토픽 모델링을 활용한 공공부문 인공지능 기반 지식관리 연구의 동향 분석
A Trend Analysis of AI-Based Knowledge Management Research in the Public Sector Using Topic Modeling
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초록
본 연구는 공공부문의 인공지능(AI) 기반 지식관리 연구의 핵심 주제를 도출하고, 이를 토대로 향후 연구 방향 및 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 최근 10년간 Web of Science(WoS)에 수록된 학술 논문의 데이터를 수집하였으며, 토픽 모델링 기법을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 공공부문, 인공지능, 지식관리 등 주요 키워드를 포함한 논문의 발표 건수는 연도별로 증가 추세를 보였으며, 2020 년 이후 인용 횟수가 급증함에 따라 해당 연구 분야에 대한 학계의 관심이 지속적으로확대되고 있음을 확인할 수 있었다. AI 기반 지식관리와 관련된 핵심 주제로는 학습, 지식, 연결망, 이전, 데이터, 신경망, 그래프, 딥(deep), 발견 등이 도출되었으며, 이는 인공지능, 기계학습, 딥러닝 등의 기술적 주제와 밀접한 연관성이 있는 것으로 나타났다. LDA 토픽 모델링 분석 결과, 데이터셋, 지식이전, 머신러닝, 딥러닝 기반 학습, 지식 기반 시스템 등 다섯 개의 주요 토픽으로 분류되었다. 각 토픽의 특성은 전이학습, 크로스도메인 학습, 이상 탐지 등 기술적 접근이 하나의 주제군을 형성하였고, 이미지, 객체, 인간 인식, 신호 처리 등 응용 중심의 주제들이 또 다른 주제군을 형성하였으며, 기술중심 주제와 응용 중심 주제가 병존하였다. 이를 통해 공공부문 AI 지식관리 전략 수립을 위한 연구 방향을 제안하였다
Abstract
This study examines core themes and trends in artificial intelligence (AI)–based knowledge management research in the public sector and proposes future research directions and policy implications. Using topic modeling techniques, it analyzes academic publications from the past decade indexed in the Web of Science database. The results show a steady growth in related publications and a sharp increase in citations since 2020, reflecting rising scholarly interest. Key themes include learning, knowledge, networks, transfer, data, neural networks, graphs, deep learning, and discovery, highlighting strong links to AI, machine learning, and deep learning technologies. Latent Dirichlet Allocation (LDA) analysis identified five major topics: datasets, knowledge transfer, machine learning, deep learning–based training, and knowledge-based systems. These topics form two broad clusters: one focused on technical approaches such as transfer learning, cross-domain learning, and anomaly detection, and the other emphasizing application-oriented areas including image processing, object recognition, human perception, and signal processing. In addition, Latent Semantic Indexing (LSI) analysis captured recent AI research trends such as graph theory, domain adaptation, natural language processing, knowledge graphs, and health data analytics. Based on these findings, the study suggests strategic directions for developing effective AI-driven knowledge management frameworks in the public sector.