잠재 디리클레 할당 기반 토픽 모델링을 통한 건설재해 사례 분석

김창재 ( Kim Changjae ),김하림 ( Kim Harim ),이창수 ( Lee Changsu ),조훈희 ( Cho Hunhee ) 한국건축시공학회 2022 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.22 No.1

The construction industry has more safety accidents than other industries. Although there have been more attempts to reduce safety hazards in the industry such as the enforcement of the "Serious Accidents Punishment Act (SAPA)", construction accident has not been reduced enough. In this study, analysis of safety risk factors has been made through Latent Dirichlet Allocation (LDA)-based topic modeling. Risk analysis in construction site would be improved with natural language processing and topic modeling.

토픽모델링과 의미연결망 분석을 통한 예술경영 연구동향 분석

황서이,황동열 한국예술경영학회 2018 예술경영연구 Vol.0 No.47

The goal of the present study id to identify the research trend in the field of arts management in Korea. To this end, we collected titles and key words of papers published in major journals such as the Journal of the Korean association of arts management during 2001 and 2017. After that, we applied the well-received topic modeling technique, Latent Dirichlet Allocation(LDA) and Semantic Network Analysis(SNA) to the collected data sets. The research findings of the study are as follows: 1) As a result of the topic modeling analysis, 8 major research topics(‘culture and art education’, ‘media’, ‘visual arts’, ‘culture and art policy’, ‘performing arts’, ‘cultural marketing’, ‘audience survey’ and ‘cultural industry’) were derived. 2) The regression results indicated that only ‘performing arts’ was hot topic. 3) The results of the semantic network analysis show that ‘culture’, ‘art’, ‘museum’, ‘performance’, ‘audience’, ‘policy’, ‘music’, ‘management’, ‘strategy’, ‘arts’, ‘industry’, ‘content’, ‘exhibition’, ‘city’, ‘education’, and ‘museum’ played a major role in forming the context and context of the Journal of the Korean association of arts management. 본 연구는 예술경영분야에 대한 연구동향을 파악하고자 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽모델링과 의미연결망 분석(Semantic Network Analysis)기 법을 적용하여 연구하였다. 국내 예술경영분야의 대표적인 ‘예술경영연구’에 수록된 2001년부터 2017년까지 총 286편의 논문명과 주제어를 분석대상으로, 학술적 연구 토픽의 추세와 토픽 간의 관계를 분석하였다. 분석에는 오픈 소프트웨어인 R프로그 램과 표준 통계 소프트웨어 SPSS를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 분석결과, 8개의 주요 연구토픽이 도출 되었고, ‘문화예술교육’, ‘미디어’, ‘시각예술’, ‘문화예술정책’, ‘공연예술’, ‘문화마케 팅’, ‘관객조사 및 개발’, ‘문화산업’ 순으로 비중 있게 다루어졌다. 둘째, 추이 분석 결과, ‘공연예술’ 영역의 연구토픽만이 상승세를 보였다. 셋째, 의미연결망 분석결 과, ‘문화’, ‘예술’, ‘박물관’, ‘공연’, ‘관람객’, ‘관객’, ‘정책’, ‘음악’, ‘경영’, ‘전략’, ‘마케 팅’, ‘산업’, ‘콘텐츠’, ‘전시’, ‘도시’, ‘교육’, ‘미술관’ 등은 예술경영 연구의 의미구조와 맥락을 형성하는데 매우 주요한 역할을 하였다. 특히, 예술경영분야에서 ‘마케팅’, ‘산업’, ‘콘텐츠’, ‘전시’, ‘교육’, ‘도시’ 등과 관련한 연구가 주로 이루어지고 있었으며, ‘관객’, ‘관람객’은 매개역할을 하여 ‘구매의도’, ‘만족도’, ‘참여동기’, ‘서비스품질’ 등 으로 이어지는 연구들에 관심이 높아지고 있었다

