대부분의 논문은 비슷한 Structure에 따라 작성이 되므로, 그 구조를 미리 이해하고 쓰면 다소 어려운 내용의 논문도 보다 쉽게 작성할 수 있다. 다소 주관적인 논문작성법이지만 이해하면 쉽다.
논문의 구성
1) TITLE (제목) : 논문의 기여/설명 요약
-팁 : 논문의 키워드를 나열하고 서로 연결해 본다.
2) ABSTRACT (요약) : 본 연구의 강점!, 다른 연구와 다른점. 연구분야에 새로운 사실과 접근법을 소개한다.
-팁 : 배경(BACKGROUND), 방법(METHOD), 결과(RESULT), 결론(CONCLUSION)을 한 줄씩 적고 이어붙인다.
3) INTRODUCTION (소개) :
메인 FLOW
배경(과거 실태-현재 실태)> 분야에 가장 많이 쓰인 기법/이론> 앞 기법/이론의 한계점 > 그래서 우리는 한계점을 극복!
- 우리가 한게 뭐다.
- 왜 중요하냐면, 본 연구는 기존 연구와 이런점에서 다르다. 이와 같은 새로운 사실 또는 개선점을 밝힌다.
- 참고문헌을 보면 과거에 어떤 사람들이 이런 시도를 했으나, 이 부분이 부족해서 어떤 아이디어를 가지고 어떤 실험을 했다.
# RELATED WORKS : 여기에 힘 뺄 필요 없이.. 비슷한 논문에 작성된 내용을 조금 변경해서 쓴다.
4) METHODS (연구방법) :
순서 예시 :
- 소프트웨어 소개 (4.1 A SOFTWARE)
- APPLICATION 혹은 검증기법 소개 (4.2 CHECKLIST METHOD)
- DATA RETRIEVAL 4.3 데이터 어떻게 구했는지 언급
- FUNCTIONALITIES 4.4 소프트웨어 기능 소개/설명
5) EXPERIMENT
순서 예시 :
- EXPERIMENT 1 : VALIDATION WITH AN (A SOFTWARE) -보통 벤치마크(GT) 데이터랑 비교한다.
- EQUIPMENT : 컴퓨터 뭐썻는지, 사양, 실험세팅 등
- PROCEDURE : 검증을 위해 사람 몇명을 섭외했고 어떻게 지시했고, 어떻게 검증을 할껀지 내용 언급
- DATA ANALYSIS : 통계를 썼으면 통계기법을 뭐 썼는지 언급한다.
- EXPERIMENT 2 : VALIDATION WITH AN (B SOFTWARE)
- EQUIPMENT : 컴퓨터 뭐썻는지, 사양, 실험세팅 등
- PROCEDURE : 검증을 위해 사람 몇명을 섭외했고 어떻게 지시했고, 어떻게 검증을 할껀지 내용 언급
- DATA ANALYSIS : 통계를 썼으면 통계기법을 뭐 썼는지 언급한다.
5) RESULT(결과) :
=팁 : RESULT의 경우 METHOD에서 실험계를 설정하고 이렇게 논문을 쓸 것이다라고 구조를 짜놓은 순서대로 결과를 나열한다.
예시 :
EXPERIMENT 1 :
- 실험 1 간략 소개/설명 (약 3-4줄정도) : 예를들면 나는 내 소프트웨어랑 A 소프트웨어(GT)랑 비교하는 실험을 했다.그 결과, ~~~내꺼가 좋았다/비슷했다 등등.
- 실험 1 통계결과 설명 (상관도는 어떻고, P-VALUE는 어땠다 등등)
.
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6) DISCUSSION (고찰) :
제일 쓰기 어렵지만.., 나름 팁을 써보자면
실험결과 한줄쓰고 왜그랬는지 쓴다. 그다음 결과 - 왜 그랬는지. 다른사람들은 어떻게 해석했는지 보충(없음 말고).
예시 :
EXPERIMENT 1
-첫번째 결과, ~~게 나타났다. 그 이유는 ~~로 판단된다. 다른논문(누구씨)는 뭐라고 했다. 고로 내가 해석한 바가 어느정도 신뢰성이 있다.
-두번째 결과는 이랬다. 왜냐면 ~~로 판단된다. 다른논문(누구씨)는 뭐라고 했다. 고로 내가 해석한 바가 어느정도 신뢰성이 있다.
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6) CONCLUSION (결론)
앞에서 쓴 내용을 이어붙인다. (새로쓰지 않음).
1. 이 논문에서 우리는 SOFTWAR 를 개발했다.
2. 이거는 ㅇㅇ 점이 장점이며 좋다.
3. 우리는 다른 벤치마크 소프트웨어와 비교해봤다.
4. 결과는 이랬다.(백퍼센트 좋은 결과)
5. 그러므로 우리는 이런 결론을 얻었고 이런 점에 기여를 했다.
LIMITATION/FUTURE WORK은 보통 결론부분에 녹이거나 따로 빼서 쓰는 듯 하다.
저널에 특성에 맞게 조절하면 될 듯 싶다.
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