부록(Appendix) 작성 방법

부록이란, 본문에서 담기 어려운 추가 정보나 보조 자료를 따로 모아 정리하는 부분입니다. AI 논문에서 부록은 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다.

  1. 장황하거나 세부적인 내용:
    • 본문에 모두 적으면 지면·분량이 지나치게 길어질 수 있는 내용 (예: 하이퍼파라미터 표, 추가 알고리즘 단계, 세부 증명 과정 등)
  2. 추가 실험·결과:
    • 본문에 싣기에는 너무 많은 그래프나, 간략히만 언급했던 추가 실험을 자세히 보여줄 때
  3. 데이터셋·코드 가이드:
    • 데이터셋 구성, 어노테이션 전략, 코드를 빌드·실행하는 방법 등.
  4. 이론적 증명(Proof):
    • 간단한 요약은 본문에, 자세한 증명 절차는 부록으로 넘겨 깔끔하게 정리.

AI 논문에서는 투고 학회·학술지에 따라 “Supplementary Materials,” “Appendix,” “Extended Material” 등의 이름을 사용할 수 있으며, 대체로 별도의 PDF로 제출하는 경우가 많습니다.

1. 부록을 두는 이유

  1. 본문 간결화
    • 주요 아이디어와 결과가 산만해지지 않도록, 반드시 필요한 내용만 본문에 담고, 세부적인 항목은 부록으로 옮겨서 전체 흐름을 깔끔하게 유지할 수 있습니다.
  2. 추가 자료 제공
    • 연구 재현성(Replicability)을 높이기 위해, 실험 세팅·코드·데이터 스키마 등 자세한 정보를 제공해야 할 때가 많습니다.
    • 분량 제한이 있는 학술지/학회라면, 이 정보는 부록으로 배치해도 충분히 좋습니다.
  3. 이론 증명 보완
    • AI 논문에서 “왜 모델이 수렴하는가?”, “어떤 조건에서 최적 해를 보장하는가?” 같은 이론적 증명을 간단히만 본문에 요약하고, 상세 증명은 부록에 넣으면 편리합니다.
  4. 추가 실험 또는 오류 사례 분석
    • Ablation Study나 에러 케이스 분석을 확장해서 보여주거나, 시각 자료가 많은 경우, 본문에 모두 배치하면 분량이 과도해집니다. 이럴 때 부록이 유용합니다.

2. 부록에 담을 수 있는 항목들

  1. 알고리즘 상세 단계(Extended Pseudocode)
    • 본문에서는 핵심 알고리즘(의사코드)만 간략히 설명하고, 세부 반복 루프나 예외 케이스 처리는 부록에서 상세히 보여줄 수 있습니다.
  2. 하이퍼파라미터 표
    • 모델마다 달라지는 learning rate, batch size, optimizer 설정, dropout, regularization 등 여러 파라미터를 표로 일괄 정리.
    • 예:
      | Model Variant | Learning Rate | Batch Size | Optimizer | Dropout | |—————|—————|———–|———-|———| | Baseline | 1e-3 | 64 | Adam | 0.2 | | Proposed (A) | 5e-4 | 128 | Adam | 0.3 | | Proposed (B) | 1e-4 | 128 | AdamW | 0.3 |
  3. 추가 실험 결과
    • 다른 데이터셋이나 다른 하이퍼파라미터 설정에서 나온 결과
    • 비교 모델별 성능 표(Accuracy, F1, BLEU 등)를 추가로 제시
    • 오류 사례 스크린샷(이미지 인식, 번역 결과, 생성 텍스트 등)
  4. 데이터셋 세부 정보
    • 클래스 분포, 예시 이미지/문장, 어노테이션 방식, 라이선스나 윤리적 고려 사항 등
    • 예: “본 데이터셋은 A/B 두 기관에서 수집하였으며, 환자 익명화 절차를 다음과 같이 진행하였다.”
  5. 이론 증명(Proofs) 및 수학적 세부사항
    • 본문에서는 (Theorem, Lemma)를 간략하게만 언급한 뒤, 부록에 증명 과정을 단계별로 전개
    • 예: “Lemma 1. [중략] 부록 A.1에서 증명함.”
  6. 실험 코드 가이드
    • GitHub 링크, 실행 방법, 의존 라이브러리, 버전 정보 등을 구체적으로 기술(학술지·학회가 허용하면).
    • 만약 깃 주소나 실행 지침을 본문에 넣기 불편하다면, 부록에 명시.

