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      텍스트마이닝, 복잡계 네트워크, 인터넷 빅데이터를 활용한 미래예측 관련 중요 키워드 도출 모델 = (A) new method of key word extraction from foresight based on textmining, complexity network analysis, and Internet big data

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      https://www.riss.kr/link?id=T13077302

      • 저자
      • 발행사항

        서울 : 한양대학교 대학원, 2013

      • 학위논문사항

        학위논문(박사) -- 한양대학교 대학원 , 건축공학과 , 2013. 2

      • 발행연도

        2013

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • 발행국(도시)

        서울

      • 형태사항

        vii, 131 p. : 삽도 ; 26 cm.

      • 일반주기명

        국문요지: p. v-vii
        Abstract: p. 128-129
        지도교수: 김재준
        부록: 1. 미래예측방법, 2. 복잡계의 개요, 3. 텍스트마이닝 관련 분석툴 외.
        참고문헌: p. 81-87
        서지적 각주 수록

      • 소장기관
        • 한양대학교 안산캠퍼스 소장기관정보
        • 한양대학교 중앙도서관 소장기관정보
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      목차 (Table of Contents)

      • 국문요지 Ⅴ
      • 제 1 장 서 론 1
      • 1.1 연구의 배경 및 목적 1
      • 1.2 연구의 범위 및 방법 3
      • 국문요지 Ⅴ
      • 제 1 장 서 론 1
      • 1.1 연구의 배경 및 목적 1
      • 1.2 연구의 범위 및 방법 3
      • 제 2 장 이론적 고찰 6
      • 2.1 텍스트마이닝 6
      • 2.2 복잡계 네트워크 12
      • 2.3 인터넷 빅데이터 14
      • 2.4 기존 연구의 한계 16
      • 제 3 장 키워드 도출 모델 제안 18
      • 3.1 개요 18
      • 3.2 인터넷 빅데이터 활용방법 21
      • 3.3 텍스트마이닝 TF-DI 모델 23
      • 3.3.1 TF-DI 모델의 개요 23
      • 3.3.2 TF-DI 모델의 적용 프로세스 30
      • 3.4 복잡계 네트워크 CV-NET 모델 35
      • 3.4.1 CV-NET 모델 개요 35
      • 3.4.2 CV-NET 모델 적용 프로세스 42
      • 제 4 장 제안 모델의 적용 및 결과 검증 49
      • 4.1 적용대상 49
      • 4.2 주요 키워드 도출 52
      • 4.2.1 텍스트마이닝 53
      • 4.2.2 복잡계 네트워크 63
      • 4.3 적용결과 검증 72
      • 4.3.1 REN21 보고서의 주요정책과 비교분석 72
      • 4.3.2 IEA 보고서의 주요정책과 비교분석 74
      • 4.4 소결 76
      • 제 5 장 결론 77
      • 참 고 문 헌 81
      • 부 록 88
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