빅데이터 텍스트 마이닝을 활용한국제물품매매계약에 관한 유엔협약(CISG) 연구동향 분석

Abstract

본 연구는 국제물품매매계약에 관한 UN협약의 연구동향과 주제를 파악하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용한 TF와 TF-IDF, N-gram, CONCOR 분석을 실행하였다. 주요 연구결과로 첫째, 연도별발행논문은 꾸준히 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, TF와 TF-IDF 분석결과는 거의 유사하게 나타났으며, ‘해제’, ‘위반’, ‘의무’, ‘손해’는 TF와 TF-IDF에서 모두 상위권에 속한 것으로 나타났다. 셋째, N-gram 분석결과, ‘본질적/계약위반’, ‘손해/배상’, ‘계약위반/위반’ 등의 순으로 연결 강도가 높게 도출되었으며, 단어연쇄 군집 수는 5개가 도출되었다. 넷째, CONCOR 분석결과, 총 4개의 군집으로 분류되었으며 각 군집에 포함된 단어의 특성을 파악하여 ‘계약위반과 구제’, ‘위험이전’, ‘사례연구’, ‘계약성립’으로 명명하였다. 본 연구 결과는 연구자들이 CISG에 대한 연구 흐름과 주제를 파악하는 데 중요한 역할을 할 것이며 어느 분야에 집중해야 할지에 대한 기초자료를 제공하는 데 연구의 목적을 둔다.