[논문]토픽 모델링을 활용한 스마트시티 연구동향 분석

박건철; 이치형

doi:10.7472/jksii.2019.20.3.119

토픽 모델링을 활용한 스마트시티 연구동향 분석
A Study on the Research Trends for Smart City using Topic Modeling 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.20 no.3, 2019년, pp.119 - 128

박건철 (Dept. of Policy Research, Seoul Digital Foundation) , 이치형 (Department of Advertising and Public Relations, Pyeongtaek University)

초록
AI-Helper

본 연구의 목표는 스마트시티에 대한 연구 동향을 파악하고 이를 바탕으로 스마트시티에 대한 정책적 산업적 학술적 방향성을 제시하는 데 있다. 산업화와 더불어 급격하게 진행된 도시화 및 도시인구 증가로 세계 주요 도시들은 대부분 교통, 환경, 주거 등 다양한 도시문제에 직면하고 있다. 세계 각 도시는 이러한 도시문제를 해결하여 시민 삶의 질을 향상시킨다는 공통된 목표를 추구하기 위해 스마트시티의 도입을 서두르고 있다. 하지만 스마트시티에 대한 다양한 개념적 접근은 정책 목표 설정 및 추진전략 수립을 위한 방향성 도출에 불확실성을 야기하고 있다. 본 연구는 이러한 문제 인식하에 스마트시티 정책에 대한 방향성을 제시하고자 Scopus DB 및 Springer DB에서 스마트시티와 관련된 학술논문 11,527건의 제목과 초록, 발행연도 등의 정보를 수집하여 연구현황, 연구주제, 연구분야 추이 등을 LDA기반 토픽모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 스마트시티 관련 연구주제는 크게 서비스 및 애플리케이션 분야, 기술 분야, 시민 사용자 관점의 8가지 세부주제로 유형화되었으며, 이중 '시민중심 스마트시티 추진을 통한 지속가능성의 확보'와 관련된 주제가 가장 많이 언급된 주제로 분석되었다. 또한 주제 간 연관관계를 분석한 결과, 데이터와 프라이버시 관련 연구의 중심성이 가장 높게 나타났다. 이는 데이터가 전반적인 스마트시티의 공동기반으로서 역할을 하며 기술, 서비스, 정책과 관련된 다양한 의사결정에 영향을 미치는 한편, 위치정보 등 개인 정보가 수집되는 과정에서 프라이버시 침해 등이 잠재적인 위협요인이 될 수 있음을 암시한다. 스마트시티 연구현황에 대한 객관적 분석을 통해 스마트시티 개념의 발전 방향을 이해하고 향후 대응방안을 모색함으로써, 스마트시티 추진 및 연구에 정책적, 산업적, 학술적 근거자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to analyze the research trends on Smart City and to present implications to policy maker, industry professional, and researcher. Cities around globe have undergone the rapid progress in urbanization and the consequent dramatic increase in urban dwellings over the past few decades, and faced many urban problems in such areas as transportation, environment and housing. Cities around the globe are in a hurry to introduce Smart City to pursue a common goal of solving these urban problems and improving the quality of their lives. However, various conceptual approaches to smart city are causing uncertainty in setting policy goals and establishing direction for implementation. The study collected 11,527 papers titled "Smart City(cities)" from the Scopus DB and Springer DB, and then analyze research status, topic, trends based on abstracts and publication date(year) information using the LDA based Topic Modeling approaches. Research topics are classified into three categories(Services, Technologies, and User Perspective) and eight regarding topics. Out of eight topics, citizen-driven innovation is the most frequently referred. Additional topic network analysis reveals that data and privacy/security are the most prevailing topics affecting others. This study is expected to helps understand the trends of Smart City researches and predict the future researches.

주제어

표/그림 (13)

