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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, 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 토픽 모델링과 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 연구도 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과가 경찰과 인공지능 관련 새로운 연구주제 발굴, 경찰청의 정책 방향 수립에 기여하길 기대한다.*표시는 필수 입력사항입니다.
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