토픽 모델링과 인과추론을 이용한 수소에너지 연구 동향 분석
Analysis of Hydrogen Energy Research Trends Using Topic Modeling and Causal Inference
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초록
탄소중립을 위해 세계 주요국들은 수소경제로의 전환 및 활성화를 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 2004년부터 2023년까지 발표된 수소에너지 관련 학술논문 3,595건을의 데이터와 토픽 모델링(BERTopic) 기법, 대형 언어모델(Large Language Model, LLM) 및 PCMCI(Peter and Clark Momentary Conditional Independence) 방법론을 이용하여 수소에너지 연구의 동향을 분석하고 15개 연구 주제 간의 상호작용 및 인과관계를 도출하였다. 각 주제는 분기별 시계열 데이터로 구성되어 동적인 연구 관심도의 변화를 살펴볼 수 있다. 분석 결과, 각 토픽이 서로 긍정적(+) 또는 부정적(-) 영향을 주고 받으며 각 연구에 기여하고 있는 것이 확인되었다. 예를 들어, ‘신재생에너지를 이용한 수소 저장 및 활용 시스템 개발’ 토픽은 이전 시점의 ‘수소 엔진 성능 및 연소 특성 연구 동향’ 토픽으로부터 강한 긍정적(+) 영향을 받지만, ‘수소 흡착 및 저장 메커니즘 연구’ 등의 주제들로부터는 일부 부정적 영향을 받는 것으로 분석되었다. 이와 같이 토픽 간 인과적 상호작용을 파악함으로써 향후 연구 방향을 예측하고 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
Abstract
In pursuit of carbon neutrality, major countries worldwide have been undertaking significant initiatives to transition to and promote a hydrogen-based economy. This study investigates trends in hydrogen energy research using data from 3,595 academic papers published between 2004 and 2023. The analysis employs topic modeling(BERTopic), large language models(LLM), and the PCMCI(Peter and Clark Momentary Conditional Independence) methodology. Fifteen research topics were identified, with quarterly time series data used to trace evolving research priorities and analyze the dynamic interactions and causal relationships between topics. The results reveal that each topic exerts either positive(+) or negative(-) influences on others, thereby shaping various research areas. For example, the topic 'Development of hydrogen storage and utilization systems using renewable energy' is strongly influenced by the topic 'Research trends on hydrogen engine performance and combustion characteristics' from an earlier time point, while receiving negative influences from topics such as 'Research on hydrogen adsorption and storage mechanisms.' By identifying these causal interactions, this study aims to predict future research directions and derive critical policy implications.