• 제목/요약/키워드: Hot Topics

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머신러닝 및 딥러닝 연구동향 분석: 토픽모델링을 중심으로 (Research Trends Analysis of Machine Learning and Deep Learning: Focused on the Topic Modeling)

  • 김창식;김남규;곽기영
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.19-28
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    • 2019
  • The purpose of this study is to examine the trends on machine learning and deep learning research in the published journals from the Web of Science Database. To achieve the study purpose, we used the abstracts of 20,664 articles published between 1990 and 2017, which include the word 'machine learning', 'deep learning', and 'artificial neural network' in their titles. Twenty major research topics were identified from topic modeling analysis and they were inclusive of classification accuracy, machine learning, optimization problem, time series model, temperature flow, engine variable, neuron layer, spectrum sample, image feature, strength property, extreme machine learning, control system, energy power, cancer patient, descriptor compound, fault diagnosis, soil map, concentration removal, protein gene, and job problem. The analysis of the time-series linear regression showed that all identified topics in machine learning research were 'hot' ones.

Hot Keyword Extraction of Sci-tech Periodicals Based on the Improved BERT Model

  • Liu, Bing;Lv, Zhijun;Zhu, Nan;Chang, Dongyu;Lu, Mengxin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권6호
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    • pp.1800-1817
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    • 2022
  • With the development of the economy and the improvement of living standards, the hot issues in the subject area have become the main research direction, and the mining of the hot issues in the subject currently has problems such as a large amount of data and a complex algorithm structure. Therefore, in response to this problem, this study proposes a method for extracting hot keywords in scientific journals based on the improved BERT model.It can also provide reference for researchers,and the research method improves the overall similarity measure of the ensemble,introducing compound keyword word density, combining word segmentation, word sense set distance, and density clustering to construct an improved BERT framework, establish a composite keyword heat analysis model based on I-BERT framework.Taking the 14420 articles published in 21 kinds of social science management periodicals collected by CNKI(China National Knowledge Infrastructure) in 2017-2019 as the experimental data, the superiority of the proposed method is verified by the data of word spacing, class spacing, extraction accuracy and recall of hot keywords. In the experimental process of this research, it can be found that the method proposed in this paper has a higher accuracy than other methods in extracting hot keywords, which can ensure the timeliness and accuracy of scientific journals in capturing hot topics in the discipline, and finally pass Use information technology to master popular key words.

대학ERP시스템을 위한 IT거버넌스 도입전략 (Strategic Approaches of IT Governance for University ERP System)

  • 권호열
    • 산업기술연구
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    • 제28권A호
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    • pp.191-194
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    • 2008
  • IT governance becomes one of hot issues in corporate information system including university ERP. IT governance provides IT value and mitigates IT-related risks such that the organization takes new business chances and grows in the future. In this study, we briefly introduced IT governance and university ERP in the viewpoint of alignment to the business goal of the organization. And then, we proposed an strategic approach of IT governance for university ERP system with new performance evaluation items from IT-BSC. Finally, we pointed out some related research topics as further studies.

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Composition of real-time robot workcell using token-bus

  • Kim, Dong-Jun;Kim, Kab-Il
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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    • pp.251-256
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    • 1994
  • Integration of intelligent robot workcell is now a hot issue in CIM and robotics area. This piper dealt with relatively low-level essential topics, i.e., multi-robot coordination and real-time communication for the integration of intelligent robot workcell. For the coordination of multi-robot system, the tightly-coupled coordination is proposed using the various sensors. In order to handle the numerous communication data, time-critical communication network (Field-bus) is introduced and investigated. Finally, intelligent robot workcell is suggested using the Mini-MAP and Field-bus.

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When Ontology meets e-Catalog.

  • Lee, Hyun-Ja;Shim, Jun-Ho
    • 한국전자거래학회:학술대회논문집
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    • 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
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    • pp.287-293
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    • 2004
  • ■ Sounds the title intriguing to you, but suspicious about the content of our talk ? · Title : When Ontology meets e-Catalog. ·Hot subjects : ·Terms (or topics) such as ontology, Sermantic Web. and e-Catalogs have been on many people's lips recently. ·However, we claim that the outcomes or contents of the majority of talks or workshops have touched the surface of the subjects. For examples. -Good for having Ontology... -Go for Semantic Web... -Probably Semantic Web being feasible for e-Commerce....(omitted)

