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꿈 많은 사람의 이야기

[논문 리뷰] 공공기관에서의 AI 적용 사례 검토 - How and Where is artificial intelligence in the public sector going? 본문

machine learning(머신러닝)

[논문 리뷰] 공공기관에서의 AI 적용 사례 검토 - How and Where is artificial intelligence in the public sector going?

오키여 이수진의 블로그 2021. 5. 10. 16:08
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포스팅 개요

본 포스팅은 How and Where is artificial intelligence in the public sector going? - A literature review and research agenda 이라는 논문을 리뷰하는 포스팅입니다.

 

해당 논문은 대학원 과정을 진행하면서 접했던 논문입니다. 이 논문은 공공부문의 영역에서 AI 서비스가 어떻게 적용되고 있고 어떤 트랜드로 흘러가는지 분석한 논문입니다.

제 블로그에서 주로 다루는 AI 기술(AI tech)에 대한 알고리즘이나 트랜드에 대한 논문과 조금 다른 성격의 논문인데 개인적으로는 수업들으면서 재밌게 읽었던 논문이어서 간단하게 리뷰를 남겨보려고 합니다.

 

본 논문은 아래 링크와 같습니다.


포스팅 본문

ABSTRACT

본 논문에서는 개요에서도 설명했듯이 public sector(공공부문)에서 AI가 어떻게 적용되었는지를 자료를 정리하고 분석한 논문입니다. 즉, 공공부문에서 적용된 AI 관련 연구 검토를 다룹니다. 이때 아래와 같은 관점으로 진행하였습니다. 

  • Application, results of this strategy 등은 체계화가 될 필요가 있다.
  • 총 1682개 연구 중 연구 범위 내의 논문은 59건이 나옴
  • 가장 많이 활동된 국가는?
  • AI 연구 카테고리는?
  • AI 연구가 가장 많은 function of government는?
  • Journals 분석

Introduction

본 논문이 작성된 배경은 인공지능(AI) 기술의 발전에 있습니다. AI 기술이 발전하면서 정부 수준에서 공공 부문의 중요 전략중 하나로 AI 기반 기술에 대한 투자가 이루어지고 있다고 합니다. 헬스케어, 교육, 보안 등 다양한 영역에서 적용되고 있습니다. 그러나, 이 전략이 체계화 되어 있지 않아서 이런 문제점을 지적합니다.

 

본 논문에서 말하길 이렇게 AI발전이 이루어지고 있음에도 정부는 여전히 old fashioned way하게 service를 제공하고 있다고 합니다. 이는 시민들에게 공공 서비스나 공공 영역에서의 신로와 만족을 감소하는 현상을 초래한다고 합니다. 그래서 공공부문에서도 AI based system을 채택하는 경향이 증가하고 있다고 합니다. 그러나 여전히 공공 부문에서는 research of AI가 부족한 것입니다.

 

따라서 본 연구는

  • AI 기반 연구, 솔루션이 생산되고 있는 정부 분야는 무엇인가?
  • 어떤 혜택이 나오고 있는가?
  • 이러한 AI 연구와 공공부문에서의 적용에 관한 현재 상황을 구조적으로 제시

하는 것을 정리하고 제시하는 것을 목표로 합니다.

 

Function of government

본 논문에서는 function of government (정부의 기능)이 나옵니다. 이 정보의 기능은 OECD에서 제공해주는 Classification of Functions of Government(COFOG)를 사용했다고 합니다. 그 이유는 AI 적용이 여전히 지식 측면에서 격차가 존재하고 공공 부문에서의 AI는 체계적일 필요가 있기 때문이라고 합니다.

 

따라서 Function of Government는 위와 같이 10가지의 카테고리로 구성되어 있고 추후 분석할 자료에서 이를 활용합니다.

 

본문

Method

본 논문에서 연구의 목적(공공 분야에서 적용되는 AI 서비스에 대한 분석)을 하기 위해서 Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses(PRISMA)를 사용했습니다. 이것을 사용해서 논문 검토를 체계적으로 진행하였습니다.

PRISMA 절차는 아래와 같이 진행됩니다.

1. Identification ( 식별 )

2. Screening ( 선별 )

3. Eligibility ( 적격성, 타당성 )

4. Inclusion ( 포함성 )

 

또한, 검토흘 할 때 아래 Textbox에 있는 포함 조건, 제외 조건의 Text에 따라 논문을 구별했다고 합니다.

