"챗GPT 뿌리 논문, 21세기 최다 인용"…AI 기술이 과학계 지배한 이유는? 작성일 04-17 127 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">네이처, 2000년 이후 최다 인용논문 분석…오픈소스·딥러닝 구조가 수직 상승 '견인'</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4KztBPe7j1"> <p contents-hash="77ce259850eb3cba6cd863cd89d68b23d110a762afbb04662f3d6b700e586d49" dmcf-pid="89qFbQdza5" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)글로벌 테크 기업이 발표한 인공지능(AI) 관련 논문이 21세기 과학계를 사실상 점령한 것으로 나타났다. AI 기술의 구조와 활용법을 설명한 논문들이 생명과학, 물리학 등 전통 강세 분야를 누르고 피인용 상위권을 싹쓸이한 가운데 업계에서는 도구 중심 연구가 과학 혁신을 실질적으로 이끈 결과라는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="f7d3b22e390bc7aca8168759864d6e67267d11928b0639f18c10f2b49f8e0a7c" dmcf-pid="62B3KxJqcZ" dmcf-ptype="general">17일 네이처에 따르면 지난 20년간 가장 많이 인용된 논문 대부분이 인공지능(AI) 분야에 집중됐다. 대표적 학술 데이터베이스 다섯 곳을 종합 분석해 선정된 인용 상위 25편 가운데 1위를 차지한 논문은 마이크로소프트(MS)가 지난 2016년 발표한 '딥 레지듀얼 러닝(ResNet)' 관련 연구였다.</p> <p contents-hash="b4289490fcc5c95c3ab756a7c27957994de4819b2175c45f751d5d22e16632c3" dmcf-pid="PVb09MiBAX" dmcf-ptype="general">MS의 논문은 구글 학술 기준으로 약 25만회, 웹오브사이언스 기준 약 10만회 인용되며 '21세기 최다 피인용 논문' 타이틀을 차지했다. 피인용 횟수는 후속 논문에서 얼마나 자주 참조됐는지를 의미하며 논문의 영향력을 가늠하는 핵심 지표로 평가된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="07a2d9596f0e5836555a238ba712bfb1a88d3454846396ecb7f40575500bf8f3" dmcf-pid="QfKp2RnbjH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 2012년 제프리 힌튼 토론토대 교수가 발표한 이미지 인식 딥러닝 구조 '알렉스넷' 논문이 네이처 선정 논문 8위에 올랐다. (사진=위키커먼스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/17/ZDNetKorea/20250417113919309pkvp.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="fgd8ikmejt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/17/ZDNetKorea/20250417113919309pkvp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 2012년 제프리 힌튼 토론토대 교수가 발표한 이미지 인식 딥러닝 구조 '알렉스넷' 논문이 네이처 선정 논문 8위에 올랐다. (사진=위키커먼스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="4ee6426dd8ed02688ed5324c2214bb303338338f623fa378f1df17ef6d571f05" dmcf-pid="x49UVeLKNG" dmcf-ptype="general">AI 분야의 상위권 독주는 여기서 그치지 않는다. 지난 2012년 제프리 힌튼 토론토대 교수가 발표한 이미지 인식 딥러닝 구조 '알렉스넷' 논문은 8위에 올랐고 지난 2017년 구글이 발표한 자연어처리 기반 구조 '트랜스포머'를 설명한 논문 '어텐션 이즈 올 유 니드'는 7위를 기록했다.</p> <p contents-hash="d6668af5b4659f161c71a0cd54549baaec99d554ea572382ae6f01c0e87ad979" dmcf-pid="yhsAIG1mNY" dmcf-ptype="general">이 논문들은 각각 이미지 분석과 언어 생성 기술의 뿌리를 형성한 연구다. 힌튼 교수의 논문은 이미지넷 대회에서 압도적인 성능을 입증한 후 구글 입사와 AI 개발 주도 계기가 됐으며 트랜스포머 구조는 '챗GPT'를 비롯한 거대언어모델(LLM)의 핵심 구조로 문장 간 관계를 스스로 학습하는 '셀프 어텐션' 메커니즘이 중심이다.</p> <p contents-hash="c46b030549953b1de2bbdae852cc28c7e0ad1255e4726e527c544a57907b8d79" dmcf-pid="WlOcCHtsaW" dmcf-ptype="general">네이처는 AI 논문의 피인용 증가 요인으로 다학제 활용성과 오픈소스 문화를 꼽았다. AI 알고리즘 대부분이 무료로 공개돼 의료, 번역, 로봇 등 다양한 분야에 쉽게 적용됐기 때문이다. 또 사전 공개된 프리프린트 형태 논문이 많아 실질적 인용은 공식 수치보다 더 많을 가능성도 제기된다.</p> <p contents-hash="c0249804ab4f3abab0da3526d1607ae4a0a8489aa9357e1c904ca4ec008acb47" dmcf-pid="YOwamyXDcy" dmcf-ptype="general">AI 외에도 분석 소프트웨어와 실험 도구를 다룬 논문들이 순위에 다수 포함됐다. 2위 논문은 유전자 활성 변화를 정량화하는 공식을 설명한 연구다. 5위에는 X선 산란 패턴을 분석하는 구조화 프로그램 '셸렉스(SHELX)'를 소개한 논문이 이름을 올렸다.</p> <p contents-hash="cdcd6ec48fca528b8c705614621bebfce3163fd011e0f0b4a28b8aa9fa507a7a" dmcf-pid="GIrNsWZwgT" dmcf-ptype="general">네이처 분석에 참여한 미샤 테플리츠키 미시간대 교수는 "과학자들은 혁신이나 이론을 중요하게 생각한다고 말하지만 실제로는 연구에 직접적인 도움을 주는 도구 논문을 더 자주 인용한다"며 "도구 중심의 연구가 과학 발전을 실질적으로 견인하고 있다는 방증"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="1cac1bf1d77262538ab7e02d537ec3f3a882a88d0c3d968aee09bb0d85502817" dmcf-pid="HCmjOY5rcv" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘귀궁’ 김지연, 귀신 들린 신슬기에 습격…일촉즉발 위기 04-17 다음 ‘빈체로카발로’ 제33회 SBS스포츠 스프린트배(G3) 우승 04-17 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
