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문제 정의
- 사전에 사람이 분류를 하고 이를 기반으로 학습을 시킨 뒤 예측하는 것을 시도해 볼 수 있으나 인력으로 처리할 자료의 수가 많아서 이는 추후 시도해 볼 만한 주제가 될 수 있다. 본 연구에서는 이 두 분야가 시대에 따라 어떻게 변천했는지를 알아보기 위해 단순하게 특정 주제어 그룹을 정해서 비교해 보았다. 즉, 실험 그룹은 ‘experiment’, ‘experimental’, ‘test’, ‘laboratory’ 주제어 중 하나라도 포함한 경우, 수치해석 그룹은 ‘numerical’, ‘simulation’, ‘analytical’, ‘constitutive’ 주제어 중 하나라도 포함된 경우로 하였다.
- 연관분석은 3절에서 언급한 바와 같이 각 주제어 간의 연관관계를 파악하여 현재 두 학술지가 어떻게 구성되어 있는지, 어느 분야가 중심을 차지하고 있는지 검토할 수 있다. 주로 예측을 위해 연관관계를 사용하나 본 연구에서는 학술지 논문들의 관계를 파악하고자 하였다. 두 학술지에 대하여 주제어는 최대 2개, 지지도 0.
제안 방법
- 다음으로 주제어-연도 행렬을 구성하여 주제어의 연도별 변화 패턴을 파악하였다. 여기서도 군집분석을 수행하여 연도별 트렌드가 유사한 그룹을 분류하고 표시하였다.
- 여기서도 군집분석을 수행하여 연도별 트렌드가 유사한 그룹을 분류하고 표시하였다. 또한 각 주제어의 연도별 변화자료에 대해 선형회귀분석을 수행하여 구한 기울기를 근거로 주요 주제어를 분류하고 표시하였다. 마지막으로 연관분석을 수행하여 연관규칙을 추출하고 이를 가시화하였다.
- 또한 각 주제어의 연도별 변화자료에 대해 선형회귀분석을 수행하여 구한 기울기를 근거로 주요 주제어를 분류하고 표시하였다. 마지막으로 연관분석을 수행하여 연관규칙을 추출하고 이를 가시화하였다.
- 먼저 분석을 수행할 자료를 수집하고 해당 자료를 이용하여 말뭉치를 작성한다. 말뭉치가 작성되면 내장된 기능을 적용하여 기본적인 텍스트 처리(공백 제거, stop word 제거, 소문자로 변환 등)를 수행한다. 말뭉치로부터 문서-주제어 행렬을 생성하고 주제어를 단어단위로 추출한다.
- 1과 같다. 먼저 분석을 수행할 자료를 수집하고 해당 자료를 이용하여 말뭉치를 작성한다. 말뭉치가 작성되면 내장된 기능을 적용하여 기본적인 텍스트 처리(공백 제거, stop word 제거, 소문자로 변환 등)를 수행한다.
- R은 전통적인 통계분야 뿐만 아니라 개방성을 통해 다양한 패키지들이 제공되며 바이오 및 생물학 분야에서는 표준분석도구로 사용되고 있다(Yang & Kim, 2011). 본 연구에서는 R의 기본(base) 패키지와 tm(text mining), arules(association rules) 패키지가 주로 사용되었으며 이를 가시화하는데 wordcloud, arulesViz 등의 패키지를 사용하였다.
- 본 연구에서는 암반공학 분야의 대표적인 국제 학술지 IJRMMS과 RMRE에 2001년 이후 게재된 논문의 제목과 주제어를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 주요 연구 분야와 시계열 트렌드, 연구 분야 상관관계 등을 파악하였으며 이를 이해하기 쉽도록 가시화하였다.
- 본 연구에서는 암석역학과 암반공학 관련 실험, 해석, 현장 적용 등의 연구 개발을 주도적으로 다루는 대표적인 국제저널인 International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences(이하 IJRMMS)와 Rock Mechanics and Rock Engineering(이하 RMRE)에 2001년 이후 2014년까지 게재된 논문의 제목과 주요어를 텍스트 마이닝 기법으로 분석하여 주요 연구 동향과 시계열 트렌드, 연구 분야 상관관계 등을 파악하였으며 이를 이해하기 쉽도록 가시화하였다.
- 다음으로 주제어-연도 행렬을 구성하여 주제어의 연도별 변화 패턴을 파악하였다. 여기서도 군집분석을 수행하여 연도별 트렌드가 유사한 그룹을 분류하고 표시하였다. 또한 각 주제어의 연도별 변화자료에 대해 선형회귀분석을 수행하여 구한 기울기를 근거로 주요 주제어를 분류하고 표시하였다.
