국제 학술지 네이처, 피인용 횟수 상위 논문 25건

국제 학술지 네이처, 피인용 횟수 상위 논문 25건 선정국제 학술지 네이처(Nature)가 지난 20여 년간 실제로 가장 많이 인용된 과학 논문 25건을 공개했다./pixabay 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)를 극복한 메신저리보핵산(mRNA) 백신, 유전자 정보를 자유롭게 조작할 수 있는 크리스퍼 유전자 가위, 우주의 비밀을 밝힌 힉스 입자와 중력파의 발견 등은 21세기 과학계의 주요 업적으로 꼽힌다. 하지만 지난 20년간 가장 많이 읽히고 이용된 논문의 주인공은 따로 있었다. 새로운 이론보다 다른 연구에 도움을 주는 도구였다.국제 학술지 네이처(Nature)는 대표적인 학술 인용 데이터베이스 5곳을 기반으로 21세기 이후 발표된 수천만 편의 논문을 분석해 피인용 횟수 상위 논문 25편을 선정했다고 15일(현지 시각) 밝혔다.지난 20년간 가장 많이 인용된 논문은 마이크로소프트(MS) 연구진이 2016년 발표한 ‘딥 레지듀얼 네트워크(ResNet)’ 관련 연구였다. 인공지능(AI)이 기존보다 신경망 구조를 심층 학습할 수 있도록 하는 기술을 다뤘다. 구글 학술 검색 기준으로는 25만 회 이상, 학술 데이터베이스 ‘웹오브사이언스’에서도 10만 회 넘게 다른 논문들에 인용됐다. 이 논문은 바둑 AI 알파고와 단백질 구조 예측 AI 알파폴드, 대화형 AI 챗GPT 등의 핵심 기반이 됐다.다른 AI 분야 논문들도 다수 순위에 올랐다. 2012년 발표된 이미지 인식용 AI 모델 ‘알렉스넷(AlexNet)’, 2017년 발표된 언어 모델의 핵심 구조인 ‘트랜스포머’도 있다. 각각 이미지 인식과 대형 언어 모델(LLM)의 출발점이 된 연구들이다. 트랜스포머 기술은 챗GPT와 같은 대화형 AI가 문장을 이해하고 생성할 수 있게 만든 핵심 기술이다.지난해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수는 “AI 관련 논문이 높은 피인용 횟수를 기록한 이유는 AI 분야는 전통적인 과학보다 훨씬 빠르게 논문이 생산되고 활용되기 때문”이라며 “의료, 금융, 로봇, 번역 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되기 국제 학술지 네이처, 피인용 횟수 상위 논문 25건 선정국제 학술지 네이처(Nature)가 지난 20여 년간 실제로 가장 많이 인용된 과학 논문 25건을 공개했다./pixabay 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)를 극복한 메신저리보핵산(mRNA) 백신, 유전자 정보를 자유롭게 조작할 수 있는 크리스퍼 유전자 가위, 우주의 비밀을 밝힌 힉스 입자와 중력파의 발견 등은 21세기 과학계의 주요 업적으로 꼽힌다. 하지만 지난 20년간 가장 많이 읽히고 이용된 논문의 주인공은 따로 있었다. 새로운 이론보다 다른 연구에 도움을 주는 도구였다.국제 학술지 네이처(Nature)는 대표적인 학술 인용 데이터베이스 5곳을 기반으로 21세기 이후 발표된 수천만 편의 논문을 분석해 피인용 횟수 상위 논문 25편을 선정했다고 15일(현지 시각) 밝혔다.지난 20년간 가장 많이 인용된 논문은 마이크로소프트(MS) 연구진이 2016년 발표한 ‘딥 레지듀얼 네트워크(ResNet)’ 관련 연구였다. 인공지능(AI)이 기존보다 신경망 구조를 심층 학습할 수 있도록 하는 기술을 다뤘다. 구글 학술 검색 기준으로는 25만 회 이상, 학술 데이터베이스 ‘웹오브사이언스’에서도 10만 회 넘게 다른 논문들에 인용됐다. 이 논문은 바둑 AI 알파고와 단백질 구조 예측 AI 알파폴드, 대화형 AI 챗GPT 등의 핵심 기반이 됐다.다른 AI 분야 논문들도 다수 순위에 올랐다. 2012년 발표된 이미지 인식용 AI 모델 ‘알렉스넷(AlexNet)’, 2017년 발표된 언어 모델의 핵심 구조인 ‘트랜스포머’도 있다. 각각 이미지 인식과 대형 언어 모델(LLM)의 출발점이 된 연구들이다. 트랜스포머 기술은 챗GPT와 같은 대화형 AI가 문장을 이해하고 생성할 수 있게 만든 핵심 기술이다.지난해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수는 “AI 관련 논문이 높은 피인용 횟수를 기록한 이유는 AI 분야는 전통적인 과학보다 훨씬 빠르게 논문이 생산되고 활용되기 때문”이라며 “의료, 금융, 로봇, 번역 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되기 때문에 자연스럽게 피인용 횟수가 높아지는 경향이 있다”고 말했다. 일부 연구자들은 초기 AI 기계학습(머신러닝) 논문 대부분이 누구나 정보에 접근할 수 있는 오픈 소스라 피인용 횟수가