Analysis of Research Trends in The Journal of Engineering Geology (1991-2024): Latent Dirichlet Allocation and Network Analysis

Taeyong Kim; Hyerim Lee; Minjune Yang

doi:10.9720/kseg.2024.3.429

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Research Article

The Journal of Engineering Geology. 30 September 2024. 429-445
https://doi.org/10.9720/kseg.2024.3.429

Analysis of Research Trends in The Journal of Engineering Geology (1991-2024): Latent Dirichlet Allocation and Network Analysis

“지질공학”(1991-2024)의 연구동향 분석: 잠재 디리클레 할당 및 네트워크 분석

Taeyong Kim¹

Hyerim Lee²

Minjune Yang³⁴^*

김 태용¹

이 혜림²

양 민준³⁴^*

¹Ph.D. Student, Major of Earth and Environmental Sciences, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University

²Master Student, Major of Earth and Environmental Sciences, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University

³Associate Professor, Major of Environmental Geosciences, Division of Earth and Environmental System Sciences, Pukyong National University

⁴President, Wible Co., Ltd.

¹국립부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공 박사과정

²국립부경대학교 지구환경시스템과학부 지구환경과학전공 석사과정

³국립부경대학교 지구환경시스템과학부 환경지질과학전공 부교수

⁴(주)와이블 대표이사

^{*Corresponding Author}

License (open-access, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/):

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ABSTRACT

The Journal of Engineering Geology (JEG), a leading academic journal in the field of engineering geology in South Korea, was first published in 1991 and has since been publishing academic papers and research findings. While several literature reviews have been undertaken on specific research areas in recent decades, comprehensive reviews focusing on JEG have been relatively limited. To address this gap, this study applied the latent Dirichlet allocation (LDA) model to analyze the main research topics and trends, and undertook network analysis to identify relationships between topics over different periods. Results for the LDA indicate seven key research topics categorized into three trends: Classic, Emerging and Stable topics. Classic topics include ‘Geophysics’ and ‘Structural geology’, which were major subjects in the early years, with their focus shifting to other areas over time. Emerging topics such as ‘Hydrogeology’ and ‘Geohazards’ have gained prominence in recent years. Stable topics including ‘Geotechnical structures’, ‘Geomechanics’, and ‘Environmental geology’ have maintained consistent research interest. Network analysis revealed that Structural geology was the central topic prior to 2008, while Geotechnical structures became the focal point of research after 2008, with a shift in research focus. The results of this study contribute to our understanding of research trends and the development of JEG, providing insights for the setting of future research directions.

Keywords

The Journal of Engineering Geology

text mining

latent Dirichlet allocation

trend analysis

network analysis

국내 지질공학 분야를 대표하는 학술지인 “지질공학”은 1991년에 창간되어 현재까지 지속적으로 학술 활동 및 다양한 연구 논문을 발표하고 있다. 지난 수십 년 동안 많은 연구자들이 특정 분야를 주제로 한 문헌 고찰 연구를 수행해 왔으나, 학술지 “지질공학”을 대상으로 수행한 문헌 고찰 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(latent Dirichlet allocation, LDA) 모델을 적용하여 연구 주제 분류 및 연구동향을 분석하였으며, 네트워크 분석을 통해 시대별 주제 간의 연관성을 파악하였다. 분석 결과 총 7개의 연구 주제로 분류되었으며, 3가지 연구동향(Classic topic, Emerging topic, Stable topic)으로 나누어 해석하였다. Classic topic에는 “지구물리학”과 “구조지질학”으로 분석되었으며, 초기에는 주요 논의 주제였으나 시간이 지남에 따라 연구 비중이 감소하였다. Emerging topic은 최근 연구가 활발한 “수리지질학”과 “지질재해”로 분석되었으며, ‘Stable topic’은 지속적으로 연구 비중이 유지된 “지반 구조물”, “지반 역학”, “환경지질학”으로 나타났다. 네트워크 분석 결과, 2008년 이전에는 “구조지질학”이 중심 주제였으나, 2008년 이후 “지반 구조물”분야로 중심 주제가 이동하며 연구의 초점이 변화하였다. 본 연구는 학술지 “지질공학”의 연구 흐름과 발전 과정을 이해하고, 향후 연구 방향을 설정하는 데 중요한 자료를 제공하였음에 의의가 있다.

키워드

지질공학

텍스트 마이닝

잠재 디리클레 할당

연구동향 분석

네트워크 분석

MAIN

서 론
연구 방법
데이터 수집 및 전처리
잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)
연구동향 분석
네트워크 분석
결과 및 토의
LDA 모델 결과에 따른 학술지 “지질공학”의 연구 주제 분류
학술지 “지질공학”의 연구 주제별 연구동향 분석
네트워크 분석을 통한 학술지 “지질공학”의 연구 주제 간 시대별 연관성 분석
결 론

서 론

지질공학(engineering geology)은 지질과 인간 활동의 상호작용에서 발생하는 공학 및 환경적 문제를 분석하고 해결하는 학문으로, 지반의 역학적 특성 평가, 지하수 거동 분석, 구조물 설계, 지질재해 예측 및 대응 전략 수립 등을 포함한다. 이는 토목공학, 환경 보전, 재난 관리 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 수행하며, 최근 기후 변화, 도시화, 자원 고갈 등의 복합적인 문제를 해결하기 위해 다학제적 접근이 요구됨에 따라 지질공학의 연구 영역이 확장되고 있다. 국내 지질공학 분야를 대표하는 학술지인 “지질공학(The Journal of Engineering Geology)”은 지반 공학, 암석 역학, 지하수학, 지질재해 등 다양한 연구 주제를 다루며, 지속적으로 변화하는 연구 환경과 학제 간 융합 연구의 필요성에 따라 점점 더 넓은 범위의 연구 주제를 다루는 논문들이 게재되고 있다.

