DeSci: 과학 연구의 미래를 위한 혁명일까, 아니면 닿을 수 없는 꿈일까?
글: @100y_eth
번역: 백화블록체인
학계는 이미 구조적인 문제로 인해 심각한 손상을 입었지만, DeSci 역시 이를 해결할 마법의 처방전은 아니다.
본문에 대한 피드백과 검토를 제공한 @tarunchitra(Gauntlet), @NateHindman(Bio), Benji @benjileibo(Molecule)에게 특별히 감사드립니다.
저는 최근 화학공학 질병을 겪으며 석박사 과정 중 제1저자로서 Nature 계열지와 미국화학회지(JACS) 등 정상급 학술지에 4편의 논문을 발표했습니다. 비록 제 학문적 경험은 대학원 수준에 국한되며 독립 연구자로서 주도적으로 활동했지만, 약 6년간의 학계 생활을 통해 학계 내부에 만연한 구조적 문제들을 깊이 이해하게 되었습니다.
이러한 배경에서 DeSci(탈중앙화 과학)는 블록체인 기술을 활용해 전통적인 학문 체계의 중앙집중적 문제점을 극복하려는 매력적인 개념입니다. 최근 DeSci는 암호화폐 시장에서 큰 열풍을 일으키며, 기존의 과학 연구 체제를 완전히 혁신할 가능성이 있다고 평가받고 있습니다.
저 역시 이러한 변화를 기대하지만, DeSci가 전통적인 학문 체계를 완전히 대체할 가능성은 크지 않다고 생각합니다. 현실적으로 보면, DeSci는 학문 체계 내 핵심 문제 일부를 보완하는 역할에 더 가까울 것입니다.
따라서 본 글에서는 저의 학문적 경험을 바탕으로, 전통적인 학문 체계가 안고 있는 구조적 문제들을 살펴보고, 블록체인 기술이 실제로 효과적인 해결책이 될 수 있는지 평가하며, DeSci가 학계에 미칠 수 있는 실제 영향에 대해 논의하고자 합니다.
1. 갑작스레 불어온 DeSci 열풍
1) DeSci: 소수의 개념에서 번성하는 운동으로
학계의 오랜 구조적 문제들은 이미 널리 알려져 있습니다. VOX의 기사 《과학자의 눈으로 본 과학 7대 난제》나 《과학을 해방시키는 전쟁》 등에서도 이 문제를 심층적으로 다룬 바 있습니다. 지난 몇 년간 사람들은 다양한 방식으로 이러한 문제에 대응해왔으며, 그 중 일부 방법은 뒤에서 구체적으로 살펴보겠습니다.
DeSci(탈중앙화 과학)는 블록체인 기술을 통해 이러한 문제를 해결하려는 시도이지만, 이 개념이 주목받기 시작한 것은 약 2020년경부터입니다. 코인베이스 CEO 브라이언 암스트롱은 ResearchHub를 통해 암호화폐 커뮤니티에 DeSci 개념을 소개하고, ResearchCoin(RSC)을 활용해 과학 연구의 인센티브 체계를 재설계하려 했습니다.
그러나 암호화시장의 자본 투기 성향으로 인해 DeSci는 오랫동안 큰 관심을 받지 못했고, 일부 소규모 커뮤니티만이 이를 추진해왔습니다. 그러다 pump.science가 등장하면서 상황이 바뀌게 됩니다.
2) pump.science가 불러온 나비효과
출처: pump.science
pump.science는 Molecule이라는 유명한 DeSci 플랫폼이 개발한 솔라나 생태계의 DeSci 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 자금 모금 플랫폼일 뿐 아니라 Wormbot 기술을 이용해 장기 실험을 실시간 스트리밍하기도 합니다. 사용자는 수명 연장에 효과가 있을 것으로 여겨지는 화합물을 제안하거나, 해당 아이디어와 관련된 토큰을 구매할 수 있습니다.
특정 토큰의 시가총액이 설정된 임계값을 초과하면, 프로젝트 팀은 Wormbot 장치를 사용해 해당 화합물이 실제로 생명체의 수명을 늘리는지 실험을 진행합니다. 실험이 성공하면 토큰 보유자는 해당 화합물의 권리를 얻게 됩니다.
그러나 일부 커뮤니티 구성원들은 이러한 모델에 비판적인 입장을 취하며, 실험 자체가 충분한 과학적 엄격성을 갖추지 못했으며 노화 억제제 개발을 진정으로 촉진하기 어렵다고 지적합니다. Gwart는 풍자적인 발언을 통해 일파의 회의적이고 신중한 태도를 드러내며, DeSci 지지자들이 주장하는 논리를 의심합니다.
pump.science는 Molecule과 유사한 Bonding Curve(바인딩 커브) 메커니즘을 도입하여, 구매자가 증가함에 따라 토큰 가격이 계속 상승하도록 설계되어 있습니다.
