.3. 결론 (Conclusion)

1. 결론의 본질: 연구의 마침표이자 새로운 시작의 문

논문의 마지막 관문인 ’결론(Conclusion)’은 많은 연구자가 가장 소홀히 대하면서도, 동시에 리뷰어(Reviewer)에게 가장 강력한 여운을 남길 수 있는 결정적인 섹션이다. 대부분의 연구자는 서론(Introduction)에서 독자를 설득하고, 방법론(Methodology)과 실험(Experiments) 섹션에서 기술적 우위를 증명하느라 모든 지적 에너지를 소진한다. 그 결과, 결론은 단순히 초록(Abstract)을 복사해 붙여넣거나 본문의 내용을 기계적으로 요약하는 수준에 머무르는 경우가 허다하다. 그러나 세계적인 컴퓨터 비전 및 인공지능 학회인 CVPR, NeurIPS, ICRA 등에서 채택되는 최상위 논문(Top-tier papers)들은 결론을 단순한 ’마무리’가 아닌, 논문의 가치를 최종적으로 ’각인’시키는 전략적 도구로 활용한다.

결론은 독자가 논문을 덮기 직전에 읽는 마지막 문장들이다. 인지 심리학의 ’최신 효과(Recency Effect)’에 따르면, 사람들은 가장 마지막에 제시된 정보를 가장 강렬하게 기억한다. 따라서 결론 섹션은 당신의 연구가 해결한 문제의 중요성을 재확인하고, 제안한 방법론의 유효성을 확정하며, 이 연구가 해당 분야(Field)의 지평을 어떻게 확장했는지를 선언하는 ’승리의 깃발’이어야 한다.1 마이클 블랙(Michael Black)과 같은 저명한 컴퓨터 비전 연구자들은 논문이 하나의 ‘이야기(Story)’ 구조를 가져야 한다고 강조한다. 이 이야기 구조 속에서 서론이 주인공(연구자)이 마주한 거대한 적(문제)과 이를 해결해야 하는 당위성을 소개했다면, 결론은 주인공이 그 적을 어떻게 물리쳤는지, 그리고 그 승리가 세상(학계)에 어떤 평화를 가져왔는지를 회고하는 에필로그와 같다.1

1.1 결론이 수행해야 할 세 가지 핵심 기능

성공적인 결론은 다음의 세 가지 핵심 기능을 반드시 수행해야 한다. 첫째, **가치의 재확인(Reiteration of Value)**이다. 독자가 서론에서 제기된 문제의식을 다시 상기하게 하고, 본 연구가 그에 대한 명확한 해답임을 선언한다. 둘째, **결과의 합성(Synthesis of Findings)**이다. 개별적인 실험 결과들을 단순히 나열하는 것이 아니라, 그 결과들이 모여서 증명하는 상위 레벨의 통찰(Insight)을 제시한다. 셋째, **미래의 조망(Future Perspective)**이다. 연구의 한계를 솔직하게 인정하고, 이를 바탕으로 후속 연구가 나아가야 할 방향을 제시함으로써 학문적 담론을 확장한다.3 특히 AI와 로보틱스 분야는 기술의 발전 속도가 매우 빠르고, 매년 수천 편의 논문이 쏟아져 나온다. 이러한 환경에서 리뷰어는 논문의 디테일한 수식보다, 이 논문이 커뮤니티에 기여하는 ’단 하나의 메시지(The Nugget)’를 찾으려 노력한다. 결론은 그 메시지를 리뷰어의 머릿속에 심어줄 수 있는 마지막 기회이다.1

2. 구조적 설계: 역피라미드 전략 (The Inverse Funnel Strategy)

서론이 넓은 배경에서 시작하여 구체적인 문제로 좁혀지는 ’깔때기(Funnel) 구조’를 취한다면, 결론은 그 반대인 ’역피라미드 구조’를 취해야 한다. 즉, 구체적인 연구 결과에서 시작하여, 그 의미를 해석하고, 마침내 분야 전체에 미치는 영향으로 논의를 확장하는 방식이다.

2.1 단계: 핵심 기여의 재진술 (Restatement of Contribution)

결론의 첫 문장은 논문의 가장 강력한 ’펀치라인(Punchline)’이어야 한다. 여기서 주의할 점은 서론이나 초록의 문장을 그대로 복사해서는 안 된다는 것이다(Do not parrot the abstract). 독자는 이미 논문을 다 읽었으므로, 이제는 훨씬 더 구체적이고 확신에 찬 어조로 기여를 서술할 수 있다.5 예를 들어, 서론에서 “우리는 새로운 강화학습 알고리즘을 제안한다“라고 썼다면, 결론에서는 “우리는 희소 보상(Sparse Reward) 환경에서의 샘플 효율성 문제를 해결하기 위해, 계층적 탐색(Hierarchical Exploration) 메커니즘을 통합한 새로운 강화학습 프레임워크를 입증했다“라고 적어야 한다. 이는 단순한 ’제안’에서 ’입증’으로의 논리적 승격을 의미한다.

