논문 일기 1편 - 주제 탐색

논문 일기 1편

'논문 일기'시리즈는 본격적으로 논문을 작성하기 시작한 5학기에 겪었던 주제를 선택하는 방법부터 최종적으로 논문을 제출하기까지의 과정을 다시 돌아보며 글로 남기고, 이제 애증이 깃든 논문을 떠나보내려 한다. 이 글이 대학원을 준비하고 있거나 이미 석사 과정을 밟고 있는 분들께 조금이라도 도움이 되길 바란다.

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논문 일기 1편 - 주제 탐색

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들어가며

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  논문을 작성하기 전 생각해야 하는 첫 번째는 '무엇에 대한 연구를 진행할 것인가'이다. 이 질문은 논문의 첫 페이지부터 마지막 페이지를 작성할 때까지 절대 놓지 말아야 한다. 논문은 가설을 설정하고, 나의 가설을 입증하는 과정이다. 따라서 '무엇'을 연구할지에 대한 갈피를 잡아야 연구의 필요성, 배경과 목적을 연결 지어서 글로 작성할 수 있다.
  나는 이런 스토리를 만드는 과정을 비중있게 생각하지 못했다. 예를 들어서, prediction에 관한 연구라면 '예측'에만 집중을 하고 이 예측이 왜 필요한지 어떤 의미가 있는지를 나중에서야 생각을 했다. 그래서 최종적으로 논문을 작성할 때 개연성 있는 짜임새 있는 글을 쓰는 것이 매우 힘들었다. 아래 그림은 논문 주제를 탐색하면서 그린 첫 번째 마인드맵이다. 이런 방식으로 가지를 늘려가면서 어떤 주제에 관한 논문을 쓸 것인지를 깊게 생각해야 한다. 

논문 주제 마인드맵

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논문 주제 탐색

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  주제가 도저히 생각이 나지 않아 마인드맵조차 그리기 힘들 때는 여러 사이트의 도움을 받으면 된다. DBpia는 키워드만 입력하면, 논문 주제를 추천해 주는 서비스를 제공하고 있다. 아래와 같이 '교통량 예측'만 입력하면 여러 가지 주제를 추천하고, 이에 맞는 목차와 참고 문헌도 함께 정리해서 제공한다. 요즘에는 이런 서비스를 제공하는 좋은 사이트가 많이 있어 적극적으로 활용하면 창의적이고 학술적인 논문 주제를 찾을 수 있다.

DBpia 논문 주제 추천 1

DBpia 논문 주제 추천 2

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참고 논문 검색

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  좋은 논문을 작성하기 위해서는 좋은 논문을 많이 읽어야 한다. 위에서 사용한 '키워드'조차 생각이 나지 않을 때는 좋은 논문을 많이 읽으면 길이 보일 수 있다. 하지만 처음 석사 과정을 밟는 대학원생이라면, 좋은 논문을 구별하는 것조차 아주 힘든 과정이다. 그런 경우에는 저명한 저널에서 발행한 논문을 위주로 읽는 방법을 추천한다.
  SCI 논문은 'Science Citation Index'에 등재된 학술지를 통해 발표된 과학 기술 분야의 논문을 의미한다. SCI에 등재된 학술지에서 발행한 논문은 일반적으로 높은 학문적 신뢰도와 영향력을 가진 것으로 평가된다. 따라서 SCI 논문을 많이 읽고, 그 논문에서 참고한 논문을 또 읽게 되면 점점 읽는 눈을 자연스럽게 갖게 될 것이다. 또한, 인용 횟수가 높은 논문은 반드시 읽어야 하는 논문이다. 해당 분야에서 교과서처럼 손꼽히는 논문은 꼭 읽어보는 것을 추천한다. 처음에 논문을 작성할 때 참고 논문을 찾고 읽는 과정이 너무 힘들었지만, 읽을수록 감을 찾았다. 꼭 전체 논문을 다 읽지 않아도 ABSTRACT 부분만 읽는다거나 필요한 방법론 부분만 읽는 등 처음에 2시간 걸렸던 읽는 시간이 점차 줄었다. 좋은 논문을 많이 읽는 것이 좋은 논문을 작성하기 위한 첫 번째 단추이다.
  SCI-HUB는 SCI 논문을 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 사이트이다. 이 사이트를 활용하면 SCI를 수월하게 찾을 수 있고, PDF 문서 또한 확인이 가능하다. 그리고 아래와 같이 많이 알려진 방법인 Google Scholar 또한 편리하게 논문을 검색할 수 있다. 해당 키워드를 검색하면, 인용 횟수와 원고를 확인할 수 있다.

SCI-HUB

Google Scholar

  만약 머신러닝이나 딥러닝 알고리즘에 관한 논문을 찾고 있다면 papers with code를 추천한다. 논문 원고, 사용한 데이터셋과 함께 코드도 공개되어 있다. 

papers with code

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  논문의 주제를 찾는 다양한 방법이 존재하지만, 직접 사용했던 사이트를 위주로 소개했다. 많이 검색하고, 많이 읽을수록 좋은 논문이 나올 것이라는 확신이 있다. 반드시 번뜩이는 논문 주제를 찾게 될 것이다.

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