슬라이드는 발표자가 말로만 설명하는 것보다 시각적 보조를 제공해, 청중이 내용을 쉽게 이해하도록 돕는 중요한 도구입니다.
이 글에서는 슬라이드 구성, 디자인, 시각 자료 활용 등에 대한 팁을 제시합니다.
1. 슬라이드 작성의 기본 원칙
- KISS (Keep It Short & Simple)
- 학회 발표는 대개 10~20분 내외이며, 한 장 한 장 빡빡하게 정보를 넣으면 청중이 소화하기 어렵습니다.
- 한 슬라이드에는 하나의 핵심 메시지만 담도록 유의하세요.
- 청중의 수준을 고려
- 청중이 AI 전문가인지, 비전공자인지, 다른 분야 연구자인지 사전에 파악하세요.
- 전문 학회라면 수식이나 알고리즘을 어느 정도 포함해도 좋지만, 과도한 디테일은 자칫 이해를 방해할 수 있습니다.
- 비주얼 우선 (Visual > Text)
- 가능하다면 도표, 그래프, 그림 등 시각 자료를 강조하고, 텍스트는 최소화하는 것이 발표 효율을 높입니다.
- “한 장에 문장으로 가득한 슬라이드”는 청중이 읽기 부담스럽고, 발표자 목소리와 중복되기도 합니다.
- 흐름 (Storyline) 중요
- 슬라이드는 논문의 순서(서론→방법론→결과→결론)대로 구성해도 좋지만, 각 장이 부드럽게 연결되는지 점검하세요.
- 발표 중간중간, “이제 다음 주제로 넘어가겠습니다” 같은 전환 멘트와 함께 요약이 있으면 좋습니다.
2. 슬라이드 구성 단계별 예시
2.1 제목 & 개요 (Introduction)
- 슬라이드 1: 제목, 저자, 소속, 로고
- 간단한 논문 제목, 발표자 이름(공동저자 포함)을 명시.
- 학회나 행사명, 날짜, 소속(기관 로고)을 작게 넣으면 공식적인 느낌을 줍니다.
- 슬라이드 2: 동기(Motivation) & 문제 제기
- 연구 주제가 왜 중요한지, 어떤 문제를 해결하려고 하는지 한두 문장 + 그림으로 설명.
- AI 분야라면 “데이터가 많아지면서 생기는 문제”, “이전 모델들의 한계” 등을 제시해 청중의 관심을 환기.
- 슬라이드 3: 목차(Agenda) or 전체 구성
- “이 발표는 크게 4부분으로 구성됩니다: (1) 서론 (2) 방법론 (3) 실험 결과 (4) 결론” 식으로 개요.
2.2 방법론(Approach / Method)
- 슬라이드 4~7: 핵심 알고리즘, 모델 구조, 수식(필요 시)
- AI 모델이라면 블록 다이어그램(예: Encoder-Decoder, CNN 구조)으로 전체 흐름을 먼저 보여주세요.
- 수식이나 알고리즘이 핵심인 경우, 단순화된 형태를 제시 후 구체적인 추가 설명을 가능케 합니다.
- 각 슬라이드엔 수식 1~2개 이하가 적절하며, 두꺼운 텍스트로 핵심 파트를 강조하면 좋습니다.
- 슬라이드 8: 구현 세부사항
- 프레임워크(예: PyTorch), 하이퍼파라미터(learning rate, batch size 등) 같은 내용을 필요하다면 간략히 열거.
- 너무 세세한 설정(예: 특정 함수 호출 코드 등)은 부록처럼 슬라이드 맨 뒤로 빼거나, 말로만 간단히 언급해도 됩니다.
2.3 실험 결과(Experiments & Results)
- 슬라이드 9~11: 데이터셋 소개, 비교 모델
- 어떤 데이터셋을 썼는지, 얼마나 많은 샘플인지, 클래스 분포는 어떤지 등을 표나 요약 그래프로 제시.
- 비교 대상(베이스라인) 모델을 리스트업하고, 우리의 기여 모델과 어떻게 다른지 간략 소개.
- 슬라이드 12~14: 정량적 결과 (Quantitative)
- 성능 지표(Accuracy, F1, BLEU, IoU 등)를 표나 그래프(바 차트, 라인 차트)로 시각화.
- 최고 성능은 굵게 표시하거나 색깔로 강조.
- “Ours vs. SOTA” 차이가 얼마인지 한눈에 보이도록 시각적 설계가 중요.
- 슬라이드 15: 정성적 결과 (Qualitative)
- AI라면 이미지/텍스트/영상 등 샘플 결과를 보여주면 설득력이 커집니다(“Before vs. After” “Baseline vs. Ours” 등).
- 시각 자료는 고화질 이미지를 쓰고, 캡션이나 간단한 설명을 곁들여야 이해가 빠릅니다.
- 슬라이드 16: Ablation Study, 추가 분석
- 모델의 특정 구성 요소를 빼거나 바꿨을 때 성능이 어떻게 변하는지 표로 정리.
