구글 스칼라, 2024년의 최다 인용 논문 7편



* 이 내용은 "Google Scholar reveals its most influential papers for 2024"를 정리한 것입니다.

https://www.nature.com/nature-index/news/google-scholar-reveals-most-influential-research-papers-citations-twenty-twenty-four 


2024년 구글 스칼라 최다 인용 논문

2024년 구글 스칼라에서 가장 영향력 있는 논문들은 주로 인공지능(AI)과 생명과학, 특히 노화 연구 및 의료 분야에 집중되어 있다. 인공지능 기술은 실시간 객체 탐지, 텍스트-이미지 및 텍스트-3D 모델 생성, 단백질 구조 예측 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 발전을 이루었으며, 생명과학 연구에서는 알츠하이머병 치료제 개발과 노화의 주요 원인 규명이 중요한 연구 주제로 떠올랐다.

다음은 2024년 가장 많이 인용된 주요 논문들의 핵심 내용을 정리한 것이다.

1. YOLOv7: 실시간 객체 탐지의 새로운 기준

(Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 5,772회 인용)

이 논문은 실시간 객체 탐지 분야에서 중요한 발전을 이룬 YOLOv7 모델을 소개한다. YOLO(You Only Look Once) 시리즈는 AI 기반 객체 탐지 기술의 대표적인 모델군으로, YOLOv7은 이전 모델들보다 더 빠르고 정확한 탐지 성능을 제공하는 것이 특징이다.

논문 저자인 대만 Academia Sinica 연구팀은 모델 성능을 향상시키면서도 학습 비용을 증가시키지 않는 ‘Trainable Bag-of-Freebies’ 접근법을 활용하였다. 이는 배치 정규화(batch normalization) 등의 기술을 적용하여 학습 데이터의 품질을 유지하는 방식으로, 실시간 객체 탐지 시스템에서 필수적인 요소이다.

YOLOv7은 자율주행 차량, 로봇공학, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 실시간 영상 분석이 중요한 산업에서 높은 활용 가치를 가진다. 본 논문은 최근 5년간 IEEE/CVF 학술대회에서 발표된 논문 중 최다 인용 논문 10위 안에 포함되었다.

2. InstructBLIP: 명령어 기반 비전-언어 모델의 발전

(Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems, 2,086회 인용)

이 논문은 인공지능이 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 비전-언어 모델의 개선을 다룬다. 연구진(주로 미국 Salesforce 소속)은 기존의 BLIP-2 모델을 확장하여 InstructBLIP이라는 새로운 AI 모델을 개발하였다.

InstructBLIP은 단순히 이미지를 분석하는 것이 아니라 특정 명령을 이해하고 수행하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 또한, 제로샷 학습(zero-shot learning) 기법을 활용하여 추가 학습 없이도 새로운 작업을 수행할 수 있도록 설계되었다.

이 모델은 이미지 생성, 캡션 자동 생성, 이미지 기반 질의응답(QA) 등의 기능을 수행할 수 있으며, 특히 의료 및 과학 연구 분야에서 활용 가능성이 크다.

3. 레카네맙(Lecanemab) 연구: 알츠하이머 치료제의 임상 결과

(New England Journal of Medicine, 2,035회 인용)

이 논문은 알츠하이머병 치료제 ‘레카네맙(Lecanemab)’의 임상 시험 결과를 보고한 연구로, 미국 Biogen과 일본 Eisai가 공동으로 연구를 수행하였다. 연구 결과, 레카네맙은 위약(Placebo) 대비 기억력과 인지 기능 저하 속도를 늦추는 효과를 보였다.

이 논문 발표 이후, 2023년 1월 미국 FDA는 레카네맙을 알츠하이머 치료제로 승인하였다. 그러나 2023년 8월, 영국 보건의료 규제기관(NICE)은 "비용 대비 효과성이 부족하다"는 이유로 공공 의료 서비스(NHS)에서 레카네맙을 제공하지 않기로 결정하였다.

비록 이 논문이 2,000회 이상의 인용을 기록하며 큰 관심을 받았지만, New England Journal of Medicine 내에서 가장 많이 인용된 논문들은 COVID-19 관련 연구(최고 32,000회 인용)로, 상대적으로 이 논문의 인용 횟수는 그보다는 낮은 편이다.

4. DreamBooth: 특정 피사체 기반 텍스트-이미지 생성 AI

(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1,502회 인용)

이 논문은 Google Research에서 개발한 DreamBooth라는 새로운 이미지 생성 모델을 소개한다. DreamBooth는 소수의 사진만으로 특정 피사체를 다양한 환경과 스타일로 재현할 수 있는 AI 기술을 제공한다.

DreamBooth는 기존 Stable Diffusion 모델을 기반으로 특정 피사체의 특징을 유지하면서도 여러 배경과 조명에서 새로운 이미지를 생성할 수 있도록 설계되었다. 이 기술은 광고, 예술, 콘텐츠 제작 등 다양한 산업에서 활용 가능성이 높다.

