석사 논문 쓰는 법

석사는 인용하는 방법,

내 생각을 설명하기 위해 다른 사람의 출판된 아이디어를 합법적으로 가져와 사용하는 방법 을 배우는 단계

 

기본형식

논문/형식, 인용/스타일 문서 참조. 논문의 내용만큼이나 중요한 것이 논문을 형식에 맞춰서 쓰는 것이다. 인용 양식을 알지 못한 채 자료를 수집하면 나중에 형식에 맞추어 쓰기 위해 다시 모든 자료를 조사해야 해서 시간이 2배로 들어가기 때문이다.

 

연구문제

가장 먼저 시작해야 할 것은 연구 주제(연구문제: Research Question)를 찾는 것이다. 연구문제(가설)는 분명해야 한다. 실증연구라면 가설, 사례연구라면 연구문제가 분명한 하나의 문장으로 정해져 있어야 한다. 변인이 명확해야 한다.

variable의 번역어로, 어떤 연구의 대상이 되는 일련의 관찰된 특성의 집합이며, 특정 개념이 정의를 통해 둘 이상의 서로 다른 관찰값을 갖도록 정량화가 가능하게 된 것이다. 정의는 자신이 연구하고자 하는 것들을 객관적인 값으로 볼 수 있게 하는 것을 말한다. 예를 들면 똑똑함이라는 개념에 정의를 가하면 IQ라는 수치로 표현이 된다. 물론 IQ가 똑똑함의 다는 아니다.

 

이론적조망

연구문제를 찾는 가장 일반적인 방법은 기존에 만들어진 이론적 조망을 공부하고 그 조망을 다시 한번 검증하거나, 그 조망을 조금 확장하거나, 그 조망을 반박하거나, 그 조망의 오류를 수정하는 것이 기본이다.

낡은 이론을 이용해 현상을 설명하는 것도 대충 넘어가는 경우가 많지만, 전일제 대학원의 석사 졸업논문부터는 '너무 낡은 이론을 쓰는 것은 학계의 주목을 받지 못하기 때문에 곤란하다'는 조건도 붙는다.

 

연구방법론 

석사를 졸업하거나 학술지에 논문을 싣기 위해서 매우 중요한 것이 연구방법론이다. 졸업 심사를 통과하기 위해서는 기존에 연구되지 않았던 결과 하나 정도는 내놓아야 한다. 

 

학위논문 작성 방법

1. 작성 순서
   Methods and Results와 같이 더 쉬운 내용부터 작성하기 시작하세요. 그런 다음 Discussion과 Introduction으로 넘어가세요. 
   • 논문 내 서론과 결론은 서로 연결되어 논문을 하나의 원처럼 구성해야 합니다. 논문의 첫 단락은 바로 독자들이 해당 연구를 이해하는데 필요한 내용을 포함하여 독자가 논문의 결론을 이해할 수 있도록 준비시키는 역할을 합니다. 반면에 논문의 결론은 해당 연구의 중요성과 목적에 대해 설명합니다. 즉, 서론에서 간략하게 언급된 연구의 중요성과 목적을 결론에서 구체적으로 풀어가며 설명해야 합니다.
   • 논문의 서론과 결론을 함께 작성함으로써 서론과 결론이 일관성 있는지를 확인할 수 있습니다. 또한 졸업논문을 전개하는데 있어 비논리적인 내용이 있는지 찾을 수 있습니다. 분석적인 내용(Discussion)을 작성하기 전에 서론의 내용을 작성해 버린다면, 연구 결과를 분석하는데 있어 스스로를 서론의 내용에 맞춰 제한할 수 있습니다.
   • 논문을 시작하기 위해 완벽하게 작성된 서론을 갖출 필요는 없습니다. 논문의 주제나 문제를 명확하고 간략하게 설명하는 것만으로도 충분합니다. 논문 작성을 최종적으로 마무리하기 위해 서론으로 돌아올 때까지 서론의 간략한 아웃라인을 논문 작성의 초석으로 사용하세요.
   • Methods를 먼저 작성하세요. 학교에 자신의 연구 프로젝트에 대한 제안서를 제출했을 때 이미 Methods 내용의 대부분을 작성하셨을 겁니다. Methods를 먼저 완성함으로써 나머지 어려운 부분을 작성하는데 더 많은 에너지를 할애할 수 있습니다.
   • 일단 Methods 작성이 끝나면, Results가 연구 결과를 설명하는 부분이기 때문에 Results도 쉽게 작성할 수 있습니다.

