이 연구는 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫째, 이 논문은 행정학 관련 학술지인 한국행정학보, 한국정책학회보, 한국사회와 행정연구에서 2010년부터 2023년 초까지 발표된 논문 초록을 분석하여 각 학술지의 토픽(topics) 구성현황과 이러한 토픽들의 시계열적 경향을 분석하고자 하였다. 이러한 경향에는 세 학술지별로 어떠한 공통점과 차이점이 있는지를 비교분석을 하였다. 둘째, 이 논문은 행정 텍스트 자료 분석을 위해 딥러닝의 동적토픽모델링 활용을 제시하고자 하였다. 또한 이 방법은 기존의 텍스트 분석 방법에 비해 우수한 성과를 도출하기 때문에 앞으로 행정 텍스트 자료로 공개되는 공공빅데이터 분석에 활용되는 것이 필요하다는 점과 함께 현 단계에서의 방법론적 한계도 갖고 있음을 동시에 살펴보고자 하였다.