세계 100대 AI대학에 중국이 39곳으로 최다

소프트웨어정책연구소 보고서...10대 AI대학은 미국이 40%로 압도적

컴퓨팅입력 :2020/09/07 09:25    수정: 2020/10/19 18:12

소프트웨어정책연구소(SPRi, 소장 박현제)가 7일 홈페이지에 공고한 '세계 베스트 AI 대학' 연구보고서에 따르면 세계 100대 AI 대학에 중국이 39곳으로 가장 많았다. 이어 미국이 19개로 2위를 차지했다. 중국과 미국이 숫적으로 압도적 우위를 보인 가운데 영국·호주(각 6개), 이탈리아·홍콩(각 4개), 싱가포르·스위스(각 3개)가 10위권에 들었다.

또 인도·독일·캐나다·이란·일본·프랑스·스페인·말레이시아·네덜란드·이집트·사우디아라비아·마카오 등 12개국은 각 1개씩을 기록했다. 총 20개 국가가 100대 AI 대학을 배출했다. 한국 대학은 데이터 추가 검증이 필요, 보고서에 포함하지 않았다.  

'미국은 '100대 AI 대학'에서는 중국에 밀렸지만 '10대 AI 대학'에서는 전체의 40%(4개)를 차지하며 압도적 우위를 보였다. 중국은 1개(10%)에 그쳤다.

범위를 상위 500개 대학으로 확대한 '인공지능 상위 500개 대학'에서도 중국이 101개(20.2%)로 1위, 미국이 61개(12.2%)로 2위를 차지, 두 나라가 압도적 우위를 보였다.

중국, 미국에 이어 인도(45개, 9%), 영국(29개, 5.8%), 일본(25개, 5%)이 3~5위를 차지했다. 상위 5개국 비중이 전체의 52.2%에 달했다.

프랑스(21개), 호주(16개), 이탈리아(13개), 독일(13개), 캐나다(12개), 스페인(11개), 이란과 브라질(각 9개), 인도네시아(8개), 대만·말레이시아·폴란드·포르투칼(각 7개) 등이 뒤를 이었다. 

이어 네덜란드(6개), 홍콩(5개), 튀니지(5개), 터키(5개), 싱가포르(4개), 태국(4개), 스위스·벨기에·체코 덴마크·핀란드·이스라엘·루마니아·남아공(3개)이 뒤를 이었다. 총 32개국이 'AI 500대 대학'을 배출했다.

이번 연구는 DB 측정이 가능한 173개국, 6138개 대학을 대상으로 했다. 이세돌과 알파고가 대결한 2016년3월 이후부터 2019년말까지 4년간 이들 나라에서 발표된 인공지능 연구 성과를 지수화, 결과를 도출했다.

평가 지표는 학술연구 수, 편당 인용 수에 FWCI(Field-Weighted Citation Impact)를 활용해 양과 질을 측정하고 변수에 가중치를 반영했다. FWCI는 해당 연구 분야, 논문 타입, 발표 연도에 따른 세계 평균 대비 피인용 비율이다. 예를 들어 FWCI가 1.23인 논문은 전세계 평균 대비 23% 인용이 더 됐다는 해석이 가능하다.

특히 연구를 수행한 이승환 소프트웨어정책연구소 책임연구원은 이번 연구를 위해 '인공지능 연구지수(AI Research Index)'라는 지수를 독자적으로 개발, 연구에 적용했다. 세계적으로 인공지능 관련 지표가 몇 개 있지만 정성 비중이 높고, 연구역량에 특화한 객관적 지표가 부족한 상황이다.

이승환 책임연구원은 "세계 500대 대학은 4년간 평균 404건의 AI 연구를 수행한 것으로 나타났다"면서 "상위 500개 대학간 연구 역량에 편차가 있다. 4년간 가장 많은 연구를 한 대학은 2067건으로 최소인 181건과 큰 차이가 났다"고 설명했다.

이 책임연구원은 "인공지능 연구 상위 대학은 미국과 중국을 중심으로 포진 중이며, 향후 중국과 영국, 호주 대학이 상위 10위 진입 가능성이 상대적으로 높다. 부상하는 인공지능 대학에 주목해야 한다"면서 "인공지능 연구지수 측정 모형을 지속적으로 발전시키는 한편 모니터링 체계를 구축할 필요가 있다"고 덧붙였다. 

특히 이 책임연구원은 국내 대학이 인공지능 역량과 관련해 3가지 오류 함정에 유의해야 한다고 지적했다. 첫째, 우리 대학의 인공지능 역량이 평균 수준이며, 선도 대학과 차이가 크지 않다는 것이다. 이에 대해 이 책임연구원은 "차이가 크다"고 진단했다.

관련기사

둘째, 우리 대학의 CS(Computer Science)순위가 높기 때문에 인공지능 역량도 높을 것이라는 생각인데 이에 대해 이 책임연구원은 "반드시 일치 하지 않는다"고 평가했다. 셋째, 인공지능 관련 모든 분야에서 열심히 하면 된다는 것인데 이 책임연구원은 "선택과 집중이 필요하다"고 제안했다.

이 책임연구원은 "국내 대학의 AI 연구 성과도 이번 보고서에 함하려 했지만 확보한 데이터에 대한 추가 검증이 필요, 이번 보고서에는 포함하지 않았다"고 설명했다.