논문 어떻게 작성해야할까?

학위논문이나 연구 논문을 써야 할 때는 어디서부터 시작해야 할지 막막함이 다가오게 됩니다.

시작이 반이라는 말이 있는 것처럼 일단 시작해보라고 이야기 하고 싶습니다.

논문이나 연구보고서를 자주 쓰시는 분들 그냥 습관적으로 쓰기 시작할 수 있지만 처음 논문이라는 것을 접하게 되면 '도대체 무엇을 해야하는 거지?' 하면서 당황하게 됩니다.

인터넷을 검색해 보기도 하고 논문작성법과 같은 수많은 책들 중에 하나를 참고하기도 합니다. 그러다가 연구방법론이나 논문 연구와 같이 처음에는 어렵게만 느껴지는 책을 접하게 되면 겁을 먹게되고 포기하게 될수도 있습니다.

이 글에서는 다른 책에서 다루고 있는 체계적인 방법론을 이야기 하고 싶지는 않습니다. 그냥 이렇게 하면 되지 않을까 하는 제 생각 위주의 글이니 참고만 하시면 좋겠습니다.

학위 논문과 연구 논문

먼저 학위 논문이나 연구 논문은 무엇이라 정의할 수 있을까요?

쉽게 이야기 해보면 학위 논문이란 학위를 취득하기 위해 대학(원)에 제출하는 논문을 의미합니다. 일반적으로 석사논문, 박사 논문과 같은 것들이 여기에 해당합니다. 예전에는 대학 졸업시에도 간단한 소논문을 제출해야하는 학과들이 있었지만 지금은 거의 없어진것 같습니다. 그리고 학위 논문은 해당 분야의 전문가들에 의해 심사를 받아야 하고, 독창적이고 체계적인 연구 결과를 보여줘야 합니다.

그러면 연구 논문은 무엇일까요?

연구 논문은 어떠한 주제를 선정하고, 그에 대한 정보를 찾고, 가설을 설정하고, 다양한 연구 방법론을 통해 분석하고, 증명하는 학술적인 글쓰기? 라고 생각하면 될것 같습니다. 대부분의 연구 논문은 다른 연구자들의 심사를 통해 학술지에 게재되며, 학회에서 발표하거나 출판작업을 진행합니다.

학위 논문과 연구 논문의 차이

구분	학위논문	학술지 논문
목적	학위 취득	학술적 기여(지식 축적·검증)
범위/분량	상대적으로 넓고 깊게 다루는 경우가 많음	지면·형식 제한으로 더 압축적
평가/심사	대학(원) 심사위원회 심사	동료심사(리뷰어) + 편집위원회 판단
공개/열람	기관 리포지터리/도서관/학술정보서비스 등을 통해 공개되는 경우가 많음	오픈액세스·기관구독·유료결제 등 유통 방식이 다양함
인용 관행	인용 가능하나, 학술지 투고에서는 최신 학술지 논문 인용을 더 선호하는 경향	학위논문도 인용 가능(단, 출처·검증 가능성·최신성 고려)

항상 그렇지는 않지만 일반적으로 학위 논문은 보통 연구 논문보다 더 넓은 영역의 주제를 갖고, 더많은 문헌 조사와 분석을 요구하는 경우가 많습니다. 박사학위논문이 수백 페이지에 이르기도 하는 이유가 여기에 있습니다. 반면 학술지 논문은 지면 제한이 있어 핵심만 압축해 설득해야 하므로, 오히려 글쓰기 밀도가 더 높게 요구되는 경우도 많습니다.

논문 작성 단계

논문 작성 단계는 학위논문이나 연구논문 마다 다르게 이야기 하는 경우도 있지만 대부분의 경우 다음과 같은 순으로 진행됩니다.

