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      Data Science-based Technology Management Strategy Converging Text Mining and Sentiment Analysis on National R&D Information and Global Media: A Case Study of Graphene = 국가R&D정보와 글로벌 미디어를 대상으로 텍스트마이닝과 감성분석을 융합한 데이터 사이언스 기반의 기술경영 전략: 그래핀 분야를 중심으로

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      https://www.riss.kr/link?id=T16678584

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      Recently, along with eco-friendly issues, the importance of the global carbon material industry is increasing. Demand for lightweight and high-strength carbon materials is increasing in terms of weight reduction of materials, which are the key to eco-friendliness. Among the six core carbon material technologies, although graphene has created a strong wave of enthusiasm after its discovery in 2004 and the subsequent Nobel prize awarded to the two detectors in 2010, there has been a lot of skepticism about the level of its commercialization in the industry and the public. Under such the gap between academia and industry, there is a lack of research on how graphene research and development (R&D) trend has changed, and how people around the world are accepting its potential. Therefore, this study intends to analyze major issues and public sentiments of graphene from 2010 to 2021 using text mining methods. To this end, this research presents a method of analyzing technology trends from a new perspective by converging national R&D project information, newspaper articles, and social media data. Focusing on the fact that hype phenomenon appears in relation to society in promising new technologies, the hype cycle theory is used to comprehensively compare and analyze each result. Through this, this study aims to present a complementary technology trend analysis method that can be used when establishing the direction of technology management strategy and national R&D policy by identifying the correlation between R&D and media from a hype cycle perspective.
      To examine how far graphene technology R&D has come, a total of 5,693 projects from 2010 to 2021 were collected from the National Science and Technology Information Service (NTIS), which is National Science and Technology Information Service of South Korea. Text mining techniques such as keyword frequency analysis, association rule mining, and topic modelling were applied to the collected national R&D project information. As a result, graphene R&D investment showed an increasing trend from 2010 to 2016, focusing on basic research, and then started to decrease after 2017. However, the proportion of applied research and development research began to increase in 2019, which can be seen that the investment to enter the practical stage of graphene technology development is expanding.
      Secondly, the public sentiment was investigated in order to identify sentiment shift and major discussion issues related to graphene in the media. Media data included 1,103 electronic newspaper articles and 11,287 comments from global social media Reddit. Through media, the overall trend and expectations of the industry and the public on graphene have been analyzed by using sentiment analysis. This study found that over the half of the comments were positive toward graphene, and specific sentiments fluctuated commensurate with major events, for example, Nobel Prize, commercialization delay, and wide applications to the industry. At the final step of the analysis, by examining whether the results derived from each data correspond to the trajectory of the hype cycle, it was demonstrated that R&D, media, and public opinion on social media exchange the influence under the hype phenomenon. This study provides a convincing case study for understanding shifts in the sentiments of the interested public along with policy, R&D, and media, which will interest graphene technology R&D experts and policy-makers.
      This paper contributes to the understanding of how the South Korean government has been investing in graphene technology R&D, as well as global graphene sentiments, and therefore providing reference for strategic research planning and policy making. The text mining method that converges heterogeneous data based on the hype cycle presented in this research can be applied to analyze other emerging technology trends and market expectations. It is expected that these data will be used as reference materials for medium and long-term technology management plans and related policy establishment.
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      Recently, along with eco-friendly issues, the importance of the global carbon material industry is increasing. Demand for lightweight and high-strength carbon materials is increasing in terms of weight reduction of materials, which are the key to eco-...

