텍스트 마이닝 기법을 이용한 경찰청 업무 트렌드 분석

최근 통계적인 기법을 이용하여 대량으로 생산되고 있는 텍스트 데이터를 통해 다양한 인사이트 발굴을 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 경찰청에서 생산하는 텍스트 데이터를 통해 연도별 경찰청의 업무 트렌드를 파악하고, 각 지방청별로 생산되는 문서에서 주요 키워드를 파악하여 지방청 간의 업무 특성을 비교하고자 하였다. 의미 있는 결론을 도출하기 위해 각 자료 특성에 맞는 전처리 과정을 시행하고 문서별 단어 빈도수를 계산하였다. 문서에 나타난 키워드의 단순 출현 빈도로는 해당 키워드가 문서에서 갖는 중요도를 설명하기 힘들기 때문에 단어-역문서 가중치를 이용하여 각 단어에 대한 빈도수를 새롭게 계산하였고 단어의 문서별 및 연도별 빈도 비교를 위해 L2 정규화 기법을 이용하였다. 이러한 분석은 향후 경찰청 업무 개선 정책에 새롭게 활용될 수 있는 기초 자료로 사용될 수 있으며, 경찰청 업무 효율성 향상 및 청내 업무 개선 수요 파악을 위한 방법으로 활용될 수 있다. There has been significant research conducted on how to discover various insights through text data using statistical techniques. In this study we analyzed text data produced by the Korean National Police Agency to identify trends in the work by year and compare work characteristics among local authorities by identifying distinctive keywords in documents produced by each local authority. A preprocessing according to the characteristics of each data was conducted and the frequency of words for each document was calculated in order to draw a meaningful conclusion. The simple term frequency shown in the document is difficult to describe the characteristics of the keywords; therefore, the frequency for each term was newly calculated using the term frequency-inverse document frequency weights. The L2 norm normalization technique was used to compare the frequency of words. The analysis can be used as basic data that can be newly for future police work improvement policies and as a method to improve the efficiency of the police service that also help identify a demand for improvements in indoor work.