3. Related Work, Background, Problem Description, Preliminaries 등의 작성 방법

논문 작성에서 Related Work, Background, Problem Description, Preliminaries는 연구의 배경과 문제를 설명하고, 독자에게 연구의 필요성과 기여를 설득하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만, 모든 논문에서 이 네 가지 섹션이 반드시 사용되는 것은 아니며, 연구의 성격과 목표에 따라 선택적으로 활용됩니다. 이 글에서는 각 섹션의 목적, 작성 방법, 그리고 언제 사용하고 생략해도 되는지에 대해 다룹니다.

3-1. Related Work (관련 연구)

3-1-1 목적

• 연구의 맥락을 제공하며, 기존 연구와 비교를 통해 현재 연구의 독창성과 기여를 강조합니다.
• 기존 연구의 한계를 명확히 하고, 본 연구의 필요성을 설득합니다.

3-1-2 작성 방법

1. 기존 연구 요약 및 분류

   • 주제별로 기존 연구를 정리하고, 각 연구의 주요 기여를 설명합니다.
   • 예시:
     "기존 번역 모델들은 단순히 단어 간 대응에 초점을 맞췄으며, 문맥 정보를 활용하는 데 한계가 있었다."

2. 한계점 기술

   • 기존 연구가 해결하지 못한 문제를 명확히 지적합니다.
   • 예시:
     "이러한 모델들은 다중 언어 문맥 정보를 효과적으로 학습하지 못하여 번역 품질이 낮아지는 문제가 있다."

3. 본 연구의 차별성 강조

   • 본 연구가 기존 연구와 어떻게 다른지, 또는 기존 연구를 어떻게 개선하는지 설명합니다.
   • 예시:
     "본 연구는 다중 언어 문맥 유사성을 학습할 수 있는 새로운 트랜스포머 기반 모델을 제안함으로써 이러한 한계를 극복한다."

3-1-3 사용 시기

• 사용해야 하는 경우:
  • 기존 연구의 한계를 지적하며, 연구 기여를 명확히 하고 싶을 때.
  • 논문의 독자가 관련 분야의 연구 배경을 이해해야 하는 경우.
• 생략해도 괜찮은 경우:
  • 기존 연구가 거의 없거나, 연구 자체가 매우 새로운 주제를 다루는 경우.

3-2. Background (연구 배경)

3-2-1 목적

• 연구가 다루는 주제와 관련된 기본 개념 및 지식을 제공하여 독자가 논문의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
• 연구의 역사적 맥락이나 발전 과정을 설명하며, 현재 연구로 자연스럽게 연결합니다.

3-2-2 작성 방법

1. 연구 분야의 개요

   • 연구가 속한 분야의 기본 이론과 주요 개념을 설명합니다.
   • 예시:
     "트랜스포머 모델은 자연어 처리에서 널리 사용되는 혁신적인 기술로, 문맥 정보를 효율적으로 학습할 수 있는 구조를 가지고 있다."

2. 현재 연구와의 연결

   • 연구 배경에서 본 연구로 자연스럽게 연결하는 문맥을 제공합니다.
   • 예시:
     "기존 트랜스포머 모델은 단일 언어 학습에 적합했지만, 다중 언어 번역에서 문맥 정보를 완벽히 활용하지 못한다는 한계를 가지고 있다."

3-2-3 사용 시기

• 사용해야 하는 경우:
  • 독자가 연구 주제에 대한 기초 지식이 부족할 가능성이 있는 경우.
  • 연구의 이론적 배경이 논문의 이해에 중요할 때.
• 생략해도 괜찮은 경우:
  • 독자가 연구 배경을 이미 잘 알고 있을 가능성이 높고, 기본 개념 설명이 필요 없는 경우.
  • 관련 내용을 Related Work이나 Problem Description에 통합할 수 있는 경우.

