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저자정보
임강희 (육군) 최현주 (국방과학연구소) 강경환 (육군)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
317 - 324 (8page)
DOI
10.5762/KAIS.2023.24.7.317

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최근 중국의 과학기술 발전에 많은 관심이 집중되고 있으며, 이와 관련된 여러 연구가 진행되고 있다. 특히, 시진핑 정부 3기가 들어서는 이 시점에 경제사회와 과학기술 발전의 새로운 변화와 도전에 직면하고 있는 중국의 과학기술 정책에 대한 방향성을 연구하는 것은 중요한 의미를 갖는다고 할 수 있다. 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 중국의 중요한 정치활동인 중국공산당 제20차 당대회에서 발표된 보고문을 바탕으로 중국 과학기술분야에 대한 지도부의 메시지와 미래 전략을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 R프로그램을 활용하여 2022년 10월 중국공산당 제20차 전국대표대회 보고(시진핑 낭독문), 중국 각 기관을 통한 제20차 당대회 학습에 관한 중국공산당의 지시문(교육회보), 제20차 당대회 이후 중국과학원에서 발표한 과학기술연구 분야 교육회보 등을 한글로 번역하여 분석에 활용하였다. 그 결과, 중국 과학기술분야 발전에 대한 메시지로 ‘발전’, ‘건설’, ‘사회(주의)’, ‘강화’, ‘중국’, ‘전면(적)’, ‘당(의)’ 등과 같은 중국 정치활동에서 자주 사용되는 단어들을 포함하여 ‘과학’, ‘교육’, ‘인재’, ‘기술’, ‘혁신’ 등과 같은 과학기술 발전을 위해 강조되는 단어들도 다수 포함되었음을 분석하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 미래 5년 동안 전개될 중국의 과학기술 발전정책을 분석하였다.
#Communist Party of China(CPC) #the 20th CPC National Congress #Text Mining #Keyword Frequency Analysis #Chinese Science and Technology

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련문헌 연구
3. 연구방법
4. 분석결과
5. 결론
References

참고문헌 (19)

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C. S. Park, “An Investigation on the Periodical Transition of News related to North Korea using Text Mining”, Journal of Intelligence and Information Systems , Vol.25, No.3, pp.63-88, Sep. 2019. google schola J. Y. Yang, “A Study on Public Perception on Department Store Experience Trend through Textmining”, Journal of the Korean Institute of Interior Design , Vol.31, No.4, pp.41-49, Aug. 2022. DOI: https://doi.org/10.14774/JKIID.2022.31.4.041 google schola S. S. Yoo, S. C. Ha, “How did poverty narratives influence on schooling in 1950-70’s: a study with newspaper articles by text-mining analysis method”, Asian Journal of Education , Vol.23, No.2, pp.281-310, June 2022. DOI: https://doi.org/10.15753/aje.2022 google schola J. G. Kang, “A Study on the Trends of 〈Journal of Multi-Cultural Contents Studies〉 by Using Text-Mining”, Journal of Multi-Cultural Contents Studies , Vol.32, pp.331-356. Dec. 2019. DOI: https://doi.org/10.15400/mccs.2019.12.32.331 google schola G. H. Kim, S. M. Yang, J. H. Kang, J. E. Jeong, S. H. Park, “Analysis of Weapon System Unstructured Data Using Text Mining”, Journal of Applied Reliability , Vol.20, No.4, pp.349-356, Dec. 2020. DOI: https://doi.org/10.33162/JAR.2020.12.20.4.349 google schola

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