| 읽은 자료 | SCI급 논문 3,745편의 제목·초록(초록 700자까지)을 교수별로 AI 에이전트가 읽었다. 비SCI 논문은 제목만 서술 참고로 썼다. 초록이 없는 논문은 제목과 OpenAlex 키워드로만 태깅했다(초록 보강용 PDF는 아직 없어 'PDF 본문 메모'도 없다). SNUEI 위키와 겹치는 교수 6명은 그 위키의 AI 결과(2026-10-20)를 그대로 쓰고 새 논문만 더 태깅했다. |
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| 키워드·방법 | 논문마다 연구 대상 키워드 2–5개와 방법 0–3개를 영문으로 붙이고, 소문자·하이픈·복수형을 기계적으로 통일한 뒤 용어집 에이전트가 같은 개념을 합치고 한글명·설명·분류·NTIS 국문 검색어를 달았다. 페이지는 키워드 논문 3편 이상(또는 교수 2명·논문 2편 이상), 방법 3편 이상만 만든다. |
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| 국가 과제 동향 | NTIS 2015–2024 과제 레코드(인문사회·기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 제외)에서 영문 요약 키워드가 같은 과제와, 과제명·국문 키워드에 국문 검색어가 들어간 과제를 합쳐 연도별 정부연구비를 셌다. 4자 이하 국문 검색어는 낱말의 앞이나 뒤에 붙을 때만 센다('고분자전해질연료전지'는 '연료전지'로 잡고 '인공삽입물' 속 '공삽입'은 거른다). 2015–19 투자가 100억 원 미만이면 증가율 대신 '신규'(실제로 늘어 100억 원 이상)·'소규모'로 적는다. 한 과제가 여러 키워드에 잡히므로 키워드끼리 더하면 안 된다. 검색어가 넓으면 관련 없는 과제가 섞일 수 있어 키워드 페이지에 매칭 용어와 주요 과제를 함께 보인다. |
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| 교수 서술 | 연구 요약·연구 축·연구 흐름은 논문 목록에서만 근거를 찾도록 지시한 AI 초안이다. 수상·직위 같은 논문 밖 사실은 쓰지 않게 했지만 확인 전 자료로 본다. 동명이인으로 보이는 논문은 교수 페이지에 따로 표시했다. |
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| NTIS 정책 연계 맵 | 국가 투자는 NTIS 과학기술표준분류 1순위 분류에 과제 연구비 전액을 넣고, 기관운영비·인력양성 등 과제 아닌 레코드(출연연 주요사업비 블록펀딩 포함)를 뺀 값이다(화학 24,830억·화공 43,697억, 2015–24. 112c 필터를 빠져나간 기관 운영비 레코드(한국탄소산업진흥원 운영 241억 등)는 더 뺐다). 범위는 화학·화공 한 가지다. 논문은 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제 분류(매칭 20건 이상 키워드만, 근거 수로 가중. 매칭이 적은 키워드는 끝말이 같은 상위 키워드로 대신하고, MEA·기체확산층 같은 부품 키워드는 근거에서 뺀다)를 반씩 합쳐 NTIS 전체에서 가장 가까운 분류 하나에 배정하고, 그 분류가 화학·화공일 때만 맵에 센다. 화학·화공 밖이면 '범위 밖'으로 적고 실제 분류는 마우스를 올리면 보인다. 지원 과제가 1건뿐이고 키워드 근거와 대분류가 겹치지 않으면 키워드를 따른다. 지원 과제 연결은 NTIS 2020–24 성과 자료라 2020년 전에 나온 논문은 대부분 키워드만으로 배정된다. 키워드 근거는 영문 일치 없이 국문 검색어 하나로만 잡힌 키워드, 방법·범용 소재 키워드(모델예측제어·구리 촉매·자기조립 등), 서로 다른 과제가 3건 미만인 분류를 빼고 쓴다. 지원 과제는 과제마다 1표이고 방사광가속기 이용 같은 시설 사사는 근거에서 뺀다. 중분류 이름은 코드북에서 개정 전후 이름을 하나로 묶었다. 배정 근거별 화학·화공 비율은 키워드 1,973편 중 14% · 지원 과제 307편 중 58% · 지원 과제+키워드 753편 중 37% · AI 판정 712편 중 53%로 크게 다르다 — 키워드가 잡는 NTIS 과제는 같은 주제라도 응용 분야(전지→전기/전자, 수소·연료전지→에너지/자원, 바이오의약→보건의료)로 분류된 것이 많고, 교수 논문을 실제로 지원한 과제는 화공·화학으로 분류된 것이 많아서다. 중분류 이름은 2023 개정 전후를 하나로 묶었다(나노화학·재료화학 → 재료화학(구 나노화학), 나노화학공정기술 → 나노 화학공정기술). '구분'은 국가 투자 중앙값과 논문 수만 보는 중립 표시이고 '달리 분류되지 않는' 칸은 구분하지 않는다. 대학 내 서울대%는 대학 수행 금액이 50억 원 미만이면 보이지 않는다. 소분류는 2015년 원자료에 없어 2016–2024로 계산하고, 한쪽 기간에만 있는 소분류(2023 개정 등)는 증가율을 내지 않는다. 2024년 정부 R&D 예산 감액과 2025년 부처 개편(기후에너지환경부 출범)으로 최근 추세와 부처 구성은 이전 시계열과 끊길 수 있다. |
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| 근거 없던 논문(AI 판정) | 지원 과제도 없고 키워드 근거도 없던 논문은 AI가 제목·초록·키워드를 읽고 NTIS 과학기술표준분류 목록(과제 레코드 50건 이상인 대분류 > 중분류, 화학·화공은 소분류까지)에서 가장 그럴듯한 분류 하나를 골랐다(124c_cbe_judge_prep.py, 확신도·이유 기록). 근거 칸에 'AI 판정'으로 따로 적는다. 연구 내용이 없는 레코드(서문·사설 등)는 비논문으로 집계에서 뺐다. AI 판정 712편. |
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| 정책분야·배정 구성 | 위키의 '정책분야'는 NTIS 과학기술표준분류 화학·화공 중분류 23개다. 그래프에서 논문은 배정된 중분류에, 교수는 논문 2편 이상 배정된 중분류에, 키워드는 논문 3편 이상(25% 이상)인 중분류에 이어진다. 교수별 '배정 구성'은 배정된 논문 중 화학·화공·범위 밖의 비중이다(서울대 부임 전 논문 포함). 융합 후보 점수 = 학문분야 cosine × 0.5 + NTIS 중분류 cosine × 0.5(범위 밖 분류 포함, 연구분야가 겹치지 않음·공저 없음·논문 20편 이상). |
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| 논문 제외 | 학회 초록·학술지 표지·Angewandte 독일어판·일본어 기계번역·중복 레코드 410건과 동명이인으로 판정한 (교수, 논문) 451쌍을 SCI급 수·대표 논문·토픽·키워드 집계에서 모두 뺐다(122b_cbe_exclusions.py, AI 판정 + SNUEI 위키 검토 결과 중 겹치는 교수 몫). |
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| 재생성 | 120_cbe_authors.py(저자 ID 후보, 사람이 확인해 config/cbe_authors.tsv) → 121_cbe_fetch_works.py → 122b_cbe_exclusions.py → 122_cbe_wiki_data.py → 124_cbe_ai_prep.py → 에이전트 → 124_cbe_ai_prep.py --merge → 122b·122 다시(AI 동명이인 판정 반영) → 124b_cbe_ai_vocab.py → 용어집 에이전트 → 125_cbe_ai_layer.py(123번을 먼저 실행한다). |
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