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연구 논문의 미래 영향력, AI로 예측한다

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연구 논문의 미래 영향력, AI로 예측한다

2021.05.21 07:00
과학기술 학술 논문의 인용 패턴을 평가해 논문의 영향력을 평가하는 AI가 개발됐다. MIT 제공
과학기술 학술 논문의 인용 패턴을 평가해 논문의 영향력을 평가하는 AI가 개발됐다. MIT 제공

 

 

과학기술 학술 논문의 영향력은 흔히 다른 연구자가 얼마나 많이 인용했는지를 지표로 표현한 임팩트팩터(IF·영향력 지수)로 평가된다. 노벨 과학상 수상자를 비롯해 세계적으로 명성이 있는 과학자들은 영향력 지수가 큰 논문을 발표해 이후 세계 각국의 연구자들에게 영감을 미친 인물들이다. 미국 연구자들이 과학자들이 논문을 인용하는 패턴을 학습해 향후 논문의 영향력을 가늠하고 파급력이 큰 기술을 예측하는 인공지능(AI)을 개발했다.


미국 매사추세츠공대(MIT) 미디어랩의 조셉 제이콥슨 교수와 제임스 와이즈 연구원 연구팀은 논문이 발표되고 1년 뒤 영향을 예측하는 AI를 개발했다고 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지’에 17일 소개했다.


과학계에서는 연구자들이 발표한 연구 결과의 영향력을 가늠하는 기준으로 주로 논문의 인용횟수를 쓰고 있다. 영향력 지수는 일정 기간 특정 학술지에 실린 논문을 인용한 수를 논문의 수로 나눠 학술지의 영향력을 환산한 수치다. 

 

하지만 인용 횟수는 조작의 여지가 있고 실제 학계에 얼마나 실제로 영향을 미쳤는지 정확히 파악하기 어렵다는 단점이 있다.

 

MIT 연구팀은 논문 인용횟수 중심의 기존 평가방식에서 벗어나 논문의 실제 기술적 영향력을 포함한 평가 방법을 찾기로 했다. 우수한 연구는 바이러스처럼 연구 분야 곳곳에 깊숙이 퍼져나간다고 보고 감염 경로를 파악하듯 인용 패턴을 분석하는 ‘델피(DELPHI)’라는 AI를 개발했다.

연구팀은 구글이 웹사이트의 중요도 측정에 사용하는 알고리즘인 ‘페이지랭크’에서 아이디어를 얻었다. 구글 설립자 래리 페이지와 세르게이 브린이 개발한 이 알고리즘은 인터넷 세계에서 중요도가 높은 웹사이트일수록 더 많은 링크를 받는다는데서 착안했다.

 

연구팀은 델피에 1980년부터 2019년까지 발표된 논문 168만7850편의 인용 패턴을 학습하도록 했다. 그런 다음 생명공학 20개 분야에서 다른 연구자의 연구에 변화를 일으킨 논문을 얼마나 빨리 찾아내는지 확인했다. 델피는 20개 분야 중 19개 분야에서 논문이 발표된지 1년 내 일어난 인용 행태의 분석만으로 해당 논문의 영향력을 정확히 집어낸 것으로 나타났다. 

 

연구팀은 향후 기술적 파급력이 클 논문도 찾아냈다. 지난 2018년 생명공학 분야의 국제학술지 42종에서 발표된 논문 중 영향력 상위 5%에 포함될 유망논문 50편을 예측한 것이다. 암 치료용 DNA 나노로봇, 심층신경망을 이용한 화학 합성법 등이 유망 연구로 꼽혔다. 2018년 미국 펜실베이니아대 박사후연구원이던 박지환 광주과학기술원(GIST) 생명과학부 교수가 1저자로 참여해 국제학술지 ‘사이언스’에 신장세포 전사체 분석한 결과를 소개한 논문도 향후 영향력이 클 논문으로 선정됐다. 

 

연구팀은 AI 알고리즘을 더 보완하면 '숨은 보석'과도 같은 연구를 찾아낼 수 있을 것으로 기대했다. AI를 사용할 경우 영향력이 왜곡될 여지가 있던 인용횟수 중심 평가에서 벗어나 철저히 과학적 가치와 기술력만으로 평가해 편향성을 줄일 수 있다는 주장이다. 와이즈 연구원은 “소속기관이나 연구자들의 관계에 상관 없이 가장 가치있는 연구와 연구자를 찾을 수 있을 것”이라고 말했다.

 

연구팀은 과학기술 논문의 영향력 예측에 AI를 활용하면 효율적인 투자가 가능해질 수 있다고 소개했다. 와이즈 연구원은 MIT의 생명공학 스타트업에 투자하는 밴처캐피탈 펀드와 실험실 인큐베이션을 설립한 경험을 토대로 이번 연구를 기획했다. 지금도 MIT 스타트업과 졸업생 투자자를 연결하는 그룹을 운영하고 있다. 와이즈 연구원은 “연구실과 시장에는 뛰어난 재능과 놀라운 기술이 매우 많지만 투자자들은 매번 선입견에 빠지는 바람에 이를 종종 지나친다”며 “AI는 모든 가능성을 찾아주고 사업화하는데 도움을 줄 수 있다”고 말했다.

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