이 프로젝트가 출시한 RIF(리팜핀), URO(우롤린 A) 등의 토큰은 암호화시장의 밈 토큰 열풍과 맞물려 가격이 급등했습니다. 이 현상은 우연히 DeSci를 대중의 시선에 올려놓았습니다. 그러나 아이러니하게도, DeSci를 인기 있게 만든 것은 과학적 비전이 아닌 토큰 투기 열풍이었습니다. 이것이 현재 DeSci에 대한 광범위한 관심을 낳은 계기가 되었습니다.
출처: @KaitoAI
변화무쌍한 암호화시장에서 DeSci는 오랫동안 니치 분야였습니다. 그러나 2024년 11월, DeSci는 갑자기 가장 뜨거운 서사 중 하나로 부상했습니다. pump.science 관련 토큰의 가격이 급등했을 뿐 아니라, BN 또한 DeSci 후원 프로토콜 Bio에 투자하겠다고 발표했고, 다른 성숙한 DeSci 토큰들도 크게 상승했습니다. 이 일련의 사건들은 DeSci가 중요한 전환점에 도달했음을 알리는 신호입니다.
2. 전통 과학(Traditional Science)의 결함
과장 없이 말하자면, 학계에는 체계적이고 심각한 문제가 산재해 있습니다. 학계 생활 동안 저는 종종 이런 생각을 했습니다. 이렇게 결함투성이인 체계가 어떻게 유지될 수 있는가? DeSci의 가능성을 논의하기 전에, 먼저 전통적인 학문 체계의 문제점을 살펴보는 것이 좋겠습니다.
1) 체계적 도전 과제 1: 연구 자금
A. 연구개발 지원의 변천
19세기 이전까지 과학자들이 연구 자금을 확보하는 방식은 오늘날과 매우 달랐습니다. 당시 주로 아래 두 가지 모델을 따랐습니다:
후원제: 유럽의 군주와 귀족들은 자신의 위신을 드높이고 과학 발전을 이루기 위해 과학자를 후원했습니다. 예를 들어, 갈릴레오는 메디치 가문의 후원을 받아 망원경 개발과 천문학 연구를 계속할 수 있었습니다. 중세 시절 종교 기관도 과학 발전에 기여했는데, 교회와 성직자들은 천문학, 수학, 의학 분야의 연구를 후원했습니다.
자비 부담: 많은 과학자들이 개인 수입으로 연구를 뒷받침했습니다. 그들은 대학교수, 교사, 작가, 엔지니어 등의 직업을 통해 수익을 얻으며 과학 탐구를 유지했습니다.
19세기 말에서 20세기 초에 이르러, 정부와 기업이 주도하는 중앙집중형 연구개발 지원 체계가 형성되기 시작했습니다. 특히 제1차 세계대전과 제2차 세계대전 기간 동안 각국 정부는 과학연구소를 설립하고 전쟁 승리를 위해 국방 연구에 막대한 자금을 투입했습니다.
미국에서는 제1차 세계대전 중 국가항공자문위원회(NACA)와 국가연구협의회(NRC)가 설립되었습니다. 독일에서는 1920년에 독일과학긴급기금(Notgemeinschaft der Deutschen Wissenschaft)이라는 독일연구재단(DFG)의 전신이 탄생했습니다. 동시에 벨연구소(Bell Labs)와 GE연구소(GE Research) 같은 기업 연구소들의 부상은 기업이 연구개발에 적극적으로 참여하기 시작했음을 의미하며, 정부와 함께 R&D 발전을 주도했습니다.
이러한 정부 및 기업 중심의 연구지원 모델은 점차 주류가 되어 오늘날까지 이어지고 있습니다. 각국 정부와 기업은 전 세계 연구자들을 지원하기 위해 연간 막대한 예산을 투입합니다. 예를 들어, 2023년 미국 연방정부의 R&D 지출은 1900억 달러에 달해 2022년 대비 13% 증가했으며, 이는 정부가 과학연구 발전에서 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여줍니다.
출처: ResearchHub
미국에서는 연방정부가 예산 일부를 R&D(연구개발)에 할당하고 이를 다양한 기관에 배분합니다.
주요 연구지원 기관은 다음과 같습니다:
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국립보건원(NIH): 세계 최대의 생물의학 연구 지원 기관
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국방부(DoD): 국방 관련 연구에 집중
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국립과학재단(NSF): 과학과 공학 전 분야의 연구 지원
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에너지부(DOE): 재생 에너지 및 핵 물리 분야 연구 책임
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NASA: 항공우주 연구 지원
B. 중앙집중형 연구지원이 과학을 왜곡하는 방식
오늘날 대학 교수들은 거의 독립적으로 연구를 수행할 수 없으며, 반드시 정부나 기업의 외부 자금 지원에 의존해야 합니다. 이러한 고도로 중앙집중화된 연구지원 체계는 현대 학계의 여러 문제의 근원 중 하나입니다.
