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.
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
목적: 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 대한환경공학회지 논문을 분석함으로써 현재까지 환경분야 연구동향을 살펴보고 앞으로의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다.
방법: 2000년부터 2019년까지 대한환경공학회지에 게재된 총 2,743개의 논문 자료를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석하였다. 분석 방법은 빈도분석, TF-IDF 기법을 통한 논문 군집 분류, 20년의 자료를 4개의 구간(2000년-2004년, 2005년-2009년, 2010년-2014년, 2015년-2019년)으로 구분하여 각 기간별 연구분야들의 특성을 분석한 시계열 분석, 동시 빈출 빈도가 높은 단어들의 관계를 분석하는 연관어 분석을 진행하였다.
결과 및 토의: 2000년-2019년 동안 게재된 논문에서 제시한 주제어를 바탕으로 출현 빈도가 높은 단어를 확인하였을 때, ‘흡착’, ‘중금속’, ‘활성탄’, ‘퇴적물’, ‘하수슬러지’ 순서로 분석되었고 이것은 그동안 수질분야에 중점적으로 연구가 집중되었음을 보여주는 결과이다. TF-IDF 분석 결과 총 5개의 군집(정수처리분야, 수질 모델링 분야, 중금속 흡착 분야, 생물학적 하수처리 분야, 환경 촉매 분야)으로 분류되었으며 이중에서 수질 모델링 분야와 생물학적 하수처리 분야 논문의 숫자가 가장 많았다. 시계열 분석 결과 ‘흡착’, ‘중금속’은 매년 많이 연구되어지는 분야였고, 최근 5년 사이에는 환경이슈를 반영하는 키워드인 ‘미세먼지’, ‘세슘’, ‘생태독성’ 등의 새로운 단어들이 확인되었다. 연관어 분석을 통해서는 흡착, 활성탄, 중금속과 연관된 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔음을 확인하였다.
결론: 텍스트 마이닝 기법으로 대한환경공학회지를 분석한 결과 많은 연구가 수질 분야에 집중되어 있는 것으로 확인되었고, 최근에는 대기, 독성, 방사능 분야로의 연구들도 진행되는 것으로 보인다. 추후에 더 정교하고 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석한다면 환경공학분야의 연구 방향제시에 큰 도움이 될 것이라 판단된다.
방법: 2000년부터 2019년까지 대한환경공학회지에 게재된 총 2,743개의 논문 자료를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석하였다. 분석 방법은 빈도분석, TF-IDF 기법을 통한 논문 군집 분류, 20년의 자료를 4개의 구간(2000년-2004년, 2005년-2009년, 2010년-2014년, 2015년-2019년)으로 구분하여 각 기간별 연구분야들의 특성을 분석한 시계열 분석, 동시 빈출 빈도가 높은 단어들의 관계를 분석하는 연관어 분석을 진행하였다.
결과 및 토의: 2000년-2019년 동안 게재된 논문에서 제시한 주제어를 바탕으로 출현 빈도가 높은 단어를 확인하였을 때, ‘흡착’, ‘중금속’, ‘활성탄’, ‘퇴적물’, ‘하수슬러지’ 순서로 분석되었고 이것은 그동안 수질분야에 중점적으로 연구가 집중되었음을 보여주는 결과이다. TF-IDF 분석 결과 총 5개의 군집(정수처리분야, 수질 모델링 분야, 중금속 흡착 분야, 생물학적 하수처리 분야, 환경 촉매 분야)으로 분류되었으며 이중에서 수질 모델링 분야와 생물학적 하수처리 분야 논문의 숫자가 가장 많았다. 시계열 분석 결과 ‘흡착’, ‘중금속’은 매년 많이 연구되어지는 분야였고, 최근 5년 사이에는 환경이슈를 반영하는 키워드인 ‘미세먼지’, ‘세슘’, ‘생태독성’ 등의 새로운 단어들이 확인되었다. 연관어 분석을 통해서는 흡착, 활성탄, 중금속과 연관된 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔음을 확인하였다.
결론: 텍스트 마이닝 기법으로 대한환경공학회지를 분석한 결과 많은 연구가 수질 분야에 집중되어 있는 것으로 확인되었고, 최근에는 대기, 독성, 방사능 분야로의 연구들도 진행되는 것으로 보인다. 추후에 더 정교하고 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석한다면 환경공학분야의 연구 방향제시에 큰 도움이 될 것이라 판단된다.
목차
1. 서론
2. 실험방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
S.-S. Baek, Y. Choi, J. Jeon, J. C. Pyo, J. Park, K. H. Cho, Replacing the internal standard to estimate micropollutants using deep and machine learning, Water Res., 188, 116535 (2021).
K. Yetilmezsoy, B. Ozkaya, M. Cakmakci, Artificial intelligence-based prediction models for environmental engineering, Neural Network World, 21(3), 193-218(2011).
