Latex Writing Checklists

이 글은 향후 내가 임용된 후 대학원생들의 논문을 검토할 때, 같은 말을 각 학생에게 반복해서 설명하는 행위를 그나마 덜 하기 위해 작성하게 되었다. 시간이 날 때마다 지금까지 배워온 writing 관련 내용을 정리하여 하나씩 추가해 갈 예정이다.

이는 철저히 나의 취향이 반영된 writing 체크리스트이다. 사실, 일부 항목은 right/wrong(반드시 따라야 할 것)이고, 일부는 better/worse(따르면 좋은 것)의 영역이지만, 아는 만큼 보인다고 하지 않는가. 논문을 쓰기 전에 한 번 읽고, 교수님께 논문 드리기 전에 한 번 읽고 스스로 다시 찬찬히 살펴본 후 교수님께 v1 논문을 드리면 🎓✨당신도 할 수 있다! @박사 3년 졸업★ ✨🎓 (아님 말고)

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논문을 쓸 때의 마음가짐

1. 논문은 절대로, 학부과정 때까지의 시험을 100점 맞는 것처럼 '만점'의 상태가 될 수 없다.
   • Accept을 노린다는 마인드가 아니라, reject의 complement를 노린다는 마인드를 장착해야 한다.
2. 논문은 엄격한 template이 존재하는 글이다.
   • 논문을 처음 쓰는 이라면 제발 창의적으로 글이나 figure를 표현하지 말라. 논문을 처음 쓰는 이라면, 95%의 확률도 당신만 알아볼 수 있는 기괴한 representation을 사용할 확률이 높기 때문.
   • Solution: 내가 읽어본 논문 중 인용수가 100에 가까운 논문에서 쓰인 표현 방식이나 문장 구조를 기반으로 글을 쓰거나 figure를 따라 그리는 것을 추천
     • 나의 경우, 첫 논문을 쓸 때 ResNet paper의 모든 문단을 거의 외우다시피 필사하며 writing을 공부함
     • 로보틱스 분야 연구자라면, Cyrill 교수님네 연구실의 논문을 읽으며 영어 공부하는 것을 추천
       • Cyrill 교수님의 논문 관련 기저 철학이 논문은 이야기책처럼 술술 읽혀야 한다는 것이기 때문에, 논문의 구조가 잘 짜여 있음과 동시에 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 깊이 고민한 흔적이 잘 드러나 있음
3. 인간은 누구나 manuscript를 쓸 때 실수를 하게 되어 있다. '나는 아닐거야'라는 어리석은 생각을 버리자.
   • 사실 이를 최대한 피하기 위해 Latex을 쓰는 것이다! 향후 동영상에서 다룰 예정
   • 공동 저자라면, 책임감을 가지고 한번은 proofreading을 도와주자
     • e.g., Grammarly 돌리기 or ChatGPT한테 한 section씩 proofreading해달라고 하기
     • ChatGPT에게는 아래와 같이 물어주면 마 똘똘하이 잘 해줌!
       • 너무 많은 양의 내용을 한꺼번에 물어보면 대충 알려 줌...한 section씩 raw latex 코드로 물어보는 걸 추천.

아래는 낸 논문의 ${SECTION} 부분이야

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(본문 내용)
.
.

위의 문장들에서 오탈자나 수일치, 문법 등 틀린 부분을 proofread해주고, 틀린 부분이 있으면 개조식으로 line-by-line으로 간략히 알려 줘
문장 앞에 % 되어 있는 부분은 주석 처리된 줄이어서 proofreading할 때 무시해 줘.