      Recently, along with eco-friendly issues, the importance of the global carbon material industry is increasing. Demand for lightweight and high-strength carbon materials is increasing in terms of weight reduction of materials, which are the key to eco-friendliness. Among the six core carbon material technologies, although graphene has created a strong wave of enthusiasm after its discovery in 2004 and the subsequent Nobel prize awarded to the two detectors in 2010, there has been a lot of skepticism about the level of its commercialization in the industry and the public. Under such the gap between academia and industry, there is a lack of research on how graphene research and development (R&D) trend has changed, and how people around the world are accepting its potential. Therefore, this study intends to analyze major issues and public sentiments of graphene from 2010 to 2021 using text mining methods. To this end, this research presents a method of analyzing technology trends from a new perspective by converging national R&D project information, newspaper articles, and social media data. Focusing on the fact that hype phenomenon appears in relation to society in promising new technologies, the hype cycle theory is used to comprehensively compare and analyze each result. Through this, this study aims to present a complementary technology trend analysis method that can be used when establishing the direction of technology management strategy and national R&D policy by identifying the correlation between R&D and media from a hype cycle perspective.
      To examine how far graphene technology R&D has come, a total of 5,693 projects from 2010 to 2021 were collected from the National Science and Technology Information Service (NTIS), which is National Science and Technology Information Service of South Korea. Text mining techniques such as keyword frequency analysis, association rule mining, and topic modelling were applied to the collected national R&D project information. As a result, graphene R&D investment showed an increasing trend from 2010 to 2016, focusing on basic research, and then started to decrease after 2017. However, the proportion of applied research and development research began to increase in 2019, which can be seen that the investment to enter the practical stage of graphene technology development is expanding.
      Secondly, the public sentiment was investigated in order to identify sentiment shift and major discussion issues related to graphene in the media. Media data included 1,103 electronic newspaper articles and 11,287 comments from global social media Reddit. Through media, the overall trend and expectations of the industry and the public on graphene have been analyzed by using sentiment analysis. This study found that over the half of the comments were positive toward graphene, and specific sentiments fluctuated commensurate with major events, for example, Nobel Prize, commercialization delay, and wide applications to the industry. At the final step of the analysis, by examining whether the results derived from each data correspond to the trajectory of the hype cycle, it was demonstrated that R&D, media, and public opinion on social media exchange the influence under the hype phenomenon. This study provides a convincing case study for understanding shifts in the sentiments of the interested public along with policy, R&D, and media, which will interest graphene technology R&D experts and policy-makers.
      This paper contributes to the understanding of how the South Korean government has been investing in graphene technology R&D, as well as global graphene sentiments, and therefore providing reference for strategic research planning and policy making. The text mining method that converges heterogeneous data based on the hype cycle presented in this research can be applied to analyze other emerging technology trends and market expectations. It is expected that these data will be used as reference materials for medium and long-term technology management plans and related policy establishment.

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      최근 친환경 이슈와 함께 글로벌 탄소소재 산업에 대한 중요성이 더해지고 있다. 친환경의 핵심인 소재의 경량화 측면에서 가볍고 강도가 높은 탄소소재의 수요가 증가하고 있다. 탄소소재 6대 핵심 기술 중 하나인 그래핀은 2004년 영국 맨체스터 대학교의 두 교수에 의해 발견되어 2010년에 노벨상을 수상하게 되면서 뜨거운 관심을 불러일으켰지만, 그동안 산업계나 대중들 사이에서는 상용화 수준에 대한 회의적인 논의가 많았다. 학계와 산업계 간 격차가 존재하는 상황에서 그래핀 연구개발(R&D) 동향이 어떻게 변화해 왔으며 전 세계 사람들이 그 가능성에 대해 어떻게 받아들이고 있는지에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용하여 2010년부터 2021년까지의 그래핀 주요 이슈 및 대중 감성을 분석하고자 한다. 이를 위해 국가R&D 과제정보, 신문기사, 소셜미디어 댓글 데이터를 혼용하여 새로운 시각에서의 기술 동향 분석 방법을 제시하고, 유망 신기술은 사회와의 관계에서 하이프 현상이 나타난다는 점에 착안하여 하이프 사이클 이론을 활용하여 각 결과들을 종합적으로 비교 분석한다. 이를 통해 본 연구는 R&D와 미디어 간의 상관관계를 하이프 사이클 관점에서 파악하여 국가R&D 정책 및 전략적 기술경영의 방향성을 수립할 때 활용할 수 있는 보완적인 기술 동향 분석 방법을 제시하는 것을 목표로 한다.
      먼저 우리나라 그래핀 R&D의 투자 동향을 파악하기 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 다운받은 총 5,693개의 과제 정보를 연구 대상으로 삼았다. 수집된 국가R&D 과제정보에 대해 정량적 현황 분석을 수행하고, 키워드 빈도 분석, 연관규칙 분석, 토픽모델링 등의 텍스트마이닝 기법을 적용한 정성적 분석을 더하였다. 그 결과, 그래핀 R&D 투자는 기초연구 위주로 2010년부터 2016년까지 증가하다가 그 이후로 감소하는 추세를 보인 반면 응용연구와 개발연구 비중이 2019년을 기점으로 증가하기 시작하였다. 이러한 결과로 보아 그래핀은 기술 개발의 실용화 단계에 접어들기 위한 투자가 확대되고 있음을 알 수 있었다.
      두 번째로는 미디어에서 그래핀과 관련된 주요 키워드와 대중 감성을 파악해보았다. 미디어는 전자 매체와 소셜미디어로 구분하여 각각 국내 과학기술 분야 일간 전문지인 전자신문에서 1,103건, 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)에서 11,287건의 데이터를 수집하였다. 전자 매체를 통해서는 주요 키워드 및 주제 분류를 통해 전체적인 동향과 기사 내용에서 나타난 감정의 전반적 극성을 파악하고, 소셜미디어를 통해서는 그래핀에 관심이 있는 대중의 감성 변화와 주요 논의 주제를 식별하였다. 마지막으로 각 데이터를 통해 도출된 결과들이 하이프 사이클의 궤적과 부합하는지 여부를 살펴봄으로써 정책, R&D, 미디어 및 여론이 서로 상관관계를 가지고 하이프의 영향을 주고받는 특징을 밝혀냈다.
      본 연구는 그래핀과 같은 신기술과 관련하여 R&D 전문가와 정책 입안자가 정책 의제 설정 등에 활용할 수 있는 설득력 있는 사례를 제공한다. 국가R&D 과제정보와 신문기사의 텍스트마이닝을 통해 그래핀 R&D 영역을 탐색하고, 기술 동향 분석을 위한 소셜미디어 데이터의 감성분석이라는 새로운 접근을 통해 글로벌 감성분석 결과의 국내 활용 가능성을 검토해보았다. 본 논문에서 제시한 하이프 사이클 기반의 이종 데이터 혼용 텍스트마이닝 방법은 신흥 기술 트렌드 및 시장의 기대치 분석에 활용하여 기술의 중장기 경영 계획 및 관련 정책 수립에 참고 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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      최근 친환경 이슈와 함께 글로벌 탄소소재 산업에 대한 중요성이 더해지고 있다. 친환경의 핵심인 소재의 경량화 측면에서 가볍고 강도가 높은 탄소소재의 수요가 증가하고 있다. 탄소소재 ...

