전세계 R&D 투자데이터로 논문을 쓰다!

선진국 정부는 미래에 어떤 기술에 투자하고 있을까? 우리나라는 미래 먹거리를 위해 어디에 투자를 해야 할까? 그 답을 찾기 위해서는 미국, 유럽, 일본, 중국 등 선진국과 경쟁국의 행동 데이터를 분석해야 합니다.

글로벌 R&D 투자 빅데이터는 논문과 신문 등 일반적인 데이터와는 질적인 차이가 있습니다. 바로 실제 국가의 기술 투자를 보여주는 데이터이므로 현실적이고 미래지향적인 R&D의 방향을 분석하고 예측하며, 시사점을 도출할 수 있습니다.

300만 글로벌 R&D 투자 데이터셋

글로벌 R&D 투자 데이터셋은 각국가의 모든 R&D 투자 연구물에 대한 프로젝트명, 요약, 시작일자, 종료 일자, 연구비, 수행기관 정보 등의 상세 필드가 구축되어 있습니다. 연구요약 텍스트를 중심으로 국가별, 연도 및 시기별, 특정 조건별 다양한 분석을 시도할 수 있습니다.

Text Mining & Clustering & Deep Learning 연구 활용

연구논문으로는 텍스트마이닝(Text Mining), 기술 클러스터링(Clustering), 미래예측 딥러닝( Deep Learning) 등의 방법론을 활용하여 좋은 결과물을 내올 수 있습니다. 어떤 방법을 사용하든 그 인사이트와 가치는 분명 차별화된 확실한 결과를 가져올 것입니다.

Word Embedding과 TopicModeling의 활용

또한 Word Embedding의 깊이에 따라 결과물은 더욱 상세할 수 있습니다. TopicModeling 등을 활용하면 주제에 대한 다양한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

토픽모델링(TopicModeling)의 활용 사례

가장 쉽게 접근할 수 있는 방법은 토픽모델링(TopicModeling)입니다. 해당 기술에 대한 하위 구성과 주제를 파악함으로써 현재 혹은 미래에 대한 주요 국가의 기술 투자를 발견하고 대응 방안을 연구물에 시사점으로 제시할 수 있을 것입니다.

먼저 시작하십시오. 가장 먼저 좋은 데이터를 발견하고 논문으로 발표된다면 해당 분야의 선두적 위치를 점하게 될 것입니다. 자세한 사항이 궁금하다면 언제든 연락주시기 바랍니다.