인공지능은 4차 산업혁명 시대 핵심 성장동력이자 혁신을 주도하는 기술로 주목받고 있다. 정부차원에서도 AI기술의 중요성을 인식하고 국가연구개발 사업을 통해 전략적으로 투자해오고 있다. 본 연구에서는 2016년부터 2021년까지 국가연구개발 사업을 통해 AI분야에 지원된 연구개발과제 정보를 바탕으로 구조적 토픽모델(Structural topic model)을 이용하여 전체적인 연구토픽을 도출하고 AI분야 연구동향을 파악하였다. 분석결과에 따르면 연구 토픽은 20개 정도 형성하는 것으로 나타났고 4개 커뮤니티를 형성하는 것으로 분석되었다. 연도별 연구추세 분석을 위해 실시한 회귀분석 결과에 따르면 데이터 분류 알고리즘, 사용자 인지 및 영상콘텐츠 검색, 머신러닝 기반 분석 및 예측서비스는 연구비중이 감소하는 추세에 있는 cold topic으로 분석되었다. 딥러닝 모델과 경량화, SW 플랫폼 기술, 지능형 의료서비스, 멀티모달 딥러닝, 인재양성은 연구비중이 증가하는 추세에 있는 hot topic으로 분석되었다.
Artificial intelligence is attracting attention as a key growth engine and innovation-leading technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The Korean government has recognized the importance of AI technology and has been investing strategically through national research and development projects. In this study, based on research and development program information supported in the AI field through national R&D projects from 2016 to 2021, the overall research topic was derived using a structural topic model and research trends in the AI field were identified. According to the analysis results, it was found that about 20 research topics were formed and analyzed to form 4 communities. The results of a regression analysis conducted to analyze research trends by year showed that data classification algorithms, user recognition and video content search, and machine learning-based analysis and prediction services were analyzed as cold topics with a decreasing trend in research proportion. On the other hand, deep learning models and lightweighting, SW platform technology, intelligent medical services, multimodal deep learning, and talent training were analyzed as hot topics with increasing research weight.