첫째, 연구자금 신청 절차는 극도로 비효율적입니다. 국가와 기관마다 세부 운영은 다를 수 있지만, 전반적으로 절차가 번잡하고 투명도가 낮으며 효율이 떨어진다는 점은 세계 학계의 공감대입니다.
연구실이 자금을 확보하려면 방대한 문서 준비와 반복적인 신청, 엄격한 심사를 거쳐야 하며, 일반적으로 정부나 기업의 다단계 승인을 통과해야 합니다. 명성이 높고 자원이 풍부한 최상위 연구실은 한 번에 수백만 또는 수천만 달러의 보조금을 받을 수 있어 반복적인 신청이 필요하지 않을 수 있습니다. 하지만 이는 일반적이지 않습니다.
대다수의 연구실은 단건당 자금이 수만 달러 수준에 불과해 반복적으로 신청하고 방대한 문서를 작성하며 지속적인 심사를 받아야 합니다.
대학원 친구들과의 대화를 통해 많은 학자와 학생들이 연구에 전념하기보다 자금 신청과 기업 프로젝트에 시간을 많이 쓰고 있다는 것을 알게 되었습니다. 더욱 답답한 것은 이러한 기업 협업 프로젝트들이 학생들의 졸업 연구와 거의 무관한 경우가 많아, 현재 연구지원 체계의 비효율성과 문제점을 더욱 부각시키고 있습니다.
출처: NSF
많은 시간을 들여 연구자금을 신청하는 것은 결국 보상을 받을 수 있다는 의미겠지만, 안타깝게도 자금을 획득하는 것은 쉽지 않습니다.
NSF(미국국립과학재단)의 데이터에 따르면, 2023년과 2024년 연구지원 통과율은 각각 29%, 26%였으며, 단일 프로젝트의 연간 중간 보조금 금액은 15만 달러로 제한적이었습니다. NIH(미국국립보건원)의 지원 성공률은 일반적으로 15~30% 사이입니다. 단건 보조금으로는 많은 연구자들의 요구를 충족하기 어려워, 연구 운영을 유지하기 위해 여러 프로젝트에 반복적으로 신청해야 하는 실정입니다.
하지만 문제는 여기서 그치지 않습니다. 인맥 관계는 연구자금 확보에서 핵심적인 역할을 합니다. 지원 성공률을 높이기 위해 교수들은 혼자 신청하기보다 동료들과 협력하는 경향이 강합니다. 또한 교수들이 기업 자금을 유치하기 위해 후원기관과 비공식적으로 접촉하고 로비하는 사례도 흔하지 않습니다. 이러한 인맥 중심성과 자금 배분의 투명성 부족은 초기 연구자들이 학계에 진입하는 데 큰 장벽이 됩니다.
C. 중앙집중형 연구지원의 또 다른 문제: 장기 연구에 대한 인센티브 부족
5년 이상의 장기 연구에 대한 지원은 극히 드뭅니다. NSF의 데이터에 따르면 대부분의 연구자금 지원 주기는 1~5년이며, 다른 정부 기관도 비슷한 패턴을 따릅니다. 기업 R&D 프로젝트는 일반적으로 1~3년의 연구 자금을 제공하며, 구체적인 기간은 기업과 프로젝트 자체에 따라 다릅니다.
정부 지원은 정치적 요인에 쉽게 영향을 받습니다. 예를 들어 트럼프 행정부 시절 국방 R&D 자금이 대폭 증가했고, 민주당 집권 시절에는 환경 연구가 주요 지원 대상이 되었습니다. 정부의 정책 우선순위가 정치 의제에 따라 변화함에 따라 장기 연구 프로젝트는 매우 드물어졌습니다.
기업 지원도 유사한 한계를 가지고 있습니다. 2022년 S&P 500 기업 CEO의 중간 임기는 4.8년이며, 다른 고위 임원들도 비슷한 수준입니다. 기업은 산업과 기술 변화에 빠르게 적응해야 하며, 이러한 임원들이 자금 배분을 주도하기 때문에 기업 지원 연구 프로젝트도 오래 지속되기 어렵습니다.
D. 단기화 추세가 초래하는 연구 품질 저하
중앙집중형 연구지원 체계는 연구자들이 단기간에 측정 가능한 성과를 낼 수 있는 프로젝트를 선택하도록 유도합니다. 자금원이 끊기지 않도록 하기 위해 연구자들은 5년 이내에 성과를 내야 하므로, 단기간에 완료할 수 있는 주제를 선호하게 됩니다. 이로 인해 학계는 단기화되는 악순환이 형성되었고, 5년 이상의 장기 연구에 투자하려는 팀이나 기관은 극소수에 불과합니다.
