Robotics Paper Phylogeny

PLOT 1 Phylum × 연도 stack chart

X = 1988~2025, Y = 연간 논문 수 (stacked). 색 = 13개 Phylum + Editorial + Unclassified. 호버 시 정확한 카운트 표시.

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📍 보이는 패턴 + 데이터 사실

2004년 점프 — T-RO + IJRR 합쳐지면서 대폭 증가
2017~2020년 정체기 후 2021년부터 다시 폭발 — RSS 확대 + AI 시대
📊 최근 5년 성장률 TOP 3 Phylum: Learning for Robotics +95.6% (113→221), Multi-Robot Systems +72.6%, Manipulation +57.6%. 반대로 Theoretical Foundations −13.7%로 감소.
📊 Peak year: 13개 Phylum 중 11개가 2024년 또는 2025년에 피크 도달.
📊 가장 일찍 등장한 Phylum: Theoretical Foundations / Manipulation / Locomotion 등 1988년부터. Robot Software & Architecture는 1989년이지만 30년간 미미.

PLOT 2 Per-Phylum small multiples

13 Phylum 각각에 대해 패널 1개. 각 패널 안에서 top 8 Class가 stacked area. 패널마다 Phylum 색으로 제목 표시.

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📍 보이는 패턴 + 데이터 사실

SLAM & Localization: 2005년경 SLAM Class 폭발 (FastSLAM/GraphSLAM era)
Locomotion: 2010년 이후 Aerial이 Legged를 따라잡음 (드론 시대)
Learning for Robotics: 2017년부터 등장, 2022~2025년 Foundation Models 폭발
Theoretical Foundations: 1990년대 dominant, 2010년 이후 비중 감소 — 5년 성장률 −13.7%로 유일하게 마이너스
📊 인용수 챔피언: SLAM & Localization과 Locomotion이 평균 ×1.26 (전체 mean 67.7 대비). Robot Design & Hardware ×1.23.
📊 인용수 약자: Theoretical Foundations ×0.66, Learning for Robotics ×0.70 — Learning은 인기 폭발했지만 평균 인용 낮음 (대부분 최근 논문).

PLOT 3 Class heatmap (전체 100 Class × 연도)

행 = 모든 Class (Phylum 그룹 순서), 열 = 3년 bucket. 색 = log10(1 + 논문 수). 호버 시 Class 이름 + 정확한 카운트.

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📍 보이는 패턴 + 데이터 사실

상시 활성: SLAM, Path/Motion Planning, Grasping, Bipedal — 모든 시대 빨강
최근 부상: Foundation Models, Diffusion Policies, Aerial Swarms, 3D Scene Graph — 오른쪽 끝만 빨강
📊 정말 사라진 Class: Visual Servoing (50→4편, 잔존 8%), Computational Biology Robotics (28→0편, 완전 소멸).
📊 2020-2025 핫 Class TOP 3: Path/Motion Planning (178), Multi-Robot Coordination (111), Contact-rich Manipulation (105).
📊 Top 10에 Foundation Models 진입 (10위, 70편) — 2022년 이전엔 존재 자체가 없었던 카테고리.

PLOT 4 Top 12 Class drill-down

가장 큰 12개 Class에 대해 각각 mini panel. 내부에서 top 6 Order가 stacked area. 호버로 Order 이름 + 카운트 확인.

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📍 보이는 패턴 + 데이터 사실

SLAM: General SLAM (초기) → Visual SLAM/Odometry (2010년대) → LIO/VIO/Multi-modal (최근)
Path/Motion Planning: Sampling-based (RRT) → 다양화 → Trajectory Optimization 부상
Grasping: 2010년대 중반부터 Learning-based가 Force-Closure를 추월
Bipedal: ZMP → HZD → Sim-to-Real RL로 패러다임 전환
📊 패러다임 전환 첫 논문: VLA · Diffusion Policy · Foundation Models 모두 2023년 첫 등장. 3D Gaussian Splatting SLAM 2024년. 모두 동시기에 폭발.
📊 Sim-to-Real Legged: 2018년 첫 등장, 2021-2025에 누적 18편 — 단 4년만에 표준 패러다임화.

🥧 Radial Tree (D3.js)

생물 계통도 파이 차트. 사이드바 검색으로 단어가 들어간 wedge들을 한꺼번에 하이라이트. 호버로 강조, 클릭으로 계열 선택 후 ←→↑↓로 탐색.

