기후변화 및 환경오염에 대응하기 위해 신재생에너지 정책 연구가 증가하고 있다. 신재생에너지는 녹색산업과 녹색기술로 대표되는 새로운 성장 동력 기술이다. 현재 우리나라는 태양광, 풍력, 수소연료전지 등 3대 전략부분에 신재생에너지 보급 및 기술개발사업에 대한 투자가 이루어지고 있지만 아직은 초기 단계로, 연구 방향 및 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 무엇보다도 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 빅데이터(big data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text mining method)과 토픽 모델링 기법(multinominal topic model)을 신재생에너지와 관련된 최근 10년간의 우리나라 언론기사에 적용하여 국가 정책의 핵심이슈 및 세계적인 연구 트렌드를 분석하고, 성장 가능성이 있는 신재생에너지 분야를 예측하였다. 정보통신기술을 바탕으로 한 연구결과는 신재생에너지 분야에 활발히 적용될 것으로 예측된다.
기후변화 및 환경오염에 대응하기 위해 신재생에너지 정책 연구가 증가하고 있다. 신재생에너지는 녹색산업과 녹색기술로 대표되는 새로운 성장 동력 기술이다. 현재 우리나라는 태양광, 풍력, 수소연료전지 등 3대 전략부분에 신재생에너지 보급 및 기술개발사업에 대한 투자가 이루어지고 있지만 아직은 초기 단계로, 연구 방향 및 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 무엇보다도 시급한 실정이다. 따라서 본 연구는 빅데이터(big data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text mining method)과 토픽 모델링 기법(multinominal topic model)을 신재생에너지와 관련된 최근 10년간의 우리나라 언론기사에 적용하여 국가 정책의 핵심이슈 및 세계적인 연구 트렌드를 분석하고, 성장 가능성이 있는 신재생에너지 분야를 예측하였다. 정보통신기술을 바탕으로 한 연구결과는 신재생에너지 분야에 활발히 적용될 것으로 예측된다.
To respond the climate change and environmental pollution, the studies on renewable energy policies are increasing. The renewable energy is a new growth engine technology represented by the green industry and green technology. At present, the investments for the renewable energy supply and technolog...
To respond the climate change and environmental pollution, the studies on renewable energy policies are increasing. The renewable energy is a new growth engine technology represented by the green industry and green technology. At present, the investments for the renewable energy supply and technology development projects of three main strategy sectors such as sunlight, wind power and hydrogen fuel cell are implemented in our country, while they are still in the early stage, accordingly reducing those uncertainty for the research direction and investment fields is the most urgent issue among others. Thus, this study applied text mining method and multinominal topic model among the big data analysis methods on our country's newspaper articles concerning the renewable energy over the last 10 years, and then analyzed the core issues and global research trend, forecasting the renewable energy fields with the growth potential. It is predicted that these results of the study based on information and communication technology will be actively applied on the renewable energy fields.
To respond the climate change and environmental pollution, the studies on renewable energy policies are increasing. The renewable energy is a new growth engine technology represented by the green industry and green technology. At present, the investments for the renewable energy supply and technology development projects of three main strategy sectors such as sunlight, wind power and hydrogen fuel cell are implemented in our country, while they are still in the early stage, accordingly reducing those uncertainty for the research direction and investment fields is the most urgent issue among others. Thus, this study applied text mining method and multinominal topic model among the big data analysis methods on our country's newspaper articles concerning the renewable energy over the last 10 years, and then analyzed the core issues and global research trend, forecasting the renewable energy fields with the growth potential. It is predicted that these results of the study based on information and communication technology will be actively applied on the renewable energy fields.
