디지털 전환(Digital Transformation) 시기에 인사 데이터를 활용한 전략적 인사 의사결정이 중요해졌 으며 이를 지원할 People Analytics(PA)에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 PA를 수행하기 위해 필요한 역량이 무엇인지 텍스트 마이닝과 선행 연구를 통해 알아본다. 선행 연구에서는 반구조화 인터뷰와 문헌 연구를 통해 연역적 연구 방법으로 PA 필요 역량을 제시한 반면 본 연구에서는 텍스트마 이닝 기법을 적용하여 귀납적 방법을 활용했다. 이를 통해 선행 연구를 보완함으로써 일반화 가능성을 높이고자 했다. 링크드인(LinkedIn) PA 채용공고 데이터를 활용해 분석한 결과, 주요 역량이 다섯 가지가 도출되었다. 첫째, 비즈니스 및 인적 통찰력(Business and People Acumen), 둘째, 데이터 분석(Data Analysis), 셋째, 의사소통(Communication), 넷째, 문제 해결력(Problem Solving), 다섯째, 상호 작용 (Interpersonal)까지 다섯 가지 PA 필요 역량이다. 다섯 가지 역량은 기존 연역적 분석으로 도출된 결과를 지지 및 보완한다고 할 수 있다. 이를 통해 기존 연구에 방법론적인 새로움을 더한다고 할 수 있고, 동시 에 실무 측면에서는 채용과 육성 관점에서 어떤 역량을 주요하게 봐야 하는지를 제시했다고 볼 수 있다.

본 연구는 웹툰 IP 기반의 게임의 성공과 실폐 사례를 분석하고 안정적인 웹툰의 게임화를 위 해 웹툰 장르별 특성에 맞는 텍스트 기반 게임 유형을 제안한다. 로맨스, 판타지, 액션, 스릴러, 드라마, 코미디 등 다양한 웹툰 장르와 인터랙티브 소설, RPG, 턴제 전투게임, 텍스트 어드벤처 등 게임 장르를 매칭하여 각 장르의 핵심 요소를 게임 메커니즘으로 전환하는 방안을 제시한 다. 또한 텍스트 기반 게임의 장점으로 상상력 자극, 깊이 있는 스토리텔링, 상호작용성 증대 등을 언급하며, 이를 통해 웹툰 IP의 확장과 팬 참여 촉진 가능성을 탐구한다.

현재 존재하는 인공지능 기반 음악 생성에 관한 여러 모델과 연구는 수동 텍스트(Text) 기반 음악 생성에 대해 다루고 있다. 본 논문은 사용자의 편의성을 높이고, 창의적인 음악 생성 과정 을 더욱 원활하게 할 수 있도록 텍스트(TEXT) 프롬프트(Prompt) 자동화를 통한 음악 생성시 스템 방안을 제안한다. 그 방안으로 음원 파일을 통해 수집한 음악 분석 및 데이터화와 가사 정보에서 추출한 키워드를 기반한 장르, 가수, 앨범 등의 정보가 포함된 데이터셋(Dataset)을 구축 후, 파이썬(Python)의 자연어 처리 방법인 Konlpy를 사용하여 가사 데이터를 토큰화하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 벡터화를 통해 중요한 단어를 추 출한다. 또한, MFCC, 템포 등의 특징 데이터셋을 통하여 모델을 통한 감정을 예측하고, CNN 모델 및 Chatgpt를 활용한 텍스트 프롬프트를 자동생성하는 방법을 구현하여, MusicGen 모델 을 사용한 자동화 생성 프롬프트 기반 음악을 생성한다. 본 텍스트 프롬프트 자동 생성 화를 통한 음악 생성 연구의 결과는 음악 데이터 분석 및 생성 분야에 기여될 것으로 기대한다.

