http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
- 검색키워드
- 저자 : 우예림 (검색결과 2 건)
-
Transformer 기반 모델을 활용한 유망기술 예측 : 특허정보를 기반으로
최근 인공지능과 빅데이터 기술의 발달로 다양한 산업에 혁신적인 변화를 불러왔으며, 특히 딥러닝 기술을 활용한 자연어처리 연구는 방대한 텍스트 데이터를 분석하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 특허 데이터를 기반으로 미래 유망기술을 예측하기 위해 Transformer 기반 토픽 모델링 기법인 BERTopic과 연관규칙 마이닝을 활용하여 새로운 방법론을 제안하였다. 분석 대상은 미국의 2013년 이후 등록된 특허 중 Main CPC가 G06N에 해당하는 특허 16,098건의 데이터이다. 특허 데이터에서 발명의 명칭과 대표 청구항의 텍스트 데이터를 병합하여 텍스트 데이터를 생성하였고, 자연어처리 기법을 통해 불용어 제거 등의 전처리 과정을 거친 데이터를 활용하였다. 이후, BERTopic을 활용하여 도출된 토픽의 출원일 정보를 기반으로 연도별 성장률을 분석하여 부상 중인 토픽을 선정하였다. 선정된 토픽의 CPC코드 정보를 바탕으로 연관규칙 마이닝을 수행하여 해당 기술 영역에서의 유망기술을 정의하였다. 연구 결과, IoT와 실시간 센서 데이터 처리 및 예측 기술이 최근 가장 높은 성장률을 보여 부상중인 기술로 선정되었다. 해당 기술은 스마트 시티, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 높은 기술로, 특히 실시간 데이터 수집 및 처리, 이상 탐지 등에 중점이 맞춰져 있었다. 연관규칙 분석 결과, 인공신경망 설계와 신경망 학습 기술 간의 강한 관계를 보여주고 있었고, 두 기술이 융합되어 활발히 진행되고 있음을 나타낸다. 본 연구의 의의는 특허 데이터를 활용하여 인공지능 관련 최신 기술 동향을 분석하고, 미래 유망기술을 효과적으로 발굴할 수 있는 체계적인 방법론을 제시했다는 점에 있다. IoT와 실시간 센서 데이터 처리 및 예측 기술은 정보통신산업진흥원의 보고서에도 글로벌 시장에서 높은 성장 가능성을 예측한바 있으며, 이는 본 연구의 결과와도 일치한다. 다만, 본 연구는 데이터가 특정 국가와 Main CPC 코드에 한정되어 있어 글로벌 기술 동향을 완전히 반영하지 못한 한계가 있다. 또한, 토픽 모델링 과정에서 분석자의 주관적 해석이 일부 포함될 가능성이 있다. 향후 연구에서는 다양한 국가의 특허 데이터를 포함하고, 분석 기법을 고도화하여 보다 신뢰도 높은 유망기술 발굴 연구를 수행할 필요가 있다. Recent advancements in artificial intelligence and big data technologies have brought innovative changes to various industries. Particularly, natural language processing (NLP) research utilizing deep learning has played a significant role in analyzing large-scale text data. This study proposes a novel methodology for predicting future promising technologies by leveraging BERTopic, a Transformer-based topic modeling technique, in conjunction with association rule mining, using patent data as the primary source. The analysis targeted 16,098 U.S. patents filed since 2013, classified under the G06N Main CPC code. Text data were generated by merging the invention titles and representative claims from the patents, followed by preprocessing steps such as stopword removal through NLP techniques. Subsequently, BERTopic was employed to derive topics, and their filing dates were analyzed to identify year-over-year growth rates, allowing the selection of emerging topics. Based on the CPC codes associated with the selected topics, association rule mining was conducted to define promising technologies within the relevant technological domains. The analysis identified IoT, real-time sensor data processing, and predictive technologies as emerging technologies with the highest growth rates in recent years. These technologies have significant potential applications in areas such as smart cities and healthcare, with a particular focus on real-time data collection, processing, and anomaly detection. The association rule analysis revealed strong relationships between neural network design and training technologies, indicating active convergence and development in these fields. The significance of this study lies in presenting a systematic methodology to analyze the latest AI-related technology trends using patent data and effectively identify future promising technologies. IoT and real-time sensor data processing and prediction technologies have also been highlighted in reports by the National IT Industry Promotion Agency (NIPA) as having high growth potential in the global market, aligning with the findings of this study. However, the study has limitations as it focuses on data restricted to specific countries and Main CPC codes, potentially not fully reflecting global technology trends. Additionally, there is a possibility of subjective interpretation by the analyst during the topic modeling process. Future research should aim to include patent data from diverse countries and refine analytical techniques to enhance the reliability of promising technology discovery.
