Analyzing the Shifts in Perceptions of OT Security Using Text Mining

이 연구는 5년간의 기간 동안 웹사이트 내에서 'OT(Operational Technology)보안' 키워드가 포함된 웹문서를 크롤링하고 수집한 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 통해 TF-IDF값 계산과 이 를 기반으로 한 LDA 토픽모델링 분석을 사용해 OT보안에 대한 인식 변화를 파악하고 그 발전 방향을 분석하는 데 목적을 둔다. 연구 결과, 2018년 9월 1일부터 2019년 8월 31일에 해당하는 기간1에서는 주로 정보, 기술, 교육, 사용, 시스템 등의 단어가 중점이 되고 클라우드 및 정보 기 술 서비스 확대 및 OT보안 관련 지식의 확장이나 교육 등에 초점이 맞춰진 반면, 2023년 9월 1 일부터 2024년 8월 31일에 해당하는 기간2에서는 정보, 취업, 교육, 사이버, 지원 등의 단어가 중점이 되고 사이버 위협과 인력 수요 증가에 따른 OT보안의 필요성이 강조되고 있으며 그에 대 한 교육과 연구가 활발히 이루어지고 있음을 파악할 수 있다. 이러한 분석을 통해 국내 OT보안 의 중요성이 점차적으로 증가하고 있음을 확인할 수 있었으며, 향후에는 독창적이고 실용적인 OT보안 기술을 개발하고 OT보안을 위한 교육 및 인식 제고를 통해 OT보안의 필수성 및 효과성 을 확립함으로써 산업 보호와 국가 인프라 보안에 필수적인 기반을 마련하는 것이 필요하다는 결론을 도출하였다.