BERTopic을 활용한 생태복원 기술 연구 동향 (1992~2024) 분석
Research trends in ecological restoration technologies using BERTopic (1992-2024)
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초록
본 연구는 신경망 기반 토픽 모델링 기법인 BERTopic을 활용하여 1992년부터 2024년까지 발표된 생태복원 기술 관련 학술논문 9,557편의 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, 토양 복원(38.7%), 수질 개선(32.5%), 서식지·생물 다양성 복원(15.2%), 자연기반해법(6.3%), 종자 기반 복원(3.4%), 오염지 복원(2.8%), 산불 관리(1.0%)의 7개 주요 연구 영역이 도출되었다. 연평균성장률 분석 결과, 자연기반해법이 22.8%로 가장 높은 성장률을 보였으며, 토양 복원(21.4%), 종자 기반 복원(20.1%) 순이었다. 키워드 네트워크 분석에서는 자연기반해법, 토양·미생물, 수질의 3개 주요 클러스터가 확인되었으며, 자연기반해법이 다양한 연구 주제를 연결하는 중심 허브로 나타났다. 국가별 분석에서 중국이 4,341편으로 1위를 차지하였고, 한국은 429편으로 세계 3위를 기록하며 특히 토양 복원(216편)과 수질 개선(162편) 분야에서 강점을 보였다. 반복적 BERTopic 분석은 유사한 용어를 공유하는 생의학 연구로부터 생태복원 연구를 효과적으로 구분하여 기존 키워드 기반 분석의 한계를 극복하였다. 본 연구 결과는 생태복원 연구의 발전 양상과 지역적 특성을 파악하고 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있다.
Abstract
Ecological restoration has become a vital strategy for tackling global environmental challenges. This study utilized BERTopic, a neural network-based topic modeling technique, to analyze research trends in ecological restoration technologies across 9,557 academic papers published between 1992 and 2024. Seven major research categories were identified: soil remediation, water quality improvement, habitat and biodiversity restoration, nature-based solutions, seed-based restoration, contaminated site restoration, and wildfire management. The compound annual growth rate analysis revealed that nature-based solutions had the highest growth rate, followed by soil remediation and seed-based restoration. Keyword co-occurrence network analysis identified three major clusters: Nature-based Solutions, Soil & Microbial, and Water Quality, with nature-based solutions acting as the central hub connecting various research themes. Country-level analysis indicated that China led global research output, followed by the USA, while South Korea ranked third, particularly excelling in soil remediation and water quality improvement. The iterative BERTopic approach effectively separated ecological restoration studies from biomedical research that shares similar terminology, addressing the limitations of traditional keyword-based analyses. These findings shed light on the evolution and regional characteristics of ecological restoration research, providing valuable insights for future research priorities and policy development.