건설신기술에 대한 토픽 모델링 및 토픽 변화추이 분석

• 영문명: Topic modeling and topic change trend analysis for advanced construction technologies
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 정성윤(Seong Yun Jeong) 김남곤(Nam Gon Kim)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol10, No.4, 102~110쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.12.31

국문 초록

현재 국내 건설기술의 발전을 도모하기 위해 건설신기술 지정 제도를 운영하고 있다. 이 제도를 통해 지정된 건설신기술과 관련하여 중요도가 높은 출현 어휘와 어휘들 간의 관계를 분석함으로써 건설신기술에 내재된 암묵적인 의미를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 918건의 건설신기술정보를 수집하였다. 수집된 건설신기술의 고시연도와 요약 내용을 기초로 하여 건설신기술별로 출현어휘의 중요도를 측정하였다. LDA 모형을 기반으로 한 4개의 토픽별로 연관된 어휘들 간의 영향정도를 평가하였다. 기술적용분야에 따른 토픽을 분석하였다. 1990년부터 2021년까지의 토픽별로 영향력이 높은 어휘들의 변화 추이를 유추하였다. 향후 환경･기계･설비 토픽과 구조물의 보수･보강 토픽의 영향정도 변화와 이에 관련한 적용기술 분야를 예측하였다. 토픽의 개발방향을 예측하였다.

영문 초록

Currently, the advanced construction technology endorsement system is being operated to promote the development of domestic construction technology. We tried to examine the implicit meanings inherent in advanced construction technologies by analyzing the relationship between emerging vocabularies with high importance in relation to the advanced construction technologies endorsed through this system. For this purpose, 918 cases of advanced construction technology information were collected. Based on the endorsed year and summary of the advanced construction technologies, the importance of the emerging vocabularies was measured for each advanced construction technology. And, based on the LDA model, the degree of influence between related vocabularies was evaluated for each of the four topic areas. Topics according to the technical application fields were analyzed. From 1990 to 2021, the trend of changes in highly influential vocabularies by each topic was inferred. In the future, changes in the degree of influence of the topics of environment, machinery, facilities, and maintenance and reinforcement of structures and related technology fields were predicted.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 건설신기술 지정 제도

Ⅲ. 이론적 및 연구사례 고찰

Ⅳ. 분석 결과

Ⅴ. 결론

키워드

건설신기술 텍스트 마이닝 토픽 모델링 키워드 네트워크 Advanced Construction Technology Text Mining Topic Modeling Keyword Network