현재 위치
Home
토픽모델링을 활용한 국내 비산먼지 연구동향 분석
Analysis of Research Trends in Korea Scattering Dust Using Topic Modeling
-
- 발행기관
- 국제차세대융합기술학회 바로가기
-
- 간행물
- 차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
-
- 통권
- 제7권 3호 (2023.03)바로가기
-
- 페이지
- pp.374-385
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A426782
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
4,300원
원문정보
초록
- 영어
- Recently, studies related to scattering dust are being conducted in a situation where the damage caused by scattering dust among air pollutants is increasing, but there is no research that identifies trends and suggests directions through classification of research topics. Therefore, this study analyzed the trend of scattering dust research using text mining, a big data analysis. The keyword is "scattering dust", the search period was selected from 2002 to 2022, and 319 papers were used for analysis. As a result of this study, first, studies on scattering dust are increasing every year, but studies on reducing and removing fugitive dust are lacking. Second, as a result of word frequency analysis, the frequency was high in the order of words such as 'dust', 'concentration', 'scattering', 'occurrence', and 'emission'. In addition, the top keywords of TF-IDF appeared similar to frequency analysis, but words such as 'characteristic', 'improvement', 'analysis', 'center', 'development', and 'measurement' were newly derived. Third, as a result of topic modeling analysis, it was categorized into five categories, Topic 1 'source: car', Topic 3 'impact and prediction', Topic 5 'source: road', Topic 6 'source: construction site', Topic 7 'monitoring'. Based on the research results, three directions for scattering dust research were suggested.
- 한국어
- 최근 대기오염물질 중 비산먼지로 인한 피해가 증가하고 있는 실정에서 비산먼지와 관련된 연구가 이루어지고 있으나, 연구주제의 유형분류 등을 통해 동향을 파악하고, 방향성을 제시하는 연구는 전무하였다. 이에 본 연구는 빅데 이터 분석인 텍스트 마이닝을 활용하여 비산먼지 연구주제를 분석하였다. 키워드는 "비산먼지"이며, 검색기간은 2002 년부터 2022년까지로 선정하였으며, 분석에 활용한 논문은 319편이다. 본 연구의 결과는 첫째, 비산먼지 관련 연구는 매년 증가하고 있으나, 비산먼지 저감 및 제거 관련 연구는 부족하다. 둘째, 단어 빈도 분석결과, 먼지, 농도, 비산, 발생, 배출 등의 단어 순으로 높은 빈도수를 보였다. 또한, TF-IDF의 상위키워드는 빈도분석과 유사하게 나타났으나, 특성, 개선, 분석, 중심, 개발, 측정 등의 단어가 새롭게 도출되었다. 셋째, 토픽 모델링 분석결과 5개의 범주로 유형화하였으 며, 토픽 1은 ‘배출원 : 자동차’, 토픽 3은 ‘영향 및 예측’, 토픽 5는 ‘배출원 : 도로’, 토픽 6은 ‘배출원 : 건설현장’, 토픽 7은 ‘모니터링’으로 제시하였다. 연구결과를 바탕으로 비산먼지 연구에 대한 방향성을 3가지 제언하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 텍스트 마이닝 활용 동향 연구
2.2 TF-IDF 기법
2.3 토픽 모델링 기법
Ⅲ. 연구방법
3.1 데이터 수집 방법
3.2 데이터 분석 방법
Ⅳ. 연구 결과
4.1 분석 기간 연도별 문서 발행 빈도
4.2 단어 빈도수와 상위 키워드
4.3 TF-IDF 분석
4.4 토픽 모델링 분석
V. 결론 및 제언
REFERENCES
키워드
비산 먼지 텍스트 마이닝 토픽 모델링 연구 동향 Scattering Dust Text mining Topic modeling Research trends저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
- 설립연도
- 2017
- 분야
- 복합학>기술정책
- 소개
- Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.
간행물
-
- 간행물명
- 차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2508-8270
- 수록기간
- 2017~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 506 DDC 606
이 권호 내 다른 논문 / 차세대융합기술학회논문지 제7권 3호
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.