키워드 네트워크 분석을 통한 해양분야 인공지능 활용 연구동향 탐색 (A Network Analysis on the Research Trends of Artificial Intelligence in the Field of Ocean Science)

서지정보

· 발행기관 : 사단법인 한국융합기술연구학회
· 수록지 정보 : 아시아태평양융합연구교류논문지 / 11권 / 1호 / 1 ~ 13페이지
· 저자명 : 박봄, 천동필

초록

본 연구는 인공지능 관련 기술이 해양과학 분야에서 어떻게 활용되고 있는지를 심도 있게 분석하고, 동향을 파악함으로써 정책수립의 과학적 근거와 후속연구의 방향성을 제시하고자 한다. 이를 위해 한국학술지인용색인(KCI: Korea Citation Index, 이하 KCI)에서 2000년 이후 발표된 해양 분야 인공지능 관련 논문 총 1,668편을 수집하여 네트워크 분석을 실시하였다. 주요 연구 주제로는 해양환경 변화 예측, 해양 교통의 안전성 및 효율성 증대, 심해 자원의 개발 및 관리 등이 도출되었으며, 장단기 메모리 신경망(LSTM: Long Short-Term Memory,이하 LSTM), 합성곱 신경망(CNN: Convolution Neural Network,이하 CNN), 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Network,이하 RNN) 등 다양한 딥러닝 모델이 활용됨을 확인하였다. 군집분석 결과는 해양 환경 데이터의 복잡성을 계산하고 다양한 해양 현상을 예측하는 데 있어 인공지능이 중요한 도구로 자리 잡았음을 시사한다. 본 연구의 결과는 해양 분야 인공지능 연구의 활용 경향을 살펴봄으로써 향후 해양 과학기술정책 수립 시 인공지능과 관련한 과학적 근거를 제공할 수 있을 것이다.

영어초록

This study provides an in-depth analysis of how artificial intelligence (AI) technologies are utilized in ocean science, identifying trends and offering scientific evidence for policymaking and directions for future research. To achieve this, 668 AI-related papers in the ocean science domain, published in the Korea Citation Index (KCI) since 2000, were collected and analyzed using network analysis. The key research topics identified include predicting ocean environmental changes, enhancing the safety and efficiency of marine transportation, and developing and managing deep-sea resources. Various deep learning models, such as Long Short-Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Networks (CNN), and Recurrent Neural Networks (RNN), were found to be widely employed. The cluster analysis results suggest that AI has established itself as an essential tool for calculating the complexity of marine environmental data and predicting various oceanic phenomena. This study's findings provide an overview of the utilization trends of AI in the ocean science domain, offering a scientific basis for formulating future ocean science and technology policies related to AI.

참고자료

· 없음