이러한 학문적 확장은 기존의 연구 주제 분류 체계로는 다양화된 연구 주제를 효과적으로 반영하지 못하는 한계를 드러내고 있으며, 학술지 내 연구동향을 보다 체계적이고 효율적으로 분석할 수 있는 새로운 분류 체계의 도입이 요구되고 있다. 학술지 문헌 고찰은 특정 학술지의 연구 경향을 파악하는 것을 넘어, 해당 학술지가 다루는 연구 영역과 동향을 체계적으로 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 과거에는 연구동향 분석이 주로 연구자의 경험과 판단에 의존한 정성적 분석으로 수행되었으나, 연구자의 주관이 개입될 가능성이 크고 방대한 양의 문헌을 체계적으로 처리하는 데 한계가 있었다(Park and Song, 2013). 그러나 최근에는 대량의 텍스트(text)에서 유의미한 정보를 효율적으로 추출(mining)하는 컴퓨터 기반의 텍스트 마이닝(text mining) 기법이 개발되었으며, 그중에서도 토픽 모델링(topic modeling)이 효과적인 분석 도구로 주목받고 있다(Shin, 2020). 토픽 모델링은 문헌 집합의 추상적인 주제(topic)를 통계적으로 식별하는 기법으로, 특히 잠재 디리클레 할당(latent Dirichlet allocation, LDA) 모델은 문서 내에서 주제별 단어의 분포와 문헌별 주제의 분포를 동시에 추론할 수 있어 다양한 학술 분야에서 널리 활용되고 있다(Blei, 2012).

문헌 고찰을 다룬 국외 연구들이 다양한 학술 분야에서 활발히 이루어졌다. Gupta et al.(2022)은 ‘Applied Intelligence’ 저널에 게재된 1991년부터 2021년까지의 논문 3,269편의 대상으로 LDA 모델과 TF-IDF 기법을 활용하여 주요 연구 주제를 분류하고, 주제별 출현 확률을 분석하여 연구동향을 예측하였다. Özmantar et al.(2024)은 ‘교사 교육자(teacher educations)’ 분야에서 Scopus 데이터 베이스에서 수록된 754편의 학술 출판물을 대상으로, LDA 모델과 시계열 분석을 통해 주요 연구 주제를 도출하고 연구동향을 파악하였다. Yu and Xiang(2023)은 인공지능(AI) 분야의 25개 저널과 16개 학회에서 1990년부터 2021년까지 발표된 177,204개의 논문 초록을 대상으로 LDA 분석을 실시하여 40개의 주제를 도출하고, 시간에 따른 주제 분포 변화를 시각화하였다. 또한, McCurley and Jawitz(2017)는 ‘Water Resources Research’ 저널에 1965년부터 2015년까지 게재된 논문의 제목을 대상으로, 용어 빈도 및 네트워크 분석을 통해 수문학의 주요 하위 분야를 총 7개로 분류하였으며, 각 분야의 진화와 발전을 정량적으로 평가하였다. Song and Suh(2019)는 ‘Technological Forecasting & Social Change’ 저널에 게재된 2007년부터 2015년까지의 특허 문서를 대상으로 LDA 모델을 적용하여 관련 키워드를 도출하고, 네트워크 분석을 통해 기술 융합 경로를 분석하였다.

국내 지질학 분야에 대한 문헌 고찰 연구는 제한적이며, 대부분 정성적 분석에 집중되어 있거나 특정 주제에 국한되어 있는 경향이 있다. Kim(2013a)은 한국에서의 지오투어리즘 연구동향을 파악하기 위해 2000년부터 2013년까지 발표된 172편의 관련 문헌을 대상으로 제목, 요약문, 결론에서 ‘지오투어리즘적 내용’의 언급 여부를 기준으로 연구 주제를 정성적으로 분류하였다. Heo and Kim(2018)은 학술지 “자원환경지질”에 1968년부터 2017년까지 게재된 논문들을 대상으로 정성적 분석을 수행하여 연구 주제 분류 및 시대별 연구동향을 평가하였다. 반면, Kim et al.(2021)은 LDA 모델을 적용하여 학술지 “자원환경지질”의 1968년부터 2020년까지 게재된 모든 논문을 대상으로 주요 연구 주제를 분류하고, 시기별 연구동향 및 주제 간 연관성을 분석하였다. 현재 지질학 분야에 대한 연구들은 다양한 접근 방식을 보여주지만, 정량적 분석 방법을 적용한 문헌 검토 연구는 여전히 부족한 상황이다.

따라서 본 연구는 학술지 “지질공학”에 게재된 논문들을 대상으로 Kim et al.(2021)에서 제시된 LDA 모델을 적용하여 1) 연구 주제를 분류하고, 2) 분류된 연구 주제를 기반으로 연구동향을 분석하였으며, 3) 네트워크 분석을 통해 연구 주제 간 시대별 연관성을 파악하였다. 이를 통해 “지질공학” 학술지의 연구 주제 변화와 주제 간의 관계를 종합적으로 이해하고, 향후 연구 방향을 제안하고자 한다.

