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- 저자 : 박주섭(Ju Seop Park) (검색결과 3 건)
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박주섭(Park Ju Seop),홍순구(Hong Soon-Goo),김종원(Kim Jong-Weon) 한국산업정보학회 2017 한국산업정보학회논문지 Vol.22 No.4
기업이나 정부에서는 연구나 기술 동향을 파악하고 예측하기 위해 주로 델파이 기법이 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있기에 본 논문에서는 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 과학기술의 동향 및 예측에 관한 연구를 실시하였다. 이를 위해 미국 특허 문서 중 AI(Artificial Intelligence) 초록을 대상으로 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 20개의 AI 세부기술을 추출하였다. 도출된 세부기술에 대해 핵심기술을 파악하고, 연도별 비중 추이 분석을 통하여 Hot 기술과 Cold기술을 분류하였다. 텍스트 탐색, 컴퓨터 관리, 프로그래밍 구문, 네트워크 관리, 멀티미디어, 무선 네트워크 기술 등이 Hot 기술로 도출되었다. 이런 기술들은 최근 AI 분야에서 활발하게 연구되는 핵심 기술들이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 사회문제나 지역혁신, 경영 등 다양한 분야에서의 동향분석이나 정책 도출 또는 기술 수요 예측에 활용되어 질 수 있을 것이다. Companies and Governments have Mainly used the Delphi Technique to Understand Research or Technology Trends. Because this Technique has the Disadvantage of Consuming a Large Amount of Time and Money, this Study Attempted to Understand and Predict Science and Technology Trends using the Topic Modeling Technique Latent Dirichlet Allocation (LDA). To this end, 20 Specific Artificial Intelligence (AI) Technologies were Extracted From the Abstracts of the US Patent Documents on AI. With Regard to the Extracted Specific Technologies, Core Technologies were Identified, and then these were Divided into Hot and Cold Technologies though a Trend Analysis on their Annual Proportions. Text/Word Searching, Computer Management, Programming Syntax, Network Administration, Multimedia, and Wireless Network Technology were Derived From Hot Technologies. These Technologies are Key Technologies that are Actively Studied in the Field of AI in Recent Years. The Methodology Suggested in this Study may be used to Analyze Trends, Derive Policies, or Predict Technical Demands in Various Fields such as Social Issues, Regional Innovation, and Management.
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사물인터넷 동향분석을 통한 Co-creation기반 스마트시티 구축 방안
박주섭(Ju Seop Park),홍순구(Soon-Goo Hong),김나랑(Na Rang Kim) 한국산업정보학회 2016 한국산업정보학회논문지 Vol.21 No.4
최근 세계 각국은 교통난, 주택난, 에너지 부족 등 많은 도시 문제를 해결하고 삶의 질을 높이기위해 스마트시티 프로젝트를 적극적으로 추진하고 있다. 이는 사물인터넷의 발달로 인해 도시 자원의 효율적 통제 및 재사용을 통한 지속가능성, 편리성 및 친환경성을 갖춘 스마트시티의 구축이 가능해졌기 때문이다. 본 연구의 목적은 사물인터넷 기술 동향을 분석하고 사물인터넷 활용분야 가운데 하나인 스마트시티 구축을 위한 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 비정형 데이터 분석의 하나인 텍스트마이닝 기법을 활용하여 2013년부터 2015년까지 전자신문 기사를 분석하였고 외국의 스마트시티 구축 사례를 조사하였다. 분석결과 빅데이터, 클라우드, 플랫폼, 센서 등이 스마트시티와 밀접한 관계가 있었다. 스마트시티의 성공적 구축을 위해서는 첫째, 도시내 이해관계자들이 모두 협력하여 가치사슬 전 과정에서 새로운 가치를 창출해내야 한다. 둘째, 빅데이터를 적극 활용하여야 하고 공공분야 데이터를 지금보다 더 적극적으로 개방하여야 한다. 본 연구는 빅데이터 분석 방법을 제시하여 후속 연구를 유발하였다는 학문적 기여도가 있다. 또한 실제 지방정부 및 행정기관에서 스마트시티 구축을 위한 정책 수립의 자료로 활용될 수 있는 실무적인 기여도가 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술 동향을 분석하기 위해 ‘전자신문’ 기사만을 선정하여 분석하였기 때문에 전체 동향을 반영하는 데 제한이 있을 수 있다. Recently many countries around the world are actively promoting smart city projects to address various urban problems such as traffic congestion, housing shortage, and energy scarcity. Due to development of the Internet of Things (IoT), the development of a smart city with sustainability, convenience, and environment-friendliness was enabled through the effective control and reuse of urban resources. The purpose of this study is to analyze the technical trends of IoT and present a development plan for smart city which is one of the applications of the IoT. To this end, the news articles of the Electronic Times between 2013 and 2015were analyzed using the text mining technique and smart city development cases of other countries were investigated. The analysis results revealed the close relationships of big data, cloud, platforms, and sensors with smart city. For the successful development of a smart city, first, all the interested parties in the city must work together to create new values throughout the entire process of value chain. Second, they must utilize big data and disclose public data more actively than they are doing now. This study has made academic contribution in that it has presented a big data analysis method and stimulated follow-up studies. For the practical contribution, the results of this study provided useful data for the policy making of local governments and administrative agencies for smart city development. This study may have limitations in the incorporation of the total trends because only the news articles of the Electronic Times were selected to analyze the technical trends of the IoT.
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박주섭(Ju Seop Park),김나랑(Na Rang Kim),한은정(Eun Jung Han) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.2
학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미 국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다. Academia and research institutes mainly use qualitative methods that rely on expert judgments to understand and predict research trends and science and technology trends. Since such a technique has the disadvantage of requiring much time and money, in this study, science and technology trends were predicted using keyword network analysis. To that end, 13,618 AI (Artificial Intelligence) patent abstracts were analyzed using keyword network analysis in three separate lots based on the period of the submission of each abstract: analysis period 1(January 1, 2002 — December 31, 2006), analysis period 2 (January 1, 2007 — December 31, 2011), and analysis period 3 (January 1, 2012 — December 31, 2016). According to the results of frequency analyses, keywords related to methods in the field of AI application appeared more frequently as time passed from analysis period 1 to analysis period 3. In keyword network analyses, the connectivity between keywords related to methods in the field of AI application and other keywords increased over time. In addition, when the connected keywords that showed increasing or decreasing trends during the entire analysis period were analyzed, it could be seen that the connectivity to methods and management in the field of AI application was strengthened while the connectivity to the field of basic science and technology was weakened. According to analysis of keyword connection centrality, the centrality value of the field of AI application increased over time. According to analysis of keyword mediation centrality during analysis period 3, keywords related to methodologies in the field of AI application showed the highest mediation value. Therefore, it is expected that methods in the field of AI application will play the role of powerful intermediaries in AI hereafter. The technique presented in this paper can be employed in the excavation of tasks related to regional innovation or in fields such as social issue visualization.
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