그림 (그림 1) Ramaprasad 외[5]의 스마트시티 개념 정의 (Figure 1) Conceptual Definition of Smart City by Ramaprasad et al.[5]
그림 (그림 2) 스마트시티 추진 프레임워크 (Figure 2) Smart City Initiatives Framework
표 (표 1) 과거와 현재의 스마트시티의 개념 차이[2] (Table 1) The difference between the past and the present in smart city[2]
그림 (그림 3) LDA의 그래프 모형[12] (Figure 3) Graphical Model Representation of LDA[12]
표 (표 2) 연도별 발행편수 (Table 2) Publications by Year
그림 (그림 4) 데이터 분석 프레임워크 (Figure 4) Data Analysis Framework
그림 (그림 5) 스마트시티 워드클라우드 (Figure 5) Word-cloud for Smart City
그림 (그림 6) 가장 빈번히 언급된 상위 20개 단어 (Figure 6) Top 20 Words Most Frequently Cited
그림 (그림 7) 주제별 발행편수 (Figure 7) Publications by Topics
표 (표 3) 토픽 모델링을 통해 도출된 스마트시티 연구주제 및 주제별 키워드 (Table 3) Smart City Research Topics and Keywords by Topics derived from Topic Modeling
그림 (그림 8) 스마트시티 연구 주제 네트워크 (Figure 8) Topic Network of Smart City Research
그림 (그림 9) 연도별 주제 변화 추이 (Figure 9) Trends in Topic Change by Year
그림 (그림 10) 시기에 따른 연구 비중 변화 (Figure 10) Changes in % of research over period

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이에 본 연구에서는 Scopus DB와 Springer DB에서 “Smart City” 키워드를 바탕으로 검색된 문헌의 제목과 초록을 수집하여 텍스트마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링 분석방법을 적용하여 스마트시티와 관련된 연구 주제를 유형화하였다. 또한 이들 주제의 시기별 변화 트렌드를 분석함으로써 전반적인 스마트시티에 대한 연구 동향을 파악하고자 한다. 이를 통해 학술적 관점에서는 스마트시티에 대한 향후 연구 방향 수립에 기여하며, 정책적·산업적 관점에서는 성공적인 스마트시티 전략 수립을 위한 방향성을 제시할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 스마트시티 연구 동향을 분석하기 위해 Scopus DB와 Springer DB를 통해 “Smart City(ies)” 를 관련 키워드에 포함하고 있는 논문들을 모집단으로 구축한 후 제목과 초록, 발행연도 등의 정보를 수집하여 스마트시티에 대한 그동안의 연구동향을 분석하고자 한다.