2.2 단계: 주요 결과의 통합적 요약 (Synthesis of Key Findings)

본론의 실험 섹션(Experiments)에서 독자는 수많은 표와 그래프, 수치들을 마주했다. 결론에서는 이 수치들을 다시 나열하는 것이 아니라, 그 수치들이 의미하는 바를 언어적으로 요약해야 한다. “정확도가 5% 향상되었다“라는 말 대신, “제안된 모듈이 가려짐(Occlusion)이 심한 상황에서도 강건한(Robust) 추적 성능을 유지함을 실험적으로 확인했다“라고 서술해야 한다.7 이 단계에서는 연구 질문(Research Question)에 대한 직접적인 답을 제시해야 한다. 연구가 시작될 때 던졌던 가설이 참인지 거짓인지, 혹은 어떤 조건에서만 참인지를 명확히 밝히는 것이 과학적 글쓰기의 기본이다.

2.3 단계: 한계점의 명시 (Limitations)

최근 CVPR, NeurIPS, RSS와 같은 최상위 학회들은 ‘한계점(Limitations)’ 서술을 필수적으로 요구하거나 강력히 권장하는 추세다. 과거에는 약점을 숨기는 것이 미덕일 수 있었으나, 현대의 AI 연구 커뮤니티는 정직성과 투명성을 과학적 성숙도의 척도로 본다. 자신의 연구가 가진 한계를 스스로 밝히는 것은 리뷰어에게 “나는 내 연구를 객관적으로 바라보고 있으며, 과장 광고(Overselling)를 하지 않는다“는 신뢰를 준다.8 이 부분은 단순한 자기비판이 아니라, 연구의 범위(Scope)를 명확히 하고 후속 연구자들에게 바통을 넘기는 학문적 예의이기도 하다.

2.4 단계: 미래 연구 방향 및 제언 (Future Work & Implications)

결론의 마지막은 이 연구가 끝이 아니라 새로운 시작임을 알리는 부분이다. 단순히 “더 많은 데이터로 실험하겠다“와 같은 뻔한 내용보다는, 본 연구가 열어젖힌 새로운 가능성이나, 본 연구를 통해 비로소 보이기 시작한 새로운 문제들을 제시해야 한다. 빌 프리먼(Bill Freeman) 교수는 “Future work” 섹션이 단순히 하지 못한 일들의 목록(Laundry list)이 되어서는 안 되며, 독자에게 영감을 주는 방향성을 제시해야 한다고 조언한다.11

단계	주요 내용	작성 팁
1. 재진술	연구의 핵심 기여 재확인	초록과 다른 표현 사용, ‘입증됨(Demonstrated)’ 등 확정적 동사 활용
2. 요약	주요 발견의 의미 해석	수치 나열 지양, 연구 질문에 대한 직접적인 답변 제시
3. 한계	연구의 범위 및 제약 사항	기술적, 물리적 한계를 명확히 하고 정직하게 기술
4. 제언	후속 연구 방향 및 파급 효과	단순한 개선 계획이 아닌, 분야 전체에 대한 통찰 제시

3. 초록, 서론, 그리고 결론의 차별화 전략

많은 초보 연구자가 겪는 어려움 중 하나는 초록, 서론, 결론의 차이를 명확히 구분하지 못하는 것이다. 이 세 섹션은 모두 논문의 내용을 요약하고 있다는 점에서 유사해 보이지만, 그 목적과 시점, 그리고 독자에게 전달하는 뉘앙스가 완전히 다르다.5 이 차이를 이해하지 못하면 논문은 지루한 반복의 연속이 되고 만다.

3.1 초록 (Abstract): 영화 예고편 (The Trailer)

초록은 논문 전체의 내용을 압축한 ’독립적인 문서’이다. 독자가 논문을 읽을지 말지를 결정하는 ‘광고(Advertisement)’ 역할을 한다. 여기서는 배경, 문제, 방법, 결과, 결론이 균형 있게 배분되어야 하며, 전문적인 디테일보다는 전체적인 흐름과 주요 수치를 간결하게 전달하는 데 집중한다. 초록은 과거형(실험 결과)과 현재형(연구의 사실)이 혼용되지만, 주로 연구 수행 사실 자체에 초점을 맞춘다.15 초록은 본문을 읽지 않은 상태에서도 이해할 수 있어야 하며, 검색 엔진 최적화(SEO)를 고려하여 핵심 키워드가 포함되어야 한다.

3.2 서론 (Introduction): 무대 설정 (The Setup)

서론은 독자를 연구의 세계로 끌어들이는 ’호크(Hook)’이다. 여기서는 “왜 이 연구가 중요한가?“에 대한 설득이 주를 이룬다. 넓은 배경 지식에서 출발하여 기존 연구의 한계를 지적하고, 본 연구의 필요성을 역설하는 구조다. 서론의 마지막에는 논문의 기여점(Contributions)을 명시하지만, 구체적인 실험 결과나 해석보다는 ’우리가 무엇을 할 것인가’에 대한 계획과 약속을 제시한다.6 서론은 독자의 기대감을 고조시키고, 본문을 읽어야 할 이유를 제공하는 역할을 한다.

