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BERTopic 기반 한국‧미국‧일본의 인공지능 보안 연구 동향 비교 분석

원문정보

A Comparative Analysis of AI Security Research Trends in South Korea, the United States, and Japan Using BERTopic

송승은, 이창무

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초록

영어

As artificial intelligence (AI) technology advances rapidly, ensuring the stability and reliability of AI systems has become a critical global concern. This study compares the AI security research trends of South Korea, the United States, and Japan to identify each country’s strategic focus. Using BERTopic, a topic modeling method, we analyzed academic abstracts published between 2020 and 2025 to extract key research themes. The analysis adopts a dual perspective of “AI for Security” and “Security of AI” to classify research directions. The United States emphasizes securing foundational technologies and leading global standards, while Japan focuses on the safe integration of AI into social systems. South Korea prioritizes addressing practical security challenges in key industries such as ICT, autonomous vehicles, and healthcare, with a strong focus on rapid deployment. This reflects an “application-driven industrialization” strategy aimed at strengthening industrial security based on national technological strengths. By empirically comparing these national approaches, this study provides meaningful academic and policy insights, particularly by clarifying South Korea’s industrial security-oriented strategy.

한국어

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 인공지능 시스템의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위한 인 공지능 보안의 중요성이 전 세계적으로 강조되고 있다. 본 연구는 한국, 미국, 일본의 인공지능 보안 연구 동향을 비교·분석하여 국가별 전략적 특성을 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 2020년부터 2025년까지 발표된 학술 논문 초록을 수집하고, BERTopic 기반 토픽 모델링 을 활용하여 각국의 핵심 연구 주제를 도출하였다. 특히 본 연구는 ‘AI for Security’와 ‘Security of AI’라는 이중 관점에서 국가별 연구 특성을 분석하였다. 분석 결과, 미국은 원천 기술의 안전 성과 글로벌 표준 주도 전략에, 일본은 사회 시스템과의 안정적 통합에 초점을 두고 있었다. 한 국은 ICT, 자율주행, 의료 등 주요 산업 분야에서의 실질적인 보안 문제 해결과 인공지능 기술의 신속한 현장 적용에 주력하고 있으며, 이는 산업보안 강화를 지향하는 ‘응용 중심의 산업화’ 전략 의 일환으로 볼 수 있다. 본 연구는 각국의 인공지능 보안 연구 방향을 실증적으로 비교함으로 써, 산업보안 중심의 한국 전략을 구체화하였다는 점에서 학술적, 정책적 의의를 가진다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
【Abstract】

저자정보

  • 송승은 Song, Seung-Eun. 중앙대학교 융합보안학과 박사과정
  • 이창무 Lee, Chang-Moo. 중앙대학교 산업보안학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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