감성원형모형 필터 기반의 토픽모델링 분석 체계 개발

박재현,이강철,전현진 한국감성과학회 2017 춘계학술대회 Vol.2017 No.-

토픽모델링은 문서 내에서 단어의 분포 분석을 기반으로 문서의 주제를 가늠해볼 수 있게 해주는 기법이다. 잠재 디리클레 할당(LDA, Latent Dirichlet Allocation), 확률 잠재 의미 인덱싱(pLSA, probabilistic latent semantic indexing)과 같은 모형이 대표적이다. 자동화된 알고리즘으로 적용할 수 있다는 점에서 문서 분석뿐만 아니라 이미지 프로세싱, 생물정보 분석 등 대량의 데이터가 존재하는 다양한 분야에 응용되고 있다. 제품, 서비스의 기획 및 조사와 관련해서도 사용자의 의견이나 기호를 쉽게 요약할 수 있다는 점에서 잠재력을 인정받고 있다. 하지만 실질적으로 단어의 빈도가 결과에 중요한 영향을 미침으로써 문서에서 전하고자 하는 요지를 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 감성원형모형(Circumplex Model of Affect)과 연계하여 이러한 한계점을 보완하고, 문서에서 전달하고자 하는 요지 파악이 가능한 새로운 분석 체계를 제안하고자 한다. 이를 위하여 문서의 요지가 미리 분석되어 있는 정형화된 문서 데이터베이스를 활용하였다. 본 연구의 결과물은 기존일반적인 문서 분석을 포함하여 제품, 서비스, 또는 브랜드의 시장 조사 시에도 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

토픽모델링을 활용한 청소년복지 연구동향 분석

이선우(Sunwoo Lee),홍민주(Minju Hong) 한국콘텐츠학회 2022 한국콘텐츠학회논문지 Vol.22 No.11

본 연구는 잠재 디리클레 할당 기반 토픽모델링 분석을 통해 최근 국내 청소년복지 연구에서 다루어진 주제들을 파악하고 연구동향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2012년부터 2021년까지 최근 10년간 「청소년복지연구」와 「청소년문화포럼」 학술지에 게재된 논문 629개의 초록을 대상으로 분석을 실시하였다. 이에 따라 “청소년 학교생활”, “청소년 심리 및 정신건강”, “위기청소년 대상 질적 연구”, “청소년 문제행동”, “청소년 대상 프로그램/척도 개발”, “청소년 대상 정책 및 서비스 분석” 등 총 6개의 토픽이 도출되었으며, 연도별 토픽 비중의 변화추이를 확인하였다. 연구결과를 종합해봤을 때, 청소년복지 연구에서 특정 주제에 지나치게 편중된 경향이 나타났으며 다양한 청소년 이슈를 다루기 위한 시도가 필요한 것으로 판단되었다. 더 나아가 새로운 프로그램이나 척도를 개발하기 위한 연구, 청소년 정책 및 서비스를 평가하기 위한 연구 등이 더욱 활발히 수행될 필요가 있는 것으로 확인되었다. This study aims to identify the research topics and trends of recent Korean youth welfare studies. For this purpose, a total of 629 study abstracts, published in Korean Journal of Youth Welfare and Forum for Youth Culture between 2012 and 2021, were analyzed using Latent Dirichlet Allocation topic modeling. The results of this study indicate six research topics and their trends during the past decade. It was identified that there was a research trend excessively biased towards only a few topics. Thus, it is required that researchers should have more concerns on emerging youth issues and conduct various studies focusing on the issues. Furthermore, it is also suggested to conduct more studies for developing new programs or scales and evaluating youth welfare policies or services.