또한 중앙집중형 지원 체계는 연구자들이 연구 품질보다 논문 수에 더 집중하게 만들며, 단기 연구 성과가 자금 평가와 직접 연결되기 때문입니다. 연구는 대체로 기존 지식을 소폭 개선하는 점진적 연구와 새로운 분야를 개척하는 돌파적 연구로 나눌 수 있습니다. 그러나 현재의 지원 모델은 자연스럽게 전자에 더 치우쳐 있으며, 대부분의 최상위 학술지 외 논문들은 기존 연구의 미세한 보완에 불과하며 혁신적인 연구는 드뭅니다.
현대 과학의 고도 전문화로 인해 돌파적 연구 자체가 어려워졌지만, 중앙집중형 지원 체계는 창의적 연구를 더욱 억제하며, 점진적 연구를 체계적으로 선호하는 구조는 과학의 혁명적 돌파에 또 하나의 장애물이 되고 있습니다.
출처: Nature
일부 연구자들은 데이터 조작이나 연구 결과 과장까지 서슴지 않습니다. 현재의 연구지원 메커니즘은 연구자들에게 짧은 시간 내에 성과를 내야 한다는 압박을 주며, 이는 학술 부정행위를 조장합니다. 대학원 시절 다른 연구실 학생들이 데이터를 조작했다는 사례를 자주 들었습니다. Nature은 학술회의와 학술지 논문의 철회 비율이 최근 급격히 증가하고 있다고 보도하며, 이 문제의 심각성을 드러냈습니다.
E. 오해하지 마세요: 중앙집중형 연구지원은 피할 수 없습니다
명확히 해야 할 것은, 중앙집중형 연구지원 자체가 완전히 나쁘다는 것은 아닙니다. 이 모델이 많은 부정적 영향을 가져왔지만, 현대 과학 발전을 위한 필수적인 기둥임에도 틀림없습니다.
과거와 달리 오늘날의 과학 연구는 고도로 복잡하고 정밀하며, 일반적인 대학원생의 프로젝트라도 수천 달러에서 수십만 달러의 비용이 들 수 있습니다. 국방, 항공우주, 기초 물리학 등 대규모 연구 프로젝트는 필요한 자원이 지수급으로 증가합니다.
따라서 중앙집중형 지원 모델은 여전히 필수적이지만, 그것이 파생하는 문제를 어떻게 해결할 것인지가 핵심입니다.
2) 체계적 도전 과제 2: 학술지
A. 학술지의 비즈니스 운영
암호화폐 산업에서는 테더(Tether), 서클(Circle, 스테이블코인 발행사), BN, 코인베이스(중앙화 거래소)가 시장의 주도자로 여겨집니다. 마찬가지로 학계에서는 학술지가 가장 영향력 있는 권력 중심이며, 대표적인 예는 다음과 같습니다:
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엘스비어(Elsevier)
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스프링어 네이처(Springer Nature)
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와일리(Wiley)
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미국화학회(ACS)
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IEEE(전자전기기술자협회)
예를 들어 엘스비어는 2022년 매출 36.7억 달러, 순이익 25.5억 달러, 순이익률 약 70%를 기록하며 많은 기술 대기업을 훨씬 능가합니다. 2024년 엔비디아의 순이익률은 약 55~57%인데 반해, 학술 출판사의 이익률은 더 높습니다.
스프링어 네이처는 2024년 9개월 동안 매출이 이미 14.4억 달러에 달해 학술 출판 산업의 규모가 얼마나 큰지를 보여줍니다.
학술지의 주요 수익원은 다음과 같습니다:
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구독료: 학술지 논문 접근은 일반적으로 구독이 필요하거나 단일 논문에 대해 요금을 지불해야 합니다.
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논문처리료(APC): 많은 논문은 유료 장벽(paywall) 안에 있지만, 저자는 게시비를 지불해 논문을 공개 접근(Open Access)으로 만들 수 있습니다.
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저작권 라이선스 및 논문 재인쇄: 대부분의 경우 논문이 게재되면 저자는 저작권을 학술지에 양도해야 하며, 출판사는 교육기관이나 기업에 라이선스를 판매해 수익을 창출합니다.
B. 학술지: 학계의 인센티브 불일치 핵심
여기서 질문이 생길 수 있습니다. "왜 학술지가 전체 학계를 지배하는가? 그들의 비즈니스 모델은 다른 산업의 출판사와 다르지 않은가?"
정답은 '아니오'입니다. 학술지의 비즈니스 모델은 학계의 인센티브 불일치(misaligned incentives)를 보여주는 전형적인 사례입니다.
전통적인 출판 산업이나 온라인 플랫폼에서는 출판사가 창작자의 작품이 더 많은 독자에게 도달하도록 하고, 창작자와 수익을 공유하는 경향이 있습니다. 그러나 학술지의 모델은 출판사 자신에게만 유리하며, 연구자나 독자에게는 거의 이득이 없습니다.
학술지가 과학 성과 전파에 중요한 역할을 하지만, 그들의 수익 모델은 출판사의 이익을 극대화하고, 연구자와 독자의 이익을 크게 훼손합니다.
