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다이나믹 토픽 모델을 활용한 D(Data)ㆍN(Network)ㆍA(A.I) 중심의 연구동향 분석
Investigation of Research Trends in the D(Data)ㆍ N(Network)ㆍA(A.I) Field Using the Dynamic Topic Model

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제11권 제9호 (2020.09)바로가기
  • 페이지
    pp.21-29
  • 저자
    우창우, 이종연
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A381708

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원문정보

초록

영어
The Topic Modeling research, the methodology for deduction keyword within literature, has become active with the explosion of data from digital society transition. The research objective is to investigate research trends in D.N.A.(Data, Network, Artificial Intelligence) field using DTM(Dynamic Topic Model). DTM model was applied to the 1,519 of research projects with SWㆍA.I technology classifications among ICT(Information and Communication Technology) field projects between 6 years(2015∼2020). As a result, technology keyword for D.N.A. field; Big data, Cloud, Artificial Intelligence, extended keyword; Unstructured, Edge Computing, Learning, Recognition was appeared every year, and accordingly that the above technology is being researched inclusively from other projects can be inferred. Finally, it is expected that the result from this paper become useful for future policyㆍR&D planning and corporation’s technologyㆍmarketing strategy.
한국어
최근 디지털 사회의 도래로 다양한 데이터가 폭발적으로 증가하고, 그중 문헌 내 주제어를 도출하는 토픽 모델링 에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 연구목표는 토픽 모델링 방법 중 하나인 DTM(Dynamic Topic Model) 모델을 적용해 D.N.A.(Data, Network, A.I) 분야에 대한 연구동향을 탐색하는데 있다. 실험 데이터는 최근 6년간(2015∼2020) ICT(Information and Communication Technology) 분야 중 기술대분류가 SWㆍAI에 해당하 는 연구과제 1,519개 사업에 대해 DTM 모델을 적용하였다. 실험결과로, D.N.A. 분야의 기술 키워드 Big data, Cloud, Artificial Intelligence와 확장된 의미의 기술 키워드 Unstructured, Edge Computing, Learning, Recognition 등 이 매년 연구에 표출되었으며, 해당 키워드 들이 특정 연구과제에 종속되지 않고 다른 연구과제에서도 포괄적으로 연구 되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문의 연구결과는 향후 D.N.A. 분야에 대한 정책기획ㆍ과제기획 등 연구개발 기획 과정과 기업의 기술 확보전략ㆍ마케팅 전략 등 다양한 곳에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구방법 및 실험 데이터
3.1 데이터 수집
3.2 데이터 전처리
3.3 토픽 모델링
3.4 다이나믹 토픽 모델링
3.5 실험환경 및 분석 프로세스
4. 실험결과 및 토의
4.1 실험결과
4.2 토의
5. 결론
REFERENCES

키워드

다이나믹 토픽 모델링 연구 트렌드 분석 시계열 분석 텍스트 마이닝 데이터 마이닝 Dynamic Topic Model Research Trend Analysis Time Series Analysis Text Mining Data Mining

저자

  • 우창우 [ Chang Woo Wo | 충북대학교 컴퓨터과학과 박사수료 및 정보통신기획평가원 SW클라우드기획팀 책임 ]
  • 이종연 [ Jong Yun Lee | 충북대학교 소프트웨어학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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