SNUEI

데이터·방법

자료

교수 명단snuei.snu.ac.kr 운영교수 16명 + 참여교수 34명 = 50명 (2026-10-19).
논문OpenAlex API, 교수별 저자 ID의 2014-01-01 이후 저작 6,379편을 수집해 비논문·중복을 뺀 5,533편(2026-10-19 수집). 저자 ID는 기존 동명이인 검수 결과(authors_resolved.csv)를 쓰고 이창하 교수는 A5041219712(서울대·UNIST, 수처리 고급산화)로 지정.
SCI급 판정OpenAlex type이 article/review이고 수록처가 journal이며 is_core(CWTS 핵심 학술지)인 논문 → 4,114편. Web of Science 등재 여부를 직접 확인한 것이 아닌 근사치다.
기후테크 사전(이전 기준)이전 기준 맵(policy-climatetech)과 그 분야 페이지에만 쓴다. config/carbon_climate_keywords.tsv(기후테크 L2)와 config/subfields_l3.tsv(세부기술 L3)의 영문 용어로 논문을 라벨링. 제목 4점·저자키워드 2점·(L2만)토픽명 1점·초록 1점, 분야별 합 4점 이상. NTIS 과제는 같은 사전의 국문 용어로 이미 라벨되어 있어(53·71번 스크립트) 번역 없이 같은 축에서 비교된다.
국가 투자NTIS 국가연구개발사업 조사·분석 2015–2024 정부지원연구개발비. 기후테크 분야(이전 기준) 집계는 과제 라벨 기준, NTIS 중분류는 1순위 분류 기준, 국가전략기술은 2023–24(83번 스크립트, 과제 아닌 레코드 제외).
지원 과제교수 논문 DOI ↔ NTIS 성과 논문(2020–24)의 DOI 매칭 → 과제고유번호 → 과제 상세. 논문을 지원한 과제이므로 공저자의 과제일 수 있다.
유사도·융합 후보교수별 OpenAlex 토픽 벡터를 학문분야로 합산한 cosine과 NTIS 중분류 배정 논문 수 벡터 cosine의 평균. 다른 학과·공저 없음·논문 20편 이상 조건.

AI 레이어 (연구 키워드·방법·과제 동향)

읽은 자료SCI급 논문 4,114편의 제목·초록(초록 700자까지)을 교수별로 AI 에이전트가 읽었다. 비SCI 논문·누락 논문 보완 수집분은 제목만 서술 참고로 썼다. 내려받은 PDF가 있는 교수는 최대 3편의 1–2쪽을 읽어 'PDF 본문 메모'로 남겼다.
키워드·방법논문마다 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.
국가 과제 동향NTIS 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.
교수 서술연구 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.
NTIS 정책 연계 맵국가 투자는 NTIS 과학기술표준분류 1순위 분류에 과제 연구비 전액을 넣고, 기관운영비·인력양성 등 과제 아닌 레코드(출연연 주요사업비 블록펀딩 포함)를 뺀 값이다. 그래서 KISTEP 공표치(1~3순위 가중 배분, 전 레코드)보다 에너지/자원은 약 19%, 원자력은 약 33% 작다. 범위는 '1순위 대분류만'과 '확장'(전기/전자 > 전지·중전기기, 지구과학 > 대기·기상·기후)을 버튼으로 바꿔 본다. 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 가장 가까운 분류 하나에 배정하고, 그 분류가 범위 안일 때만 센다. 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. '구분'은 국가 투자 중앙값('1순위 대분류만' 판 기준)과 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. 핵융합 금액의 94%는 ITER 공동개발사업(사업명 기준)이다. 2024년 정부 R&D 예산 감액과 2025년 부처 개편(기후에너지환경부 출범)으로 최근 추세와 부처 구성은 이전 시계열과 끊길 수 있다.
NTIS 분류 라벨논문·과제 옆의 분류 라벨은 NTIS 과학기술표준분류다. 과제는 그 과제의 1순위 분류, 논문은 위 배정 결과다. '에너지/자원만 | 에너지·환경·원자력 확장' 버튼으로 바꿔 보며(선택은 브라우저에 기억), 확장 범위 밖 과제는 '범위 밖'으로 적는다.
정책분야위키의 '정책분야'는 NTIS 과학기술표준분류 중분류(에너지·환경·원자력 확장 범위 43개)다. 그래프에서 논문은 배정된 중분류에, 교수는 논문 2편 이상 배정된 중분류에, 키워드는 논문 3편 이상(25% 이상)인 중분류에, 전략기술은 그 전략기술 NTIS 2023–24 과제 연구비의 5% 이상이 몰린 중분류에 이어진다. 융합 후보 점수 = 학문분야 cosine × 0.5 + NTIS 중분류 cosine × 0.5(다른 학과·공저 없음·논문 20편 이상). 기후테크 사전 31개 분야(C3a 등)는 이전 기준 맵과 그 분야 페이지에만 남겼다.
논문 제외학회 초록·학술지 표지·Angewandte 독일어판·일본어 기계번역·중복 레코드 633건과 동명이인으로 판정한 (교수, 논문) 220쌍을 SCI급 수·대표 논문·토픽·키워드 집계에서 모두 뺐다(110b_exclusions.py, AI 판정에 공저자·소속 검토를 더함).
재생성110a_merge_missing_works.py(누락 보완) → 110b_exclusions.py → 110_wiki_data.py → 112_wiki_ai_prep.py → 에이전트 → 112b_wiki_ai_vocab.py → 용어집 에이전트 → 112c_ntis_compact.py → 113_wiki_ai_layer.py(111번을 먼저 실행한다).

재생성

python scripts/110_wiki_data.py → python scripts/111_wiki_site.py. 논문 재수집은 OpenAlex API(교수 저자 ID, from_publication_date:2014-01-01)로 data/07_wiki/oa_works_2014_2026.jsonl 을 다시 만들면 된다.