초록
텍스트 형태의 자료에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝 기법은 데이터 마이닝의 한 분야이다. 본 연구에서는 암반공학 분야의 대표적인 국제 학술지인 IJRMMS과 RMRE에 2001년 이후 게재된 논문의 제목과 주요어를 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구 동향과 시계열 트렌드, 연구 분야 상관관계 등을 파악하였으며 이를 이해하기 쉽도록 가시화하였다. 분석 결과 주요 연구 분야는 두 학술지 모두 유사하였으나 연관관계 분석 결과 IJRMMS의 경우 'rock'을 기반으로 1개의 큰 그룹과 소규모 그룹이 형성된 반면 RMRE는 중규모의 그룹이 형성되고 이 그룹 간에 연결이 형성되는 구조가 나타났다. 또한 시계열 자료로 변환하여 군집 분석과 각 주제어의 기울기 자료로 분석한 결과 일부 하강 주제어들이 있었으나 양적인 측면에서 차이가 있을 뿐 대부분 논문 수가 증가하는 것으로 나타났다.
Text mining is one of the branches of data mining and is used to find any meaningful information from the large amount of text. In this study, we analyzed titles and keywords of two SCI journals on rock engineering by using text mining to find major research area, trend and associations of research fields. Visualization of the results was also included for the intuitive understanding of the results. Two journals showed similar research fields but different patterns in the associations among research fields. IJRMMS showed simple network, that is one big group based on the keyword 'rock' with a few small groups. On the other hand, RMRE showed a complex network among various medium groups. Trend analysis by clustering and linear regression of keyword - year frequency matrix provided that most of the keywords increased in number as time goes by except a few descending keywords.
