다이나믹 토픽 모델을 활용한 D(Data)ㆍN(Network)ㆍA(A.I) 중심의 연구동향 분석

우창우; 이종연

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자료유형: 학술저널

저자정보: 우창우 (충북대학교) 이종연 (충북대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제9호

발행연도: 2020.1

수록면: 21 - 29 (9page)

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최근 디지털 사회의 도래로 다양한 데이터가 폭발적으로 증가하고, 그중 문헌 내 주제어를 도출하는 토픽 모델링에 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 해당하는 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 등이 매년 연구에 표출되었으며, 해당 키워드 들이 특정 연구과제에 종속되지 않고 다른 연구과제에서도 포괄적으로 연구되고 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.

#다이나믹 토픽 모델링 #연구 트렌드 분석 #시계열 분석 #텍스트 마이닝 #데이터 마이닝

참고문헌 (24)

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H. J. Lee / 2014 / Technology Trends of AI for Big Data Knowledge Processing / Electronics and Telecommunications Trends 29(4):30~38

T. K. Kang / 2019 / Research Trend in Ultra-Low Latency Networking for Fourth Industrial Revolution / Electronics and Telecommunications Trends 34(6):108~122

J. Y. Lee / 2016 / Suggestions for Nurturing Ecosystem to Spur Artificial Intelligence Industry / Electronics and Telecommunications Trends 31(2):51~62

David M. Blei / 2003 / Latent Dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022

David M. Blei / 2006 / Dynamic Topic Models / Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning :113~120

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우창우

소속기관 충북대학교

주요연구분야 복합학 > 학제간연구 복합학 > 기술정책

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이종연

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