4. 논문은 이 세상에 없던 지식을 타인이 읽고도 오해 없이 명확하게 이해할 수 있도록 하는 것이 무엇보다 중요하다.
5. 토플 점수가 110점 이상이 아니라면, 지도교수님의 writing style을 최대한 존중하자.
   • 각 교수님들은 산전수전을 겪으며 오랜 경험 끝에 자신만의 글쓰기 스타일을 확립했기 때문에, 가능한 한 그 틀을 따르는 것이 좋음
     • 논문을 작성 전, 선배들이 이전에 작성한 논문의 구성 방식, 문체, 표현 방식, 전개 방식 등을 면밀히 분석하자
   • 다만, 교수님의 제안이 명백히 틀렸다고 판단될 경우(e.g., 의미가 너무 달라진다거나, 리뷰어가 공격할 여지가 있다거나)에는 공손하게 의견을 제시해보자.
     • 일반적으로, 그 이유가 합리적이면 대부분 받아들여 주심
       • 하지만, 높은 확률로 이는 학생의 경험 부족에서 비롯된 것이며, 실제로는 교수님의 조언이 더 적절한 경우가 많(았)다(100% 나의 대학원 시절 경험에 기반한 주관적인 의견)

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당장 도움되는 English Writing Tips

• 논문 쓰는 것 자체가 처음이라면? 사실 영어 writing이 중요한 게 아니라, '논문'이라는 것의 이해도를 먼저 높이는 게 중요함
  • 한글로 설명된 이 글을 한 번 읽어보는 것을 추천.
• 한 문단에서는 하나의 key message만 존재해야 함
  • 글을 다 쓴 후, 각 문단 별 길이를 살펴보자. 문단의 길이가 너무 길거나 (> 10) 짧으면 (< 3) 해당 문단의 key sentence가 명확히 잡히지 않은 것이다. 글의 flow를 스스로 점검해보자.
• 영어는 명사형으로 쓰는 게 자연스러움
  • He cooks well (x)이라고 하지 않고, He's a good cook (o)라고 하는 게 외국인 입장에서 자연스러움.
  • 적용 예시: Our approach is robust, accurate and fast라고 쓰는 거 보다 we propose a robust, accurate, and fast approach라고 쓰는 게 더 자연스러움
• 자기가 잘 모르는 영어 단어를 쓰고자 한다면 반드시 영영 사전에서의 의미를 읽어보고, 실제로 어떻게 사용되는지 구글이나 사전에서 예시 문장을 통해 확인할 것
  • ludwig로 해당 단어나 문장 구가 실제로 쓰이는지 확인해봐야 함! (근데 하루 횟수 제한이 있음)
  • 한글로 비유하자면, 검열, 검수, 검토, 검사가 다 타인이 무언가를 살펴보고 확인한다는 의미를 지닌 단어이지만, 각기 다르게 쓰이는 걸 한국인이라면 알 것이다.
    • 그 누구도 교수님께 '교수님 검열 부탁드립니다'하고 논문을 보내지 않지 않는가? 하지만 한글을 어중간하게 할줄 아는 외국인 입장에서는 '오우, 검열? Such a novel word for me'하고 쓸 수도 있다.
    • 이처럼 언어 마다 각 단어가 지니는 늬앙스가 존재하기 때문에, 이를 잘 살펴봐야 함(특히 우리같은 non-English spoken world의 연구자라면 더더욱...).
• 영어에서 약어는 simultaneous localization and mapping (SLAM)과 같이 쓰면 소문자로 쓰면 됨
  • simultaneous localization and mapping (SLAM)
• ChatGPT가 'ensure', 'faciliate'와 같은 단어를 추천해주는데, 이와 같은 단어보다 좀 더 구체적인 단어를 쓰길
  • 도대체 ensure consistency, ensure robustness가 무슨 뜻임?
  • (영) ensure: to make (something) sure, certain, or safe
    • 즉, 어떤 입력의 크기를 N개로 fix하는 등, 100이면 100 다 합당한 상황에서만 ensure을 쓰고, 그 이외에는 maintain consistency나 enhance robustness와 같이 독자가 직관적으로 이해할 수 있는 단어를 사용할 것
• 논문에서 'outperform'이라는 단어를 절대로 사용하지 말자
  • 꽤나 무례한 표현일지도,,,? 80%의 확률로 baseline approaches의 저자가 당신의 논문의 reviewer일 가능성이 높음
    • 근데 baseline approaches를 글에서 과도하게 난도질해버린다면?
  • 'showed lower error'나 'showed higher success rate', 'showed a substantial increase in performance'와 같이 완곡한 표현을 쓸 것.
• 'significant'나 'significantly'는 t-test 이후 통계적으로 유의미하다고 검증이 되었을 때만 쓸 수 있음
  • 'substantially'을 활용하자
• 한국에서는 특히 passive voice로 글을 써라고 많이들 가르치는데, 'we'를 써도 괜찮다.
  • 논문은 주장글이기 때문! 다만 methodology 부분에서는 너무 많이 쓰지 말 것
• 위인 이름은 첫 글자 대문자로!
  • e.g., Kalman filter, Gauss-Newton optimization, Lyapunov stability, Fourier transform, Euler angle, Talyor series, Rodrigues' rotation formula, etc
• Eigenvector와 eigenvalue는 no space로 붙여 써야 함
• Keypoint도 key point라고 쓰는 거 보다 붙여 쓰는 게 맞음
• 영어에서는 1~5와 같이 범위를 나타낼 때는 1-5로 나타냄. ~는 approximated의 의미로 사용됨.
• Hyphen(-)을 남용하지 말자. 부사 + 형용사에는 굳이 -을 쓸 필요 없음. 명사 + 형용사의 경우에만 -를 사용한다.
  • e.g. tightly-coupled (x), tightly coupled (o), outlier-robust (o)
• 뭐시기-based로 쓸 때는 꼭 hyphen을 넣어야 함
  • ResNet based approach (x), ResNet-based approach (o)
    • 위의 명사 + 형용사의 케이스와 같음
• 부사를 사용할 때는 동사 앞에 배치하는 게 더 clear함 (근데 Grammarly는 제일 뒤에 배치하라고 함 주의. Grammarly를 따르지 말자)
  • e.g., enhanced [...] effectively (x), effectively enhanced (o)

