오늘은 Michael milford 교수님의 짧은 논문 쓰는 법(?) 영상을 보고 내용을 추려서 정리해보았다.
로보틱스 논문에 해당하여 말씀해주셨지만, 어떤 분야든 관통하는 내용인거 같아 업로드해본다.
1. 접근 방식 설정하기
1.
많은 연구자들이 진행한 친근한 task
a.
내 접근이 몇몇 관점에서 낫다는 걸 증명해야 한다.
(better result? better approach, new elegant theory)
b.
기존 방식 대비 큰 차이를 보여주어야 한다.
2.
아무도 하지 않은 완전히 새로운 task
a.
하고자하는 topic이 로봇과 관련이 있음을 독자들에게 만족시킬 수 있어야 한다.
b.
또한 연구하는 topic이 충분히 가치가 있음을 보여주어야 한다.
2. 배경 문맥 이해하기
1.
당신은 미묘한 뉘앙스를 포함할 정도로 자세한 자신의 연구의 배경 맥락을 알아야 합니다
a.
ex localization task를 수행한다고 가정할 때,
i.
이 연구는 자율 주행과 관련이 있습니다 → 좋지 않다
ii.
이 연구는 localization의 worst case 성능을 끌어 올립니다.
왜냐하면 이러이러한 성질이 자율 주행의 safe operation을 끌어 올립니다. → 좋음
3. Key Contribution 생각하기
1.
컨트리뷰션은 구체적일 수록 좋다.
a.
ex localization task를 수행한다고 가정할 때,
i.
이 연구는 localization 성능을 끌어 올립니다. → 구체적이지 않음
ii.
이 연구는 training data를 많이 필요로 하지 않습니다. 이로 인해 우리 알고리즘은 computationally efficient 하고 저렴한 하드웨어에서도 동작할 수 있습니다. → 좋음
2.
컨트리뷰선은 크게 3가지로 나눌 수 있다. 아래 3가지 중에서는 하나의 포션이 높다면 다른 하나의 포션은 낮아져도 된다.
a.
clever,elegant,new한 theoretical 접근 혹은 methodical 접근하기
b.
이전 방법론들 대비 광범위하고 놀라울 정도의 실험 평가 결과를 보여주기
c.
이전에 해본 적이 없는 cool한 연구를 진행하기 (접근 그 자체가 컨트리뷰선이 되는 경우)
4. 논문의 Opening Part 작성
1.
초입 부분에 들어가야할 내용은 독자들로 하여금 이 연구가 가치있고 이미 완료된 연구가 아님을 만족시켜주어야 한다. 이러한 방법에는 두가지가 있다.
a.
선대(?) 연구들 까면서 하기 → 별로….
b.
지금끼자 어떠한 progress가 있었는지, 어떠한 advance가 성취되었는지 그러나 아직 상당한 challenge가 남아 있는지를 언급한다 그리고 우리 연구는 이걸 해결한다!
5. 불필요한 요소 집어넣지 않기
1.
내가 생각하는 방향으로 논문을 작성할 것인데, critical하고 왜 알고리즘이 필요한지를 정당화할 수 있는 것들만 넣어라.
a.
ex localization task를 수행한다고 가정할 때,
i.
자율주행 차량이 5년안에 전부 보급될 겁니다. → 논문과 관련된 내용이 아님!
5. 실험 평가 하는 법
1.
실제 로봇을 이용해 실험하거나 데이터셋을 활용하여 진행히여 내 알고리즘이 잘 작동하는지 보이자
2.
성취한 결과가 요행이 아님을 증명해야 한다. (충분한 수의 실험이 필요하다.)
3.
알고리즘이 다양한 상황에서 동작함을 보여주어야 한다. (다양한 데이터셋 사용)
4.
limitation을 리스팅하고 오픈하는 것이 중요하다.