연구 방법

데이터 수집 및 전처리

본 연구는 국내 학술 데이터베이스인 RISS(research information sharing service)를 활용하여 학술지 “지질공학”의 창간 년도인 1991년 1권 1호부터 2024년 34권 2호까지 총 34년간 발행된 논문 총 1,239편을 수집하였다. 연간 평균 논문 수는 36.91편으로 나타났으며, 연도별 논문의 수는 증가하는 추세를 보였다(linear slope = 1.17, $R^{2}$ = 0.66; Fig. 1).

데이터 전처리는 Fig. 2와 같이 수행하였다. 연구에 사용된 입력자료는 학술지 “지질공학”에 게재된 논문의 메타데이터(논문 제목, 주제어, 초록, 발행연도)가 포함되었으며, 논문의 발행연도는 연구동향 분석에 활용되었다. 국문 특성상 형태소가 다양하기 때문에 텍스트 분석에 어려움이 존재하여, 영문 데이터만을 대상으로 분석을 수행하였다. 문헌 내 문장은 띄어쓰기와 구두점을 기준으로 토큰화(tokenization)를 실시하여 단어 단위로 분리하였으며, 불용어 사전(stopwords dictionary)을 사용하여 분석에 필요하지 않은 관사나 대명사(the, that, is, was 등)를 제거하였다. 또한, 단어를 원형으로 변환하는 어간 추출(stemming) 방법을 사용하였으며, 텍스트 데이터 전처리는 파이썬 자연어 처리 라이브러리인 NLTK(Natural Language Toolkit; Bird et al., 2009)를 사용하여 수행하였다.

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Fig. 1.

Annual number of papers published (black line) and cumulative number of papers published (grey shading) in The Journal of Engineering Geology (JEG) from 1991 to 2023. Note that 2024 data were excluded because publication for the year is incomplete.

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Fig. 2.

Flow chart of text preprocessing as applied in this study.

잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)

LDA는 텍스트 데이터 내에 내재되어 있는 잠재 주제를 추출하기 위한 확률적 토픽 모델링 기법이다. LDA는 각 문서가 다수의 주제를 포함하고 있으며, 각각의 주제는 고유한 단어 분포에 의해 정의된다는 가정에 기반하고 있다(Blei et al., 2003). LDA 모델은 주어진 대량의 문서 집합에서 문서들이 포함하는 주제와 각 주제에 속하는 단어들의 분포를 동시에 추정함으로써, 문서 내에서 반복적으로 나타나는 단어 패턴을 분석하여 잠재적인 주제를 도출한다. LDA 모델은 문서와 주제 간의 상관관계를 추론하기 위해 단어가 특정 주제에 속할 확률을 계산하며, 이러한 계산은 최적의 주제 구조를 찾기 위해 반복적으로 수행된다. LDA 모델은 대규모의 데이터에서도 주제를 효과적으로 식별할 수 있으며, 하나의 문서가 다수의 주제를 나타낼 수 있어 문서의 복잡성을 잘 반영할 수 있다는 강점이 있다. 이러한 특성으로 인해, LDA 모델은 다양한 분야의 문헌 분석에 폭넓게 활용되고 있다.

본 연구에서 사용된 LDA 모델의 그래프 구조와 주요 매개변수는 Fig. 3과 Table 1에 요약되어 있다. 여기서, $D$ 는 분석에 사용된 문서의 전체 집합을 나타내며, $N$ 은 각 문서에 포함된 단어의 총집합을 의미한다. $θ_{d}$ 는 문서 $d$ 의 주제 분포를 나타내며, 디리클레(Dirichlet) 분포의 매개변수인 $α$ 에 의해 샘플링된다. 또한, $β_{k}$ 는 특정 주제에 대한 단어 분포를 나타내며, $η$ 를 매개변수로 하는 디리클레 분포에 의해 추정된다. $z_{d, n}$ 은 문서 $d$ 의 단어 $n$ 에 할당된 주제를 나타내며, $θ_{d}$ 를 통해 샘플링 되고, $w_{d, n}$ 은 문서 $d$ 의 단어 $n$ 을 의미하며, 최종적으로 $z_{d, n}$ 과 $β_{k}$ 에 의해 결정된다. $w_{d, n}$ 은 관찰할 수 있는 변수로, 문서 내의 단어를 의미하며, 나머지 변수들은 잠재변수(latent variable)로 문헌 내에 내재되어 있다. LDA 모델의 결합 확률 분포는 다음과 같은 식 (1)로 표현할 수 있다.

(1)

p (β_{k}, θ_{d}, z_{d, n}, w_{d, n}) = ⊓_{k = 1}^{K} p (β_{k} | α) ⊓_{d = 1}^{D} p (θ_{d} | η) (⊓_{n = 1}^{N} p (z_{d, n} | θ_{d}) p (w_{d, n} | β_{k}, z_{d, n}))

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Fig. 3.

Schematic of the latent Dirichlet allocation (LDA) model. Nodes represent random variables. The observed node $w_{d, n}$ is shaded grey, and latent nodes are unshaded. Arrow directions indicate the influence from the input node to the response node.

Table 1.

