표제지

목차

요약 3

Ⅰ. 연구 추진 배경 및 목적 5

Ⅱ. 이슈 키워드 도출 방법론 6

1. 분석데이터 및 수집방법 6

2. 분석 방법 7

Ⅲ. 언론기사 텍스트마이닝 기반 주요 이슈 도출 8

1. BERTopic 분석을 통해 25개 주제(토픽) 도출 8

2. 시기별 토픽 변화 11

Ⅳ. 8대 사회현안 이슈와 주요 키워드 16

Ⅴ. 세계는 어떻게 대응하고 있는가? 21

1. 사회현안 ①: 코로나19 엔데믹 이후, 새로 나타나는 감염병 22

2. 사회현안 ②: 증가하는 사이버 위협, 사이버 안보 대비 30

3. 사회현안 ③: 수도권 집중과 지역 인구 감소 36

4. 사회현안 ④: 소득격차가 디지털 격차와 교육 격차로 확대 43

5. 사회현안 ⑤: 기후변화가 기후위기로 52

6. 사회현안 ⑥: 의료 수도권 집중 현상, 의료낙후 지역과 의료격차 63

7. 사회현안 ⑦: 늘어나는 노인, 노인빈곤과 노동시장 고령화 70

8. 사회현안 ⑧: 가짜뉴스와 할루시네이션 76

참고자료 85

〈표 1〉 연도별 분석대상 기사 건수 6

〈표 2〉 25개 토픽별 주요 연관어 9

〈표 3〉 25개 토픽별 언론보도 추이 13

〈표 4〉 AFP 디지털 조사 과정 커리큘럼 80

〈그림 1〉 빅카인즈 주간이슈기사 예시 6

〈그림 2〉 1차 BERTopic 1결과 시각화(hierarchy clustering(좌), 토픽간 거리(우)) 8

〈그림 3〉 25개 토픽별 총 기사수 9

〈그림 4〉 연도별 25개 토픽 비중 11

〈그림 5〉 연도별 언론기사의 주요 키워드 12

〈그림 6〉 (좌) 확진자, 입원자, 사망자 관련 앙상블 예측 / (우) 예측 허브 운영 업무 Flow 23

〈그림 7〉 AI4EP 프로젝트 현황 26

〈그림 8〉 BruHealth 어플리케이션 화면 28

〈그림 9〉 Copilot for Security 제공 기능 31

〈그림 10〉 Vectra AI Platform 모듈 이미지 34

〈그림 11〉 (좌) 중국 내 타오바오 빌리지 확산 추이 / (우) 타오바오 타운 확산 단계 37

〈그림 12〉 디지털 전원도시 국가구상 종합전략(2023년 개정판) 추진 전략 40

〈그림 13〉/〈그림 12〉 ADT를 활용한 수업사례 이미지 44

〈그림 14〉/〈그림 13〉 글로벌 학교 인터넷 연결을 보여주는 Giga Map 46

〈그림 15〉/〈그림 14〉 NTP 프로그램에 참여하는 유형별 비중 49

〈그림 16〉/〈그림 15〉 Climate Trace 데이터를 발표하는 앨 고어(AI Gore) 53

〈그림 17〉/〈그림 16〉 WattTimes Data 제공 커버리지 Map 57

〈그림 18〉/〈그림 17〉 Google Flood Hub 지도 60

〈그림 19〉/〈그림 16〉 eSanjeevani 수혜 환자수 추이('19년 11월~'24년 8월) 64

〈그림 20〉/〈그림 17〉 호주 Head to Health 연계 디지털 정신건강 서비스 68

〈그림 21〉/〈그림 18〉 교육 커리큘럼 관련 수업자료 71

〈그림 22〉/〈그림 19〉 AOMPLEARN 이용 화면 74

〈그림 23〉/〈그림 20〉 다양한 변형에도 식별가능한 신스ID 워터마크 77

〈그림 24〉/〈그림 21〉 vera.ai 프로젝트 컨셉 83