공공부문 AI 의사결정 연구의 지형과 행정·정책학적 함의: 텍스트마이닝을 통한 탐색적 분석

Mapping the Research Landscape of AI-Based Decision-Making in the Public Sector: An Exploratory Text Mining Analysis and Administrative Implications

인공지능(AI) 기술은 의사결정의 효율성과 예측 정밀도를 제고할 수 있는 잠재력으로 주목받으며, 공적 의사결정을 지원하는 핵심 수단으로 빠르게 확산되고 있다. 본 연구는 공공부문 의사결정 과정에서의 AI 도입을 다룬 해외 학술 연구를 체계적으로 분석함으로써, 국내 연구의 현황을 살펴보고 향후 연구가 지향해야 할 이론적·경험적 과제를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Scopus 데이터베이스에 수록된 관련 문헌을 대상으로 토픽 모델링을 실시하였으며, 총 22개의 토픽을 도출한 후 의미적 유사성을 기반으로 네 가지 상위 범주로 재구성하였다: 1) 정책 및 규범 영역, 2)보건·의료 영역, 3)부문별 기술 응용 영역, 4)행정·제도 및 거버넌스 영역. 분석 결과, 공공부문에서 AI 기반 의사결정의 확산은 효율성 제고라는 기술적 기대와 더불어, 책임성·정당성·투명성과 같은 규범적 쟁점, 제도적 정합성, 조직 및 사회적 수용성, 그리고 환경·사회문제 해결을 위한 응용 가능성 등 복합적 논의를 촉발하고 있는 것으로 나타났다. 특히 AI 기반 자동화 의사결정(ADM, Automated Decision-Making)의 활용 범위가 확대되면서, 전통 행정이론이 전제해 온 공공성 원칙과 민주적 정당성의 재구성이 주요한 학문적 과제로 부상하였다. 이러한 결과는 국내 행정학 연구가 혁신적 기술 도입이라는 도구적 관점을 넘어, AI 시스템을 민주적 정당성과 책임 구조 속에 어떻게 제도화하고 통합할 것인지를 탐구하는 이론적·실천적 연구로 발전해야 함을 시사한다.

Artificial intelligence (AI) technologies are increasingly adopted as key instruments to support decision-making in the public sector, driven by their potential to enhance administrative efficiency and predictive precision. This study systematically analyzes international academic research on the integration of AI into public sector decision-making, with the aim of identifying theoretical directions and empirical research agendas relevant to the Korean context. To this end, topic modeling was conducted on articles retrieved from the Scopus database, yielding 22 topics that were subsequently reorganized into four overarching thematic domains based on semantic similarity: (1) policy and normative issues, (2) health and medical applications, (3) sectoral technological applications, and (4) administrative, institutional, and governance issues. The analysis demonstrates that the diffusion of AI-based decision-making in the public sector has stimulated multifaceted discussions beyond the technological promise of efficiency, encompassing concerns about accountability, legitimacy, transparency, institutional alignment, organizational adaptation, societal acceptance, and the potential for addressing environmental and social challenges. In particular, the expanding use of automated decision-making (ADM) systems has renewed scholarly debates on how the principles of publicness and democratic legitimacy, long embedded in administrative theory, are being reconfigured in the age of algorithmic governance. These findings suggest that Korean public administration research should move beyond a narrow focus on technological adoption and instead advance toward theoretical and practical inquiries into how AI systems can be institutionalized and integrated within frameworks of democratic legitimacy, accountability, and institutional coherence.