Notation of variables and parameters used in this study

Notation	Value	Description
Indices
$d$		Index of documents
$k$		Index of topics
$t$		Index of years
In LDA
$α$	0.01	Dirichlet prior on the per-document topic distribution (hyperparameter)
$η$	0.1	Dirichlet prior on the per-topic word distribution (hyperparameter)
$θ_{d}$		Topic distribution of document $d$
$θ_{d, k}$		Distribution of topic $k$ in document $d$
$β_{k}$		Word distribution of topic $k$
$z_{d, n}$		Topic assignment from $θ_{d}$ in word $n$
$w_{d, n}$		Observed word $n$ in document $d$
$K$	7	Number of topics
$D$	1,239	Number of documents
$V$	1,672	Number of unique words in the LDA vocabulary
$N$	87,912	Total number of words in all documents

LDA 모델의 설정에서 중요한 초모수(hyperparameter)는 $α$ , $η$ , $K$ 로 $α$ 와 $η$ 는 주제 및 단어 분포의 형태를 결정하는 요소로, 값이 클수록 분포가 고르게 되고, 값이 작을수록 분포가 희소하게 설정된다. 또한, $K$ 는 문헌 내에 존재하는 주제의 개수를 의미한다. 본 연구에서는 $K$ 를 5~20으로 설정하여, 반복적인 모델 실행과 결과 해석을 통해 최적의 주제 수를 결정하였다. Griffiths and Steyvers(2004)는 균등한 주제 구성을 위해 $α$ = 50/ $K$ , $η$ = 0.1으로 설정할 것을 제안하였으나, 본 연구에서는 학술지 “지질공학”에 게재된 지질공학 분야의 특정 하위 주제를 명확하게 식별하기 위해 $α$ = 0.1, $η$ = 0.01로 설정하였다. 모델의 안정성을 위해 깁스 샘플링(Gibbs sampling) 방법을 적용하였으며(Porteous et al., 2008), 총 100,000회 반복 샘플링 후 안정된 모델 결과를 도출하였다. 모델링 결과는 주제별 단어의 확률분포( $β_{k}$ )와 문서별 주제의 확률분포( $θ_{d}$ )로 표현되며, 이를 통해 문서 전체에서 연구 주제를 추론하고, 시간에 따른 주제 동향을 분석하였다. 본 연구에서는 파이썬 오픈소스 토픽 모델링 라이브러리인 tomotopy(Lee et al., 2023)의 LDA 모델을 사용하여 분석하였다.

연구동향 분석

LDA 모델의 결과를 바탕으로 시간에 따른 주제별 연구동향을 분석하기 위해 단순선형회귀분석(simple linear regression)을 적용하였다. 본 연구의 단순선형회귀분석은 식 (2)를 사용하여 수행하였다.

(2)

θ_{k}^{t} = s l o p e_{k} (t) + b

여기서, $θ_{k}^{t}$ 는 $t$ 년도에서 $k$ 번째 주제의 비율을 나타내며, 특정 연도 $t$ 에서 모든 주제 $k$ 에 대한 비율의 합은 1이다. $s l o p e_{k} (t)$ 는 $t$ 년도에 대한 $k$ 번째 주제의 선형회귀계수를 뜻하며, $b$ 는 선형회귀모델의 절편을 의미한다. 단순선형회귀분석의 결과를 바탕으로 회귀계수의 통계적 유의성을 평가하기 위해 왈드 검정(wald test, Gourieroux et al., 1982)을 수행하였다. 왈드 검정 방법은 회귀계수가 0인지 여부를 평가하는데 사용되며, 귀무 가설(null hypothesis)은 회귀계수 $β$ 가 $β$ = 0이다. 유의확률(significance probability, p-value)이 0.05 미만일 경우 귀무 가설을 기각하고, 선형회귀계수가 양수일 경우 해당 주제를 최근에 연구가 활발하게 진행되고 있는 Emerging topic으로 분류하였다. 반면, 선형회귀계수가 음수이면 해당 주제를 학술지 “지질공학” 초기의 주요 연구 주제였던 Classic topic으로 분류하였다. 유의확률이 0.05를 초과할 경우 귀무 가설을 채택하고, 특정 주제의 동향이 과거부터 현재까지 변화가 없다고 판단하여 Stable topic으로 분류하였다. 단순선형회귀분석 및 통계검정은 파이썬 라이브러리인 Scipy(Virtanen et al., 2020)를 사용하여 수행하였다.

네트워크 분석

LDA 모델의 결과를 기반으로 주제 간 연관성을 확인하기 위해 네트워크 분석을 수행하였다. 시간에 따른 주제별 연관성의 변화를 확인하기 위해, 학술지 “지질공학”의 창간 년도인 1991년부터 2024년까지의 중간 시점인 2008년을 기준으로 2008년 이전( $t$ ≤ 2008)과 2008년 이후( $t$ > 2008)로 구분하여 분석하였다. 문서별 주제의 확률분포는 행렬 식 (3)으로 표현된다.

(3)

Θ_{p e r i o d} = [\begin{matrix} θ_{1, 1} & \dots & θ_{1, k} \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ θ_{d, 1} & \dots & θ_{d, k} \end{matrix}]

여기서, $θ_{d, k}$ 는 $d$ 번째 문서에서 $k$ 번째 주제에 대한 확률을 나타내며, $Θ_{p e r i o d}$ 는 특정 기간 동안의 문서별 주제의 확률 분포를 의미한다. 네트워크 분석을 위해, 주제의 확률 분포 행렬을 사용하여 식 (4)를 통해 시대별 네트워크 행렬( $M_{p e r i o d}$ )을 계산하였다.