제안 방법

본 연구에서는 TF-IDF 값 0.1을 임계치로 설정하여 이보다 큰 가중치 값을 갖는 단어들을 LDA 분석에 활용하였으며[18, 19], 반복된 비지도학습 과정(unsupervised learning)을 통해 8개의 최적 주제군을 도출하였다.
LDA 분석을 통해 도출되는 결과는 주제별로 군집화되는 키워드들의 조합으로 나타나는데, 이러한 키워드들의 조합을 바탕으로 워드네트워크(Word-Network)분석을 수행하여 단어 조합 간 가중치를 분석하였으며, 상위 가중치 조합을 바탕으로 스마트시티 관련 연구를 5건 이상 수행한 2명의 전문가를 대상으로 심층인터뷰를 통해 각 주제별 키워드를 대표하는 주제에 대한 명명(Naming)을 수행하였다.
일련의 정제과정이 이루어진 텍스트 데이터는 LDA모형을 활용하여 토픽모델링 분석을 진행하였다. LDA를 통한 토픽의 유형화 및 토픽 간 네트워크 관계의 시각화는 NetMiner 4.2를 활용하여 진행하였으며, 비지도학습(unsupervised learning)과정을 수차례 반복하여 최종적으로 8개의 스마트시티 관련 주제군과 주제별 핵심키워드를 도출하였다.
토픽모델링을 통해 도출된 8개 주제에 대한 연구동향을 파악하기 위해 먼저 8개의 주제로 군집하는 주제별 세부 키워드간의 네트워크 관계를 구성하였다. 네트워크관계는 각 세부 키워드들 간의 문서 내 동시출현 빈도를 바탕으로 단어와 단어 간의 거리를 계산한 후, 이를 행렬화하여 단어와 단어 간의 관계에 대한 가중치를 부여하여 도출 하였다. 이를 통해 전반적으로 스마트시티와 관련된 8개 주제들의 상호 연관관계를 도식화 하였으며 그 결과는 그림 8과 같다.
다음으로 연구동향의 동적 변화를 파악하기 위해 그림9와 같이 8개 주제와 관련된 논문의 발행편수를 연도별로 분석하였다. 본격적으로 스마트시티와 관련된 연구논문이 급증하기 시작한 2011년부터의 동향을 살펴보면 Topic-2 : 시민중심혁신/지속가능성과 관련된 연구가 계속해서 가장 많은 부분을 차지하여왔으나, 최근에는 Topic-5 : 에너지/스마트그리드, Topic-3 : 빅데이터/알고리즘과 관련된 논문의 비중이 급증하는 것을 알 수 있다.
다음으로, NetMiner 4.2의 LDA 패키지를 통해 스마트시티와 관련된 총 8개의 연구주제를 도출하였다. 주제의 도출을 위해 활용한 기준은 TF-IDF 가중치를 활용하였으며 전체 단어노드의 평균 TF-IDF는 284.
전처리 과정은 우선 대문자를 소문자로 변경(Lowercase)하고 띄어쓰기 공백과 모든 구두점을 제거하여 연속하는 단어의 열로 분할하는 토큰화(Tokenize)작업을 수행하였다. 또한 문서에서 빈번하게 사용되는 전치사, 관사, 접속사, 특수 문자 등 분석에 불필요한 불용어(Stopwords)를 제거하고 동일 의미 단어를 하나의 단어로 변환하는 어간추출(Stemming) 작업을 수행하였다.
먼저 수집된 11,527개의 논문의 제목과 초록 컬럼을 병합한 후 Python 3.4를 통해 전처리 과정을 진행하였다. 전처리 과정은 우선 대문자를 소문자로 변경(Lowercase)하고 띄어쓰기 공백과 모든 구두점을 제거하여 연속하는 단어의 열로 분할하는 토큰화(Tokenize)작업을 수행하였다.
먼저, 분석에 활용된 전체 단어노드에 대한 빈도를 분석하여 스마트시티와 관련된 핵심 키워드를 도출하였다. 전처리 과정을 통해 정의된 총 874개의 단어노드 중 빈도수를 분석한 결과 스마트시티와 관련하여 연구자들이 가장 많이 언급한 키워드는 “service”로 나타났다.
본 연구에서는 스마트시티 분야의 연구동향을 파악하기 위해 해외 저널 DB(Scopus 및 Springer)에서 수집한 11,527개 문헌들의 제목과 초록을 LDA 기반의 토픽모델링방법을 적용하여 분석하였다.
이를 통해 총 8개의 스마트시티 연구 주제를 도출하였으며 이들 주제를 구성하는 세부 키워드를 분석하였다. 아울러 논문에서 수집한 발행연도 등의 정보를 통해 연구 동향의 동적 변화를 시기별로 분석하였다.
이를 통해 총 8개의 스마트시티 연구 주제를 도출하였으며 이들 주제를 구성하는 세부 키워드를 분석하였다. 아울러 논문에서 수집한 발행연도 등의 정보를 통해 연구 동향의 동적 변화를 시기별로 분석하였다.
이에 본 연구에서는 Scopus DB와 Springer DB에서 “Smart City” 키워드를 바탕으로 검색된 문헌의 제목과 초록을 수집하여 텍스트마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링 분석방법을 적용하여 스마트시티와 관련된 연구 주제를 유형화하였다.
일련의 정제과정이 이루어진 텍스트 데이터는 LDA모형을 활용하여 토픽모델링 분석을 진행하였다. LDA를 통한 토픽의 유형화 및 토픽 간 네트워크 관계의 시각화는 NetMiner 4.
4를 통해 전처리 과정을 진행하였다. 전처리 과정은 우선 대문자를 소문자로 변경(Lowercase)하고 띄어쓰기 공백과 모든 구두점을 제거하여 연속하는 단어의 열로 분할하는 토큰화(Tokenize)작업을 수행하였다. 또한 문서에서 빈번하게 사용되는 전치사, 관사, 접속사, 특수 문자 등 분석에 불필요한 불용어(Stopwords)를 제거하고 동일 의미 단어를 하나의 단어로 변환하는 어간추출(Stemming) 작업을 수행하였다.
토픽모델링을 통해 도출된 8개 주제에 대한 연구동향을 파악하기 위해 먼저 8개의 주제로 군집하는 주제별 세부 키워드간의 네트워크 관계를 구성하였다. 네트워크관계는 각 세부 키워드들 간의 문서 내 동시출현 빈도를 바탕으로 단어와 단어 간의 거리를 계산한 후, 이를 행렬화하여 단어와 단어 간의 관계에 대한 가중치를 부여하여 도출 하였다.

