정보과학회 논문지 C : 컴퓨팅의 실제
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
과학기술 문헌을 위한 빅데이터 분석 기반의 유망주체 선정 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Emerging Agents Discovery Model based on Big Data Analysis for Science & Technology Literature |
| 저자(Author) |
김진형
황명권
정도헌
조민희
김순영
정한민
Jinhyung Kim
Myunggwon Hwang
Do-Heon Jeong
Minhee Cho
Sunyoung Kim
Hanmin Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 18 NO. 12 PP. 0901 ~ 0905 (2012. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
유망 주체의 선정은 기업협력 및 경쟁 관계에 있어 매우 중요하며 연구, 정부정책 및 기업전략의 수립에 있어 반드시 필요한 일이나 엄청나게 많은 정보의 양으로 인하여 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 객관적으로 문헌 빅데이터를 분석하고 이를 통해 유망주체를 선정해 내기 위한 통계적 문헌 분석 기반의 유망주체 선정 모델을 제안한다. 유망주체 선정을 위해서는 다양한 자질값들을 분석하여 기술 및 주체에 대한 통합 자질값을 구하고 이를 유망주체 선정에 활용한다. 또한 유망주체 선정에 세가지 기준(주체의 비전, 실행력, 활동력)을 통계적으로 분석하여 최종적으로 유망주체를 선정한다.
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영문내용
(English Abstract) |
Emerging agents discovery is very critical issue regarding collaboration and competition among companies. In addition, this work is certainly necessary for establishment of govenment policy or company strategy. However, emerging agents analysis takes much time and efforts. Therefore, in this paper, we suggest a emerging agents discovery model based statistical big data analysis in science and technology field. We analyze various feature sets and calculate integrated feature values about technologies and agents. Additionally, we discover emerging agents by using 3 criteria such as vision, executability, and activity. As a result, we can analyze agents levels in the sepcified technology more objectively and exactly.
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| 키워드(Keyword) |
과학기술 빅데이터
빅데이터 분석
유망주체 선정 모델
통합 자질
Science&Technology Big Data
Big Data Analysis
Emerging Agents Discovery
Integrated Feature Set
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