인공지능이 미래의 산업과 사회를 견인 할 혁신 성장 동력으로 주목받으면서, 인공지능 연구역량 강화가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 연구 역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이다. 이에 본고에서는 세계의 대학들을 대상으로 인공지능 연구역량을 가늠할 수 있는 인공지능 연구 지수(AI Research Index)를 개발하고 시사점을 도출하고자 하였다.
인공지능 연구지수를 2016~2019년간 인공지능 연구 성과를 지수화한 값으로 정의하고, 인공지능 연구역량은 학술연구 수, 편당 인용 수, FWCI(Field Weighted Citation Impact)를 활용하여 측정하고 변수에 가중치를 반영하였다. 인공지능 연구 수를 기준으로 세계 상위 500개 대학을 1차 선정하였으며, 변수의 양과 질, 그리고 가중치를 고려하여 500개 대학의 인공지능 연구지수를 측정하였다. 이후, 글로벌 100대 인공지능 대학을 선정하고, 국가별 비중을 분석하였다.
인공지능 연구 수를 기준으로 세계 500개 대학을 1차 선정한 결과, 이들 대학은 4년 동안 평균 404건의 연구를 수행하는 것으로 나타났다. 500개 대학의 국적을 보면, 중국 101개(20.2%), 미국 61개(12.2%), 인도 45개(9.0%), 영국 29개(5.8%), 일본 25개(5.0%), 프랑스 21개(4.2%)로 분석되었다. 성과지표의 양과 질을 모두 고려하여 인공지능 연구지수를 측정한 결과, 500개 대학의 연구지수 평균은 46.01점으로 측정되었다. 인공지능 연구지수 상위 100개 대학의 평균은 67.26으로 500개 대학과 차이가 존재했으며, 100개 대학 중에서 중국, 미국, 영국 대학 등의 비중이 높은 것으로 나타났다. 인공지능 연구지수 상위 10개 대학 측면에서는 미국이 40%로 매우 높게 나타났다.
연구의 시사점은 다음과 같다. 먼저, 대학들의 인공지능 연구역량 간에 차이가 존재한다. 인공지능 연구역량 분포가 정규분포가 아닌 Power Law의 형태이며 이는 기존 인재역량 분포 관련 선행연구와 유사한 결과이다. 인공지능 연구 상위 대학들은 미국, 중국을 중심으로 포진 중이며, 향후 중국과 영국, 호주의 대학들이 상위 10위 진입 가능성이 상대적으로 높을 전망이다. 이에, 부상하는 인공지능 대학들에 주목하고, 다양한 협력 대학들을 모색해야 하며, 인공지능 연구지수 측정모형을 지속 발전시키고 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다.
Executive Summary
As AI is drawing attention as an innovative growth engine that will lead the future industry and society, strengthening AI research capabilities is emerging as an important issue. Research capacity is the most important intangible activity for technological innovation and is essential to achieving the best performance in the new technology market. Therefore, in this paper, the AI Research Index, which can measure the AI research capabilities for universities around the world, was developed and its implications were drawn.
The AI research index is defined as the index value of AI research performance for 2016-2019, and the AI research competency is measured using the number of academic studies, citations per publication, and Field Weighted Citation Impact (FWCI) and weights the variables. Reflected. The top 500 universities in the world were first selected based on the number of AI studies, and the AI research index of 500 universities was measured considering the quantity, quality, and weight of variables. After that, the top 100 AI universities were selected, and the weight of each country was analyzed.
Based on the number of AI studies, 500 universities in the world were selected first, and these universities were found to conduct an average of 404 studies over four years. Looking at the nationalities of 500 universities, 101 in China (20.2%), 61 in the United States (12.2%), 45 in India (9.0%), 29 in the UK (5.8%), 25 in Japan (5.0%), France 21 (4.2%) were analyzed. As a result of measuring the AI research index considering both the quantity and quality of the performance index, the average of the 500 university research index was measured as 46.01 points. The average of the top 100 universities in the AI research index was 67.26, which was different from 500 universities. In terms of the top 10 universities of AI research index, the United States was very high at 40%.
The implications of the study are as follows. Differences exist among universities’ AI research capabilities. The distribution of AI research competency is not a normal distribution, but a form of Power Law, which is a result similar to the previous research on the distribution of talents. The top AI research universities are centered around the United States and China, and it is highly likely that universities in China, the UK, and Australia will enter the top 10 in the future. In addition, it is necessary to pay attention to emerging AI universities, search for various partner universities, and continuously develop an AI research index measurement model and establish a monitoring system.