영어 공부할 때 읽어보면 좋은 글/논문들 (To 나의 미래 대학원생들에게)

• RSS Pioneers들의 research statement
  • 날고 기는 Robotics/Robotic Vision 분야 박사 말년차 친구들이 오로지 2장짜리 글만으로 선정되는, 매우 경쟁이 치열한 글들임. 따라서 수준이 낮은 글은 모두 탈락하고, 좋은 글만 살아남아서 영어 공부할 때 문장들을 통째로 외워보는 것을 추천함. 특히, 이 research statement들의 intro에서는 robotics의 다른 분야 사람들도 이해를 할 수 있게 쉽게 쓰려고 노력한 흔적들이 많이 엿보이는데, 그런 테크닉들을 줍줍해보면 좋을듯
• ERASOR2, RSS'23
• HeLiMOS, IROS'24
• KISS-Matcher, ICRA'25

"아니 ㅋㅋ 나르시시스트 뭐냐고" 할 수도 있겠지만, 위의 논문들은 두 명 이상의 교수님이 여러 번 검토해 준 글이라 특정 개인의 편향이 상대적으로 적다고 생각함. 또한, 나의 scientific writing에 대해 말하자면, 명현 교수님께 논문을 엄밀하게 쓰는 테크닉들을 직/간접적으로 많이 배워서 어느정도 글을 잘 쓴다고 생각하고 있었는데, 22년에 Cyrill 교수님 랩에 visiting scholar로 가서 '독자가 읽기 편한 글을 쓰는 법'에 대해서 아래와 같이 (감사하게도) 혹독하게 트레이닝 당함:

(+ Cyrill 교수님의 이 scientific writing 강좌를 꼭 볼 것을 추천)

그래서 2023년 이후의 글들에서는 두 가지 요소를 모두 잡으려고 노력했으며, 그래서 대체로 잘 쓰여졌다고 생각한다(물론 내 기준임). 그리고 내가 논문 figure에 굉장히 진심이기 때문에, '좋은 figure'가 무엇일지도 생각해보면 좋을 것.

