국제머신러닝학회(ICML) 발표 논문을 토대로한 ‘상위 100개 기관 ICML 2019(Top contributing institutes @ ICML 2019)’는 대학, 기업 등 기관 등에서 제출한 논문을 기준으로 했다.

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독일 막스플랑크 연구소(Max-Planck Institute for Intelligent Systems) 박사과정 안드레아스 도어(AndreasDoerr)는 ICML 학회에 제출된 총 3424편의 기계학습(머신러닝) 분야 논문 가운데 최종 채택된 774편의 논문을 발표한 기관을 조사, 가장 많은 수의 논문을 발표한 기관 순으로 1위부터 100위까지 순위를 집계했다.

학회에 보고된 논문은 대학연구소 등 학술논문이 중심 이었다. 학술기관이 58.4%, 학계-업계 제휴가 33.9%, 산업연구가 7.8%를 차지했다.

도표는 총 논문수(최소한 저자가 개별 연구소와 제휴한 경우)에 따라 순위가 가장 높은 공헌 기관을 시각화 했다. 결과적으로 단일 논문은 여러 연구소에서 여러 번 집계될 수 있다. 빨간색과 초록색으로 작성된 첫 번째와 마지막 저자 논문의 수는 전체 논문 수(파란) 위에 각 기관별로 표시된다. 부속기관(Affiliations)은 소속된 연구소에 수동으로 병합됐다(예 : Google Inc., Google AI, Google UK는 모두 Google에 매핑된다).

ICML 2019 상위 공헌기관 순위는 이 기관와 제휴한 저자가 한 명 이상인 논문수에 따른다. 총 논문 수(첫 번째와 마지막 저자 논문의 수)에 따라 순서가 정해진다.

구글(Google), Microsoft, IBM 등 기술회사의 산업적 관심과 대규모 공헌에도 불구하고 ICML2019 접수 논문의 과반 이상이 전적으로 학술 관련 논문이었다.

전적으로 학술연구 관련 논문이 452편(58.4 %), 순전히 산업연구기관 논문이 60편(7.8 %), 학계와 산업계에 모두 관련된 저자의 논문이 262편(33.9 %)이었다.

상대적 기여도(산업/학술 제휴 수를 논문 총수로 나눈 값)도 유사한 결과를 보였다. 모든 논문에 대한 학계와 산업의 상대적 기여를 요약하면 학술제휴 77 %, 산업 및 관계기관에서 23 % 기여했다.

한편, 블로그에서는 연구 제휴를 정리하고 병합하는 것은 수동적이고 지루한 작업이며 항상 명확하지는 않다(면책 조항 참조)고 밝혔다.(관련 블로그 ICML 2019 Accepted Paper Stats )

* ICML 2019 접수 전체논문 리스트