3.3 결론 (Conclusion): 판결문 (The Verdict)

결론은 모든 증거(실험)를 제시한 후 내리는 최종 ’판결’이다. 서론에서 약속했던 것들이 실제로 지켜졌음을 확인하고, 그 결과가 어떤 의미를 갖는지 해석한다. 초록과 달리 결론은 논문을 다 읽은 독자를 대상으로 하므로, 본문에서 정의된 용어나 개념을 자유롭게 사용하여 더 깊이 있는 통찰을 논할 수 있다. 또한, 초록에는 담기 힘든 주관적인 견해(Speculation)나 학문적 제언이 허용되는 유일한 공간이기도 하다.3

4. 한계점(Limitations) 작성의 심화 기술: 약점을 강점으로 승화하기

인공지능 및 로보틱스 분야의 최상위 학회에서는 논문의 ‘Limitations’ 섹션이 갖는 비중이 점점 커지고 있다. CVPR, NeurIPS 등은 저자 가이드라인을 통해 저자들이 자신의 방법론이 가진 가정(Assumptions)과 실패 케이스(Failure cases)를 명시적으로 논의할 것을 강력히 권고한다.8 이는 맹목적인 성능 자랑(State-of-the-art chasing)을 지양하고, 과학적 엄밀성을 추구하려는 학계의 자정 작용이다.

그러나 저자 입장에서는 자신의 논문의 약점을 스스로 드러내는 것이 거절(Rejection)의 빌미가 되지 않을까 두려울 수 있다. 여기서 필요한 것이 바로 ’전략적인 한계점 서술’이다. 한계를 단순히 ’못한 것’으로 적는 것이 아니라, ’연구의 범위(Scope)’를 명확히 하고 ’후속 연구의 기회’로 포장하는 기술이 필요하다.10

4.1 기술적 제약의 구체화

“우리 모델은 완벽하지 않다“와 같은 모호한 표현은 피해야 한다. 대신 “우리 모델은 저조도 환경(Low-light conditions)이나 심한 가려짐(Severe occlusion)이 발생하는 상황에서 객체 탐지 성능이 10% 저하되는 경향을 보였다“와 같이 구체적인 조건을 명시해야 한다. 이는 연구자가 자신의 모델을 깊이 이해하고 있음을 보여주며, 리뷰어에게 신뢰를 준다.4 구체적인 수치와 조건을 제시함으로써, 독자는 이 기술을 언제 사용해야 하고 언제 사용하지 말아야 할지를 명확히 알게 된다.

4.2 하드웨어 및 물리적 제약 (로보틱스 특화)

로보틱스 논문, 특히 실제 로봇(Real-world robot)을 다루는 연구에서는 하드웨어의 제약이 중요한 한계점이 된다. 예를 들어, “연산량의 한계로 인해 온보드(On-board) 추론 속도가 10Hz로 제한되었다“거나, “그리퍼의 물리적 형상으로 인해 특정 형태의 물체를 파지하는 데 어려움이 있었다“는 식의 서술은 매우 타당한 한계점으로 받아들여진다.19 로봇 공학자들은 하드웨어의 불완전성을 잘 알고 있기 때문에, 이러한 솔직한 고백은 오히려 연구의 현실성을 높여준다.

4.3 시뮬레이션과 현실 간의 격차 (Sim-to-Real Gap)

시뮬레이션에서 훈련된 정책(Policy)이 실제 환경의 마찰이나 센서 노이즈로 인해 성능이 떨어질 수 있음을 인정하고, 이를 극복하기 위한 도메인 무작위화(Domain Randomization) 등의 노력이 있었음에도 남은 잔여 오차를 언급하는 것이 좋다.21 이는 로보틱스 연구에서 피할 수 없는 난제이므로, 이를 어떻게 다루었는지, 그리고 남은 과제가 무엇인지를 명확히 하는 것이 중요하다.

4.4 가정(Assumption)의 명시

모든 연구는 특정 가정 위에서 출발한다. “우리는 환경이 정적(Static)이라고 가정했다“거나 “광원 조건이 일정하다고 가정했다“는 것을 명시하는 것은 약점이 아니라 연구의 범위를 설정하는 행위다. 리뷰어들은 이러한 가정이 실제 애플리케이션에서 위반될 때 어떤 일이 발생할지를 저자가 인지하고 있는지를 확인하고 싶어 한다.9 가정을 명확히 하는 것은 독자가 연구 결과를 올바르게 해석하고 적용하는 데 필수적이다.

