개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이정훈
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수278
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
4차 산업 혁명으로 인해 촉발된 산업 전반의 Digital Transformation으로 인공지능 기반 서비스가 보편화되고, 이러한 서비스를 제공하기 위해 필요한 대규모의 연산량을 효율적으로 처리하기위한 인공지능 반도체에 대한 관심이 전세계적으로 늘어나고 있다. 한편, 정보통신기술의 발달로 텍스트 중심의 데이터가 급격하게 증가하면서, 이러한 문서에서 의미 있는 주제를 찾기 위한 텍스트마이닝 관련 연구가 지속되고 있다. 최근까지 LDA 가 가장 일반적으로 활용되는 토픽 모델링 방법론이었으나, 머신 러닝이 토픽모델링에 응용되기 시작하면서, 기존 방법의 단점을 보완하여 정확도를 높이려는 시도들이 이루어지고 있다. 대표적으로 2021년, BERT기반 임베딩 처리와 클래스 기반 TF-IDF등을 활용하여 일관된 토픽을 생성하는 BERTopic 기술이 제안되었는데, 기존 통계기반 토픽모델링 방법론들에 대비하여 높은 주제 일관성과 다양성을 보이는 것으로 확인되었다.
본 논문의 연구 목적은 인공지능 반도체와 관련된 기술 특허와 논문데이터를 객관적인 방법론으로 분석하여 기술 토픽을 제시하고, 이를 바탕으로 인공지능 반도체 산업의 다양한 연구 주체에 시사점을 제공하는 것이다. 이에, 본 연구에서는 기존 토픽 모델링 방법 대비 단점을 개선하여 2021년 제시된 BERTopic을 이용하여 토픽 모델링을 실행하여 인공지능 반도체 관련 연구의 토픽들을 탐색하고자 하였다.
인공지능 반도체 관련 선행연구 및 실무에서 적용되는 기준을 적용하여 인공지능 반도체를 분류해 낼 수 있는 핵심 키워드를 도출하고, 해당 키워드로 WIPSon(특허), Web of Science(논문)를 통해 특허와 논문에 대한 데이터를 추출하였다. 한국,미국,유럽의 특허 2,256건을 모델링하여 총 48개의 토픽이 생성되었고, 상위 10개의 토픽 별 주요 단어를 기반으로 토픽을 도출해내었다. 또한 Web of Science를 통해 검색된 총 1,112개의 논문에 대해 토픽 모델링을 수행하였고, 총 40개의 토픽이 생성되었다. 상위 10개의 토픽별 주요 단어를 기반으로 토픽을 도출해내었다.
본 연구는 그동안 연구되어 오지 않았으나 중요성이 커지고 있는, 인공지능 반도체 산업에 대해 새로운 토픽모델링 방법론을 적용하여 기술 및 연구 동향을 도출해내었다는 점에 있어 학문적 의의를 가진다. 나아가, 이를 통해 인공지능 반도체 산업에서 주로 연구되고 있는 기술적 토픽에 대해 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 가진다. 반면 인공지능 반도체 산업의 전체에 대해 거시적으로 접근하였다는 한계를 가지고 있으며, 인공지능 반도체 산업이 성숙해진 시점에 충분한 데이터를 바탕으로 구체적인 기술 별 토픽모델링을 수행한다면 실제 인공지능 반도체에 사용되는 기술 별 트렌드를 도출해 낼 수 있을 것이다.
본 논문의 연구 목적은 인공지능 반도체와 관련된 기술 특허와 논문데이터를 객관적인 방법론으로 분석하여 기술 토픽을 제시하고, 이를 바탕으로 인공지능 반도체 산업의 다양한 연구 주체에 시사점을 제공하는 것이다. 이에, 본 연구에서는 기존 토픽 모델링 방법 대비 단점을 개선하여 2021년 제시된 BERTopic을 이용하여 토픽 모델링을 실행하여 인공지능 반도체 관련 연구의 토픽들을 탐색하고자 하였다.