The changing media landscape has diversified how and what is discussed about fashion. This study aims to examine expert discussions about fashion shows on social media from the perspective of fashion criticism. To achieve this goal objectively, a text mining program, Leximancer, was used. In total, 58 videos were collected from the panel discussion section of Showstudio from S/S 21 to S/S 24, and the results of text mining on 24,080 collected texts after refinement are detailed here. First, the researchers examined the frequency of keywords by season. This revealed that in 2021–2022, digital transformation, diversity, and fashion films are now commonly used to promote fashion collections, often replacing traditional catwalk shows. From 2023, sustainability and virtuality appeared more frequently, and fashion brands focused on storytelling to communicate seasonal concepts. In S/S 2024, the rise of luxury brand keywords and an increased focus on consumption has been evident. This suggests that it is influenced by social and cultural phenomena. Second, the overall keywords were analyzed and categorized into five concepts: formal descriptions and explanations of the collection’s outfits, sociocultural evaluations of fashion shows and designers, assessments of the commerciality and sustainability of the current fashion industry, interpretations of fashion presentations, and discussions of the role of fashion shows in the future. The significance of this study lies in its identification of the specificity of contemporary fashion criticism and its objective approach to critical research.

황해는 지정학적으로 한국, 중국, 북한 사이 해역에 위치하고 있으며, 최근 해양공간 이용이 확대되어 사회적·경제적 가치가 증가하고 있다. 또한 기후변화로 인한 해양환경 변화, 대기오염물질 이동 등 한·중 공동 대응 및 협력의 필요성이 증가되고 있다. 본 연구 에서는 황해(Yellow Sea) 키워드의 연구논문을 대상으로 핵심주제(Topic)을 도출하고, 저자 네트워크 분석을 수행하여 연구동향을 탐색하 였다. 연구대상으로 1984년부터 2021년 사이에 게재된 Web of Science DataBase의 황해 관련 연구논문을 추출하고, 한중 어업협정, 해양환 경공동조사 등 한국과 중국의 주요 이벤트를 중심으로 4개의 시기로 구분하였다. 연구방법으로 텍스트 마이닝(Text Mining)의 일종인 토픽 모델링(Topic Modeling)을 활용하여 Topic을 도출하였다. 또한 저자 네트워크를 분석하여 해당 분야의 주요 연구 그룹(Community)과 연구자 및 연구기관의 영향력을 파악하고 시사점을 제시하였다. 분석결과 황해 연구논문의 핵심주제는 1기 퇴적물, 해양생물, 2기 산성화, 미세먼 지, 3기 수산양식, 지진, 4기 탄소요인, 해양생태계 등으로 변화하였고, 시기별로 핵심 연구자를 중심의 연구자 그룹이 증가하였다. 연구결 과를 토대로 황해 관련 연구 동향과 주요 연구자 및 연구기관을 파악함으로써 향후 한국과 중국 간의 황해 연구협력에 기여하고자 한다.

Species distribution model (SDM) is used to preserve biodiversity and climate change impact. To evaluate biodiversity, various studies are being conducted to utilize and apply SDM. However, there is insufficient research to provide useful information by identifying the current status and recent trends of SDM research and discussing implications for future research. This study analyzed the trends and flow of academic papers, in the use of SDM, published in academic journals in South Korea and provides basic information that can be used for related research in the future. The current state and trends of SDM research were presented using philological methods and text-mining. The papers on SDM have been published 148 times between 1998 and 2023 with 115 (77.7%) papers published since 2015. MaxEnt model was the most widely used, and plant was the main target species. Most of the publications were related to species distribution and evaluation, and climate change. In text mining, the term ‘Climate change’ emerged as the most frequent keyword and most studies seem to consider biodiversity changes caused by climate change as a topic. In the future, the use of SDM requires several considerations such as selecting the models that are most suitable for various conditions, ensemble models, development of quantitative input variables, and improving the collection system of field survey data. Promoting these methods could help SDM serve as valuable scientific tools for addressing national policy issues like biodiversity conservation and climate change.

