국제학술지 네이처가 2000년 이후 발표된 논문 중 인용 상위 25편을 분석한 결과, MS 연구팀의 ResNet 논문이 약 25만 회 인용돼 1위에 올랐다. 이어 힌튼 교수의 AlexNet 논문과 구글의 Transformer 논문이 상위권을 차지했으며, 비AI 분야에서는 암 통계, 유전자 분석, 심리학·정신의학 연구 등 다양한 연구가 이름을 올렸다. 네이처는 AI 논문의 사전 공개 특성으로 실제 인용 수가 더 높을 수 있음을 지적했다.

​

@@21세기 학계 지형 바꾼 AI 논문의 비밀@@

​

1. 인용 상위권을 차지한 ResNet, AlexNet, Transformer 논문의 핵심 기여는 무엇인가?

​

→ 원문과 해설 블로그, AI 교과서 챕터 비교로 핵심 아이디어·성능 혁신점 정리

​

2. AI 외 생명과학·심리학 분야 논문들이 인용 상위권에 든 공통 특성은 무엇인가?

​

→ 상위 10위권 비AI 연구 목록 추출 후 주제·활용 사례·인용 패턴 분석

​

3. 논문 인용 횟수로 연구 영향력을 평가할 때의 한계와 보완할 메트릭은 무엇인가?

​

→ SCI, Altmetrics, Google Scholar 지표 비교 및 문헌 고찰

​

4. AI 논문의 오픈소스·사전 공개 문화가 인용 통계에 미치는 영향은?

​

→ ArXiv 사전 공개 플랫폼 역할과 발표 시점별 인용 추이 분석

​

5. 앞으로 AI 딥러닝 논문 대세가 학계·산업·정책에 가져올 장기적 파장은 무엇인가?

​

→ AI 정책 보고서·산업 전략 문서·학계 전망 논문 활용해 시나리오 구상

​

#인공지능 #인공지능윤리 #인공지능뉴스 #인공지능기사 #AI #AI기사 #인공지능세특 #세특 #입시 #AI세특 #GPT #GPT4 #ChatGPT #인공지능용어 #인공지능지식 #인공지능상식 #AI상식 #AI용어 #AI지식 #AI기술 #AI논문인용 #딥러닝혁신 #ResNet #AlexNet #Transformer #학술메트릭스 #오픈사이언스 #네이처분석