논문 읽는 법

Introduction

논문 리뷰를 처음 진행했을 때는 논문의 내용 이해에만 초점을 뒀었다. CV, NLP 등 DL 관련 지식이 부족했었기 때문에 논문에서 제시하는 개념들을 이해하기에 시간을 많이 할애했었다. 그러나 어느 정도 background가 생기고 논문을 읽는 게 이런거구나를 감 잡아가기 시작하면서부터는 논문을 읽을 때 어떤 생각을 갖고 어디에 집중해서 읽느냐가 중요하다는 걸 알게 되었다. 그래서 논문 리뷰 읽는 법에 대해 간단히 정리하려고 한다.

1. 문제 정의

아래 두 가지에 집중해서 읽어본다. 주로 Abstract와 Introduction(첫번째 파트) 부분을 통해 알 수 있다.

• 해당 논문에서 제시한 문제점은 무엇인가?
• 이 문제점을 해결하는 것이 왜 중요한가?

2. 기존 방법

Related Work/Background(두번째 파트) 부분에서 기존의 방법론을 알 수 있다.

• 기존 방법들은 이 문제를 어떤 식으로 해결하려고 시도했는가?

3. 논문이 제안하는 방법

세번째 파트를 통해 모델 아키텍처 등 논문에서 제시하는 방법론을 알 수 있다.

• 해당 논문에서는 문제점을 어떻게 해결하려 하는가?
• 왜 그렇게 해결했는가?
• 제안한 방법의 장점은 무엇이고, 단점은 무엇인가?
• 제안한 방법이 기존 방법들과 어떤 부분에서 차이가 있는가?

4. 실험 결과

• 어떤 x라는 성능을 측정하기 위해 왜 이 데이터를 썼고, 이 벤치마크에서 실험을 했는가?
• 실제 결과가 논문에서 주장하는 가설을 뒷받침할만한 증거가 되는가?

benchmark: 모델의 성능을 평가하고 비교하기 위해 사용되는 기준 또는 데이터셋을 의미한다. AI에서는 특정 task나 domain에 대해 널리 사용되는 데이터셋이나 test 절차를 말한다.

5. 결론 분석

• 후속 연구로는 어떤식으로 접근할 수 있을지 고민하기
• 기존 방법들 코드 다운로드 받아서 아이디어 적용해보면서 시행착오 겪어보기