토픽 모델링과 키워드 네트워크 분석을 활용한 도덕적 인공지능 연구 경향 분석

Analysis of moral artificial intelligence research trends using topic modeling and keyword network analysis

본 연구는 도덕적 인공지능에 대한 국내 연구 경향을 파악하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 총 216편의 학술 논문의 국문초록을 분석 대상으로 설정하고, 텍스트 마이닝의 방법인 토픽 모델링과 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 토픽 모델링방법으로는 잠재 디리클레 할당(LDA) 알고리즘을 적용하여 토픽별 단어 분포를 얻고, 각 토픽에 나타날 확률이 높은 단어들에 키워드 네트워크 분석을 적용하여 주요 키워드간 관계를 시각화한 후, 각 키워드의 중심성지수를 구함으로써 네트워크 내 중요도를파악하였다. 분석 결과에 대한 해석을 통해 도덕적 인공지능의 연구는 총 6개의 토픽으로 분류되었다. 최종적으로 선정된 6개 토픽의 명칭은 ‘도덕적 주체로서 인공지능의 존재 및 지위, 도덕적 인공지능의 자율 및 책임, 도덕적 인공지능을 위한 규제 및 가이드라인, 도덕적 인공지능의 분야별 도입 및 활용, 도덕적 인공지능의 개발 및 교육, 도덕적 인공지능을 위한 데이터 활용 및 법적 시스템’으로 선정되었다.

This study was conducted with the purpose of understanding the domestic research trends on moral artificial intelligence. To this end, Korean abstracts of a total of 216 academic papers were set as the target of analysis, and topic modeling and keyword network analysis were performed, which are methods of text mining. By applying the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm, one of the topic models, the distribution of words by topic was obtained, and the relationship between terms was visualized through keyword network analysis using this. Through the interpretation of the analysis results, the study of moral artificial intelligence could be classified into a total of six topics. The names of the six topics finally selected are existence and status of artificial intelligence as a moral subject, autonomy and responsibility of moral artificial intelligence, regulation and guidelines of moral artificial intelligence, introduction and use of moral artificial intelligence by field, and moral artificial intelligence development and education, moral artificial intelligence data utilization and legal system .