(4)

M_{p e r i o d} = Θ_{p e r i o d} \cdot {Θ_{p e r i o d}}^{T} = [\begin{matrix} w_{1, 1} & \dots & w_{1, k} \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ w_{k, 1} & \dots & w_{k, k} \end{matrix}]

여기서, $Θ_{p e r i o d}^{T}$ 는 문서별 주제의 확률 분포( $Θ_{p e r i o d}$ )의 전치행렬(transpose matrix)을 의미하며, $w_{k - 1, k}$ 는 $k - 1$ 번째 주제와 $k$ 번째 주제 간의 연관 가중치(association weight)를 의미한다. 연관 가중치의 값이 클수록 두 주제 간 연관성이 높다고 판단한다. 시대별 네트워크 행렬 $M_{p e r i o d}$ 은 $k$ × $k$ 의 대칭 행렬로, 대각 성분을 기준으로 대칭이 되는 구조인 무방향 네트워크(undirected network)로 표현된다. 네트워크의 요소는 노드(node)와 엣지(edge)로 구성되며, 네트워크에서 노드는 개체를 의미하며 네트워크 그래프에서 원형으로 표현된다. 엣지는 노드 사이의 관계를 나타내며 네트워크 그래프에서 선으로 표현된다. 본 연구에서는 노드를 $k$ 개의 주제로 표현하였으며, 엣지는 주제 간 연관 가중치로 표현하여 주제-주제 간 연관 정도를 나타내었다. 네트워크 분석은 Cytoscape(Smoot et al., 2011)를 사용하여 수행하였다.

결과 및 토의

LDA 모델 결과에 따른 학술지 “지질공학”의 연구 주제 분류

본 연구는 LDA 모델을 반복 수행하여 학술지 “지질공학”의 기존 논문 분류 체계와 비교 분석을 통해 최적의 주제 개수( $K$ )를 7로 설정하였다. LDA 모델 결과로 도출된 주제의 단어 분포( $β_{k}$ )를 분석하여 상위 10개의 주요 단어를 추출하였고, 이를 바탕으로 주제명을 명명하였다(Table 2). 분석 결과는 워드 클라우드 형태로 시각화하였으며, 단어의 크기는 해당 주제 내에서의 상대적 출현 빈도를 반영하여 나타내었다(Fig. 4). 분류 결과, “수리지질학”, “지구물리학”, “지반 역학”, “구조지질학”, “환경지질학”, “지반 구조물”, “지질재해”로 분류되었으며, 각 연구 주제별 분류된 논문을 바탕으로 “지질공학” 학술지에 게재된 연구 주제별 논문들을 선정하여 해석하였다.

“수리지질학”(Topic #1)은 지하수의 기원, 이동, 분포 및 물리화학적 특성 등을 연구하는 학문으로, 전체 논문의 약 17.23%를 구성하였다. 수리지질학 분야는 대수층 특성(Hamm et al., 2005; Park et al., 2011; Choi et al., 2019), 지하수-지표수 상호작용(Kim et al., 2007, 2012a), 지하수의 수리 화학적 특성에 대한 연구(Jeong et al., 2009; Yun et al., 2016b; Lee et al., 2024b)가 주를 이루었으며, 특히 자연방사성 물질인 우라늄과 라돈의 지하수 내 산출 특성에 관한 연구(Jeong et al., 2015; Yun et al., 2016a)가 다수 존재하였다.

“지반 구조물”(Topic #2)은 지반과 관련된 구조물의 설계, 시공 및 관리에 대한 다양한 연구를 수행하는 분야로, 전체 논문의 약 17.03%를 구성하였다. 지반 구조물 분야에서는 주로 지반 조사(Seo et al., 2006; Ki et al., 2007; Kim, 2008), 구조물 안정성 및 적용성 평가(Park, 2008; Lee et al., 2012; Kim et al., 2020), 새로운 기술 개발 및 검증(Lee and Lim, 2017; Beck et al., 2024)과 관련된 다양한 연구들이 수행되었다.

“지구물리학”(Topic #3)은 지구의 내부 구조와 물리적 특성을 이해하기 위해 다양한 물리적 탐사 기법을 활용하여 연구하는 학문으로, 전체 논문의 약 14.92%를 구성하였다. 지구물리학 분야에서는 주로 탄성파 및 전기비저항 등의 탐사 기법을 이용한 지반 조사 및 지하 구조 탐사(Kim and Oh, 2003; Hwang and Moon, 2011; Lee et al., 2019a; Kim et al., 2022b)와 지진 탐사 및 증폭 특성(Kim, 2012, 2013b)과 관련된 연구들이 수행되었으며, 지구물리 탐사 기법의 성능 향상을 위한 연구(Lee et al., 2000; Kim et al., 2014; Kang et al., 2019)들도 존재하였다.