(1) 주제 선택 → (2) 연구문제 정의 → (3) 문헌조사(초기→심화) → (4) 연구설계(방법/자료/분석) → (5) 제안서 작성 → (6) 연구 수행(자료수집·정리) → (7) 분석 및 해석 → (8) 논문 작성(결과·논의·결론) → (9) 피드백·수정 → (10) 제출/투고

여기서 중요한 점은, 이 단계들이 “한 번에 단방향으로” 진행되지 않는다는 사실입니다. 연구문제는 문헌을 읽으며 계속 바뀌고, 설계도 분석 가능성을 점검하며 조정됩니다. 그래서 완벽하게 정리된 다음에 움직이려고 하면 오히려 시작이 늦어집니다.

주제 선택과 연구 문제 정의

학위 논문이나 연구 논문이나 시작은 같습니다.

연구자 스스로 흥미 있는 주제 선택하는 것이 첫번째 단계입니다. 다만 ‘흥미’만으로는 부족해서, 그 흥미가 연구로 이어질 수 있는지 다음 세 가지를 함께 봐야 합니다.

관심: 끝까지 끌고 갈 수 있는 주제인가
중요성: 학문적·사회적으로 의미가 있는가, 또는 기존 연구와 차별화되는지 공백을 채울 수 있는가
가능성: 자료·시간·예산·접근성이 확보되는가

주제 선택 단계에서는 관심있는 주제를 선택한 후 세부적인 주제로 좁혀가며, 최종 주제를 선택하게 됩니다. 그리고 해당 주제에서 어떤 가설을 증명할 것인지 사회 현상으로 이야기 하면 어떤 문제를 해결할 것인지를 명확히 정의할 필요가 있는데 이것을 연구 문제 정의라고 이야기 합니다. 연구 문제는 연구의 목적과 방향을 결정하는 질문으로 논문을 준비하면서 끊임없이 반복하고, 검토하고 수정하게 됩니다.

주제 선택과 연구 문제 정의는 서로 밀접하게 관련되어 있는데, 이 과정에서 다양한 문헌을 조사하고, 전문가들의 의견을 참고하고, 자신의 관점을 명확히 하는 것이 가장 중요합니다.

연구 문제 정의시 고려해야할 내용

명확성: 연구 문제는 명확하고 구체적으로 표현되어야 합니다. 모호하거나 너무 광범위한 연구 문제는 연구 범위와 방법론을 확정하기 어렵게 만들 수 있습니다.
타당성: 연구 문제는 현재의 지식과 이론에 기반하여 타당하고 논리적으로 설정되어야 합니다. 비합리적이거나 근거 없는 연구 문제는 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
검증 가능성: 연구 문제는 적절한 방법론과 자료를 통해 검증할 수 있어야 합니다. 검증할 수 없거나 증명하기 어려운 연구 문제는 유효한 결과를 도출하기 어렵게 만들 수 있습니다.

예시와 팁

예시: 인공지능(AI) 분야에서 감정 인식(emotion recognition)에 대한 주제를 선정하고, 다음과 같은 연구 문제를 정의하였습니다: “AI 시스템이 사람의 감정을 인식할 수 있는지, 그리고 그 방법과 한계는 무엇인지에 대한 탐색적인 연구”
팁: 주제 선정과 연구 문제 정의에 도움이 되는 질문들을 제시하였습니다. 예를 들어, “내가 알고 싶은 것은 무엇인가?”, “내가 알고 있는 것은 무엇인가?”, “내가 알아야 하는 것은 무엇인가?”, “내가 어떻게 알 수 있는가?” 등의 질문을 통해 주제와 연구 문제를 구체화할 수 있습니다.

논문의 주제는 매우 광범위하게 시작할 수 있습니다.

먼저 내가 관심있는 분야가 무엇인가 생각해 보시기 바랍니다. 수강던 수업을 바탕으로하거나, 특정 연구 분야에 관심을 갖고 있거나, 내가 지금 하고 있는 일과 연관이 되거나 하는 것들을 함께 고려하고, 주제를 생각해야 합니다.

이미 주제를 갖고 있다면 주제에 대한 배경지식을 쌓고 생각을 좁혀나가기 시작해야합니다.

