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기술&정보

HCI 논문 쓰는 팁 [HCI Korea 2020 워크샵]

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다음은 HCI Korea 2020 워크샵에서 진행되었던 KAIST Andrea Bianchi 교수님의 How to Write a CHI Paper? 세션에 대한 요약글입니다.

논문은 왜 중요할까요?

안드레아 교수님은 다음과 같은 말로 강연을 시작하셨습니다.

Verba volant, scripta manent

말은 날아가지만, 글은 남는다는 라틴어구입니다. 발표는 제 머릿속에서 날아갔고, 이렇게 블로그 포스트는 남는 것처럼요.

글쓰기는 어렵지만, 실행 가능합니다.

많은 학회가 영어로 쓴 논문만 받습니다. 영어가 제 1 언어가 아닌 사람은 영어로 글 쓰는 게 어렵죠. 안드레아 교수님은 이를 전문가에게 맡기라고 조언합니다. 그리고 논문을 쓰며 발생하는 대부분의 문제는 자료 제시라고 설명합니다.

내용만 중요한 게 아닙니다.

논문은 제품입니다. 무엇이 쓰여있는지만 중요한 게 아니라 어떻게 쓰인 것인지도 중요합니다.

0. 시작하기 전에

가장 중요한 질문들

1. 당신이 투고한 게 새로운 지식인가요?

  • 이전에도 비슷한 작업이 있었나요?
  • 같은 결과를 보여준 다른 기록이 있나요?

2. 당신의 투고작이 현실적인가요?

  • 양보다 질입니다.
  • 논문이 그 자체로 완전하고 독립적인가요?

3. 제출물(e.g. 시스템, 결과물)이 유효한가요?

  • 결과물과 통계가 적절한가요?
  • 시스템이 저자가 주장하는 바를 정말 수행할 수 있나요?

언제 논문을 쓸까요?

Top Down (분석적인 방식)

  • 모든 발행물에 대한 리뷰를 먼저 진행합니다.
  • 논문을 쓸만한 새로운 주제를 찾습니다.
  • 이러한 방식은 안전하지만, 느립니다.

Bottom Up (건설적인 방식)

  • 먼저 무언가 만듭니다.
  • 필요에 따라 수정합니다.
  • 이러한 방식은 빠르지만, 논문 주제가 겹친다면 반복될 수 있습니다.

청중 파악하기

논문 주제에 따라 논문을 투고할 학회가 달라집니다. 주제를 선택한다는 것은 스타일을 선택한다는 의미입니다. 학회가 달라지면 청중 의견도 매우 달라지기 때문에, 같은 주제라도 스타일과 포맷이 달라질 수 있습니다.

팁: 2-3개의 비슷한 논문을 확인하여 템플릿으로 사용할 수 있습니다.
팁: 논문을 투고할 학회의 리뷰어를 찾아 성향을 파악합니다. 성향이 다르다면 다른 학회에 투고하세요!

1. 논문 계획하기

논문을 치즈 버거에 비유하기

논문의 각 부분을 치즈 버거에 비유하여 봅시다. 당신의 투고작은 고기, Introduction과 Discussion은 위아래의 빵입니다.

Results는 우리 아이디어의 raw data를 보여준다는 점에서 성분표와 같습니다.

Related work는 이 모든 걸 조화롭게 결합하는 치즈입니다.

Abstract와 Title은 논문의 개요를 한 눈에 제공한다는 점에서 메뉴입니다.

논문의 구조

  • Abstract
  • Introduction
  • Related Work
  • Contribution (your idea)
    • e.g.
    • prototype + evalution
    • study + prototype
    • study + prototype + evalution
  • Results
  • Discussion
  • Conclusion (Limitation, Future Work, Wrap-up)

이 중 Introduction과 Discussion은 서로 연관되어 있고, 논문 작성에서 가장 어려운 부분입니다.

Contribution은 실제로 무엇을 했고, 밝혀냈는지 기술하는, 논문의 핵심입니다.

논문의 순서

논문을 읽는 순서는 위와 같지만, 쓰는 순서는 다릅니다.

6. Abstract

4. Introduction

1. Related Work

2. Contribution (what you made / study)

3. Results

4. Discussion

5. Conclusion (Limitation, Future Work, Wrap-up)

2. 논문 "핵심" 작성하기

Contribution 선정하기

Contribution은 논문의 메인 디쉬입니다. 이는 반드시 새롭고 현실적이어야 합니다.

Contribution 패턴

  1. Prototype + Quantitative Study / Results
  2. Qualitative Study / Results + Prototype
  3. Prototype
  4. Quantitative or Qualitative Study

팁: 아이디어만으로는 불충분합니다!

의견이 아니라 사실을 기술하기

  1. 앞으로 할 것이 아니라, 과거 시제를 사용하여 이미 한 것으로 기술합니다.
  2. 디테일 추가하기: 다른 사람이 당신의 작업물을 반복할 수 있어야 합니다.
  3. 당신의 디자인 논리를 레퍼런스로 제시하세요.
    • Contribution 세션에서 당신의 선택을 정당화하려 노력하지는 마세요. 선행 연구를 활용하세요.
  4. 글이 너무 복잡하면 그림을 사용하세요. (A, B, C)

아래는 좋지 않은 논문의 예시입니다.

과거형 시제를 사용하여 이미 제작한 하드웨어에 대해 기술합니다.

어떤 모터인지, 어떤 배터리인지 디테일이 부족합니다. 논문을 반복 가능하게 만들기 위해 사용된 부품, 비슷한 프로젝트를 레퍼런스를 첨부합니다.

