사물인터넷을 통한 에너지 신산업 발전방향 연구  텍스트마이닝을 이용한 미래 신호 탐색
텍스트마이닝을 통해 얻은 결과인 키워드들을 의미 있게 해석하기 위해서는 미리 중요 키워드들이 도출될 수 있는 환경을 마련해줘야 한다. 가장 기초적인 작업은 언어별 불용어(stop word)를 제거하는 일이다. 불용어란 관사, 전치사, 조사, 접속사 등 키워드로 검색할 필요가 없는 단어를 의미한다. 그런데 이런 작업 수행을 위해 R, SAS 등 텍스트마이닝 툴에서 기초적 기능을 제공한다. 만약 툴의 기본적 탑재 기능으로 제거가 안 되는 단어들이 있다면 별도 색인을 만들어 자동으로 제거될 수 있도록 해야 한다. 불필요한 단어의 제거도 중요하지만 에너지 분야에서 주로 사용되는 조합어들을 분류하고 유사어는 한 단어로 추출되도록 해 놓는 일도 중요하다. 예를 들어 에너지효율(energy efficiency), 에너지절약 (energy conservation), 에너지저장장치(energy storage) 등의 조합어는 단어를 쪼개지 않고 하나의 단어로 인식하도록 설정하는 것이 낫다. 
텍스트마이닝으로 얻은 키워드 해석에서 무엇을 지우는 일이 가장 기초적인 작업일까