본 연구는 어촌다운 어촌 조성과 추후 어촌 개발 사업의 근거 및 방향을 제시하는 것을 목적으로 ‘어촌 다움’을 키워드로 텍스트마이닝 분석을 진행하였다. 텍스트마이닝은 온라인상의 비정형 데이터를 분 석하는 방법으로 키워드의 등장 횟수를 나타내는 키워드 빈도분석, 키워드 간의 관계를 시각화하여 나 타내는 N-gram 분석, 텍스트에 나타나는 사람들의 의견이나 성향을 분석하는 감성분석을 통해 다음과 같은 결론을 내렸다. 첫째, ‘어촌다움’ 키워드는 어촌뿐만 아니라 농촌, 산촌 등 타 촌락과의 연관성이 있으며, 상호 관계와 고유한 조건 속에서 특성이 나타나고 있음을 알 수 있었다. 둘째, ‘어촌다움은’ 크게 자연·역사 경관의 보전 및 회복과 주민들의 정주여건 및 환경개선 총 두 가지 방향으로 구분할 수 있었 다. 셋째, ‘어촌다움’ 키워드에 가장 연관이 있었던 어촌 개발 사업인 어촌뉴딜 사업은 감성분석 결과 긍정적인 역할을 했으나 ‘어촌다움’의 일부인 어촌 주민의 정주여건 개선 및 정주기반 구축은 아직 미 비하며, 개선이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 ‘어촌다움’과 유사한 키워드인 ‘어촌스러움’, ‘어촌다 운’ 등의 키워드를 함께 분석하지 못한 한계점이 있으며, 향후 이러한 키워드와의 종합적인 분석과 어 촌지역 정주기반에 대한 세부적인 방향 제시가 필요할 것으로 판단한다.

To investigate the national science and technology policy direction in the field of construction machinery, an analysis was conducted on projects selected as national research and development (R&D) initiatives by the government. Assuming that the project titles contain key keywords, text mining was employed to substantiate this assumption. Project information data spanning nine years from 2014 to 2022 was collected through the National Science & Technology Information Service (NTIS). To observe changes over time, the years were divided into three-year sections. To analyze research trends efficiently, keywords were categorized into groups: ‘equipment,’ ‘smart,’ and ‘eco-friendly.’ Based on the collected data, keyword frequency analysis, N-gram analysis, and topic modeling were performed. The research findings indicate that domestic government R&D in the construction machinery field primarily focuses on smart-related research and development. Specifically, investments in monitoring systems and autonomous operation technologies are increasing. This study holds significance in analyzing objective research trends through the utilization of big data analysis techniques and is expected to contribute to future research and development planning, strategic formulation, and project management.

This study examines the textual structure and speech acts within the inaugural addresses of the ministers in the Yoon Suk Yeol Government’s first cabinet. These addresses typically follow a three-part structure: introduction, development, and closing. The introduction features an opening greeting, while the development stage outlines the main service and missions, and presents requests to organizational members. The closing stage concludes the address. The introduction and closing are often simple enumerations of contents, whereas the development stage is logically and coherently structured. In terms of speech acts, the introductory stage predominantly features expressive acts. The development stage is marked by announcements and requests, while the closing e ncompasses various acts including statements, promises, and solicitations.

군사학은 급변하는 안보환경과 국제정세의 변화, 4차산업혁명시대의 무기체계 발전과 저출산에 따른 병역제도 등의 사회적 관심이 증대되 고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법으로 군사학의 학술연구 동향과 사회적 인식을 분석하여 시사점을 제시하는 데 있다. 연구 결과 학술연구 동향은 주변국 관계, 무기체계, 방위산업, 인공지능 등이 중점을 이루었지만, 사회적 인식은 대학교와 군사학과, 장교 등의 관심으로 차이점을 보였다. 군사학 발전을 위해 연구 중심의 역량과 환경을 구축하고, 융·복합적 연구와 지역사회와 연계한 산학협 력 체계구축 및 국민 참여를 통한 학술 세미나 및 통합연구 등이 요구 되었다.

