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텍스트 마이닝을 이용한 산업공학 연구기법의 분석
An Analysis of the Research Methodologies and Techniques in the Industrial Engineering Using Text Mining 원문보기

대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.40 no.1, 2014년, pp.52 - 59  

조근호 (한양대학교 산업경영공학과) ,  임시영 (한양대학교 산업경영공학과) ,  허선 (한양대학교 산업경영공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We survey 3,857 journal articles published on the four domestic academic journals in the industrial engineering field during 1975~2012. Titles, abstracts, and keywords of the papers are searched by means of text mining technique to draw the information on the methodologies and techniques adopted in ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 산업공학의 주요 연구기법(이하 대표기법)들을 선정하기 위해서 산업공학용어사전(대한산업공학회, 1992)에서 1차로 총 173개의 기법용어를 추출하였고, 이들에 대한 계층구조를 파악하고 적절한 수준에서 이들을 통합하여 최종적으로 38개의 대표기법을 선정하였다. 본 연구에서 선정한 계층상의 레벨이 다를 수 있고 또 알고리즘과 연구분야, 방법론 등이 혼재되어 있을 수 있지만 산업공학 연구에서의 기법 활용에 대한 현황을 알아보기 위한 본 연구의 목적을 달성하는 데에 충분하다. 38개 기법은 다음과 같다(알파벳 순).
  • 여기서는 논문에서 특정 기법과 함께 사용되는 산업공학 기법은 무엇이 있는지, 그리고 두 기법간 연관관계가 어떻게 되는지 분석하였다. [Table 7]은 선-후행 대표기법의 연관관계 가운데 향상도(lift)가 높은 순으로 10개를 나열한 것이며, 특히 한 논문에서 함께 사용되는 기법들을 살펴보기 위하여 지지도가 0.
  • 이에 따라 본 연구에서는 대학에서 이루어지고 있는 산업공학 관련연구에서 사용되는 기법 및 방법론들을 분석하여 연도별 추세와 상호 연관성을 파악하고자 한다. 이를 위해 산업공학 관련학과 교수들이 게재한 국내 논문들을 대상으로 주제어와 초록 데이터를 수집하고 데이터마이닝 기법을 활용하여 분석한다.
  • , 2012)가 있다. 이에 반해 본 연구에서는 국내 산업공학 관련저널들에 게재된 논문들의 주제어들과 초록 내용들을 바탕으로 산업공학의 주요 연구기법들의 동향을 파악한다. 특히 본 연구의 초점은 연구분야에 두지 않고 연구에 사용되는 기법들과 방법론들에 두었으며, 주로 사용되는 기법들의 변화 추세와 주요 기법들간의 상호연관성을 파악함으로써 향후 산업공학 연구나 교육에 참고가 되고자 하는 데에 그 목적이 있다.
  • 이에 반해 본 연구에서는 국내 산업공학 관련저널들에 게재된 논문들의 주제어들과 초록 내용들을 바탕으로 산업공학의 주요 연구기법들의 동향을 파악한다. 특히 본 연구의 초점은 연구분야에 두지 않고 연구에 사용되는 기법들과 방법론들에 두었으며, 주로 사용되는 기법들의 변화 추세와 주요 기법들간의 상호연관성을 파악함으로써 향후 산업공학 연구나 교육에 참고가 되고자 하는 데에 그 목적이 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
군집분석이란? 군집분석은 다양한 개체들을 몇 개의 집단으로 그룹화하여, 각 집단의 성격을 파악함으로써 데이터 전체의 구조에 대한 이해를 돕고자 하는 탐색적인 분석 방법이다. K-평균군집화 기법은 비계층적 분석방법에 속하는 기법으로서 사전에 군집 개수 K를 설정하여 전체 데이터를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 구분하는 것이다.
산업공학이란? 산업공학(Industrial Engineering)은 기업경영의 합리화와 효율성 향상을 위해 인간, 물자, 장비, 에너지 등 다양한 개별분야로 구성된 통합시스템의 설계, 개선 및 실행 등을 연구하는 학문이다. 이 같은 특성상 전통적인 생산, 제조 산업에서 벗어나 IT, 금융, 유통, 물류, 의료 등 매우 다양한 분야에 적용할 수 있으며 이에 따라 다양한 학문분야에서 개발된 많은 방법론과 기법들을 활용하고 있다.
K-평균화 군집 분석의 절차는? K-평균화 군집 분석의 절차는 다음과 같다. 먼저 객체들을 K개의 초기 군집으로 나눈 후, 각 군집의 K개 중심과 각 데이터와의 거리를 계산하여 그 중심과 가까우면 그 군집에 할당하고 중심과 가깝지 않으면 다른 군집에 할당한다. 그 결과 달라진 군집으로 군집의 중심을 다시 계산하며 더 이상 중심의 이동이 없을 때까지 위 단계를 반복한다(MacQueen, 1967). 자료에 이상값(outlier)이 존재하면 군집을 명확히 나누지 못하는 단점이 있으므로 이상값을 탐색, 제거한 후 시행하는 것이 좋으며, 적절한 K값을 정하는 것이 중요하다(Lee, 2010).
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참고문헌 (12)

  1. Agrawal, R., Imielinski, T., and Swami, A. (1993), Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases, Proc. of the 1993 ACM SIGMOD Conference on Management of Data, 207-216. 

  2. Ahn, G. S. and Hur S. (2013), Analysis of Biometric Technology Trend Using Key words Based Patent Analysis, Proc. Fall Conference of The Korea BI Datamining Society. 

  3. Cho, S. G. and Kim, S. B. (2012), Finding Meaningful Pattern of Key Words in IIE Transactions Using Text Mining, Journal of The Korean Institute of Industrial Engineers, 38(1), 67-73. 

  4. Choi, D. H., Kim, G. J., Park, S. S., and Jang, D. S. (2013), Forecasting Emerging Technology in AMOLED Using Keyword Quantitative Analysis Based on Textmining, Proc. Spring Conference on The Korea Contents Association, 365-366. 

  5. Choi, J. S. (2013), Keyword-based Patent Trend Analysis Using Statistical Analysis : The Case of Armor Technology, The Journal of Intellectual Property, 8(1), 223-252. 

  6. Jun, C. H. (2012), Datamining Techniques and Application, Han Na Rae Academy, Seoul, Korea. 

  7. The Korean Institute of Industrial Engineers (1992), A Dictionary of Industrial Engineering, Cheongmoongak, Seoul, Korea 

  8. Lee, H. R. (2010), A Study on Criteria for Determining the Number of Cluster in the K-means Method : Application to Cluster Analysis of Wind Regions in Korea Peninsula, Master's Thesis, Dongguk University. 

  9. MacQueen, J. B. (1967), Some Methods for Classification an Analysis of Multivariate Observations, Proc. Fifth Berkeley Symp. on Math. Statist. and Prob., 1, 281-297. 

  10. Park, J. H. (2011), Data Science and Industrial Engineering, IE magazine, 18(4), 22-24. 

  11. Park, Y. B., Lim. S. C., Hong, S. J., Kim, J. H., Yoon, M. H. and Lee, D. J.(2006), Development of Creative Engineering Education System and Curriculum by Case Studies and Task Analysis : Focused on Industrial Engineering National Research Foundation of Korea, D00006. 

  12. Song, H. J., Park, K. S., Jung, H. E., and Song, M. (2013), Trend Analysis of Korean Economy in the Economic Literature by Text Mining Techniques, Proc. the 20th Conference on The Korean Society for Information Management, 47-50. 

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