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문제 정의
따라서 본 연구는 토픽모델링기법을 이용하여 신재생에너지 관련 언론기사의 주제와 내용을 도출하고, 시간적 흐름에 따른 변화추이를 분석하여 연구동향을 파악하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 신재생에너지와 관련된 내용을 담고 있는 지난 10년간의 언론 기사에서 신재생에너지의 핵심 키워드들을 분류하여 국가정책 및 세계적 연구 트랜드를 기반으로 정책적, 사회적, 연구적, 그리고 기술적 동향을 동시에 파악할 수 있는 분석모델을 제시한다. 제시하는 분석모델은 분석데이터가 빅데이터(big data)이므로, 첫 단계로 분석의 용이성을 위한 데이터 전처리 과정과 두 번째는 빅데이터 분석 기술 중의 하나인 토픽모델링 기법(multinominal topic model)을 적용하고, 마지막으로 분석 결과간의 유기적인 연관성을 그래프로 표시하는 기능들로 구성되어 있다.
본 연구에서는 빅데이터 분석 기법들로 신재생에너지 분야에 대한 연구동향을 파악하기 위해 한글문서인 언론 기사를 텍스트 마이닝 기법과 토픽모델링 기법의 분석방법을 통해 분석하였다. 연구 결과를 바탕으로 신재생에너지 분야의 전반적인 동향을 정리해보았다.
본 연구에서는 신재생에너지 연구 동향을 분석하는데 목적이 있기에, 전처리를 통해 일정한 키워드가 포함된 언론기사의 제목 내용을 비교하고, 중복되지 않은 항목을 도출하였다. 최근 10년간 신재생에너지 관련 언론기사는 총 51,558개로, 2006년부터 현재까지 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있다[Fig 2].
셋째, 지역 경제 활성화(새만금 신재생에너지 단지)는국가의 기후 변화협약에 대응한 온실가스 비출량 감축의무를 이행하기 위한 전략적 목표를 달성하고 신재생에너지 산업을 활성화 시키는 목적을 가지고 있다. 신재생에너지 융복합 지원 사업을 통해 구역 단위의 에너지 자립을 지원하는 동시에 보급 확대를 추진하고 문제점이 발생되고 있다.
신재생에너지에 대한 하강세를 보이는 분야를 확인하였다
본 연구에서는 빅데이터 분석 기법들로 신재생에너지 분야에 대한 연구동향을 파악하기 위해 한글문서인 언론 기사를 텍스트 마이닝 기법과 토픽모델링 기법의 분석방법을 통해 분석하였다. 연구 결과를 바탕으로 신재생에너지 분야의 전반적인 동향을 정리해보았다. 첫째 신재생에너지에 대한 필요성과 중요성이 대두되면서 새로운 에너지 확보를 위한 정책적으로 노력이 나타나고 있으며, 신재생에너지 산업화를 위해 정책적 지원이 활발히 진행 중임을 알 수 있었다.
이 연구는 다양한 분야에서 부상 중인 신재생에너지의 언론기사만 수집하여 연구가 진행되었기에 에너지에 대한 전반적인 동향만 파악할 수 있었다. 신재생에너지에 대한 연구는 지속적으로 관심을 가지고 이루어지고 있음에 연구 동향 분석을 제공하여 향후 추가적인 연구에 기초자료로 활용되고 에너지 분야의 발전에 기여 할 것으로 기대된다.
제안 방법
기존의 LDA 기법을 통해 문서들의 순서를 고려하여 시간의 흐름에 따른 토픽의 변화를 추적하는 연구를 수행하였다[2]. LDA 기법은 텍스트로 이루어진 문서 컬렉션에서 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 이미지, 유전 정보, 통계수치 등 여러 데이터에서도 패턴을 추출할 수 있다.
토픽모델링은 문헌 주제들의 집합이고, 문헌은 단어들로 구성된다고 가정할 때 문헌 별 주제나 단어의 출현확률을 바탕으로 각 주제들을 파악할 수 있게 된다[1]. 또한 데이터의 최적 표현의 관점에서 데이터의 축소 방법으로 문서별로 발생확률이 높은 토픽간의 관계를 바탕으로 토픽간의 네트워크를 제시해주고 있다.
본 연구에서 깁스 샘플링을 2000회 반복하여 총 20개의 토픽 주제를 추출하였다. 추출된 주제에 대한 적절한 주제명을 선정하고 신재생에너지 산업의 트렌트에 대해 분석하였다.
