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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 대량의 데이터로부터 학제 간 융합 기술을 발굴하는 일련의 과정을 제시하는 것을 목표로 한다. 바이오공학 기술(BT) 분야와 정보통신 기술(ICT) 분야 간의 융합 연구를 위해 (1) BT 분야의 기술용어 목록을 작성하여 대량의 학술논문 메타데이터를 수집한 후 (2) 패스파인더 네트워크 척도 알고리즘을 이용해 유망 기술의 지식 구조를 생성하고 (3) 토픽 모델링 기법을 사용하여 BT분야 중심의 내용 분석을 수행하였다. 다음 단계인 BT-ICT 융합 기술 아이템 도출을 위해, (4) BT-ICT 관련 정보를 얻기 위해 BT 기술용어 목록을 상위 개념으로 확장한 후 (5) OpenAPI 서비스를 이용하여 두 분야가 관련된 학술 정보의 메타데이터를 자동 수집하여 (6) BT-ICT 토픽 모델의 내용 분석을 실시하였다. 연구를 통해 첫째, 융합 기술의 발굴을 위해서는 기술 용어 목록의 작성이 중요한 지식 베이스가 된다는 점과 둘째, 대량의 수집 문헌을 분석하기 위해서는 데이터의 차원을 줄여 분석을 용이하게 해주는 텍스트 마이닝 기법이 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 데이터 처리 및 분석 과정이 학제 간 융합 연구의 가능성이 있는 기술 요소들을 발굴하는 데 효과적이었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The objectives of this study is to present a discovering process of interdisciplinary convergence technology using text mining of big data. For the convergence research of biotechnology(BT) and information communications technology (ICT), the following processes were performed. (1) Collecting sufficient meta data of research articles based on BT terminology list. (2) Generating intellectual structure of emerging technologies by using a Pathfinder network scaling algorithm. (3) Analyzing contents with topic modeling. Next three steps were also used to derive items of BT-ICT convergence technology. (4) Expanding BT terminology list into superior concepts of technology to obtain ICT-related information from BT. (5) Automatically collecting meta data of research articles of two fields by using OpenAPI service. (6) Analyzing contents of BT-ICT topic models. Our study proclaims the following findings. Firstly, terminology list can be an important knowledge base for discovering convergence technologies. Secondly, the analysis of a large quantity of literature requires text mining that facilitates the analysis by reducing the dimension of the data. The methodology we suggest here to process and analyze data is efficient to discover technologies with high possibility of interdisciplinary convergence.
초록
본 연구는 기초학문자료센터가 인문자산 원스톱(One-Stop) 포털 서비스 구축에 있어 효과적인 데이터연계 방향성 제안을 목적으로 하였다. 이를 위해 인문자산을 보유한 국내 기관에 대한 현황을 수집하고 분석하였으며, 대상 기관이 보유한 데이터 분석을 통해 연계 방향성을 제시하였다. 본 연구에서는 첫째, 인문자산의 주제에 대하여 기존 분류체계 검토를 기반으로 인문자산의 분류체계를 제안하였다. 둘째, 조사 대상기관이 보유하고 있는 데이터의 주제와 유형에 대한 구체적인 분석을 통해 인문자산으로 편입될 수 있는 잠재적 데이터의 범주를 설정하였다. 셋째, 인문자산 원스톱 포털 서비스를 제공하고 있는 유사사례 기관의 플랫폼을 분석하였으며, 유사성을 중심으로 원스톱 시스템 구축 시, 적용 가능한 메타필드를 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to propose an effective direction of data linkage for building the humanities assets one-stop portal service. For this purpose, We collected and analyzed the actual status of the domestic institution with humanities assets, and presented the linkage direction through analysis of the data held by the target organization. The results of this study are as follows: First, we proposed a classification system of humanities assets based on the reviewing the existing classification system on the subject of humanities assets. Second, we set up the categories of potential data that can be incorporated into humanities assets through a detailed analysis of the subject and type of data held by the subject institutions. Third, we analyzed the platforms of similar case organizations providing one-stop portal services for humanities assets and proposed the applicable meta fields when constructing one-stop system based on similarity.