2025 - 국가전략기술 「인공지능」 임무 중심 전략로드맵 기술평가 (2024)

국가과학기술자문회의 국가전략기술 특별위원회, 국가전략기술 「인공지능」 임무 중심 전략로드맵 (2023.10.31.)

 

안전･신뢰 AI 기술을 인류의 보편적 규범에 부합(ethical)하고 법적 요구에 충실(lawful)하며 기술적으로 견고한(robust) 인공지능 기술로 정의하고, 핵심기술을 아래와 같이 제시함

 

 

2022년 과학기술정보통신부의 기술수준평가 결과(국가과학기술자문회의 운영위원회(2024.2.29.))에 의하면 한국의 안전･신뢰 AI 기술은 최고기술 보유국인 미국에 대비하여 80%로 평가되었다.

한편 AI기술의 수준은 영국의 토터스 미디어에서 발표한 글로벌 AI지수(Global AI Index 2024)**에서 6위를 차지하였다.

 

 

(주요 방법론) 토픽 모델링 기법을 통해 안전･신뢰 AI 및 대상기술 관련 뉴스 빅데이터 내 주요 이슈 도출 후 이벤트 분석, 키워드 분석, 웹 반응 분석 등 심층 분석 진행

1. 안전･신뢰 AI 관련 선행연구를 통한 키워드 사전 구축 및 검색 쿼리 설정

 

2. 빅카인즈 활용 데이터 수집 및 데이터베이스 구축

- 분석대상 기간(2014년 7월 1일 ~ 2024년 9월 1일)

- 분석대상 데이터 : 총 수집 데이터(53,294건) 중 전처리 후 27,420 건

 

3. 토픽 모델링 활용 안전･신뢰 AI 관련 주요 이슈 도출 및 주제별 키워드 분석

 

[그림 Ⅰ-1] 토픽 모델링 기반 주요 이슈 도출 개요도

 

- 중분류별 뉴스 데이터를 BERT 기반 언어모델로 임베딩(embedding) 후 차원축소 (UMAP 알고리즘 활용 및 군집화(HDBSCAN) 진행

- 임베딩 시 사용한 BERT기반 언어모델은 HuggingFace에서 제공하는 다국적 오픈소스인 "all-MiniLM-L6-v2"를 사용

- UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection forDimension Reduction) : 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하여 데이터의 구조를 시각적으로 이해하거나 분석할 수 있게 해주는 차원 축소 기법. 

- HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도 기반 군집화방법 중 하나로 위계적 클러스터링과 밀도 기반 접근을 결합하여 다양한 밀도 조건에서도 안정적인 클러스터를 찾을 수 있음

 

 

 

 

 

 

https://www.kistep.re.kr/reportAllDetail.es?mid=a10305010000&rpt_tp=831-006&rpt_no=RES0220250084