Topic Analysis of Papers of JKIICE Using Text Mining

텍스트 마이닝을 이용한 한국정보통신학회 논문지의 주제 분석

In this paper, we analyzed 3,668 papers of JKIICE from 2007 to 2016 using text mining methods for understanding research fields. We used web scraping programs of Python language for data collection, and utilized topic modeling methods based on LDA algorithm implemented by R language. In the results, we verified that representative research areas of JKIICE could be downsized to 9 areas only by the analysis though the submission areas were 19 areas by 2016.

이 논문에서는 2007년부터 2016년까지 한국정보통신학회 논문지(JKIICE)에 게재된 3,668편의 논문들의 연구 주제 분야를 파악하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 자료수집을 위하여 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 연구 결과, 2016년까지 JKIICE의 투고 분야는 19개였으나 실제 최근 10년 동안 게재된 전체 논문들의 연구 주제는 크게 9가지로 대표됨을 알 수 있었다.