논문 톺아보기

1.Text Style Transfer 관련 회사 논문을 처음 접한 날로부터 무려 7개월 만에 최종 콘텐츠를 출고했다. 감개가 무량할 따름이다. 사전 리서치 6시간을 포함하면, 글 하나를 쓰는 데 투입한 내 시간 리소스는 대략 41시간에 불과(?)하다.

작업한 글 : 텍스트 스타일을 바꾸는 딥러닝 기술


2.이게 가능한 까닭은 글이라는 작업을 수행하는 데 필요한 작은 태스크를 쪼개고 하나씩 해나가면 된다. 이렇게 여러 차례를 거쳐 원고의 오류나 오타를 잡는다면 글의 완성도는 높아질 수밖에 없다. 최고의 결과라고는 할 수는 없겠지만, ‘마음에 안 들거나 이해가 안 되는 부분을 0으로 만들자’라는 관점으로 접근한다면 꽤 마음에 드는 결과물을 얻을 수 있다.

작업한 글 : 2021년 나의 워크플레이스


3.다만 작업 중간에 발생한 ‘4개월’ 간의 공백이 문제였다. 전에 봤던 논문에서 해결하려던 문제와 방법론에 대한 내용은 머릿속에서 사라진 지 오래였다. 논문을 다시 처음부터 정독할 필요가 있었다. 다행히 1, 2차 리서치에서 논문 내용을 심층적으로 이해하려고 노력했던 덕분인지 두 번째 정독은 복습에 가까웠다.


4.복습이란 내가 아는 내용을 잘 정리하는 일과도 같다고 볼 수 있을 거다. 그래서 논문에서 밑줄 친 부분을 (노트 패널에) 공통의 토픽으로 그룹화하는 작업을 진행했다. 여기에는 평소에 (영어) 논문을 볼 때 쓰는 플렉슬(flexcil)을 이용했다. 일단 이렇게 해놓고 보니 “어디에 어떤 내용이 있더라?”는 질문에 대한 답을 찾기 위해 논문을 뒤적거릴 필요가 없게 됐다.

작업한 글 : (유료)영어 논문 읽을 때 ‘플렉슬’을 쓰는 3가지 이유


5.완성도를 높이기 위해 연구원과 주고받은 수많은 피드백 내용도 노트 한쪽에 기록해가며 글 작업을 진행했다. 했던 질문을 또 해가며 연구원의 귀한 시간을 허비하게 만들고 싶지 않은 마음이 사실 더 컸다. 어떤 부분은 왜 그렇게 쓰기로 합의했는지를 기록하면, 유사시 그 히스토리를 찾아 헤맬 내 시간도 더 소중한 데 쓸 수 있다. 이런 과정을 거치고 나면은 (아마도) 저자 다음으로 이 논문을 가장 잘 이해하는 사람이라는 자신감이 든다.



Samantha
Samantha 7년차 글쟁이. 경제지와 뉴미디어에서 기자로 일하다, 현재 IT 기업에서 인공지능 콘텐츠를 쓰고 있다. 취미로 생산성 앱을 활용한 글쓰기 프로세스를 연구한다.
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