5. 향후 연구(Future Work)의 전략적 배치와 비전 제시

’Future Work’는 단순히 논문을 끝내기 위한 의례적인 문구가 아니다. 이 섹션은 당신의 연구가 단발성 프로젝트가 아니라, 지속 가능한 연구 프로그램의 일환임을 보여주는 장소다. 또한, 리뷰어에게 “이 저자는 이 분야가 나아가야 할 큰 그림을 보고 있구나“라는 인상을 심어줄 수 있다.24

5.1 단기적 개선과 장기적 비전의 조화

좋은 Future Work 섹션은 단기적인 개선 사항과 장기적인 비전을 혼합하여 제시한다. 단기적 개선으로는 현재 모델의 하이퍼파라미터 최적화, 더 큰 데이터셋 적용, 경량화 등 구체적이고 즉각적인 실행이 가능한 과제들을 언급할 수 있다. 장기적 비전으로는 현재의 패러다임을 넘어서는 새로운 접근법을 제시해야 한다. 예를 들어, “현재의 지도학습 기반 접근을 넘어, 자가지도학습(Self-supervised learning)을 통해 레이블링 비용을 획기적으로 줄이는 방향으로 나아가야 한다“와 같은 거시적인 제안이 이에 해당한다.

5.2 연구 커뮤니티에 대한 제언

단순히 “내가 무엇을 하겠다“를 넘어, “우리 커뮤니티가 무엇에 주목해야 한다“는 식의 제언은 논문의 품격을 높인다. 예를 들어, “현재의 벤치마크 데이터셋은 편향되어 있으므로, 더욱 다양하고 공정한 평가 지표가 필요하다“는 주장은 해당 논문을 단순한 기술 보고서 이상의 위치로 격상시킨다.26 이는 저자가 자신의 연구뿐만 아니라 분야 전체의 발전을 고민하고 있음을 보여준다.

5.3 ‘약한 결말’ 피하기

“시간이 없어서 못했다“는 뉘앙스를 풍기는 것은 좋지 않다. 예를 들어 “시간 제약으로 인해 X 실험을 못했다“라고 쓰기보다는, “X 실험은 본 연구의 범위를 벗어나며, 향후 별도의 심층 연구가 필요하다“라고 표현하는 것이 훨씬 전문적이다. 빌 프리먼 교수는 Future Work가 “약한 결말(Weak ending)“이 되지 않도록 주의하라고 경고한다. 즉, 해야 할 일을 다 하지 못했다는 변명처럼 들리지 않게 하라는 것이다.11 대신, 이 연구가 열어준 새로운 가능성에 초점을 맞춰야 한다.

6. 논문 유형별 결론 작성 전략 (Tailoring for Paper Types)

AI와 로보틱스 논문은 그 성격에 따라 결론 작성 전략이 달라져야 한다. 각 유형에 맞는 강조점과 서술 방식을 숙지해야 한다.

6.1 알고리즘/방법론 제안 논문 (Methodology Papers)

이 유형의 논문에서는 제안된 알고리즘의 우수성과 범용성이 핵심이다. 결론에서는 “우리는 기존 SOTA 대비 00%의 성능 향상을 달성한 새로운 아키텍처를 제안했다. 특히, 모듈 A의 도입이 성능 향상의 주요 원인임을 절제 연구(Ablation study)를 통해 입증했다“와 같이 구체적인 성능 향상 요인을 명시해야 한다. 또한, 제안된 방법론이 다른 문제에도 적용될 수 있는 확장성(Scalability)과 일반화 가능성(Generalizability)을 강조하는 것이 좋다.

6.2 시스템/응용 논문 (System/Application Papers)

시스템 논문에서는 실제 환경에서의 작동 여부와 통합(Integration)의 가치가 중요하다. 결론에서는 “우리는 복잡한 도심 환경에서 자율주행이 가능한 풀 스택 시스템을 구축하고 실증했다. 개별 알고리즘의 최적화뿐만 아니라, 시스템 전체의 지연 시간(Latency) 최소화가 안전에 결정적임을 확인했다“와 같이 시스템 레벨의 교훈을 전달해야 한다. 시스템의 강건성(Robustness), 실시간성(Real-time capability), 그리고 엔지니어링적 난관 극복 과정을 강조하라.21

6.3 데이터셋/벤치마크 논문 (Dataset/Benchmark Papers)

데이터셋 논문은 데이터의 규모, 다양성, 그리고 커뮤니티에 미칠 영향을 중심으로 결론을 작성해야 한다. “우리는 역대 최대 규모의 3D 객체 데이터셋을 공개한다. 이 데이터셋이 현재의 딥러닝 모델들이 겪고 있는 롱테일(Long-tail) 문제를 해결하는 기폭제가 되기를 기대한다“와 같이 선언해야 한다. 데이터 구축 과정에서의 품질 관리(Quality Control), 윤리적 고려사항, 그리고 이 데이터셋이 열어줄 새로운 연구 주제들을 강조하는 것이 필수적이다.9

7. 윤리적 고려와 더 넓은 영향 (Broader Impact)