본 연구의 방법은 데이터 수집, 데이터 전처리 과정인 형태소분석, 토픽모델링 방법의 절차를 통해 신재생에너지 연구동향을 분석한다.
수집된 데이터를 명사형태의 단어들로 추출한 다음, 3,000회 이상 인용된 단어의 빈도수를 통해 시각화하였다(Fig 3). 신재생에너지의 키워드로는 재생, 에너지, 산업, 녹색기술, 친환경, 성장 동력, 온실가스, 태양광, 풍력발전, 연료전지가 나타났다.
또한, Table 1의 각 토픽들에 대한 연구 주제를 최근 10년간의 연도별 추이를 파악해보았다. 지속적인 관심으로 상승세를 보이는 5가지의 토픽주제를 확인하였다.
본 연구에서 깁스 샘플링을 2000회 반복하여 총 20개의 토픽 주제를 추출하였다. 추출된 주제에 대한 적절한 주제명을 선정하고 신재생에너지 산업의 트렌트에 대해 분석하였다.
토픽모델링 기법을 이용하여 신재생에너지의 연구 동향을 분석하였다. 언론 기사는 본문 내용의 형태소 분석과 2글자 미만의 단어는 제외하고, 불용어 처리 및 Corpus 함수를 통해 하나의 집단을 만들고 51,558개의 문서에서의 188,248개의 용어로 이뤄진 Document Term Matrix의 구조화된 데이터를 구축하였다.
대상 데이터
첫째 신재생에너지에 대한 필요성과 중요성이 대두되면서 새로운 에너지 확보를 위한 정책적으로 노력이 나타나고 있으며, 신재생에너지 산업화를 위해 정책적 지원이 활발히 진행 중임을 알 수 있었다. 둘째, 신재생에너지 관련 언론기사를 대상으로 20개의 주제를 발견 할 수 있었다. 우선 신재생에너지 시장에 대한 관심으로 인한 국가와 기업이 함께 신재생에너지 사업인 융복합분야 사업화, 신재생에너지 산업 활성화를 위한 사업에 대한 토픽 주제가 가장 많이 나타났다.
본 연구에서는 최근 10년간, 2006년 1월부터 2015년 6월까지의 신재생에너지 관련 언론기사를 대상으로 데이터를 수집하고 분석한다. 신재생에너지 관련 언론기사의 데이터는 자바스크립트의 크롤러(Crawler)를 적용하여 데이터를 수집하였다.
본 연구에서는 최근 10년간, 2006년 1월부터 2015년 6월까지의 신재생에너지 관련 언론기사를 대상으로 데이터를 수집하고 분석한다. 신재생에너지 관련 언론기사의 데이터는 자바스크립트의 크롤러(Crawler)를 적용하여 데이터를 수집하였다. 연구 데이터는 핵심키워드가 포함된 문장을 분석하였다.
토픽모델링 기법을 이용하여 신재생에너지의 연구 동향을 분석하였다. 언론 기사는 본문 내용의 형태소 분석과 2글자 미만의 단어는 제외하고, 불용어 처리 및 Corpus 함수를 통해 하나의 집단을 만들고 51,558개의 문서에서의 188,248개의 용어로 이뤄진 Document Term Matrix의 구조화된 데이터를 구축하였다. 상위 20개의 토픽은 주제별 사후 출현확률이 높은 단어로 주제를 선정하고 20개의 토픽 주제를 도출할 수 있었다.
신재생에너지 관련 언론기사의 데이터는 자바스크립트의 크롤러(Crawler)를 적용하여 데이터를 수집하였다. 연구 데이터는 핵심키워드가 포함된 문장을 분석하였다. 뉴스 제목, 내용의 중복성을 피하기 위해 중복된 기사를 제거하였고, 내용의 단어들이 70% 이상 중복된 정보는 연구 데이터에 포함시키지 않았다.