5. 노화의 핵심 기전 규명 연구

(Cell, 1,479회 인용)

스페인 오비에도 대학의 생화학자 Carlos Lopez-Otin이 주도한 이 논문은 노화의 원인을 규명하는 핵심 기전 12가지를 제시한다. 이는 10년 전 발표된 9가지 요인을 확장한 연구로, 노화의 다양한 분자적, 세포적, 시스템적 기전을 분석하였다.

특히 유전체 불안정성, 텔로미어 소실, 미토콘드리아 기능 저하 등이 세포 노화와 손상의 주요 원인임을 강조하였다. 이 연구는 노화 관련 질환을 연구하고 치료법을 개발하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 전망이다.

6. 단백질 구조 예측을 위한 AI 모델 개발

(Science, 1,300회 인용)

미국 Meta AI 연구진이 발표한 이 논문은 AI 기반 단백질 3D 구조 예측 모델을 개발한 연구로, AlphaFold 모델의 원리를 적용하여 ESMFold라는 새로운 모델을 제작하였다.

ESMFold는 기존 AlphaFold보다 정확도는 다소 낮지만, 약 60배 빠른 속도로 단백질 구조를 예측할 수 있는 것이 특징이다. 이를 통해 연구진은 600만 개 이상의 단백질 구조를 예측하는 거대한 데이터베이스를 구축하였으며, 이 기술은 신약 개발 및 생명과학 연구에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

7. DreamFusion: 2D 이미지에서 3D 모델 생성

(International Conference on Learning Representations, 1,254회 인용)

이 논문은 Google의 AI 연구소 DeepMind에서 개발한 DreamFusion 기술을 소개한다. DreamFusion은 텍스트를 입력하면 3D 모델을 자동 생성하는 AI 모델로, 기존 DreamBooth와 유사하지만, 2D 이미지 생성이 아닌 3D 모델링에 초점을 맞추었다.

연구 결과에 따르면, 이 기술을 활용하면 3D 자산을 생성하는 비용이 94% 절감되며, 게임, 영화, VR 등의 산업에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.



Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

🧑‍🏫[칼럼] 미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라

미래 인재상, T자형 하이브리드로 설계하라 – AI 시대, '내 역할'을 새롭게 정의하는 사람만이 살아남는다.  –   1. AI가 바꾸는 일터의 풍경 요즘 일터 곳곳에서 AI 기술이 빠르게 도입되고 있다. 반복적이고 단순한 일은 자동화되고, 정해진 답이 있는 문제는 AI가 더 빠르고 정확하게 처리한다. 이런 변화 속에서 많은 이들이 불안해한다. "그럼 나는 어떻게 살아남아야 할까?" 이 질문에 대한 답은 점점 분명해지고 있다. 이제는 정답을 아는 것만으로는 부족하다. AI 시대에 중요한 것은 정답이 없는 문제에 대응하는 능력, 그리고 여러 분야를 연결하고 해석하는 융합적 사고력이다. 이 새로운 시대가 요구하는 인재상은 바로 'T자형 하이브리드 인재'이다.   2. 왜 융합형 사고가 중요해질까? 많은 기업들이 AI를 통해 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 스타벅스, JP모건, 존디어 같은 글로벌 기업들은 직원들의 전문 지식을 AI 시스템에 학습시켜 조직 전체에 활용하려는 전략을 펼치고 있다. 이로 인해 단순히 '경험 많은 전문가'라는 타이틀만으로는 경쟁력을 유지하기 어려워졌다. 하지만 여전히 사람만이 잘할 수 있는 영역이 존재한다. 불확실한 상황에서의 판단, 서로 다른 입장의 조율, 고객과의 감정적 연결, 조직 내 신뢰 형성 등은 AI가 대체하기 어려운 일이다. 이러한 복잡하고 정형화되지 않은 문제를 해결하는 능력은 T자형 인재의 핵심적인 역량이다.   3. T자형 인재란 무엇인가? T자형 인재는 한 분야에 깊은 전문성을 갖추는 동시에, 여러 분야를 연결하고 협업할 수 있는 융합적 역량을 지닌 사람을 말한다. T자의 세로 줄은 마케팅, 법률, 공학, 디자인 등 특정 분야에서의 깊이 있는 전문성을 의미한다. 가로 줄은 디지털 이해력, 데이터 분석 능력, 커뮤니케이션, 협업 능력처럼 다양한 분야를 아우르며 융합적으로 사고할 수 있는 능력이다. 특히 중요한 것은 기술과 기술, 사람과 기술 사이를 연결...
Read more

