텍스트마이닝 방법을 통한 국내 교통·ICT 융합 분야 연구기회 발견
Identifying Research Opportunities in the Convergence of Transportation and ICT Using Text Mining Techniques
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초록
본 연구에서는 두 가지 텍스트마이닝 기법을 활용하여 교통 및 ICT 분야의 교통 관련 연구 동향을 정량적으로 분석하고, 교통 분야의 IoT 활성화를 위한 필요 연구영역을 검토하였다. 동시출현단어 기반 분석결과는 교통 분야가 도로교통 이외 운송수단과 관련된 정보서비스에 대한 연구와 다양한 분석 모형들을 ICT와 접목시켜 정보기술 기반 교통 서비스들에 대한 데이터 분석 연구들을 주도적으로 수행할 필요가 있다는 것을 암시하였다. 상관관계 분석결과는 두 분야가 각각 크게 세 가지의 연구 영역으로 나뉜다는 것을 보여주었다. 또한 토픽 모델링 분석결과는 두 분야가 융합하여 다양한 교통수단 및 공공교통에 대한 운영 및 안전 연구들을 수행할 필요가 있다는 것을 나타내었다. 시간에 따른 토픽 변화 분석 결과는 ICT 분야에서는 텔레매틱스가 꾸준한 관심 연구 토픽으로 다뤄지고 있으며, 2009년 이후에 다양한 종류의 교통 관련 토픽들이 다뤄지고 있다는 것을 보여주었다. 또한 ICT 분야의 교통영역에 대한 관심 증가에 따라 교통 분야가 주도적으로 전문성을 갖춘 연구들을 ICT 분야에 제시할 경우 교통·ICT 융합과 관련된 다양한 연구들이 활성화 될 수 있을 것으로 기대된다는 것을 암시한다. 본 연구는 국내의 교통 및 ICT 분야의 교통 관련 연구 동향을 정량적으로 분석하고, 두 분야의 융합연구를 위한 각 분야의 필요 연구들을 제시하였다는 것에 시사점이 있다.
Abstract
This research aims to quantitatively analyze research trends in the transportation field and research associated with transportation in the ICT field by two text mining techniques. It suggests the necessary research areas in order to revitalize IoT in the transportation field as well. The co-occurrence analysis results showed that the transportation field should lead the research on information services related to various transportation systems. The results also implied that the data-driven research for ICT based transportation services should be conducted by applying analysis methods using in the transportation field. The correlation analysis results showed each research field consists of three research areas. The topic modeling analysis results suggests that two research fields should cooperate in order to conduct research on the operation and safety of various transportation modes. Additionally, the transportation field should direct professional research according to the increase of interest in ICT, which plays a role in the revitalization of research on the convergence of transportation and ICT. This research suggests for the convergence of two fields by quantitative analyses for research trends.
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