목적 : 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 치매 보조기기에 대한 국외 연구의 대상자, 적용 환경, 활 용된 보조기기 및 연구 목적에 대한 핵심 키워드를 추출 및 분석하여 치매 보조기기 관련 연구의 동향 을 파악하였다. 연구방법 : 국외 연구데이터베이스에서 1,126건의 연구를 수집하였으며, KH coder 3 프로그램을 이용하 여 11,366개의 단어를 추출하였다. 연구자가 추출된 단어를 검토하여 연구의 대상자, 보조기기가 적용 된 환경, 활용된 보조기기, 연구 목적과 관련된 키워드들을 추출 및 분류하였다. 이후, 추출된 키워드에 대하여 빈도분석을 실시하였으며, 동시출현단어 분석을 통해 연관어 네트워크를 생성하였다. 결과 : 빈도분석 결과, 가장 많이 연구된 대상자, 환경, 적용된 보조기기, 연구 목적 유형은 보호자, 집, 프 로그램/앱, 사회참여 및 상호작용 보조였다. 연관어 네트워크 생성 결과, 보호자는 정서 및 심리지지와 돌봄과 연관성을 보였으며 돌봄은 보조기기 유형 중 원격의료와 연관성을 보였다. 사회참여를 목적으로 하는 경우에는 프로그램/앱과 로봇과 연관성을 보였다. 결론 : 본 연구의 결과를 통해 치매 보조기기에 대한 국외 연구의 주 연구 대상자와 환경 및 활용 보조기 기, 연구 목적을 확인하였으며, 각 영역 간의 관계성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 치매 보조기기 선 택에 대한 정보제공과 치매 보조기기 지원 정책에 대한 방향성을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

지능형 컴퓨팅의 등장으로 빅데이터를 활용한 패션 브랜드 의미 마이닝과 가치 홍보에 초점을 맞춘 새로운 연구 트렌드가 등장하였다. 본 연구의 목적은 인기 여성복 브랜드 5개를 대상으로 다양한 종류의 의류에 대한 소비자 감성 트렌드를 조사하는 것이다. 유니클로, 에이치스타일, 베로모다, 피스버드, 온리. 이를 위해 총 93,550건의 소비자 평가를 수집하고, 키스멧 감성 분석 엔진을 활용하여 의류 유형별 감성 극성도를 분석하였 다. 그 결과, 브랜드에 따라 감정 극성이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, HSTYLE 후드티, ONLY 니트웨 어, 피스버드 순면, 유니클로 니트가 각각 소비자들에게 가장 강한 긍정적 감정을 불러일으켰다. 또한 이번 연 구에서는 각 브랜드에서 가장 인기 있는 의류 유형과 착용 효과를 밝혀 패션 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 제품 제공을 강화하는 데 중요한 인사이트를 제공했다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 게임 업계에서 는 감성 분석을 적용하여 다양한 게임 브랜드, 장르, 게임 플레이에 대한 플레이어의 감정 반응을 이해하고 게임 프로모션 전략과 제품 디자인 개발에 도움을 줄 수 있다. 전반적으로 이 연구 결과는 디자인 분야에서 빅데이터의 잠재력을 입증하고 업계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터를 활용하는 것이 중요하다는 점을 강조할 수 있다.

Advertisement allows for multimodal access to sounds, colors, picture animations, and diverse symbols. Little research has reported the interrelationship among multimodality, discursive practice, and media effects in English language education. This study aims to conduct a multimodal approach to discourse analysis on the Test of English for International Communication (TOEIC) in TV advertisements and to explore the unique significance of the research methodology. The multimodality in three TV Ads (A, B, C) was investigated by referring to Halliday's systemic functional grammar, social semiotics’ visual grammar, and typography’s distinctive features. Royce’s intersemiotic complementarity was also employed as an analytic framework for the collected multimodal data from three domains (representational, interpersonal, and textual/compositional) of meaning-making schemes. It was found that different modes (language, typography, visual image) acted complementarily and efficiently to deliver the message of TOEIC: problem-solving ‘skill’ in A, financial 'support and return’ in B, and ‘AI database’ in C. Further research is also discussed, especially with regard to ‘critical’ approaches to multimodal discourse studies.