연구 질문은 구체적이고 중심이 있어야 합니다.

너무 광범위한 연구 질문은 단일 연구에서 다루기에 적합하지 않습니다. 특정 연구 질문은 집합 데이터와 관측치가 함께 모여 선택한 가설을 명확하게 확인하거나 부정하는 것을 의미합니다. 연구 질문이 너무 모호하면 데이터가 소개 섹션에서 다루지 않은 대체 연구 문제 및 가설을 생성해버리는 실수를 범할 수 있습니다.

 

연구 질문은 문헌에 기초를 두어야 합니다. 

효과적인 연구 질문은 이전 연구에 기초하여 답변 가능해야하며 검증 가능해야 합니다. 효과적인 과학적 연구는 항상 더 넓은 학문적 합의의 맥락 안에 포함됩니다. 

좋은 연구 질문은 연구 분야의 맥락을 확장, 검토 및 검증해야 합니다. 그것은 문헌에 자연스럽게 들어맞아야 하며 다른 연구 저자들에 의해 검색 가능한 내용이어야 합니다.

 

연구 질문은 깊이가 있어야 합니다.

연구 논문, 박사학위논문 혹은 석사학위논문, 학술지 논문들은 보통 수십 혹은 수백 페이지 정도입니다.

훌륭한 연구 질문이나 논제는 피어리뷰 수준으로 견주어야 하고 다른 과학자와 연구자들에 의해 인용될 수준이어야 하기 때문에, 이를 보장할 수 있을 만큼 충분히 복잡해야 합니다.

 

양적 연구 질문(Quantitative Research Questions)

양적 연구 질문은 구체적이어야 합니다. 일반적인 연구 질문에는 연구 대상 , 종속 변수 및 독립 변수, 연구 설계가 포함됩니다.

또한 정량적 연구 질문은 연구 질문과 연구 설계를 연결합니다. 또한, 이러한 질문에 대해 “예” 또는 “아니오” 응답으로 확실하게 대답할 수 없습니다. 예를 들어, 생물학, 물리학, 화학과 같은 과학 분야는 종종 서로 다른 양, 양 또는 속도가 연구의 관련성을 극적으로 바꾸는 “상태”를 다루고 있습니다.

결과적으로, 정량적 연구 질문은 “is”, “are”, “does” 또는 “does”와 같은 질적, 범주형 또는 서수의 한정자를 포함하지 않습니다.

다음은 정량적 연구 질문의 세 가지 범주입니다.:

• Descriptive research questions(서술적 연구 질문)은 하나 이상의 변수에 대한 연구 모집단의 동작을 설명하거나 측정할 변수의 특성을 설명합니다. 이 질문들은 보통 “What?”에 대한  질문입니다.
• Comparative research questions (비교 연구 질문)은 결과 변수의 맥락에서 그룹 간의 차이를 발견합니다. 질문들 사이에 인과 관계가 있을 수 있습니다. 연구자들은 특정 변수가 있는 그룹을 그렇지 않은 그룹과 비교할 수 있습니다.
• Relationship research questions (관계성 연구 질문)은 변수 간의 추세와 교호작용을 설명하기 위해 설계되었습니다. 이러한 질문에는 종속 변수와 독립 변수가 포함되며 “association” 또는 “trends”와 같은 단어를 사용합니다.

