논문 및 특허 데이터를 활용한 태양광 에너지 기술 동향 연구: LDA 알고리즘 중심으로

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dc.contributor.advisor이주연-
dc.contributor.author이종호-
dc.date.accessioned2018-11-08T08:10:47Z-
dc.date.available2018-11-08T08:10:47Z-
dc.date.issued2017-02-
dc.identifier.other24556-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/11234-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2017. 2-
dc.description.abstract화석에너지의 고갈이 예측되고 화석연료 사용으로 인한 환경오염에 대한 문제가 대두되기 시작하면서, 많은 전문가들은 청정에너지와 대체에너지 개발에 몰두하고 있다. 신재생에너지는 탄소배출권과 에너지절감 및 새로운 에너지원으로의 패러다임 변화를 위하여 많은 사업과 연구가 진행되고 있으며, 신재생에너지 발전 기술에서 우위를 차지하기 위한 세계 각국의 특허 출원과 연구가 이루어지고 있다. 향후 중요한 대체 에너지원 중 하나인 태양광 에너지는 많은 기관에서 연구와 개발을 주도적으로 시행하고 있으며, 이를 통하여 태양광 에너지 산업에서 기술의 발전 흐름을 인식하고 트렌드에 맞는 연구개발을 진행하는 것이 핵심 산업을 주도할 수 있는 방법이 될 것이다. 본 논문에서는 신재생에너지 분야 중 가장 많은 투자가 이루어지고 있는 태양광에너지 기술에 대하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 이용한 토픽모델링 방법을 제안하였다. 특허 데이터만을 이용하여 분석을 진행해온 기존의 연구들과 달리 논문과 특허를 동시에 분석하여 기술의 발전 흐름을 분석하였다.-
dc.description.tableofcontents제 1 장 서론 1 제 1 절 연구 배경 1 제 2 절 연구 내용 5 제 2 장 관련 연구 9 제 1 절 태양광 에너지에 대한 정의 9 제 2 절 특허 정보 분석 12 제 3 절 논문 정보 분석 13 제 4 절 키워드를 통한 트렌드 분석 16 제 3 장 연구방법론 21 제 1 절 데이터수집과 연구 절차 21 제 2 절 분석 방법 22 제 4 장 연구 결과 24 제 1 절 특허와 논문간의 상관관계 분석 24 제 2 절 키워드를 통한 트렌드 분석 28 제 3 절 태양광 에너지 기술 동향 분석 33 제 5 장 결론 38 참고문헌 40 영문요약(Abstract) 44-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title논문 및 특허 데이터를 활용한 태양광 에너지 기술 동향 연구: LDA 알고리즘 중심으로-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.department일반대학원 산업공학과-
dc.date.awarded2017. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId770348-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000024556-
dc.subject.keyword신재생에너지-
dc.subject.keyword태양광-
dc.subject.keywordLDA-
dc.subject.keyword토픽 모델링-
dc.subject.keyword트렌드 분석-
Appears in Collections:
Special Graduate Schools > Graduate School of Science and Technology > Department of Industrial Engineering > 3. Theses(Master)
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