사진을 보여주세요. 근거를 보이는 대신 기술하세요.

메인 이슈

팁:의견사실과 섞지 마세요.의견은 Discussion에 들어가야하고,사실은 프로토타입 사진, 연구와 결과를 포함합니다.
팁: 디테일을 간결하게 추가합니다.

Results 작성하기

Results는 수집한 raw data에 대한 분석입니다.

1. Results만 작성하세요. 절대 해석하지마세요. 해석은 Discussion 영역입니다.

2. 독자가 그림을 보도록 하면 이에 대해 기술할 필요가 없습니다.

3. 어떤 툴을 사용하여 분석하였는지 명확히 기술하세요. 통계적으로 중요한 것과 중요하지 않은 테스트를 보고하세요.

3. Literature review + Related work

Literature Review

연구 대상을 찾은 이후에는 그것이 이미 답변되었는지 확인해야 합니다. 이것이 새로운 것인지 확인하기 위해선 가능한한 많은 문헌을 찾아내야 합니다.

팁: 논문을 찾지 못한다면, 검색을 잘 못한 것이거나, 누구도 관심을 갖지 않는 주제라는 의미입니다: 나쁜 신호!

영어 출판물만 확인하세요

팁: 국내 논문이 아닌 이상, 다른 언어로 된 논문을 거의 인용할 수 없습니다.

3년 이내의 의견을 먼저 확인하세요.

팁: 명료하지 않은 컨퍼런스 논문은 안 됩니다.

레퍼런스를 빠르게 훑어 읽어보지 않은 논문을 찾아내세요.

팁: 저자 이름이 여러 번 나타나면 단서를 찾은 겁니다!

Related work: The Power of glue

이 세션은 단순히 다른 사람들의 작업물을 요약하는 게 아니라, 현재까지 진행된 연구와 당신의 작업물을 연결하는 역할을 합니다.

이러한 작업을 통해 독자는 잘 모르는 분야 대해 어렴풋이나마 이해할 수 있습니다. 이는 독립적으로 구성하여 논문의 어디든 위치할 수 있어야 합니다.

Introduction 이후에 Related Work를 집어넣으세요.

논문을 인용하는 방법

"In the work by [2] ..."보다는 **"In the work by Bianchi et. al [2]..."**가 더 명확합니다.

"There are many applications [4,6,8,9,10]..."보다는 **"Bianchi et. al [2] blah blah..., Lim et al. [6] blah..."**가 더 낫습니다.

팁: 마지막 버전 전까지는 인용 번호를 넣지 마세요. 대신 다음과 같이 작성하세요:"As the work by Bianchi et. al [Bianchi2015], ..."

4. 논문 포지셔닝하기: Introduction & Discussion

Mirror Mirror

Introduction

  • 이전 작업들로 백그라운드를 구성합니다.
  • 문제 / 연구 주제를 수립합니다.
  • 해결책 / 발견한 것을 예측합니다.
  • 논문의 나머지 부분을 소개합니다.

Discussion

  • Results를 논의합니다.
  • 원래 문제에 대한 해결책을 소개합니다.
  • 해결책과 이전의 다른 작업의 해결책을 비교합니다.
  • 다음에 진행되어야 할 연구를 소개합니다.

Introduction Summary

다음은 Introduction의 구조입니다.

  • Background: 상황과 현재 기술에 대한 Related work를 소개합니다.
  • The issue: HOWEVER, BUT 등의 명확한 단어를 사용하여 문제를 소개합니다.
  • The solution: 연구에 대해 명확하게 기술합니다: 무엇이 새로운가요?
  • Overview of paper: 논문이 어떻게 구성되었는가에 대한 부수적인 부분입니다.

좋은 논문을 위해서는 논문을 다음 그림처럼 세 가지 항목을 모두 연결하는 상태로 만들어야 합니다.

Discussion

다음은 Discussion의 구조입니다.

  • Discuss results: 주요한 발견, 결과로부터 도출된 디테일, 해석을 작성합니다.
  • How the solution solved the issue and compares with previous ones: 어떻게 문제를 해결하였는가 하는 스토리와 다른 스토리를 비교 작성합니다.
  • Conclusions, Limitations and Future work: 논문 정리, 한계점, 이후 작업을 기술합니다.

Intro vs Discussion

결과적으로 다음과 같은 형태가 됩니다.

5. Title & Abstract

Title of the paper

타이틀을 읽은 사람 중 10%만이 초록을 읽습니다. 어디에도 낭비할 공간이 없습니다. 타이틀은 짧은 초록입니다.

팁: 메인 키워드를 사용합니다. 명확하고, 기억하기 쉬워야 합니다.

  • catchy name - what is this about구조
    • VibraPass - Secure Authentication Based on Shared Lies
  • Research question + method구조
    • Are tangibles more fun?: comparing children's enjoyment and engagement using physical, graphical and tangible user interfaces
  • Executives' summary구조
    • Designing Tangible Magnetic Appcessories

Abstract는 티져가 아닙니다.

Abstract는 논문을 홍보하기 위한 수단이 아닌, 논문에 대한 요약입니다.

팁: 과거시제를 사용하세요.
팁: 한 파트를 한 문장 안에 작성하세요. (intro, related, work, my idea, discussion, conclusion)

Conclusions

이번 강의에서 논문 계획과 각 부분에 대한 많은 주제를 다뤘습니다. 논문 작성은 모두에게 어렵습니다. 좋은 논문과 나쁜 논문의 본질적인 차이는 시간입니다. 시작하기를 두려워하지 마세요. 계속해서 정제하는 대신 시행착오 접근법을 택하세요.

팁: 일찍 시작하세요.

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