02. 분석 및 구현 기록 03 데이터베이스 설계 및 SQL 구현 기록

1. 데이터베이스 설계 경험

원전 정책 담론 연구에서는 뉴스 기사와 정책 사건을 함께 관리하기 위해 관계형 데이터베이스 구조를 직접 설계하였다.

연구 질문에 맞추어 기사, 키워드, 정책 사건 간의 관계를 정의하고, ERD(Entity Relationship Diagram)와 SQL 스키마를 작성하였다. 이후 기사-키워드 매핑 테이블과 정책 이벤트 연결 구조를 설계하면서, 데이터베이스 구조 자체가 분석 과정의 중요한 기반이 된다는 점을 경험하였다.

이 과정에서 DBML을 활용한 ERD 설계와 SQL 기반 테이블 구조를 작성하였으며, Python 분석과 연계될 수 있도록 데이터 구조를 구성하였다.

참고 자료

• 원전 정책 담론 연구 부록 B. Database Schema and ERD Structure

https://uourstar.tistory.com/94

01. 연구 (2) 원전 정책 담론 연구 06 연구 인프라 부록

 

• 북한 매체 담론 분석 연구계획서 Methodology 및 SQL 설계 기록

https://uourstar.tistory.com/97

01. 연구 (3) 북한 매체 담론 분석 01 연구계획서 (26ver.)

 

 

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2. SQL 기반 데이터 처리 경험

데이터베이스에서는 주로 데이터 저장, 조회, 집계 기능을 담당하도록 구성하였다.

키워드 빈도 집계, 사건별 기사 연결, 분석 대상 추출 등은 SQL을 이용해 처리하였으며, TF-IDF 계산과 토픽 모델링 등 실제 분석은 Python에서 수행하였다.

이 과정에서 SQL과 Python의 역할을 다음과 같이 분리하여 이해하게 되었다.

• SQL: 데이터 구조 설계, 저장, 조회 및 집계
• Python: 전처리, 통계 분석, NLP 및 시각화

데이터베이스는 분석 자체를 수행하는 도구라기보다 분석 가능한 데이터를 안정적으로 관리하기 위한 기반이라는 점을 확인하였다.

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3. 이후 연구로의 확장

원전 정책 담론 연구에서 데이터베이스 설계를 경험한 이후, 연구 방향은 점차 Python 중심의 분석 파이프라인으로 이동하였다.

일제강점기 담론 연구에서는 관계형 데이터베이스보다 데이터 구축, 전처리, 토큰화, 분석 파이프라인의 재현성을 중심으로 연구를 수행하였다. 이에 따라 SQL을 활용한 데이터 저장보다 Python 기반 데이터 처리와 NLP 분석 환경 구축의 비중이 크게 증가하였다.

연구 대상과 방법론이 변화하면서 사용하는 기술 역시 달라졌지만, 연구 질문에 맞는 데이터 구조를 먼저 설계하고 그 위에서 분석을 수행한다는 기본 원칙은 그대로 유지되었다.

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4. 핵심 정리

데이터베이스 설계 경험을 통해 데이터 구조가 분석 결과에 직접적인 영향을 준다는 점을 이해하였다.

이후 연구에서는 Python 중심의 분석 환경으로 전환하였지만, 연구 목적에 맞는 데이터 구조를 먼저 설계한 뒤 분석을 수행하는 접근은 현재까지도 연구의 기본 원칙으로 이어지고 있다.