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Basic

• 중요1: Latex에서 한 문장 당 한 줄에 쓸 것. Latex은 Word처럼 문단 단위로 주저리주저리 쓰는게 아님!.
  • C++과 같은 compile 언어를 사용한다는 생각으로 '코딩'하는 거임 #1
  • 실제로 저는 24년부터 논문 writing도 vim으로 하는 걸로 완전히 정착함...Latex은 '코딩'이다!
    • (향후 이 관점에서 왜 overleaf을 쓰는게 fxxking shit인지 설명 예정)
• 중요2: \newcommand를 반드시 사용할 것.
  • 위의 Rule#3의 마음가짐으로, 휴먼 에러를 줄이기 위해 반드시 의미론적으로 동일한 변수의 경우는 \newcommand를 써서 글을 이어 나가자.
  • C++, Python은 하드 코딩하지 말라고 그렇게 가르치면서, 왜 Latex은 하드코딩하는가? 반드시 \newcommand를 활용할 것.
    • 왜냐하며 글을 쓰다 보면 기존에 선언한 변수를 더욱 두드러지게 표현될 수 있는 변수로 바꾸는 경우가 있기 때문.
      • Latex 코드도 교수님과의 첨삭 과정에서 많은 부분이 수정되기 때문에, '수정을 더 용이하게' 미리 짜두는 것이 중요하다.
    • 정신 차리고 쓰면 된다고? 다 내가 아래와 같이 휴먼 에러를 영구히 박제당한 경험으로 피토하며 얻은 교훈이니 꼭 좀 따라 주길...
      • 아래는 i라고 쓰다가 k라고 쓰는 게 더 좋을 거 같다고 생각해 바꾸다가 미처 발견하지 못한 typo; see (6).
      • 논문에 Typo 내면 꽤나 부끄럽다... 🥲🥲🥲
  • 실수 예시 1. 논문을 처음 쓰면 다른 형태의 문자 != 다른 변수라는 개념이 잘 잡혀있지 않아서 아래와 같이 k를 다른 표기로 하는 등의 실수를 빈번히 함.
    • Sol) k를 \newcommand{\timestep}{k}와 표현해서 싸용하면 휴먼 에러를 줄일 수 있음

• 실수 예시 2. 실제로 MambaGlue를 작성할 때 최종 단계에서 아래와 같이 변수가 vector이기 떄문에 \matbhf{}를 해야하는데 깜빡한 실수가 있었음.
  • Sol) \newcommand{\state}{\mathbf{x}}처럼 미리 정의해두었으면 신경 쓰지 않아도 될 부분인데, 일일이 확인해야 해서 번거로움

* 아래는 현재 내가 실제 논문 쓸 때의 예시(KISS-Matcher의 Section III.A 첫 부분):

\newcommand{\corr}{\mathcal{A}}
\newcommand{\estoutliers}{\hat{\mathcal{O}}}
\newcommand{\srccloud}{\mathcal{P}}
\newcommand{\tgtcloud}{\mathcal{Q}}
\newcommand{\srcpoint}{\boldsymbol{a}}
\newcommand{\tgtpoint}{\boldsymbol{b}}
\newcommand{\srcidx}{i}
\newcommand{\tgtidx}{j}
\newcommand{\corridx}{k}
\newcommand{\srcpt}{\srcpoint_\srcidx}
\newcommand{\tgtpt}{\tgtpoint_\tgtidx}

Our objective is to align two unordered voxelized point clouds with a voxel size $v$, namely the source~$\srccloud$ and target~$\tgtcloud$ point clouds.
To this end, we establish correspondences between the two point clouds, which is followed by robust estimation to suppress the undesirable effect of outliers.

Formally, let us assume that the $\corridx$-th pair (or the $\corridx$-th correspondence) obtained through matching consists of the 3D point $\srcpt \in \srccloud$ and the 3D point $\tgtpt \in \tgtcloud$.

• 위와 같이 써두면 final proofreading 단계에서 논문 내의 모든 동일한 변수를 손쉽게, 실수 없이 바꿀 수 있으니, 휴먼 에러를 방지할 수 있다!

