[논문]미래 자동차 분야 국가연구개발사업의 주요 연구 토픽과 투자 동향 분석: LDA 토픽모델링을 중심으로

마형렬; 이철주

doi:10.9723/jksiis.2024.29.1.031

[국내논문] 미래 자동차 분야 국가연구개발사업의 주요 연구 토픽과 투자 동향 분석: LDA 토픽모델링을 중심으로
Exploring Key Topics and Trends of Government-sponsored R&D Projects in Future Automotive Fields: LDA Topic Modeling Approach

한국산업정보학회논문지 = Journal of Korea Society of Industrial Information Systems, v.29 no.1, 2024년, pp.31 - 48

마형렬 (산업통상자원 R&D전략기획단) , 이철주 (한국산업기술기획평가원)

초록
AI-Helper

글로벌 자동차 산업은 연결, 자율주행, 공유, 전동화 등의 주요 방향 아래 지속적으로 발전하고 있으며, 국내 자동차 산업 또한 기존의 전통적인 자동차 부품 제조로부터 미래 트렌드에 부합하는 전략적인 업의 전환을 꾀하고 있다. 본 연구에서는 2013년부터 2021년까지 산업통상자원부에서 지원한 미래 자동차 분야 연구개발 과제를 대상으로 토픽 모델링을 수행하였다. 해당 기간을 3개 기간으로 구분하여 주요 토픽의 변화를 분석하였다. 센서와 통신, 운전자 보조 기술, 배터리 및 전력 기술은 전 기간 동안 지속적인 주요 토픽으로 나타났으며, 고강도 경량 차체와 같은 주제는 1기에서만 관찰되었다. 한편, AI, 빅데이터, 수소 연료전지와 같은 주제는 2기와 3기에 점점 더 중요한 토픽으로 부상하였다. 또한, 토픽별 정부 투자액과 투자 증가율을 기준으로 각 기수별 집중 투자 분야를 분석하였다. 이러한 연구 결과는 향후 자동차 분야의 정책 수립 및 연구개발 전략 마련 시 기초 자료로 활용될 것으로 예상되며, 증거 기반의 정책 수립과 결정에 기여할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The domestic automotive industry must consider a strategic shift from traditional automotive component manufacturing to align with future trends such as connectivity, autonomous driving, sharing, and electrification. This research conducted topic modeling on R&D projects in the future automotive sector funded by the Ministry of Trade, Industry, and Energy from 2013 to 2021. We found that topics such as sensors, communication, driver assistance technology, and battery and power technology remained consistently prominent throughout the entire period. Conversely, topics like high-strength lightweight chassis were observed only in the first period, while topics like AI, big data, and hydrogen fuel cells gained increasing importance in the second and third periods. Furthermore, this research analyzed the areas of concentrated investment for each period based on topic-specific government investment amounts and investment growth rates.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1 Graphical model representation of LDA
그림 Fig. 2 The overall procedure of our analytical framework
그림 Fig. 3 Wordcloud on keywords in each period
표 Table 1 Keyword frequency analysis according to each period
그림 Fig. 4 Coherence score
표 Table 2 Topic modeling results in period 1 (2013-2015)
표 Table 3 Topic modeling results in period 2 (2016-2018)
표 Table 4 Topic modeling results in period 3 (2019-2021)
표 Table 5 Topic change over the entire periods
그림 Fig. 5 Matrix diagram for identifying promising topics in each periods
표 Table 6 Government funding amount and ratio of increase according to topics in each periods
그림 Fig. 6 Treemap chart for total government funding on each category over the three periods
표 Table 7 Government funding amount according to categories in each periods (unit: 100M won)

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