LDA 토픽 모델링의 적정 토픽 수 결정 방법 탐색 : 혼잡도와 조화평균법 활용을 중심으로

이대영(Dae Young Lee),이현숙(Hyun Sook Yi) 한국교육평가학회 2021 교육평가연구 Vol.34 No.1

LDA 토픽 모델링으로 텍스트 자료의 토픽을 추출하고 그에 따라 문서를 분류하고자 할 때, 설정하는 토픽 수는 토픽 분류의 정확성과 타당성에 큰 영향을 미친다. 본 연구는 LDA에서 적정한 토픽 수를 정하는 방법으로 조화평균을 사용하는 방식과 혼잡도를 사용하는 방식을 비교 검토하였다. 이에 논문 초록, 뉴스 기사, 그리고 소설 자료를 대상으로 적정 토픽 수를 추출하였으며, 추출된 토픽 수에 대한 신뢰성과 적정성을 비교함으로써 적정한 토픽 수를 보다 합리적으로 정하는 방법이 무엇인지 탐색하였다. 토픽 선정의 적정성을 판정하는 데 있어서 통계적 정보를 바탕으로 결정할 수 있을 때 보다 적절하다는 관점에서 접근하였고, 반복 시행에 의해서도 수리적으로 안정된 토픽의 수를 정할 수 있을 때 더 신뢰성이 높다고 평가하였다. 적정성 평가 준거로는 LDA 모델의 𝛾 분포와 𝛽 분포를 검토하여 확률적으로 평가하였다. 연구 결과 첫째, 조화평균 방식이 혼잡도 방식보다 연구자의 주관적 판단에 의존하는 정도가 낮았다. 또한, 조화평균 방식은 LDA 모델의 α를 조절하여 토픽이 과대 추출되는 경향을 줄일 수 있었다. 둘째, 조화평균 방식은 𝛾 분포와 𝛽 분포 측면에서도 더 독립적이고 적정한 토픽 군집으로 분류할 수 있었다. 셋째, 조화평균 방식을 적용함에 있어서 코퍼스를 구성하는 문서 자료의 특성을 고려하여 적정한 α를 정해야 함을 알 수 있었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로, 조화평균 방식의 특징과 확장 가능성, 연구의 제한점 등을 논의하였다. When LDA topic modeling is used to extract topics from text data, exploring the optimal numberof topics is a critical role in establishing the validity and appropriateness of the classification. Thisstudy introduced and compared two methods for determining the number of topics in LDA: theharmonic mean and perplexity. To illustrate procedures of applying the two methods and to evaluatethe relative performance of each method over different data, four kinds of text data including theabstracts of research articles, news articles, and novel data were used. The major findings of this studyare as follows. First, the harmonic mean method was less dependent on the subjective judgment ofthe researcher than the perplexity method. In addition, the harmonic mean method was moreappropriate to facilitate the interpretation of the topics by providing a means to control the level ofα parameter in LDA that generates the most compact number of topics. Second, the harmonic meanmethod produced more independent and appropriate topic clusters in terms of 𝛾 and 𝛽 distributions.Third, in applying the harmonic mean method, an appropriate level of α parameter should becarefully determined in consideration of the characteristics of the documents in the corpus. Based onthe findings, strengths of the HM method along with the limitations of the present study werediscussed.

