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문제 정의
- 메가트랜드 분석 단계에서는 관심 산업의 동향, 특징들을 분석하여 향후 기술수요와 시장 및 기술 트렌드를 분석한 뒤 국내외 관련 기업들의 경쟁상황 등을 망라적으로 분석함으로서 유망아이템 후보들을 도출하게 된다. 본 고에서는 미래 유망 아이템 발굴 단계에서 후보로 추출된 유망 아이템 리스트(또는 상위 핵심 키워드)에 대한 다각적인 분석을 위해 과학기술분야 링크드데이터의 활용가능성을 구체적인 사례를 들어 검토하였으며, 이를 활용하기 위한 절차와 분석플랫폼의 아키텍처를 제시하였다. 현재 오픈된 링크드데이터만으로는 유망 아이템 발굴과 분석을 위한 다양한 정보를 얻기에는 부족한 현실이지만, 향후 LOD가 다양한 분야로 확대되면 관련 연계정보를 종합적으로 활용하고 탐색할 수 있게 된다.
- 링크드데이터는 최근 화두가 되고 있는 빅데이터의 연계와 의미있는 정보 분석을 위한 차세대 웹의 기반 구조가 될 것이다. 본 고에서는 해외 과학기술분야의 링크드데이터로 발행된 CORDIS와 MeSH, DBPedia 등의 현황을 조사하고 미래 유망아이템 발굴을 위한 정보분석플랫폼에 활용 가능성을 검토해본다.
- 최근 데이터의 개방과 연결을 위주로 한 LOD(Linked Open Data)가 다양한 분야로 확대되고 있으며 의미적으로 연관된 데이터를 연결하여 활용하고 있다. 본 연구에서는 미래 유망아이템 발굴에 있어 참조가능한 링크드데이터(Linked data)의 구조를 살펴보고, 이를 활용하기 위한 분석 플랫폼을 제안하고자 한다. 유럽 국가의 R&D정보서비스인 CORDIS(Community Research and Development Information Service)와 의학 분야 Mesh, DBPedia 등의 링크드데이터 구조를 통해 이를 활용하기 위한 아키텍쳐와 접근 방법을 제시하고자 한다.
- 유럽 국가의 R&D정보서비스인 CORDIS(Community Research and Development Information Service)와 의학 분야 Mesh, DBPedia 등의 링크드데이터 구조를 통해 이를 활용하기 위한 아키텍쳐와 접근 방법을 제시하고자 한다.
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