대상 데이터

아울러 본 연구는 스마트시티와 관련된 모든 주제를 파악하는 것보다 공통적으로 나타나는 핵심적인 연구의 흐름을 파악하는 것이 주된 목적이기에 최소 100개 이상의 논문에서 공통적으로 등장하는 키워드들만으로 분석단위를 한정하였다. 이러한 과정을 통해 애초 76,169개로 구성된 단어노드를 883개로 재구성하였다.
아울러 본 연구는 스마트시티와 관련된 모든 주제를 파악하는 것보다 공통적으로 나타나는 핵심적인 연구의 흐름을 파악하는 것이 주된 목적이기에 최소 100개 이상의 논문에서 공통적으로 등장하는 키워드들만으로 분석단위를 한정하였다. 이러한 과정을 통해 애초 76,169개로 구성된 단어노드를 883개로 재구성하였다.
Springer DB의 경우 2008년부터 현재(2019년 3월)시점까지 총 1,219편의 스마트시티 관련 논문이 수집되었으며, Scopus DB의 경우 2008년부터 현재(2019년 3월)까지 총 10,318건의 스마트시티 관련 논문이 수집되었다. 이중 중복된 논문 10건을 제외하고 총 11,527개의 논문을 분석에 활용하였다.

성능/효과

넷째, 스마트시티 연구를 2011년을 기준으로 전기, 후기로 구분할 경우 기술적 관점에서도 특히 사물인터넷 및 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구가 최근 들어 급증한 것으로 나타났다. 이는 2011년 이후 4G LTE의 상용화 등 무선통신시장을 중심으로 한 통신 기술의 비약적 발전과 함께 다양한 센서들이 도시전역에 확대되어 데이터를 수집하는 사물인터넷 환경이 성공적으로 정착한 결과를 반영한다고 할 수 있다.
다섯째, 토픽 모델링을 통해 도출된 8개 스마트시티 연구주제들의 상호 연관관계를 분석한 결과 Topic-4와 Topic-7의 중심성이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 효용적 측면에서는 데이터가 전반적인 스마트시티의 공통기반으로서 역할을 하며 다른 기술, 서비스, 정책과 관련된 모든 의사결정에서 핵심적인 역할을 하는 것으로 판단할 수 있으며, 반대로 비용적 측면에서는 위치정보와 같은 다양한 개인 정보가 수집되는 과정에서 프라이버시 침해 등의 문제가 공통적인 잠재적인 위협요인이 될 수 있음을 암시한다.
먼저, 연구과정에서 전처리를 위해 불용어 사전 등을 수기로 작성하여 어느 정도 높은 정제율을 확보하였으나, 반면 동의어 처리 결과는 상대적으로 완성도가 높지 않았다. 가령 IoT나 Internet of Things를 동의어로 처리하지 못하고 개별 분석 단위로 포함한 점은 향후 반드시 보완되어야 할 것으로 판단된다.
셋째, 스마트시티와 관련된 연구는 2000년부터 이루어지긴 했지만 사실상 2011년 이후 본격적으로 시작 된 것으로 판단할 수 있다. 아울러 2017년 이후 발행된 논문이 전체 연구의 약 82%를 상회하는 것으로 나타나 2000년대 초기부터 이루어졌던 스마트시티에 대한 학술적 담론들이 2017년을 기점으로 본격적으로 실무적 경험과 성공 사례를 만들어내며 관련 데이터를 양산, 스마트시티 연구의 본격적인 활성화를 촉진하였다고 판단할 수 있다.
셋째, 스마트시티와 관련된 연구는 2000년부터 이루어지긴 했지만 사실상 2011년 이후 본격적으로 시작 된 것으로 판단할 수 있다. 아울러 2017년 이후 발행된 논문이 전체 연구의 약 82%를 상회하는 것으로 나타나 2000년대 초기부터 이루어졌던 스마트시티에 대한 학술적 담론들이 2017년을 기점으로 본격적으로 실무적 경험과 성공 사례를 만들어내며 관련 데이터를 양산, 스마트시티 연구의 본격적인 활성화를 촉진하였다고 판단할 수 있다.
전처리 과정을 통해 정의된 총 874개의 단어노드 중 빈도수를 분석한 결과 스마트시티와 관련하여 연구자들이 가장 많이 언급한 키워드는 “service”로 나타났다.
2의 LDA 패키지를 통해 스마트시티와 관련된 총 8개의 연구주제를 도출하였다. 주제의 도출을 위해 활용한 기준은 TF-IDF 가중치를 활용하였으며 전체 단어노드의 평균 TF-IDF는 284.40으로 나타났다. 본 연구에서는 TF-IDF 값 0.
첫째, 스마트시티 관련 연구 주제는 스마트빌딩, 스마트그리드, 지능형 교통 체계 등 스마트기술의 서비스 및 애플리케이션 적용 분야와 (Topic-1, Topic-5, Topic-8), 빅데이터, 인공지능 알고리즘, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등 기술 분야(Topic-3, Topic-6), 그리고 시민중심 도시혁신체계, 프라이버시 및 사용자 보호, 의사결정 지원 등 시민·사용자 관점 (Topic-2, Topic-4, Topic-7)의 연구분야로 구분할 수 있다.