토픽 모델링을 활용한 대학생의 서술형 강의평가 분석

곽민호(郭旻昊),민혜리(閔惠利),김미림(金美林) 서울대학교 교육연구소 2019 아시아교육연구 Vol.20 No.2

이 연구는 토픽 모델링(topic modeling)의 일종인 잠재 디리클레 할당(latent Dirichlet allocation, 이하 LDA)을 활용하여 S대학교의 학생들이 작성한 강의평가 응답을 분석함으로써 학생들이 갖고 있는 강의에 대한 생각을 보다 직접적으로 알아보고자 하였다. 이를 위해 2015년 1학기에 개설된 약 1,500개 강의에 대해 학생들이 ‘강의에서 개선되어야 할 점’과 ‘강의에서 좋았던 점’에 대해 서술한 약 47,000개의 응답 내용을 LDA를 활용해 분석하였다. 아울러, 6개의 단과대학(공과대학, 농업생명과학대학, 사범대학, 인문대학, 사회과학대학, 자연과학대학) 강의의 개선되어야 할 점, 좋았던 점에 대해 분석하였다. 분석 결과, 첫째, ‘강의에서 개선되어야 할 점’과 ‘강의에서 좋았던 점’ 모두 3개 주제 모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 먼저, ‘강의에서 개선되어야 할 점’은 1) 과제·실험·실습에 대한 개선사항, 2) 발표·토론에 대한 개선사항, 3) 시험·진도·수업내용에 대한 개선사항의 세 가지 주제로 나타났다. 다음으로, ‘강의에서 좋았던 점’은 1) 교수자·교수방법에 대한 긍정적 피드백, 2) 직접적 경험·실습에 대한 긍정적 피드백, 3) 강의내용에 대한 긍정적 피드백의 세 가지 주제로 나타났다. 둘째, 단과대학별 분석 결과, 단과대학별로 나타난 주제의 의미는 대체적으로 전체 대학 자료를 분석했을 때와 비슷했으나, 하나의 주제 정도가 단과대학의 특성을 반영하고 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 강의평가의 선택형 문항 분석에 치중하였던 기존 연구와 달리, 토픽 모델링을 활용함으로써 대량의 서술형 강의평가 자료를 효율적으로 요약하였으며, 이를 통해 강의 전반에 대한 학생들의 인식을 보다 직접적이고 종합적으로 살펴볼 수 있었다는 의의를 갖는다. This study used a latent Dirichlet allocation (LDA) which is one of the types of topic modeling to analyze the students’ open-ended responses regarding the survey of course evaluations. The survey asked the students to describe the unsatisfied and desirable aspects of the courses. 47,000 responses for 1,500 courses in the first semester of 2015 at S University were analyzed. The college-level analysis was performed as well. The results of this study are as follows. First, the model selection results based on DIC suggested that three-topic model was most suitable for both students" positive and negative feedbacks about course evaluations. Specifically, the three topics of negative feedback are as follows: 1) Improvements of tasks, experiments, and exercises; 2) Improvements of presentations and discussions; 3) Improvements of the test, progress, appear. Also, the analysis of the desirable aspects suggested three main topics: 1) positive feedback on teaching and teaching methods, 2) positive feedback on direct experience and practice, and 3) positive feedback on the quality of the lecture. Second, for the result of the college-level analysis, except a topic reflecting characteristics of each college, the extracted topics from the responses of each college were similar to the topics extracted from the whole combined responses. This study differs from the previous studies focusing on the analysis of the selected responses regarding course evaluation in that it mainly focused on the open-ended responses of the students. As a result, The study might reveal the positive and negative feedbacks of the course evaluation which the previous studies have not suggested yet.

토픽모델링을 이용한 국내 방사선 학술연구 트렌드 분석

홍동희 한국방사선학회 2022 한국방사선학회 논문지 Vol.16 No.3

We intend to use topic modeling to identify radiation-themed papers published from 1989 to 2022 and analyze the relevance and weight between topics. This study analyzed topics derived from national subjects for 717 papers published until recently in 2022 to contribute to the revitalization of research in the field of radiation. Through text mining, overall research trends on the subject distribution of the study were analyzed, and five topics were derived through topic modeling. First, among the papers to be analyzed, a total of 1,675 words were frequency-analyzed through the preprocessing process of key words in a total of 717 papers centered on keywords. Second, as a result of analyzing topics based on the association of constituent words for five topics, it was found that studies focused on minimizing dose in the range that does not degrade image quality in the fields of radiation, image, CT clinical. In addition, it was found that various studies were mainly conducted in the MRI, and the study of ultrasound in various areas of disease analysis was actively attempted. 토픽 모델링을 활용하여 1989년부터 2022년까지 출판된 방사선을 주제로 한 논문을 파악하고 주제들 간의 관련성과 비중을 분석하고자 한다. 본 연구는 방사선 분야의 연구 활성화에 기여하기 위하여 2022년 최근까지 출판된 논문 717편을 대상으로 국문제목에서 도출된 토픽들을 분석하였다. 텍스트마이닝을 통해 연구의 주제 분포에 대한 전반적 연구 동향을 분석하였으며, 토픽모델링을 통해 5가지 주제를 도출해냈다. 첫째, 분석 대상 논문 중 키워드 중심으로 총 논문 717편의 연구에서 핵심어를 전처리 과정을 거쳐 최종적으로 선정된 단어는 총 1675개의 단어를 빈도 분석하였다. 둘째, 5개 토픽에 대하여 구성단어의 연관성을 중심으로 토픽을 분석한 결과 방사선, 영상, CT 임상분야에서 영상의 화질을 떨어뜨리지 않는 범위에서 선량을 최소화 하는데 연구가 주를 이루고 있음을 알 수 있었다. 또한, MRI 분야는 다양한 연구가 주를 이루었고 초음파는 다양한 부위의 질환 분석이 연구가 활발하게 시도되고 있음을 알 수 있었다.

