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본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 ‘인공지능’을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽 명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.
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KSBI. / 2019 / Global SME Policy Trend, 2(9)
박자현 / 2013 / 토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석 / 정보관리학회지 30(1):7~32
S. T. Flora. / 2017 / Blogger-link-topic model for blog mining / Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :28~39
J. H. Lau / 2012 / On-line trend analysis with topic models: #twitter trends detection topic model online / Proceedings of COLING 2012 :1519~1534
D. H. Jeong / 2014 / Time gap analysis by the topic model-based temporal technique / Journal of Informetrics 8(3):776~790
박자현 / 2013 / 토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석 / 정보관리학회지 30(1):7~32
S. T. Flora. / 2017 / Blogger-link-topic model for blog mining / Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :28~39
J. H. Lau / 2012 / On-line trend analysis with topic models: #twitter trends detection topic model online / Proceedings of COLING 2012 :1519~1534
D. H. Jeong / 2014 / Time gap analysis by the topic model-based temporal technique / Journal of Informetrics 8(3):776~790
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