NeurIPS, ICLR 등 주요 AI 학회는 논문이 사회에 미칠 수 있는 긍정적, 부정적 영향을 논의하는 ‘Broader Impact’ 섹션을 의무화하거나 강력히 권장하고 있다. 이는 결론 섹션의 일부로 포함되거나 별도의 섹션으로 구성될 수 있으며, 현대 연구자에게 필수적인 덕목이다.29

7.1 부정적 영향의 가능성과 완화 방안

생성형 AI(Generative AI) 모델이 딥페이크(Deepfake)나 가짜 뉴스 생성에 악용될 가능성을 솔직하게 인정해야 한다. 단순히 “악용될 수 있다“고 적는 것을 넘어, “워터마킹 기술 도입을 통해 악용을 방지해야 한다“거나 “생성물의 출처를 명시하는 메타데이터 표준을 준수했다“는 식의 구체적인 대응 방안을 함께 언급하는 것이 바람직하다.30

7.2 환경적 영향과 지속 가능성

거대 언어 모델(LLM)이나 대규모 로봇 시뮬레이션 학습에 소모되는 막대한 전력과 탄소 발자국에 대한 고려도 필요하다. 모델 경량화(Model Distillation)나 효율적인 학습 기법을 통해 탄소 배출을 줄이려는 노력을 언급하거나, 향후 연구에서 에너지 효율성을 핵심 지표로 삼을 것을 제안할 수 있다.

7.3 사회적 편향과 공정성

학습 데이터에 내재된 인종적, 성적 편향이 모델의 결정에 미칠 수 있는 차별적 영향에 대해 논의해야 한다. 데이터셋 큐레이션을 통해 편향을 완화하려 노력했음을 밝히거나, 공정성 인식 손실 함수(Fairness-aware loss function) 도입의 필요성을 역설하는 것은 논문의 사회적 책임을 다하는 모습을 보여준다. 이는 리뷰어들에게 연구자가 기술의 사회적 파급력을 깊이 고민하고 있다는 인상을 준다.

8. 학술적 표현의 정석: 문장 템플릿과 패턴 (Templates and Patterns)

결론을 작성할 때 적절한 어휘와 문장 구조를 사용하는 것은 전문성을 드러내는 핵심이다. 다음은 학술적으로 검증된 문장 패턴들이다.4

8.1 연구 요약 (Summarizing the study)

“In this work, we presented [Method Name], a novel approach for.” (본 연구에서 우리는 [작업명]을 위한 새로운 접근법인 [방법명]을 제시했다.) - 가장 표준적인 시작 문장이다.
“We have demonstrated that [Key Idea] significantly improves [Performance Metric].” (우리는 [핵심 아이디어]가 [성능 지표]를 상당히 향상시킴을 입증했다.) - 구체적인 성과를 강조할 때 사용한다.
“Through extensive experiments, we validated the effectiveness of…” (광범위한 실험을 통해 우리는…의 효과성을 검증했다.) - 실험의 규모와 철저함을 부각한다.

8.2 한계점 언급 (Acknowledging limitations)

“Despite the promising results, our method struggles with…” (유망한 결과에도 불구하고, 우리 방법은…에 어려움을 겪는다.) - 긍정적인 면을 먼저 언급한 후 한계를 지적하는 균형 잡힌 표현이다.
“One limitation of our study is the reliance on…” (우리 연구의 한 가지 한계점은…에 대한 의존성이다.) - 특정 데이터나 가정에 대한 의존성을 명시할 때 유용하다.
“It should be noted that our model assumes…” (우리 모델은…를 가정한다는 점에 유의해야 한다.) - 독자에게 적용 범위를 경고하는 주의 깊은 표현이다.

8.3 미래 연구 제안 (Suggesting future work)

“Future work will focus on addressing [Limitation].” (향후 연구는 [한계점]을 해결하는 데 집중할 것이다.) - 한계점과 미래 연구를 자연스럽게 연결한다.
“An interesting direction for future research is extending our framework to…” (향후 연구의 흥미로운 방향은 우리 프레임워크를…로 확장하는 것이다.) - 연구의 확장성을 제안한다.
“We hope this work inspires further investigation into…” (우리는 이 연구가…에 대한 추가적인 조사를 촉발하기를 희망한다.) - 커뮤니티 전체에 대한 제언으로 마무리하는 품격 있는 표현이다.

9. 결론 작성 시 피해야 할 7가지 죄악 (The 7 Sins)

훌륭한 결론을 쓰기 위해서는 피해야 할 함정들을 아는 것이 중요하다. 다음 7가지는 리뷰어들이 가장 싫어하는 결론의 유형이다.

