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초록
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본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 환경 분야에서 ICT의 활용 연구동향을 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 환경 분야 키워드 38개, ICT 관련 키워드 16개를 바탕으로 국가과학기술정보센터(NDSL)에서 최근 20년(1996년-2015년)의 논문 359편을 수집하였다. 해당 논문을 대상으로 환경 분야 및 ICT 관련 자연어를 처리하여 말뭉치(Corpus)단위로 분류체계를 재구성하였다. 전술된 분류체계의 키워드를 바탕으로 텍스트 마이닝 분석 기법인 빈도 분석, 키워드 분석, 키워드 간 연관규칙을 확인하였다. 그 결과 '환경 일반' 및 '기후' 분야의 키워드 출현 빈도가 전체의 77 %, ICT는 '공공융합서비스' 및 '산업융합서비스'가 약 30 %의 비율을 차지하였다. 시계열 분석을 통해 환경 분야에서의 ICT 활용 연구는 최근 5년(2011년-2015년)사이에 급증하여 과거(1996년-2010년)과 비교하여 약 2배 이상 관련 연구가 증가된 것으로 나타났다. 키워드 간 연관 규칙을 생성하여 환경 분야를 기준으로 나타내었을 때, '환경 일반'은 16개, '기후'는 '14'개의 ICT 기반 기술을 주로 활용하고 있는 것으로 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Thisstudy quantitatively analyzed the research trendsin the use ofICT ofthe environmental field using the text mining technique. To that end, the study collected 359 papers published in the past two decades(1996-2015)from the National Digital Science Library (NDSL) using 38 environment-related keywo...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 환경매체 및 ICT의 분류체계 조차 표준화되어 있지 않아 연구자의 연구 분야 및 ICT 세부 기술에 따른 정량적 분석이 전무한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 환경매체 및 ICT 세부 기술 분류 체계를 정리하고, 환경 분야의 ICT 기반 기술을 활용한 연구 논문을 수집하여 환경매체 ICT 세부 기술의 활용 현황을 정량적으로 분석하고자 한다.
  • 본 연구에서는 1996년부터 2015년까지 최근 20년 동안 환경 분야의 각 매체별 활용된 ICT 접목한 연구 논문을 수집하고, 해당 논문을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 환경매체별 ICT의 활용 현황을 정량적으로 분석하고자 한다. 이를 통하여 향후 환경 분야에 직접적으로 활용 가능한 ICT 및 발전 방향을 고찰하고자 한다.
  • 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용하여 환경 분야의 ICT 기반 기술 활용 연구 동향을 분석하는 데 목적이 있다. 연구 수행 절차는 첫째, 분석 목적 및 관심 대상의 정의, 둘째, 분석 데이터 및 범위 설정, 셋째, 검색 키워드 선정, 넷째, 데이터 수집, 다섯째, 분석 및 시각화의 단계로 진행하였다(Fig.
  • 본 연구에서는 학회지를 기준으로 논문의 수를 정렬하여 환경 분야 및 ICT 활용 연구에 대한 기여 정도를 알아보고자 하였다. 수집된 논문의 발행 학회를 나열해 본 결과, 총 113개의 학회에서 관련 연구의 논문이 발행된 것으로 조사되었다.
  • 본 연구에서는 향후 환경 분야에서 ICT 활용의 방향성을 검토하기 위하여 기존 환경 분야 연구에서 활용된 ICT 세부 기술의 현황을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 통하여 현재의 ICT 세부 기술이 향후 어떻게 확대 가능한지를 검토 하였다.
  • 셋째, 텍스트 마이닝 분석을 통하여 환경 분야에서 ICT 세부 기술을 활용에 대한 빈도분석, 시계열 분석, 키워드 연관성 분석 등을 수행한다. 이를 통하여 최종적으로 환경 분야에서의 ICT 활용을 정량적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다.
  • 본 연구에서는 향후 환경 분야에서 ICT 활용의 방향성을 검토하기 위하여 기존 환경 분야 연구에서 활용된 ICT 세부 기술의 현황을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 통하여 현재의 ICT 세부 기술이 향후 어떻게 확대 가능한지를 검토 하였다. 전술된 내용을 구체적으로 분석하기 위하여 NDSL에서 최근 20년간 환경과 ICT 관련 논문 359편을 대상으로 텍스트 마이닝을 수행하였다.
  • 첫째, 분석 목적 및 관심대상 단계는 본 연구의 연구범위를 결정하고 텍스트 마이닝 분석을 설계하여 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 수행되었다. 분석목적은 환경 분야의 ICT 세부 기술 활용을 연구 시기 및 동향을 파악하는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
텍스트 마이닝 기술은 어디에서 활용되어 왔는가? 2015). 이중 비정형데이터를 다루는 텍스트 마이닝 기술은 과거 지식관리시스템, 전자도서관, 정보 필터링, 정보검색엔진의 기능 강화, 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용되어 왔다(Bae and Park, 2003). 2000년도 초반부터 KISTI (2000), Seol(2002), Bae and Park (2003)등을 통해 텍스트 마이닝을 이용한 기술정보 현황 분석이 확산되었다.
해양분야에서 사용되는 ICT는? 이러한 ICT는 다양한 분야에 응용되고 있으며, 산림 분야에서는 웨어러블 디바이스를 이용하여 ‘야간 산불 감시 및 대응’ 및 ‘산사태 발생 감시’ 등을 실시간 모니터링 연구가 진행 중이다. 해양 분야에서는 수온 및 산소량 등 환경에 민감한 양식어류를 관리하기 위해 양식장 환경 정보를 스마트폰으로 확인할 수 있는 ‘스마트양식장’ 구축 연구가 수행 중이다. 농업 분야에서는 개별 농작물의 발육 현황을 실시간 관리하는 ‘스마트팜’ 등에 대해서도 연구되고 있다.
텍스트 마이닝에서의 전처리 및 키위드 추출 중 전처리 과정이란? 다섯째, 텍스트 마이닝에서의 전처리 및 키위드 추출 중 전처리 과정은 일반적으로 자연어를 처리하여 말뭉치(Corpus)를 정의하고, 텍스트 저장소(Text repository)를 만들어 정형화된 데이터(Structured data)로 변환하는 과정이다(Jun, 2015). 따라서 본 단계에서는 검색 키워드를 바탕으로 수집된 자료를 시각화 및 분석에 용이한 데이터로 가공하는 과정을 거쳤다.
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참고문헌 (17)

