원문정보
Topic Modeling on Patent and Article Big Data Using BERTopic and Analyzing Technological Trends of AI Semiconductor Industry
초록
영어
The Fourth Industrial Revolution has spurred widespread adoption of AI-based services, driving global interest in AI semiconductors for efficient large-scale computation. Text mining research, historically using LDA, has evolved with machine learning integration, exemplified by the 2021 BERTopic technology. This study employs BERTopic to analyze AI semiconductor-related patents and research data, generating 48 topics from 2,256 patents and 40 topics from 1,112 publications. While providing valuable insights into technology trends, the study acknowledges limitations in taking a macro approach to the entire AI semiconductor industry. Future research may explore specific technologies for more nuanced insights as the industry matures.
목차
1. Introduction
1.1 연구의 배경
1.2 연구의 목적
1.3 연구의 방법 및 범위
2. 이론적 배경
2.1 인공지능 반도체의 개념 및 기술에 대한 선행연구
2.2 정량 데이터를 통해 기술 동량을 파악한 선행연구
2.3 텍스트 마이닝 관련 기존 연구
3. 연구문제 및 방법
3.1 연구문제
3.2 연구 방법
4. 연구결과
4.1 인공지능 반도체 기술 토픽
4.2 인공지능 반도체 연구 토픽
5. 결론
5.1 연구의 시사점
5.2 연구 한계 및 제언
References
<부록>