3-3. Problem Description (문제 정의)

3-3-1 목적

• 연구에서 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, 이를 해결하지 않을 경우의 영향을 설명합니다.
• 연구 초점을 구체적으로 제한하여 독자가 논문의 방향성을 명확히 이해할 수 있도록 합니다.

3-3-2 작성 방법

1. 문제 상황 설명

   • 연구 문제의 배경과 그 중요성을 기술합니다.
   • 예시:
     "다중 언어 번역에서 문맥 정보가 누락되면, 잘못된 번역 결과를 초래하여 글로벌 커뮤니케이션에 문제를 야기할 수 있다."

2. 구체적 사례 제공

   • 데이터를 활용하거나 사례를 제시하여 문제의 심각성을 설명합니다.
   • 예시:
     "기존 모델은 영어 단어 'bank'를 'financial institution'으로만 번역하며, 'riverbank'의 의미를 반영하지 못한다."

3. 문제 정의 및 모델링

   • 문제를 수학적 또는 기술적으로 명확히 모델링합니다.
   • 예시:
     "모델은 주어진 입력 ( X )와 출력 ( Y ) 간의 문맥 정보를 최대화하는 함수 ( f: X \to Y )를 학습하도록 설계되었다."

3-3-3 사용 시기

• 사용해야 하는 경우:
  • 논문의 초점이 명확하지 않거나, 문제 정의가 연구 이해에 핵심적인 경우.
  • 연구의 정량적 모델링이 중요한 역할을 하는 경우.
• 생략해도 괜찮은 경우:
  • 문제 정의가 간단하거나 다른 섹션(예: Introduction)에 통합될 수 있는 경우.

3-4. Preliminaries (기초 개념)

3-4-1 목적

• 연구에서 사용된 용어, 기호, 수학적 정의 등 독자가 논문을 이해하는 데 필요한 기초 정보를 제공합니다.
• 논문의 이론적 기초를 마련하여 독자가 혼란 없이 본론으로 이어질 수 있도록 돕습니다.

3-4-2 작성 방법

1. 용어와 표기법 정의

   • 연구에서 자주 사용되는 용어나 기호를 명확히 설명합니다.
   • 예시:
     "본 연구에서 사용된 그래프는 $G = (V, E)$로, $V$는 노드, $E$는 엣지를 나타낸다."

2. 수학적 정의와 전제

   • 연구 문제를 다루기 위한 필수적인 정의를 제공합니다.
   • 예시:
     Attention Score는 다음과 같이 계산된다:
     $Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$

3. 실제 데이터 예시 추가

   • 수학적 개념을 데이터 사례와 연결하여 설명합니다.

3-4-3 사용 시기

• 사용해야 하는 경우:
  • 연구가 복잡한 수학적 모델이나 기술적 용어를 포함하고 있어 독자의 사전 이해가 필요한 경우.
• 생략해도 괜찮은 경우:
  • 연구가 수학적 정의나 기술적 전제를 크게 요구하지 않는 경우.
  • 관련 내용이 다른 섹션(예: Problem Description)에서 충분히 다루어진 경우.

3-5. 결론

Related Work, Background, Problem Description, Preliminaries는 논문의 흐름과 독자의 이해를 돕기 위해 선택적으로 사용됩니다.

• Related Work은 기존 연구와 비교하며 연구의 필요성과 독창성을 설득하는 데 필수적입니다.
• Background는 독자의 배경 지식 수준에 따라 선택적으로 활용됩니다. 해당 연구분야의 상황이나, 목표로 하는 컨퍼런스 혹은 저널, 예상되는 리뷰어 그룹 등의 특징을 고려해야 합니다.
• Problem Description은 연구 문제를 명확히 정의하는 데 필수적이지만, 간단한 연구의 경우 생략하거나 통합될 수 있습니다.
• Preliminaries는 수학적 정의나 기술적 전제가 중요할 때 필수적으로 사용되지만, 그렇지 않은 경우 생략 가능합니다.