텍스트마이닝을 적용한 ICT융합 트렌드 분석
Analysis of Korean ICT Convergence Trend using Text Mining Methodology
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초록
본 연구는 국내 ICT 유관기관에서 발간한 보고서⋅간행물 자료에 대하여 텍스트마이닝분석을 적용하여, 최근 10년 동안의 ICT융합 이슈를 분석하였다. 지금까지 텍스트마이닝을적용한 신기술 이슈분석은 주로 논문이나 특허를 활용하여 수행되었는데, 이러한 자료는기술 개발로부터 자료가 산출되기까지 상당한 시간이 소요된다는 문제가 있다. 특허는 기술개발이 완료된 후 실용화/상용화 단계에서 출원⋅등록 하는 것이고, 학술지 역시 연구를수행하고 논문을 작성한 후 심사를 거쳐 등재되는 것이기에 자료 산출까지 많은 시간이소요된다. 따라서 이러한 자료를 이용한 분석은 특정 분야의 유망기술이슈 탐색과 같이 자료의 적시성이 요구되는 분석에서는 성능이 제한적일 수밖에 없다. 따라서, 본 연구는 국내외ICT산업 전반에서 비정형자료를 수집하여 데이터베이스화한 ITFIND 포털 내에 존재하는보고서 자료를 활용하여 텍스트 분석을 수행하고, 정책적 함의를 도출하였다. 구체적으로, ITFIND 내 ICT융합 카테고리의 보고서들을 분석하였다. 본 연구에서는 단어 빈도에 기반한 기초적인 분석과 토픽 모형을 활용하여 문서 내에 잠재되어 있는 맥락적 토픽(주제)을도출해내는 심층 텍스트 분석을 수행하였다. 분석 결과, ICT융합 관련하여 다양한 기술토픽이 식별되었으며, 시간의 흐름에 따른 기술 토픽의 상승/하락 패턴 역시 관찰할 수 있었다. 토픽모델링 분석에 따르면, 시간의 흐름에 따라 상승하는 기술토픽은 1) 타산업분야와의ICT융⋅복합 가능성이 높게 점쳐지거나, 2) ICT분야 내 차세대 먹거리로 주목받는 분야들임을 알 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze Korean ICT convergence trend with technical reports published by ICT related government agencies or institutes using text mining methodology, and provide relevant policy implications. Majority of existing research in textmining domain used academic research papers or patent specification in order to observe trend of technology innovation. Such approach has a critical limitation in a point that there is a time gap between sources and realization of emerging technology, which cannot be neglected. To overcome this limitation, this research targeted technical reports published by various ICT-related government research institutes such as ETRI, NIA as sources of text mining. The analysis was conducted by two steps. First, important words in ICT convergence domain were identified using TF-IDF analysis. Then, topic modeling was adopted to capture change of ICT convergence trend in time domain. As a result of analysis, we could find self-driving vehicles, renewable energy, medical devices are emerging issues whereas mobile service, digital broadcasting are unwatched recently.
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