랭체인을 활용한 국가 연구 개발 동향 분석과 연구 성과 분류: NTIS 관광 산업을 중심으로 - 김남현; 김세형; 강주영 (한국전자거래학회지, 2024)
현대인은 여행을 통해 심리적 행복감을 얻는 데 익숙해지고 있다. 따라서 다양한 여행 콘텐츠에 대한 수요가 늘어나고 있고, 이러한 수요에 대응하기 위해 관광 인프라 확충과 새로운 콘텐츠 개발이 이루어지고 있다. 그러나 코로나19로 인해 여행의 자유가 제한되고 관광 산업이 큰 타격을 받았다. 이에 따라, 관광 산업의 회복을 위한 노력과 코로나19의 영향에 대응하는 국가적 연구 개발의 변화가 필요하다는 전망이 나오고 있다. 이 연구는 ‘관광’, ‘여행’, ‘trip’, ‘travel’, ‘journey’ 등의 키워드로 NTIS에서 국가 연구 개발 보고서를 수집하고, 텍스트 임베딩 모델을 사용하여 유사도를 분석해 연구 개발 성과를 클러스터링했다. 각 클러스터의 내용은 생성형 AI를 통해 요약되었고, 이를 바탕으로 결과를 정리했다. 이 연구는 텍스트 임베딩 모델과 생성형 AI의 활용으로 연구자의 주관이 최소화되었으며, 관광 관련 국가 연구 개발의 최신 동향을 파악했다. 기존의 연구 개발 군집 체계와 비교해 본 연구의 클러스터링 결과는 연구 분류에 새로운 방법을 제시할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이 결과를 바탕으로 관광 산업과 서비스 개발 동향 및 인사이트를 발굴하고, 향후 연구 개발 계획에 활용할 수 있기를 기대한다.
Keywords: Tourism; Generative AI; Classification of Research Outcomes; LangChain; NTIS; 관광; 생성형 AI; 연구보고서 분류; 랭체인; NTIS