하거나 분석 대상이나 학술논문을 중심으로 이루어졌다. 위 연구들이 사례연구나 문헌연구에만 국한되거나, 분석대상이 논문들만으로 한정되어 있어 사회적인 수요와 현실적인 문제, 의제 설정과 담론의 동향을 살펴본 연구는 매우 미비한 상태이다.

그러므로 본 연구는 ‘스마트시티’ 키워드를 중심으로 국내 언론기사를 분석 데이터로 수집하여 빅데이터 분석방법인 의미연결망분석을 활용해 스마트시티가 우리 사회와 언론에서 어떻게 의미화 되고 있는지 살펴보고, 향후 방향성을 조망해 보고자한다.

본 논문은 국내 언론에 나타난 스마트시티 이슈에 기사를 기반으로 다양하게 변화하고 있는 스마트시티 동향을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 절차를 수립하였으며, [그림 1]과 같다.

Fig. 1. 
Overall Research Framework

분석대상은 한국언론진흥재단의 빅카인즈 (BigKinds)를 통해 수집하였고, 검색어는 ‘스마트시티’ 이다. 데이터는 인공지능의 발전으로 스마트시티 이슈가 급부상한 2016년도부터[20] 2019년까지이며, 총 49개의 언론 미디어에서 수집한 25,147건의 기사 제목, 텍스트, 주제어이고, 시기별 건수는 [표 1]과 같다.

다음으로 데이터 전처리 과정에서는 토큰화, 불용어 제거, 명사추출 등의 과정을 수행하였다. 토큰화를 통해 스마트시티 기사들을 형태소 단위로 나누어서 추출하였다. 의미 없는 단어들, 언론사명, 같은 뜻이지만 다른 형태의 단어, 명확한 의미를 지니고 있지 않은 의존명사 등을 제거하는 불용어 처리 과정을 거쳤다. 이어서 KAIST의 형태소 분석 패키지인 simplepos22를 활용하여 명사만을 추출하였다.

데이터 분석은 시기별 주요단어와 단어 간의 관계를 파악할 수 있는 키워드분석과 의미연결망분석을 시도하여, 주요단어 간의 의미연결망 구조를 형성하였다. 의미연결망분석은 문서 내에서 단어들 간의 동시출현 빈도를 근간으로 단어 간의 거리를 계산한 후, 이를 행렬화하여 관계에 대한 가중치를 주어 도출하였다.

데이터 시각화는 빈도수에 따라 위치와 크기에 변화를 주어 워드클라우드를 제시하였고[30], 의미연결망 구조는 시기별로 스마트시티 이슈의 관계를 노드와 화살표로 도식화하였다.

본 연구를 통해 스마트시티 관련 언론기사들이 시기별로 어떤 의제와 담론을 가지고 의미화하고 있는지 파악하고자 25,147건의 기사를 대상으로 키워드분석과 의미연결망분석을 시도하고자 한다.

키워드 분석을 통해 단어의 빈도수를 파악하여 국내 언론에서 주요하게 다루는 단어를 시기별로 파악한 후, 의미연결망분석을 시도하여 주요단어의 관계를 살펴보고자 한다. 이를 통해 향후 스마트시티 구축에 대한 연구방향과 정책 수립에 의미있는 시사점을 제공하고자 한다.

이와 같은 연구목적을 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.

연구문제1. 국내 언론에서 ‘스마트시티’ 관련해 중요하게 다루는 단어는 각 시기별로 어떻게 다른가?

연구문제2. 국내 언론에서 다루는 ‘스마트시티’ 관련 주요 단어는 각 시기별로 의미연결망 구조가 어떻게 다르며, 그 특징은 무엇인가?

키워드 분석결과는 빈도분석과 이를 시각화한 워드클라우드로 제시하였다. 시기별 상위 10위까지의 빈도분석은 [표 2]와 같으며, 시기별 상위 50위까지 워드클라우드는 [그림 2]같이 나타났다.

Fig. 2. 
Word Cloud Result of Article Data

먼저 국내 언론에 나타난 25,147건의 보도기사의 빈도분석 결과는 다음과 같다. 2016년부터 2019년까지 공통으로 상위 10위내에 랭킹 된 단어는 ‘스마트시티’, ‘사업’, ‘도시’, ‘산업’, ‘기업’ 등이 존재한다. 각 시기별 50위 이내에서 2016년부터 2019년까지 공통적으로 나타난 단어는 ‘경제’, ‘교통’, ‘국가’, ‘글로벌’, ‘기술’, ‘미래’, ‘부산’, ‘서비스’, ‘서울’, ‘스마트’, ‘시장’, ‘안전’, ‘에너지’, ‘인공지능’, ‘인프라’, ‘자동차’, ‘자율주행’, ‘정보’, ‘정보통신기술’, ‘정부’, ‘정책’, ‘지역’, ‘지원’, ‘투자’, ‘플랫폼’, ‘혁신’, ‘협력’, ‘환경’ 등으로 나타났다.

