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b51최신주식디비매입){텔DByeonguso_( 네이처, 2000년 이후 상위 25개 피인용 논문 공개"AI 급속한 발전·활용에 인용 활발 …초기 연구 오픈소스인 덕"ⓒ News1 윤주희 디자이너(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 21세기 들어 가장 많이 인용된 논문은 2016년 마이크로소프트(MS) 연구진이 발표한 '딥 레지듀얼 러닝'(ResNet) 네트워크 논문인 것으로 나타났다. 딥러닝 핵심이 되는 인공신경망의 효율적 학습을 다루는 논문은, 이후 알파고·단백질 구조 분석 도구 '알파폴드'·오픈AI '챗GPT' 등 굵직한 인공지능(AI) 기술 탄생에 기여했다.국제학술지 '네이처'(Nature)는 2000년 이후 발표된 수천만 편 논문을 분석, 피인용 횟수 상위 논문 25편을 16일 선정했다. 주요 학술 인용 데이터베이스 5곳이 분석에 활용됐다.MS의 ResNet 연구는 기존의 약 5배인 150개 층의 신경망 네트워크로 어떻게 기계학습(머신러닝)을 구현할 수 있는지를 다룬다. 신호가 신경망 네트워크층을 거치면 소실된다는 기존 난제를 극복하는 데 기여했다.논문은 구글 학술 검색 기준 25만 회 이상, 학술 데이터베이스 '웹오브사이언스'에선 10만 회 넘게 인용됐다이외에도 상위 피인용 연구들에 AI 혁신을 주도한 논문들이 상당수 포진했다.구글 연구진이 2017년 쓴 '주의를 기울이는 게 필요한 모든 것'(Attention is all you need)' 논문은 7위에 올랐다. 머신러닝에서 중요 정보를 우선적으로 처리할 수 있는 방법론 '트랜스포머'를 제시했다. 마찬가지로 챗GPT 등 대화형 언어모델 탄생에 기여한 핵심기술이다.지난해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 토론토대 교수 등이 참여한 '알렉스넷(AlexNet)' 연구는 피인용 순위 8위다. 신경망이 이미지 속 물체를 식별하고 레이블링하는 메커니즘을 다뤘다.알렉스넷 연구에서 파생한 'U-Net' 논문도 12위에 기록했다. 신경망 구조를 수정해 이미지 처리에 필요한 학습 데이터를 줄인다는 게 골자다.힌턴 교수는 "AI 기술의 급속한 발전으로 관련 논문도 전통적인 과학 분야보다 훨씬 빠르게 생산·활용됐다"며 "기술이 의료·금융·로봇·번역 등 분야에서 폭넓게 쓰인다는 점도 피인용 횟수를 높였다"고 분석했다.이 밖에도 초기 AI 머신러닝 논문 대부분이 누구나 접근할 수 있는