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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제15권 제9호
발행연도
2017.1
수록면
231 - 239 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

논문 및 특허 데이터를 활용한 태양광 에너지 기술 동향 연구: LDA 알고리즘 중심으로
이종호 산업공학과 2017.01 학위논문
LDA알고리즘을 활용한태양광 에너지 기술 특허 및 논문 동향 연구
이종호 ,  이인수 ,  정경수 외 2명 디지털융복합연구 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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산업의 급격한 발전은 화석에너지의 고갈을 야기하였고, 이러한 이유로 화석연료를 대체하기 위한 에너지로 태양광에너지가 각광받기 시작하였다. 하지만 기술발전에 있어 전체적인 연구방향 및 향후 연구 방향에 대한 논의가 부족하였다. 이에 보다 효과적인 기술개발을 위해 특허 데이터와 논문 데이터를 활용하여 태양광 에너지의 기술 동향을 파악하고 논의를 진행하였다. 분석방법으로는 토픽 모델링과 텍스트 마이닝을 활용하여 1997년도부터 2015년까지의 데이터를 토대로 기술 동향과 연구의 방향성에 대하여 분석한다. LDA알고리즘을 통하여 토픽을 선정하고, 선정된 기술 범주에 포함된 키워드의 증가량을 살펴보고, 태양광 기술의 발전방향에 대하여 분석하였다. 태양광 발전 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행될 것으로 예상되며, 특히 고효율화 및 고성능화 기술에 대하여 집중적으로 연구가 이루어질 것으로 분석된다. 향후 연구로는 해외의 특허데이터와 다양한 논문데이터를 추가하여 연구를 진행할 수 있을 것이다.
#신재생에너지 #태양광 #토픽 모델링 #트렌드 분석 #LDA #Renewable Energy #PV #LDA #Topic Modeling #Trend analysis

목차

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Blei D. M. / 2003 / Latent Dirichlet Allocation / Journal google schola Blei D. M. / 2006 / Dynamic topic models / International Conference on Machine Learning : 113 ~ 120 google schola IHS Technology / 2015 / Top solar power industry trends for 2015 google schola Korea Energy Agency / 2016 / New Renewable Energy White Paper : 103 ~ 110 google schola Korea Energy Agency(Renewable Energy Center) / 2014 / 2014 Renewable energy Industrial statistics : 19 ~ 33 google schola

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