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영어

This study was conducted by crawling data from South Korean news articles published 2019-2024 that contained the terms “artificial intelligence” and “security.” These data were subjected to Latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling and sentiment analysis to explore social trends and public perceptions of AI-based security technologies and related changes in sentiment. The results of LDA topic modeling identified five primary themes, which predominantly addressed the impact AI and security technologies had on industrial advancement and cybersecurity, highlighting the significance of education and human resource training. Sentiment analysis revealed that neutral documents constituted the majority, with positive documents expressing anticipation and excitement toward technological advancement and innovation, and negative documents expressing ethical concerns and resistance toward security threats and invasion of human rights. This study is significant as it highlights the social impact of AI-based security technologies through an examination of public perception and sentiment, distinguishing itself from previous research that predominantly emphasized technical analysis and policy recommendations. Furthermore, by conducting a data-driven analysis of public interests and concerns, it can suggest a direction for sustainable development of AI and security technologies while serving as foundational material for future policy development and social discourse.

한국어

이 연구는 2019년부터 2024년까지 국내 뉴스 기사 중 ‘인공지능’과 ‘보안’이 포함된 데이 터를 크롤링하고, 이를 기반으로 텍스트 마이닝 기법 중 LDA 토픽 모델링과 감성 분석을 활용해 인공지능을 기반으로 한 보안 기술에 대한 사회적 경향성과 대중의 인식을 탐구하 고 관련 정서적 변화를 분석하기 위해 진행되었다. LDA 토픽 모델링 결과를 통해 다섯 개의 주요 토픽을 도출했고 이를 통해 인공지능을 기반으로 한 보안이 산업 발전에 기여한 방향성과 이에 관련된 교육및 인력 양성의 중요성을 강조하고 있음을 확인 가능했다. 감성 분석 결과에서는 중립 문서가 가장 큰 비중을 차지했으며, 긍정 문서에서는 기술 발전과 혁신을 중심으로 한 기대와 흥미가, 부정 문서에서는 역으로 인공지능으로 인한 보안위협 과 윤리적 침해를 중심으로 한 우려와 거부감이 나타났다. 이 연구는 기술적 분석과 정책 적 방향성 제시에 집중되었던 기존 연구들과 달리 대중의 인식과 정서적 변화를 통해 인공 지능 기반 보안 기술의 사회적 영향력을 조명했다는 점에서 의의가 있다. 또한, 대중의 관 심과 우려를 데이터 기반으로 분석해 인공지능과 보안 기술의 지속 가능한 발전 방향을 제시하고, 관련 정책 수립과 사회적 논의의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

목차

<요약>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 김가빈 [ Kim Gabin | 중앙대학교 융합보안학과 석·박사통합과정 ] 제1저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  시큐리티 연구 [KOREAN SECURITY JOURNAL]

• 간기

  계간

• pISSN

  2671-4299

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 351