이론/모형
문서에서 주제가 되는 키워드를 추출하기 위해 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 토픽모델링 기법을 사용하였다. LDA는 주성분분석(Primary Components Analysis)과 유사하게 데이터의 차원을 축소하는데 유용하다.
일반적인 문서에서 파라미터 추정하는 기법은 깁스샘플링(Gibbs Sampling) 알고리즘을 이용한다. 샘플링을 기반으로 추론하는 방법으로 널리 사용되고 있는 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법으로 두 개 이상의 변수들로부터 연쇄적으로 표본을 샘플링 하는 것으로 분포를 추정하는 깁스샘플링은 주어진 모수에 의해 자료를 분류하고 분류된 자료 속에서 모수를 다시 추정한다.
LDA는 모델링을 수행하기 위한 샘플링의 반복 횟수와 추출할 주제의 수를 지정해야 한다. 일반적인 문서에서 파라미터 추정하는 기법은 깁스샘플링(Gibbs Sampling) 알고리즘을 이용한다. 샘플링을 기반으로 추론하는 방법으로 널리 사용되고 있는 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법으로 두 개 이상의 변수들로부터 연쇄적으로 표본을 샘플링 하는 것으로 분포를 추정하는 깁스샘플링은 주어진 모수에 의해 자료를 분류하고 분류된 자료 속에서 모수를 다시 추정한다.
따라서 본 연구에서는 신재생에너지와 관련된 내용을 담고 있는 지난 10년간의 언론 기사에서 신재생에너지의 핵심 키워드들을 분류하여 국가정책 및 세계적 연구 트랜드를 기반으로 정책적, 사회적, 연구적, 그리고 기술적 동향을 동시에 파악할 수 있는 분석모델을 제시한다. 제시하는 분석모델은 분석데이터가 빅데이터(big data)이므로, 첫 단계로 분석의 용이성을 위한 데이터 전처리 과정과 두 번째는 빅데이터 분석 기술 중의 하나인 토픽모델링 기법(multinominal topic model)을 적용하고, 마지막으로 분석 결과간의 유기적인 연관성을 그래프로 표시하는 기능들로 구성되어 있다. 본 연구에서 결과로 제시되는 트랜드와 국가정책 등이 반영된 신재생에너지의 동향은 에너지 분야의 연구자들에게 기초 연구 자료로써의 활용뿐만이 아니라 앞으로의 연구 방향에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
성능/효과
다섯째, 자유무역협정(FTA)과 관련해 우리나라는 인프라, 보건의료, 신재생에너지 등의 고부가가치 신산업분야를 중심으로 협력의 범위를 확대하고 있다. 최근 페루, 온두라스 등의 나라들과 협력을 통해서 경제성장과 에너지 관련 사업에 대한 활성화에 노력하고 있다(Topic 10).
둘째, 신재생에너지 시장 활성화는 2020년까지 중장기적인 전망을 가지고 계획을 수립하고 있고 세계 신재생에너지 시장이 불황에서 벗어난 것과 달리 국내 기업의 체감은 여전히 낮은 상황이다(Topic 13).
토픽모델링의 네트워크 모델은 토픽 개체의 변수들의 위치 중심성 구조로 유사성을 확인할 수 있는 Community detection 알고리즘을 통해 확인이 가능하다[10-12]. 분석 결과로 20개의 주제들은 6개의 집단으로 Walktrap 알고리즘을 통해 무작위 기반의 네트워크로 확인하였다[Fig. 4].
최근 10년 동안의 증가세를 보이는 주제어는 녹색기술, 신재생에너지, 친환경 생활이다. 생활 곳곳에서 에너지 효율성과 에너지 절감을 위한 노력이 이루어지고 있어 신재생에너지에 대한 국민들의 관심이 증가하고 있는 것으로 판단됨을 토픽모델링 분석 결과를 통해 확인할 수 있다[Fig 5].