“지질재해”(Topic #4)는 지질학적 재해의 발생 원인, 특성, 위험성 및 취약성을 평가하고 이에 대한 예방 및 관리 대책을 연구하는 분야로, 전체 논문의 약 13.77%를 구성하였다. 지질재해 분야는 사면 안정성 평가 및 관리(Lee and Kim, 2009; Kim et al., 2012b), 재난 위험성 및 취약성 평가(Chae et al., 2004; Seo et al., 2012; Kwak et al., 2018), 재난 예측 및 경보 시스템(Chae et al., 2008, 2016; Nam et al., 2018), 재해 조사 및 방지 대책 마련(Kim, 2000; Kim et al., 2017)과 관련된 연구들이 수행되었다. 특히, 산사태와 관련하여 원인 및 특성 분석, 발생 예측, 피해 평가 등 다양한 측면에서의 연구(Hwang et al., 1995; Song and Hong, 2007; Nam et al., 2020; Kim et al., 2022a; Lee et al., 2024a)가 활발히 수행되었다.

“지반 역학”(Topic #5)은 토질, 암석, 암반 등 지반과 관련된 물리적, 역학적 특성을 연구하는 학문으로, 전체 논문의 약 13.69%를 구성하였다. 지반 역학 분야는 암석 및 토양의 물리적 특성(Kim et al., 2004b; Kwag et al., 2013), 역학적 특성(Jang and Oh, 2001; Kim et al., 2004a; Lee and Lee, 2008), 암석의 손상 기준 및 강도 분석(Nam et al., 2009; Jang et al., 2010), 실내 시험 및 현장 적용성 평가(Woo, 2007; Lee et al., 2019b; Song et al., 2020), 지반의 변형 및 거동(Kim and Han, 2013; Seo and Kim, 2021) 등에 대한 연구들이 활발히 수행되었다. 이는 지반 안정성 평가, 구조물 설계 및 시공 방법의 개선 등 다양한 공학적 문제를 해결하기 위한 기초 자료로 활용되고 있다.

“구조지질학”(Topic #6)은 지구 내부의 구조적 특성과 이들 구조의 변화, 발달, 운동 등을 연구하는 학문으로, 전체 논문의 약 12.76%를 구성하였다. 구조지질학 분야는 지구조 운동 및 고응력 분석(Chang et al., 2007; Gwon and Kim, 2016; Kim et al., 2018), 암석과 암반의 절리 및 균열 특성(Choi and Chang, 1999; Kim et al., 1999; Jin and Kim, 2007; Chang, 2009), 단층 발달 및 거동 특성(Chang and Chang, 2009; Altaher et al., 2022) 등에 대한 연구가 활발히 수행되었으며, 특히 양산단층과 관련하여 단층 및 단층 비지 특성에 관한 연구(Kim and Chang, 2009; Woo, 2012; Choo et al., 2023)가 다수 존재하였다.

“환경지질학”(Topic #7)은 지질 환경에서 발생하는 다양한 오염 문제와 관리, 복원 대책에 대해 연구하는 학문으로, 전체 논문의 약 10.60%를 구성하였다. 환경지질학 분야는 주로 폐광산 오염 및 산성배수(Kang and Kim, 2007; Kang et al., 2010; Choo and Lee, 2019; Choo et al., 2019), 토양 및 지하수 오염(Chung et al., 2000; Kim and Kang, 2008; Kang and An, 2013), 오염 관리 및 복원 대책(Lee and Lee, 2004; Jung et al., 2012; Kim et al., 2012c)에 대한 연구들이 활발하게 수행되었으며, 방사성 폐기물 관리에 관한 연구(Jeong, 1999; Rhee et al., 2001; Kim et al., 2023)도 다수 존재하였다.

Table 2.

Summary of research topics and keywords identified using the LDA model

Topic (proportion)*	Topic label	Keywords** (top-10)
Topic #1 (17.23%)	Hydrogeology	groundwat, well, level, water, pump, aquif, recharg, hydraul, uranium, radon
Topic #2 (17.03%)	Geotechnical structures	tunnel, slope, stabil, displac, grout, reinforc, filter, numer, construct, safeti
Topic #3 (14.92%)	Geophysics	seismic, earthquak, resist, electr, geophi, imag, wave, zone, borehole, gpr
Topic #4 (13.77%)	Geohazard	landslid, slope, rainfall, soil, debri, factor, risk, hazard, failur, predict
Topic #5 (13.69%)	Geomechanics	strength, shear, soil, rough, compress, properti, rock, veloc, ground, joint
Topic #6 (12.76%)	Structural geology	fault, fractur, rock, zone, orient, joint, discontinue, goug, yangsan, granit
Topic #7 (10.60%)	Environmental geology	mine, water, contamin, soil, metal, volumetr, wast, acid, unsatur, inject

* The percentages indicate the proportion of the total corpus represented by each topic.

** Several words were used in their root form by the stemming algorithm in the text preprocessing.

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Fig. 4.

Word cloud for each geological research topic ( $K$ = 7) in JEG. The size of each word represents its proportion of the total words in that topic. Several words in the figure were used in their root form by the stemming algorithm in the text preprocessing.

학술지 “지질공학”의 연구 주제별 연구동향 분석

LDA 모델을 이용하여 식별된 연구 주제를 바탕으로, 연도별 주제의 비율( $θ_{k}^{t}$ )을 계산하여 연구동향을 분석하였다. 연구 주제별 연구동향은 단순선형회귀분석을 통해 확인하였으며, 시간에 따른 $θ_{k}^{t}$ 의 변화를 주제별 선형회귀 계수 $s l o p e_{k}$ 로 평가하였다. 또한, 왈드 검정을 통해 회귀계수의 유의성을 판단하고, 이를 바탕으로 학술지 “지질공학”의 연구 주제를 Classic topic, Emerging topic, Stable topic으로 분류하였다(Fig. 5).

