논문을 쓴다는 것

in #kr-diary7 days ago

논문을 쓴다는 것은 몇 번의 고된 고통을 견뎌내야 하는 일이다.

먼저 결과를 만들어내는 과정이 있고, 그 결과를 해당 학문의 언어에 맞추어 논리적으로 구성하고, 하나의 논문으로 포장하는 과정이 있다.

이 힘든 과정을 끝내면 보통 저널에 제출하기 전에 arXiv나 ResearchGate 등 자신의 분야에 맞는 곳에 프리프린트를 올린다. 그리고 이후 각 분야에 맞는 저널을 선택해 논문을 투고하게 된다.

투고가 이루어지면 보통 저널 에디터가 논문을 심사위원에게 보낼지, 아니면 에디터 단계에서 거절할지를 결정한다. 에디터의 판단을 통과하면 대개 1~3명 정도의 레프리(심사위원)에게 논문이 전달되고, 심사위원들은 논문의 결과와 논리, 완성도 등을 검토한다. 심사가 끝나면 에디터가 심사위원들의 의견을 종합하여 최종적인 판단을 내리고, 그 결과를 저자에게 전달한다.

심사 결과가 긍정적이라면 보통 “몇 가지 내용을 수정하고 보완하면 출판할 수 있다”는 식의 수정 권고가 온다. 반대로 부정적인 의견이 많다면 에디터가 심사위원들의 평가를 종합해 현재 상태로는 출판하기 어렵다는 결정을 내린다.

그리고 부정적인 결과를 받으면 다시 다른 저널을 찾아야 한다. 새로운 저널의 형식과 요구사항에 맞추어 논문을 다시 수정하고, 제출하고, 또 기다린다. 이 과정을 처음부터 다시 반복하는 것이다.

올해 초부터 여러 논문이 저널에 머물러 있는 나로서는, 빠르면 한 달, 늦으면 3~6개월 정도 뒤에 도착하는 에디터의 답장을 기다리며 요즘도 기분이 이리저리 오락가락한다. 좋은 결과가 나오면 좋아하고, 예상하지 못한 리젝을 받으면 실망하고, 수정 권고가 오면 다시 논문을 들여다본다.

그런데 결국 리젝을 받든, 수정 권고를 받든, 논문은 다시 퇴고하고 편집해야 한다.

이 작업이 정말 지루하다.

돌이켜보면 논문을 쓰는 과정에서 가장 힘든 것은 결과를 만들어내는 일만은 아닌 것 같다. 오히려 그 결과를 하나의 논문으로 정리하고, 저널에 맞게 수정하고, 심사위원들의 의견을 반영하고, 다시 제출하는 일련의 과정이 끝없이 이어진다는 것이 더 피곤하게 느껴질 때가 있다.

그래서 나는 프리프린트를 올리는 것까지는 괜찮지만, 그 이후의 출판 과정은 여전히 너무 불편하다.

학계에 있다 보면 학자를 평가하는 기준에는 여러 가지가 있을 수 있지만, 결국 가장 흔하게 사용되는 기준은 논문의 수와 질이다.

물론 훌륭한 논문을 썼다고 해서 그 사람이 그 논문의 내용을 완전히 이해하고 있다고 단정할 수는 없다. 논문이라는 것은 혼자 모든 것을 이해하고 만들어내는 결과물이 아닐 수도 있고, 공동연구자들의 역할이나 기존 연구의 도움, 때로는 계산과 글쓰기 과정에서의 다양한 도구들이 개입하기도 한다.

그럼에도 학계에서는 결국 논문이 그 사람의 연구 역량을 보여주는 가장 직접적인 지표로 사용된다. 몇 편의 논문을 썼는지, 어디에 출판했는지, 얼마나 많이 인용되었는지와 같은 숫자들이 연구자의 경력을 설명하는 중요한 지표가 된다.

문제는 이런 숫자들이 연구라는 행위 자체를 완전히 설명해주지는 못한다는 데 있다.

논문 한 편이 나오기까지는 단순히 아이디어를 떠올리고 결과를 얻는 것 이상의 수많은 과정이 필요하다. 계산이 제대로 되었는지 확인하고, 기존 연구와 무엇이 다른지 찾아보고, 결과를 논리적으로 정리하고, 다른 연구자가 이해할 수 있는 언어로 표현해야 한다. 그리고 앞서 이야기했듯이, 그 이후에는 투고와 심사, 수정과 재투고라는 긴 과정까지 기다려야 한다.

결국 학계에서 논문은 연구의 결과물이면서 동시에 연구자를 평가하기 위한 하나의 숫자가 된다.

그래서 조금 아이러니한 생각이 들기도 한다.

우리가 연구자를 평가하기 위해 사용하는 논문이라는 결과물 뒤에는 그 사람이 얼마나 오랫동안 고민했는지, 얼마나 많은 실패를 했는지, 무엇을 새롭게 이해하게 되었는지와 같은 것들이 거의 드러나지 않는다. 논문 한 편이 출판되었다는 사실만 남고, 그 논문을 만들어내기까지의 수많은 시행착오와 고통은 대부분 기록되지 않는다.

결국 연구자는 논문을 만들고, 논문은 연구자의 경력을 만든다.

그리고 그 경력은 다시 다음 논문을 요구한다.

어쩌면 학계에서 가장 지치는 부분은 바로 이 반복인지도 모르겠다.

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그 반복을 ai를 활용해보세요!!
ai가 환각작용은 많아도 어느 정도 시간을 줄여줄 것으로 생각이 됩니다.
ai에게 프롬프트를 어떻게 전달하느냐에 따라 ai가 해내는 범위가 달라지거든요!!

논문에 잘못된 부분을 보고 아시니까..
ai 활용만 잘하면 조금 더 스트레스에서 벗어날지도 모르죠!!
파이팅!!

아직까지 새로운 지식을 창조하는 부분에서는 AI가 시행착오를 많이 겪는 것 같더라고요.

제가 하고 있는 증명 관련해서도 생성형 AI로 몇 번 시도해봤는데, 아직은 만족스러운 결과를 얻지 못했습니다. ㅎㅎ 물론 시간이 지나면 이런 문제들도 점차 해결되지 않을까 싶습니다.

저는 그래도 영작이나 이메일 업무에서는 AI를 꽤 유용하게 활용하고 있네요.

아하~ 사용하고 있으시군요..
저는 ai를 제미나이, 챗gpt, 그록 3개를 사용해봤는데...
프롬프트만 잘 입력하면 내가 그림을 그리지 않았는데도 잘 뽑아주는 것보고 굉장히 신기하더군요.

전에 논문을 ai가 대량으로 쓴 것에 대해서도 포스팅했었거든요.
그래서 ai를 어떻게 활용하느냐에 따라서 논문의 결과도 좋아지고 시간적인 면에서도 많은 save가 되지 않을까라는 생각을 해보았네요!!

아직 환각작용으로 인해 ai가 가끔씩 경로 이탈을 하긴 하지만...
ai를 잘 쓰는 사람과 ai를 안 쓰는 사람으로 점점 나뉘어 가지 않을까라는 생각도 들기도 해요!!

Upvoted! Thank you for supporting witness @jswit.