텍스트 마이닝을 활용한 참여형 국가R&D 과제 경향 분석 = Trend of participatory research in national R&D programs using text mining techniques

국문 초록 (Abstract)

지난 20여 년 동안 국민이 체감할 수 있는 과학기술개발을 위해 참여형 연구개발사업의 숫자와 예산 규모가 증가하는 추세를 나타내고 있다. 그러나 국가R&D사업 가운데 국민이 참여한 사업의 연구 분야와 주제에 대한 경향에 대한분석은 부족하다. 이에 본 연구는 2002년부터 2022년까지 수행된 시민참여 국가연구개발사업을 대상으로 텍스트 마이닝을 활용하여 연구 동향을 분석하였다. 총 2,211개의 과제에서 제시된 4,612개의 키워드를 활용하여 LDA 토픽모델링 및 동시출현 네트워크 분석을 시행하였다. 토픽 모델링에서는 총 8개의 토픽이 도출되었으며, 해당 토픽들은인공지능, 사물인터넷(IoT) 등을 활용한 국민건강, 환경 등의 사회문제 해결과 관련되어 있다. 또한 제3차 및 4차 과학기술기본계획과 국가R&D과제의 참여적 국가연구개발사업의 동향 파악을 위해 시기별로 키워드 네트워크 분석의 차이점 등을 분석하였다. 키워드 네트워크 분석을 수행한 결과, 인공지능, 연구관리, 리빙랩 등의 키워드가 높은 연결 중심성 지수를 나타내었다. 텍스트 마이닝 기법을 통해 도출된 분석 결과를 바탕으로 본 연구는 국민참여형 국가R&D과제의 효과성 향상을 위한 정책적 제언을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The numbers and research amounts of participatory research programs enabling people recognize science and technology development have increased since the last two decades. However, there is a lack of studies dealing with the themes and topics of participatory research in national R&D projects. The present study analyzed research trend of participatory R&D projects conducted from 2002 to 2022 by using text mining techniques. Specifically, we performed LDA topic modeling and co-occurrence network analysis using 4,612 key words from 2,211 research projects. We illustrated 8 topics related with solving social problems such as public health and environment pollution utilizing artificial intelligence and internet of things. Furthermore, we conducted key word network analysis dividing the period into the Third and Fourth Science and technology Basic Acts. Though central key words of two network analysis were various to some extents, a number of key words including artificial intelligence, project managements and living labs show high connectivities. Based on the results, we suggested various policy implications that can increase the effectiveness of participatory research in national R&D projects.

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