논문정리양식

연구실 선배가 정리 해 주신 논문정리 양식 & 본문양식! 

논문정리를 처음할때 어떻게 해야하나 막막한데 양식을 따라 써 놓으면 나중에 핵심만 찾아보기도 쉽다.

처음 정리할때는 정말 너무 x 100 오래걸리는데 적응하면 괜찮아진다! 

출처: https://melon-rake-2ec.notion.site/MIPS-df25a0fc42fa41c3a478602907411171

---

[양식]

1. 제목 : 논문 제목

• 되도록 full name, 너무 길거나 부제가 있는 경우에는 알잘딱 기입.

2. keyword : 논문의 키워드가 되는 단어 5개 기입

• 이때 반드시 소문자 (약자이거나 반드시 대문자여야 하는 경우 제외)
• 너무 포괄적(e.g. deep learning, AI)이거나 특정적(이 논문에서만 사용하는 용어)인 경우를 피해주세요. 다른 논문들과 연결하는 것이 이 키워드들의 핵심입니다.

3. 학회/저널 : 학회나 저널의 이름을 기입해주세요.

• Published version 지향 : arxiv와 같은 곳에 같이 올라가 있는 경우, arxiv에 올린 년도 말고 학회나 저널 기준으로 찾습니다.
• 대.문.자 통일
  • 이때 반드시 약자를 먼저 기입 후 괄호 안에 full name을 적어주세요.
    • 예) CVPR (IEEE/CVF conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
  • 기관명, 약자같은 경우 대문자로 표기!
    • 예) CVPR (IEEE/CVF conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
  • 저널/학회 명은 공식양식에 맞춰서 대문자를 통일
    • 예) NeuroImage
• 같은 학회/저널이 다른 이름으로 여러 번 기록되지 않도록 해주세요
  • 학회/저널을 기준으로 다시 찾을 때 혼돈이 될 수 있습니다.
  • 잘못 들어가 있는 경우 기록되어있는 속성의 이름을 바꿔주시면 됩니다.

4. 출판년도 : 논문이 publish된 년도를 기입해주세요.

• Arxiv와 같은 곳에 올라가 있는 경우, arxiv 말고 학회/저널 기준으로 해주세요!
• 년도는 19XX, 20XX까지 입력해주세요.
  • 09, 21년 같이 생략하시면 안됩니다.

5. 논문 : 논문의 파일을 다운로드 후 파일을 올려주세요.

• 링크만 올릴 경우 학교 외에서 열리지 않는 경우도 있습니다. 따라서 최대한 논문을 다운로드 후 파일 자체를 올려주세요.

6. 별첨 (선택) : Supplememt와 같은 논문의 별첨을 올리고 싶다면 파일을 올려주세요.

• 논문 본문에 직접적으로 언급이 되어있는 경우 최대한 올려주세요!
  • 실험 결과의 여러 케이스들을 보여주는 경우나 여러 실험 결과들이 필요할 수 있습니다.
• 링크만 올릴 경우 학교 외에서 열리지 않는 경우도 있습니다. 따라서 최대한 논문을 다운로드 후 파일 자체를 올려주세요.

7. 본문 : 논문을 아래 양식의 맞춰 요약을 해주세요.

• 기본적으로 이 분야를 모르는 사람에게 설명한다 생각하고 친절하게 요약해주세요.
• 논문 세미나 처럼 나오는 모든 용어를 설명할 필요는 없으나 적어도 한 줄로 요약을 해주어야 함.

---

[본문 양식]

1. 논문 선정 이유

• 예) 재밌어 보여서, 여기서 사용된 모듈을 적용해보기 위해서, 사용된 실험 방법을 참고하기 위해서 등.

2. 논문 3문장 요약.

• Issue, limitation of previous works, contribution. 한 줄 씩.

3. Introduction

• 기본적으로 한 문단 당 한 줄 요약.
  • 한 줄 이상을 쓰지 말라는 말은 아니고 이런식으로 연습하라는 겁니다.
• 한 줄 요약한 것을 서로 연결지어서 설명 후 contribution으로 마무리.
  • 단순히 나열을 하면 안되는 것이 키포인트입니다.
  • 예) Neural style transfer(NST)은 무엇인가? → 기존 NST loss와 한계점 → 새로운 NST loss 제시함.

4. Related works

• 그룹을 잘 짓고 그 그룹의 차이점을 잘 정리해주세요.
  • 예) Domain Adaptation (DA) → one-step DA, multi-step DA으로 나뉘고 그 차이점. 그 각각은 어떤 연구들이 있고 그 연구들은 또 어떻게 나눌 수 있음 또 그 차이점은....
• Introduction과 어울러서 같이 작성하셔도 좋습니다.

5. Method

• Overview figure 반드시 첨부!!
  • S본문에 figure가 없을 경우 비슷한 figure를 가져와주세요.
• 자유롭게 작성하되 너무 디테일하지 않게 설명하는 것이 중요합니다.
  • 이 논문에서 핵심이 된다고 생각되는 부분과 Result에서 비교를 많이 한 부분만 작성하셔도 좋습니다.

6. Result

• 이때 아래 내용을 반드시 기입!
  • Task : 어떤 일을 하는 실험인지 기입해주세요.
    • 예) 10-class classification
  • Dataset : 이름, class 개수와 label 유무, 해상도, subject 수, train/validation/test 비율 등 Table을 설명할 때 필요한 정보는 반드시 기입.
    • 예) MNIST, 0~9까지 손글씨데이터 & 모두 0~9까지 레이블 되어있음, 28281 (grayscale), 50000/10000/10000 (class balanced).
  • Tables : Table들의 내용과 비교 방식을 잘 설명해주세요.
    • 행과 열이 각각 어떤 의미인지, table의 cell은 어떤 의미인지, 여기서 사용된 metric은 뭔지 설명해주는 겁니다.
    • 모든 Table을 할 필요는 없고 핵심이 되는 몇 개만 가져와도 좋음.
    • 비교군 : 자세히 설명할 필요는 없으나 related works에 미리 작성해주시고 이 논문의 결과와 연결 지어설명주세요. 그리고 반드시 인용을 넣어주세요.
      • 예) 기존 loss를 사용한 A모델과 새로운 모델을 추가한 이 논문의 결과는 이렇게 차이가 납니다. 이는 loss의 이런 문제를 해결한 것으로 볼 수 있습니다.
      • 인용 예시 : “(Heo et al., 2022) 혹은 번호” 표기 후 9.reference에 APA 7th 양식으로 작성.
        • 인용은 한 번만 작성해주시면 됩니다. 논문처럼 여러 번 할 필요 없음.
    • Metric : 수치적인 비교를 위한 지표가 어떻게 계산이 되고 어떤 의미를 지니는지 기입해주세요.
      • 예) Accuracy (틀린 개수/맞춘 개수) : 분류가 얼마나 정확하게 되었는지 확인하는 지표.

7. Discussion

• 논문에 나와있는 섹션별로 나눈 후 Result의 결과와 연결지어 토대로 분석을 해주세요.
  • 단순히 나와있는대로 나열하지 않는 것이 포인트입니다.
• 따로 분리가 되어있지 않는 논문의 경우 Result와 합쳐도 됩니다.

8. Conclusion

• 5문장 이내로 요약해주세요.

9. Reference

• APA 7th 양식에 맞춰 달아주세요. 번호 혹은 저자 이름으로 인용해주시면 됩니다.
• 번호는 번호 순, 저자 이름은 First name 기준으로 정렬해 주세요.