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📍 사용법 + 추천 탐색

🔍 검색 → 단어를 입력하거나 추천 칩(↻로 갱신)을 클릭. 매칭된 wedge에 주황 glow + 사이드바에 결과 리스트.
결과 클릭 → 해당 wedge로 점프, 계열(조상+후손) lineage 하이라이트.
호버 → wedge 두꺼워짐 + 사이드바 HOVER 카드.
←/→ = 형제, ↑ = 부모, ↓ = 첫 자식 (가장 큰 child부터)
📊 추천 탐색: Manipulation → Contact-rich → Deformable Object의 Genus까지 들어가보면 Cloth/Garment vs Rope/Cable vs Liquid 비중 비교 가능

🌳 Horizontal Collapsible Tree (D3.js)

왼쪽 root에서 오른쪽으로 가지치는 전형적 phylogenetic tree. 노드 또는 라벨 클릭으로 펼치기/접기. 기본은 Phylum까지만 펼쳐져 있고 더 깊이 들어가려면 클릭하거나 사이드바 버튼 사용.

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📍 사용법

노드/라벨 클릭 → 자식 펼치기/접기 + focus 선택 (해당 lineage 강조, 나머지 dim)
호버 → 사이드바 HOVER 카드에 정보 표시 (실시간)
↑/↓ = 같은 부모의 형제 노드로 이동, ← = 접기, → = 펼치기, Esc = 해제
사이드바 버튼: L2까지 = 모든 Class 펼침, L3까지 = Order까지, 전부 접기 = Phylum만
파란 외곽 동그라미가 있는 노드 = 접힌 자식이 있음을 의미

📊 #1 Phylum별 출현 · 피크 · 5년 성장률

전체 7,477편 중 13 Phylum 각각의 첫 등장 연도, 피크 연도/논문 수, 그리고 2016-20 → 2021-25 5년 성장률.

Phylum	Total	First	Peak	2016-20	2021-25	Growth
Perception & Sensing	554	1988	2024 (51)	122	213	+74.6%
SLAM & Localization	670	1988	2025 (74)	144	242	+68.1%
Planning	835	1988	2025 (95)	183	280	+53.0%
Control	441	1988	2025 (54)	96	156	+62.5%
Manipulation	934	1988	2024 (113)	198	312	+57.6%
Locomotion	842	1988	2025 (116)	177	313	+76.8%
Robot Design & Hardware	623	1988	2025 (74)	141	230	+63.1%
Human-Robot Interaction	395	1996	2025 (45)	93	137	+47.3%
Multi-Robot Systems	408	1988	2024 (52)	73	126	+72.6%
Learning for Robotics	354	2008	2025 (76)	113	221	+95.6%
Application Domains	396	1996	2024 (45)	85	144	+69.4%
Theoretical Foundations	491	1988	2009 (42)	73	63	−13.7%
Robot Software & Architecture	30	1989	2024 (5)	3	8	+166.7%

핵심 사실: Theoretical Foundations만 마이너스 성장. 나머지 12 Phylum은 모두 2021-25에서 2016-20 대비 증가. 가장 빠른 성장은 Learning for Robotics +95.6% (RL/IL/VLA/Diffusion 폭발의 결과).

📊 #2 2020-2025 가장 핫한 Class TOP 10

최근 5년간 논문 수 기준 Top 10 Class.

#	Phylum	Class	Papers
1	Planning	Path/Motion Planning	178
2	Multi-Robot Systems	Coordination	111
3	Manipulation	Contact-rich Manipulation	105
4	SLAM & Localization	SLAM	102
5	Locomotion	Legged Locomotion	95
6	Locomotion	Aerial Locomotion	87
7	Manipulation	Grasping	75
8	Robot Design & Hardware	Soft Robotics	73
9	Planning	Navigation	70
10	Learning for Robotics	Foundation Models	70

핵심 사실: Foundation Models가 등장 3년만에 Top 10. 2022년까지 존재하지 않던 카테고리가 70편으로 Grasping을 넘어섬.

📊 #3 사라진 분야 (Pre-2015 ≥ 20편 → Post-2020 ≤ 10%)

한때 활발했지만 최근 거의 사라진 Class.

Phylum > Class	Pre-2015	Post-2020	Retain
Control > Visual Servoing	50	4	8.0%
Application > Computational Biology Robotics	28	0	0.0%

핵심 사실: Visual Servoing은 90년대-2000년대 control 핵심 주제였지만 학습 기반 제어/end-to-end 정책이 흡수. Computational Biology Robotics(IJRR 특집호 다수)는 2015년 이후 완전 소멸.

📊 #4 신생 카테고리 첫 등장 연도

키워드 매칭으로 각 핫 카테고리의 first paper year + 누적 카운트.

