LDA 토픽모델링을 활용한 정부 내 AI 도입 이슈 및 시사점 분석

Analysis of Issues and Implications of AI Adoption in Government Using LDA Topic Modeling

인공지능(AI)이 행정의 중요한 기반 기술로 부상하고 있다. 하지만 정부가 AI를 도입하며 직면하는 구체적 이슈에 관한 논의는 여전히 부족하다. 본 연구는 정부 및 AI를 키워드로 하는 뉴스 빅데이터를 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법으로 분석하여 정부 내 AI 도입과 관련한 주요 이슈를 도출하고 행정 혁신을 촉진할 수 있는 핵심 과제 및 정책적 시사점을 제안하고자 하였다. 파라미터 최적화 결과 추출된 ‘규제와 보안’, ‘데이터 구축과 기술 투자’, ‘인재 양성’, ‘거버넌스 구성’, ‘민간 AI 생태계 활성화’의 5개 토픽을 대상으로 정부가 향후 추진하거나 검토해야 할 문제와 대안을 제시하였다. 본 연구는 정부 내 AI 도입을 위한 주요 도전 과제를 규명하고 행정 효율성을 향상시키기 위한 실질적 대안을 뉴스 빅데이터에 기반하여 제안하였다는 점에서 의의가 있다.

AI is increasingly crucial in administrative functions, yet specific challenges in government adoption remain under explored. This study uses Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling on news big data to identify key issues in public sector AI adoption and suggests tasks and policy implications for innovation. Five main topics emerged: ‘Regulation and Security,’ ‘Data Infrastructure and Technological Investment,’ ‘Talent Development,’ ‘Governance Structure,’ and ‘Activation of the Private AI Ecosystem.’ Based on these, this research provides actionable recommendations to enhance administrative efficiency and address core adoption challenges.