학술논문
토픽모델링에 기반한 R&D 투자 포트폴리오 분석 및 예측
이용수 23
- 영문명
- Analysis and Prediction of R&D Investment Portfolio Based on Topic Modeling
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 오건웅(Gunung Oh) 신나경(Nakyung Shin) 이수지(Suji Lee) 이윤진(Yoonjin Lee) 정호현(Hohyun Jung) 홍미영(Miyoung Hong)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.4, 993~1004쪽, 전체 12쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.08.30
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국문 초록
글로벌 기술패권 경쟁이 국가 안보와 경제성장을 좌우하는 영향 요인이 됨에 따라 주요국은 주목해야 할 핵심기술을 선정하고 범부처 차원의 전략과 로드맵을 마련하여 추진하고 있다. 본 연구에서 전략적 예산 배분 및 조정 지원의 과학적 근거 마련을 위해 정부 R&D 사업 정보와 투자데이터 기반의 투자 포트폴리오 분석 및 예측 플랫폼을 제안한다. 제안한 플랫폼은 다음의 네 가지 과정으로 이루어져 있다. 첫째, 특정 기간의 과제 및 사업 데이터를 활용하여 토픽모델링을 수행하고 사업 라벨링을 수행한다. 둘째, 도출한 사업 라벨링 및 사업별 정부 투자 연구비를 활용하여 라벨별 중요도를 산정하는 방식을 Centered Log Ratio(CLR) 변환을 기반으로 제안한다. 셋째, 라벨별 중요도의 추이를 통해 차년도 중요도를 선형회귀모델과 홀트의 선형 추세 기법을 활용하여 예측하고 예측 성능을 평가한다. 넷째, 특정 분야나 키워드에 대한 차년도 투자 예상 규모를 예측하는 방법을 제안한다. 실제 데이터 분석으로 2012년부터 2022년까지 11개년도의 연구과제 및 사업 데이터를 활용하여 제안한 플랫폼의 설명력과 예측력의 우수성을 보였다. 데이터 기반 R&D 투자 포트폴리오 구축에 본 연구가 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
영문 초록
Many countries are identifying crucial technologies for national security and economic growth amid global tech competition, crafting cross-departmental strategies to pursue them. We propose a platform for analyzing and predicting R&D investment portfolios based on government R&D project information and investment data to provide scientific evidence for strategic budget allocation. The proposed platform consists of the following four processes. First, topic modeling and project labeling are performed using project-related text data. Second, we propose a method for calculating the importance of each label based on the centered log ratio (CLR) transformation. Third, we predict the label importance for the next year using linear regression and Holt's linear trend method. Fourth, we propose a method for constructing investment portfolio in specific fields. Real data analysis demonstrates the explanability and predictability of the proposed platform by using research project data spanning 11 years from 2012 to 2022. We believe a novelty of the proposed method can contribute to the establishment of data-driven R&D investment portfolios.
목차
1. 서론
2. 분석방법론
3. 데이터 분석
4. 결론 및 토의
References
키워드
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- Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS) Vol.26 No.4 목차
참고문헌
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