초록의 자기 표절 (Self-Plagiarism of Abstract): 초록을 그대로 복사해서 붙여넣지 마라. 초록은 예고편이고 결론은 후기다. 결론은 초록보다 더 깊이 있고, 분석적이어야 하며, 과거형을 사용하여 수행된 연구를 회고하는 톤이어야 한다.1
새로운 정보의 도입 (New Information): 본론에서 언급하지 않은 새로운 실험 결과나 데이터를 결론에서 갑자기 꺼내지 마라. 결론은 이미 제시된 정보의 ’정리’여야 한다. 뜬금없는 새로운 사실은 독자를 혼란스럽게 한다.32
과장된 주장 (Overclaiming): “우리는 인공지능의 모든 문제를 해결했다“와 같은 허세는 금물이다. 리뷰어들은 과장된 주장을 가장 싫어하며, 이는 신뢰도를 급격히 떨어뜨린다. 겸손하고 정확하게 성과를 기술하라.18
진부한 시작 (Cliché Openings): “In conclusion,” “To sum up,“과 같은 상투적인 문구로 시작하는 것은 피하는 것이 좋다. 이는 공간 낭비일 뿐이다. 바로 본론으로 들어가 강력한 문장으로 시작하라.32
모호한 미래 연구 (Vague Future Work): “향후 연구가 필요하다“라는 하나 마나 한 소리는 쓰지 마라. 무엇을, 왜, 어떻게 할 것인지 구체적으로 적어라. 구체성이 결여된 제언은 게으름의 증거로 비칠 수 있다.11
감정적인 호소 (Emotional Appeals): “우리는 정말 열심히 연구했다“는 식의 감정적 서술은 과학 논문에 어울리지 않는다. 오직 데이터와 논리로 승부하라. 독자는 당신의 노력이 아니라 결과물의 가치에 관심이 있다.
지나치게 긴 분량 (Verbosity): 결론은 간결해야 한다. 본문의 내용을 지루하게 반복하지 말고, 핵심만 타격하라. 독자는 이미 지쳐 있다. 명확하고 임팩트 있는 마무리가 필요하다.1

10. 리뷰어의 관점: 결론은 점수를 뒤집을 수 있는가?

리뷰어는 논문을 평가할 때 막중한 인지적 부하(Cognitive Load)를 느낀다. 그들은 수십 편의 논문을 읽어야 하며, 각 논문의 핵심을 파악하기 위해 고군분투한다. 이때 결론은 리뷰어에게 ’구명조끼’와 같은 역할을 한다.

잘 쓰인 결론은 리뷰어가 리뷰를 작성할 때 사용할 수 있는 ’핵심 요약 문장’들을 제공한다. 리뷰어는 종종 결론 섹션의 문장을 인용하여 리뷰의 요약(Summary) 부분을 작성한다. 만약 당신이 결론에서 기여와 성과를 명확하게 정리해 주지 않는다면, 리뷰어는 스스로 그 내용을 요약해야 하며, 이 과정에서 오해나 왜곡이 발생할 수 있다. 즉, 결론을 잘 쓰는 것은 리뷰어가 당신의 논문을 쉽게, 그리고 긍정적으로 평가하도록 돕는 ‘떠먹여 주기’ 전략이다.1

또한, 결론은 ‘Borderline’ 논문의 운명을 결정짓기도 한다. 리뷰어가 논문의 수락 여부를 고민할 때, 결론에서 보여주는 저자의 통찰력과 정직함(한계점 인정)은 “이 저자는 신뢰할 만하며, 이 연구는 출판될 가치가 있다“는 확신을 심어줄 수 있다. 반면, 성의 없는 결론은 “이 논문은 아직 미완성이다“라는 인상을 주어 거절로 이어질 수 있다.

11. 실제 사례 분석 (Case Studies)

11.1 사례 1: 로보틱스 조작(Manipulation) 논문

잘못된 결론: “우리는 로봇 팔로 물체를 집는 방법을 제안했다. 실험 결과 성공률이 높았다. 앞으로 더 많은 물체로 실험할 것이다.” (너무 단순하고 정보가 부족함)
좋은 결론: “본 연구에서는 촉각 센서와 시각 정보를 융합(Visuo-tactile fusion)하여 투명한 물체(Transparent objects)를 강건하게 파지하는 새로운 프레임워크를 제안했다. 실험을 통해, 기존 시각 단일 모달리티 대비 파지 성공률이 25% 향상됨을 확인했다. 다만, 현재 시스템은 물체의 표면 마찰력이 급격히 변하는 경우 실패하는 한계가 있다. 향후 연구에서는 미끄러짐 감지(Slip detection) 피드백 루프를 통합하여 이러한 동적 변화에 적응하는 제어 정책을 개발할 계획이다.” (구체적인 기여, 수치, 한계, 해결책이 모두 포함됨)38

11.2 사례 2: 생성형 AI (Generative AI) 논문

잘못된 결론: “우리는 이미지를 잘 생성하는 모델을 만들었다. FID 점수가 좋다. 끝.” (성과만 나열하고 통찰이 없음)
좋은 결론: “우리는 확산 모델(Diffusion Model)의 샘플링 속도를 획기적으로 개선하는 잠재 공간 증류(Latent Space Distillation) 기법을 소개했다. 이는 화질 저하 없이 추론 시간을 10배 단축시킴으로써, 모바일 디바이스에서의 온디바이스 생성 AI 가능성을 열었다. 그러나 학습 데이터의 편향으로 인해 특정 문화권의 이미지가 과소표현되는 한계가 관찰되었다. 향후에는 데이터 밸런싱 기법과 공정성 인식 손실 함수(Fairness-aware loss function)를 도입하여 보다 포용적인 모델을 구축하는 것이 중요한 과제가 될 것이다.” (기술적 성과와 사회적 영향을 함께 고려함)31

12. 결론 작성 체크리스트 (Conclusion Checklist)

마지막으로, 논문을 제출하기 전 결론 섹션을 점검할 수 있는 체크리스트를 제공한다. 이 항목들을 하나씩 확인하며 결론의 완성도를 높여라.