Category	First year	Total	2021-25 cum
Soft Robotics	1996	83	56
Concentric Tube Robots	2010	20	6
Visual-Inertial Odometry (VIO)	2013	15	5
Sim-to-Real Legged Locomotion	2018	21	18
LiDAR-Inertial Odometry (LIO)	2022	6	6
Vision-Language-Action (VLA)	2023	9	9
Diffusion Policies	2023	15	15
Foundation Models for Robotics	2023	7	7
3D Gaussian Splatting SLAM	2024	8	8
Humanoid Whole-Body Control	2025	4	4

핵심 사실: VLA / Diffusion Policy / Foundation Models 셋 모두 2023년 동시 등장. 그 한 해가 modern robot learning의 분기점.

📊 #5 Top-cited paper per Phylum

각 Phylum의 최다 인용 논문 (시간 보정 X).

Phylum	Cites	Year	Title
Manipulation	943	2008	Robotic Grasping of Novel Objects using Vision
Robot Design & Hardware	934	2006	Kinematics for multisection continuum robots
Application Domains	926	2008	Path Planning for Autonomous Vehicles in Unknown Semi-structured Environments
Locomotion	902	2008	The First Takeoff of a Biologically Inspired At-Scale Robotic Insect
Multi-Robot Systems	855	2008	Distributed Coordination Control of Multiagent Systems While Preserving Connectedness
Learning for Robotics	759	2011	Learning Stable Nonlinear Dynamical Systems With Gaussian Mixture Models
Human-Robot Interaction	588	2008	Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis
Robot Software & Architecture	519	1998	An Architecture for Autonomy
Theoretical Foundations	394	2007	Gaussian Processes for Signal Strength-Based Location Estimation

핵심 사실: 2006-2011년 사이 출판된 논문이 거의 모든 Phylum의 top-cited 차지. 인용 누적 시간 효과. 가장 인용 많은 단일 논문은 Saxena et al. (2008) — 943 cites.

📊 #6 저널별 색깔 (T-RO vs IJRR vs RSS)

각 저널의 Phylum 비중 (%).

Venue	Top 1	Top 2	Top 3
T-RO	Locomotion (12.7%)	Manipulation (11.6%)	Robot Design & Hardware (11.4%)
IJRR	Manipulation (13.9%)	Planning (11.9%)	Locomotion (11.5%)
RSS	Planning (14.1%)	Learning for Robotics (13.1%)	Manipulation (12.0%)

핵심 사실: RSS는 Learning 13.1% — 다른 저널의 약 3배. RSS가 modern AI 시대의 hub임을 데이터로 확인. T-RO는 hardware/design, IJRR은 알고리즘 위주.

📊 #7 Phylum별 인용수 정규화

각 Phylum의 평균 인용 vs 전체 평균 (67.7).

Phylum	Mean	Median	× overall
SLAM & Localization	85.6	42	×1.26
Locomotion	85.0	37	×1.26
Robot Design & Hardware	83.3	36	×1.23
Human-Robot Interaction	77.0	35	×1.14
Application Domains	76.0	34	×1.12
Control	66.2	32	×0.98
Planning	64.7	32	×0.96
Manipulation	64.3	31	×0.95
Multi-Robot Systems	63.8	29	×0.94
Perception & Sensing	59.1	26	×0.87
Robot Software & Architecture	58.3	29	×0.86
Learning for Robotics	47.5	9	×0.70
Theoretical Foundations	44.8	21	×0.66

핵심 사실: Learning for Robotics는 평균 ×0.70인데 median은 9 (전체 median 32). 대부분이 너무 최신이라 인용 누적 시간 부족. 반면 SLAM/Locomotion/Hardware는 ×1.26의 높은 영향력. "인기"와 "영향력"은 다르다.

Robotics Paper Phylogeny

🧬 4-depth 분류 용어

Phylum 분포

PLOT 1 Phylum × 연도 stack chart

PLOT 2 Per-Phylum small multiples

PLOT 3 Class heatmap (전체 100 Class × 연도)

PLOT 4 Top 12 Class drill-down

🥧 Radial Tree (D3.js)

🌳 Horizontal Collapsible Tree (D3.js)

📊 #1 Phylum별 출현 · 피크 · 5년 성장률

📊 #2 2020-2025 가장 핫한 Class TOP 10

📊 #3 사라진 분야 (Pre-2015 ≥ 20편 → Post-2020 ≤ 10%)

📊 #4 신생 카테고리 첫 등장 연도

📊 #5 Top-cited paper per Phylum

📊 #6 저널별 색깔 (T-RO vs IJRR vs RSS)

📊 #7 Phylum별 인용수 정규화