Exploring the Precision and Extraction Methods of Geographical Place Names Using ChatGPT with the Journals of the Korean Association of Regional Geographers and the Korean Geographical Society

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자연어 텍스트에서의 지명 인식 및 추출 방법론을 제안하고, 기존 텍스트마이닝 방식과 비교하여 그 정확성과 실용성을 평가한 연구이다. 이를 위해 ChatGPT API를 활용하여 한국지역지리학회지와 대한지리학회지에 게재된 논문의 제목, 초록, 키워드로부터 지명을 추출하였다. 모델에는 Few-shot 프롬프팅, 파라미터 조정(fine-tuning), 반복 연산(iterative computation)을 적용하여 지명 인식 정확도와 응답 일관성을 향상시켰다. 분석 결과, 평균 90% 이상의 정확도와 97% 이상의 응답 일관성을 기록하였으며, ‘고령(Goryeong)’ 등 문맥 해석이 필요한 모호한 지명도 효과적으로 분류하였다. 또한 연구 지역 빈도 분석을 통해 대구권 중심(한국지역지리학회지)과 서울 · 수도권 중심(대한지리학회지)의 연구 경향의 공간적 차이도 확인하였다. 본 연구는 정성적 검토 없이 다양한 텍스트에서 지명을 자동 추출하고, 지역 연구 경향을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 프레임워크를 제시했다는 점에서 의의가 있다.