한국어 텍스트 마이닝의 특성과 2011 한국 경제총조사 자료에의 응용

Abstract

한국 전체 사업체 대한 최초의 전수조사인 2011 경제총조사 중 한식 음식점업 사업체 자료는 취급 메뉴에 대한 텍스트 자료와 영업 지역, 창립연월, 매출액 등 사업체의 특성을 나타내는 구조화 자료로 구성되어 있는 빅데이터이다. 본 연구에서는 취급 메뉴 자료에 텍스트 마이닝을 실시하는 과정에서 발생하는 통계 및 기술적 문제점들을 살펴보고, 이를 통해 한국어 텍스트 마이닝의 특징을 고찰하였다. 또한 텍스트 마이닝의 결과를 사업체 특성 자료와 결합하여 한식 메뉴와 이를 취급하는 사업체 특성 간의 연관성을 탐색하였다. 2010년 기준 가장 많은 사업체가 취급하는 인기 메뉴는 삼겹살구이로 특히 강원도와 대전광역시에 인구 대비 취급 사업체가 많았다. 신생 사업체의 인기 메뉴는 육회와 돈가스였고, 닭백숙과 매운탕 등이 장수 사업체가 많이 취급하는 메뉴였다. 이러한 결과들은 한식 음식점 창업시 메뉴 선정 가이드라인으로 활용될 수 있으며 관련 정부 부처가 영세 사업체들의 메뉴 변경 유도를 통한 폐업 방지등의 정책을 마련하는데 도움이 될 것이다. 2011 Korean Economic Census is the first economic census in Korea, which contains text data on menus served by Korean-food restaurants as well as structured data on characteristics of restaurants including area, opening year and total sales. In this paper, we applied text mining to the text data and investigated statistical and technical issues and characteristics of Korean text mining. Pork belly roast was the most popular menu across provinces and/or restaurant types in year 2010, and the number of restaurants per 10000 people was especially high in Kangwon-do and Daejeon metropolitan city. Beef tartare and fried pork cutlet are popular menus in start-up restaurants while whole chicken soup and maeuntang (spicy fish stew) are in long-lived restaurants. These results can be used as a guideline for menu development to restaurant owners, and for government policy-making process that lead small restaurants to choose proper menus for successful business.