한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
LDA 토픽모델링을 활용한 인공지능 관련 국가R&D 연구동향 분석 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Analysis of national R&D research trends for Artificial Intelligence using LDA topic modeling |
| 저자(Author) |
양명석
이성희
박근희
최광남
김태현
MyungSeok Yang
SungHee Lee
KeunHee Park
KwangNam Choi
TaeHyun Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 05 PP. 0047 ~ 0055 (2021. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여국가연구개발사업에대한연구주제와투자방향에대하여분석하고자한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Analysis of research trends in specific subject areas is performed by examining related topics and subject changes by using topic modeling techniques through keyword extraction for most of the literature information (paper, patents, etc.). Unlike existing research methods, this paper extracts topics related to the research topic using the LDA topic modeling technique for the project information of national R&D projects provided by the National Science and Technology Knowledge Information Service (NTIS) in the field of artificial intelligence. By analyzing these topics, this study aims to analyze research topics and investment directions for national R&D projects. NTIS provides a vast amount of national R&D information, from information on tasks carried out through national R&D projects to research results (thesis, patents, etc.) generated through research. In this paper, the search results were confirmed by performing artificial intelligence keywords and related classification searches in NTIS integrated search, and basic data was constructed by downloading the latest three-year project information. Using the LDA topic modeling library provided by Python, related topics and keywords were extracted and analyzed for basic data (research goals, research content, expected effects, keywords, etc.) to derive insights on the direction of research investment. |
| 키워드(Keyword) |
토픽모델링
인공지능
국가연구개발사업
연구주제변화
NTIS
topic modeling
Artificial Intelligence
National Research and Development Program
Research Trend
NTIS
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