Reference (참고문헌) 작성 방법

논문을 작성할 때, Reference(참고문헌)는 단순히 ‘논문 뒤에 붙이는 리스트’ 이상입니다.

  • 인용 스타일을 올바르게 사용하는 것은 연구 윤리와 학술적 신뢰도를 지키는 첫걸음이며,
  • 정확한 서지정보는 후속 연구자(혹은 심사위원)가 관련 선행 연구를 쉽게 추적할 수 있도록 돕습니다.

1. 왜 AI 논문에서 Reference가 더욱 중요한가?

  1. 빠른 기술 변화와 다수의 자료
    • AI 분야는 폭발적으로 논문이 쏟아집니다(arXiv, NeurIPS, ICML, CVPR 등).
    • 다양한 연구를 참조하며 최신 흐름을 반영할 수 있지만, 그만큼 인용 관리가 복잡해질 수 있습니다.
  2. 연구 윤리와 표절 방지
    • 모델 구조나 알고리즘 아이디어를 본인이 새롭게 제안한 것처럼 ‘표절’하지 않도록, 원 출처(논문, 코드 레포지토리 등)를 정확히 기재해야 합니다.
  3. 재현 가능성(Replicability)
    • 어떤 데이터셋, 어떤 알고리즘에서 영감을 받았는지 정확히 남겨두면, 후속 연구자가 비교 실험이나 재현을 하기 쉬워집니다.
  4. 학술지/학회 요구사항
    • NeurIPS, ICML, ICLR 등 국제 학회는 양식(스타일)을 엄격히 요구합니다. APA, IEEE, ACM, Chicago 등 다양한 인용 스타일에 맞춰야 할 때도 있습니다.

2. 대표적인 Reference 스타일

  1. IEEE 스타일
    • 엔지니어링·컴퓨터공학 분야에서 흔히 사용. 숫자([1], [2]) 기반 인용.
    • 예)

      [1] Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, pp. 436–444, 2015.

  2. APA 스타일 (7th ed.)
    • 사회과학·심리학 분야에서 주로 쓰이지만, 딥러닝+교육, 인간-AI 상호작용(HCI) 연구에서도 종종 사용. (저자, 연도) 기반 인용.
    • 예)

      LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521, 436–444.

  3. ACM 스타일
    • 컴퓨터 과학 학회인 ACM의 저널·컨퍼런스에서 자주 사용.
    • 예)

      [1] Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton. 2015. Deep learning. Nature 521 (2015), 436–444.

(학회·저널에 따라 요구하는 스타일이 다르니, 투고하기 전 Author Guidelines를 반드시 확인하세요.)

3. Reference 작성 시 체크리스트

  1. 저자명, 제목, 학회/저널명, 연도, 페이지 등 서지정보가 정확한가?
  2. arXiv 논문 인용 시, arXiv ID(예: arXiv:2107.0001), 업로드 연도, 버전 등을 명시했는가?
  3. DOI, URL(가능하다면)로 독자가 문서를 쉽게 찾을 수 있게 했는가?
  4. GitHub 등 코드 레포지토리 인용 시, 저자(소유자) + 저장소명 + commit/tag 등을 기재했는가?
  5. 데이터셋(예: ImageNet, COCO, GLUE)처럼 유명한 자료도, 해당 논문/논문집을 찾아 출처를 남겼는가?

4. 구체적인 작성 팁 & 예시

4.1 arXiv 논문 인용 방법

  • arXiv는 정식 출판이 아니므로, 학회에 따라 ‘Preprint’로 취급될 수 있음.
  • 예) IEEE 스타일에서 arXiv 인용 
    [1] T. Brown, B. Mann, N. Ryder, et al., “Language Models are Few-Shot Learners,” 
    arXiv:2005.14165, 2020.
  • 가능하면 “arXiv:XXXX.XXXXX [cs.LG], version X, 2020”처럼 분야와 버전도 기재가 좋음.

4.2 GitHub 레포지토리 인용

  • 예) 
    @misc{paszke2019pytorch,
  author = {Paszke, Adam and Gross, Sam and Massa, Francisco and others},
  title  = {PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library},
  howpublished = {\url{https://github.com/pytorch/pytorch}},
  year   = {2019}
}
  • “commit id”나 “release tag”를 적으면 버전 관리에 도움이 됨.
  • 일부 학회는 소스 레퍼지토리에 대한 인용을 제한하거나, 논문 형태로만 인용하길 요구하기도 하니 규정 확인 필요.

4.3 데이터셋 인용

  • 유명한 ImageNet의 경우, “ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database (CVPR 2009)” 논문을 참고문헌에 넣어야 함.
  • COCO는 “Microsoft COCO: Common Objects in Context (ECCV 2014)”.
  • 보통 데이터셋 이름과 함께 원 논문 혹은 공식 사이트를 인용하면, 독자들이 쉽게 찾아볼 수 있음.

4.4 표절과 자가표절 방지

  • 본인이 예전에 쓴 논문에서 일부 문장/아이디어를 가져올 때도, 꼭 해당 논문을 인용하는 것이 원칙(자가표절 방지).
  • ChatGPT 등 LLM에서 얻은 아이디어나 텍스트를 그대로 사용하면, 출처를 제시할 방법이 모호해지고 표절 이슈가 생길 수 있음. 따라서 스스로 재검토가 필수.

4.5 주의해야 할 함정

  • 오탈자: 저자명 철자, 논문 제목에서 “&, #, ~, :” 등 특수문자 누락 or 잘못 이스케이프
  • 연도 불일치: 본문에서 (Kim et al., 2021)라고 써놓고 레퍼런스에 2020으로 기재
  • 페이지 번호나 권(Volume) 누락
  • Proceedings(학회명, 장소, 날짜) 누락

5. 작성 시 주의사항

  1. 본 문장과 Reference 매칭
    • 본문에 “(Krizhevsky et al., 2012)” 혹은 “[1]”라고 썼으면, 반드시 레퍼런스 리스트에도 해당 항목이 있어야 합니다(숫자·연도 일치).
  2. 일관성
    • IEEE 스타일이면 전부 IEEE 스타일, APA면 전부 APA. 혼합 사용 금지.
  3. 최신 버전
    • arXiv나 GitHub 레포가 버전 업데이트될 수 있으므로, 논문 작성 시점 기준으로 확인합니다.
  4. 표절 방지
    • 레퍼런스를 언급했더라도, 본문 문장을 과도하게 복사해 오면 표절이 될 수 있으니, 인용 형태(직접 인용 vs. 간접 인용)에 유의해야 합니다.

6. 결론

레퍼런스(참고문헌)는 연구 윤리와 논문의 신뢰도를 지탱하는 기초이자 마무리입니다.

  • AI 논문은 인용할 자료가 매우 다양(arXiv, GitHub, 주요 학회 Proceedings, 데이터셋 등)하므로, 형식과 정확성에 더욱 신경 써야 합니다.
  • BibTeX·Zotero·Mendeley 등 관리 툴을 적극 활용하면, 인용 양식을 자동 변환하고 오탈자를 줄일 수 있습니다.

참고자료

  • IEEE Citation Reference (IEEE 공식 문서)
  • BibTeX.org (Official Usage & FAQ)
  • M. E. J. Newman, “How to Cite References,” *Physics Today, vol. 62, no. 5, pp. 1–2, 2009.*
  • Zotero / Mendeley / EndNote 사용자 가이드