- 즉, 실험 그룹은 ‘experiment’, ‘experimental’, ‘test’, ‘laboratory’ 주제어 중 하나라도 포함한 경우, 수치해석 그룹은 ‘numerical’, ‘simulation’, ‘analytical’, ‘constitutive’ 주제어 중 하나라도 포함된 경우로 하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 사용한 데이터는 SCOPUS에서 제공한 자료를 사용하였으며 SCOPUS에서도 검색한 자료에 대해서 주요 저자, 국가, 소속 기관 등에 대한 정보를 그래프 형태로도 제공한다. 분석 대상은 2001~2014년 IJRMMS에 게재된 1,791편의 논문과 2002~2014년에 RMRE에 게재된 619편의 논문의 제목과 주요어이다.
- 본 연구에서 사용한 데이터는 SCOPUS에서 제공한 자료를 사용하였으며 SCOPUS에서도 검색한 자료에 대해서 주요 저자, 국가, 소속 기관 등에 대한 정보를 그래프 형태로도 제공한다. 분석 대상은 2001~2014년 IJRMMS에 게재된 1,791편의 논문과 2002~2014년에 RMRE에 게재된 619편의 논문의 제목과 주요어이다. 2015년도 자료는 전체가 아직 게재된 것이 아니라서 분석에서 제외하였다.
- 수집한 논문 자료에 대해서 관사나 숫자 등을 제거한 상태에서 IJRMMS은 총 3,546개, RMRE는 2,083개의 단어가 각각 추출되었다. 이 단어 중 빈도를 기준으로 정렬하여 상위 20개의 단어를 Table 1에 빈도수와 함께 표시하였다.
- 주제어의 연도별 변화를 검토하기 위해 주제어-연도별 빈도 행렬을 구성하고 이 행렬에 대해 연도별 패턴을 기준으로 군집분석(k-means)을 수행하였다. 행렬 구성 시 10회 이상 출현한 주제어로 한정하였으며 IJRMMS 은 365개, RMRE의 경우 244개의 주제어가 선정되었다. 5개의 군으로 나눈 결과 군의 중심이 연도별로 Fig.
데이터처리
- 주제어의 연도별 변화를 검토하기 위해 주제어-연도별 빈도 행렬을 구성하고 이 행렬에 대해 연도별 패턴을 기준으로 군집분석(k-means)을 수행하였다. 행렬 구성 시 10회 이상 출현한 주제어로 한정하였으며 IJRMMS 은 365개, RMRE의 경우 244개의 주제어가 선정되었다.
- 수정된 말뭉치를 기반으로 다시 문서-주제어 행렬을 구성하여 주제어 빈도 등을 분석하고 이를 히스토그램이나 wordcloud 등으로 표현한다. 추가적으로 문서-주제어 행렬에 대해서 군집분석을 수행하고 이를 덴드로그램으로 표시하였다.
이론/모형
- 분석에 사용한 프로그램은 통계 기반의 오픈소스 프로그램인 R을 사용하였다. R은 1995년 뉴질랜드의 오클랜드 대학의 Robert Gentleman과 Ross Ihaka에 의해 개발된 데이터 분석 프로그램이며 현재는 R Development Core Team에 의해 지속적으로 개선이 진행되고 있다.
성능/효과
- 5개의 군에서 1번 군은 ‘rock’이 단독으로 포함되며 가장 빈도수도 크고 연도별 증가추세도 크게 나타났다.
- 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.
- 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.
- 5 이상인 규칙만을 추출하였다. 추출한 연관관계 규칙 중 중복된 것을 제거하고 향상도 기준으로 정렬한 결과 IJRMMS은 136개, RMRE의 경우 103개의 규칙이 도출되었다. 이 중 향상도 기준 상위 10개 규칙은 Table 5,6과 같다.
후속연구
- 끝으로 암반공학 분야에서 응용할 수 있는 논문 전문을 활용한 메타분석에 대해 간략히 살펴보았으며 앞으로 많은 관련 논문들이 게재되기를 기대한다.
- 해당 분야의 경우 동일한 주제에 대하여 통계적으로 분석한 연구 결과들이 있을 경우 관련된 연구 논문들을 모두 수집하여 재분석을 하는 것이다. 암반공학 분야 논문에서 메타 분석을 수행할 수 있는 주제는 암석의 종류와 물리적, 역학적 특성 정보 분포, 수치해석에 사용한 구성 모델과 입력자료 분포, 특정 현상에 대한 영향인자 순위 도출, 지역/지질별 공학적 암반분류분포 등이 있으며 앞으로 관련 논문들이 나오기를 기대해 본다.
- 인구당 또는 해당분야 종사자 수를 기준으로 정규화하면 다른 결과가 나올 수도 있지만 현재 암반공학분야 논문에 있어서는 중국, 미국, 캐나다와 호주가 양적인 면에서 앞서 있음을 알 수 있다. 인용횟수를 근거로 추가 분석을 하면 질적인 측면에서 선두그룹을 형성하고 있는 국가나 기관을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
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