재현 패키지 — 보고서2 「AI 기반 산업별 부가가치 전망」 1장 서론: AI 확산의 현황
특허·논문·뉴스 세 갈래 자료로 AI 기술 확산의 과거 추이(2010–2025)를 정리하고, 본문 수치를 데이터 입수 → 분석 → 결과 도출 세 단계로 다시 계산한다.
폴더 구조
s1-intro/
├─ README.md · requirements.txt · config.py · run_all.py
├─ 01_입수.ipynb 스냅샷 확인, ONLINE=1이면 OpenAlex·PubMed·Event Registry 재조회 후 비교
├─ 02_분석.ipynb 증가 배수·연평균, 2022년 전후 가속, 국가 비중, 특허 동시분류의 산업 대응
├─ 03_결과.ipynb 그림 1·2, 본문 수치 대조(검증 셀)
├─ src/landscape.py 수집·지표 함수
└─ data/inputs/ 스냅샷(FindIP·OpenAlex·PubMed·Event Registry·네이버 표본) + FINDIP_QUERY.md + RETRIEVED_AT.txt
실행
bash
pip install -r requirements.txt
python run_all.py
재조회: 환경변수 ONLINE=1, OPENALEX_API_KEY, EVENTREGISTRY_API_KEY를 둔다(PubMed는 키 없음). Event Registry는 조회마다 토큰을 쓰므로 연 단위 11회로 제한했다.
FindIP는 MCP 연결로만 조회할 수 있어 노트북에서 다시 받지 못한다. data/inputs/FINDIP_QUERY.md에 조건·시각을 적어 같은 조회를 반복할 수 있게 했다.
자료와 한계
| 자료 | 정의 | 한계 |
|---|---|---|
| FindIP | IPC G06N(신경망 등 AI 계산 모델) 출원 건수, 정확 집계(CENSUS) | 출원 뒤 약 18개월 공개 지연 → 2025년 값은 하한 |
| OpenAlex | 개념 'Artificial intelligence'(C154945302), 한국 기관, 생성형 AI·LLM 제목·초록 검색 | 개념 태깅은 자동 분류, 2025년 색인 미완 |
| PubMed | MeSH 'Artificial Intelligence' 또는 'Machine Learning' | 의생명 분야에 한정 |
| Event Registry | 영문 뉴스 'artificial intelligence' 일별 기사 수 | 한국어 기사는 색인되지 않음 |
| 네이버 뉴스 | '생성형AI' 일별 기사 수(2026년 9월 3일치 시범 표본) | 전 기간·산업 키워드 수집은 후속 과제 |
검증
03_결과.ipynb 마지막 셀이 본문의 수치 12개(특허 건수·배수·국가 비중, 생성형 AI 논문, AI 논문, 영문 뉴스)를 스냅샷 기준으로 대조한다.
정정 기록
- 2026-10-08: 이전 메모의 'AI 특허 2건(2015)→346건(2024)'은 주제어 유사도 검색의 표본 수였다. IPC G06N 정확 집계(한국 513건→12,081건)로 바꾸었다. '생성형 AI 논문 611→55,897편'도 검색식이 달랐다. 이 패키지의 검색식(제목·초록에 generative AI·large language model)으로 다시 셌다.
R은 쓰지 않는다.