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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권기욱 (삼육대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제7권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
374 - 385 (12page)
DOI
10.33097/JNCTA.2023.07.03.374

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최근 대기오염물질 중 비산먼지로 인한 피해가 증가하고 있는 실정에서 비산먼지와 관련된 연구가 이루어지고있으나, 연구주제의 유형분류 등을 통해 동향을 파악하고, 방향성을 제시하는 연구는 전무하였다. 이에 본 연구는 빅데이터 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 연구는매년 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 유형화하였으며, 토픽 1은 ‘배출원 : 자동차’, 토픽 3은 ‘영향 및 예측’, 토픽 5는 ‘배출원 : 도로’, 토픽 6은 ‘배출원 : 건설현장’, 토픽7은 ‘모니터링’으로 제시하였다. 연구결과를 바탕으로 비산먼지 연구에 대한 방향성을 3가지 제언하였다.
#비산 #먼지 #텍스트 마이닝 #토픽 모델링 #연구 동향 #Scattering #Dust #Text mining #Topic modeling #Research trends

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