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경찰 분야의 인공지능 관련 해외 연구 동향 분석

원문정보

Analysis of Overseas Research Trends Related to Artificial Intelligence (AI) in Police

이상엽

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초록

영어

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.

한국어

본 연구는 경찰 분야의 인공지능 관련 해외 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 연구 방법은 해외 학술 데이터베이스 중 WoS, SCOPUS 데이터베이스에서 학술논문 861편의 제목, 초록, 발행 연도, 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 분 야에 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 토픽 모델링과 토픽-키워드 간의 2-mode 연결망 분석 결과, 교통사고 및 위반, 폭력 검출, 교통관리, 검 출, 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 연구도 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과가 경찰과 인공지능 관련 새로운 연구주제 발굴, 경 찰청의 정책 방향 수립에 기여하길 기대한다.

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론

저자정보

  • 이상엽 Sang-Yub, Lee. 경찰대학교 경찰학과 교수

참고문헌

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