사회 이슈와 과학기술 연계분석을 위한 비정형 데이터 기반의 토픽간 유사도 측정방법

• 영문명: Estimating the Topic Similarity Based on Unstructured Data for Connecting the Social Issues and the Technical Solutions
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 진윤선(Jin, YoonSun) 최석재(Choi, SukJae) 하미향(Ha, MiHyang) 권오병(Kwon, Ohbyung)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2016춘계학술대회, 129~132쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.05.30

국문 초록

국가 R&D 방향이 모방형에서 혁신주도형으로 전환됨에 따라 신기술에 대한 신속한 기회포착 및 선점의 중요성이 부각되고 있다. 이 때문에 신기술 검색을 도와주는 공공서비스는 주로 특허, 논문, 무역정보에 대한 키워드 기반 검색을 제공하고 기술개발 사업 기획,운영 및 평가 등 전주기적 연계를 위한 지적 인프라 구축 및 고부가가치 창출에 기여하고 있다. 그러나 기존의 공공서비스는 전문가들에 의하여 작성되는 하향식(top-down) 사전 형성(pre-modeled) 검색 서비스로, 사용자들이 과학기술 토픽에 대한 이해가 상당해야 사용이 가능하다. 더구나 과학기술 연구토픽의 다양성이 심화되는 상황에서 실시간으로 등장하는 연구토픽을 포착하여 사회 이슈와 연결하는 검색 제공이 어렵다. 따라서 본 연구의 목표는사회 이슈 관련 키워드 생성 및 과학기술 이슈에 대해 상향식(bottom-up)으로 키워드를 생성하고 이들을 사회 이슈와 연결하는 비정형데이터 분석 방법론을 제안하는 것이다. 이를위해 인터넷 상에 공개된 비정형 데이터(뉴스, 문서, SNS, 블로그 등)를 수집 및 분석하여 사회적 이슈에서 제공하는 키워드 중심의 과학기술 이슈를 매칭 분석하고자 한다.

목차

1. 서론

2. 키워드 추출 기법

3. 방법

4. 결론

키워드

비정형 데이터 텍스트 마이닝 TF-IDF 사회 이슈 연구개발