사물인터넷을 통한 에너지 신산업 발전방향 연구  텍스트마이닝을 이용한 미래 신호 탐색
약신호는 미래 트렌드로 발전할 수 있는 신호로서 강신호로 전환될 여지가 있다. 그러나 모든 약신호가 강신호로 전환되는 것은 아닐 것이다. 과연 어떤 약신호가 강신호로 발전할 가능성이 높은지에 대해서는 본 연구에서 심도 있게 다루지 못한 상황이다. 강신호로 전환될 가능성이 높은 약신호를 발견하는 문제는 약신호가 강신호로 전환되는 적정 시기를 도출하는 문제와도 연결되어 있다. 과연 어느 정도 시점이 지나야 약신호가 강신호로 전환될 것인지에 대한 대답도 함께 필요하다. 그러나 이러한 문제에 대한 최적의 해답은 분석 주제별로 다를 수 있으며, 심지어 미래의 불확실성이 지나치게 높아 통계적 검증이 어려운 문제가 될 수도 있다. 다만 이 문제의 답을 찾기 위해 도전해볼 필요가 있는 연구는 DoV와 DoD의 증감 패턴을 보다 상세하게 적용해보는 것이다. 본 연구에서는 연도별로 시기를 구분하여 텍스트 데이터를 분석하였는데, KEM에서는 DoV의 기하평균과 평균단어빈도를 갖고 맵을 구성하였으며, KIM에 서는 DoD의 기하평균과 평균문서빈도로 맵을 만들었다. DoV와 DoD의 기하평균을 구하는 과정에서 분석대상 기간 중 초기 시점과 가장 최근의 시점만이 실질적으로 고려되었다. 
맵을 DoV의 기하평균과 평균단어빈도를 갖고 조직한 건 뭐니