논문 리뷰어가 사랑하는 실험 정리 방식: 당신의 연구 성과, 이렇게 보여주세요!
논리적인 스토리 구조: 흐름이 보여야 이해가 빨라요
실험 결과는 연구 질문이나 가설별로 묶어 순서대로 보여주는 것이 중요합니다. 각 실험마다 명확한 소제목(subsection)을 붙여 구분하면 논리가 잘 드러나고, 불필요한 설명을 줄여 리뷰어의 이해를 돕습니다. 마치 잘 짜인 한 편의 스토리를 읽는 것처럼, 실험의 목적과 결과가 자연스럽게 연결되도록 구성해 보세요.
핵심 결과를 먼저 강조: '그래서 무엇을 발견했는가?'
결과 섹션의 주요 목적은 '무엇을 발견했는가'에 명확히 답하는 것입니다. 따라서 각 실험의 핵심 결과를 섹션의 앞부분에서 분명히 밝혀주세요. 리뷰어는 논문을 처음 읽을 때 본 연구의 성과가 무엇인지 빠르게 파악되면 긍정적인 인상을 받습니다. 도입부에서 던진 질문에 대한 답을 명확하게 제시하며, 독자의 궁금증을 해소해 주세요.
표와 그림을 적극 활용: 시각화는 곧 이해도!
복잡한 숫자 데이터나 방대한 정보는 글로 길게 쓰는 것보다 표와 그래프로 명확하게 시각화하는 것이 훨씬 효과적입니다. 시각 자료는 주요 결과를 한눈에 보여줄 수 있어 리뷰어의 이해를 크게 돕습니다.
예를 들어, 생성 AI의 대표 기업인 Anthropic의 창업자인 Dario Amodei가 Baidu Research에서 발표한 Deep Speech2 논문에서는 음성인식 DNN 구조에 대해 깔끔하게 표로 정리하여 내용을 더 쉽게 전달할 수 있었습니다.
💡 Murfy 팁: Murfy의 AI 챗 기능을 활용하면 복잡한 데이터나 구조를 설명하는 표/그림의 LaTeX 코드를 손쉽게 생성할 수 있습니다. 이미지를 업로드하고 코드를 요청하거나, 데이터를 기반으로 표를 만들어 달라고 요청해보세요!
명확한 비교와 검증: '얼마나 더 좋은가?'를 보여주세요
실험 결과는 반드시 기존 방법(베이스라인)이나 통제군과 비교하여 어느 정도 향상되었는지 명확히 보여주세요. 그래야 리뷰어가 여러분의 성과가 갖는 의미와 임팩트를 명확히 판단할 수 있습니다. 또한 표준편차, p-value 등의 통계 지표를 함께 제시하여 결과가 우연이 아니라 통계적으로 유의미함을 뒷받침하면 신뢰도가 더욱 올라갑니다.
편향 없이 사실 그대로: 신뢰는 여기서 시작됩니다
결과 데이터는 저자의 기대나 희망이 섞이지 않도록 있는 그대로 기술하세요. 해석이나 과도한 주장은 토론 섹션으로 미루고, 결과 섹션에서는 오직 실험 결과만을 논리적으로 나열하세요. 리뷰어는 과장 없는 솔직한 데이터 서술을 신뢰하며, 이는 여러분의 논문에 대한 믿음으로 이어집니다.
꼼꼼한 디테일 관리: 작은 차이가 큰 결과를 만듭니다
많은 연구자들이 간과하는 부분이지만, 수식이나 알고리즘을 제시할 때는 꼼꼼하게 작성해야 합니다. 리뷰어 입장에서 수식 전개가 건너뛰어져 있거나 오류가 보이면 읽는 내내 불신이 생깁니다. 실제 Area Chair 보고에 따르면, 수식이 엉성한 논문은 안 좋은 인상을 받아 최종 논문 리뷰 점수를 후하게 주기 어렵다는 지적도 있었습니다.
💡 Murfy 팁: Murfy의 에디터와 실시간 미리보기는 수식이나 표가 LaTeX 코드와 PDF에서 어떻게 보이는지 동시에 확인할 수 있게 하여 이러한 오류를 줄이는 데 큰 도움이 됩니다. AI 챗을 통해 복잡한 수식의 LaTeX 코드도 손쉽게 생성할 수 있어, 디테일한 부분까지 완벽하게 관리할 수 있습니다.
