경찰 분야의 인공지능 관련 해외 연구 동향 분석
Analysis of Overseas Research Trends Related to Artificial Intelligence (AI) in Police
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본 연구는 경찰 분야의 인공지능 관련 해외 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 연구 방법은해외 학술 데이터베이스 중 WoS, SCOPUS 데이터베이스에서 학술논문 861편의 제목, 초록, 발행연도, 저자 키워드 등의 정보를 수집하여 빈도 분석, 토픽 모델링, 의미 연결망 분석을 시도하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 경찰과 인공지능 관련 연구는 2017년 이후 본격적으로 시작되어 현재까지 꾸준히 증가하는 추세이다. 둘째, 저자 키워드에 대한 빈도 분석 및 의미 연결망 분석 결과, 영역별로 범죄, 교통 분야에 대한 연구가 활발히 이루어졌다. 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신, 결정트리 기법이 주로 활용되었으며 딥러닝 기술 중 컴퓨터 비전, 자연어 처리 기술도 높은 비중을 차지하였다. 셋째 토픽모델링과 토픽-키워드 간의 2-mode 연결망 분석 결과, 교통사고 및 위반, 폭력 검출, 교통관리, 검출, 의사결정 지원, 범죄 예측, 이미지(얼굴) 인식 등 7개의 토픽으로 분류할 수 있었고, 검출, 모델, 시스템이 주요 매개어휘로 나타나 AI응용 연구로서 데이터분석과 더불어 시스템을 제안하는 연구도이루어지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과가 경찰과 인공지능 관련 새로운 연구주제 발굴, 경찰청의 정책 방향 수립에 기여하길 기대한다.
Abstract
The purpose of this study is to identify trends in overseas research on artificial intelligence in the police field. The research method was to collect information such as title, abstract, publication year, and author keywords of 861 academic articles from WoS and SCOPUS databases among overseas academic databases, and to conduct frequency analysis, topic modeling, and semantic network analysis. The results are as follows. First, research related to police and artificial intelligence has begun in earnest since 2017 and has been steadily increasing so far. Second, the frequency analysis and semantic network analysis of author keywords showed that research on crime and traffic was active in each area, and among machine learning, support vector machine and decision tree were mainly used, and among deep learning, computer vision and natural language processing also accounted for a high proportion. Third, based on the 2-mode connection network between topics and keywords and the topic modeling analysis, it was possible to classify them into seven topics, including traffic accidents and violations, violence detection, traffic management, detection, decision support system, crime prediction, and image (face) recognition, and detection, model, and system appeared as the main mediating vocabulary, indicating that researchers are proposing systems for practical application in addition to data analysis as AI application research. Based on the results of this study, we hope to contribute to the discovery of new research topics and the establishment of policy directions for the National Police Agency.
참고문헌 (23)
- 김미영, "텍스트 마이닝을 활용한 인공지능 윤리 연구 동향 분석", 정보교육학회논문지, 27(1), pp.23~33 (2023), 한국정보교육학회
- 김상호, "학교경찰 학술논문 분석과 시사점", 한국민간경비학회보, 18(3), pp.29~54 (2019), 한국민간경비학회
- 김준홍, "토픽모델링과 사회연결망분석을 활용한 '사물인터넷' 연구동향 분석", 석사, pp.2016
- 김진원, "국내외 인문학 분야의 인공지능 주제 연구 동향 비교 분석", 인문과학연구논총, 44(2), pp.287~311 (2023), 인문과학연구소[DOI]
- 노설현, "토픽모델링을 활용한 인공지능 관련 이슈 분석", 디지털융복합연구, 18(5), pp.75~87 (2020), 한국디지털정책학회[DOI]
- 문성호, "경찰학 연구의 최근 동향", 경찰학논총, 2(2), pp.9~30 (2007), 경찰학연구소[DOI]
- 박건철, "토픽 모델링을 활용한 스마트시티 연구동향 분석", 인터넷정보학회논문지, 20(3), pp.119~128 (2019), 한국인터넷정보학회[DOI]
- 박수원, "질의응답 온라인플랫폼 빅데이터를 통한 학교전담경찰관 역할 관련 텍스트분석", 치안정책연구, 36(2), pp.127~162 (2022), 치안정책연구소
- "서울대학교 AI연구원"[URL]
- 손권상, "키워드 네트워크와 BERT 모델을 활용한 인공지능 관련 국내외 법학연구 동향과 함의", 공법연구, 50(1), pp.407~444 (2021), 한국공법학회[DOI]
- 윤지은, "텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능과 헬스케어 융․복합 분야 연구동향 분석", 한국IT서비스학회지, 18(2), pp.123~141 (2019), 한국IT서비스학회
- 이상엽, "뺑소니 사고조사를 위한 딥러닝 기반의 국산자동차 차종 분류", 한국치안행정논집, 18(3), pp.171~185 (2021), 한국치안행정학회[DOI]
- 장재성, "자치경찰 연구동향과 향후 연구과제", 경찰법연구, 20(1), pp.133~159 (2022), 한국경찰법학회[DOI]
- 장재성, "국내 경찰학 연구에서의 메타분석의 적용과 연구방향", 경찰학연구, 23(2), pp.171~198 (2023), 경찰대학
- 정소윤, "인공지능 기술의 행정 활용에 관한 연구동향 및 쟁점 분석", 한국지역정보화학회지, 22(4), pp.175~207 (2019), 한국지역정보화학회[DOI]
- 정영주, "초․중․고 교육분야의 인공지능(AI) 관련 해외 연구동향 분석", 한국도서관·정보학회지, 52(3), pp.313~334 (2021), 한국도서관·정보학회[DOI]
- 정준선, "경찰리더십 연구동향 분석 연구", 경찰학연구, 19(4), pp.9~36 (2019), 경찰대학[DOI]
- 정지송, "SNA(Semantic Network Analysis)분석과 시계열 분석을 활용한 글로벌 범죄학 연구동향 연구 : SSCI 범죄학 논문을 중심으로", 한국범죄학, 15(1), pp.5~25 (2021), 대한범죄학회
- 최영미, "인공지능을 도입한 과학과 교수.학습 연구 동향의 메타분석", 생물교육, 51(2), pp.162~186 (2023), 한국생물교육학회
- 황서이, "국내 인공지능분야 연구동향 분석 –토픽모델링과 의미연결망분석을 중심으로-", 디지털콘텐츠학회논문지, 20(9), pp.1847~1855 (2019), 한국디지털콘텐츠학회[DOI]
- Blei, D. M., "Latent dirichlet allocation", Journal of machine Learning research, 3, pp.993~1022 (2003)
- Page, M. J., "The PRISMA 2020 statement : an updated guideline for reporting systematic reviews", International journal of surgery, 88, pp.105906~ (2021)
- "IT조선" (2021)[URL]