Analysis of Korean ICT Convergence Trend using Text Mining Methodology
Hyunhong Choi, Dongnyok Shim · Innovation studies · 2020
본 연구는 국내 ICT 유관기관에서 발간한 보고서·간행물 자료에 대하여 텍스트마이닝 분석을 적용하여, 최근 10년 동안의 ICT융합 이슈를 분석하였다. 지금까지 텍스트마이닝을 적용한 신기술 이슈분석은 주로 논문이나 특허를 활용하여 수행되었는데, 이러한 자료는 기술 개발로부터 자료가 산출되기까지 상당한 시간이 소요된다는 문제가 있다. 특허는 기술개발이 완료된 후 실용화/상용화 단계에서 출원·등록 하는 것이고, 학술지 역시 연구를 수행하고 논문을 작성한 후 심사를 거쳐 등재되는 것이기에 자료 산출까지 많은 시간이 소요된다. 따라서 이러한 자료를 이용한 분석은 특정 분야의 유망기술이슈 탐색과 같이 자료의 적시성이 요구되는 분석에서는 성능이 제한적일 수밖에 없다. 따라서, 본 연구는 국내외 ICT산업 전반에서 비정형자료를 수집하여 데이터베이스화한 ITFIND 포털 내에 존재하는 보고서 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)을 도출해내는 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) 타산업분야와의 ICT융·복합 가능성이 높게 점쳐지거나, 2) ICT분야 내 차세대 먹거리로 주목받는 분야들임을 알 수 있었다.