각 시기별 50위 이내에서 3시기에 걸쳐 나타난 단어는 ‘국토교통부’, ‘대통령’, ‘데이터’, ‘사물인터넷’, ‘사회’, ‘사차산업혁명’, ‘인천’, ‘일자리’ 등이 출현하였으며, 2시기에 걸쳐 나타난 단어는 ‘건설’, ‘공간’, ‘공공’, ‘문화’, ‘세종’, ‘융합’, ‘재생’, ‘중국’, ‘한국토지주택공사’ 등이 나타났다.

2016년도에만 나타난 단어는 ‘가상’, ‘두바이’, ‘신도시’, ‘SKT’, ‘인도’, ‘주택’, ‘한국전력’, ‘협약’ 등이 있으며, 2017년도에는 ‘광주’, ‘국제’, ‘국토’, ‘빅데이터’, ‘행복’ 등의 단어나 나타났다. 2018년도에는 ‘규제’, ‘미국’, ‘블록체인’, ‘생활’ 등이 나타났고, 2019년도에는 ‘교육’, ‘아세안’, ‘운영’, ‘창업’ 등이 상위 50위 내에 랭킹 되었다.

키워드 분석결과, 국내 언론에 나타난 스마트시티 관련 이슈는 주로 사업, 기업, 산업 등에 관련되어 있었다. 특히, 스마트한 도시를 만들기 위해 경제, 교통, 기술, 서비스, 안전, 에너지, 인공지능, 인프라, 자동차, 자율주행, 정보통신기술, 정부, 정책, 지역, 플랫폼 등에 대한 의제가 설정되었고, 서울과 부산 등의 지역에 대한 이슈들이 많이 형성되고 있음을 알 수 있다.

의미연결망분석은 주요단어들 간의 관계를 시각화하여 보여주는 기법으로, 주요단어 간의 연결 구조를 가시적으로 표현해준다. 그리고 의미연결망 구조에서 특정 주요단어가 어떤 역할을 하는지 파악할 수 있도록 중심성 분석을 시도하였다. 이를 통해 국내 언론에서 스마트시티에 대해 어떤 의제와 담론을 형성하고 있는지 가시적으로 이해할 수 있다. 그리고 상호연관성이 높은 단어로 클러스터링 하는 군집분석을 실시하였다.

1) 2016년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망분석

(1) 2016년도 스마트시티의 중심성 및 의미연결망분석

스마트시티 관련 언론보도에 나타난 의미연결망 구조와 역할을 확인하기 위해 중심성 값을 [표 3]에 제시하였다. ‘스마트시티’, ‘사업’, ‘도시’, ‘산업’, ‘기업’, ‘미래’, ‘시장’, ‘협력’, ‘정부’, ‘지원’, ‘자동차’, ‘글로벌’, ‘서비스’, ‘사물인터넷’, ‘스마트’, ‘정보통신기술’ 등이 연결중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성, 매개중심성 이 네 개의 모든 중심성에서 상위를 차지하였다.

Table 3. 
Key words and Centrality Result of Article Data

no.	Keyword	degree centrality	Keyword	closeness centrality
1	smart city	108.000	smart city	0.019
2	business	76.000	business	0.014
3	city	70.000	city	0.014
4	industry	56.000	industry	0.012
5	enterprise	52.000	enterprise	0.012
6	market	42.000	market	0.011
7	future	42.000	future	0.011
8	cooperation	40.000	cooperation	0.011
9	government	38.000	government	0.011
10	support	36.000	support	0.011
no.	Keyword	eigenvector centrality	Keyword	betweenness centrality
1	smart city	0.307	smart city	1689.835
2	business	0.290	business	308.835
3	city	0.278	city	252.101
4	industry	0.261	industry	88.935
5	enterprise	0.257	enterprise	52.835
6	market	0.233	future	23.317
7	future	0.228	market	17.277
8	cooperation	0.226	cooperation	14.211
9	government	0.218	government	10.669
10	support	0.214	support	6.753

연결중심성, 근접중심성, 아이겐벡테중심성, 매개중심성 네 개의 중심성이 모두 상위에 있다는 것은 의제를 만들고 담론을 형성하는데 매우 주요한 역할을 한다는 것이다. 그러므로 앞서 언급한 단어들은 2016년도 스마트시티 언론보도의 의미구조와 내용, 맥락을 형성하는데 주요한 역할을 하는 주요단어라 할 수 있다.