Classic topic( $s l o p e_{k}$ < 0, p < 0.05)은 학술지 “지질공학” 창간 초기부터 주로 논의되었으나, 시간이 지남에 따라 비중이 감소한 연구 주제들로, “지구물리학”(Topic #3, $s l o p e_{3}$ = -6.06 × 10^-3, p < 0.01), “구조지질학”(Topic #6, $s l o p e_{6}$ = -2.32 × 10^-3, p < 0.05)과 같은 연구 주제들이 존재하였다. 학술지 “지질공학” 초기에 해당 주제들이 중요한 문제로 다루어졌으나, 시간이 흐름에 따라 연구 범위가 확장되고 새로운 주제들이 등장하면서 해당 주제들의 비중이 감소한 것으로 판단된다.

Emerging topic( $s l o p e_{k}$ > 0, p < 0.05)은 최근에 활발히 연구되고 있는 주제들로, “수리지질학”(Topic #1, $s l o p e_{1}$ = 2.99 × 10^-3, p < 0.05), “지질재해”(Topic #4, $s l o p e_{4}$ = 2.90 × 10^-3, p < 0.01)와 같은 연구 주제들이 존재하였다. 특히, “지질재해”와 관련된 주제들의 관심이 증가하고 있으며, 자연재해의 빈도와 강도가 증가함에 따라 “지질재해”분야에 대한 학문적 관심이 높아지고 있는 것으로 판단된다.

S, p table topic(p > 0.05)은 통계적으로 유의미한 변화가 없는 연구 주제들로, “지반 구조물”(Topic #2, $s l o p e_{2}$ = 1.85 × 10^-3, p > 0.05), “지반 역학”(Topic #5, $s l o p e_{5}$ = -0.03 × 10^-3, p > 0.05), “환경지질학”(Topic #7, $s l o p e_{7}$ = 0.68 × 10^-3, p > 0.05)과 같은 연구 주제들이 존재하였다. 이러한 연구 주제들은 시간에 따른 연구 비중의 뚜렷한 변화 없이 지속적으로 일정한 관심을 받고 있으며, 학술지 “지질공학”에서 기본적이면서 지속적으로 중요성을 지닌 연구 주제로 판단된다.

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Fig. 5.

Annual proportion of each geological research topic ( $K$ = 7) in JEG based on data from 1991 onward. Line plots indicates the status (emerging, classic, and stable) of each research topic with different colors (red, blue, and grey). The Wald test yielded linear regression coefficients that are statistically significant at *p < 0.05 and **p < 0.01.

네트워크 분석을 통한 학술지 “지질공학”의 연구 주제 간 시대별 연관성 분석

연구 주제 간 연관성을 분석하기 위해, LDA 모델의 결과인 문서별 주제의 확률분포( $θ_{d}$ )를 사용하여 시대별 네트워크( $M_{p e r i o d}$ )를 계산하였으며, 학술지 “지질공학”의 중간 년도인 2008년을 기준으로 2008년 이전과 2008년 이후 네트워크로 나누어 비교 분석하였다.

2008년 이전의 네트워크( $M_{t \leq 2008}$ )는 총 523편을 포함하고 있으며, 연구 주제 간 연관성은 Fig. 6a에 표시하였다. 2008년 이전 네트워크의 전체 평균 연관 가중치는 2.57로 계산되었으며, 전체 연구 주제 중 “구조지질학”(Topic #6)이 가장 높은 연관 가중치( $w_{6}$ = 3.20)를 보였다. 2008년 이전 네트워크에서 높은 연관성을 보여주는 연구 주제들은 “지반 역학”-“구조지질학”(Topic #5-Topic #6, $w_{5, 6}$ = 4.89), “수리지질학”-“구조지질학”(Topic #1-Topic #6, $w_{1, 6}$ = 4.36), “지구물리학”-“지반 역학”(Topic #3-Topic #5, $w_{3, 5}$ = 4.25), “지반 구조물”-“지반 역학”(Topic #2-Topic #5, $w_{2, 5}$ = 4.25)으로 나타났다. 이러한 결과는 2008년 이전에 발표된 논문들이 “구조지질학”을 중심으로 다양한 연구 주제와 연관되어 있음을 확인하였다.

2008년 이후의 네트워크( $M_{t > 2008}$ )는 총 716편을 포함하고 있으며, 연구 주제 간 연관성은 Fig. 6b에 표시하였다. 2008년 이후 네트워크의 전체 평균 연관 가중치는 5.43로 계산되었으며, 전체 연구 주제 중 “지반 구조물”(Topic #2)이 가장 높은 연관 가중치( $w_{2}$ = 7.16)를 보였다. 2008년 이후 네트워크에서 높은 연관성을 보여주는 연구 주제들은 “지반 구조물”-“지질재해”(Topic #2-Topic #4, $w_{2, 4}$ = 11.62), “지반 구조물”-“지반 역학”(Topic #2-Topic #5, $w_{2, 5}$ = 9.46), “지반 구조물”-“구조지질학”(Topic #2-Topic #6, $w_{2, 6}$ = 8.39), “지구물리학”-“구조지질학”(Topic #3-Topic #6, $w_{3, 6}$ = 8.35)으로 나타났다. 이러한 결과는 2008년 이후에 발표된 논문들이 “지반 구조물”을 중심으로 다양한 연구 주제와 연관되어 있음을 확인하였다.