인공지능 반도체 관련 선행연구 및 실무에서 적용되는 기준을 적용하여 인공지능 반도체를 분류해 낼 수 있는 핵심 키워드를 도출하고, 해당 키워드로 WIPSon(특허), Web of Science(논문)를 통해 특허와 논문에 대한 데이터를 추출하였다. 한국,미국,유럽의 특허 2,256건을 모델링하여 총 48개의 토픽이 생성되었고, 상위 10개의 토픽 별 주요 단어를 기반으로 토픽을 도출해내었다. 또한 Web of Science를 통해 검색된 총 1,112개의 논문에 대해 토픽 모델링을 수행하였고, 총 40개의 토픽이 생성되었다. 상위 10개의 토픽별 주요 단어를 기반으로 토픽을 도출해내었다.
본 연구는 그동안 연구되어 오지 않았으나 중요성이 커지고 있는, 인공지능 반도체 산업에 대해 새로운 토픽모델링 방법론을 적용하여 기술 및 연구 동향을 도출해내었다는 점에 있어 학문적 의의를 가진다. 나아가, 이를 통해 인공지능 반도체 산업에서 주로 연구되고 있는 기술적 토픽에 대해 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 가진다. 반면 인공지능 반도체 산업의 전체에 대해 거시적으로 접근하였다는 한계를 가지고 있으며, 인공지능 반도체 산업이 성숙해진 시점에 충분한 데이터를 바탕으로 구체적인 기술 별 토픽모델링을 수행한다면 실제 인공지능 반도체에 사용되는 기술 별 트렌드를 도출해 낼 수 있을 것이다.
목차
그림 차례 ……………………………………………………………………………… iii표 차례 …………………………………………………………………………………… iv국문 요약 ………………………………………………………………………………… v제 1장 서론 ……………………………………………………………………………… 11.1. 연구의 배경 ……………………………………………………………………… 11.2. 연구의 목적 ……………………………………………………………………… 71.3. 연구의 방법 및 범위 …………………………………………………………… 8제 2장 이론적 배경 …………………………………………………………………… 82.1. 인공지능 반도체 개념 및 기술에 관한 선행연구 ………………………… 82.1.1. 인공지능 반도체 개념에 관한 선행연구 ………………………………82.1.2. 인공지능 반도체 기술 트렌드에 관한 선행연구 ………………………102.1.3. 인공지능 반도체 개념 및 기술에 관한 선행연구 결과 ……………122.2. 정량 데이터를 통해 기술 동향을 파악한 선행연구……………………… 142.2.1. 논문데이터를 통해 기술 동향을 파악한 선행연구…………………… 142.2.2. 특허를 통해 기술 동향을 파악한 선행연구…………………………… 152.2.3. 정량 데이터를 통해 기술 동향을 파악한 선행연구 결과 ………… 172.3. 텍스트 마이닝 관련 선행 연구 …………………………………………… 182.3.1. 텍스트 마이닝 관련 선행 연구 …………………………………………182.3.2. 토픽 모델링 방법론 관련 선행 연구 ……………………………………222.3.3. BERTopic ……………………………………………………………………26제 3장 연구문제 및 방법 ………………………………………………………………313.1. 연구 문제 …………………………………………………………………………313.2. 연구 방법 ……………………………………………………………………… 323.2.1. 연구 프레임 워크 ……………………………………………………… 323.2.2. 데이터 수집 ……………………………………………………………… 293.2.3. 토픽 모델링 수행 절차 ………………………………………………… 34제 4장 연구결과 …………………………………………………………………… 374.1. 인공지능 반도체 기술 토픽 ………………………………………………… 374.2. 인공지능 반도체 연구 토픽 ……………………………………………… 42제 5장 결론 …………………………………………………………………………… 495.1. 연구의 시사점 ………………………………………………………………… 495.2. 연구의 한계 및 제언 ………………………………………………………… 51참고문헌 ………………………………………………………………………………… 55부록 ……………………………………………………………………………………… 60영문 요약 ……………………………………………………………………………… 64
최근 본 자료
댓글(0)
0