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      LDA와 Word2Vec을 이용한 실감영상기술 특허 분석 = Patent Analysis for Realistic Imaging Technology using LDA and Word2Vec

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      https://www.riss.kr/link?id=A108282307

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Purpose This paper aims to present technological implications in realistic image technologies, widely considered as one of the future growth engines. Technological development trends of three leading countries, including South Korea, the United Stat...

      Purpose This paper aims to present technological implications in realistic image technologies, widely considered as one of the future growth engines. Technological development trends of three leading countries, including South Korea, the United States, and China, were presented.
      Methods A patent analysis methodology using an LDA expansion model incorporating Word2Vec has been utilized. Based on realistic imaging technology patents from 2000 to 2021, the characteristics of technology trends in Korea, the United States, and China were compared and analyzed.
      Results Overall, core technologies of realistic imaging include synthesis, service infra, and rendering. In addition, distinct technological development patterns by country were identified. While display technology played a crucial role in Korea, service infrastructure and game technology were essential in the United States. National policy and application were identified as key factors in China.
      Conclusion This study showed the characteristics of technology development in realistic imaging of leading countries. The analysis results can be used as a guideline for R&D planning of realistic image technology.

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      참고문헌 (Reference) 논문관계도

      1 특허청, "현실보다 더 현실 같은 확장가상세계(메타버스) 시대 열린다!"

      2 김정규 ; 정철, "특허 정보를 활용한 한국과 미국의 관광 관련 기술 동향 분석-토픽 모델링을 중심으로-" 한국관광학회 43 (43): 249-267, 2019

      3 정병기, "토픽모델링을 활용한 증강현실기술의 특허경쟁정보분석" 2262-2267, 2015

      4 김상겸 ; 장성용, "토픽모델링을 이용한 국내 산업경영공학 연구동향 분석" 한국경영공학회 21 (21): 71-95, 2016

      5 김태경 ; 최회련 ; 이홍철, "토픽 모델링을 이용한 핀테크 기술 동향 분석" 한국산학기술학회 17 (17): 670-681, 2016

      6 김종우 ; 김홍일 ; 박민규 ; 금영정, "토픽 기반 RFM과 감성 분석을 통한 여행지 만족도 분석" 한국경영공학회 26 (26): 115-134, 2021

      7 이민철 ; 김혜진, "텍스트 마이닝 기법을 적용한 뉴스 데이터에서의사건 네트워크 구축" 한국지능정보시스템학회 24 (24): 183-203, 2018

      8 코트라, "중국 VR/AR 산업 현황 및 진출전략" 2021

      9 심영석 ; 김홍범, "온라인 리뷰 빅데이터 기반의 Word2Vec 기법을 활용한 관광지 개성과 여행객 평점 간 구조적 관계 분석" 한국관광학회 42 (42): 165-189, 2018

      10 소프트웨어정책연구소, "미국 VR·AR 기술정책의 진화"

      1 특허청, "현실보다 더 현실 같은 확장가상세계(메타버스) 시대 열린다!"

      2 김정규 ; 정철, "특허 정보를 활용한 한국과 미국의 관광 관련 기술 동향 분석-토픽 모델링을 중심으로-" 한국관광학회 43 (43): 249-267, 2019

      3 정병기, "토픽모델링을 활용한 증강현실기술의 특허경쟁정보분석" 2262-2267, 2015

      4 김상겸 ; 장성용, "토픽모델링을 이용한 국내 산업경영공학 연구동향 분석" 한국경영공학회 21 (21): 71-95, 2016

      5 김태경 ; 최회련 ; 이홍철, "토픽 모델링을 이용한 핀테크 기술 동향 분석" 한국산학기술학회 17 (17): 670-681, 2016

      6 김종우 ; 김홍일 ; 박민규 ; 금영정, "토픽 기반 RFM과 감성 분석을 통한 여행지 만족도 분석" 한국경영공학회 26 (26): 115-134, 2021

      7 이민철 ; 김혜진, "텍스트 마이닝 기법을 적용한 뉴스 데이터에서의사건 네트워크 구축" 한국지능정보시스템학회 24 (24): 183-203, 2018

      8 코트라, "중국 VR/AR 산업 현황 및 진출전략" 2021

      9 심영석 ; 김홍범, "온라인 리뷰 빅데이터 기반의 Word2Vec 기법을 활용한 관광지 개성과 여행객 평점 간 구조적 관계 분석" 한국관광학회 42 (42): 165-189, 2018

      10 소프트웨어정책연구소, "미국 VR·AR 기술정책의 진화"

      11 정보권 ; 이학연, "국내 산업공학 연구 주제 2001~2015" 대한산업공학회 42 (42): 421-431, 2016

      12 정보통신기획평가원, "가상융합기술(XR) 특허 동향" 2021

      13 윤상훈 ; 김근형, "Word2Vec를 이용한 토픽모델링의 확장 및 분석사례" 한국정보시스템학회 30 (30): 45-64, 2021

      14 정보통신기획평가원, "VR·AR·MR 관련 기술 및 정책 동향" 2019

      15 NGUYEN CAO TRUONG HAI ; 김경임 ; 박혁로, "SVD-LDA: A Combined Model for Text Classification" 한국정보처리학회 5 (5): 5-10, 2009

      16 Niu, L., "October. Topic2Vec: learning distributed representations of topics" IEEE 193-196, 2015

      17 Moody, C. E., "Mixing Dirichlet Topic Models and Word Embeddings to Make Lda2vec"

      18 Blei, D. M., "Latent Dirichlet Allocation" 3 : 993-1022, 2003

      19 이앞길 ; 최근호 ; 김건우, "LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용한 유사 특허문서 추천연구" 한국경영정보학회 22 (22): 17-31, 2020

      20 정보통신기술진흥센터, "ICT R&D 중장기 기술 로드맵 2022" 2016

      21 Mikolov, T., "Efficient estimation of word representations in vector space"

      22 Won-Joon Choi ; Euhee Kim, "A Large-scale Text Analysis with Word Embeddings and Topic Modeling" 인지과학연구소 20 (20): 147-188, 2019

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