이 단계에서는 수많은 논문들과 연구 보고서들을 읽을 필요가 있습니다. 조금이라도 주제와 연관되어 있다고 생각한다면 계속해서 읽고, 정리해두는 것이 중요합니다. 이를 통해 초기 문헌 검토를 실시하여 관련 자료 수집을 시작하시기 바랍니다. 읽는 동안, 메모를 하고 문제, 질문, 토론, 모순 및 격차를 파악해가면서, 광범위한 관심 분야 주제에서 특정 분야로 좁혀가는 것입니다.

주제를 정하고 나면 조사 결과에서 정확히 무엇을 조사할 것이며, 왜 그것이 중요합니까?

프로젝트에 초점을 맞추고 목적을 부여하기 위해서는 연구 문제를 정의합니다. 연구 문제는 실무적으로 파악할 수 있는 업무 프로세스의 개선이나 관행, 조직의 성과, 사회의 특정 집단이 직면한 어려움 등 현실적인 문제등이나, 이론적 문제(예를 들어, 충분히 탐구되지 않은 현상이나 관계, 여러 모델이나 이론 간의 모순 또는 학자 간의 해결되지 않은 논쟁)를 조사하는 것을 선택하여, 주제로 삼고자하는 연구 문제가 누구에게 영향을 미치는지, 왜 연구가 필요한지, 그리고 이 연구가 문제를 해결하는 데 어떻게 기여할 것인지가 설명할 수 있도록 준비해야합니다.

연구 문제 작성 방법

의문문 형태로 시작해도 좋습니다. 예: “OO는 XX에 어떤 영향을 미치는가?”

변인들 간의 관계에 대한 서술. 변인이란 연구에서 측정하거나 조작하는 대상입니다. 예를 들어, 예: “디지털 정보격차(독립변수)가 삶의 만족(종속변수)에 미치는 영향”

단순명료하게 지적. 연구 문제는 너무 광범위하거나 모호하지 않아야 하며, 변인에 대한 측정이나 정의를 암시하는 방식으로 진술되어야 합니다. 예를 들어, "인공지능이 사람의 감정을 인식할 수 있는지"라는 연구 문제에서는 인공지능과 사람의 감정이 어떻게 측정되는지 또는 어떻게 정의되는지를 명시해야 합니다.

경험적으로 검증가능해야(측정가능성). 연구 문제는 적절한 방법론과 자료를 통해 검증할 수 있어야 하며, 실증적인 증거에 기반하여 결론을 도출할 수 있어야 합니다. 예를 들어, "인공지능이 사람의 감정을 인식할 수 있는지"라는 연구 문제에서는 인공지능과 사람의 감정을 관찰하거나 실험하는 방법을 사용할 수 있습니다.

연구문제 접근 방법

문제의 제기: 연구하고자 하는 주제를 정하고, 관련된 문헌을 조사하며, 연구 목적과 질문을 설정합니다.
예비조사: 연구 문제를 구체적으로 정의하고 확인하기 위한 접근 방법으로 연구 문제의 의의, 수행가능성, 수행방법 등을 좀더 구체화 할 수 있습니다. 예비조사 방법으로는 문헌조사, 전문가 의견조사, 사례연구 등이 있습니다.
문제에 대한 접근: 문제를 특정화할 때에는 필요로 하는 다양한 대안을 미리 고려할 필요가 있으며, 문제를 해결하는 대안을 광범위하게 탐색하고 개발해야 합니다. 대안을 이끌어 내는 방법으로는 과거의 연구 결과, 관련된 이론, 주관적․직관적 방법으로 대안을 이끌어 내는 델파이 방법, 집단 토론 또는 예비조사 등이 있습니다.

문헌 조사 - “많이 읽기”보다 “정리의 방식”이 핵심

문헌조사는 선행연구를 읽고 끝나는 작업이 아니라, 내 연구가 서 있을 자리를 만드는 과정입니다. 문헌을 읽을 때는 최소한 아래 네 가지를 뽑아내는 습관이 도움이 됩니다.