S. H. Chen, A. J. Jakeman, J. P. Norton, Artificial intelligence techniques: an introduction to their use for modelling environmental systems, Math. Comput. Simul., 78(2-3), 379-400(2008).
H. Kim, J. Lee, Y. Kim, Development of state diagnosis algorithms using statistical method for online sensors in A2/O process, J. Korean Soc. Environ. Eng., 41(11), 627-636(2019).
J. Kim, N.-S. Park, S. Yun, S.-H. Chae, S. Yoon, Application of isolation forest technique for outlier detection in water quality data, J. Korean Soc. Environ. Eng., 40(12), 473-480(2018).
K. Yetilmezsoy, B. Ozkaya, M. Cakmakci, Artificial intelligence-based prediction models for environmental engineering, Neural Network World, 21(3), 193-218(2011).
S. H. Chen, A. J. Jakeman, J. P. Norton, Artificial intelligence techniques: an introduction to their use for modelling environmental systems, Math. Comput. Simul., 78(2-3), 379-400(2008).
H. Kim, J. Lee, Y. Kim, Development of state diagnosis algorithms using statistical method for online sensors in A2/O process, J. Korean Soc. Environ. Eng., 41(11), 627-636(2019).
J. Kim, N.-S. Park, S. Yun, S.-H. Chae, S. Yoon, Application of isolation forest technique for outlier detection in water quality data, J. Korean Soc. Environ. Eng., 40(12), 473-480(2018).
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
텍스트 마이닝 기법을 활용한 환경공학회지 논문 분석
대한환경공학회 학술발표논문집
2020 .11
-
효율적인 문서 구성을 위한 TF-IDF 알고리즘 기반 문서 제안 시스템의 설계
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2022 .07
-
고품질 의료 증거문헌 추출을 위한 TF-IDF 및 딥러닝 기반 텍스트 분류 및 처리 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
텍스트 마이닝 기법을 활용한 국내 디지털 및 에너지 전환 정책 동향 분석
대한환경공학회지
2022 .03
-
Impact of Word Embedding Methods on Performance of Sentiment Analysis with Machine Learning Techniques
한국컴퓨터정보학회논문지
2020 .08
-
TF-IDF와 CNN을 사용한 법률문서 분류 시스템에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2019 .01
-
텍스트마이닝 기법을 이용한 인공지능 분야의 연구동향 분석
한국지능정보시스템학회 학술대회논문집
2017 .11
-
텍스트 마이닝을 이용한 암반공학분야 SCI논문의 주제어 분석
터널과 지하공간
2015 .08
-
소형 코퍼스에 TF-IDF적용을 위한 GPT 활용 방안 연구
한국정보통신학회 종합학술대회 논문집
2024 .05
-
텍스트마이닝을 통한 제조시스템 분야의 연구동향 파악
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2015 .04
-
TF-IDF와 N-gram을 이용한 중국 언론 키워드 분석 시스템 개발
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
텍스트마이닝을 활용한 공간정보 분야의 국제연구동향 분석
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2019 .11
-
농식품 SNS 데이터 감성분석을 위한 TF-IDF 가중치 기반 분류자 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
“바이오 텍스트 마이닝” 특집을 내면서
정보과학회지
2015 .04
-
국내 건축 · 도시 계획분야 텍스트 마이닝 연구 동향 분석
대한건축학회 학술발표대회 논문집
2019 .04
-
설비 고장 관리 및 예방을 위한 텍스트 데이터 분석 사례 연구
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2024 .11
-
텍스트 마이닝 기법을 활용한 기술-산업 트렌드 연계 분석에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .06
-
텍스트마이닝을 활용한 진로 탐색행동의 국내 연구 동향 분석
한국산학기술학회 논문지
2024 .08
-
TF-IDF 기반 키워드 추출에서의 의미적 요소 반영을 위한 결합벡터 제안
한국정보기술학회논문지
2018 .02
-
소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 이용한 핫 토픽 예측 기법
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2017 .04
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
수치해석 및 수질모델링을 활용한 농공단지 폐수처리시설 방류수의 수계영향성 분석 및 적정 모델의 선정방안 제시
이인구
,
강순아
한국지반공학회논문집
2024
.10
SWMM 기반 SRTM-DEM을 활용한 강우-유출 모의 가능성 평가
김미래
,
강준석
한국환경과학회지
2024
.07
대학생의 MBTI 이용과 효과 : MBTI 신뢰, 자기 결정성 동기, 자기 인식, 대인 소통 및 주관적 안녕감 간의 관계를 중심으로
이미나
한국언론정보학보
2023
.12
EPA-NET을 활용한 상수 관망 수질 모델링
백상수
,
방기훈
,
권나현
외 4명
대한환경공학회 학술발표논문집
2022
.11
방사능오염수 처리, 환경공학기술의 기회와 도전
김석구
,
안재환
,
오혜철
대한환경공학회 학술발표논문집
2022
.11
최근 본 자료
댓글(0)
0