Explainable AI (XAI) is an approach that leverages artificial intelligence to support human decision-making. Recently, governments of several countries including Korea are attempting objective evidence-based analyses of R&D investments with returns by analyzing quantitative data. Over the past decade, governments have invested in relevant researches, allowing government officials to gain insights to help them evaluate past performances and discuss future policy directions. Compared to the size that has not been used yet, the utilization of the text information (accumulated in national DBs) so far is low level. The current study utilizes a text mining strategy for monitoring innovations along with a case study of smart-farms in the Honam region.

본 연구의 목적은 텍스트마이닝 기법을 활용하여 국내의 각 학문영역별로 형성된 메타버스 의 연구현황을 탐색하는 것이다. 이를 위해 국내 학술지에 게재된 메타버스를 주제로 한 논문 중 초록이 게재된 논문 454편을 연구대상으로 하였다. 수집된 초록을 학문영역별로 분류하여 키워드 빈도분석 및 키워드 네트워크 분석, 토픽모델링을 실시하고 결과를 시각화하여 나타냈 다. 분석결과 첫째, TF-IDF값을 기반으로 하여 키워드의 중요도를 분석한 결과 '교육' 키워드 가 높게 나타났다. 이는 대부분의 학문영역에서 메타버스와 교육이 연관성이 높은 것으로 예측 할 수 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과 예술체육학을 제외한 각 학문영역에서 '기술'과 '가상' 키워드가 중심에 위치하여 다른 키워드 간 매개역할을 하는 핵심 키워드로 파악되었다. 그러나 중요도가 높았던 '교육' 키워드가 네트워크 분석에서는 중심성이 높지 않았다. 이는 교 육에 대한 관심이나 중요도는 높으나 다른 키워드와 관계 정도는 높지 않음을 뜻한다. 셋째, LDA기반 토픽모델링 결과 공학 분야에서는 '메타버스 콘텐츠 활용교육', 사회과학 분야에서는 '메타버스 수업공간', 예술체육학 분야에서는 '메타버스 환경의 요소', 복합학 분야에서는 '메타 버스를 통한 세계의 디지털 혁신', 인문학 분야에서는 '증강현실 요소를 통한 역사 콘텐츠', 교 육학 분야에서는 '메타버스 내 교사의 실재감 지각' 토픽이 중요한 토픽으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해 파악된 학문영역별 메타버스의 연구현황은 메타버스를 미래교육에서 활용하 기 위한 학제간 학문간 융·복합 연구의 기초자료로써 사용될 수 있을 것이다.

본 연구는 1980년부터 2022년까지 국내에서 출판된 조경 시공 분야 관련 논문들을 대상으로 텍스트 마이닝 기반의 핵심 단어 분석 프로그램인 VOSviewer를 이용하여 연구 경향을 분석하였다. 연구 결과 첫째, ‘조경 시공’과 관련된 연구논문은 총 226편이며, 연평균 5.8편이 발표되었다. 이는 1980년대 이후 조경학 관련 학회 수의 증가 및 다양화, 조경 산업 확대에 따른 조경 시공, 공법, 재료 등의 연구 기회와 필요성 증가 등에 따라 점진적으로 증가하는 경향을 보인 것으로 사료된다. 둘째, 조경 시공과 관련된 동시 출현 빈도가 높은 핵심 단어를 분석한 결과, Plant, Management, Improvement, Species 등의 순으로 나타났다. 또한, 연관성이 높은 핵심 단어 간의 네트워크를 분석한 결과, ‘사후관리, 기능개선’, ‘식생, 생육환경’, ‘공간, 이용성’, ‘시공성, 경제성’ 등 4개 주제로 연구 영역이 분류되었다. 셋째, ‘조경 시공’과 관련된 주요 연구영역별로 시간의 흐름에 기반하여 연구 경향 변화를 분석한 결과, 시대 변화에 따라 점차 다양한 주제를 포용하는 경향을 보였으나, 4차 산업혁명 시대에 걸맞도록 첨단 스마트 기술을 접목한 조경 시공·유지관리 기술 및 기후변화를 고려한 소재, 공법 개발 등에 대한 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다. 본 연구는 조경 시공 분야에 대해 국내에서 최초로 빅데이터 기반의 서지 분석을 통해 연구 경향을 분석하였다는 점에서 의미가 있으며, 조경 산업의 사회적 패러다임과 기술 트랜드 변화 추이를 고려하여 조경 시공 분야의 발전적인 연구방향 도출을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서 도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환 경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였 다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연 구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결 망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하 였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.

