Comparative Analysis of Domestic and International Research Trends in Defense Artificial Intelligence

본 연구는 2016년부터 2025년까지 발표된 국방 분야 인공지능(AI) 주제 논문 13,494편을 대상으로 국내 1,091편과 국외 12,403편의 연구 동향을 비교 및 분석하였다. Web of Science(WoS) 데이터베이스를 활용하여 키워드 전처리와 네트워크 분석을 수행한 결과, 국내 연구에서는 6개, 국외 연구에서는 5개의 주요 클러스터가 도출되었다. 주요 클러스터의 분석 결과, 국내・외 모두 AI, 머신러닝, 딥러닝, 설명가능 인공지능을 중심으로 한 알고리즘 기반 연구가 핵심축을 형성했으며, 데이터 모델링, IoT, 학습 관련 키워드가 공통적으로 확인되어 실시간 네트워크와 데이터 처리 인프라의 중요성이 강조되었다. 그러나 국내 연구는 CNN, 예측 및 계산 모델링 등 특정 알고리즘 중심의 공학적 접근에 집중되어 있는 반면, 국외 연구는 알고리즘·데이터·응용을 연계한 통합적 구조를 바탕으로 생성형 AI, 윤리, 하드웨어 최적화까지 포괄하는 확장적 연구 생태계를 구축하였다. 이러한 결과는 국내 연구가 국외 연구 흐름을 적절히 반영하여 연구의 보편성과 응용 가능성을 확보할 수 있도록, 정책적 지원과 제도적 보완을 강화해야 함을 시사한다.