유승태 박경선 이윤서 황성진 김강석 2020-08 2765-2327 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37465 https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002625428 최근 4차 산업혁명이 본격적으로 도래한 후, 인공지능, 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 관련 새로운 기술들이 빠르게 성장하고 있다. 기업들은 이러한 추세에 따른신기술의 도입 및 개발을 추진하고 있고, 이와 더불어 사이버보안, 기술유출 등과같은 다양한 보안에 필요성을 느끼게 되었다. 이에 따라 산업보안에 관한 관심이높아지고 있고, 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 연구의 진행이 실제 필요한 방향으로 진행되고 있는지에 대한 연구가 부족하다. 그러므로 현재 산업보안의 연구 동향을 체계적으로 파악하는 시도가 필요하다. <br>따라서 본 연구는 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 적용하여 산업보안과 관련된 2015년 1월 1일부터 2019년 12 월 31일까지 최근 5년간의 국내 학술 논문과 보안 관련 기사 데이터를 수집하여 동향을 분석하였다. 또한 논문과 기사 데이터 간의 비교 분석을 통해 최신 트렌드와보완점을 반영하여 연구가 활발히 이루어지고 있는지 조사하였다. 본 연구의 결과가 현재 산업보안 동향을 분석하고 미래 트렌드를 예측할 수 있도록 정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대하는 바이다. Kor 한국산업보안연구학회 LDA 토픽 모델링을 이용한 국내 산업보안 동향 분석 Analysis of Domestic Industrial Security Trends using LDA Topic Modeling Article 103 2 79 한국산업보안연구 10 한국산업보안연구, Vol.10 No.2, pp.79-103 10.33388/kais.2020.10.2.079 Industrial Security LDA Topic Modeling Text Mining Data Analysis Trend Analysis 산업보안 LDA 토픽 모델링 텍스트 마이닝 데이터 분석 동향 분석 Article