독자가 특정 학술지의 논문을 읽고자 하면 구독료나 단일 논문 구입비를 지불해야 합니다. 그러나 연구자가 논문을 공개 접근(Open Access)으로 게재하고자 하면, 높은 논문처리료(APC)를 지불해야 하며, 어떠한 수익 배분도 받지 못합니다.
더욱 불공평한 것은—연구자는 출판 후 수익을 공유할 권리가 없을 뿐 아니라, 대부분의 경우 논문 게재 후 저작권이 자동으로 학술지로 이전되므로, 학술지는 논문 내용을 자유롭게 수익화할 수 있다는 점입니다. 이러한 체계는 연구자를 극도로 착취하며, 근본적으로 연구자에게 매우 불공정합니다.
학술지의 비즈니스 모델은 착취 문제뿐 아니라 수익 규모도 놀랍습니다. Nature Communications(자연과학 분야에서 가장 유명한 전면 공개 접근 학술지 중 하나)의 경우, 저자가 논문 한 편을 게재할 때 6,790달러라는 엄청난 논문처리료(APC)를 지불해야 합니다. 즉, 연구자는 Nature Communications에 논문을 게재하기 위해 스스로 돈을 내야 하며, 이 요금은 천문학적이라고 할 수 있습니다.
출처: ACS
학술지의 구독료도 놀라울 정도로 비쌉니다. 기관 구독료는 학술지의 연구 분야와 유형에 따라 달라지지만, 미국화학회(ACS) 소속 학술지의 단일 저널 평균 연간 구독료는 4,908달러에 달합니다. 만약 한 기관이 ACS 산하 모든 학술지를 구독한다면, 연간 비용은 17만 달러에 이릅니다.
스프링어 네이처 산하 학술지의 단일 저널 평균 연간 구독료는 약 1만 달러이며, 전체 구독 비용은 약 63만 달러입니다. 대부분의 연구기관은 여러 학술지를 구독하므로 연구자의 접근 비용이 극도로 높아집니다.
C. 가장 큰 문제: 연구자들은 학술지에 의존할 수밖에 없고, 자금은 주로 정부와 기업에서 나온다
더 걱정되는 점은, 연구자들이 사실상 학술지 체계에 '인질'처럼 묶여 있다는 것입니다. 학문적 경력을 쌓기 위해 논문 게재가 필수적이기 때문이며, 이 체계의 대부분 자금은 실제로 정부나 기업의 연구비에서 나오기 때문입니다.
구체적으로 학술지의 착취 모델은 다음과 같이 작동합니다:
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연구자는 학문적 성과를 쌓고 더 많은 연구비를 받으며 경력을 발전시키기 위해 지속적으로 논문을 게재해야 합니다.
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논문 연구 자금은 연구자 개인이 아니라 정부나 기업의 연구비에서 주로 나옵니다.
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공개 접근 논문의 게재비(APC)도 연구비에서 지불되며, 연구자 개인이 부담하지 않습니다.
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연구기관이 지불하는 학술지 구독료도 대부분 정부나 기업이 제공한 연구비에서 나옵니다.
연구자들은 대부분 외부 자금을 사용하며 자비를 들이지 않기 때문에, 이러한 높은 비용에 저항감을 느끼지 않습니다. 학술지는 바로 이 점을 이용해 '저자에게 요금을 받고, 독자에게도 요금을 받으며, 논문 저작권을 독점한다'는 고도로 착취적인 비즈니스 모델을 구축했습니다.
D. 설계가 잘못된 동료심사 절차
학술지의 문제는 수익 모델에만 국한되지 않으며, 출판 절차의 비효율성과 투명성 부족도 주목할 만합니다. 6년간의 학계 생활 동안 저는 4편의 논문을 게재하며 많은 문제를 경험했으며, 특히 비효율적인 투고 절차와 운에 크게 좌우되는 동료심사 시스템을 목격했습니다.
대부분의 학술지 표준 동료심사 절차는 다음과 같습니다:
연구자가 연구 성과를 정리해 논문을 작성하고 목표 학술지에 제출합니다.
학술지 편집자가 논문이 학술지 범위와 기본 기준에 부합하는지 평가합니다. 적합하다면 2~3명의 동료심사위원에게 논문을 배정합니다.
동료심사위원은 논문을 평가하고 의견과 질문을 제시하며 다음 네 가지 결정 중 하나를 내립니다:
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게재 승인(Accept): 수정 없이 바로 게재 가능
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소수정리(Minor Revisions): 기본적으로 통과하지만 소폭 수정 필요
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대수정(Major Revisions): 중대한 수정이 필요하며 수정 후 게재 여부 결정
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거부(Reject): 바로 거부되어 게재되지 않음
연구자는 심사위원의 의견에 따라 논문을 수정하고, 편집자가 최종 결정을 내립니다.
이 절차는 겉보기에 합리적으로 보이지만, 실제로는 비효율적이고 일관성이 부족하며 주관적 판단에 크게 의존해, 심사 체계의 질과 공정성을 훼손할 수 있습니다.
