$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

텍스트마이닝을 활용한 건설실무정보의 특성 분석 - 건설기술, 사례, 원가절감 등 정보를 중심으로 -
Analysis on the Characteristics of Construction Practice Information Using Text Mining: Focusing on Information Such as Construction Technology, Cases, and Cost Reduction 원문보기

한국문헌정보학회지 = Journal of the Korean Society for Library and Information Science, v.56 no.4, 2022년, pp.205 - 222  

정성윤 (한국건설기술연구원) ,  김진욱 (한국건설기술연구원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 전문지식을 갖지 않은 건설기술자와 건설사업 참여자가 건설 실무에서 중요도가 높은 단어와 단어 간의 상호 연관관계를 쉽게 이해할 수 있도록 정보서비스를 개선하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝과 네트워크 중심성을 이용하여 건설기술정보시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 기술정보, 사례정보 및 원가절감 등 건설실무정보에 대해 단어의 출현 빈도, 주제 모형화, 네트워크 중심성을 분석하였다. 이러한 분석을 통해 도로, 포장, 교량, 터널 등 도로공사와 관련한 설계, 시공, 사업관리, 시방·기준, 유지관리 등이 건설 실무에서 중요한 정보로 파악되었다. 또한, 연결 중심성과 고유벡터 중심성 측정을 통해 중요도가 높은 단어 간의 상관도를 분석하였다. 상관도 분석을 통해 기술정보를 확충한다면 보다 유용한 정보를 제공할 수 있다는 결과를 얻었다. 끝으로, 연구 결과가 갖는 제약과 이에 따른 추가적인 연구를 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to improve the information service so that construction engineers and construction project participants without specialized knowledge can easily understand the important words and the interrelationships between them in construction practice. To this end, using text mining and network...

주제어

표/그림 (16)

참고문헌 (14)

  1. Choe, Jong-Mook (2016). Investigating journal citation network with centrality measures in the public administration and policy field. Journal of Digital Convergence, 14(9), 301-308. http://dx.doi.org/10.14400/JDC.2016.14.9.301 

  2. Construction Technology Digital Library (2022. 09. 20). Available: http://www.codil.or.kr 

  3. Jeong, Geun-Ha (2010). A Study of Foresight Method Based on Textmining and Complexity Network Analysis. Korea Institute of Science and Technology Evaluation and Planning. 

  4. KDI Public Investment Management Center (2021). 2020 KDI Public Investment Management Center Annual Report. Korea Development Institute. 

  5. Kil, Ho-Hyun (2019). The study of Korean stopwords list for text mining. Urimalgeul The Korean Language and Literature, 78, 1-25. 

  6. Kim, Dong-Hoi, Lee, Won-Hyung, & Cho, Sung-Il (2018). Proposal of keyword extraction method based on morphological analysis and PageRank in Tweeter. Journal of Digital Contents Society, 19(1), 157-163. https://doi.org/10.9728/dcs.2018.19.1.157 

  7. Kim, Jae-Jun & Jeong, Cheol-Woo (2012). Analysis of trend in construction using textmining method. Journal of The Korean Digital Architecture.Interior Association, 12(2), 53-60. 

  8. Lee, Kang-Won & Lee, Jeong-Won (2017). Analysis of Seoul metropolitan subway network characteristics using network centrality measures. Journal of The Korean Society for Railway, 20(3), 413-422. https://doi.org/10.7782/JKSR.2017.20.3.413 

  9. Leem, Byung-Hak & Chun, Heui-Ju (2011). A study on the impact of social network at ports on throughput with a focus on port cooperation index. POSRI Business Economics Research, 11(3), 289-305. 

  10. National Information Society Agency (2015). Easy to know Linked Open Data. 

  11. Oh, Jun-Seok (2015). Identifying research opportunities in the convergence of transportation and ICT using text mining techniques. Transportation Research, 22(4), 93-110. http://dx.doi.org/10.34143/jtr.2015.22.4.93 

  12. Park, Jun-Yong (2021). Research topic analysis in civil engineering field using text mining. Seoul Technology Research, 11, 50-52. 

  13. Seo, Dae-Ho (2019). Catch it! Text Mining with Python. Seoul: Bjpublic. 

  14. Sung, Hyun-Gun, Park, In-Kwon, Ji, Kyu-Hyun, Kim, Jin-Yoo, Jang, Kyoung-Seok, Kim, Jun-Hyung, Ko, Jinsoo, & Jin, Chenghua (2019). The analysis on research trend of territorial and urban planning for Mack Joong Choi through text mining: focused on his academic papers. The Korea Spatial Planning Review, 103, 3-26. http://dx.doi.org/10.15793/kspr.2019.103..01 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로