VOSviewer 기반 AI 재난안전관리 국내․외 연구동향 비교 분석: 공공안전 거버넌스 관점에서 = Comparative Analysis of Domestic and International Research Trends in AI-Based Disaster and Safety Management Using VOSviewer: Public Safety Governance Perspective ㅋ

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능 기반 재난안전관리 연구의 국내․외 동향을 공공안전 거버넌스 관점에서 비교 분석하였다. 분석에는 국외 ScienceDirect 문헌 769편과 국내 KCI 문헌 33편을 활용하고, VOSviewer로 저자 키워드 동시출현 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 국외 연구는 8개 군집과 482개 연결로 구성되었으며, 딥러닝․원격탐사 기반 재난 탐지, 머신러닝 기반 위험예측과 설명 가능한 AI, 소셜미디어 기반 재난대응, IoT․UAV 기반 정보수집, 기후변화․도시안전 연구 등으로 세분화되어 있었다. 국내 연구는 6개 군집과 288개 연결로 나타났으며, 생성형 AI, 객체탐지, 재난대응, 스마트시티, 사회재난 등 실무 적용형 주제가 확인되었다. 국내 키워드 연결 구조는 상대적으로 분산되어 있었으나, 문헌 수와 분석 기준의 차이를 고려한 신중한 해석이 필요하다. 또한 수집된 국내 문헌에서는 다기관 데이터 연계와 치안데이터 활용 논의가 독립된 연구군으로 형성되지 않았다. 본 연구는 국내 관련 연구가 재난유형별 데이터 구축, 현장 의사결정 지원, 설명 가능한 AI, 책임 있는 공공안전 데이터 활용으로 확장될 필요가 있음을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study compared the domestic and international research trends in AI-based disaster and safety management from a public safety governance perspective. The analysis used 769 international articles from ScienceDirect and 33 domestic articles from KCI, applying author keyword co-occurrence network analysis with VOSviewer. International research comprised eight clusters and 482 links, covering deep-learning- and remote-sensing-based disaster detection, machine-learning-based risk prediction and explainable AI, social-media-based disaster response, IoT- and UAV-based information collection, and climate change and urban safety. Domestic research comprised six clusters and 288 links, with practical topics such as generative AI, object detection, disaster response, smart cities, and social disasters. The domestic keyword network was relatively dispersed. Nevertheless, this finding should be interpreted cautiously because of differences in the number of publications and analysis thresholds between the two datasets. In the collected domestic literature, inter-agency data linkage and the use of policing data did not form an independent research cluster. These findings suggest that domestic research should expand toward disaster-specific data development, field decision support, explainable AI, and the responsible use of public safety data.