• 이러한 관점에서 Overleaf 쓰지 말라고 한것임...Overleaf에는 file navigation system이 없어서 파일 내/파일-to-파일 간 왔다갔다 하는게 필연적으로 비효율적이다 :(

  • 그러니 다들 Microsoft word에서 글 쓰듯이 주저리주저리 써버리게 됨 ㅠ
  • 요즘은 vscode나 Pycharm에서도 Latex compile이 가능하다. 가능한 자신이 원래 쓰던 IDE에서 Latex 작업도 했으면...

• 중요3: Latex에 생각보다 자동화할 수 있는 유용한 packages가 많으니, 잘 활용하자

• \usepackage{cite}: 아래와 같이 citation을 간략하게 써주고, 순서도 알아서 적절히 수정해주는 역할을 함 - Compresses numerical citations: \cite{ref41,ref42,ref43,ref44,ref45,ref46} → [41–46] - Orders them automatically even if you write \cite{ref43,ref41,ref42} → [41–43] - natbib와 동시에 사용하면 충돌이 날 수도 있음
• \usepackage{cleveref}: 번거롭게 Fig.~\ref{fig:fig1}와 같이 안 써도 되고 \Cref{fig:fig1}와 같이 간략하게 표현하면, Table이든 Fig든 알아서 pointing해 줌. 아래와 같이 추가적인 명령어들로 각 요소를 어떻게 refer할지도 세팅할 수 있음. 근데 선언할 때 \usepackage{hyperref}를 선언한 후에 선언해 줘야 함. 아래는 포매팅을 바꾸는 예시

\renewcommand{\figurename}{Fig.} % 'Figure' to 'Fig.'

\Crefname{section}{Sec.}{Secs.} 
\Crefname{figure}{Fig.}{Figs.} 
\Crefname{table}{Table}{Tables} 
% To simplify Equation (#) to (#)
\crefname{equation}{}{}
\Crefname{equation}{}{}

• 개인 취향이지만 "Fig. #:"나 "Table #:"를 각각 "Fig. #."와 to "Table #."로 바꾸기 위해서는

\captionsetup[figure]{labelformat={default},labelsep=period,name={fig.}}
\captionsetup[table]{labelformat={default},labelsep=period,name={table}}

를 세팅하면 됨.

NOTE: 저 점(.)의 의미는 약어임을 나타내는 용도이기 때문에, Table의 경우 뒤에 .이 오면 안 된다. 논문을 처음 쓰는 후배들이 빈번히 실수하는 부분.

• 예시: Table 1 (o), Table. 1 (x)

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Misc

• %가 오르는 건지, %p가 오르는 건지 잘 분간해야 함.
  • 10%에서 20%로 오르면 10% 오른 게 아니라 100%오른 거고, 10%p가 오른 것임.
• 숫자와 단위 사이에는 스페이스가 필요함
  • Latex에는 반스페이스(\,)가 존재. 단위와 숫자 사이에는 \,를 사용하는 게 더 예쁨
    • e.g., 20\,m와 같이
  • 숫자와 %는 no space로 붙여 써야 함
    • e.g., 10%, 20%와 같이
• (나의 취향) 논문에서 쓰는 parameter가 유저가 정해주는 값이라면 'user-defined'를 꼭 붙이자.
  • 해당 변수가 어떤 알고리즘으로부터 기인하는 건지, 외부의 유저로부터 오는 건지 명확하게 밝히기 위해.

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Figures & Tables

• 숫자가 있다면 단위가 잘 기입되었는지 반드시 확인하자.
  • 숫자 자체가 중요한 게 아니라 '무엇의' 숫자인지를 명시적으로 나타내는 게 훨씬 중요하다는 것을 잊지 말자.

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Structure of Manuscript

논문을 한 번도 안 써본 이는 나의 브런치 글을 한 번 읽어보면 감이 오리라 생각된다.