토픽 모델링을 이용한 고객 상품평 분석

박만희(Park, Man Hee) 글로벌경영학회 2021 글로벌경영학회지 Vol.18 No.4

본 연구에서는 고객들이 제품 구매 후기로 작성한 상품평 데이터를 바탕으로 토픽 모델링 기법중 하나인 LDA 기법을 적용하여 상품평을 분석하였다. 상품평 분석을 위해 amazon.com으로부터 Galaxy S20 스마트폰에 대한 상품평 데이터를 수집하고 토픽 모델링 분석을 수행하였으며 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 단어 빈도분석 결과에 따르면 Galaxy S20 스마트폰의 경우 배터리, 화면, 카메라, 가격, 속도, 지문인식 등의 기능에서 우수한 것으로 평가되었다. 둘째, 토픽 모델링 분석결과에 따르면 고객들이 만족하는 상위 5개 토픽은 지문인식, 합리적인 가격, 외장 메모리, 카메라 품질, 화면 성능인 것으로 분석되었다. 셋째, 토픽들간의 연관관계 분석결과에 따르면 고객들의 만족도에 영향을 미친 핵심 품질속성은 지문인식, 반응속도, 기기 성능으로 분석되었다. 또한 지문인식과 함께 배터리 수명을 동시에 언급한 상품평이 상대적으로 많이 존재하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론을 적용하면 고객들의 만족도에 영향을 미치는 긍정적 품질요소와 부정적 품질요소를 분석할 수 있다. 따라서 제품 기획단계에서 토픽 분석결과를 활용하면 성공 가능성이 높은 제품을 기획할 수 있을 것이다. In this study, product reviews were analyzed by applying the LDA technique, one of the topic modeling techniques, based on product reviews written by customers. For product review analysis, product review data for the Galaxy S20 smartphone was collected from amazon.com and topic modeling analysis was performed. The results of the study are summarized as follows. First, according to the results of word frequency analysis, the Galaxy S20 smartphone was evaluated to be excellent in functions such as battery, screen, camera, price, speed, and fingerprint recognition. Second, according to the topic modeling analysis results, the top 5 topics that customers were satisfied with were fingerprint recognition, reasonable price, external memory, camera quality, and screen performance. Third, according to the association analysis results between topics, the key quality attributes that affected customer satisfaction were analyzed as fingerprint recognition, reaction speed, and device performance. In addition, it was analyzed that there are relatively many product reviews that mention fingerprint recognition and battery life at the same time. The application of the methodology presented in this study enables the analysis of positive and negative quality attributes that affect customer satisfaction. Therefore, using the topic analysis results in the product planning stage, it will be possible to plan a product with a high probability of success.

토픽 모델링을 활용한 문법교육 연구의 학제성 측정 방안 탐색

조진수 국어교육학회 2022 國語敎育學硏究 Vol.57 No.4

This study explores the interdisciplinarity measurement in grammar education research based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. To this end, the theoretical and methodological issues of interdisciplinarity measurement were reviewed. Then, a corpus was built with research articles in the field of grammar education, and the topic modeling of LDA was carried out. Using the topic modeling results, an interdisciplinarity index based on Sterling’s diversity index was calculated, and the value was standardized. By comparing the interdisciplinarity index values between corpora of grammar education studies in this way, it was confirmed that interdisciplinarity in grammar education research could be measured through topic modeling. This study is meaningful in that it identifies various issues encountered when measuring interdisciplinarity in grammar education research using topic modeling and Stirling’s index, and provides a specific method for each issue. 본 연구는 토픽 모델링을 활용하여 문법교육 연구의 학제성 측정 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 학제성 측정의 이론적, 방법적 쟁점을 검토하였다. 그다음 문법교육 분야의 논문으로 말뭉치를 구축하여 잠재 디리클레 할당(LDA) 방식의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 결과를 활용하여 스털링의 다양성 지수에 기반을 둔 학제성 지수를 산출하고, 그 값을 표준화하였다. 이와 같은 방식으로 문법교육 논문 말뭉치 간의 학제성 지수 값을 비교함으로써, 토픽 모델링을 통해 문법교육 연구의 학제성을 측정할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 토픽 모델링과 스털링의 지수를 사용하여 문법교육 연구의 학제성을 측정할 때 부딪힐 수 있는 다양한 쟁점들을 확인하고, 각 쟁점에 대한 구체적 처리 방안을 마련했다는 점에서 의의가 있다.

