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재생에너지 분야 잠재 정책 이슈 발굴 연구
에너지경제연구원은 재생에너지 정책 학술 문헌을 분석하고, 미래 정책 이슈의 연결 전망과 정책적 함의를 모색한 보고서를 발표하였다.
□ 연구의 필요성
- 2015년 파리협정 이후 전 세계적으로 재생에너지 전환에 대한 정책적 관심이 급속히 확대되었으며, 스코퍼스(Scopus) 기준 재생에너지 정책 관련 학술 문헌은 2020년대에 연간 수천 편 이상 출판되고 있음.
- 이에 따라 방대한 학술 담론 속에서 정책 이슈 간의 구조적 관계를 체계적으로 파악하고, 향후 새롭게 부상할 정책 이슈의 교차 연결을 선제적으로 전망할 필요성이 높아짐.
- 기존의 계량서지학적 분석(키워드 공출현 네트워크, 토픽 모델링 등)은 직관적이고 구현이 용이하나, 키워드 수준의 의미적 빈곤, 표현의 이질성, 해석의 불투명성 등 구조적 한계를 내포하고 있음.
- 특히 키워드 기반 네트워크에서 링크 예측을 수행할 경우, 예측된 미래 연결이 구체적으로 어떤 정책적 함의를 갖는지 해석하기 위해서는 다시 원문으로 돌아가야 하는 이중 작업이 필요하여, 분석의 실용성이 제한됨.
- 이러한 한계를 극복하기 위해, 분석 단위를 키워드에서 문장으로 전환하고, 네트워크의 각 노드가 그 자체로 해석 가능한 정책 이슈를 담고 있는 새로운 방법론의 개발이 요구됨.
□ 연구의 목적
- 재생에너지 정책 학술 문헌의 초록에서 추출한 개별 문장을 분석의 최소 단위로 삼아, 사전 학습 언어 모델(SBERT) 기반의 의미론적 임베딩, 밀도 기반 군집 분석, 공출현 네트워크 구축, 네트워크 토폴로지 기반 링크 예측을 결합한 종합적 분석 방법론을 개발하고 적용함.
- 동일한 파이프라인을 두 가지 상이한 분류 렌즈 - 정책질문 유형 축(7대 정책 분야 × 7대 정책질문 유형)과 기술 부문 축(7대 정책 분야 × 9대 재생에너지 기술 부문) - 로 적용하여, 기준점(anchor) 설계의 교체만으로 분석 관점이 전환될 수 있음을 실증함.
- 검증된 모델을 2025년 시점의 네트워크에 적용하여 2026？2028년 기간의 미래 정책 이슈 연결을 전망하고, 대표 문장 및 대규모 언어 모델(LLM) 보조 해석을 통해 예측된 연결의 정책적 함의를 도출함.
□ 연구의 필요성
- 2015년 파리협정 이후 전 세계적으로 재생에너지 전환에 대한 정책적 관심이 급속히 확대되었으며, 스코퍼스(Scopus) 기준 재생에너지 정책 관련 학술 문헌은 2020년대에 연간 수천 편 이상 출판되고 있음.
- 이에 따라 방대한 학술 담론 속에서 정책 이슈 간의 구조적 관계를 체계적으로 파악하고, 향후 새롭게 부상할 정책 이슈의 교차 연결을 선제적으로 전망할 필요성이 높아짐.
- 기존의 계량서지학적 분석(키워드 공출현 네트워크, 토픽 모델링 등)은 직관적이고 구현이 용이하나, 키워드 수준의 의미적 빈곤, 표현의 이질성, 해석의 불투명성 등 구조적 한계를 내포하고 있음.
- 특히 키워드 기반 네트워크에서 링크 예측을 수행할 경우, 예측된 미래 연결이 구체적으로 어떤 정책적 함의를 갖는지 해석하기 위해서는 다시 원문으로 돌아가야 하는 이중 작업이 필요하여, 분석의 실용성이 제한됨.
- 이러한 한계를 극복하기 위해, 분석 단위를 키워드에서 문장으로 전환하고, 네트워크의 각 노드가 그 자체로 해석 가능한 정책 이슈를 담고 있는 새로운 방법론의 개발이 요구됨.
□ 연구의 목적
- 재생에너지 정책 학술 문헌의 초록에서 추출한 개별 문장을 분석의 최소 단위로 삼아, 사전 학습 언어 모델(SBERT) 기반의 의미론적 임베딩, 밀도 기반 군집 분석, 공출현 네트워크 구축, 네트워크 토폴로지 기반 링크 예측을 결합한 종합적 분석 방법론을 개발하고 적용함.
- 동일한 파이프라인을 두 가지 상이한 분류 렌즈 - 정책질문 유형 축(7대 정책 분야 × 7대 정책질문 유형)과 기술 부문 축(7대 정책 분야 × 9대 재생에너지 기술 부문) - 로 적용하여, 기준점(anchor) 설계의 교체만으로 분석 관점이 전환될 수 있음을 실증함.
- 검증된 모델을 2025년 시점의 네트워크에 적용하여 2026？2028년 기간의 미래 정책 이슈 연결을 전망하고, 대표 문장 및 대규모 언어 모델(LLM) 보조 해석을 통해 예측된 연결의 정책적 함의를 도출함.
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