Abstract

• 포맷 관련
  • Abstract는 manuscript와 완전히 독립된, 하나의 paragraph임
    • 본문에 약어를 full로 썼더라도 abstract에서는 다시 해당 약어를 풀어서 써야 함.
    • Abstract에서 문단 나누지 말 것
• 내용 관련
  • Abstract에서는 아래와 같은 구조로 논문을 적자 (근데 지도 교수님의 writing 스타일에 따라 'Why'를 생략하고 바로 'In this paper, -'로 시작하는 걸 선호하는 교수님도 계시므로, 연구실에서 이전에 제출했던 글의 flow를 꼭 한번 체크하자.)
    • WHY?: 1~2문장으로 연구의 중요성을 명확하게 설명할 것. 이 연구가 왜 중요한가? 왜 독자가 관심을 가져야 하는가?
    • WHICH PROBLEM?: 논문에서 다루는 문제를 한 문장으로 간단히 설명
    • HOW & WHAT?: 연구 문제를 해결하는 방법과 주요 내용을 약 3문장 정도로 설명
      • 너무 구체적으로 method 이름을 주저리 주저리 나열하지 말 것
      • 일반적으로 이 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 그리고 이 논문에서의 접근 방식이 특별한 이유는 무엇인가 + 수행한 핵심 내용과 새로운 점은 무엇인가를 강조하기
    • 실험을 통해 뭘 demonstrate했는지 1-2문장으로 작성

Introduction

아래와 같은 flow로 작성할 것

• WHY

  • 먼저, Abstract에서는의 WHY 질문을 풀어서 작성
    • 이 연구는 왜 중요한가? 왜 독자가 이 논문을 읽어야 하는가?
    • 왜 이 문제에 관심을 가져야 하는가? (1개 단락, 2~5문장)

• WHICH PROBLEM

  • 다음으로, 논문에서 해결하려는 문제를 설명 & 기존 연구들의 한계점을 간략히 명시
    • 주의1: 내 연구의 반대 진영 사람들이 읽더라도 동의할 수 있게 유순하게 작성하는게 중요함
    • 주의2: 내 opinion과 fact를 명확히 구분지어서 주장하자.
    • E.g., 논문을 처음 쓸 때 ``LiDAR sensors are mainly utilized for the perception of robots, as they are relatively accurate compared to other depth sensor.''이라고 적은 적이 있는데, 이 문장 하나로 reject된 적이 있음
      • Camera 진영에서 보았을 때는 '아닌데? LiDAR 값이 비싸서 mainly utilized되진 않는데? camera가 더 많이 쓰이는데? 님 overclaim임 ㅅㄱ'라고 반박할 수 있기 때문임.
      • 지금의 나라면 'As LiDAR sensors measure distances using the time of flight of laser rays, they are likely to be more accurate than other depth sensors.'와 같은 식으로 썼을 듯
        • Laser ray를 활용해서 ToF를 측정해서 거리를 재는 방식이 다른 depth measurement 방식보다 정확한 건 내 opinion이 아닌 fact이기 때문
        • 여기서도 definite하게 모든 other depth sensors보다 무조건적으로 좋다고는 말할 수 없으므로(우리가 모르는 2억짜리 depth sensor가 있을 수도 있으니), 'likely to be' (대체로 그럼~)이라고 다소 유순하게 표현할 수 있음.

• HOW & WHAT

  • 세 번째로, 일반적으로 이 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 쪼오금 더 디테일하게 설명하고 기존 연구(타 연구자들이나 이전 연구)에서 어떤 접근법이 사용되었는지 언급

    • 그렇다고 여기서 'Lim et al.~\cite{BLABLA} proposed'와 같이 너무 딥하게 나열하지는 말 것. 이 나열은 related works로 가야 함.

  • 본 연구의 기여 내용을 설명하기 위한 준비 단계로 활용할 것

    • 그러나 여기에서 본 연구의 기여를 직접적으로 설명하지는 말 것! 다음 문단을 위한 bridge로서 활용해야 함

  • 논문의 motivation을 이해시키는 Fig. 1 잘 그리기

    • TBU

• MAIN CONTRIBUTION & WHAT FOLLOWS FROM THAT

  • 중요: 본 연구의 기여를 한 단락으로 쉽게 설명하기
  • 잘 모르겠으면 다음과 같이 시작하는 것이 좋습니다:
    • "The main contribution of this paper is a ..."