(2) 2016년도 스마트시티의 의미연결망 구조 및 하위군집 분석

2016년도 스마트시티 관련 언론보도에서는 55개의 단어가 주요단어로 출현하였고, 밀도는 0.167이고, 의미연결망 구조와 군집화한 결과는 [그림 3]과 같다.

Fig. 3. 
As a result of Semantic Network Structure and Cluster Analysis(2016)

2016년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망 구조를 살펴보면, ‘스마트시티’를 중심으로 사업, 도시, 기업, 산업, 미래, 시장, 협력, 정부 등이 중앙에서 이를 둘러싸고 있으며, 문재인, 중국, 경제, 공공, 공유, 교육, 교통, 국가, 국제, 국토교통부, 글로벌, 기술, 문화, 미국, 빅데이터, 사물인터넷, 사회, 서비스, 서울, 스마트, 안전, 주택, 에너지, 융합, 인프라, 자동차, 자율주행, 정보, 정보통신기술, 정책, 지역, 지원, 첨단, 통신, 투자, 플랫폼, 혁신, 환경 등의 주요단어가 외곽을 형성하고 있다.

2016년도에만 주요단어로 등장하여 연결관계를 형성한 단어는 M.O.U, 인천, 신도시, 한국토지주택공사, 협약 등이 있었다.

2016년도 스마트시티의 언론보도는 2개의 군집을 형성하고 있었으며, 일부 겹치는 영역들이 존재하였다. <군집1>은 ‘스마트시티의 사회적 현상’ <군집2>는 ‘스마트시티의 개념과 특징’으로 볼 수 있다.

2) 2017년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망분석

(1) 2017년도 스마트시티의 중심성 및 의미연결망분석

스마트시티 관련 언론보도에 나타난 의미연결망 구조와 역할을 확인하기 위해 중심성 값을 [표 4]에 제시하였다.

Table 4. 
Key words and Centrality Result of Article Data

no.	Keyword	degree centrality	Keyword	closeness centrality
1	smart city	122.000	smart city	0.016
2	business	84.000	business	0.012
3	city	80.000	city	0.012
4	industry	72.000	industry	0.012
5	support	58.000	support	0.011
6	enterprise	56.000	enterprise	0.011
7	smart	56.000	smart	0.011
8	future	52.000	future	0.010
9	government	50.000	government	0.010
10	service	44.000	sevice	0.010
no.	Keyword	eigenvector centrality	Keyword	betweenness centrality
1	smart city	0.287	smart city	2128.694
2	business	0.272	business	312.361
3	city	0.267	city	260.361
4	industry	0.258	industry	171.190
5	support	0.238	support	52.485
6	enterprise	0.234	smart	46.215
7	smart	0.232	enterprise	45.890
8	future	0.228	government	30.906
9	government	0.218	future	27.661
10	4th IR	0.195	service	23.337

‘스마트시티’, ‘사업’, ‘도시’, ‘산업’, ‘지원’, ‘스마트’, ‘기업’, ‘정부’, ‘미래’, ‘서비스’, ‘4차 산업혁명’, ‘자동차’, ‘시장’, ‘경제’, ‘지역’, ‘교통’, ‘정책’, ‘협력’ 등이 연결중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성, 매개중심성 이 네 개의 모든 중심성에서 상위를 차지하였다.

특히, ‘4차 산업혁명’이 아이겐벡터 중심성의 값에서 10위 이내로 진입한 것을 확인할 수 있다. 이는 4차 산업혁명이 영향력을 가진 단어로 스마트시티에 있어 4차 산업혁명의 이슈가 매우 주요하게 작용하고 있음을 알 수 있다.

그러므로 앞서 언급한 단어들은 2017년도 스마트시티 언론보도의 의미구조와 내용, 맥락을 형성하는데 주요한 역할을 하는 주요단어라 할 수 있다.

(2) 2017년도 스마트시티의 의미연결망 구조 및 하위군집 분석

2017년도 스마트시티 관련 언론보도에서는 62개의 단어가 주요단어로 출현하였고, 밀도는 0.171이고, 의미연결망 구조와 군집화한 결과는 [그림 4]와 같다.

