.2. 4문장 초록(Abstract) 공식

1. 서론: 학술적 생존을 위한 결정적 승부처, 초록(Abstract)

1.1 정보 과부하 시대의 학술 커뮤니케이션

현대 학술계는 전례 없는 정보의 홍수 속에 놓여 있다. 매년 수십만 건 이상의 논문이 쏟아져 나오는 상황에서, 연구자가 자신의 연구 성과를 동료 연구자들에게 전달하고 인용(Citation)을 유도하는 것은 전쟁과도 같은 치열한 경쟁이 되었다. 1 연구의 가치가 아무리 뛰어나다 할지라도, 독자가 그 내용을 읽지 않는다면 그 연구는 학술적으로 사망한 것이나 다름없다. 이러한 맥락에서 논문의 ’초록(Abstract)’은 단순한 요약문 이상의 전략적 가치를 지닌다. 초록은 독자가 논문의 전문(Full-text)에 접근할지, 아니면 스크롤을 내리고 다른 논문으로 넘어갈지를 결정하는 유일한 판단 근거이자 ’생존의 관문’이다. 1

특히 ’실전 논문 작성 가이드’의 핵심인 ’6.2. 4문장 초록(Abstract) 공식’은 연구의 본질을 가장 효율적으로 압축하여 전달하는 강력한 프레임워크를 제공한다. 이 공식은 켄트 벡(Kent Beck)과 같은 소프트웨어 공학의 선구자들이 주창한 아이디어에서 출발하여, 현재는 컴퓨터 과학(CS), 인공지능(AI), 로보틱스뿐만 아니라 자연과학 및 사회과학 전반에 걸쳐 암묵적인 표준으로 자리 잡았다. 4 본 보고서는 이 4문장 공식의 이론적 배경부터 실전 적용 전략, 분야별 변주, 그리고 피해야 할 함정까지 철저하게 해부한다.

1.2 초록의 다차원적 기능

초록은 다음과 같은 다중적인 기능을 수행한다:

1. 필터링 도구 (Filtering Tool): 독자가 자신의 연구 관심사와 논문의 적합성을 신속하게 판단하게 돕는다. 1
2. 기억 보조 장치 (Memory Aid): 논문을 읽은 후 핵심 내용을 기억 속에 각인시키는 역할을 한다.
3. 검색 최적화 (SEO Anchor): 검색 엔진 및 서지 데이터베이스(Bibliographic Databases)가 논문을 인덱싱하는 주요 소스다. 제목과 함께 초록에 포함된 키워드는 논문의 발견 가능성(Discoverability)을 결정짓는다. 1
4. 세일즈 피치 (Sales Pitch): 심사위원(Reviewer)과 독자에게 연구의 가치를 ’판매’하는 마케팅 문서의 역할을 수행한다. 3

이 보고서는 이러한 초록의 기능적 중요성을 바탕으로, 어떻게 하면 4문장이라는 극도로 제한된 형식 안에 연구의 정수를 담아낼 수 있는지 논한다.

2. 4문장 공식의 구조적 미학: 인지 부하와 논리적 흐름

2.1 왜 하필 4문장인가?

인간의 단기 기억(Working Memory)과 인지 부하(Cognitive Load) 이론에 따르면, 사람은 한 번에 처리할 수 있는 정보의 덩어리(Chunk)가 제한적이다. 복잡한 수식과 실험 결과로 가득 찬 논문을 접할 때, 독자의 뇌는 이미 피로한 상태다. 4문장 공식은 이러한 인지적 한계를 고려하여 설계된 가장 효율적인 정보 전달 구조다. 이는 기승전결(起承轉結)의 서사 구조와 정확히 일치하며, 독자가 연구의 핵심 흐름을 놓치지 않고 따라오도록 유도한다. 6

4문장 공식은 연구를 가장 단순화했을 때 남는 네 가지 질문에 대한 답이다:

1. Why (Context): 이 연구는 어떤 맥락에서 시작되었는가?
2. What (Gap): 기존 연구의 문제점은 무엇인가?
3. How (Method): 우리는 그 문제를 어떻게 해결했는가?
4. So What (Result): 그 결과는 무엇이며, 어떤 의미가 있는가?

2.2 모래시계 구조 (The Hourglass Structure)

4문장 공식은 전형적인 ‘모래시계’ 형태를 띤다.

• 상단 (Wide): 넓은 배경과 일반적인 주제로 시작하여 독자를 초대한다. (Context)
• 중단 (Narrow): 구체적인 문제점과 해결책으로 범위를 좁혀 기술적 깊이를 보여준다. (Gap & Method)
• 하단 (Wide): 다시 연구 결과의 파급력과 일반적인 함의로 확장하여 마무리한다. (Result & Implication)

이러한 구조는 독자의 사고 흐름을 자연스럽게 유도하여, 저자가 의도한 결론에 도달하게 만드는 가장 설득력 있는 서사 방식이다.

