텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 정지선 | - |
dc.contributor.author | 김동성 | - |
dc.contributor.author | 이홍주 | - |
dc.contributor.author | 김종우 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-02T11:54:33Z | - |
dc.date.available | 2021-08-02T11:54:33Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2019-03 | - |
dc.identifier.issn | 2288-4866 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/14320 | - |
dc.description.abstract | 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국지능정보시스템학회 | - |
dc.title | 텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 | - |
dc.title.alternative | A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김종우 | - |
dc.identifier.doi | 10.13088/jiis.2019.25.1.001 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 지능정보연구, v.25, no.1, pp.1 - 19 | - |
dc.relation.isPartOf | 지능정보연구 | - |
dc.citation.title | 지능정보연구 | - |
dc.citation.volume | 25 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 1 | - |
dc.citation.endPage | 19 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002454858 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Artificial Intelligence | - |
dc.subject.keywordAuthor | Technology Trends | - |
dc.subject.keywordAuthor | Open Source Software | - |
dc.subject.keywordAuthor | Github | - |
dc.subject.keywordAuthor | Text Mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | 인공지능 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기술 동향 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 오픈 소스 소프트웨어 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 깃허브 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 마이닝 | - |
dc.identifier.url | http://koreascience.or.kr/article/JAKO201913747259338.page | - |
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