문제 1: 심사 효율성이 극도로 낮음
학문 분야에 따라 심사 시간이 다를 수 있지만, 자연과학 및 공학 분야에서 논문 제출부터 최종 결정까지의 대략적인 시간은 다음과 같습니다:
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편집자 거부(Desk Reject) 시간: 1주 - 2개월
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동료심사 피드백 수령 시간: 3주 - 4개월
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최종 결정 수령 시간: 3개월 - 1년
학술지나 심사위원이 지연되거나 논문이 여러 차례 심사를 거쳐야 하는 경우, 전체 게재 주기가 1년을 넘을 수 있습니다.
예를 들어, 제가 제출한 논문은 편집자가 3명의 동료심사위원에게 보내ましたが, 그 중 1명이 응답하지 않아 새로운 심사위원을 찾는 데 추가로 4개월이 소요되었습니다.
더 나쁜 것은, 오랜 심사 끝에 논문이 거부될 경우 연구자는 다른 학술지에 다시 제출해야 하며, 이는 전체 절차가 처음부터 다시 시작됨을 의미합니다. 시간은 최소한 두 배 이상 소요됩니다.
이렇게 비효율적인 게재 절차는 연구자에게 극도로 불리합니다. 게재를 기다리는 동안 다른 팀이 유사한 연구를 먼저 게재할 수 있기 때문입니다. 이로 인해 논문의 참신성(novelty)이 상실되어 연구자의 경력에 심각한 타격을 줄 수 있습니다.
문제 2: 심사위원 부족으로 인해 심사 결과의 무작위성
앞서 언급했듯이, 각 논문은 일반적으로 2~3명의 심사위원이 평가하며, 논문의 최종 게재 여부는 이 소수의 의견에 크게 의존합니다.
심사위원이 해당 분야의 전문가라고 해도, 심사 결과는 여전히 운의 요소를 포함합니다.
제 개인적인 경험을 들어보겠습니다:
저는 어느 정상급 학술지 A에 투고했을 때, 두 건의 대수정 요청(Major Revisions)과 한 건의 소수정리 요청(Minor Revisions)을 받았지만, 결국 논문이 거부되었습니다.
이후 다소 하위 수준의 학술지 B에 투고했지만, 오히려 상황이 더 나빴습니다—한 명의 심사위원이 직접 거부(Reject)를, 다른 한 명은 대수정 요청(Major Revisions)을 했습니다.
아이러니하게도, 학술지 B의 학문적 영향력은 실제로 학술지 A보다 낮았지만, 심사 의견은 더 엄격했습니다.
이는 논문 심사가 소수의 심사위원 주관적 의견에 크게 의존하며, 학술지 편집자가 심사위원을 선택할 수 있는 완전한 권한을 가지고 있음을 드러냅니다.
즉, 논문이 통과할 수 있는지는 어느 정도 '운'에 달려 있습니다:
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심사위원이 관대하면 논문이 쉽게 통과할 수 있고,
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심사위원이 까다로우면 논문이 바로 거부될 수 있습니다.
극단적인 경우, 동일한 논문이 관대한 심사위원 세 명에게 평가받으면 게재될 수 있지만, 엄격한 심사위원 세 명에게 평가받으면 거부될 수도 있습니다.
심사위원 수를 늘려 심사의 공정성을 높이는 것은 현실적으로 어렵습니다. 더 많은 심사위원은 더 높은 의사소통 비용과 더 긴 심사 시간을 의미하며, 이는 학술지의 운영 목표와 상충됩니다.
문제 3: 동료심사에 인센티브가 부족해 심사 품질이 낮음
동료심사 과정에 실질적인 인센티브가 부족해 심사 의견의 질이 다양합니다. 심사위원마다 상황이 다릅니다—일부는 논문 내용을 깊이 이해하고 가치 있는 의견과 질문을 제공하지만, 다른 일부는 논문을 제대로 읽지 않고 이미 논문에서 답변된 질문을 하거나, 부적절한 비판을 제기하며 논문에 대수정을 요구하거나 직접 거부시키기도 합니다.
이러한 상황은 매우 흔하며, 많은 연구자들이 경험한 바 있어, 자신의 노력이 부당하게 무시당했다는 느낌을 받습니다.
이 문제의 근본 원인은 동료심사에 실질적인 인센티브가 없다는 점에 있으며, 이로 인해 품질 관리가 극도로 어렵습니다.
현재 학술지는 논문 투고를 받은 후 대학 교수나 관련 분야 연구자들을 초청해 심사를 진행합니다. 그러나 이러한 심사위원들이 시간을 들여 논문을 읽고 분석하며 심사 의견을 작성하더라도, 그에 대한 보상은 전혀 없습니다.
