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딥러닝을 이용한 기술클러스터의 미래 성장가능성 예측
| 작성자 | 관리자 | 카테고리 | 글로벌 보건산업 |
|---|---|---|---|
| 작성일 | 2019-12-10 | 조회수 | 2,945 |
| 원문 | KISTI | ||
| 출처 | http://mirian.kisti.re.kr/insight/insight.jsp?fbclid=IwAR1RNrNl7LQ1uueM6iAr3X97xdSH1kUCCIpkwMGDvu6CJM-JgQQMarl9ZC0 | ||
| 첨부파일 | |||
2019 DATA INSIGHT-11호.pdf(27.23MB)딥러닝을 이용한 기술클러스터의 미래 성장가능성 예측
< 목 차 >
1. 논문 데이터를 이용한 기술클러스터의 모니터링
2. 기술클러스터의 미래 성장가능성 예측에 대한 KISTI의 실험
3. 딥러닝을 이용한 미래 성장가능성의 예측
4. 2019 KISTI 미래유망기술 선정
5. KISTI Data Insight
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< 요 약 >
이용 가능한 지식의 규모가 급속히 확대되고, 다양한 분야 간 융합에 기반한 문제해결에 대한 요구가 높아지면서 과학기술의 전체 지형과 추세를 파악하는데 도움을 주는 '과학기술 지도'의 필요성은 더욱 증가하였다. 과학기술 연구활동의 산출물인 논문데이터를 기반으로 연구활동의 구성요소들과 요소 간의 관계를 추출하여 과학기술 활동이 수행되는 세부 영역을 확인하고, 각 영역의 상태를 각종 지표로 수치화하는 이른바 '과학계량학'의 작업에 대한 수요가 늘어난 것이다.
과학기술 지도는 '특정 시점'에서 과학기술의 '판세'를 파악하는데 도움을 주기도 하지만, 지도에 나타난 세부 영역들의 시계열적인 변동을 추적하고, 미래의 추세를 예측할 수 있는 토대도 제공한다. 지난 몇년간 KISTI에서는 과학기술의 세부 연구영역(specialty)을 도출하고, 해당 영역에 속한 '노드'들이 형성하는 구조(structure)와 구조의 변동과 관련된 정보들이 영역의 미래 성장 추세에 대한 전조 지표(precursor)역할을 할 가능성에 대하여 실험을 진행하였다.