 

질적 연구 질문(Qualitative Research Questions)

양적 연구에서, 연구 질문은 더 구체적인 연구 영역뿐만 아니라 광범위한 연구 영역과 관련될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 정성적 연구 질문은 정량적 연구 질문들에 비해 방향성, 유연성 및 적응성이 떨어집니다. 따라서, 이러한 질문에 기초한 연구는 “발견(discovering)”, “설명(explaining)”, “해설(elucidating)” 및 “탐구(exploring)”에 초점을 맞추는 경향이 있습니다.

질적 연구는 아래와 같이 범주를 나눌 수 있습니다:

• Contextual research questions(맥락적 연구 질문)은 기존 조건을 확인하고 설명하려고 합니다.
• Descriptive research questions(서술적 연구 질문)은 현상을 설명하려고 합니다.
• Evaluation research questions (평가 연구 질문)은 기존 방법, 프로토콜, 이론 또는 절차의 효과를 평가합니다.
• Explanatory research questions (설명 연구 질문)은 현상을 살펴보거나 주제 또는 현상 사이의 이유 또는 관계를 분석합니다.
• Exploratory research questions(탐구 연구 질문)은 특정 항목의 알려지지 않은 측면에 초점을 맞춥니다.

 

양적, 질적 연구 질문들

연구 질문 유형	연구 질문
Descriptive research question 서술	What are the characteristics of ATP synthase? ATP 합성 효소의 특징은 무엇입니까?
Comparative research question 비교	How does human growth hormone mimic the action of testosterone? 인간 성장 호르몬은 테스토스테론의 작용을 어떻게 모방합니까?
Correlational research question 상호관련	What is the relationship between baldness and age? 탈모와 나이의 관계는?
Exploratory research question 탐구	Is it possible that VEGF has an effect in plant photosynthesis? VEGF가 식물 광합성에 영향을 미칠 수 있습니까?
Explanatory research question 설명	What is the cause of increased violence among young adults? 청소년들 사이에 폭력이 증가하는 원인은 무엇입니까?
Evaluation research question 평가	What is the efficacy of using toothpaste to heal mosquito bites? 모기에 물린 상처를 치료하기 위해 치약을 사용하면 어떤 효과가 있습니까?

 

좋은 연구 질문과 나쁜 연구 질문의 예

다음은 연구자가 자체 연구 질문을 작성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 좋은(혹은 좋지 않은) 연구 질문의 예입니다.

 

예시 1

애매한 연구 질문	How are children affected by exposure to social media? 아이들은 소셜 미디어에 노출되면 어떤 영향을 받나요?
구체적인 연구 질문	What is the effect of Instagram Likes on the self-esteem of young children under the age of 12? Instagram 좋아요가 12세 미만 어린이의 자존감에 미치는 영향은 무엇입니까?

첫 번째 연구 질문은 독립 변수와 종속 변수 모두가 너무 모호합니다. “exposure”가 무엇을 의미하는지 구체적인 정보는 없습니다. 이것은 댓글 혹은 좋아요 참여 또는 소셜 미디어 플랫폼에 얼마나 많은 시간이 소비되는지를 의미합니까?

둘째로, 정확히 “affected”가 의미하는 것에 대한 유용한 정보가 없습니다. 피실험자의 행동이 측정 가능한 방식으로 변화합니까? 아니면 이 용어는 사용자의 감정과 같은 또 다른 요소를 말하는 것입니까?

 

예시 2

너무 단순한 연구 질문	Has there been an increase in bullying in the US over the past 10 years? 지난 10년 동안 미국에서 괴롭힘이 증가했습니까?
중심이 있는 연구 질문	What has been the effect of after-school and community programs on student disciplinary actions among elementary students? 방과후 프로그램과 커뮤니티 프로그램이 초등학생의 징계에 어떤 영향을 미쳤습니까?