토픽모델링을 활용한 대학 글쓰기 교육 연구 동향 분석

유인선(Inseon Yu) 부경대학교 인문사회과학연구소 2023 인문사회과학연구 Vol.24 No.2

본 연구는 2000년부터 2022년까지 대학 글쓰기 교육과 관련된 연구논문 1,091편의 국문 초록을 텍스트마이닝 기법을 적용해 분석하여, 대학 글쓰기 교육 연구의 동향을 규명하였다. 첫째, 대학 글쓰기 관련 연구논문의 양적 변화 추이를 분석한 결과, 2008년부터 본격적으로 관련 연구가 생산되기 시작한 이후, 2014년에 급증하였고, 2019년에 정점을 찍은 것으로 분석되었다. 둘째, 대학 글쓰기 교육 연구에서 나타난 주요 키워드를 TF-IDF 기반으로 분석한 결과, ‘자기, 과정, 능력, 평가, 내용, 방법, 첨삭’ 등과 같은 단어가 높은 순위를 차지하고 있었다. 그리고 상위 100위까지의 키워드를 워드클라우드를 통해 시각화하였는데, ‘토론, 자기소개서, 과제, 동료, 장르, 연계, 온라인’ 등과 같은 키워드 등이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 대학 글쓰기 교육의 주요 토픽을 분석하기 위해, LDA 알고리즘을 이용한 토픽모델링 기법을 적용하였고, 총 10개의 토픽을 추출할 수 있었다. 분류된 주요 키워드와 각 논문의 국문 초록 또는 원문을 읽고 추출된 토픽의 주제명을 선정하였다. 그 결과, Topic 1은 ‘실용적 글쓰기’, Topic 2는 ‘자아 성찰적 글쓰기’로 명명하였다. Topic 2는 전체 토픽 중에서 가장 높은 비율을 차지하고 있었다. 그리고 Topic 3은 ‘계열별 글쓰기’, Topic 4는 ‘치유적 글쓰기’라는 토픽명을 선정하였다. Topic 4는 가장 낮은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. Topic 5는 ‘글쓰기 능력’, Topic 6은 ‘글쓰기 교육 방식’, Topic 7은 ‘글쓰기 교재 및 활동’이라고 명명하였다. 그리고 Topic 8은 ‘글쓰기 표현’, Topic 9는 ‘글쓰기 평가’, 마지막 Topic 10은 ‘글쓰기센터 운영과 교과 및 프로그램 개발’이라고 분석하였다. 본 연구는 대학 글쓰기 교육과 관련된 연구 동향을 전통 범주 분류 방식에서 벗어나 확률 통계 알고리즘을 이용하여 객관적인 분류를 시도하였다는 점에서 의의가 있다. The purpose of this study is to analyze the trends in research on college writing education using text mining techniques. First, the amount of research on college writing education was analyzed by year. According to the analysis, research on college writing education began in 2008, and increased sharply in 2014, peaking in 2019. Second, TF-IDF based analyses of key words from college writing educational research revealed that words such as ‘self, process, ability, assessment, content, method, and correction’ were highly ranked. And the keywords up to the top 100 were visualized through word cloud, it was confirmed that keywords such as 'debate, self-introduction letter, task, peer, genre, connection, online' appeared. Finally, the collected data was analyzed using topic modeling and a total of 10 topics were extracted. The topic names were selected by reading the main keywords of the topic and the Korean abstract or full text of each paper. Topic 1 was named ‘Practical Writing’ and Topic 2 was named ‘Self-reflective Writing’. And Topic 2 had the highest proportion among all topics. Topic 3 was named ‘Writing by Department’ and Topic 4 was named ‘Therapeutic Writing’. And Topic 4 had the lowest percentage. Topic 5 was categorized as ‘Writing Ability’, Top 6 as ‘Writing Education Method’ and Top 7 as ‘Writing Materials and Activities’. And Topic 8 is ‘Writing Expression’, Topic 9 is ‘Writing Assessment’, and finally Topic 10 is ‘Operation of Writing Center and Development of Curriculum and Programs’. This study is significant in that it attempts to objectively classify research trends related to college writing education using probability statistical algorithms rather than the traditional categorical classification method.