 

그럼 저 PRISMA를 어떻게 활용하였을까요? 아래 그림에 요약해두었습니다.

1. 연구의 범위 설정을 하고 주요 연구 DB에서 1682개 데이터 수집

2. 중복 제거 후 1438개

3. title와 Abstract에서 제외 기준, 포함 기준을 고려해서 필터링. 173개가 남음

4. 전체 text에서 또 다시 검증을 진행함 

5. 이러한 필터를 한 결과 59개의 논문이 나옴

 

이렇게 해서 최종적으로 59개의 논문이 나오게 되었고 이 59개의 논문을 기준으로 본 논문에서 목표로하는 공공부문에서의 AI 서비스 활용 분석을 진행합니다.

 

연구의 특징 - 연도별 연구 수

본 논문에서는 위에서 나온 59개의 논문을 가지고 다양하게 분석을 합니다. 가장 먼저 연도별로 논문이 얼마나 published 되었는지 보는 것입니다. 그 흐름은 아래 그림과 같습니다.

그 특징은 아래와 같습니다.

  • 연구가 감소하는 추세 : 2002 ~ 2005, 2007 ~ 2009
  • 2010 ~ 2012 : 연구 숫자가 동일
  • 연구가 급격히 증가함 : 2012 ~ 2017 
    • 전체 연구의 절반 이상이 최근 5년간에 포함 됌
    • 즉, 공공부문에서 AI의 흥미가 올라간 것은 최근 5년( 해당 논문 기준으로 최근 5년입니다. )

 

연구의 특징 - 국가 분포

또 다른 연구는 국가 별로 얼만큼 연구가 나왔는지 분포로 보는 것입니다. 그 결과는 아래와 같습니다.

그 특징은 아래와 같습니다.

  • 미국, 인도가 가장 많다
  • 그 다음은 캐나다, 중국
  • 우리나라도 있다! 1개..

 

연구의 특징 - functions of government

위에서 언급했던 functions of government를 기준으로 59개의 논문에 대해서 분석을 진행합니다. 그 분석 결과는 아래 사진과 같습니다.

 

그 특징을 정리하자면 다음과 같습니다.

  • F1 : 가장 많이 나옴. 아마 연구 주제와 뗼 수 없는 관계이기 때문에 많은 것으로 생각 됌
  • F4, F5 : 정부에서 관심이 많은 영역. 환경적인, 그리고 경제적인 문제임
    • 세부적인 카테고리로는 에너지 소비, 성능, 물 소비, 물 퀄리티 등의 문제가 존재함
  • F7, F9
    • 일부 연구가 민간에서 진행
  • F2, F6, F10은 비슷한 숫자
    • F2는 범죄, 배수량 예측과 지진, 사이버 보안 등으로 나뉘어 질 수 있음
  • F8
    • 하나도 없는 이유가 정부가 AI를 전략적으로 간주되는 분야에 집중하였기 떄문이라고 생각 됌

 

연구의 특징 - AI 기술의 활용

또 다른 분석으로는 AI 기술에 따른 분석 연구입니다. 그 결과는 아래 사진과 같습니다.

ANN이 가장 많이 나왔고 그 다음은 ML입니다. ANN이 가장 많이 나온 이유는 가장 일반적으로 많이 사용되는 방법이어서 그런 것이라고 생각됩니다.

 

공공부문 AI 솔루션 연구 프레임워크

그리고 본 논문에서는 공공부문에서의 AI 솔루션 연구 프레임워크에 대해 분석 합니다. 이 연구는 공공부문에서 어떤 AI 솔루션들이 사용되었는지 그리고 그 종류(카테고리)는 어떻게 되는지 정리해놓은 파트입니다. 

논문 본문에서는 굉장히 길게 설명해두었는데 아래 그림과 표로 간단하게 표현할 수 있습니다.

먼저 그림으로 보면 위와 같은 형태가 나오게 됩니다. 크게 분석하면 일단 이렇게 볼 수 있습니다.

  • 가장 맨 위는 Functions of Government입니다. 앞서 연구한 것입니다.
  • 가장 아래는 AI Techniques(AI 기술)입니다. 마찬가지로 위에서 분석한 것입니다.
  • 맨 왼쪽은 정책과 윤리에 대한 layer입니다. 전 영역에 거쳐서 영향을 주는 것을 표현하고 있습니다.
  • 가운데는 공공부문에 대해 확인된 AI 솔루션을 정리하고 있는 영역입니다.
  • 맨위 Functions of Government와 AI Techniques의 폭은 각각 AI에 의해서 이익을 어마나 받았나? 얼마나 자주 사용됐나?의 뜻

이를 자세히 풀어서 설명하면 아래와 같이 설명할 수 있을겁니다.

