최근 세계유산에 대한 텍스트마이닝 기반 연구가 증가하고 있으나, 세계유산을 둘러싼 사회적 인식과 담론의 변화를 보여주는 동향 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 1990-2023년의 한국의 세계유산에 관한 뉴스 데이터에 텍스트 임베딩과 네트워크 분석을 적용해, 세계유산별 뉴스 사이의 유사성과 핵심어 관련 주제의 시간적 변화를 분석하였다. 먼저, 대형언어모형 기반의 Sentence Transformer를 활용해 각 뉴스를 임베딩하여, 세계유산 뉴스 사이의 의미론적 군집 구조를 확인하였다. 이를 5년 단위의 덴드로그램으로 계층화하여, 기념물, 건축물군, 유적지의 큰 군집 구조 하에서 시기에 따라 세부 군집 구조가 변화함을 확인하였다. 이러한 시간적 변화에 따른 핵심 개념의 연결관계와 군집을 확인하기 위해, 5년 단위로 word2vec 기반의 키워드 네트워크를 구축하고 커뮤니티 탐지를 수행하였다. 그 결과, 일관적인 세계유산 등재, 심사, 외교에 대한 커뮤니티를 중심으로, 제주화산섬, 갯벌 등 시기적으로 중요한 주제가 단발적인 커뮤니티를 이룸을 확인하였다. 본 연구는 텍스트 임베딩 및 키워드 네트워크 기반의 새로운 동향 분석 프레임워크를 제시하고 세계유산 관련 보도의 한계를 밝혔다는 점에서 향후 세계유산 정책 수립에 시사점을 제공한다.