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Latent Dirichlet Allocation (LDA) 모델 기반으로 한 인공 지능 (A.I.) 기술의 연구 활동 및 동향에 대한 체계적인 분석

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2018년 경영정보관련 춘계학술대회 (2018.05)바로가기
  • 페이지
    pp.721-726
  • 저자
    정명석, 이주연
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A330398

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원문정보

초록

한국어
최근 인공 지능(Artificial Intelligence)의 기술 발전과 함께 관련된 시장이 비약적으로 확대되고 있다. 아직은 초기단계이지만 계속 확장되고 있는 인공지능 기술 분야에서 연구방향과 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 무엇보다도 중요한 시점이다. 따라서 본 연구는 빅데이터(Big data)분석방법 중 텍스트 마이닝(Text mining)과 토픽모델링(Multinominal topic modeling)을 활용하여 기술동향을 살펴보고, 핵심기술과 향후 성장 가능성이 있는 연구의 방향성과 경향을 동시에 제시하였다. 본 연구의 결과가 연구자들에게 인공지능의 기술 트렌드에 대한 이해와 향후 연구 방향에 대한 새로운 시사점을 주길 바란다.

목차

Abstract
 서론
 관련 연구
 방법론
  분석 프레임웍
  분석 대상
  분석 방법
 결과
  인공지능기술 분야 연구 동향
  토픽 모델링
  연도별 토픽 회귀분석
  연도별 토픽 시계열 분석과 기술 트렌드 비교
 결론
 Acknowledgements
 References

키워드

Artificial Intelligence Big Data LDA Text analysis Technology trend

저자

  • 정명석 [ Myoung Sug Chung | Department of Industrial Engineering, Ajou University ]
  • 이주연 [ Joo Yeoun Lee | Department of Industrial Engineering, Ajou University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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