후속연구

먼저, 연구과정에서 전처리를 위해 불용어 사전 등을 수기로 작성하여 어느 정도 높은 정제율을 확보하였으나, 반면 동의어 처리 결과는 상대적으로 완성도가 높지 않았다. 가령 IoT나 Internet of Things를 동의어로 처리하지 못하고 개별 분석 단위로 포함한 점은 향후 반드시 보완되어야 할 것으로 판단된다. 두 번째로 본 연구에서는 연구 주제 및 키워드간 네트워크 관계를 기초적인 수준으로만 진행하여 대략적인 주제간 연결관계정도만을 파악하였지만, 향후 word2vec과 Semantic Network Analysis 등 텍스트마이닝 및 네트워크 분석 분야의 최근 기법을 적용하여 주제와 키워드 간 더욱 심도 있는 분석이 가능할 것으로 기대한다.
가령 IoT나 Internet of Things를 동의어로 처리하지 못하고 개별 분석 단위로 포함한 점은 향후 반드시 보완되어야 할 것으로 판단된다. 두 번째로 본 연구에서는 연구 주제 및 키워드간 네트워크 관계를 기초적인 수준으로만 진행하여 대략적인 주제간 연결관계정도만을 파악하였지만, 향후 word2vec과 Semantic Network Analysis 등 텍스트마이닝 및 네트워크 분석 분야의 최근 기법을 적용하여 주제와 키워드 간 더욱 심도 있는 분석이 가능할 것으로 기대한다. 마지막으로 제목, 초록, 발행연도 외에 논문에서 추가적으로 수집 가능한 다른 정보들(예 : 저자 정보, 국가정보, 저널특성 등)을 활용 시 스마트시티 연구의 국가별 관점 차이, 연구자간 상호 협력 관계 및 지식 전파 경로 등 연구 동향 분석에 대한 더욱 심도 있는 분석이 가능할 것으로 예측된다.
세 번째로, 스마트시티의 개념을 유형화하거나 구성요소를 정의하는 기존 연구의 대부분은 정성적 접근을 통한 연구가 이루어졌으나, 본 연구는 광범위한 비정형 연구데이터를 수집하여 텍스트마이닝 기법의 일종인 토픽 모델링 방법과 네트워크 분석을 통해 스마트시티와 관련된 연구동향을 파악하고 주제를 유형화 하였다는 점에서 스마트시티 관련 연구의 학문적 다양성을 증진하는데 기여한다고 할 수 있다. 또한 연구주제의 시기별 변화 분석 결과는 후속 연구자들이 스마트시티와 관련된 후속 연구주제 발굴 시 좋은 참고자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
두 번째로 본 연구에서는 연구 주제 및 키워드간 네트워크 관계를 기초적인 수준으로만 진행하여 대략적인 주제간 연결관계정도만을 파악하였지만, 향후 word2vec과 Semantic Network Analysis 등 텍스트마이닝 및 네트워크 분석 분야의 최근 기법을 적용하여 주제와 키워드 간 더욱 심도 있는 분석이 가능할 것으로 기대한다. 마지막으로 제목, 초록, 발행연도 외에 논문에서 추가적으로 수집 가능한 다른 정보들(예 : 저자 정보, 국가정보, 저널특성 등)을 활용 시 스마트시티 연구의 국가별 관점 차이, 연구자간 상호 협력 관계 및 지식 전파 경로 등 연구 동향 분석에 대한 더욱 심도 있는 분석이 가능할 것으로 예측된다.
세 번째로, 스마트시티의 개념을 유형화하거나 구성요소를 정의하는 기존 연구의 대부분은 정성적 접근을 통한 연구가 이루어졌으나, 본 연구는 광범위한 비정형 연구데이터를 수집하여 텍스트마이닝 기법의 일종인 토픽 모델링 방법과 네트워크 분석을 통해 스마트시티와 관련된 연구동향을 파악하고 주제를 유형화 하였다는 점에서 스마트시티 관련 연구의 학문적 다양성을 증진하는데 기여한다고 할 수 있다. 또한 연구주제의 시기별 변화 분석 결과는 후속 연구자들이 스마트시티와 관련된 후속 연구주제 발굴 시 좋은 참고자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