[인사이트] "연구용 AI"의 등장과 연구 패러다임의 변화

Image
(과학 연구를 보조하거나 수행하는 연구용 AI) 연구용 AI의 등장과 연구 패러다임의 변화 최근 오픈AI, 구글 등 빅테크 기업들이 잇달아 연구용 AI를 출시하면서 과학 연구 분야에 큰 영향을 미치고 된다. 1. "연구용 AI"의 개념 연구용 AI란, 과학 연구를 보조하거나 수행하는 인공지능(AI) 시스템을 의미한다. 일반적인 AI가 텍스트 생성, 이미지 분석, 언어 모델링 등 다양한 작업을 수행하는 것과 달리, 연구용 AI는 과학적 탐구와 연구 과정에서 실질적인 역할을 하는 AI를 말한다. 2. 연구용 AI의 주요 기능  1) 가설 생성 및 검증 AI가 과학적 가설을 스스로 생성하고 검토하여 연구 방향을 제안한다. 구글의 "공동 과학자(co-scientist)"는 연구자의 피드백을 반영해 최적의 실험 전략을 도출한다.    2) 데이터 분석 및 요약 논문, 실험 데이터, 기존 연구 자료를 분석하여 중요한 패턴과 인사이트를 도출한다. 연구자들이 수년에 걸쳐 연구한 내용을 며칠 내로 정리할 수 있다.   3) 실험 설계 및 최적화 AI가 실험 조건을 최적화하여 연구의 효율성을 높인다. 신약 개발 과정에서 약물 후보 물질을 탐색하는 데 활용된다.    4) 논문 작성 및 연구 보고서 자동 생성 연구자가 작성한 초안을 AI가 보완하거나, 연구 결과를 정리하여 논문 형식으로 출력할 수 있다. 일부 연구자들은 AI를 활용해 논문을 완성하고 학술지에 제출하기도 했다. 3. 연구용 AI의 성과   1) 오픈AI ‘딥리서치’(Deep Research) AI가 연구 과정을 지원하는 기술로, 연구 논문 리서치를 수행하며, 기존 연구 방식보다 높은 창의성과 정확도를 기록했다. 박사급 연구원이 몇 주간 수행해야 할 연구를 8분 만에 끝낸 사례가 있다. ‘인류 최후의 시험’(HLE) 벤치마크에서 26.6%의 정답률을 기록하며, 기존보다 두 배 이상 향상된 성과를 보였다.   2) 구글 ‘공동 과학...
Read more

AI의 기반 : 데이터부터 시작하라

Image
* 이 내용은 " 단기 성과와 장기 성장 사이 ··· AI 투자의 딜레마" (CIO, 2025.2.19) 칼럼을 기초로 주로 데이터 부문의 내용을 중심으로 작성한 것입니다. 실질적인 AI 전략을 수립하기 위해 가장 먼저 투자해야 할 요소는 데이터 품질이다 . 데이터 품질이 확보되지 않으면 데이터에 대한 신뢰도도 확보될 수 없다 . ML , Gen   AI, 에이전틱 AI 의 신뢰성을 확보하기 위한 기본 전제는 바로 고품질의 데이터이다 . AI 가 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있다. 하지만 데이터가 부실하면 그 결과 역시 신뢰할 수 없을 것이다 .   오라일리 (O’Reilly) 의 조사 에 따르면 , 48% 의 기업이 데이터 정확성을 유지하기 위해 머신러닝 , 데이터 분석 , AI 도구를 활용하고 있다 . 이는 AI 이니셔티브를 위해 탄탄한 데이터 기반이 필수 적임을 보여준다 . 클릭 (Qlik) 의 조사 에서는 21% 의 기업이 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하지 못해 AI 도입에 어려움을 겪고 있다고 한다 . 이는 안정적인 데이터 플랫폼 구축의 필요성 을 강조하는 결과이다 . ‘ 데이터의 중력 (Data Gravity) ’ 개념에서 데이터가 한 곳에 모이면 그곳이 중심지가 되지만 그 데이터의 품질을 깊이 검증하지 않고 신뢰하는 경향이 있다고 한다. 실제로 중복성과 일관성이 부족해  신뢰할 수 없는 데이터가 저장소에 생성되는 것이다. 그래서  데이터 단절과 부정확성으로 인해 비즈니스 의사결정의 질이 떨어질 수밖에 없다 . 데이터 과학과 머신러닝에 투자하기 전에  데이터를 먼저 정제하고 통합하는 과정이 우선이다. 그냥 진행하면 오히려 데이터 품질과 신뢰 문제를 더욱 악화시킬 수 있다 . 데이터의 의미적 모델을 추상화하고 , 분석 도구에서 활용할 수 있는 비즈니스 준비된 데이터 계층을 구성해야 한다 . 데이터 품질과 신뢰도가 확보되지 않은 상태에서 머신러닝 알고리즘과 모델 개발을 위해 데이터 과학 자원에 투자하는 것은...
Read more