초록 ▼

본 연구에서는 미래예측 시 전문가들의 정성적인 의견과 평가를 보조할 수 있는 정량적이고 객관적인 자료를 도출하기 위하여 인터넷과 네트워크기법 및 텍스트마이닝 기법을 활용한 방법을 제시하고자 하였다. 그리고 이러한 복합기법을 이용하여 건설분야를 대상으로 미래예측에 필요한 키워드를 도출하여 우선순위를 분석하였다. 특히, 건설분야의 분석대상은 ‘제3회 과학기술예측조사 수정·보완’(2008)에서 분석한 건설분야의 기술과 ‘과학기술 미래비전’(2010)을 대상으로 미래예측에 필요한 키워드들을 분석하였다. 또한, 2개의 모집단에서 분석되어진

본 연구에서는 미래예측 시 전문가들의 정성적인 의견과 평가를 보조할 수 있는 정량적이고 객관적인 자료를 도출하기 위하여 인터넷과 네트워크기법 및 텍스트마이닝 기법을 활용한 방법을 제시하고자 하였다. 그리고 이러한 복합기법을 이용하여 건설분야를 대상으로 미래예측에 필요한 키워드를 도출하여 우선순위를 분석하였다. 특히, 건설분야의 분석대상은 ‘제3회 과학기술예측조사 수정·보완’(2008)에서 분석한 건설분야의 기술과 ‘과학기술 미래비전’(2010)을 대상으로 미래예측에 필요한 키워드들을 분석하였다. 또한, 2개의 모집단에서 분석되어진 키워드들은 정부에서 2007년에 발표된 ‘건설교통 R&D 중장기계획(2008~2012)’(2007)과 비교하여 건설분야의 기술개발 방향을 살펴보았다.
정성적인 방법에 의해 작성된 제3회 과학기술예측조사(대조군)의 기술들과 정량적인 방법(텍스트마이닝)에 의한 과학기술 미래비전(실험군)의 기술들을 비교분석한 결과, 정량적인 방법(텍스트마이닝)에 의해 도출된 기술들은 전문가의 정성적인 방법에 의한 도출된 기술들과 별로 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구에서 사용된 텍스트마이닝 기법은 미래예측키워드를 도출하는 정량적인 방법으로 유용할 것으로 증명되었으며, 전문가들의 정성적인 자료를 보조하는 정량적인 자료분석 방법으로 유용할 것으로 기대된다. 또한, 텍스트마이닝 대상 자료의 수준과 종류에 따라 오히려 더 좋은 결과를 도출하는 하나의 방법으로 더 유용할 것으로 예상된다.

Abstract ▼

In this study, we present methods utilizing internet, network analysis, and text mining techniques in order to draw objectively quantified information that support experts’ qualitative opinions and evaluations in forecasting. Furthermore, by applying this fabricated procedure, we have derived keywor

In this study, we present methods utilizing internet, network analysis, and text mining techniques in order to draw objectively quantified information that support experts’ qualitative opinions and evaluations in forecasting. Furthermore, by applying this fabricated procedure, we have derived keywords to analyze priorities in architectural engineering. In particular, the target of this analysis is the architectural engineering technologies analyzed from “The 3rd Science and Technology Foresight” (2008) and the keywords drawn from “S&T Vision for the Future towards 2040” (2010) for forecasting. By comparing these two sets of analyzed keywords with the results from “Long-Mid Term Plan for R&D Activities of the Construction & Transportation (2008~2012)” (2007), we have investigated the research and development trends in the field of architectural engineering Not much difference between expert’s qualitative method and quantitative one such as text mining has been observed from the comparison study between the technologies derived from “The 3rd Science and Technology Foresight” qualitatively (control group) and the technologies from “S&T Vision for the Future towards 2040” quantitatively (experimental group). Therefore, as a useful quantitative tool for drawing keywords for forecasting, our text mining technique will support expert’s quantitative analysis. In addition, depending on the raw data level and type, the text mining technique will bring a better result in forecasting keywords derivation.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 9
• 목차 ... 10
• 표 목차 ... 11
• 그림목차 ... 12
• 제1장 서론 ... 13
• 제1절 연구의 필요성 및 목적 ... 13
• 제2절 연구의 범위 및 방법 ... 15
• 제2장 기존의 방법론에 대한 고찰 ... 18
• 제1절 개요 ... 18
• 제2절 정성적 방법 ... 19
• 제3절 정량적 방법 ... 20
• 제4절 새로운 동향 ... 22
• 제3장 새로운 미래 예측방법 개발 ... 26
• 제1절 복잡계(Complexity)의 개념 ... 26
• 제2절 네트워크 분석(Network Analysis) ... 37
• 제3절 네트워크 분석(Network Analysis) 방법 ... 43
• 제4절 검색엔진을 이용한 분석방법 ... 49
• 제5절 텍스트마이닝 ... 51
• 제6절 텍스트마이닝의 정보추출 방법 ... 54
• 제7절 텍스트마이닝을 이용한 트랜드 분석방법 ... 62
• 제8절 새로운 복합적 미래예측 방법 ... 69
• 제4장 건설분야에의 시범적 적용 ... 73
• 제1절 제3회 과학기술예측조사 ... 73
• 제2절 과학기술 미래비젼 ... 84
• 제3절 새로운 예측방법과의 비교 분석 ... 91
• 제5장 결론 및 시사점 ... 112
• <참고문헌> ... 116
• [별첨1] 텍스트마이닝 관련 소프트웨어 ... 120
• [별첨2] 중점과학기술 개요 ... 128