효과적인 논문 읽기

딥러닝의 기본을 익히고 나면, 다들 중요하다는 논문 읽고 적용하는 능력.

어떻게 시작하면 좋을까요?

논문을 찾고 읽고 적용하는데 막막하셨다면

관련해서 몇 가지 기본적인 내용들이 도움이 될 것 같습니다.

 

 

필요한 논문 찾기

다른 분야도 그렇지만, 딥러닝 관련 논문은 정말 많습니다.

내가 필요한 논문을 찾기 위해서는 몇 가지 요령이 있습니다.

• 키워드 검색 : 먼저 내가 알고 싶은 주제의 핵심단어 (이미지 분류, 자연어처리 등)를 정하고, 인터넷이나 논문 사이트에서 키워드로 검색을 합니다. '딥러닝을 이용한 얼굴인식' 같이 구체적으로 적으면 관련 논문을 확인할 가능성이 높겠죠? 특히 특정 주제의 전반적인 배경지식을 익히고 싶을 때는 Survey 논문들을 찾아보시면 해당 주제의 변천 과정, 그리고 핵심 개념들을 이해하는데 도움이 많이 되실 거예요.
• 필터링 : 검색 결과가 너무 많다면, 발행 연도나 주제로 필터링을 할 수 있는데요, 최신 논문일수록 최근 기술과 방법을 담고 있습니다.
• 인용수 확인 : 인용수가 많은 논문들은 사람들이 많이 참고하고 있다는 의미인데요. 이런 논문은 대개 기본 개념을 잘 설명해 주거나, 중요한 발견을 다루는 논문일 가능성이 높습니다.

 

논문을 빠르게 읽고 핵심을 이해하는 방법

논문은 처음부터 끝까지 꼼꼼히 읽을 필요가 없습니다. 아래와 같은 순서로 읽어보세요.

1. 초록 (Abstract) : 논문 맨 앞에 나오는 초록은 논문 전체 내용을 요약합니다. 이 논문이 어떤 문제를 해결하려고 하는지, 어떤 방법을 썼는지 대략적인 맥락 파악에 도움을 줍니다.
2. 결과(Results) & 결론 (Conclusion) : 새로운 발견에 성공했는지, 어떤 성과가 있었는지를 설명합니다. 해당 부분에서 내가 원하는 결과를 얻었는지 얼마나 효과적인지를 빠르게 파악합니다. 또한 논문의 여러 그래프와 표가 나와있는데요. 그래프나 표만 이해해도 결과를 한눈에 알 수 있습니다.
3. 서론 (Introduction) : 서론에서는 왜 이 연구를 했는지 이유가 나옵니다. 보통 문제의 배경과 중요성을 설명해 주니 논문의 큰 그림을 이해하고 싶은 경우 서론을 읽을세요.

 

논문을 효과적으로 적용하는 방법

• 코드 예제 찾기 : 많은 논문들은 GitHub 같은 사이트에 관련 코드를 올려두기도 해서 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 단계별 실습 : 논문 내용을 하나씩 따라 하며 실습을 해보세요. 딥러닝 모델을 처음부터 끝까지 구현해 보고 논문에서의 성능이 나오는지를 검증해 봅니다. 보통 제대로 구현되었는지 검증을 위해 실습을 해보는 편이며, 시간이 없을 때는 생략할 수도 있습니다.
• 프로젝트에 활용하기 : 내가 해결하고 싶은 문제가 있는 경우 논문의 방식을 적용합니다. 그리고 추가적인 아이디어가 생긴 경우 몇 가지 실험도 추가해 보고 성능을 추적합니다.

 

지금까지 제가 생각하는 논문을 효과적으로 찾고, 이해하고, 적용하는 방법에 대해 정리해 보았는데요.

보다 효과적인 방법이 있다면 덧글로 알려주시면 다른 분들께도 큰 도움이 될 것 같습니다.

오늘도 즐거운 하루 되세요~!