00020. [추천시스템 비교 시리즈 #5] 이걸로 논문 써도 될까? 구조 잡고 시작하는 논문 설계법

앞선 시리즈에서는 RNN과 Transformer 기반 추천 시스템을 실제로 구현하고, 정확도는 물론 cold-start, 추론 속도, 메모리 효율성 등 실무적 관점까지 비교해봤습니다.

이제 슬슬 궁금해집니다:

“이 실험 내용, 진짜 논문으로 써도 되는 걸까?”

답은 YES입니다.
단, 그냥 실험만 나열하면 “리포트”고,
**구조 있게 정리하면 “논문”**이 됩니다.

이번 편에서는 지금까지의 실험을 석사 논문 수준으로 구성하기 위한 설계법을 안내합니다.

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✅ 1. 논문 주제 정리 (한 줄로 설명할 수 있어야!)

📌 주제 예시:

Transformer 기반 추천 시스템의 성능 및 실효성 비교: RNN 구조와의 정량적 분석을 중심으로

📌 연구 질문:

"Transformer는 추천 시스템에 정말 실용적인가?"

포인트: 단순히 “정확도가 더 좋다”보다 → 실시간성, cold-start 대응력, 추론 속도까지 포함한 실무적 판단 기준이 핵심입니다.

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✅ 2. 논문 목차 설계 (5장 구조)

장내용 요약

1장 서론	추천 시스템의 필요성과 연구 배경, 문제 정의 및 목적
2장 이론적 배경	추천 시스템 기본 구조, RNN/LSTM, Transformer 개요 및 기존 연구 정리
3장 연구 설계	데이터셋, 모델 구조, 실험 세팅, 평가 지표 설명
4장 실험 결과	정량 결과 비교, 시나리오별 분석, 시각화 포함
5장 결론 및 향후 과제	주요 결과 요약, 한계점, 후속 연구 방향 제안

부록에는 코드 일부, 데이터 통계, 하이퍼파라미터 표 등을 추가합니다.

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✅ 3. 핵심 문장 정리 (논문스럽게 표현해보기)

항목	일반 표현	논문 표현
이 모델이 빠르다	이 모델은 학습 및 추론 속도 측면에서 효율성을 보였다
cold-start 사용자도 괜찮음	cold-start 환경에서도 상대적으로 높은 예측 정확도를 유지하였다
RNN보다 좋다	정량적 성능 및 실무적 효율성 측면에서 RNN보다 우수한 결과를 나타냈다

이런 표현을 논문에 쓰면 “연구자적 톤”을 유지하면서도 내용이 선명해집니다.

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✅ 4. 이 내용을 논문으로 정리한다면?

총 분량은 40쪽 내외가 일반적입니다.
각 장은 아래처럼 구성합니다:

• 1장: 3~4쪽 (배경, 문제의식)
• 2장: 6~8쪽 (이론 정리, 논문 리뷰)
• 3장: 7~10쪽 (실험 구성, 모델 구조)
• 4장: 10~12쪽 (결과 + 그래프 + 표)
• 5장: 3~4쪽 (결론, 시사점)

이미 우리가 앞에서 블로그에 정리한 내용 대부분이 논문 내용으로 그대로 확장 가능합니다!

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📌 다음 편 예고: 학술 발표나 심사용 보고서까지 확장하는 방법!

논문을 다 썼다면 다음은?

• 학회나 대학원 발표용 슬라이드
• 심사용 보고서
• 유사 연구와의 비교 정리

📍 [추천시스템 비교 시리즈 #6] 이걸로 학회 발표도 가능할까? 보고서와 슬라이드 준비법