Fig. 4. 
As a result of Semantic Network Structure and Cluster Analysis(2017)

2017년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망 구조를 살펴보면, ‘스마트시티’를 중심으로 사업, 도시, 산업, 지원, 기업, 스마트, 미래, 정부, 서비스 등이 매우 밀접하게 연결관계를 형성하며 구조를 이루고 있었다. 그 외곽으로는 경제, 공공, 공유, 교육, 교통, 국가, 국제, 국토교통부, 글로벌, 네트워크, 데이터, 대통령, 4차 산업혁명, 인공지능, 일자리, 행정, 기술, 문화, 미국, 빅데이터, 사물인터넷, 사회, 서울, 시장, 안전, 에너지, 융합, 인프라, 자동차, 주택, 재생, 위원회, 지자체자율주행, 정보, 정보통신기술, 정책, 지역, 첨단, 통신, 투자, 플랫폼, 혁신, 협력, 환경 등이 연결관계를 보이며 주요하게 나타났다.

2017년도 스마트시티의 언론보도는 2개의 군집을 형성하였는데, 상당 부분들에서 교집합인 군집이 나타났다. <군집1>은 ‘스마트시티의 사회적 현상’ <군집2>는 ‘스마트시티의 개념과 특징’으로 볼 수 있다.

3) 2018년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망분석

(1) 2018년도 스마트시티의 중심성 및 의미연결망분석

스마트시티 관련 언론보도에 나타난 의미연결망 구조와 역할을 확인하기 위해 중심성 값을 [표 5]에 제시하였다. ‘스마트시티’, ‘사업’, ‘도시’, ‘산업’, ‘서비스’, ‘지원’, ‘스마트’, ‘정부’, ‘혁신’, ‘미래’, ‘4차 산업혁명’, ‘시장’, ‘지역’, ‘경제’, ‘국가’, ‘인공지능’, ‘자동차’, ‘정책’, ‘협력’ 등이 연결중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성, 매개중심성 이 네 개의 모든 중심성에서 상위를 차지하였다.

Table 5. 
Key words and Centrality Result of Article Data

no.	Keyword	degree centrality	Keyword	closeness centrality
1	smart city	140.000	smart city	0.014
2	business	92.000	business	0.011
3	city	84.000	enterprise	0.010
4	enterprise	72.000	regeneration	0.010
5	industry	66.000	industry	0.009
6	support	54.000	support	0.009
7	service	50.000	service	0.009
8	government	50.000	government	0.009
9	smart	48.000	smart	0.009
10	innovation	48.000	innovation	0.009
no.	Keyword	eigenvector centrality	Keyword	betweenness centrality
1	smart city	0.281	smart city	3068.454
2	business	0.264	business	467.454
3	city	0.256	city	342.921
4	enterprise	0.248	enterprise	156.454
5	industry	0.245	industry	84.621
6	support	0.222	service	33.489
7	government	0.216	support	31.982
8	innovation	0.213	smart	19.771
9	future	0.207	government	17.999
10	4th IR	0.207	innovation	12.809

2018년도에는 ‘미래’, ‘4차 산업혁명’은 스마트시티 관련 이슈의 잠재적인 영향력을 가진 단어로 급부상하였으며, 이는 향후 스마트시티 관련 담론을 형성하는데 매우 주요한 역할을 할 것으로 보인다.

그러므로 앞서 언급한 단어들은 2018년도 스마트시티 언론보도의 의미구조와 내용, 맥락을 형성하는데 주요한 역할을 하는 주요단어라 할 수 있다.

(2) 2018년도 스마트시티의 의미연결망 구조 및 하위군집 분석

2018년도 스마트시티 관련 언론보도에서는 71개의 단어가 주요단어로 출현하였고, 밀도는 0.141이고, 의미연결망 구조와 군집화한 결과는 [그림 5]와 같다.

Fig. 5. 
As a result of Semantic Network Structure and Cluster Analysis(2018)

스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망 구조를 살펴보면, ‘스마트시티’를 중심으로 사업, 도시, 기업, 산업, 지원, 정부, 혁신 등이 밀접한 연결관계를 형성하며, 중앙에 위치하고 있다. 그 외곽으로는 문재인, 중국, 세종, 시설, 생활, 건설, 네트워크, 데이터, 대통령, 4차 산업혁명, 인공지능, 일자리, 행정, 경제, 공공, 공유, 교육, 교통, 국가, 국제, 국토교통부, 글로벌, 기술, 부산, 문화, 미국, 미래, 빅데이터, 사물인터넷, 사회, 서비스, 서울, 스마트, 시장, 안전, 에너지, 융합, 인프라, 자동차, 자율주행, 정보, 정보통신기술, 정책, 지역, 재생, 첨단, 통신, 투자, 플랫폼, 협력, 환경 등이 연결 구조를 보이고 있다. 2018년도에만 등장하며, 주요단어와 밀접한 연결관계를 형성하고 있는 단어는 규제, 기관, 스타트업, 체결, 드론 등이 있었다.