Related works

• 포맷 관련

  • 페이지 수가 아무리 부족하더라도(e.g., ICRA의 6장 제한이나 RA-L의 8장 제한) Related works을 생략하지는 말자.
    • 예전에 Patchwork를 쓸 때 페이지가 부족해서(8장 제한) 'Introduction and Related Works'라고 한 section에 둘을 다 적어서 제출한 적이 있었는데, reviewer가 이 둘을 분리해라는 코멘트를 준 적이 있음.
    • 반면, Introduction과 Related Works를 별도로 작성한 경우, 이를 다시 합치라는 피드백을 받을 가능성은 거의 없으므로, 가급적이면 두 섹션을 분리하여 구성하는 것이 바람직함.
      • 기억하자. 논문은 늘 먹던 비슷한 맛으로, 떨어지지 않게 작성하는 것이 중요하다.

• 내용 관련

  • 페이지 제한이 없다면, 전략적으로 (i) baseline approach의 저자가 쓴 논문 인용을 추가로 더 하고 (ii) 가장 최신 연도의 학회의 관련 연구를 반드시 reference에 포함해야 한다(모두다 related works에서 열거해라는 의미가 아님!)
    • 예를 들어, static map building 관련 연구인데 ERASOR나 ERASOR2가 인용에 없는 논문이 만약 나에게 리뷰가 온다면? 바로 빈정 상함 이슈로 '선행 연구가 불충분하다'라고 딴지 걸 수 있다.
  • 마지막 단락에서 '최종적으로 기존 연구들과는 요런 점들이 다르다'하는 것을 다시 한 번 더 강조

Methodology

• (내 취향) Section의 제목을 'Method', 혹은 'Methodology'라고 적지 말 것.
  • 이걸 모르는 이가 어디 있겠는가? 그러니 method가 정확히 뭘 위함인지 간지나게 한 번 더 표현해주는게 중요하다
    • e.g., "KISS-MATCHER: ROBUST, FAST, AND SCALABLE OUTLIER-ROBUST REGISTRATION"
• 반드시 독자에게 개요를 제공하고, 구체적인 방법을 설명할 것.
• 논문은 독자가 이해할 수 있도록 작성해야 하는 글이다. 먼저 숲을 보여준 뒤 나무를 설명하는 것과, 바로 숲속에 던져버린 채 나무만 깊이 설명하는 것을 비교했을 때, 전자가 훨씬 더 이해하기 쉽다.

Experiment results

• 논문의 결과를 단순히 표(Table)로만 제시하는 것보다, 다양한 형태의 표현(e.g., 그래프, 시각적 비교, 도식화)을 활용하는 것이 중요
  • 표는 N > 5인 baseline들과 비교할 때 수치를 명확하게 전달하는 데 유용하지만, 직관적인 이해를 돕는 건 graph가 더 효과적

Conclusion

• 사실 논문의 당락에 크게 영향을 미치지는 않음.
• 교수님에 따라 현재 완료형(have proposed. 현재까지 유효하다는 의미를 내포)이나 과거형(proposed. 무튼 논문이 이미 완료되었음을 강조)을 사용하는 취향이 다를 수 있으므로, 연구실에서 이전에 낸 논문들 꼭 참고할 것
• Future plan을 간략하게 한 문장으로 작성
  • 그렇다고 future plan을 작성할 때, '우리 논문의 치명적인 약점을 보완하겠다'는 식으로 적어서는 안 됨.
    • 오히려 reviewer가 'future plan에 적은 게 너무 크리티컬해보이는데?' 하고 트집 잡는 경우가 있기 때문.
    • real-world 로봇에 적용해 보겠다, 속도를 '더' 빠르게 해보겠다 등 진부하지만 책 잡히지 않는 전형적인 멘트를 쓰는 것이 좋다
      • Example 1. KISS-Matcher에서는 "In future works, we plan to apply our matching pipeline in mapping and localization applications."
      • Example 2. BUFFER-X에서는 "In future works, we plan to study how to boost the inference speed for better usability."