토픽 모델링을 활용한 4차 산업혁명 기술 트렌드와 정부 예산 배분 변화 분석 (2020-2024) = Analysis of Fourth Industrial Revolution Technology Trends and Changes in Government Budget Allocation Using Topic Modeling (2020-2024)

국문 초록 (Abstract)

국내에서 ‘제4차 산업혁명’이라는 용어는 2016년 처음으로 공식 사용되었으며, 2017년에는 국가 전략 차원에서 정책적으로 제도화되면서 4차산업혁명위원회가 출범하였다. 이를 계기로 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 관련 핵심 기술에 대한 정부 차원의 지원이 본격적으로 확대되었다. 4차 산업혁명이란 개념은 단기 유행을 넘어 중장기 국가 정책과 산업 전략의 핵심 키워드로 자리 잡았다.
한편 한국의 창업지원 정책은 1986년 「중소기업창업지원법」 제정을 통해 중소기업 및 창업 지원을 위한 법적 기반이 마련된 이후, 1990년대부터 중소기업청(현 중소벤처기업부)을 중심으로 창업·벤처 지원 제도가 점진적으로 확대되어 왔다. 창업지원 예산 규모를 살펴보면, 최초로 창업지원 예산이 편성된 1998년에는 약 82억 원 수준에 불과하였으나, 2016년에는 3,766억 원, 2020년에는 8,492억 원으로 증가하여 초기 대비 100배 이상 확대되었다(중소벤처기업부, 2021). 이후에도 창업지원 규모는 지속적으로 증가하여, 2025년에는 정부와 지방자치단체를 포함해 약 3조 2,940억 원의 창업지원 예산이 책정된 것으로 나타난다(중소벤처기업부, 2024).
본 연구는 이러한 창업지원 정책의 흐름 속에서 제4차 산업혁명 기술이 어떠한 방향으로 전개되고 있는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 여론의 변화와 정부의 분야별 예산 배정 현황을 중심으로 기술·정책의 상호작용을 검토하였다. 연구 방법으로는 빅카인즈를 활용한 데이터 수집을 기반으로 토픽 모델링과 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 언론 기사에 나타난 주요 키워드와 담론 구조를 분석하였으며, 여기에 정부의 분야별 정책 예산 배정 규모를 결합함으로써 제4차 산업혁명 관련 정책적 흐름을 종합적으로 분석하고자 하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The term Fourth Industrial Revolution was officially introduced in Korea in 2016, and in 2017 it was institutionalized as a national strategy with the launch of the Presidential Committee on the Fourth Industrial Revolution. As Korea enters the tenth year since the concept first emerged in official discourse, the government has significantly expanded its support for technologies related to this paradigm shift. In parallel, Korea's startup support policies, which originated with the enactment of the Support for Small and Medium Enterprise Establishment Act in 1986 and the first dedicated startup budget of 8.2 billion KRW in 1998, have grown more than one hundredfold—reaching 849.2 billion KRW in 2020 and approximately 3.294 trillion KRW in 2025.
This study analyzes the direction in which Fourth Industrial Revolution technologies have evolved within the broader context of startup support, focusing on their representation in public discourse and corresponding allocations in government budgets. Using BigKinds as the primary data source, news headlines were collected and processed through topic modeling and text-mining techniques to identify key topics and keyword shifts in the media. In addition, annual budget data by technology sector were incorporated to examine how policy agendas respond to or diverge from media-driven technological trends.
The findings reveal that media attention and government support for core Fourth Industrial Revolution technologies—such as AI, VR/AR, metaverse, robotics, and solar energy—have fluctuated sharply over time, often exhibiting short innovation cycles marked by rapid rise and decline. Policy support was also found to shift frequently, at times out of alignment with the natural progression of each technology’s lifecycle. This volatility suggests that startup ecosystems may face instability when policy support diminishes before technologies advance sufficiently from introduction to growth stages. The study further highlights the risk of resource gaps and early-stage business failures among technology-based startups when policy discontinuity occurs.
By integrating media trend analysis with government budget data, this research provides empirical insight into how Korea's startup support policies interact with rapidly changing technological landscapes. The results underscore the need for long-term, evidence-based policy frameworks that account for technology life cycles and minimize discontinuities in support, thereby strengthening the sustainability of Korea’s innovation-driven startup ecosystem.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 배경 및 목적 1
• 2. 연구 방법 및 구성 6
• Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 7
• 1. 창업지원 정책의 개념 및 이론적 배경 7
• 2. 선행연구 분석 13
• Ⅲ. 연구 설계 15
• 1. 연구 절차 및 자료 수집 15
• 2. 핵심어 분석 16
• 3. 토픽모델링 분석 18
• 4. 토픽모델링 코드 분석 23
• Ⅳ. 연구 결과 25
• 1. 토픽모델링 분석 결과 25
• 2. 4차산업혁명 대표 기술 텍스트마이닝 분석 (2020~2024) 27
• 3. 4차산업혁명 기술별 데이터 텍스트마이닝 분석 결과 28
• Ⅴ. 결론 40
• 1. 연구요약 및 시사점 40
• 2. 연구의 한계 및 향후 연구방향 41