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저자정보
김일중 (KAIST) 한아람 (한양대학교) 채희수 (KAIST) 김하정 (KAIST) 유승화 (KAIST) 김준영 (중소벤처기업부) 신민수 (한양대학교) 김흥남 (KAIST)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제24권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
967 - 984 (18page)
DOI
10.35978/jktis.2021.10.24.5.967

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최근 스마트공장 질적 고도화의 일환으로 제조 생태계에 AI·빅데이터 기술적용에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 제조기술 트렌드 연구는 스마트공장 구축을 위한 자동화·로봇화에 집중되어 제조 AI·빅데이터 중심의 제조기술 트렌드 연구 및 활용은 미비한 실정이다. 본 연구는 제조업에 적용되는 AI·빅데이터 기술에 대한 최근 6년 동안의 주요 이슈 및 트렌드를 분석하여 제조기업의 AI·빅데이터 기술도입의 방향성을 제시하고자 한다. 분석결과의 적시성과 정확도를 증대하기 위해 특허, 논문, 뉴스, 박람회, 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP) 콘텐츠를 분석 데이터로 통합화하였다. 그리고 수집 데이터의 정제로 Python 3.6과 텍스트 마이닝 및 소셜네트워크분석은 KrKwic 2.0, UCINET 6.721을 활용하였다. 분석 결과, 시간의 흐름에 따라 제조 특화 AI, 딥러닝, 알고리즘 키워드의 연결중심성이 높아지는 것으로 나타났으며 이를 구현하기 위해 고성능 컴퓨팅 기술을 포함한 다수의 제조AI 기술군집이 형성되었다. 제조현장의 AI 적용목적에 따라 보다 다양하고 최적화된 제조 특화 AI 알고리즘 및 제조 빅데이터 융·복합기술의 중요도가 증가하고 있음을 관찰할 수 있었다.
#제조 인공지능 #제조 빅데이터 #텍스트 마이닝 #소셜네트워크분석 #제조기술 트렌트 #Manufacturing Artificial Intelligent #Manufacturing Big Data #Text Mining #Social Network Analysis #Manufacturing Technology Trends

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 모델과 분석
4. 분석 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (42)

참고문헌 신청
강동준·박근식 (2017), “세계 RTA 네트워크 분석을 통한 한국 FTA 전략에 관한 연구”, ｢통상정보연구」, 19(3): 3-23. google schola 권세인·양종곤 (2020), “중소 제조기업의 스마트공장 기술결정요인, 제조운영 및 성과간 구조적 관계에 관한 연구”, ｢한국산학기술학회｣, 21(11): 650-661. google schola 권정흠·이호 (2019), “스마트팩토리의 트렌드 및 인식 연구: 뉴스 네트워크 분석을 중심으로”, ｢한국지식정보기술학회｣, 14(6): 605-614. google schola 김기범·이정우 (2020), “스마트공장에 관한 체계적 문헌 분석: 국내 학술 경향 연구”, ｢디지털융복합연구｣, 18(11): 59-71. google schola 김원규·김진웅 (2015), “산업기술인력 부족의 영향 및 원인에 대한 연구: 우리나라 규모별 제조기업에 대한 실증 연구”, ｢산업혁신연구｣, 31(3): 151-181. google schola

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