이 연구 질문에서 첫 번째 예는 너무 단순하고 충분히 복잡하지 않기 때문에 연구가 질문에 답했는지 여부를 평가하기가 어렵습니다. 저자는 이 질문에 간단히 “예” 또는 “아니오”로만 대답할 수 있었습니다. 또한 데이터가 존재한다고 해서 이 질문에 더 깊이 답변하는 데 도움이 되지 않을 수 있으며, 이는 제대로 구성되지 않은 연구 주제를 보여주는 확실한 증거입니다.

두 번째 연구 질문은 구체적이고 복잡하며 경험적으로 검증 가능합니다. 출석률이나 성적과 같은 지표를 기준으로 프로그램 효과를 측정할 수 있습니다. 또한, “bullying”은 기록된 징계 조치의 형태로 경험적, 정량적 측정으로 이루어집니다.

 

1. 흥미로우면서 연관성있는 주제 선정하기

흥미로우면서도 대학의 역량과 관련이 있거나 전공과 관련된 연구 질문을 선택해야 합니다.

2. 예비조사하기

첫째, 관련 문헌들의 사전 검토를 수행하여 학계에서 논의 중인 문제를 파악해야 합니다. 

둘째, 사전 문헌 검토를 수행하여 주제에서 지식의 차이 또는 한계를 식별할 수 있습니다. 

3. 연구를 구체적인 연구 주제로 한정하기 

최근의 문헌이나 지식 격차에 집중하는 것도 좋은 방법 중 하나입니다. 

문헌과 연구 영역의 한계를 파악함으로써 연구 질문을 구성할 수 있습니다. 기존 문헌을 확장하거나 보완하는 연구 질문을 선택하는 경우에도 마찬가지입니다.

4. 연구 주제 평가하기 

내 연구주제가 명확한가?

정량적 연구의 경우 데이터가 경험적이고 측정 가능해야 합니다. 질적인 측면에서 관찰은 여러 범주에 걸쳐 명확하게 설명할 수 있습니다

내 연구주제는 중심이 있고 구체적인가?

강력한 연구 질문은 여러분의 방법론이나 테스트 절차가 주관적인 해석에 남겨진 것이 아니라 객관적인 결과를 도출할 수 있을 정도로 구체적이어야 합니다. 

내 연구 질문이 적당히 복잡한가?

연구의 결과는 학문적 연구를 보증할 수 있도록 결과적이고 실질적이어야 합니다. 단순히 과학적인 합의를 강화하거나 지지하는 것은 불필요하며 대부분의 저널에서 좋은 반응을 얻지 못할 것입니다.

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일단 쓰시라. 추천하는 방법은 일단 목차를 나누어 놓고 개조식(bullet form)으로 들어가야 할 내용들을 하나씩 적어보는 것이다. 예를 들어 6페이지짜리 논문이라면 그렇게 개조식으로만 적어도 아마 3페이지 쯤은 찰 것이다. 그리고 사이사이에 어떤 형태의 그림과 표가 들어가면 좋을지 대충 넣어보자 (손으로 그려넣어도 좋다.). 그렇게 내용을 채우고 나면 글을 쓰는 것에 대한 부담도 줄어들고, 전체적인 윤곽도 보여 좋은 논문으로 개정해 나가는 것이 훨씬 수월해질 것이다.

 

Introduction

사람은 첫인상이 중요하다. 논문도 마찬가지다. 정확한 수치는 알 수 없지만, 추측컨데 90%의 논문은 Abstract과 Introduction을 읽는 단계에서 그 다음을 읽을 가치가 있는지 없는지가 판단되는 것 같다. 논문 심사 때도 마찬가지이다. Introduction이 형편없으면 그 이후 내용에 대한 기대도 사라진다. 그러니 Abstract과 Introduction은 논문을 쓰는데 40~50%의 노력을 투자할 가치가 있다고 생각한다.

Introduction을 읽고 난 뒤 독자가 어떤 느낌을 받으면 좋을지를 상상해보면 Introduction에 어떤 내용이 들어가야 할 지도 가늠해 볼 수 있을 것 같다. 아마도 우리는 이런 느낌을 독자가 갖기를 바랄 것이다.