3. 부록 작성 시 주의사항

  1. 본론-부록 연결
    • 본문에서 “세부 알고리즘은 부록 A에 제시하였음” 식으로 명시적 연결을 해주어야, 독자나 리뷰어가 쉽게 찾아볼 수 있습니다.
    • Ex) “수학적 증명은 Appendix B에 상세히 기술하였다.”
  2. 중복 서술 금지
    • 부록 내용이 본문과 중복되지 않도록 합니다.
    • 본문에 이미 충분히 설명한 사항을 부록에 또다시 장황하게 적지 말고, 필요한 확장·보충 정보만 배치하세요.
  3. 표기 방식 통일
    • 섹션 번호, 그림(표) 번호를 어떻게 부록에서 매기는지 논문 전체와 통일해야 합니다.
    • 예: “Appendix A. Table A1, Fig. A1”처럼 별도 표기하거나, “Table 10, Figure 8”처럼 전반적 번호 연속성을 유지할 수도 있습니다. 규정에 맞춰 선택하세요.
  4. 아카이브/저널 규정 확인
    • arXiv나 NeurIPS, ICML, ICLR 같은 AI 학회는 추가 PDF 첨부(“Supplementary Materials”)를 허용하되 페이지 제한이 있을 수 있습니다.
    • 일부 학술지(IEEE/ACM)도 부록의 분량이나 첨부 형식을 제한하므로 Author Guidelines를 미리 확인하세요.
  5. 민감 정보 주의
    • 만약 부록에 개인정보, 비식별이 충분하지 않은 데이터 등이 들어가면 윤리적 이슈가 발생할 수 있습니다. 필요한 경우 가명처리, 마스킹, 승인 절차 등을 사전에 진행해야 합니다.

4. 예시 구조

아래는 AI 논문의 부록(Apendix) 예시 구조입니다.

Appendix A. Implementation Details A.1 Hyperparameters

  • Table with learning rate, batch size, etc. A.2 Model Variants
  • Explanation of “Proposed (A), Proposed (B)” differences

Appendix B. Additional Results B.1 Extended Ablation Studies

  • Table B1: Performance under different dropout rates B.2 Error Cases
  • Figure B1: Examples of misclassified images

Appendix C. Theoretical Proofs C.1 Proof of Theorem 1

  • Detailed math steps C.2 Proof of Lemma 3
  • Additional references

Appendix D. Dataset Information D.1 Data Collection & Annotation

  • Ethical considerations D.2 Class Distribution
  • Chart/diagram D.3 Example Instances
  • Sample images or text snippets

Appendix E. Code & Environment Setup E.1 GitHub Repository Link E.2 Dependencies & Execution Commands

  • 섹션 이름, 번호 체계는 학회/저널 규정에 맞춰 조정하시면 됩니다.
  • 본문에서 해당 부록을 “Appendix A” “Appendix B” 등으로 참조해 주면 연결성이 좋아집니다.

5. 작성 스타일 팁

  1. 간결히, 명확히
    • 부록이라고 해서 장황하게 쓰기보다는, 독자가 필요한 정보를 빠르게 확인할 수 있도록 구성하세요.
    • 표·그림을 잘 활용해 시각적으로 깔끔하게 전달하는 것도 좋습니다.
  2. 부록 제목
    • “Appendix” 혹은 “Supplementary Materials”라고 크게 쓰고, 내부 섹션을 “A, B, C…” 등으로 나눠 관리합니다.
    • “Appendix A. Detailed Pseudocode”처럼, 제목만 봐도 무슨 내용인지 알 수 있게.
  3. 참고문헌 인용
    • 부록에서도 인용을 할 수 있으므로, 본문과 동일한 방식(번호 인용, 저자-연도 인용 등)을 따르세요.
    • 별도의 ‘부록 참고문헌’을 두지 말고, 논문 전체의 참고문헌 목록과 통합되어야 합니다.
  4. 그림/표 번호 매김
    • “Figure A1, Table B1” 등 부록용 번호를 따로 매길 수도 있고, “Figure 10, Table 12” 등으로 본문과 이어갈 수도 있습니다.
    • 학회/저널마다 선호가 다르니, 가이드라인을 확인하세요.

6. 주의사항: 부록 분량과 내용 관리

  • 과도한 분량: 부록이 본문보다 길어지는 경우, 심사위원이 불편해하거나, 학회 규정 위반일 수 있음.
  • 무의미한 자료: 의미 없이 중복된 그래프나, 별 효용이 없는 결과 표 등을 잔뜩 넣으면 오히려 독자에게 피로감을 줍니다.
  • 중요 내용을 본문에 넣어야 하는지 여부: 만약 아주 핵심적인 실험 결과나 증명이라면 부록이 아니라 본문에 꼭 배치해야 합니다.

7. 결론

부록(Appendix)은 AI 논문에서 가치 있는 부가 자료를 담는 좋은 통로입니다.

  • 본문을 간결하게 유지하면서도, 연구 재현성과 추가 정보 제공을 동시에 달성할 수 있죠.
  • 그러나 분량이나 중복, 학회 규정에 유의해 필요한 정보를 선택적으로 배치해야 합니다.

참고자료

  • NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR 등 AI 컨퍼런스 Author Kit: Supplementary Material 관련 규정
  • IEEE/ACM Transactions 저널 가이드라인: Appendix, Online-Only Supplemental Files
  • Overleaf Help Center: “How to include Appendices in LaTeX”
  • Goodfellow, Bengio, & Courville (2016). Deep Learning. – 부록 참고 예시