결론(Conclusion) 작성 방법

논문의 마지막인 결론(Conclusion) 파트는, 단순히 “마무리 발언”에 그치지 않고, 논문의 전체적 의의와 후속 과제를 맺어주는 중요한 부분입니다.
AI 논문에서는 특히 연구 기여(Contribution)를 다시 한 번 정리해 주고, 실무/학문적 시사점과 한계점을 솔직히 언급함으로써, 독자 및 심사위원에게 “이 연구가 학계와 산업계에 어떤 의미가 있는가?”를 다시금 각인시킬 수 있습니다.

1. 논문에서 결론을 작성하는 목적

  1. 핵심 기여사항(Contribution) 재확인
    • AI 연구는 서론·본론에서 다룬 복잡한 기술 내용이 많으므로, 마지막에 간단히 요약해줌으로써 독자에게 “이 논문이 무슨 성과를 냈는지”를 명료하게 남길 수 있습니다.
  2. 연구 결과의 의의와 활용 방안
    • “어떤 분야/도메인에서 사용 가능할 것인가?” “실제 산업 현장이나 학술 연구에 어떻게 기여하는가?” 등의 시사점을 제시해야, 논문의 가치를 높일 수 있습니다.
  3. 한계점과 후속 연구 방향
    • “데이터 규모가 제한적이었다” “특정 환경에서만 성능이 좋다” 등 한계를 인정하고, “어떤 후속 연구가 필요하다”를 제안하면, 연구 발전 가능성을 열어두게 됩니다.
  4. 독자들에게 Call-to-Action
    • 오픈소스로 소스코드를 공유할 링크, 혹은 추가 협업·확장 연구 등 실질적 액션을 유도할 수도 있습니다. (학술지·학회마다 형식은 다를 수 있으니, 가이드라인 참조)

2. 결론의 전형적인 구성

  1. 간략 요약(재정리)
    • “본 논문에서는 ~을 연구했고, ~을 통해 ~% 성능 개선을 보였다.”
    • 초반 한두 문장에서 전체 연구 내용을 한 문장으로 요약할 수 있어야 합니다.
  2. 주요 기여(Findings) 요약
    • 기여 포인트 2~3가지를 짧게 나열(예: “새로운 경량화 Transformer 구조 제안”, “ImageNet 데이터셋 기준 +2% 정확도 향상”, “학습 속도 1.5배 증가”)
    • 필요하면 “연산 효율 측면, 정확도 측면, 확장 가능성 측면” 등 카테고리별로 정리해도 좋습니다.
  3. 의의(Implications) 및 적용 가능성
    • 연구 결과가 AI 산업/학계에 어떤 시사점을 주는지
    • 예: “본 모델은 모바일 디바이스에 적용하기 적합하며, IoT 분야 실시간 영상처리에 활용될 수 있다.”
  4. 한계(Limitations) 및 후속 연구(Future Work)
    • 데이터 편향, 도메인 범위, 계산 자원, 검증 환경 등 구체적 한계 언급
    • 후속 연구 제안: “추가로, 실시간 로보틱스 환경에서도 검증할 계획이다.” 또는 “의료영상 분야로의 확장 실험이 필요하다.” 등
  5. (선택 사항) 소스 코드 공개·윤리적 고려
    • 요즘 AI 분야는 코드나 모델 가중치를 공개하는 경우가 많으므로, 이를 결론에서 안내
    • 윤리적 이슈(데이터 프라이버시, 알고리즘 편향 등)도 필요하다면 간단히 언급