수집된 데이터를 명사형태의 단어들로 추출한 다음, 3,000회 이상 인용된 단어의 빈도수를 통해 시각화하였다(Fig 3). 신재생에너지의 키워드로는 재생, 에너지, 산업, 녹색기술, 친환경, 성장 동력, 온실가스, 태양광, 풍력발전, 연료전지가 나타났다. 이는 에너지산업, 에너지원, 환경문제, 미래계획 등에 대한 이슈가 있음을 확인할 수 있다.
둘째, 신재생에너지 관련 언론기사를 대상으로 20개의 주제를 발견 할 수 있었다. 우선 신재생에너지 시장에 대한 관심으로 인한 국가와 기업이 함께 신재생에너지 사업인 융복합분야 사업화, 신재생에너지 산업 활성화를 위한 사업에 대한 토픽 주제가 가장 많이 나타났다. 정보통신(ICT)와 에너지 사업을 접목하는 스마트 그리드 전력망 사업에 대한 활용이 중요한 주제로 부상되고 있음을 확인할 수 있었다.
우선 신재생에너지 시장에 대한 관심으로 인한 국가와 기업이 함께 신재생에너지 사업인 융복합분야 사업화, 신재생에너지 산업 활성화를 위한 사업에 대한 토픽 주제가 가장 많이 나타났다. 정보통신(ICT)와 에너지 사업을 접목하는 스마트 그리드 전력망 사업에 대한 활용이 중요한 주제로 부상되고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구동향을 바탕으로 향후 신재생에너지 연구는 ICT 기술을 바탕으로 신재생에너지에 대한 기술적인 측면이 활발히 적용될 것으로 예측된다.
연구 결과를 바탕으로 신재생에너지 분야의 전반적인 동향을 정리해보았다. 첫째 신재생에너지에 대한 필요성과 중요성이 대두되면서 새로운 에너지 확보를 위한 정책적으로 노력이 나타나고 있으며, 신재생에너지 산업화를 위해 정책적 지원이 활발히 진행 중임을 알 수 있었다. 둘째, 신재생에너지 관련 언론기사를 대상으로 20개의 주제를 발견 할 수 있었다.
후속연구
한편, 신재생에너지 사업에 대한 투자 방안과 미래의 연구주제, 타 분야와의 융합연구를 위한 기술예측 및 개발 관련 연구는 미비한 실정이다. 따라서 지금까지의 신재생에너지 연구 주제와 내용을 가지고, 앞으로의 신재생에너지의 기술예측과 연구동향을 파악할 필요가 있다.
신재생에너지에 대한 연구는 지속적으로 관심을 가지고 이루어지고 있음에 연구 동향 분석을 제공하여 향후 추가적인 연구에 기초자료로 활용되고 에너지 분야의 발전에 기여 할 것으로 기대된다. 또한 다양한 에너지원을 통해서 신재생에너지에 대한 연구 동향을 파악한다면 보다 정교한 유망 주제 도출이 가능할 것으로 기대된다.
제시하는 분석모델은 분석데이터가 빅데이터(big data)이므로, 첫 단계로 분석의 용이성을 위한 데이터 전처리 과정과 두 번째는 빅데이터 분석 기술 중의 하나인 토픽모델링 기법(multinominal topic model)을 적용하고, 마지막으로 분석 결과간의 유기적인 연관성을 그래프로 표시하는 기능들로 구성되어 있다. 본 연구에서 결과로 제시되는 트랜드와 국가정책 등이 반영된 신재생에너지의 동향은 에너지 분야의 연구자들에게 기초 연구 자료로써의 활용뿐만이 아니라 앞으로의 연구 방향에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 다양한 분야에서 부상 중인 신재생에너지의 언론기사만 수집하여 연구가 진행되었기에 에너지에 대한 전반적인 동향만 파악할 수 있었다. 신재생에너지에 대한 연구는 지속적으로 관심을 가지고 이루어지고 있음에 연구 동향 분석을 제공하여 향후 추가적인 연구에 기초자료로 활용되고 에너지 분야의 발전에 기여 할 것으로 기대된다. 또한 다양한 에너지원을 통해서 신재생에너지에 대한 연구 동향을 파악한다면 보다 정교한 유망 주제 도출이 가능할 것으로 기대된다.