• 이 논문이 다루는 문제는 정말 꼭 해결해야하는 문제 같아.
• 하지만 이전 문제들은 아직 한계점들을 갖고있군.
• 다양한 시도가 있어왔는데, 이 논문은 새로운 기여를 보여주고 있어.
• 특히 이 논문의 기여 중 OOO이 핵심이군.
• 앞으로 나머지 논문에선 이런이런 내용이 나올 것 같아.

많은 사람들이 Introduction까지 읽고 다음을 읽을지 안읽을지를 판단한다는 것은, 바꿔말하면 저자는 논문의 큰 그림을 Introduction에서 “소개”해주어야 한다는 말이다. 만약 Introduction을 읽었는데도 아직 그 내용이 오리무중처럼 느껴진다면 그건 독자의 잘못이 아니라 저자의 잘못이다. 그리고 그 논문의 퀄리티는 안봐도 뻔하다. “presentation clarity” 차원에서 이미 낙제점이다.

그러니 Introduction에서는 전체 연구의 큰 흐름 속에서 본 논문의 기여를 확실하게 잘 보여주도록 하자. 먼저 Introduction의 시작은 큰 문제제기부터 시작해 본인의 연구 영역까지 점진적으로 스코프를 좁혀오도록 하고, 그런 과정에서 다른 사람들이 문제를 해결해 온 방식을 간략해 설명해주자. 그런 뒤 이들의 한계점과 본인 연구에 대한 필요성을 역설하고, 마지막으로 본 논문의 기여를 요약해주면 (그리고 앞으로 나올 내용의 outline을 그려주면) Introduction은 끝이 난다.

 

Related Work

Related work 은 사실 다른 섹션들에 비해선 중요도가 떨어지는 섹션이다. 이미 이 연구분야를 잘 아는 독자들에겐 읽어야 할 동기가 떨어지기도 하고, 내 연구결과가 아닌 다른 사람들의 연구결과들을 보여주는 곳이기 때문이다.

하지만 이 섹션은 내 연구결과의 상대적인 위치를 보여주는 곳이기도 하다.

마치 내 외모를 설명할 때 ‘송승헌보다는 눈썹이 좀 덜 짙고 장동건보다는 피부가 하얀데, 공유에 비해선 좀더 얼굴도 크고 또렷한 편인 것 같아.’라고 막말을 하며 비교 설명하는 것처럼, 결국 Related work이 있는 이유도 내 연구의 위치를 명확하게 설명하기 위해 있는 것이다.

 

(참고로 이러한 비교를 할 때는 ‘B연구는 A연구를 개선하였다’라고 두루뭉술하게 이야기하는 것보다는 ‘B연구는 어떠한 측면에서 이러한 아이디어를 사용하여 A연구를 정확도 OO%에서 OO%로 개선하였다.’처럼 구체적인 수치를 들어가며 비교하는 것이 좋다.)

 

그러니 논문들에 대한 단순 나열을 피하고 비판적 시각을 견지하도록 하자. 최악의 Related work은 읽는 사람조차도 ‘얘가 Related work 쓰기 무척 싫었나보군’이라며 느껴지는 글들이다. 본인이 그 섹션이 필요한 이유를 모르니 결과물도 산만하게 논문들만 나열하여 형편 없을 수 밖에 없다. 그러니 왜 Related work을 쓰는지 알고, 그 목적을 잃지 않으면서 이 부분을 써내려가도록 하자.

다시한번 강조하지만 Related work은 다른 연구들을 보여주며 역설적으로 나의 위치를 보여주는 과정이다. 논문 속의 모든 요소가 나의 연구를 빛나게 해주기 위함 임을 잊지말자.

(덧: 남의 논문을 깔 때(?)는 주의하도록 하자. 이는 리뷰에서 강력한 반발을 불러올 수도 있고, 만에 하나 과하거나 틀린 지적이었다면 ‘본인 논문 띄우기 위해 부풀려 얘기했네’라며 신뢰를 크게 잃을 수 있기 때문이다. 이를 위해선 영어 단어의 선택도 중요하다. “no” 보다는 “less”, “shoud”보다는 “need” 등 단정적 표현 대신 완곡한 단어를 사용하는 것도 한가지 방법이다.)