무엇을 묻고(연구문제),
어떤 틀로 보고(이론/모형),
어떻게 검증했고(방법/자료),
무엇이 남았는가(한계/후속연구)

문헌조사를 통해 기존 연구들을 읽고, 연구 영역의 최신 연구 경향에 대해 분석해보면서 연구의 배경과 목적, 이론과 방법, 결과에 대한 추론 등을 진행하며, 자신이 하고자하는 연구와 비교하며 새로운 지식이나 가설을 도출해야합니다.

또한 연구데이터를 다루는 연구라면, 초기에 “데이터 관리계획(DMP)” 관점으로 자료의 저장·보존·공유 계획까지 염두에 두면 나중에 연구윤리와 재현가능성 측면에서 훨씬 안전해집니다.

문헌 검색: 주제와 관련된 문헌을 찾기 위해 다양한 정보원을 활용합니다. 예를 들어, 도서관, 인터넷, 전문 데이터베이스, 학술지 등을 이용할 수 있습니다.
문헌 선별: 검색된 문헌 중에서 연구에 필요하고 유용한 문헌을 선별합니다. 선별 기준은 문헌의 신뢰성, 타당성, 중요성, 관련성 등을 고려합니다.
문헌 정리: 선별된 문헌의 내용을 요약하고 정리합니다. 정리 방법은 카드, 표, 도표 등을 사용할 수 있습니다.
문헌 분석: 정리된 문헌의 내용을 비교하고 평가하며, 연구의 문제점과 한계점, 향후 연구 방향 등을 도출합니다.
참고 문헌 작성: 분석한 문헌의 내용을 논리적으로 서술하고, 자신의 연구와 관련지어 설명합니다. 작성 방법은 각 분야의 표준에 따라 다르며, APA, MLA, Chicago 등의 스타일을 사용할 수 있습니다.

연구 계획 수립

문헌 고찰을 기반으로 연구 질문 또는 가설을 설정하고, 연구가 무엇을 밝히려고 하는지 그리고 연구를 어떻게 수행할지에대한 계획을 세웁니다. 이 단계에서는 연구 방법론, 데이터 수집 방법, 분석 기법 등을 결정하고 연구의 타당성, 효율성을 검증하고, 연구의 필요성을 재검토합니다.

이 단계에서는 1차 또는 2차 데이터를 어떤방법(정량적, 정성적)으로 분석할 것인지 그리고 데이터 수집, 분석하는데 사용하는 도구들과, 절차, 대상등에 대한 기준을 결정합니다.

연구 제안서 작성.

연구 아이디어와 계획을 요약하여 제안서를 작성합니다. 제안서는 연구의 목적, 중요성, 방법, 예상 결과, 일정 등을 포함해요약하여 작성 합니다.

연구 제안서에는 보통 다음이 들어갑니다.

연구 배경과 필요성
연구 목적과 연구문제(가설)
이론적 틀/핵심 개념 정의
자료 수집 방법(대상, 표본, 절차)
분석 방법(정량/정성, 도구, 통계기법 등)
기대효과 및 연구 일정

연구 수행, 분석, 그리고 “논문 쓰기

제안서가 승인되면 자료를 수집하고, 정리하고, 분석합니다. 분석 결과는 “결과(Results)”에서 가능한 한 담백하게 제시하고, “논의(Discussion)”에서 의미를 해석하며, “결론(Conclusion)”에서 핵심 메시지·기여·한계·후속연구를 정리합니다.

주제 선정: 연구하고자 하는 주제를 정하고, 관련된 문헌을 조사하며, 연구 목적과 질문을 설정합니다.

연구 설계: 연구 문제를 해결하기 위해 사용할 연구 방법론과 자료 수집 및 분석 방법, 연구 일정 및 예산 등을 구체적으로 기술합니다.

연구 제안서 작성: 주제 선정과 연구 설계의 내용을 바탕으로 연구 제안서를 작성합니다. 연구 제안서는 연구의 배경과 문제 정의, 연구 목적과 질문, 연구 방법론과 자료 분석, 연구 결과의 활용성 및 기대 효과 등을 포함합니다.