교수나 대학원생 입장에서는 동료심사가 추가적인 무보수 부담이며, 인센티브 부족으로 인해 많은 심사위원들이 대충 처리하거나 심사에 시간을 들이기를 꺼립니다.
문제 4: 동료심사의 투명성 부족으로 인한 편견 발생
동료심사는 공정성을 보장하기 위해 익명 제도를 채택하지만, 문제는 심사위원이 논문 저자의 정보를 볼 수 있고, 저자는 심사위원의 신원을 알 수 없다는 점입니다.
이러한 정보 비대칭은 심사 편견을 초래할 수 있습니다:
'친분 심사': 저자가 심사위원의 지인이거나 학문적 파트너라면, 논문 품질이 평범하더라도 관대한 심사를 받아 게재될 수 있습니다.
'악의적 억압': 논문 저자가 경쟁 팀 출신이라면, 심사위원이 고의로 부정적인 평가를 내리거나 심사 시간을 지연시켜 경쟁자가 논문 게재 기회를 놓치게 할 수 있습니다.
이러한 학계의 '뒷거래'는 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 흔합니다.
E. 인용지수의 환상
학술지 체계의 마지막 핵심 문제는 인용 횟수(Citation Count)입니다.
그렇다면 연구자의 학문적 성취와 전문성을 어떻게 평가할 수 있을까요? 각 연구자의 장점은 다양합니다:
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일부는 실험 설계에 능숙하고,
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일부는 잠재력 있는 연구 방향을 발견하는 데 능숙하며,
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또 일부는 간과된 디테일을 깊이 파고드는 데 능숙합니다.
그러나 모든 연구자를 정성적으로 포괄적으로 평가하는 것은 사실상 불가능합니다. 따라서 학계는 연구자의 학문적 영향력을 하나의 간단한 숫자로 측정하기 위해 정량적 지표에 크게 의존하며, 이는 주로 인용 횟수(Citation Count)와 H-지수(H-index)에 반영됩니다.
학계에서 H-지수와 논문 인용 횟수가 높은 연구자는 일반적으로 더 성공한 것으로 간주됩니다.
H-지수(H-index)는 연구자의 학문적 생산성과 영향력을 측정하는 지표입니다. 예를 들어:
연구자의 H-지수가 10이라면, 그는 최소 10편의 논문을 발표했으며, 각 논문이 최소 10회 이상 인용되었다는 의미입니다.
H-지수는 연구 영향력을 측정하는 일반적인 지표이지만, 결국 인용 횟수가 가장 중요한 평가 기준입니다.
그렇다면 연구자는 어떻게 논문의 인용 횟수를 높일 수 있을까요?
고품질 논문을 게재하는 것 외에도, 적절한 연구 방향을 선택하는 것도 매우 중요합니다. 연구 분야의 인기와 연구자 수는 모두 논문 인용량에 영향을 미칩니다—연구자 수가 많을수록 논문을 인용할 가능성이 높아지며, 자연스럽게 인용 횟수도 증가합니다.
출처: Clarivate
위 표는 클래리베이트(Clarivate)가 발표한 2024년 학술지 영향계수(Journal Impact Factor, IF) 순위입니다. 영향계수(IF)는 특정 학술지 논문의 연간 평균 인용 횟수를 나타냅니다. 예를 들어, 어떤 학술지의 영향계수가 10이라면, 그 학술지에 게재된 논문은 평균적으로 매년 10회 인용된다는 의미입니다.
순위를 살펴보면, 높은 영향계수를 가진 학술지는 특정 연구 분야에 집중되어 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어 암, 의학, 소재, 에너지, 머신러닝 등입니다. 더 넓은 학문 분야 내에서도, 화학 분야에서는 전통적인 유기화학보다 배터리와 친환경 에너지 등의 하위 분야에서 인용률이 일반적으로 더 높습니다.
이는 학계가 인용 횟수를 주요 평가 기준으로 과도하게 의존하면, 연구자들이 특정 인기 분야로 몰리게 되어 연구 다양성이 저해될 수 있음을 시사합니다.
또한 인용 횟수와 영향계수가 연구자나 학술지 품질을 측정하는 보편적인 기준이 아니라는 점도 드러납니다. 예를 들어 미국화학회(ACS) 산하 학술지들 사이에서도:
ACS Energy Letters의 영향계수는 19이지만, JACS(미국화학회지)의 영향계수는 14.4에 불과합니다. 그러나 JACS는 오랫동안 화학 분야에서 가장 권위 있는 학술지 중 하나로 간주되어 왔습니다.
Nature은 일반적으로 연구자들이 가장 이상적인 게재지 중 하나로 간주되지만, 연구 분야가 매우 광범위하기 때문에 영향계수가 50.5입니다. 반면 그 자회사인 Nature Medicine은 의학 분야에 집중해 있어 영향계수가 58.7로 훨씬 높습니다.
