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학술저널
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김준엽 (공주대학교) 김의정 (공주대학교) 강신천 (공주대학교) 김창석 (공주대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제26권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
51 - 67 (17page)

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본 논문에서는 최근에 정책적인 관심사로 떠오른 반도체 분야 인재 육성과 관련하여 제시되고 있는 다양한 정책의 핵심어를 분석하여 반도체 분야 인력 양성 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 데이터 수집은 반도체 인력 양성 정책과 관련된 포털사이트의 뉴스 기사 1,566개를 크롤링 하였으며, 수집 된 데이터를 기반으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링 기법을 활용해 데이터 분석을 수행하였다. 이를 통해 도출된 반도체 인력 양성 방안을 해당분야 전문가의 의견과 ChatGPT를 활용하여 유사도를 비교 분석한 결과, 14개의 항목 중 11개 정도가 유사하게 도출됨을 보였다. 향후 다양한 정책 현안에 대한 방안을 모색하고 분석하기 위해 토픽 모델링 기법인 LDA, 전문가 의견 분석, ChatGPT와 같은 AI 도구의 결과를 융합할 수 있음을 보였다.
#빅데이터 #데이터 분석 #반도체 인력 양성 #ChatGPT #파이썬 #Big data #Data analysis #Semiconductor manpower training #ChatGPT #Python

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 분석 방법
4. 분석 결과
5. 연구 결과
6. 결론 및 제언
참고문헌

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