  • 정부의 기능 및 내부 수요에서 어떤 요구가 출발함. 그때 가장 아래에 AI 기술들이 사용 됌
  • 그 AI 기술들을 사용해서 AI 솔루션들이 다양하게 나오게 되었음
  • 그 AI 솔루션들은 정부의 기능에선 F1에서 많이 이익을 보았으며 AI 기술에선 ANN이 가장 많이 사용 됌

 

그 외에도 공공부문 AI 솔루션 연구 프레임워크는 아래와 같은 특징이 있습니다.

  • 서로 협업 하는 관계가 구성되고 있다
    • 정부는 여러 분야의 대학 및 기관과 협력해 문제 해결 방안 개발을 모색
    • 정부가 사회와의 사전 토론을 하지 않고선 공공 서비스 제공에 AI 기술의 사용을 자체적으로 확대하기 어려움
  • AI에 대한 사용 논쟁이 필요
    • 실수, 편견, 오역 등 문제를 피해야 함
    • 설계된 대로 AI가 사용되어야 함
      • 이러한 통제가 없다면 AI가 인간의 행동(편견과 차별 등)이 복사 됌
    • AI에 의해서 피해를 받으면 이에 대한 대책도 강구

또한, 본 논문에서는 공공 서비스를 서포팅하는 AI solution을 정리하였습니다. 종류에 따라 그 종류의 설명이 무엇이고 그에 해당하는 논문들이 어떠한 것들이 있는지 정리하였습니다. 그 표는 아래와 같습니다.

 

총 9개의 카테고리가 있고 각각 특징이 다 다릅니다. 어떤 것은 물, 에너지와 같은 특정 주제 어떤 거슨 교육과 관련된 문제, 어떤 것은 시민을 위한 주제로 가지고 있습니다. 이러한 것들을 59개 논문에 대해서 정리해두었습니다.

 

그리고 해당 논문들을 분석하면서 또 다른 특징을 정리했다고 합니다. 이 특징을 정리한 것은 논문의 Append쪽에 있는 테이블에 추가되어져 있습니다. 그 특징은 아래와 같습니다.

자세히보면 S40, S14 등은 water consumption forecasting과 관련된 문제, S46은 사이버보안 등의 주제를 다루고 있습니다.

논문에서는 이러한 것들을 정리해두었으니 자세한 것은 위 그림을 참고하시면 되겠습니다.

 

Studies and Journals의 Agenda 및 Classification

그리고 본 논문에서 appended table을 더 보여주는데요. table1, 2에는 주요 논문들을 식별하고 그걸 정리한 것을 보여줍니다.

table1에서는 향후 연구의 자료도 보여주고 table2는 향후 연구가 없습니다. 자세한 것은 아래 사진을 참고해주세요. 

 

 

그리고 journals에 대해서 분석을 진행했습니다. journals의 특징은 아래 사진과 같습니다.

요약하면 아래와 같은 특징이 있습니다.

  • AI에 대해서 하나 이상의 연구를 발표한 Journal도 존재
  • 본 논문의 59개의 논문은 49개의 다른 학술지에 본포
    • 주제가 집중된 학술지가 있다고 판단되지 않음
  • 환경, 에너지, 물 등 특정 주제에 초점을 맞춘 저널도 존재
  • 49개의 학술지를 3개의 그룹으로 분류할 수 있음
    • AI 관련 : 인공지능, 엔지니어링, 컴퓨터 등. 21개 저널
    • 특정 주제 : 에너지, 환경, 물, 자원, 폐기물 등 : 20개 저널
    • 정부 주제 : 공공행정, 경영, 사회 : 8개 저널

결론

따라서 본 논문을 요약 정리하면 다음과 같습니다.

  • public sector(공공부문)에서 AI가 어떻게 published 되었는지 관점 기여
  • number of articles가 계속 증가하는 것을 발견
  • 특정 국가(미국, 인도)에서 많은 시도가 있는 것을 발견
  • government function 기준에서 분석
  • journals 분석
  • 따라서! 본 연구 결과는 연구자와 실무자가 해당 영역에서 노력을 최소화 할 수 있도록 영향을 제공

 

이렇게 정리할 수 있을 것 같습니다.

감사합니다.

 

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