정보통신(ICT)와 에너지 사업을 접목하는 스마트 그리드 전력망 사업에 대한 활용이 중요한 주제로 부상되고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구동향을 바탕으로 향후 신재생에너지 연구는 ICT 기술을 바탕으로 신재생에너지에 대한 기술적인 측면이 활발히 적용될 것으로 예측된다.
첫째, 스마트 그리드 사업으로 현재 공공기관과 기업들이 협력하여 전력과 IoT, 빅 데이터를 융합한 스마트그리드 사업을 추진하고, 향후 에너지 신산업 활성화의 기회로 기대하고 있다. 또한 에너지 신산업은 스마트 그리드 구축 없이는 장기적으로 지속할 수 없기 때문에 스마트 그리드에 대한 관심과 지원과 함께 상승세를 보이고 있음을 확인할 수 있다(Topic 5).
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
에너지 분야의 공급과 수요 관리기술 부분 등에 대한 투자는 무엇을 발생시켰는가?
이와 관련된 대표적인 분야인 녹색성장을 위한 신재생에너지의 개발 및 보급을 포함한 그린정책에 관련된연구가 급증하고 있다. 신재생에너지는 녹색산업과 녹색기술로 대표되는 새로운 성장 동력 기술이며, 에너지 분야의 공급과 수요 관리기술 부분 등에 대한 투자는 신재생에너지의 보급·확산뿐만 아니라 에너지 고효율화와 청정에너지 공급확대, 정보통신기술(ICT) 기반의 새로운 산업 창출 및 마이크로 그리드 전원 제어 시스템과 산업계 배출권 거래제대응에 대한 기술개발을 발생시켰다.
신재생에너지란?
기후변화 및 환경오염에 대응하기 위해 신재생에너지 정책 연구가 증가하고 있다. 신재생에너지는 녹색산업과 녹색기술로 대표되는 새로운 성장 동력 기술이다. 현재 우리나라는 태양광, 풍력, 수소연료전지 등 3대 전략부분에 신재생에너지 보급 및 기술개발사업에 대한 투자가 이루어지고 있지만 아직은 초기 단계로, 연구 방향 및 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 무엇보다도 시급한 실정이다.
신재생에너지의 핵심 키워드들을 분류하여 국가정책 및 세계적 연구 트랜드를 기반으로 하는 분석모델은 어떻게 구성되는가?
따라서 본 연구에서는 신재생에너지와 관련된 내용을 담고 있는 지난 10년간의 언론 기사에서 신재생에너지의 핵심 키워드들을 분류하여 국가정책 및 세계적 연구 트랜드를 기반으로 정책적, 사회적, 연구적, 그리고 기술적 동향을 동시에 파악할 수 있는 분석모델을 제시한다. 제시하는 분석모델은 분석데이터가 빅데이터(big data)이므로, 첫 단계로 분석의 용이성을 위한 데이터 전처리 과정과 두 번째는 빅데이터 분석 기술 중의 하나인 토픽모델링 기법(multinominal topic model)을 적용하고, 마지막으로 분석 결과간의 유기적인 연관성을 그래프로 표시하는 기능들로 구성되어 있다. 본 연구에서 결과로 제시되는 트랜드와 국가정책 등이 반영된 신재생에너지의 동향은 에너지 분야의 연구자들에게 기초 연구 자료로써의 활용뿐만이 아니라 앞으로의 연구 방향에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
참고문헌 (12)
Blei, D. M., Ng, A. Y., &Jordan, M. I."Latent dirichlet allocation". the Journal of machine Learning research, 3, 993-1022. 2003.
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Pons, P., & Latapy, M. Computing communities in large networks using random walks. In Computer and Information Sciences-ISCIS 2005 (pp. 284-293). Springer Berlin Heidelberg. 2005. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/11569596_31
Newman, M. E., & Girvan, M.Finding and evaluating community structure in networks. Physical review E, 69(2), 026113. 2004. DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevE.69.026113
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