2025년 정부 R&D 데이터를 활용한 지질자원 미래유망기술과 정부정책 연계 분석

Analysis on Emerging Geoscience and Mineral Resources Technologies and Government Policies Using Government R&D Data in 2025

본 연구는 2025년 정부정책과 지질자원 미래유망기술을 문맥적 연계와 문장 유사도 도출을 통해 계량정보분석하였다. 또한 기술의 실현연도와 정책의 적용기간을 고려하여, 정책과 부합한 지질자원 미래유망기술을 도출하였다. 지질자원 기술과 정책에 대한 계량정보분석 결과 KLUE-BERT 모델은 AI 대전환, 미래 지향적 기술혁신 및 정책에 대한 키워드가 반복되는 미래유망기술-정책 문장 분석에서는 더 많은 연계 결과가 나오고 평균 유사도도 높게 나오는 경향을 보였다. Ko-SBERT 모델 적용 결과는 보다 엄격하게 미래유망기술-정책 문장을 비교하여 연계 결과 숫자는 더 적었지만 극한지개발 및 탐사용 협동이동체 시스템, 탄소저감형 해양플랜트 전환기술, CCU·AI 기반 기후변화 예측 기술이 많은 정책과 매칭되는 유의미한 결과를 나타냈다. 본 연구는 문맥을 반영하여 단순 키워드 매칭보다 정교한 결과를 제공하는 BERT 모델을 한국어 지질자원 미래유망기술-정책 자료에 적용하여 계량정보분석한 의의가 있다.

This study conducted a quantitative information analysis on government policies and emerging technologies in geoscience and mineral resources in 2025 using contextual linkage and sentence similarity methods. Emerging technologies aligned with the policies were identified also by the implementation years of technologies and policies. The result from the KLUE-BERT model showed that more linkage results were generated, and the average similarity scores tended to be higher in the analysis of AI transformation and futureoriented innovation. Conversely the Ko-SBERT model provided a more rigorous comparison, although it yielded fewer linkage results, and it demonstrated more meaningful connections matching policies with extreme environmental exploration systems, carbonreducing marine plant conversion, and CCU- and AI-based climate change prediction. This study applies the BERT model to the Korean context for analyzing technology-policy data, yielding more sophisticated results than keyword-matching approaches.