진짜로 모르겠으면 랜덤하게 고르는게 최고. 주위 사람들 하는 일 중에서 하나 적당히 고르고 플러스 알파 하는게 가장 쉬움. 리서치는 결과는 플러스 알파가 중요, 시작은 방향으로서 문제 정의하는게 중요. 주위 사람들 일을 고르면 일단 문제 방향이 말이 되는 방향이라는 안전성이 따라옴. 남는 일은 내가 가는 방향 약간 틀고 얼마나 거리 진행되었는지 보여주면 끝.
리서치는 열심히 하는게 능사가 아님. 모로가도 열심히만 하면 서울 못감. 서울까지는 못갔어도 서울까지 거리 10km 줄였다.. 이런 식으로 전개하는 것이 중요함.
추가로 어려워도 정공법 가고 싶음 구글에서 research problem formulation 키워드 넣으면 놀랄만큼 엄청난 양질의 자료들이 쏟아져 나옴. research problem formulation은 전공 상관없으니 cs 관련 링크를 찾은 수고를 하지 마시얌. 오히려 사회과학쪽이나 애들 가르치는 전문인 교육학과 쪽 자료들이 리서치 이렇게 한다 설명 잘 하고 실제 잘 맞음. 엔지니어링 쪽은 솔직히 주어진 문제 생각없이 푼다 예전 결과보다 더 높이 더 멀리 더 많이 나오면 오케다 리서치가 많음. 바이오 같이 실험하는 쪽은 방향은 누가봐도 빤한데 결과 나오는게 워낙 로또 스타일이라 problem formulation은 상대적으로 어렵지 않음.
참고로 cs쪽은 methodology 쪽 성격이 강해서 유행에 편승하는 것도 좋은 연구 방법. 관심있는 주제 속하는 컨퍼런스 찾아 최근 2, 3년 전개 된 것을 초록 정도만 주욱 훑어보면 유행 파악이 가능함.
초기에는 이거 저거 조금씩 해 보고 관련 논문도 읽고 실제로 뭔가 구현/생각을 좀 해 보고 하다가(BFS)
뭔가 있겠다는 생각이 들면 DFS를 적용해서 scope을 작게 잡고, 그 scope내에서 논문도 많이 뒤져보고, 가장 어려운 문제가 뭘까 생각해 보고 합니다.
그래서 잘 되면 논문을 쓰면 되고 안되면 다시 BFS합니다.
논문 주제를 찾기 쉬운 방법은 자신 주위에 있는
논문 주제를 찾기 쉬운 방법은 자신 주위에 있는 사람을 활용하는 거라고 알고있습니다.
주변 사람이 쓴 논문을 보충하거나, 비판하거나, 활용하는 식이 가장 생각해내기 편하지 않을까 합니다.
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How many legs does a dog have?
논문은 일단 "문제"를 찾아야 합니다. 문제를 잘
논문은 일단 "문제"를 찾아야 합니다.
문제를 잘 정의하고, 그에 대한 고찰이나 해결방법 등을 논리적으로 쓰면 논문이 되죠.
사소한 것도 좋으니 "이건 왜 이렇게 될까?"라는 것을 질문하고, 그에 대해 집중적으로 검색하세요. 이미 논문이 있나 없나 봐야하니까요.
아직 관련된 논문이 없으면 (있다 하더라도, 문제를 완전히 해결한게 아니라면) 문제를 좀 더 구체적으로 정의하고서 그 문제를 어떻게 해결할지 잘 쓰면 됩니다.
피할 수 있을때 즐겨라! http://melotopia.net/b
진짜로 모르겠으면 랜덤하게 고르는게 최고. 주위
진짜로 모르겠으면 랜덤하게 고르는게 최고. 주위 사람들 하는 일 중에서 하나 적당히 고르고 플러스 알파 하는게 가장 쉬움. 리서치는 결과는 플러스 알파가 중요, 시작은 방향으로서 문제 정의하는게 중요. 주위 사람들 일을 고르면 일단 문제 방향이 말이 되는 방향이라는 안전성이 따라옴. 남는 일은 내가 가는 방향 약간 틀고 얼마나 거리 진행되었는지 보여주면 끝.
리서치는 열심히 하는게 능사가 아님. 모로가도 열심히만 하면 서울 못감. 서울까지는 못갔어도 서울까지 거리 10km 줄였다.. 이런 식으로 전개하는 것이 중요함.
추가로 어려워도 정공법 가고 싶음 구글에서
추가로 어려워도 정공법 가고 싶음 구글에서 research problem formulation 키워드 넣으면 놀랄만큼 엄청난 양질의 자료들이 쏟아져 나옴. research problem formulation은 전공 상관없으니 cs 관련 링크를 찾은 수고를 하지 마시얌. 오히려 사회과학쪽이나 애들 가르치는 전문인 교육학과 쪽 자료들이 리서치 이렇게 한다 설명 잘 하고 실제 잘 맞음. 엔지니어링 쪽은 솔직히 주어진 문제 생각없이 푼다 예전 결과보다 더 높이 더 멀리 더 많이 나오면 오케다 리서치가 많음. 바이오 같이 실험하는 쪽은 방향은 누가봐도 빤한데 결과 나오는게 워낙 로또 스타일이라 problem formulation은 상대적으로 어렵지 않음.
참고로 cs쪽은 methodology 쪽 성격이 강해서 유행에 편승하는 것도 좋은 연구 방법. 관심있는 주제 속하는 컨퍼런스 찾아 최근 2, 3년 전개 된 것을 초록 정도만 주욱 훑어보면 유행 파악이 가능함.
깜빡해서 추가하는데 리서치는 검색이 중요. 검색은
깜빡해서 추가하는데 리서치는 검색이 중요. 검색은 구글신 믿으면 되고 검색결과 정리는 여러가지 방법이 있지만 좃대로 추천. zotero.
지도교수를 찾아가서 전문가 찬스를 쓰세요.
지도교수를 찾아가서 전문가 찬스를 쓰세요.
BFS 와 DFS를 적절히 사용하는게 좋은 것
BFS 와 DFS를 적절히 사용하는게 좋은 것 같습니다.
초기에는 이거 저거 조금씩 해 보고 관련 논문도 읽고 실제로 뭔가 구현/생각을 좀 해 보고 하다가(BFS)
뭔가 있겠다는 생각이 들면 DFS를 적용해서 scope을 작게 잡고, 그 scope내에서 논문도 많이 뒤져보고, 가장 어려운 문제가 뭘까 생각해 보고 합니다.
그래서 잘 되면 논문을 쓰면 되고 안되면 다시 BFS합니다.
학생에게 그런 걸 가르쳐주는 사람을 흔히 교수님이라고
학생에게 그런 걸 가르쳐주는 사람을 흔히 교수님이라고 부릅니다.
또는 같이 쓰기도 하고요..
CS Topic Generator
CS Topic Generator 라는게 있습니다.
논문 주제 정하기 어려우면 주저하지 말고 이용해보세요
http://www.cs.purdue.edu/homes/dec/essay.topic.generator.html
학부생이신가요?
논문을 읽어보셨나요?
논문을 읽어보시기를 권해드립니다.