연구 제안서 평가: 작성된 연구 제안서를 자신이나 타인에게 평가받고, 피드백을 반영하여 수정하거나 보완합니다. 평가 기준은 연구의 중요성, 타당성, 신뢰성, 참신성, 검증 가능성 등을 고려합니다.

연구 제안서를 작성할 때는 다음과 같은 점들을 유의해야 합니다:

양식 준수: 각 기관이나 분야별로 요구하는 양식이나 분량을 잘 지켜야 합니다. 양식이나 분량을 위반하면 불이익을 받거나 평가에서 제외될 수 있습니다.

제목 및 초록 작성: 제목과 초록은 연구 제안서의 가장 중요한 부분입니다. 제목은 연구의 주제와 범위를 명확하고 간결하게 표현해야 하며, 초록은 연구의 배경, 목적, 방법, 결과 등을 요약하고 독자의 관심을 끌어야 합니다.

도입부 작성: 도입부에서는 연구의 배경과 필요성, 선행 연구와 한계점, 자신의 연구가설과 목적 등을 논리적으로 서술해야 합니다. 도입부에서 독자의 흥미와 설득력을 높여야 합니다.

방법론 작성: 방법론에서는 연구 문제를 검증하기 위해 사용할 방법과 절차를 상세하게 설명해야 합니다. 방법론은 타당하고 신뢰할 수 있어야 하며, 적절한 참고문헌을 인용해야 합니다.

결과 및 효과 작성: 결과 및 효과에서는 예상되는 연구 결과와 그 의미 및 중요성을 기술해야 합니다. 결과는 구체적이고 측정 가능해야 하며, 효과는 현재의 문제점을 해결하거나 새로운 지식이나 가치를 창출할 수 있어야 합니다.

연구 수행 및 데이터 분석

제안서가 승인되면 연구하고자 하는 주제에 대해 적절한 방법론과 도구를 사용하여 데이터를 수집, 가공, 분석하고, 그 결과를 해석하는 과정을 거치게 됩니다. 연구 수행 및 데이터 분석을 통해 연구 문제에 대한 답을 찾고, 새로운 지식이나 가설을 제시하고, 연구의 품질과 신뢰성을 높이게 됩니다

데이터 수집: 연구 목적과 질문에 부합하는 데이터를 얻기 위해 다양한 방법을 사용합니다. 예를 들어, 실험, 관측, 설문, 인터뷰, 문헌 조사 등의 방법을 통해 원천 데이터를 생성하거나, 기존의 데이터베이스, 웹사이트, SNS 등의 자료를 활용할 수 있습니다.
데이터 가공: 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환하고, 필요한 정보만 추출하고, 오류나 결측치를 처리하는 과정입니다. 예를 들어, 데이터의 표준화, 정규화, 범주화, 결합, 분할 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
데이터 분석: 가공된 데이터에 적절한 통계적 기법이나 인공지능 모델을 적용하여 패턴, 상관관계, 인과관계 등을 도출하는 과정입니다. 예를 들어, 기술통계, 추론통계, 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관분석 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
데이터 해석: 분석된 데이터의 결과를 연구 문제와 관련지어 의미와 함의를 파악하고, 연구 가설을 검증하고, 연구 한계점과 향후 방향을 제시하는 과정입니다. 예를 들어, 결과의 유의성, 신뢰성, 타당성 등을 평가하고, 이론적 또는 실용적인 적용 가능성을 고려할 수 있습니다.
데이터 발표: 해석된 데이터의 내용을 논리적으로 서술하고, 시각적으로 표현하고, 타인과 공유하는 과정입니다. 예를 들어, 보고서, 논문, 발표자료 등의 형식으로 작성하고, 그래프, 표, 그림 등의 요소로 보여주고, 학술지나 학회 등의 매체로 전달할 수 있습니다.

결과 해석 및 논문 작성: 분석된 데이터를 해석하고, 연구 결과를 논문 형식에 맞춰 작성합니다.

