Predicting Emerging Keywords in 6G Using GCN-BERTopic

본 연구는 GCN-BERTopic 방법(Jin, Seo, Cheon, 2024)을 활용하여 6G 기술 관련 논문을 분석하고, 미래 유망 키워드를 예측하는 프레임워크를 제시한다. 문서 간의 의미적 유사성과 구조적 연결성을 동시에 반영한 GCN-BERTopic 모델을 통해 토픽별 핵심 키워드를 도출하고, 키워드 간 공출현 기반 키워드 그래프를 구축한 뒤, 이를 통해 중심성과 성장률 지표를 산출하여 유망 키워드를 추출하였다. 2021~2023년 데이터를 바탕으로 예측한 71개 키워드 중 41개가 2024년 실제 논문에 등장하여 약 58%의 정합률을 보였으며, ‘채널 예측’, ‘품질 보장’, ‘지능형 표면’ 등은 실제로 2024년 들어 연구 비중이 크게 증가하였다. GCN-BERTopic은 LDA보다 높은 일관성 점수를 기록함으로써 의미적 일관성과 주제 해석력 측면에서도 우수한 성능을 입증하였다. 본 연구는 시계열 기반 키워드 분석에 구조적 네트워크 분석 기법을 결합함으로써, 미래 연구 트렌드를 효과적으로 탐색하고 예측할 수 있는 정량적 분석 프레임워크를 제시한다. 이는 향후 다양한 분야에서의 연구 기획, 기술 전략 수립, 정책 개발 등에도 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.