기여의 명확성: 이 논문이 해결한 문제가 무엇인지 한 문장으로 정의되었는가?
결과의 요약: 주요 실험 결과가 수치가 아닌 ‘의미’ 중심으로 요약되었는가?
한계의 인정: 연구의 약점이나 제약 사항이 솔직하고 구체적으로 기술되었는가?
미래의 방향: 구체적이고 실현 가능한 후속 연구 주제가 제시되었는가?
임팩트: 이 연구가 해당 분야에 미칠 영향력이 설득력 있게 제시되었는가?
일관성: 서론에서 제기한 질문에 대해 결론에서 답을 하고 있는가? (수미상관 구조)
간결성: 불필요한 수사여구 없이 명료하게 작성되었는가?
새로운 정보 배제: 본문에 없는 내용이 갑자기 튀어나오지 않았는가?
윤리적 고려: 필요시 Broader Impact에 대한 언급이 포함되었는가?

13. 결론, 연구의 마침표이자 새로운 문장의 시작

결론 섹션은 연구자가 독자와 작별하는 공간이자, 자신의 연구를 학문의 거대한 흐름 속에 위치시키는 좌표이다. 잘 쓰인 결론은 독자에게 “이 연구는 정말 탄탄하다“는 확신을 주며, 다른 연구자들이 당신의 연구를 인용하고(Cite), 당신의 방법론을 기반으로(Build upon) 새로운 연구를 시작하게 만드는 동력이 된다.

기억하라. 서론이 독자를 초대하는 초대장이라면, 결론은 독자가 파티를 떠날 때 손에 쥐여주는 선물이다. 그 선물이 가치 있고 기억에 남을수록, 당신의 연구는 생명력을 얻게 될 것이다. 인공지능과 로봇 연구의 최전선에서, 당신의 결론이 단순한 ’끝’이 아닌 위대한 ’도약’의 발판이 되기를 바란다. 끊임없이 질문하고, 검증하고, 다시 쓰는 과정을 통해 당신의 결론을 완벽하게 다듬어라. 그것이 바로 위대한 논문이 탄생하는 마지막 비결이다.

14. 추가 참고 자료 (Further Reading)

Bill Freeman’s “How to Write a Good CVPR Submission”: 컴퓨터 비전 논문 작성의 정석과도 같은 자료로, 결론 작성에 대한 실질적인 조언을 담고 있다.11
Michael Black’s “Writing a Good Scientific Paper”: 논문의 내러티브 구조와 ’Nugget’의 중요성을 강조한다.1
CVPR/NeurIPS Author Guidelines: 매년 업데이트되는 가이드라인을 통해 ‘Limitations’ 및 ‘Broader Impact’ 섹션에 대한 최신 요구사항을 확인해야 한다.8
Manchester Academic Phrasebank: 학술적 표현, 특히 한계점과 미래 연구를 서술할 때 유용한 영문 표현들을 제공한다.4