      최근 친환경 이슈와 함께 글로벌 탄소소재 산업에 대한 중요성이 더해지고 있다. 친환경의 핵심인 소재의 경량화 측면에서 가볍고 강도가 높은 탄소소재의 수요가 증가하고 있다. 탄소소재 6대 핵심 기술 중 하나인 그래핀은 2004년 영국 맨체스터 대학교의 두 교수에 의해 발견되어 2010년에 노벨상을 수상하게 되면서 뜨거운 관심을 불러일으켰지만, 그동안 산업계나 대중들 사이에서는 상용화 수준에 대한 회의적인 논의가 많았다. 학계와 산업계 간 격차가 존재하는 상황에서 그래핀 연구개발(R&D) 동향이 어떻게 변화해 왔으며 전 세계 사람들이 그 가능성에 대해 어떻게 받아들이고 있는지에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용하여 2010년부터 2021년까지의 그래핀 주요 이슈 및 대중 감성을 분석하고자 한다. 이를 위해 국가R&D 과제정보, 신문기사, 소셜미디어 댓글 데이터를 혼용하여 새로운 시각에서의 기술 동향 분석 방법을 제시하고, 유망 신기술은 사회와의 관계에서 하이프 현상이 나타난다는 점에 착안하여 하이프 사이클 이론을 활용하여 각 결과들을 종합적으로 비교 분석한다. 이를 통해 본 연구는 R&D와 미디어 간의 상관관계를 하이프 사이클 관점에서 파악하여 국가R&D 정책 및 전략적 기술경영의 방향성을 수립할 때 활용할 수 있는 보완적인 기술 동향 분석 방법을 제시하는 것을 목표로 한다.
      먼저 우리나라 그래핀 R&D의 투자 동향을 파악하기 위해 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 다운받은 총 5,693개의 과제 정보를 연구 대상으로 삼았다. 수집된 국가R&D 과제정보에 대해 정량적 현황 분석을 수행하고, 키워드 빈도 분석, 연관규칙 분석, 토픽모델링 등의 텍스트마이닝 기법을 적용한 정성적 분석을 더하였다. 그 결과, 그래핀 R&D 투자는 기초연구 위주로 2010년부터 2016년까지 증가하다가 그 이후로 감소하는 추세를 보인 반면 응용연구와 개발연구 비중이 2019년을 기점으로 증가하기 시작하였다. 이러한 결과로 보아 그래핀은 기술 개발의 실용화 단계에 접어들기 위한 투자가 확대되고 있음을 알 수 있었다.
      두 번째로는 미디어에서 그래핀과 관련된 주요 키워드와 대중 감성을 파악해보았다. 미디어는 전자 매체와 소셜미디어로 구분하여 각각 국내 과학기술 분야 일간 전문지인 전자신문에서 1,103건, 글로벌 소셜미디어인 레딧(Reddit)에서 11,287건의 데이터를 수집하였다. 전자 매체를 통해서는 주요 키워드 및 주제 분류를 통해 전체적인 동향과 기사 내용에서 나타난 감정의 전반적 극성을 파악하고, 소셜미디어를 통해서는 그래핀에 관심이 있는 대중의 감성 변화와 주요 논의 주제를 식별하였다. 마지막으로 각 데이터를 통해 도출된 결과들이 하이프 사이클의 궤적과 부합하는지 여부를 살펴봄으로써 정책, R&D, 미디어 및 여론이 서로 상관관계를 가지고 하이프의 영향을 주고받는 특징을 밝혀냈다.
      본 연구는 그래핀과 같은 신기술과 관련하여 R&D 전문가와 정책 입안자가 정책 의제 설정 등에 활용할 수 있는 설득력 있는 사례를 제공한다. 국가R&D 과제정보와 신문기사의 텍스트마이닝을 통해 그래핀 R&D 영역을 탐색하고, 기술 동향 분석을 위한 소셜미디어 데이터의 감성분석이라는 새로운 접근을 통해 글로벌 감성분석 결과의 국내 활용 가능성을 검토해보았다. 본 논문에서 제시한 하이프 사이클 기반의 이종 데이터 혼용 텍스트마이닝 방법은 신흥 기술 트렌드 및 시장의 기대치 분석에 활용하여 기술의 중장기 경영 계획 및 관련 정책 수립에 참고 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. Introduction 1
      • 2. Literature Review 5
      • 2.1 Text mining and sentiment analysis 5
      • 2.2 Graphene technology 7
      • 2.3 Hype cycle theory 11
      • 1. Introduction 1
      • 2. Literature Review 5
      • 2.1 Text mining and sentiment analysis 5
      • 2.2 Graphene technology 7
      • 2.3 Hype cycle theory 11
      • 3. Methods 17
      • 3.1 Data collection and research process 17
      • 3.2 Research methods 19
      • 3.2.1 Author keyword analysis 20
      • 3.2.2 Association rule mining 20
      • 3.2.3 Topic modelling 22
      • 3.2.4 Public sentiment analysis 23
      • 4. Results 26
      • 4.1 Analyzing technology trends in R&D projects 26
      • 4.1.1 Status of graphene national R&D 26
      • 4.1.2 Author keyword analysis 33
      • 4.1.3 Association rule mining 39
      • 4.1.4 Topic modelling 41
      • 4.2 Analyzing technology trends in electronic media 44
      • 4.2.1 Keyword frequency analysis 45
      • 4.2.2 Association rule mining 50
      • 4.2.3 Topic modelling 52
      • 4.2.4 Sentiment analysis 56
      • 4.3 Analyzing the sentiments of the interested public in social media 59
      • 4.3.1 Sentiment analysis 59
      • 4.3.2 Sentiment hype curve 62
      • 4.3.3 Topics of discussions in comments 67
      • 5. Discussion 71
      • 6. Conclusion 76
      • 6.1 Research implication 80
      • 6.2 Policy implication 81
      • 6.3 Future research 84
      • References 85
      • Appendix 98
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      참고문헌 (Reference)