 

Method / Result

본론에 해당하는 Method와 Result는 논문의 내용에 따라 그 형식이 워낙 다를 수 있으니 구체적인 틀을 말씀드리는 것은 쉽지 않을 것 같다. 다만 Method와 Result를 쓸 때 강조하고 싶은 점은 자세하되, 자세하지 않아야 한다는 점이다. 장난하냐. 본론의 내용은 논문을 재현할 수 있을 정도로 자세한 내용을 포함하여야 한다. 하지만 그렇다고 지엽적인 내용의 나열로 인해 논문이 지루해지거나 포커스가 흐트러지는 일이 있어서는 안된다.

이를 위해서는 강약조절을 통해 글의 리듬을 유지하는 것이 중요하다. 비유를 하자면 쇼미더머니에서 랩을 하는 것과 비슷하다. 래퍼는 수많은 단어와 문장들을 랩을 통해 내뱉지만, 잘 쓰여진 펀치라인과 훌륭한 래핑은 이를 지루하지 않게 들리지 않게 한다. 이는 강약조절과 리듬을 갖고 놀기 때문이다. 논문 쓰기도 마찬가지다. 너무 세세한 내용을 알려주느라 글의 포커스가 흐트러질 때면 다시 이들의 목적을 상기시키며 글의 긴장감을 조여주고, 이러한 부분들이 너무 길게 반복된다 싶으면 최대한 정보를 잃지않으면서도 컴팩트함을 유지시켜 주는 것이 좋다.

간결하면서도 화려하고 모던하면서도 클래식하고 강하면서도 부드럽고 단순하지만 있어보이는 그런 느낌으로 써주세요.

실험결과를 해석할 때는 과대 해석을 경계해야 한다. 실험에서 “A조건보다 B조건에서 좋은 결과를 얻은 것”것과 “그러므로 B조건은 A조건보다 우월하다”의 결론까지는 매우 큰 간극이 존재한다. 수학적인 증명이 존재하지 않는다면 나의 실험환경 하나하나가 구속조건이고 가설조건이다. 그러니 실험결과를 일반화해서 말할 때는 그러한 가정들을 염두해두며 조심스럽게 주장을 펼쳐나가도록 하자.

논문에 대한 평가는 연구 내용에 대한 평가이기도 하지만 이를 연구한 연구자에 대한 평가이기도 하다. 아무리 논문이 인상적인 연구 결과를 포함하고 있다고 한들, 결과를 지식으로 도출해내는 과정이 적절한 과학적 사고과정을 수반하지 않았다면 논문 전체에 대한 신뢰성이 흔들린다. ‘이런 논리적 구멍이 있는 연구자라면, 실험 결과 자체의 신빙성도 떨어지는거 아니야?’라며 말이다. 그러니 자신의 연구 결과를 잘 세일즈 하되, 허위/과장광고를 경계하자. 그것이 논문 판매(?)에서 살아남는 법이다.

(막간 잉글리시 클래스 : buy 에는 ‘믿는다’라는 의미도 있다. 예를 들어 “I don’t buy it”이라고 하면 그 의견을 믿지않고 동의하지 않는다는 뜻이다. 그러니 다른 사람이 잘 buy할 수 있도록 논문을 쓰도록 하자.)

 

Conclusion

많은 사람들이 저지르는 실수 중 하나가 Conclusion을 Abstract의 반복처럼 쓰는 일이다. Abstract은 논문을 읽지 않은 사람들이 처음으로 읽는 글이고 Conclusion은 논문을 모두 읽은 후 전체 내용을 정리하는 글임을 기억하자. 따라서 똑같이 전체 내용의 핵심 요약을 포함하고 있다 할지라도 Abstract은 문제 제기와 연구의 중요성/기여에 조금더 큰 방점을, Conclusion은 실험을 통해 얻어진 지식과 의의에 조금더 큰 방점을 찍어야 한다. Abstract은 손님을 많이 끌어와야 하고, Conclusion은 손님에게 만족스러운 마무리를 제공해야 한다는 각자의 역할을 견지하도록 하자.

