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학술저널
저자정보
송병기 (정보통신정책연구원) 김상웅 (정보통신정책연구원)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
49 - 66 (18page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.1.49

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본 연구에서는 ICT 관련 유망 이슈를 선제적으로 발굴하기 위해 NTIS (National Science & Technology Information Service; 사업, 과제, 인력, 성과 등 국가연구개발 사업에 대한 정보를 한 곳에서 서비스하는 국가과학기술 지식정보 포털) 국가사업 데이터와 NEWS 데이터를 분석하여 미래 ICT분야의 이슈에 대해 예측하는 프로세스에 대해 다룬다. 먼저 HAN 모델로 NTIS 자료를 학습하여 ICT 문서를 판별해내고, LDA와 DTM 토픽 모델링 기법을 이용해 토픽을 추출하고 토픽 분포와 토픽 내 단어 분포의 시계열적 흐름을 알아본다. 그 후, VAR과 LSTM을 이용해 미래 ICT분야의 이슈 변화에 대해 예측해보고, 연구를 통하여 제기된 결과와 향후 연구 이슈 등에 대하여 논의한다. 구체적으로 총 17개의 토픽을 도출하였으며 NTIS 자료의 토픽 분포는 연도별로 변화가 있었지만, NEWS 토픽 분포는 큰 변화가 없었다. 그리고 토픽 분포를 예측하는 데는 LSTM이 VAR보다, 토픽 내 단어의 분포를 예측하는 데는 VAR이 LSTM보다 성능이 좋았다.
#문서판별 #정보통신기술 #토픽모델링 #Document discrimination #hierarchical attention networks #information and communications technology #latent dirichlet allocation/dynamic topic models #topic modeling #vector autoregrresion/long short-term memory

목차

요약
1. 서론
2. 연구이론
3. 연구과정 및 결과
4. 결론 및 향후 연구 이슈
References
Abstract

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