      1. No, Act on, Act 12869 30 Amendment https://www. law. go. kr/lsInfoP. do?lsiSeq=165472&lsId=009177&chrClsCd=010202&urlM ode=engLsInfoR&viewCls=engLsInfoR#0000., , 2010

      2. Probabilistic topic models, Blei , D. M., 55(4), 77–84, , 2012

      3. Latent Dirichlet Allocation, Ng, A., Blei, D. M., Jordan, M., 3, 993–1022, , 2003

      4. Text Mining Infrastructure in R, Meyer, D., Hornik, K., Feinerer, I., 25(5), 1-54, , 2008

      5. 21st-century AI: Proud, not smug, Menzies, T., 18(3), 18–24, , 2003

      6. Hierarchical Dirichlet Processes, Blei, D. M., Teh, Y. W., Beal, M. J., Jordan, M., 101(476), 1566-1581, , 2006

      7. Hype and public trust in science, Master, Z., Resnik, D. B., 19(2), 321–335, , 2013

      8. Carbon nanotubes: Past, present, and future, Iijima, S., 323(1), 1–5, , 2002

      9. Graphene: the hype versus commercial reality, Barkan, T., 14, 904-906, , 2019

      10. Trends Analysis of Graphene Research and Development, Ma, C., Yu, S., Liu, X., Zou, L., Wu, Y., Wang, L., 3, 82–100, , 2018