- 에러 케이스나 한계점을 이 시점에 간단히 언급할 수도 있음.
2.4 결론(Conclusion) & Q&A 유도
- 슬라이드 17: 결론 요약
- “본 연구는 ~을 제안했고, ~% 성능 향상을 달성했으며, ~와 같은 의의가 있다.”를 간결히 정리.
- 향후 연구 방향(“다른 데이터셋 확장”, “실시간 적용”, “더 큰 모델” 등)도 한두 줄로 제안.
- 슬라이드 18: 참고(Reference), GitHub 링크
- 논문 인용, 레퍼런스는 한 슬라이드에 작게 넣어두거나, 깃헙 주소(QR 코드)로 연결해 청중이 자료를 쉽게 찾도록 유도.
- 공백 슬라이드를 두어 Q&A 시작 시 시각적 전환을 주기도 합니다.
- 슬라이드 19: “Thank You” or Q&A
- “감사합니다 / Thank You”와 함께 질의응답 시간을 안내.
- 추가로 문의할 이메일, 깃헙 주소 등 남기면 좋음.
3. 디자인 & 시각 자료 팁
- 색상 & 폰트 통일
- 배경, 글씨, 강조 색상을 3가지 이내로 유지하면 깔끔한 인상을 줍니다.
- 폰트도 1~2가지(제목용, 본문용)로 일관성 유지. 학회 템플릿이 있다면 그걸 따르세요.
- 글자 크기
- 화면 앞에서 몇 미터 떨어진 곳에서도 잘 보이도록 제목 24~32pt, 본문 18~24pt 정도 추천.
- “한 슬라이드에 5~7줄” 넘기지 않도록 주의.
- 아이콘, 심볼, 이미지를 적절히
- 수식이나 텍스트만 있으면 딱딱해 보이므로, 관련된 아이콘(예: 신경망, GPU 그림, 라벨 등)을 넣으면 이해도가 올라감.
- 단, 저작권이 있는 이미지는 함부로 사용하지 말고, 출처나 라이선스를 확인해야 합니다.
- 애니메이션/전환 효과
- 너무 현란한 효과는 오히려 독을 수 있으니, 필요 최소한으로 사용.
- 발표 시 스텝 바이 스텝(“하나씩 나타나기”) 정도는 좋은데, 복잡한 애니메이션은 시간만 빼앗을 수 있음.
4. 발표 시 주의사항 & 발표 연습
- 시간 배분
- 슬라이드는 보통 1분당 1~2장이 적당합니다. 15분 발표라면 15~20장 내외가 무난.
- 다 끝내지도 못하고 시간이 초과되면, 뒤 슬라이드가 무의미해집니다.
- 연습 & 리허설
- 적어도 발표 전 2~3번은 전체 흐름 리허설(시간 체크)을 해보고, 말할 때 어디서 강조하고 어떤 문장이 길어지는지 파악.
- 슬라이드마다 핵심 멘트를 미리 정리해두면 당황하지 않습니다.
- 강조
- 레이저 포인터나 마우스 하이라이트를 적절히 사용해, 청중이 어느 부분을 봐야하는지 명확히.
- 수식, 그래프, 표의 구체적인 부분을 설명할 때 유용합니다.
- Q&A 준비
- 가령 “데이터셋 크기나 추가 실험” 등 자주 묻는 질문을 예상해 미리 답변을 준비하면, 더 매끄럽게 대처 가능.
- 본문에서 다루지 않은 자료를 백업 슬라이드로 준비해 둬도 좋습니다.
5. 결론
발표 슬라이드는 논문 내용을 시각적으로 정리해 청중에게 짧은 시간에 핵심을 전달하는 수단입니다.
AI 연구는 복잡한 알고리즘과 모델이 많아, 잘 다듬어진 슬라이드가 없으면 청중이 쉽게 길을 잃습니다.
- 필수 요소: 문제 정의, 방법론 그림, 실험 결과 시각화, 결론 요약
- 간결함: 한 장에 과한 텍스트 금지, 키워드만 사용
- 스토리라인: 자연스럽게 도입→전개→결과→결론을 이어가야
- 시간 관리 & 리허설: 실제 발표 전에 충분히 연습해 시간을 맞추고, 발표 호흡을 체크
참고자료
- TEDx 스피치 혹은 각종 학술 컨퍼런스 발표 영상: 유명 AI 연구자들의 발표 스타일 참고
- Presentation Zen (by Garr Reynolds): 슬라이드 디자인·스토리텔링 기법에 대한 명저
- PechaKucha 방식: 20장 * 20초 형식으로 진행하는 발표 스타일, “짧고 간결” 사례로 참고
- LaTeX Beamer vs. PowerPoint/Keynote: AI 학회에서는 Beamer를 쓰는 분도 많으므로, 텍스트·수식 삽입 편의를 고려해 보세요.