결과 해석 및 논문 작성이란 연구하고자 하는 주제에 대해 데이터를 분석하고, 그 결과를 논리적으로 서술하고, 연구의 의미와 한계, 향후 방향 등을 논의하는 과정입니다. 결과 해석 및 논문 작성을 통해 연구의 목적과 가설을 검증하고, 새로운 지식이나 가치를 제시하고, 학술적인 토론에 기여할 수 있습니다. 결과 해석 및 논문 작성은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

결과 작성: 분석된 데이터의 결과를 요약하고, 표나 그래프 등의 시각적인 요소를 사용하여 보여줍니다. 결과 작성에서는 분석 방법과 결과에 대한 설명을 간결하고 명확하게 제공하며, 자신의 의견이나 해석을 넣지 않습니다. 결과 작성은 각 분야의 표준에 따라 다르며, APA, MLA, Chicago 등의 스타일을 사용할 수 있습니다.
논의 작성: 결과에 대한 의미와 함의를 분석하고, 연구 문제와 가설과의 관계를 평가하고, 선행 연구와의 비교와 차별화를 제시하고, 연구의 한계점과 향후 연구 방향을 제안합니다. 논의 작성에서는 자신의 견해와 주장을 논리적으로 서술하며, 적절한 참고문헌을 인용합니다.
결론 작성: 연구의 주요 내용과 결론을 요약하고, 연구의 중요성과 기여도를 강조하고, 연구의 활용 가능성과 제언을 제공합니다. 결론 작성에서는 독자에게 연구의 메시지와 함께 인상적인 마무리를 남기도록 노력합니다.

피드백과 수정: 작성한 논문을 동료나 교수에게 피드백을 받고 필요한 수정을 거칩니다.

논문 피드백과 수정에 대해 알려드리겠습니다. 논문 피드백과 수정은 논문을 작성하고 투고한 후에 받는 리뷰어의 의견이나 지도교수의 지적을 반영하여 논문의 내용과 형식을 개선하는 과정입니다. 논문 피드백과 수정을 통해 논문의 품질과 신뢰성, 학술적인 가치를 높일 수 있습니다. 논문 피드백과 수정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

피드백 수령: 논문을 투고한 학술지나 출판사로부터 리뷰어의 의견이나 판정 결과를 받습니다. 피드백은 긍정적인 것도 있지만, 부정적이거나 비판적인 것도 있을 수 있습니다. 피드백을 받으면서 감정적으로 반응하지 않고, 객관적으로 분석하고, 존중하고, 감사하는 자세를 유지합니다.
피드백 검토: 받은 피드백을 자신의 논문과 비교하며, 어떤 부분이 문제가 되었고, 어떻게 개선할 수 있는지 파악합니다. 피드백은 모두 정당하고 타당한 것이 아닐 수 있으므로, 자신의 입장과 근거를 확실히 하고, 필요하다면 다른 전문가의 의견을 참고합니다.
피드백 반영: 검토한 피드백을 바탕으로 논문의 내용과 형식을 수정하고 보완합니다. 수정할 때는 원래의 논문과 비교할 수 있도록 변경된 부분을 표시하거나 주석을 달아줍니다. 수정한 내용이 논문의 전체적인 구조와 일관성에 영향을 주지 않도록 주의합니다.
피드백 답변: 수정한 논문과 함께 피드백에 대한 답변서를 작성하여 제출합니다. 답변서에서는 받은 피드백에 대해 어떻게 수정하였는지 구체적으로 설명하고, 수정하지 않은 부분에 대해서는 왜 그렇게 결정하였는지 근거를 제시합니다. 답변서는 정중하고 명확하게 작성합니다.

논문 출판 또는 제출: 최종적으로 논문을 학술지에 제출하거나 학회에서 발표하고 출판합니다.

논문 출판 및 제출에 대해 알려드리겠습니다. 논문 출판 및 제출은 연구하고자 하는 주제에 대해 논리적으로 서술하고, 학술적인 가치를 인정받기 위해 학술지나 출판사에 논문을 제공하는 과정입니다. 논문 출판 및 제출을 통해 연구의 성과를 공유하고, 학문의 발전에 기여할 수 있습니다.