논문 리뷰
논문 리뷰의 목적
나의 목적은 크게 2가지다.
1️⃣ 관련 분야의 최신 동향을 파악하자 (Computer vision + Deep Learning)
2️⃣ 개발자라면 Project 에 적용하자
하지만 해본 적은 없고 막무가내로 하자니 고생할 게 뻔하고...
그래서
구글신에 물었다!
이제 많은 꿀팁들의 공통점을 모아 정리해보자
잘못된 부분이나 팁이 있다면 댓글로 조언 부탁드립니다 🙏
리뷰하려면 리뷰할 논문을 잘 찾아야지
1️⃣ 리뷰 논문으로 감을 잡자
리뷰논문(Review Paper)
- 특정 주제에 대해 출판된 문헌을 비평하고 문석하는 글
- 주제에 대한 다양한 연구들 간의 공통점, 상반되거나 다른 결과의 이유와의 불일치를 분석
- 원본 논문의 요약을 포함함
리뷰 논문은 핵심 요약집이다. 약 100~200 개의 논문은 분석해 비슷한 내용끼리 묶어서 서술한다.
우리는 리뷰 논문을 통해 해당 분야의 배경지식과 연구 동향을 파악할 수 있다.
검색할 때 키워드와 함께 review 를 같이 검색하면 된다. (년도를 붙이는 것도 좋은 방법)
최소한의 배경 지식을 쌓기 위해서는 몇년 ~ 10년 전의 리뷰논문 2~3편을 꼼꼼히 읽는게 좋다.
2️⃣ 포인트는 검색이지
- " " 활용하기
- 핵식 키워드는 묶어서 " "로 처리하자
- 문헌조사 방법
- Google scholar 나 cite seer 같은 학문용 검색 엔진을 사용하자
- 논문들에 공통으로 인용된 논문을 찾고, 반복되는 저자의 이름을 찾자
- 탑 컨퍼런스 사이트의 최근 기록들을 살펴보자
이제 진짜 시작!
0️⃣ 마음가짐
- 처음 읽을 때 완벽하게 이해한다는 생각은 ❌
- 전문 용어나 개념은 기록해두고
신의 도움을 받자 - Detail 에 집착하지 말자
- 큰 그림을 이해하는데 노력하는 것이 효과적 (detail 은 자연히 따라온다)
- 5C 를 생각하면서 읽자
5C
- Category: 어떤 타입의 논문인가 (측정?, 시스템 분석?, 연구 프로토타입?)
- Context: 관련된 다른 연구는? (어떤 배경이 문제 해결에 사용되었나)
- Correctness: 논문의 가정은 유효한가
- Contributions: 논문의 주요 공헌은 무엇인가
- Clarity: 잘 쓰여졌나?
1️⃣ 읽는 순서
- 효과적으로 리뷰하려면 쓰여진 순서와 읽는 순서를 구분하자
논문이 쓰여 있는 순서
title ➡️ abstract ➡️ introduction ➡️ experimental
➡️ results & discussion ➡️ conclusion ➡️ references논문을 읽는 순서
title ➡️ abstract ➡️ introduction의 마지막 ➡️ conclusion ➡️ Results & discussion (data) ➡️ Introduction 전체 ➡️ Results & discussion (detail)
- title: 제목, 저널명, 출간년도, 어떤 그룹에서 낸 논문인지를 체크하고 시작하자
- abstract: 논문의 주요 내용을 한, 두 문단으로 정리해 놓은 파트
- 연구가 왜 진행되었는지, 어떤 것을 목표로 했는지, 어떤 결론을 얻었는지에 대한 정보를 얻자.
- conclusion: 결론 파트에서는 연구의 주요 성과들에 대해 더 자세히 볼 수 있다.
- abstract에서 이해되지 않은 부분들이 이해될 수 있다.
- results & discussion: 📊그래프와 표를 훑어보자.
- 데이터를 자세히 해석할 필요는 없다. 논문이 어떤 종류의 데이터를 담고 있는지, 어떤 분석 방법을 사용해 논리를 뒷받침하고 있는지를 개략적으로 파악하는 것이 목적이다.
- introduction: 해당 분야에 대한 전반적인 배경지식이 소개되어 있다.
- 저자가 참고한 선행 연구들에 대한 분석과 함께 연구 동기와 방향성에 대해 알 수 있다.
- 사실이라 받아들여지고 있는 이론들과 연구 결과들을 공부할 수 있는 파트
- results & discussion: 다시 돌아가서 읽되, 데이터를 해석하는 저자의 논리의 흐름을 꼼꼼히 따라가보자.
- 저자가 논리를 뒷받침하기 위해 참고한 선행논문들이 있는데, 이해하기 어려운 부분이 있다면 관련 문헌번호를 참고문헌 파트에서 찾아 따로 표시해두고 다음에 공부할 논문으로 준비하자.
- 자신의 연구와 밀접한 연관이 있어 자세한 실험 세팅(settings)를 알고 싶다면 실험과정(experimental) 파트를 참고하자.
좋은 논문은 abstract, intro의 마지막, conclusion 이 일맥상통
2️⃣ 집중해서 읽기 (detail)
- 읽으면서 핵심을 정리하거나, 여백에 비평을 쓰면서 읽어보자.
증명과 세세한 것들은 우선 무시하되 그림, 다이어그램, 삽화등을 주의 깊게 살펴보자.
특히 그래프에 신경쓰자 (축의 라벨링은 적절한지, 결과물에 오차를 나타내는 바가 표현되었는지, 통계적으로 유의한지 등의 실수를 파악해보자)
참고 문헌 목록을 보고 나중에 리뷰할 논문을 표시하자. - 논문을 보다 깊게 이해하려면 가상으로 재실험을 해보자
저자와 같은 가정을 하고 다시 작업해보면 논문 자체의 아이디어를 확인 할 수도 있고, 숨겨진 결함, 가정을 찾을 수 있다.
참고한 글
