공학 분야에서 엔지니어와 연구자의 차이
공학은 응용지향적인 분야로 간주되는 경향이 있기에, 응용의 바탕이 되는 이론에 대해 중요성을 두는 경우가 적고, 또 공학 분야의 저자들이 연구 논문을 집필하기 어려운 경우가 있습니다. 엔지니어와 연구자의 차이 중 가장 큰 것은 접근법의 차이입니다. 엔지니어는 이론을 적용하는 행위로 접근하며, 연구자는 이론을 연구하거나 설명하는 방식으로 접근합니다. 제 의견은, “엔지니어”와 “학문 연구자” 의 차이를 반드시 이해해야 한다는 점입니다. 엔지니어는 새로운 공학 기술을 도입하고 적용하는 데에 뛰어난 업계의 전문가이며, 연구자는 공학에 있어 새로운 발견을 할 수 있고, 또 출판할 가치가 있는 고품질의 학술 커뮤니케이션을 생산하는 사람입니다. 연구논문은 이 주제에 대한 깊이 있는 탐구를 보여주는 “이론” 그리고 “연구”를 담고 있어야 합니다. 공학 분야의 고품질 연구논문을 쓰고자 한다면, 이 두 가지 요소를 이해하면 도움이 됩니다.
다음은 공학 논문을 쓰는 연구자들이 마음 속에 담고 있어야 할 네 가지 중요 포인트입니다.
1. 가능한 한 빨리 연구 결과를 분류해야 한다
공학 연구자들이 모두 연구 결과의 처리에 능숙한 것은 아닙니다. 수 년간 저는 연구자들이 반드시 필요한 순간이 오기까지 몇 년씩이나 연구 결과를 분석하고 분류하는 일을 미루는 사례들을 지켜보았습니다. 이렇게 미루는 행위가 위험한 데는 몇 가지 이유가 있습니다. 첫째, 기술의 발전 속도가 빠르기 때문에 시간이 갈수록 데이터가 의미를 잃는 경우가 있습니다. 둘째, 연구 결과와 데이터를 최종 확정하기 위해서 여러 번의 실험을 수행해야 하는 경우가 있습니다. 이때 시간이 지나면 데이터가 유실되거나 손상되는 경우가 있습니다. 셋째, 실험을 수행하는 조건은 결과 해석에 아주 큰 영향을 미치기에 제때 연구 결과를 분류하지 않는다면 올바른 해석을 위한 실험 조건을 잊어버릴 위험성이 있습니다.
2. 제시한 데이터의 양이 아니라 질을 우선해야 한다
저자들이 공학 논문을 쓸 때 흔히 하는 잘못된 생각은 많은 양의 데이터, 긴 분량의 논문이 무조건 좋다는 생각입니다. 제가 검토한 논문 중에는 지나치게 많은 데이터를 담고 있지만 그 데이터들이 연구 주제와 연관성이 적은 경우가 꽤나 있었습니다. 데이터는 연구의 일부를 이룰 뿐입니다. 사실 공학 논문에서는 많은 데이터가 필요하지 않습니다. 그렇다면, 공학 논문에 필요한 데이터는 어떤 것일까요? 첫째, 연구 결과의 핵심 근거를 담고 있는 데이터 (또는 이미지)를 제시하는 것만으로도 충분합니다. 둘째, 여러분이 논문에 사용하기로 선택한 데이터는 연구 결과를 뒷받침하고 이를 설명할 수 있어야 합니다. 셋째, 연구나 실험의 절차 및 메커니즘을 보여줄 수 있는 데이터를 사용하십시오. 이 세 가지 가이드라인에 따른 데이터 외에 도움이 될 것 같은 추가적인 데이터가 있다면, 이는 논문에 넣지 마십시오. 논문의 핵심적인 메시지에 직접적으로 연관되는 데이터만을 독자에게 보여주는 것이 중요합니다. 많은 정보를 제시할수록 독자들이 혼란에 빠질 위험성도 높습니다.
3. 데이터를 뒷받침하는 이론을 설명하라
이는 앞에서 제가 강조한, 엔지니어는 연구를 ‘응용’ 하고 연구자들은 이 응용의 뒷받침이 되는 ‘이론을 설명’ 한다는 차이점과 연관됩니다. 공학논문 저자들은 보통 “연구 결과” 자체를 “이 연구결과가 왜/어째서 이런 결론에 이르렀나” 보다 중요시하는 경향이 있습니다. 그러나 학술 논문이라면 단순히 데이터를 제시하는 것이 아니라 과학적인 의문을 철저히 조사하고 일정 수준의 학문적 가치를 보여주어야 합니다. 데이터를 뒷받침하는 “비밀”을 추출하는 것이 그 핵심입니다. 이는 다음과 같은 방법으로 가능합니다.
(a) 주제에 대한 기존 문헌을 읽어나간 뒤 본문 중 관련된 부분에서 이를 언급하십시오. 이를 통해 해당 분야의 최신 이론에 대해 감을 잃지 않을 수 있을 뿐 아니라 이 분야에 여러분의 새로운 논문이 차지하는 기여도가 어느 정도인지도 확인할 수 있습니다.
(b) 여러분만의 가설을 제시한 다음 데이터를 통해 이 가설이 어떻게 입증되는지를 보여주십시오. 이는 가장 효과적인 제시 전략이자 영향력이 높은 논문에서 기대되는 바이기도 합니다.
(c) 데이터에 대한 모든 가능한 설명과 해석을 논의한 뒤 가장 논리적인 한 가지에 집중하십시오.
4. 가능한 한 가장 최신 문헌을 인용할 것
공학이라는 분야는 매년 혁명적인 발견이 출판되며 빠른 속도로 진화하는 학문입니다. 따라서 여러분의 논문이 인용하고 있는 다른 문헌은 동시대적이고, 유의미하며, 시대에 뒤떨어지지 않아야 합니다. 이를 통해 저널 편집자, 피어 리뷰어, 독자 모두에게 좋은 인상을 줄 수 있을 것입니다.