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Fig. 6.

Association network across two periods: $t$ ≤ 2008 (a) and $t$ > 2008 (b). Nodes represent research topics and edges represent the association weight $w$ . The edge thickness indicates the strength of the association between topics. The trend status (emerging, classic, and stable) of each topic is represented by color (red, blue, and grey).

결 론

본 연구는 학술지 “지질공학”에 수록된 논문들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 연구 주제와 연구동향을 체계적으로 분석하였다. LDA 모델을 통해 식별된 연구 주제들을 기반으로, 각 주제별 연구 비율의 변화를 단순선형회귀분석을 통해 분석하고, 이를 바탕으로 연구 주제를 Classic topic, Emerging topic, Stable topic으로 분류하였다. 또한, 시대별 네트워크 분석을 통해 각 연구 주제 간 연관성을 시각화하고, 시대에 따른 주제 간 연관성 변화를 비교 분석하였다.

연구결과, 학술지 “지질공학”에 게재된 논문들은 시간에 따라 연구 주제가 변화하고 있음을 확인할 수 있었다. Classic topic은 “지구물리학”(Topic #3), “구조지질학”(Topic #6)으로 분류되었으며, 학술지 “지질공학” 창간 초기에 중점적으로 다뤄졌으나, 시간이 지남에 따라 비중이 감소하였다. Emerging topic은 “수리지질학”(Topic #1), “지질재해”(Topic #4)로 분류되었으며, 최근에 연구 비중이 증가하고 있는 것을 확인하였다. Stable topic은 “지반 구조물”(Topic #2), “지반 역학”(Topic #5), “환경지질학”(Topic #7)으로 분류되었으며, 시간에 따른 변화 없이 일정한 관심을 유지하고 있는 것을 확인하였다. 네트워크 분석 결과, 2008년 이전에는 “구조지질학”(Topic #6)이 주요 연구 주제로서 다양한 주제와 밀접하게 연관되어 있었으며, 2008년 이후에는 “지반 구조물”(Topic #2)이 주요 연구 주제로 부상하여 다른 연구 주제들과 연관성을 강화하였다. 이러한 연구동향 분석 및 네트워크 분석의 결과는 시간에 따른 연구 주제들의 변화와 중심 주제의 이동을 보여주고 있다.

본 연구는 학술지 “지질공학”에 게재된 논문들의 연구 주제와 연구동향을 체계적으로 분석하였으며, 학술지 “지질공학”의 전반적인 연구 흐름을 파악하고 발전 과정을 검토하였다. 본 연구는 정량적 문헌 분석 기법을 활용하여 연구동향을 체계적으로 분석하는 방법론을 제시하였으며, 이를 통해 지질공학 연구의 복잡성을 이해하고자 하였다. 본 연구의 결과는 지질공학 연구자들이 향후 주목해야 할 주요 연구 주제와 융합 연구의 가능성을 모색하는 데 중요한 통찰을 제공할 것으로 판단된다. 또한, 지질공학 분야의 지속적인 성장을 위해서는 다양한 연구 주제를 포괄적으로 다루는 융합 연구의 필요성이 강조되며, 이를 통해 지질공학의 다양한 문제들을 해결하는 데 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.

Acknowledgements

이 논문은 2023년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 G-램프(LAMP) 사업(No. RS-2023-00301702)과 2024년도 동남권 이공계 여성인재 양성사업단의 지원으로 수행되었습니다.

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The Journal of Engineering Geology ISSN:1226-5268(Print) 2287-7169(Online) 지질공학

Preview

Analysis of Research Trends in The Journal of Engineering Geology (1991-2024): Latent Dirichlet Allocation and Network Analysis

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1.

Annual number of papers published (black line) and cumulative number of papers published (grey shading) in The Journal of Engineering Geology (JEG) from 1991 to 2023. Note that 2024 data were excluded because publication for the year is incomplete.

Fig. 2.

Flow chart of text preprocessing as applied in this study.

(1)

Fig. 3.

Schematic of the latent Dirichlet allocation (LDA) model. Nodes represent random variables. The observed node wd,n is shaded grey, and latent nodes are unshaded. Arrow directions indicate the influence from the input node to the response node.

Table 1.

Notation of variables and parameters used in this study

(2)

(3)

(4)

Table 2.

Summary of research topics and keywords identified using the LDA model

Fig. 4.

Word cloud for each geological research topic (K = 7) in JEG. The size of each word represents its proportion of the total words in that topic. Several words in the figure were used in their root form by the stemming algorithm in the text preprocessing.

Fig. 5.

Fig. 6.

Acknowledgements

References

Schematic of the latent Dirichlet allocation (LDA) model. Nodes represent random variables. The observed node $w_{d, n}$ is shaded grey, and latent nodes are unshaded. Arrow directions indicate the influence from the input node to the response node.

Word cloud for each geological research topic ( $K$ = 7) in JEG. The size of each word represents its proportion of the total words in that topic. Several words in the figure were used in their root form by the stemming algorithm in the text preprocessing.