아울러 특히 이중에서도 가장 많은 가중치가 부여되는 시민과 관련된 수요와 공급을 활성화 할 수 있는 정책모델로서 시민참여플랫폼, 시민역량강화, 시민수요분석, 시민참여형 도시문제 해결 리빙랩 등을 활성화 하는 전략이 필요할 것으로 판단된다. 아울러 이러한 정책우선순위의 도출은 지금까지 수년간 축적된 실제 연구정보 데이터를 기반으로 하였다는 점에서 데이터 기반의 과학적 행정 구현의 좋은 사례로도 인용될 것으로 기대된다.
이는 2011년 이후 4G LTE의 상용화 등 무선통신시장을 중심으로 한 통신 기술의 비약적 발전과 함께 다양한 센서들이 도시전역에 확대되어 데이터를 수집하는 사물인터넷 환경이 성공적으로 정착한 결과를 반영한다고 할 수 있다. 아울러 이를 통해 최근 5G 기술의 상용화와 더불어 더욱 많은 새로운 연구 사례들이 새로이 양산 될 것으로 기대된다.
우선 스마트시티의 성공을 담보하기 위한 핵심요소로서 기술, 시민, 서비스 애플리케이션의 3요소가 중점이 된 전략 프레임워크를 도출할 수 있다. 아울러 특히 이중에서도 가장 많은 가중치가 부여되는 시민과 관련된 수요와 공급을 활성화 할 수 있는 정책모델로서 시민참여플랫폼, 시민역량강화, 시민수요분석, 시민참여형 도시문제 해결 리빙랩 등을 활성화 하는 전략이 필요할 것으로 판단된다. 아울러 이러한 정책우선순위의 도출은 지금까지 수년간 축적된 실제 연구정보 데이터를 기반으로 하였다는 점에서 데이터 기반의 과학적 행정 구현의 좋은 사례로도 인용될 것으로 기대된다.
이를 통해 학술적 관점에서는 스마트시티에 대한 향후 연구 방향 수립에 기여하며, 정책적·산업적 관점에서는 성공적인 스마트시티 전략 수립을 위한 방향성을 제시할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	토픽모델링은 무엇인가?	토픽모델링은 문서를 이루고 있는 키워드들을 바탕으로 문서에서 주제(Topic)을 도출하기 위해 사용되는 통계적 분석기법으로 주로 비정형 텍스트 분석에 많이 사용되고 있다. 토픽모델링은 확률적 기반으로 구성된 주제별 키워드 분포를 바탕으로 다시 주어진 문서에서 발견된 키워드 분포를 분석함으로써 해당 문서에 사용된 주제들을 추정한다.
	스마트시티의 성공을 담보하기 위한 핵심요소는 무엇인가?	본 연구의 결과가 제시하는 정책적·학술적 시사점은 다음과 같다. 우선 스마트시티의 성공을 담보하기 위한 핵심요소로서 기술, 시민, 서비스 애플리케이션의 3요소가 중점이 된 전략 프레임워크를 도출할 수 있다. 아울러특히 이중에서도 가장 많은 가중치가 부여되는 시민과 관련된 수요와 공급을 활성화 할 수 있는 정책 모델로서 시민참여플랫폼, 시민역량강화, 시민수요분석, 시민참여형 도시문제 해결 리빙랩 등을 활성화 하는 전략이 필요할 것으로 판단된다.
	UN Habitat 보고서에 도시 거주 인구의 증가를 어떻게 전망했는가?	UN Habitat 보고서에 따르면 현재 전 세계 인구의 약 54%(약 39 억 6천만 명)가 도시에 거주하고 있으며 이러한 수치는 2050년 약 70%를 상회할 것으로 전망되고 있다[1]. 도시화의 급속한 진전과 도시 거주 인구의 증가에 따라 교통, 환경, 주거 등과 관련한 각종 사회문제가 도시를 중심으로 확산 및 심화되고 있으며, 이에 따라 도시의 지속가능성을 확보하고 도시민의 삶을 질적으로 개선하는 방법으로서 스마트시티가 부상하고 있다[2].

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증