2025년 AI 연구작품, 저자 소속 국가는 어디에 많이 분포했나

OpenAlex에서 2025년에 출판된 연구작품 가운데 Artificial Intelligence 하위 분야(1702)의 주제가 하나 이상 배정된 작품을 저자 소속 국가별로 묶으면 중국이 111,226편으로 가장 많았습니다. 미국은 72,959편, 인도는 49,129편, 인도네시아는 25,860편, 영국은 20,679편으로 뒤를 이었습니다. 여기서 중요한 점은 이 숫자가 각 국가에서 독립적으로 생산된 논문의 순수 합계가 아니라는 것입니다. OpenAlex의 authorship country 기준은 작품에 연결된 저자의 소속 국가를 바탕으로 그룹을 만들기 때문에 국제공동연구 한 편이 두 개 이상의 국가에 동시에 포함될 수 있습니다. 따라서 국가별 count는 연구활동이 어떤 국가 소속 저자와 연결되는지 비교하는 데 적합하지만, 212개 국가 값을 단순히 더해 세계 전체 AI 연구작품 수를 계산하거나 그 합계로 국가별 세계 점유율을 만드는 것은 적절하지 않습니다.

이번 비교는 2025년 publication year와 OpenAlex Artificial Intelligence subfield 1702를 동시에 만족하는 Works를 대상으로 합니다. 값은 count이며, 연구비 규모·인용 영향력·연구자 수·기관 수·논문의 질을 직접 측정하지 않습니다. 또한 저자 소속 국가를 기준으로 하므로 저자의 국적이나 논문이 실제 수행된 장소와도 같은 개념이 아닙니다. 한 연구자가 여러 기관에 소속되어 있거나 한 작품에 여러 국가의 저자가 참여하면 국가별 그룹에 중복 반영될 수 있습니다. 따라서 이 글의 목적은 ‘2025년 OpenAlex AI 연구작품이 어떤 저자 소속 국가와 많이 연결되었는가’를 보는 것이며, 국가 연구력의 종합 순위나 세계 연구비 점유율을 만들려는 것이 아닙니다.

중국·미국·인도가 가장 큰 세 그룹을 형성했다

중국의 111,226편은 미국 72,959편의 약 1.52배이고, 인도 49,129편의 약 2.26배입니다. 미국은 인도의 약 1.49배입니다. 세 국가 다음에는 인도네시아 25,860편이 나타나며, 영국 20,679편과 독일 17,971편이 그 뒤를 잇습니다. 상위권의 간격은 일정하지 않습니다. 중국과 미국 사이의 차이는 매우 크고, 미국과 인도 사이에도 상당한 격차가 있지만, 영국·독일 이후에는 여러 국가의 값이 더 촘촘해집니다. 따라서 단순히 ‘상위 몇 개 국가’라고 묶기보다 상위 3개, 그 다음 중간 상위권, 그리고 긴 하위 분포를 나눠 보는 편이 데이터의 형태를 더 잘 보여 줍니다.

상위 10개 국가는 모두 1만 편을 넘었다

2025년 값이 1만 편 이상인 국가는 모두 10개입니다. 중국·미국·인도·인도네시아·영국·독일에 이어 이탈리아 12,857편, 프랑스 11,949편, 일본 11,710편, 캐나다 11,555편이 1만 편 선을 넘었습니다. 5천 편 이상은 21개, 1천 편 이상은 59개입니다. 이 구간을 보면 AI 연구작품의 저자 소속이 몇 개 국가에만 존재하는 것이 아니라 상당히 넓게 퍼져 있음을 알 수 있습니다. 다만 상위권의 절대 count는 중앙권과 매우 큰 차이가 있습니다. 이 격차는 연구기관 규모, 연구자 수, 국제공동연구 참여, 출판량 등 여러 요소와 연결될 수 있지만, 이번 count 하나만으로 각 요인의 원인을 분리해 설명할 수는 없습니다.

평균보다 중앙값이 훨씬 낮아 분포가 강하게 치우쳐 있다

212개 국가·지역의 산술평균은 2,534.5편이지만 중앙값은 143.5편입니다. 1사분위는 16.75편, 3사분위는 1,278.75편으로, 절반의 국가·지역이 대략 이 구간에 위치합니다. 평균이 중앙값보다 약 17배 높다는 것은 소수의 매우 큰 값이 평균을 크게 끌어올리고 있음을 보여 줍니다. 따라서 평균 2,500편 안팎을 ‘전형적인 국가’의 수준으로 해석하면 분포의 중심을 크게 왜곡할 수 있습니다. 중앙값은 143.5편에 불과하고, 많은 국가·지역은 수십 편 또는 수백 편 수준입니다. 반면 상위권은 수만 편에서 10만 편 이상까지 올라가므로 전형적인 오른쪽 꼬리가 긴 분포가 나타납니다.

100편 이상인 국가는 117개, 10편 이상은 169개였다

212개 가운데 117개가 100편 이상, 169개가 10편 이상이었습니다. 반대로 43개 국가·지역은 10편 미만입니다. 최솟값은 1편이며, 작은 섬 지역이나 연구규모가 제한적인 여러 국가·지역이 이 하단에 포함됩니다. 이런 값은 결측치가 아니라 실제 count입니다. 따라서 1편이나 2편을 0으로 바꾸거나 지도에서 ‘자료 없음’으로 표시해서는 안 됩니다. 이번 최신 스냅샷에는 212개 모든 국가 키에 값이 존재해 원자료 기준 결측치는 없습니다. 다만 저해상도 세계경계에는 일부 작은 섬·특별행정구역이 폴리곤으로 존재하지 않아 지도에서는 일부 지역이 점 또는 미표시 형태가 될 수 있습니다.