  1. Assuncao, M.D., R.N. Calheiros, S. Bianchi, M. A.S. Netto, and R. Buyya, 2015, Big Data computing and clouds: Trends and future directions. Journal of Parallel and Distributed Computing, 79: 3-15. 

  2. Bae, K.Y., J.H. Park, J.S. Kim, and Y.S. Lee, 2013, Analysis of the abstracts of research articles in food releted to climate change using a textmining algorithm. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24(6): 1429-1437 (in Korean with English abstract). 

  3. Bae, S.J., and C.G. Park, 2003, Research on the possibility of application of technical information analysis of text mining method. Journal of Korea Technology Innovation Society, 5: 75-88 (in Korean with English abstract). 

  4. Berkhin, P., 2006, A survey of clustering data mining techniques, Grouping multidimensional data, Springer Berlin Heidelberg. 

  5. Hyun, Y.J., J.S. Kim, J.W. Jeong, S.M. Yun, and M.S. Lee, 2015, Text mining on internet-news regarding climate change and food. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 26(2): 419-427 (in Korean with English abstract). 

  6. Institute for Information & communications Technology Promotion(IITP), 2016, http://www.iitp.kr/main.it. 

  7. Jun, S.H., 2015, A Big Data Preprocessing using Statistical Text Mining. Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, 25(5): 470-476 (in Korean with English abstract). 

  8. Kambatla, K., G. Kollias, V. Kumar, and A. Grama, 2014, Trends in big data analytics. Journal of Parallel and Distributed Computing, 74: 2561-2573. 

  9. Korea Forest Service, 2016, http://www.forest.go.kr. 

  10. Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI), 2000, Establish of the technology analysis system using online DB searching, Soeul, Ministry of Trade, Industry and Energy 

  11. Lee, M.S., C.H. Lee, and J.H. Kim, 2014, Big Data Analysis on Demands for Environmental Policies, Seoul, Korea Environment Institute 

  12. Ministry of Science, ICT and Future planning, 2014, Rules of Information and Communications.Broadcast R&D management, Sejong: Ministry of Science, ICT and Future planning 

  13. National Digital Science Library(NDSL), 2016, http://www.ndsl.kr/index.do 

  14. National Disaster Management Research Institute, 2016, http://www.ndmi.go.kr/index.jsp 

  15. Park, C.R. and K.Y. Lee, 2014, A Disaster Management System Using Text Mining Based on Social Network Service. Journal of Information Technology and Management, 1(1): 47-48. 

  16. Park, H.C., 2011, The proposition of attributably pure confidence in association rule mining. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 22(2): 235-243 (in Korean with English abstract). 

  17. Seol, S.S., 2002, The Advance of Technology Analysis. Journal of Korea Technology Innovation Society, 5(3): 260-276 (in Korean with English abstract). 

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