3. 예시 결론 문단

4. Conclusion
본 논문에서는 고해상도 이미지 인식을 위해 경량화된 Transformer 구조를 제안하였다. 우리의 방법은 기존 Vision Transformer 대비 파라미터 수를 약 35% 절감하면서도, ImageNet 데이터셋에서 Top-1 정확도 0.9% 향상을 달성하였다. 이는 대규모 모델 의존도에서 벗어나, 모바일·엣지 디바이스에서도 Transformer 기반 인식을 구현할 수 있다는 점에서 의의가 크다.
또한, 실험 결과 다양한 데이터 크기나 노이즈 환경에서도 일정 수준 이상의 성능을 유지함을 보였으며, 이는 실제 산업 환경에서 안정적인 활용 가능성을 시사한다. 다만, 초고해상도(4K 이상) 상황에서는 여전히 메모리 사용량이 높은 편이므로, 연합 학습(Federated Learning) 혹은 분산 학습 기법과의 결합 연구가 필요하다.
향후 연구에서는 의료영상(초음파, MRI 등) 같은 특수 도메인으로 적용 범위를 넓히고, 모델 해석(Explainability) 측면에서도 추가적인 실험을 진행할 계획이다. 본 논문의 코드와 사전 학습된 가중치는 Github(https://github.com/aaa/bbb)에서 공개하였으므로, 추후 커뮤니티 차원의 협업과 성능 검증이 더욱 활발해지길 기대한다.

  • 이 예시는 “새로운 모델 제안 + 성능 향상”이라는 내용, “적용 가능성” 강조, “한계와 후속 연구” 제시가 잘 드러나도록 작성된 샘플입니다.

4. 작성 시 주의사항

  1. 결론에 새 정보나 데이터 넣지 말 것
    • 결론은 이미 본문에서 논의된 내용을 요약·정리하는 곳이지, 새로운 결과나 주장을 처음 제시하는 곳이 아닙니다.
    • “추가 실험 결과”가 있다면 본문이나 부록(Supplementary)에 배치하는 것이 정석.
  2. 장황함 배제
    • AI 논문의 결론은 보통 2 문단 이내가 적절합니다(학술지나 컨퍼런스 페이지 제한 고려).
    • 서론이나 본론을 모두 다시 써놓는 건 중복이므로 주의.
  3. 후속 연구(Future Work)를 막연하게 쓰지 말기
    • “더 연구하겠다” 식으로 포괄적으로만 적으면 설득력이 떨어집니다.
    • “도메인 적응, 모델 해석, 다른 언어·데이터로 확장” 같이 구체적으로 제시하면 좋습니다.
  4. 한계점(Limitations) 언급
    • AI는 특정 데이터나 상황에 한정된 솔루션이 될 수 있습니다. 이를 솔직히 인정하고, 어떻게 개선할지 아이디어를 주면 심사에서도 긍정적으로 평가됩니다.

5. 결론 작성 체크리스트

  1. 연구 요약: 본 논문에서 제안한 기법/모델/알고리즘을 다시 한 문장으로 요약했는가?
  2. 핵심 성과(수치, 지표): “정확도 +x%”, “추론속도 2배 향상” 등 주요 성과를 되짚어 주는가?
  3. 학술/산업적 의의: 이 연구가 왜 중요한가? 어떤 도메인·상황에서 도움 되는가?
  4. 한계: 데이터나 환경, 계산 자원, 알고리즘 약점, 실험 범위 등 솔직히 밝혔는가?
  5. 후속 연구 방향: 구체적으로 1~2가지 이상 제시했는가? (예: “실시간 로보틱스 시험”, “다국어 데이터셋 확장”)

6. 결론

결론은 논문의 마지막 인상을 결정짓는 파트입니다.

  • AI 논문에서는 기술적 성과(정량 성능) + 응용 시사점을 분명히 적어, 연구 가치가 쉽게 전달되도록 해야 합니다.
  • “너무 짧거나”, “너무 길거나” 둘 다 피하면서, 핵심 포인트를 간결히 정리해 주세요.

참고 자료

  • “Writing a Good Conclusion for a Technical Paper,” ACM Author Guidelines
  • NeurIPS / ICML / ICLR 등 AI 컨퍼런스 결론 섹션 샘플(Proceedings 참고)
  • IEEE Author Center: “Conclusions that Inspire Further Research”