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Topics on Power Photonics for High-Power Solid-state Laser

  • Nakatsuka, Masahiro
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 2003년도 하계학술발표회
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    • pp.6-7
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    • 2003
  • The inertial fusion research at ILE, Osaka moves to the fast ignition scheme with using PW laser system to achieve hot core plasma of keV-temperature by heating additionally the dense plasma imploded by the multi-beam Gekko laser system. The solid-state lasers have been developed of the peak-power from TW to PW region with the chirped pulse amplification (CPA) and optical parametric amplification (OPA) technology. (omitted)

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텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석: 소셜네트워크서비스를 중심으로 (Research Trends Investigation Using Text Mining Techniques: Focusing on Social Network Services)

  • 윤혜진;김창식;곽기영
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.513-519
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 소셜네트워크서비스 주제에 관한 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 웹오브사이언스 데이터베이스에서 제목에 'Social Network Service(SNS)'를 포함하는 1994년부터 2016년까지 출판된 논문 초록 308편을 분석 하였다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 기법 중에서 최근 많이 적용되는 토픽모델링기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과 20개의 토픽(신뢰, 지지, 만족 모델, 조직 지배구조, 모바일 시스템, 인터넷 마케팅, 대학생 효과, 의견 확산, 고객, 정보보호, 건강관리, 웹 협업, 방법, 학습 효과, 지식, 개인 이론, 아동 지지, 알고리즘, 미디어 참여, 문맥 시스템)이 도출되었다. 또한 시계열회귀분석 결과 모든 토픽은 상승 추세로 나타났다.

토픽모델링을 활용한 국내 수학과 교육과정 연구 동향 분석 : 1997년부터 2019년까지 게재된 국내 수학교육 학술지 논문을 중심으로 (An analysis of domestic research trends of mathematics curriculum research through topic modeling: Focused on domestic journals published from 1997 to 2019)

  • 손태권;이광호
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제59권3호
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    • pp.201-216
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    • 2020
  • 본 연구는 1997년부터 2019년까지 KCI 등재지에 게재된 493편의 국내 수학과 교육과정 논문을 LDA 토픽 모델링을 사용하여 연구 동향을 분석하였다. 그 결과, 국내 수학과 교육과정 연구는 8개의 토픽으로 분류할 수 있었으며 그 중 '교육과정 이행과 평가'의 비중이 가장 낮았다. 또한 교육과정 적용 시기에 따라 토픽들은 다르게 출현했으며 수학과 교육과정에서 강조하는 중점 방향과 부합하는 경향성을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 수학과 교육과정의 발전을 위한 시사점들을 도출하였다.

트위터 데이터 수집을 위한 동적 시드 선택 (Dynamic Seed Selection for Twitter Data Collection)

  • 이현철;변창현;김양곤;이상호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제41권4호
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    • pp.217-225
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    • 2014
  • 트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성)으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다.

토픽모델링을 이용한 국내 미세먼지 연구 분류 및 연구동향 분석 (A Study on the Research Topics and Trends in South Korea: Focusing on Particulate Matter)

  • 박혜민;김태용;권대웅;허준용;이주연;양민준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.873-885
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    • 2022
  • 전 세계적으로 미세먼지(particulate matter, PM)와 사망률 및 유병률 증가의 관련성이 보고되면서 다양한 연구가 수행되었으며, 우리나라에서는 1990년대 후반을 기점으로 PM에 대한 중요성을 인식하고, PM에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 '미세먼지' 관련 연구들의 주제를 분류하고, 각 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 Research Information Sharing Service (RISS)에 게재된 미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 Latent Dirichlet Allocate (LDA) 분석을 수행하였다. 연구 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 미세먼지 관련 연구주제는 '미세먼지 저감(Topic 1)', '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 특성(Topic 3)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)', '바이오(Topic 6)', '교통수단(Topic 7)', '황사(Topic 8)', '실내 미세먼지 오염(Topic 9)', '인체 위해성(Topic 10)'의 주제로 분류할 수 있었다. 특히, '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)'. '바이오(Topic 6)' 관련 연구주제들이 시간에 따라 전체 논문에 대한 비율이 증가하는 추세를 보여 성행하는 것을 확인하였다(linear slope>0). 본 연구의 결과는 미세먼지 관련 다양한 분야의 연구자들에게 새로운 문헌 고찰의 방법론을 제시하고, 미세먼지 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.