-
우예림 가톨릭대학교 대학원 2024 국내석사
본 연구는 경계선 성격특성의 기질과 애착을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 국내의 20~32 세 성인 450 명을 대상으로 TCI 기질 및 성격 검사, 성격평가 질문지(PAI-BOR), 친밀관계경험척도(ECR-R)를 사용해 자기보고식 설문을 실시하였고, 판별분석을 통해 연구모형을 검증하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다, 첫째로, 경계선 성격특성은 자극추구, 위험회피, 사회적 민감성, 애착불안, 애착회피 모두와 유의한 상관을 보이지 않았다. 둘째로, 위험회피 기질과 애착회피유형, 사회적민감성 기질과 애착불안 유형이 각각 유의한 상관을 보였다. 셋째로, 경계선 성격특성은 TCI 전체 27 개 기질 유형의 집단을 유의하게 구별하지 못했다. 넷째로, 애착회피와 애착불안은 기질 유형을 유의하게 구별할 수 있었으며, 전체 27 개 기질 유형 중 가장 취약하다고 알려진 유형에서 가장 높은 불안정 애착이 발견되었다. 또한, 기질 유형 중 경계선 성격장애와 관련되며 성격장애의 취약성을 갖는다고 알려진 HHH, HHL 유형의 사례수가 매우 적게 나타났다. 이는 해당 기질유형이 실제로 일반군에서 드물게 나타나는 취약한 유형임을 밝혔다는 의의가 있으며, 성격 발달에 미치는 기질의 영향의 복잡성을 의미한다. 위의 연구결과를 바탕으로 본 연구에서의 의의와 한계점, 후속 연구의 필요성을 논의하였다. 주요어 : 경계선 성격특성, 기질, 애착, 판별분석 This study attempted to explore the temperament and attachment of borderline personality traits. To this end, a self-report questionnaire was conducted on 450 adults aged 20 to 32 in Korea using TCI temperament and personality tests, personality evaluation questionnaires (PAI-BOR), and intimacy experience scales (ECR-R), and the research model was verified through discriminant analysis. Summarizing the results, first, borderline personality characteristics did not show any significant correlation with stimulus-seeking temperament, hedging temperament, social sensitivity temperament, attachment anxiety, and attachment avoidance. Second, there was a significant correlation between hedging substrate and attachment avoidance type, social sensitivity substrate and attachment anxiety type, respectively. Third, borderline personality traits did not significantly differentiate the population of the total 27 substrate types in the TCI. Fourth, attachment avoidance and attachment anxiety were able to significantly distinguish substrate types, with the highest unstable attachment found in substrate types known to be the most vulnerable of the total 27 substrate types. Fifth, among the substrate types, the number of cases of HHH and HHL types, which are known to be related to borderline personality disorder and have vulnerability to personality disorder, was very small. This is significant in that it revealed that the corresponding substrate type is actually a vulnerable type that is rare in the general group, and means the complexity of the influence of the substrate on personality development. Based on the above research results, the implications and limitations of this study and the necessity of follow-up studies were discussed. Keywords: Borderline personality traits, temperament, attachment, discriminant analysis
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