당연한 이야기지만, Conclusion에서 새로운 이야기를 꺼내는 것은 부적절하다. 본문에서 주장했던 바에서 한걸음 더 나아가는 것도 마찬가지다. Conclusion은 약간은 건조한 느낌에서 전체를 되돌아보며 쓸 필요가 있고, 뒤늦게 지식의 샘물이 터지며 막판에 불타오르는 것은 적절치 않다. 어떤 사람들은 하지못한 것들을 방어한다며 Future work에 너무 많은 것들을 나열하는 경우가 있는데, 이 업계에 있는 사람이라면 Future work이 그냥 “OOO을 할 것임”이 아니라 “OOO은 안했음”이라는 것을 잘 알기에 좋은 방어법이 아니다. 본 연구의 한계는 결과 디스커션의 말미에 솔직히 고백하도록 하고, Future work에는 너무 큰 부분을 할애하지 말도록 하자.

 

영어

사실 이 글을 읽은 많은 분들이 “영어 못해도”에 낚이셔서 클릭하셨을 것 같다. 그만큼 영어는 신비의 키워드이다. 하지만 안타깝게도 라이팅을 하려면 영어를 잘해야 한다ㅠ 특히 문법 공부를 충실히 해두는 것이 좋고, 많은 영어 논문을 읽으며 아카데미에서 주로 쓰이는 단어에 익숙해지는 것이 좋다. 본인이 쓴 문장이 논문에 쓰일만한 문장인지에 대한 감이 없으면 그것을 고칠 기회도 오지 않기에 논문들을 많이 읽어 논문 속 문장들의 품격에 익숙해지도록 하자.

단어를 사용할 때는 유의어 사전을 적극적으로 사용하는 것이 좋다. 예를 들면 “OO임을 보여준다”라고 이야기 할 때 본인이 show라는 단어밖에 모른다면, ‘show synonym’을 구글에 검색하여 어떤 단어들이 비슷하게 쓰일지를 보며 대체해 보는 것도 좋은 방법이다. 단, 유의어들이 완벽하게 같은 뉘앙스를 가지고 있지 않음에 유의하자. 예를 들어 use와 exploit은 모두 “활용하다”라는 뜻을 가지고 있지만, exploit = make full use of and derive benefit from 이라는 정의에서처럼 exploit은 좀더 적극적으로 착취하는 의미를 가지고 있다. 그러니 유의어를 단순히 돌려쓰지 말고, 좀더 정확한 뉘앙스를 표현한다는 차원에서 다양한 유의어를 적절히 사용하도록 하자.

전치사와 관사는 한국인에게 너무나 너무나 너무나 어려운 문법적 부분들이다. 우선 영어 공부를 할 때부터 동사와 전치사의 collocation (궁합)을 같이 알아두는 것이 전치사 실수를 줄이는 길인 것 같다. 예를 들면 attach to, substitute for 처럼 말이다. ozdic.com은 훌륭한 collocation 사전을 제공하니 참고하도록 하자. 관사에 대해서는 기본적인 용법은 당연히 알아야 하고, 단어를 쓸 때마다 나의 용도가 그 카테고리 전체에 대해 이야기하는 것인지, 어떤 하나를 끄집어 내 얘기하는 것인지, 특정한 개체 안에서 얘기하는 것인지 구분해가며 신중히 관사를 선택할 필요가 있다. 그런데 사실 나도 아직 잘 모르겠다ㅠ 많은 예문 퀴즈를 통해 실제 문장으로부터 관사를 배울 수 있는 anathe라는 좋은 사이트가 있으니 참고하자.