본 연구는 최근 20년간(2001~2020) 소나무에 관한 주요 연구 주제 및 연구영역 분석을 통한 향후 연구 방향성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 Python.3.9.0과 Textom를 활용하여 RISS와 Web of Science의 소나무 관련 총 3866편의 논문 제목과 키워드 데이터를 수집하고 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국가별 총 논문 수는 일본 383편(46.8%), 한국 363편(44.4%), 중국 78편(9.5%)순으로 소나무 자생국가를 중심으로 한 관련 연구들이 활발히 진행되었다. 단어 빈도 및 TF-IDF, N-gram, CONCOR 분석을 통해 국내와 국외에서 소나무 관련 주요 연구 주제는 소나무재 선충으로 나타났으며, 사회 및 경제적 환경, 관련 정책 등 차이에 의해 국내와는 달리 국외에서는 '균근' 관련 연구가 주요 연구 영역으로 도출되었다. 또한 소나무 관련 연구는 일부 인문 사회학적인 연구들이 진행되었지만 주로 생태적인 측면에 집중되어 있는 것으로 나타 났다. 이에 소나무의 인문·사회학적 가치를 고려할 때 향후 연구에서는 이와 관련 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.

본 연구는 지난 12년간의 우주위험 관련 언론기사의 토픽모델링 분석을 통해 우주위험별 언론 보도 현황을 알 아보기 위한 목적으로 수행되었다. 빅카인즈(BIGKinds)의 뉴스 플랫폼에서 2010년부터 2021년까지의 태양폭풍, 인공우 주물체, 자연우주물체에 대한 우주위험 기사를 각각 1200여건 이상 수집하였으며, 키워드 분석, 잠재적 디리클레 할당 모형(LDA) 분석을 수행하였다. 그 결과 태양폭풍 관련 기사는 3개의 토픽인 태양폭발이 인공위성에 미치는 영향, 우주 전파센터를 중심으로 태양폭발이 우리나라 전파 통신에 미치는 영향, 항공종사자와 우주방사선의 관계로 요약되었다. 인공우주물체 관련 기사의 경우 3개의 토픽으로 인공위성과 우주정거장이 우주쓰레기로부터 위협을 받거나 그 자체가 우주쓰레기가 될 수 있다는 토픽, 영화를 통한 우주쓰레기와 인류의 관계에 대한 토픽, 우주쓰레기 추적·감시 및 처리 를 위한 우주강국들의 노력이라는 토픽으로 요약되었다. 자연우주물체 관련 기사는 2개의 토픽으로 국제 우주기관의 근 지구소행성에 대한 추적·감시와 충돌 대책과 소행성과 혜성 충돌을 중심으로 공룡과 포유류의 진화 및 멸종 원인으로 요약되었다. 이로부터 2010년부터 현재까지 국내 언론은 우주위험을 사회, 문화 등 다양한 영역에서 총 8개의 주제로 대중들에게 그 위험성과 경각심을 전하는 역할을 하고 있음을 확인하였으며, 이러한 결과를 기반으로 우주위험에 대한 교육방법과 교육정책의 필요성을 제언하였다.