      1. No, Act on, Act 12869 30 Amendment https://www. law. go. kr/lsInfoP. do?lsiSeq=165472&lsId=009177&chrClsCd=010202&urlM ode=engLsInfoR&viewCls=engLsInfoR#0000., , 2010

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      3. Latent Dirichlet Allocation, Ng, A., Blei, D. M., Jordan, M., 3, 993–1022, , 2003

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      6. Hierarchical Dirichlet Processes, Blei, D. M., Teh, Y. W., Beal, M. J., Jordan, M., 101(476), 1566-1581, , 2006

      7. Hype and public trust in science, Master, Z., Resnik, D. B., 19(2), 321–335, , 2013

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      9. Graphene: the hype versus commercial reality, Barkan, T., 14, 904-906, , 2019

      10. Trends Analysis of Graphene Research and Development, Ma, C., Yu, S., Liu, X., Zou, L., Wu, Y., Wang, L., 3, 82–100, , 2018

      11. Path towards graphene commercialization from lab to market, Bae, S.-H., Kim, H., Kong, W., Kong, L., Kim, C., Wang, K., Shim, J., Meng, Y., Kum, H., Kim, J., 14, 927–938, , 2019

      12. Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship, Ellison, N. B., Boyd, D. M., 13(1), 210–230, , 2007

      13. Coverage-Based Classification Using Association Rule Mining, Kavsek, B., Mattiev, J., 10(20), 7013, , 2020

      14. Incremental Algorithm for Association Rule Mining under Dynamic Threshold, Maple, C., Sohrabi Safa, N., Aqra, I., Abdul Ghani, N., Machado, J., 9(24), 5398, , 2019

      15. Sentiment Analysis of Big Data: Methods, Applications, and Open Challenges, Chung, Y. W., Wai, P. S., Bahri, S., Piprani, A. Z., Jaafar, N. I., Sulaiman, A., Shayaa, S., Al-Garadi, M. A., 6, 37807– 37827, , 2018

      16. Synthesis of graphene quantum dots and their applications in drug delivery, Wang, F., Ye, L., Li, L., Zhang, M., Zhao, C., Mohammadniaei, M., Liu, Y., Wang, N., Song, X., Fu, Y., Liu, J., Zhang, Q., 18, 142, , 2020

      17. Progress in the functional modification of graphene/graphene oxide: A review, Sisi, L., Haiyan, Y., Jie, L., Yu, W., 10(26), 15328–15345, , 2020

      18. An Exploratory Study of Technology Planning Using Content Analysis & Hype Cycle, Kim, S. J., Suh, Y., 19(1), 80–104, , 2016

      19. A Systematic Review of Attitudes, Anxiety, Acceptance, and Trust Towards Social Robots, Sarda, M., Prescott, T., Naneva, S., Webb, T., 12, 1179-1201, , 2020

      20. Analysis of the Trends in Biochemical Research Using Latent Dirichlet Allocation (LDA), Kang K. T., Kim C. H., Kang H. J., 7(6), 379, , 2019

      21. Using Text Mining Techniques to Identify Research Trends: A Case Study of Design Research, Nie, B., Sun, S., 7(4), 401, , 2017

      22. Network Analysis on Green Technology in National Research and Development Projects in Korea, Lee, B. H., Choi, K. S., Jeong, J. Y., Kang, I. J., 10(4), 1043, , 2018

      23. Text Mining of Twitter Data Using a Latent Dirichlet Allocation Topic Model and Sentiment Analysis, Zhang, H., Yang, S., 12(7), 525-529, , 2018

      24. Two-stage topic modelling of scientific publications: A case study of University of Nairobi, Kenya, Safari, W., Muchene, L., 16(1), 1-20, , 2021

      25. Graphene enterprise: Mapping innovation and business development in a strategic emerging technology, Salehi, F., Shapira, P., Gök, A., 18(9), 269, , 2016

      26. Tendencies in scientific output on carbon nanotubes and graphene in global centers of excellence for nanotechnology, Barrutia, J., Gomez-Uranga, M., Etxebarria, G., 91(1), 253–268, , 2012

      27. Public sentiment analysis and topic modeling regarding COVID-19 vaccines on the Reddit social media platform: A call to action for strengthening vaccine confidence, Melton, C. A., Ammar, N., Shaban-Nejad, A., Olusanya, O. A., 14(10), 1505–1512, , 2021

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