어떤 분들은 영어를 대충 쓰더라도 영어 교정을 맡겨 돌아오면 좋은 영어 글이 되어있을 것이라 믿는 분들이 계신데 절대로 그렇지 않다. 예를 들어 여러분이 생전 모르는 분야의 (예를 들면 어려운 화학분야의) 외계어들을 보고있다고 하자. 심지어 그것이 옳은 문장들로 쓰여져 있다 하더라도 쉽게 읽거나 그 문장들을 고쳐볼 엄두를 내지 못할 것이다. 원어민 영어교정이 그렇다. 내용 이해에는 조금도 근접하지 못한채 기계적으로 문법을 고치는데, 만약 그 과정에 “이건 이런 뜻으로 쓴거야?”라고 하는 대화조차 없다면 영어교정은 잘못된 오해들을 만들어내기 일쑤이다. 그러니 본인이 최대한 좋은 영어를 쓰도록 노력하자.

Data가 단수인지 복수인지는 내 마음 속에 있다.

 

내가 저지른 영어 실수들

이번 기회에 나도 원어민이신 교수님께서 빨간줄로 고쳐주신 영어들을 한번 정리해봤다. 내가 저지른 실수의 오답노트가 여러분들께 조금이나마 도움이 되길 바라면서 이 중 일부를 공유하며 글을 마치도록 하겠다.

• 논문 용어 / 형식

Experiment -> Experiments
Relate works -> Related work
Future works -> Future work
Fig. 1. AAA(red) -> AAA (red)    (띄어쓰기)
OOO[1] -> OOO [1]    (띄어쓰기)

• 관사

– It exploits ( ) inherent properties of ( ) athletic movements  : (the), (-)
– regardless of ( ) number of ( ) joints or ( ) joint configuration  : (the), (-), (the)
– It is ( ) same as : (the)
– We take ( ) advantage of something : (-)
– In ( ) future work : (-)
– In ( ) preprocessing : (-)

• 전치사

– with the learning rate 0.1 → with a learning rate of 0.1
– total 100 samples → a total of 100 samples
– evaluated by using OO dataset → evaluated on the OO dataset
– They have zero-mean and one-variance → They have zero-mean and a variance of one

• 단수 / 복수

– several researches → several works / some research
– Park et al. introduces → Park et al. introduce
– A large amount of data is → A large amount of data are
– dataset → a dataset  (data는 주로 복수, dataset은 단수)
– less number of → fewer number of

• 주어 바꾸기

– It can be concluded that → We can conclude that
– It is required to detect AAA for BBB → AAA are detected for BBB  (가급적이면 가주어 It-for-to 구문 삼가기)
– It would be able to AAA by BBB → BBB enables AAA
– From the result, we can claim that → From these results, it appears that  (바로 앞에 나온걸 받을 땐 the 대신 this, 그리고 실험결과가 보여주는건 we show보다는 it appears)
– It enables us to access AAA  → It provides access to AAA

• 분사구문/콤마 등으로 문장 간략히 만들기

– It is reduced to three as focusing on → It is reduced to three, focusing on  (콤마의 활용)
– it means that AAA, thus, implies BBB → it means that AAA, implying BBB
– for preventing injuries that can happen during training
– The parameters that should be chosen → The parameters to be chosen
– the data which have nine features → the data with nine features
– The AAA that is used for BBB is

• with / using / by 구분하기

– ( ) AAA, it can be expressed :  (Using)
– They are classified ( ) a AAA :  (with)

• 단어 

– The easiest classifiable exercises are → The most easily classifiable exercises are
– It exploits the genuine properties of  → It exploits the inherent properties of
– A is enough small →  A is sufficiently small
– The dataset has → The dataset includes
– 확인할 수 있다. We can assure that → We can observe that
– 예상된 바다. This is to be expected
– An interesting point is that → An interesting observation is that
– They are not ignorable → They should not be ignored

영어 못해도 논문 잘 쓰는 법 – 대학원생 때 알았더라면 좋았을 것들 (gradschoolstory.net)

 

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