다음으로 2018년도 스마트시티의 언론보도는 2개의 군집을 형성하고 있었다. <군집1>은 ‘스마트시티의 사회적 현상’ <군집2>는 ‘스마트시티의 개념과 특징’으로 볼 수 있다.

4) 2019년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망분석

(1) 2019년도 스마트시티의 중심성 및 의미연결망분석

스마트시티 관련 언론보도에 나타난 의미연결망 구조와 역할을 확인하기 위해 중심성 값을 [표 6]에 제시하였다. ‘스마트시티’, ‘사업’, ‘도시’, ‘기업’, ‘산업’, ‘지원’, ‘스마트’, ‘서비스’, ‘시장’, ‘지역’, ‘협력’, ‘자동차’, ‘정부’, ‘혁신’, ‘경제’, ‘미래’, ‘국가’, ‘4차 산업혁명’ 등이 연결중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성, 매개중심성에서모두 상위를 차지하였다.

Table 6. 
Key words and Centrality Result of Article Data

no.	Keyword	degree centrality	Keyword	closeness centrality
1	smart city	126.000	smart city	0.016
2	business	80.000	business	0.012
3	city	72.000	enterprise	0.011
4	enterprise	62.000	city	0.011
5	industry	56.000	industry	0.010
6	support	52.000	support	0.010
7	smart	48.000	smart	0.010
8	service	46.000	service	0.010
9	innovation	36.000	innovation	0.009
10	government	36.000	government	0.009
no.	Keyword	eigenvector centrality	Keyword	betweenness centrality
1	smart city	2586.476	smart city	0.295
2	business	318.476	business	0.275
3	city	253.276	city	0.260
4	enterprise	93.810	enterprise	0.256
5	industry	65.195	industry	0.244
6	support	39.610	support	0.239
7	smart	32.006	smart	0.225
8	service	29.270	service	0.215
9	market	6.917	innovation	0.200
10	area	4.568	government	0.200

2019년도에는 ‘시장’, ‘지역’은 스마트시티 관련 이슈의 잠재적인 영향력을 가진 단어로 급부상하였으며, 이는 향후 스마트시티 관련 담론을 형성하는데 매우 주요한 역할을 할 것으로 보인다.

그러므로 앞서 언급한 단어들은 2019년도 스마트시티 언론보도의 의미구조와 내용, 맥락을 형성하는데 주요한 역할을 하는 주요단어라 할 수 있다.

(2) 2019년도 스마트시티의 의미연결망 구조 및 하위군집 분석

2019년도 스마트시티 관련 언론보도에서는 64개의 단어가 주요단어로 출현하였고, 밀도는 0.145이고, 의미연결망 구조와 군집화한 결과는 [그림 6]과 같다.

Fig. 6. 
As a result of Semantic Network Structure and Cluster Analysis(2019)

2019년도 스마트시티 관련 언론보도의 의미연결망 구조를 살펴보면, ‘스마트시티’를 중심으로 사업, 도시, 기업, 산업, 지원, 스마트, 서비스, 혁신, 정부 등이 둘러싸여 있고, 세종, 시설, 생활, 건설, 네트워크, 데이터, 대통령, 4차 산업혁명, 인공지능, 일자리, 행정, 경제, 공공, 공유, 교육, 교통, 국가, 국제, 국토교통부, 글로벌, 기술, 문화, 미국, 미래, 부산, 빅데이터, 사물인터넷, 사회, 서울, 시장, 안전, 위원회, 지자체, 에너지, 융합, 인프라, 자동차, 자율주행, 정보, 정보통신기술, 정책, 지역, 첨단, 통신, 투자, 플랫폼, 협력, 환경 등이 외부에서 연결 구조를 형성하고 있다. 2019년도에만 출현한 주요단어는 시범, 운영, 디지털 등이 있다.

다음으로 2019년도 스마트시티의 언론보도는 2개의 군집을 형성하고 있었으며, 일부 겹치는 영역들이 존재하였다. <군집1>은 ‘스마트시티의 사회적 현상’ <군집2>는 ‘스마트시티의 개념과 특징’으로 볼 수 있다.