국제공동연구 때문에 국가별 숫자는 서로 배타적이지 않다

이 지표를 해석할 때 가장 중요한 주의점은 중복 가능성입니다. 예를 들어 중국 기관 소속 저자와 미국 기관 소속 저자가 함께 참여한 한 작품은 중국 그룹에도, 미국 그룹에도 잡힐 수 있습니다. 따라서 212개 값을 더한 합계는 고유한 작품 수가 아니라 국가 연결을 중복 포함한 합입니다. 이 합계를 분모로 사용해 ‘중국이 세계 AI 연구의 몇 %’ 같은 비율을 만들면 의미가 달라질 수 있습니다. 세계 전체 고유 작품 수를 알고 싶다면 group_by 결과가 아니라 같은 필터의 전체 works count를 별도로 확인해야 합니다. 반대로 이번 지표의 장점은 국제공동연구까지 포함해 어느 국가 소속 저자들이 AI 연구작품에 자주 등장하는지를 비교할 수 있다는 데 있습니다.

저자 소속 국가는 저자 국적이나 연구 장소와 다르다

OpenAlex authorship country는 저자에게 연결된 기관의 국가 정보를 활용하는 개념입니다. 따라서 연구자의 시민권·출생국가를 뜻하지 않으며, 실험이나 데이터 수집이 이루어진 물리적 장소를 의미하지도 않습니다. 다국적 연구기관이나 복수 소속을 가진 연구자는 여러 소속을 가질 수 있고, 작품 자체도 여러 국가와 연결될 수 있습니다. 이 구분은 국가별 연구활동을 설명할 때 중요합니다. ‘해당 국가 사람이 작성한 논문’보다 ‘해당 국가 기관에 소속된 저자가 참여한 연구작품’이라고 표현하는 편이 더 정확합니다. 또한 기관 주소 데이터의 품질과 OpenAlex의 지속적인 메타데이터 보정에 따라 count가 소폭 수정될 수 있습니다.

2025년 값은 고정된 역사통계가 아니라 색인 갱신의 영향을 받을 수 있다

OpenAlex는 서지정보와 기관·저자·주제 연결을 계속 갱신합니다. 같은 2025년 publication year를 조회하더라도 나중에 누락된 작품이 추가되거나 소속·주제 분류가 보정되면 국가별 count가 조금 달라질 수 있습니다. 실제로 이번에 함께 확인된 전날 스냅샷과 최신 스냅샷 사이에서도 일부 국가 값이 소폭 조정되었습니다. 따라서 2025년 숫자는 ‘2026년 9월 20일에 확인한 OpenAlex 스냅샷’으로 이해하는 것이 적절합니다. 장기 추세를 분석하려면 같은 필터와 같은 집계 기준을 유지한 상태에서 각 연도를 다시 조회하거나, 일정 시점에 고정된 스냅샷을 사용해야 합니다.

상위권 count는 연구 영향력 순위와 동일하지 않다

작품 수가 많다는 것은 해당 국가 소속 저자가 참여한 AI 관련 출판물이 많다는 뜻이지만, 인용수·저널 영향력·연구의 독창성·산업적 파급력까지 자동으로 높다는 뜻은 아닙니다. 연구 영향력을 비교하려면 인용 지표, 분야 보정 영향력, 상위 저널 비중, 국제공동연구 비율 같은 추가 지표가 필요합니다. 연구생산성을 비교하려면 연구자 수나 연구개발비를 분모로 둔 상대지표가 필요할 수 있습니다. 따라서 이번 지도와 순위는 ‘출판 활동 규모의 한 단면’으로 읽고, 국가별 AI 경쟁력의 종합 평가표로 사용하지 않는 것이 정확합니다.

지도에서는 로그 스케일을 사용해 중간권도 보이게 했다

중국 11만 편 이상과 최하단 1편 사이에는 10만 배가 넘는 차이가 있습니다. 선형 색상 범례를 그대로 사용하면 상위 몇 개 국가를 제외한 대부분이 비슷한 색으로 보일 수 있습니다. 그래서 지도에서는 count의 로그 스케일을 사용해 중간권과 하위권의 공간 분포도 구분할 수 있게 했습니다. 로그 스케일은 시각적 표현 방법일 뿐 원래 count를 바꾸지는 않습니다. 표와 상위 20개 막대그래프에는 실제 작품 수를 그대로 표시했습니다. 지도에서는 대륙별로 높은 값이 여러 지역에 분포하지만, 아시아·북미·유럽의 여러 국가가 특히 상위권에 많이 포함되는 모습을 확인할 수 있습니다.

자료와 계산 기준

출처는 OpenAlex Works API이며 운영 주체는 OurResearch입니다. 2025년 publication year, topics.subfield.id=1702(Artificial Intelligence), group_by=authorships.countries 조건으로 집계된 212개 국가 키를 사용했습니다. 최신 확인값의 평균은 2,534.5편, 중앙값은 143.5편, 1사분위는 16.75편, 3사분위는 1,278.75편입니다. 국가별 count는 국제공동연구 때문에 서로 배타적이지 않으므로 국가별 값을 합한 총계를 고유한 세계 작품 수나 점유율 계산에 사용하지 않았습니다. 지도는 국가 코드를 세계경계와 연결해 작성했고, 작은 경제권 가운데 저해상도 경계에 없는 곳은 일부 점으로 보완했습니다. 값 자체는 212개 국가·지역 모두 원자료의 count를 그대로 유지했습니다.

자주 묻는 질문

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