메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박동준 (부경대학교) 오형술 (강원대학교) 김호균 (동의대학교) 윤민 (부경대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
113 - 127 (15page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Topic modeling has been receiving much attention in academic disciplines in recent years. Topic modeling is one of the applications in machine learning and natural language processing. It is a statistical modeling procedure to discover topics in the collection of documents. Recently, there have been many attempts to find out topics in diverse fields of academic research. Although the first Department of Industrial Engineering (I.E.) was established in Hanyang university in 1958, Korean Institute of Industrial Engineers (KIIE) which is truly the most academic society was first founded to contribute to research for I.E. and promote industrial techniques in 1974. Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) was established four years later. However, the research topics for KSIE journal have not been deeply examined up until now. Using topic modeling algorithms, we cautiously aim to detect the research topics of KSIE journal for the first half of the society history, from 1978 to 1999. We made use of titles and abstracts in research papers to find out topics in KSIE journal by conducting four algorithms, LSA, HDP, LDA, and LDA Mallet. Topic analysis results obtained by the algorithms were compared. We tried to show the whole procedure of topic analysis in detail for further practical use in future. We employed visualization techniques by using analysis result obtained from LDA. As a result of thorough analysis of topic modeling, eight major research topics were discovered including Production/Logistics/Inventory, Reliability, Quality, Probability/Statistics, Management Engineering/Industry, Engineering Economy, Human Factor/Safety/Computer/Information Technology, and Heuristics/Optimization.
#Topic modeling #Visualization #Industrial engineering #Latent Dirichlet Allocation1

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
Albalawi, Rania / 2020 / Using Topic Modeling Methods for Short-text Data: A Comparative Analysis / Frontiers in Artificial Intelligence 3:1~14 google schola Arun, R. / 2010 / On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocations: Some Observation / PAKDD :391~402 google schola Barde, B. V. / 2017 / An Overview of Topic Modeling Methods and Tools / International Conference on Intelligent Computing and Control Systems :745~750 google schola Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet Allocation / Journal of Machine Learning Research 3:993~1022 google schola Chang, J / 2009 / Reading Tea Leaves: How Humans Interpret Topic Models / Advances in Neural Information Processing Systems :288~296 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0