F. 게재 혹은 파멸(Publish or Perish)
성공은 실패로부터 비롯됩니다. 모든 분야의 발전은 실패를 디딤돌로 해야 합니다. 오늘날 학계가 발표하는 연구 성과는 수많은 실험과 실패 시도의 누적 결과입니다.
그러나 현대 과학 연구에서는 거의 모든 논문이 '성공한' 실험 결과만 보고하며, 성공으로 이끈 실패한 시도들은 게재되지 않고, 심지어 무시되기까지 합니다.
치열한 경쟁 학계 환경에서, 연구자는 실패한 실험을 보고할 인센티브가 거의 없습니다. 이는 자신의 경력 발전에 도움이 되지 않을 뿐 아니라, 오히려 시간 낭비로 여겨질 수 있기 때문입니다.
3) 체계적 도전 과제 3: 협업(Collaboration)
컴퓨터 소프트웨어 분야에서 오픈소스 프로젝트(Open-Source Projects)는 소프트웨어 개발 방식을 완전히 변화시켰습니다. 코드를 공개적으로 접근 가능하게 하고, 전 세계 개발자들의 공동 기여를 장려함으로써, 더 효율적인 협업과 더 높은 품질의 소프트웨어 제품을 만들어냈습니다.
그러나 과학계의 발전 궤적은 정반대입니다.
아이작 뉴턴이 로버트 후크에게 보낸 편지
17세기 등 초기 과학 발전 시기 과학자들은 자연철학을 기반으로 지식 공유를 우선시하며, 개방적이고 협력적인 태도를 보였으며, 고정된 권위 체계와 거리를 두려 했습니다. 예를 들어 아이작 뉴턴(Isaac Newton)과 로버트 후크(Robert Hooke)는 학문적 경쟁관계였지만, 서로의 연구 성과를 서신을 통해 교류하며, 서로 비판하고 교정함으로써 과학 발전을 함께 이끌었습니다.
반면 현대 과학 연구 환경은 더 폐쇄적입니다. 연구자들은 치열한 경쟁 속에서 연구비를 확보하고, 높은 영향계수(Impact Factor) 학술지에 논문을 게재해야 합니다. 미게재 연구는 일반적으로 철저히 비밀로 유지되며, 외부 공유가 강하게 제한됩니다. 따라서 동일한 연구 분야의 연구실들은 서로를 경쟁자로 간주하며, 상대방의 연구 진행 상황을 알 수 있는 채널이 부족합니다.
대부분의 연구는 선행 연구를 기반으로 점진적으로 발전하기 때문에, 서로 다른 연구실이 비슷한 시기에 동일한 주제를 연구할 가능성이 큽니다. 그러나 연구 과정을 공유하지 않는 한, 동일한 연구가 여러 연구실에서 병렬적으로 진행됩니다. 이는 극도로 비효율적이며, **'승자독식(winner-takes-all)'** 학계 환경을 형성합니다—첫 번째로 연구 결과를 발표한 연구실이 모든 학문적 인정을 받는 것입니다.
연구자들은 종종 연구를 거의 마무리할 즈음, 다른 연구실이 이미 유사한 연구를 선제로 발표해 자신의 오랜 노력이 무의미해지는 상황을 마주합니다.
최악의 경우, 동일한 연구실 내에서도 연구자들이 서로 실험 데이터나 연구 성과를 숨기며 내부 경쟁을 하며, 협력과 공동 발전 대신 경쟁 구도를 형성하기도 합니다.
오늘날 오픈소스 문화(Open Source)는 컴퓨터과학 분야의 기반이 되었습니다. 현대 과학계도 더 개방적이고 협력적인 문화로 전환해, 더 넓은 공공의 이익을 촉진해야 합니다.
3. 전통 과학(TradSci)을 어떻게 고칠 것인가?
1) 많은 사람들이 개선을 시도해왔다
과학계 연구자들은 현재 체계의 문제점을 잘 알고 있습니다. 그러나 이러한 문제들이 명백함에도 불구하고, 그들은 개인이 쉽게 해결할 수 없는 뿌리 깊은 구조적 문제들입니다. 그럼에도 불구하고, 여러 시도가 이루어져 왔습니다.
A. 중앙집중형 연구지원 개선
Fast Grants: COVID-19 팬데믹 기간 스크라이프 CEO 패트릭 콜리슨은 전통적인 연구지원 절차의 비효율성을 발견하고, Fast Grants 프로그램을 시작해 5000만 달러를 모금해 수백 개의 연구 프로젝트를 지원했습니다. 이 프로그램은 14일 이내에 지원 결정을 내렸으며, 자금 규모는 1만 달러에서 50만 달러까지 다양해 연구자들에게 상당한 지원을 제공했습니다.
르네상스 자선(Renaissance Philanthropy): 톰 칼릴이 설립한 것으로, 클린턴 및 오바마 정부에서 과학기술 정책 자문을 맡았습니다. 이는 고영향력 과학기술 프로젝트에 자금 제공자를 연결하는 비영리 컨설팅 기관
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