15. 참고 자료

Writing a good scientific paper. The secrets I share with my students …, https://medium.com/@black_51980/writing-a-good-scientific-paper-c0f8af480c91
Mastering How to Write Conclusion for a Research Paper - Samwell.ai, https://www.samwell.ai/blog/how-to-write-conclusion-for-a-research-paper
How to Write a Good Scientific Paper - SPIE, https://spie.org/samples/9781510619142.pdf
Writing Conclusions - Academic Phrasebank - The University of Manchester, https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/writing-conclusions/
12월 16, 2025에 액세스, [https://www.cwauthors.com/article/Structuring-Your-Research-Paper#:_{:text=The%20abstract%20provides%20an%20overview,and%20tailored%20to%20its%20purpose.](https://www.cwauthors.com/article/Structuring-Your-Research-Paper#:}:text=The abstract provides an overview, https://www.cwauthors.com/article/Structuring-Your-Research-Paper#:~:text=The%20abstract%20provides%20an%20overview,and%20tailored%20to%20its%20purpose.
Difference between Abstract, Introduction and Conclusion in a research paper, https://writing.stackexchange.com/questions/48269/difference-between-abstract-introduction-and-conclusion-in-a-research-paper
Conclusion Section Examples and Writing Tips - Ref-n-Write, https://www.ref-n-write.com/blog/conclusion-section-examples-and-writing-tips/
CVPR 2026 Reviewer Guidelines - The Computer Vision Foundation, https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2026/ReviewerGuidelines
Author Suggested Practices - CVPR - The Computer Vision Foundation, https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2023/AuthorSuggestedPractices
Limitations of the Study - How to Write & Examples - Wordvice, https://blog.wordvice.com/how-to-present-study-limitations-and-alternatives/
Good Citizens of Research Community | by Pooja Rao - Medium, https://medium.com/@poojarao126/good-citizens-of-research-community-14bb0da0de04
Awesome-resources-for-better-writing-of-computer-vision-papers.md - GitHub, https://github.com/hassony2/useful-computer-vision-phd-resources/blob/master/Awesome-resources-for-better-writing-of-computer-vision-papers.md
Structuring Your Research Paper: Knowing the difference between abstract, introduction, and conclusion - Charlesworth Author Services, https://www.cwauthors.com/article/Structuring-Your-Research-Paper
Research Paper: Abstract vs Introduction - Elsevier Author Services, https://scientific-publishing.webshop.elsevier.com/manuscript-preparation/differentiating-between-and-introduction-research-paper/
Abstract vs. Introduction: What is the actual difference? - Fourwaves, https://fourwaves.com/blog/abstract-vs-introduction/
Accepted with Minor Revisions: Value of AI-Assisted Scientific Writing - arXiv, https://arxiv.org/html/2511.12529v1
The difference between abstract and conclusion - Elsevier Author Services, https://scientific-publishing.webshop.elsevier.com/manuscript-preparation/difference-between-abstract-conclusion/
How to Write a Paper for a Robotics Conference?, https://globalconference.ca/how-to-write-a-paper-for-a-robotics-conference/
Practical hardware for evolvable robots - PMC - PubMed Central - NIH, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10475714/
Practical hardware for evolvable robots - Frontiers, https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2023.1206055/full
Author Information - Robotics: Science and Systems, https://roboticsconference.org/information/authorinfo/
Practical Hardware for Evolvable Robots - White Rose Research Online, https://eprints.whiterose.ac.uk/id/eprint/202972/1/frobt_10_1206055.pdf
(PDF) Task Level Robot Programming Using Prioritized Non-Linear Inequality Constraints, https://www.researchgate.net/publication/306105691_Task_Level_Robot_Programming_Using_Prioritized_Non-Linear_Inequality_Constraints
A review on the future of work: robotics - EU-OSHA, https://oshwiki.osha.europa.eu/en/themes/review-future-work-robotics
Academic Phrases for Writing Conclusion Section of a Research Paper - Ref-n-Write, https://www.ref-n-write.com/blog/conclusion-academic-phrases/
Discussing findings - Academic Phrasebank - The University of Manchester, https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/discussing-findings/
Academic Phrasebank Enhanced Personal 2015 - E-Books Plattform, https://ebooks.hslu.ch/academicwriting/wp-content/uploads/52/2018/07/Academic-Phrasebank-Enhanced-Personal-2015.pdf
A Framework on Division of Work Tasks between Humans and Robots in the Home - MDPI, https://www.mdpi.com/2414-4088/4/3/44
NeurIPS 2025 FAQ for Authors, https://neurips.cc/Conferences/2025/PaperInformation/NeurIPS-FAQ
Artificial intelligence-assisted academic writing: recommendations for ethical use - NIH, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12007126/
The AI Scientist Generates its First Peer-Reviewed Scientific Publication - Sakana AI, https://sakana.ai/ai-scientist-first-publication/
How to Write a Conclusion for a Research Paper? : r/writingbeast - Reddit, https://www.reddit.com/r/writingbeast/comments/wxas00/how_to_write_a_conclusion_for_a_research_paper/
Free AI Conclusion Generator | Craft Strong Endings Instantly - Grammarly, https://www.grammarly.com/ai/ai-writing-tools/conclusion-generator
How do I write a good conclusion for my paper? - SNHU Library Frequently Asked Questions, https://libanswers.snhu.edu/faq/264026
[D] Unpopular Opinion: Conferences Should Mandate a Limitations Section For Any Paper Introducing some New Model / Method / Variant : r/MachineLearning - Reddit, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n221jy/d_unpopular_opinion_conferences_should_mandate_a/
[D][R] How to get/extend an idea from top-tier ML paper : r/MachineLearning - Reddit, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/slov83/dr_how_to_getextend_an_idea_from_toptier_ml_paper/
How to write a good CVPR submission - Department of Computer Science, https://www.cs.ryerson.ca/~wangcs/resources/How-to-write-a-good-CVPR-submission.pdf
Robotic construction analysis: simulation with virtual reality - PMC, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9586892/
Interactively Designing Robots in Mixed Reality Using Gestural Control - DSpace@MIT, https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/130681/1251774077-MIT.pdf?sequence=1&isAllowed=y
2025 Author Guidelines - CVPR 2026 - The Computer Vision Foundation, https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2025/AuthorGuidelines
Describing methods: Academic Phrasebank, https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/describing-methods/