위 표는 4문장 공식의 뼈대를 보여준다. 각 문장은 독립적이면서도 유기적으로 연결되어야 하며, 불필요한 접속사나 형용사를 배제하고 정보의 밀도를 높여야 한다.

3. 제1문장: Context - 독자를 유혹하는 무대 설정

3.1 광범위하지만 구체적인 시작 (The Broad-yet-Specific Start)

첫 번째 문장은 독자를 연구의 세계로 끌어들이는 ’미끼(Hook)’다. 여기서 연구자는 자신의 연구가 학계의 어떤 큰 흐름 속에 위치하는지를 보여주어야 한다. 그러나 “인공지능은 중요하다“와 같이 지나치게 일반적이거나 진부한 진술은 독자의 흥미를 떨어뜨린다. 반대로, 처음부터 너무 세부적인 기술 용어를 나열하면 독자가 이탈할 수 있다. 1

가장 좋은 전략은 현재 해당 분야에서 가장 뜨거운 이슈나 트렌드를 언급하며 시작하는 것이다. 예를 들어, 로보틱스 분야라면 “최근 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 로봇의 인지 능력을 혁신할 잠재력을 보여주었다“와 같이 시의성 있는 주제를 던져야 한다. 8

3.2 현황(Status Quo)과 SOTA의 암시

제1문장은 현재의 기술 수준, 즉 ’State-of-the-art(SOTA)’에 대한 암묵적인 합의를 드러내는 기능을 한다. 독자(특히 심사위원)는 이 첫 문장을 통해 저자가 해당 분야의 최신 동향을 정확히 파악하고 있는지(Literature Review가 제대로 되었는지)를 무의식적으로 판단한다.

• 예시 (Robotics): “Reinforcement learning (RL) has demonstrated impressive capabilities in solving complex robotic control tasks in simulation.” (강화학습은 시뮬레이션 상에서 복잡한 로봇 제어 문제를 해결하는 데 있어 인상적인 능력을 보여주었다.) 10

이 문장은 “강화학습이 잘하고 있다“는 긍정적 현황을 제시함으로써, 이어질 제2문장의 “하지만(However)“을 더욱 드라마틱하게 만든다.

3.3 시제와 어휘 전략

제1문장에서는 주로 **현재 완료형(have shown, has emerged)**이나 **현재형(is, requires)**을 사용하여, 이 현상이 과거부터 현재까지 지속되고 있으며 지금도 유효함을 강조한다.

• 강력한 구문 패턴:
• “Recent advances in have enabled…”
• “[Method] has become a standard approach for [Problem]…”
• “Transferring policies from to is a promising strategy for…” 8

4. 제2문장: Gap - 지식의 공백과 긴장 조성

4.1 The “But” - 평화의 파괴

이야기의 흥미는 갈등에서 온다. 학술 논문에서 갈등은 ’해결되지 않은 문제’다. 제2문장은 반드시 **“However”, “Yet”, “Nevertheless”, “Despite”**와 같은 역접의 접속사로 시작하여, 제1문장에서 설정한 평온한 상태를 뒤집어야 한다. 이것이 바로 연구의 **존재 이유(Raison d’être)**다. 3

4.2 문제의 유형화 (Categorizing the Gap)

단순히 “문제가 있다“라고 말하는 것은 불충분하다. 문제는 구체적이고 날카로워야 한다. 연구자가 공격할 수 있는 문제의 유형은 크게 세 가지로 나뉜다.

1. 효율성의 문제 (Efficiency Gap): 기존 방법은 작동하지만, 비용이 많이 들거나 느리다.

• 예: “However, these approaches typically rely on tedious manual tuning of reward functions, rendering the process slow and labor-intensive.” (그러나 이러한 접근법들은 대개 보상 함수의 지루한 수동 튜닝에 의존하여, 프로세스를 느리고 노동 집약적으로 만든다.) 8

2. 성능의 문제 (Performance Gap): 기존 방법은 특정 상황에서 실패하거나 정확도가 낮다.

• 예: “Yet, sim-to-real transfer remains a challenge due to the discrepancy between simulated physics and the real world.” (그러나 시뮬레이션 물리와 실제 세계 간의 불일치로 인해 시뮬레이션-실제 전이는 여전히 과제로 남아 있다.) 11

3. 지식의 부재 (Knowledge Gap): 해당 현상에 대해 아직 알려진 바가 없다.

• 예: “Despite its importance, the underlying mechanism of [Phenomenon] has not been fully explored.”

4.3 심리적 결핍 유발

제2문장은 독자에게 일종의 ’지적 결핍(Intellectual Deficit)’을 느끼게 해야 한다. “맞아, 그게 정말 큰 문제지. 도대체 이걸 어떻게 해결할 수 있을까?“라는 궁금증과 안타까움을 유발해야 한다. 문제를 심각하게 묘사할수록, 제3문장에서 제시할 해결책은 더욱 빛나게 된다. 이때 “suffers from”, “limited by”, “fails to“와 같은 부정적이지만 학술적인 어휘를 사용하여 문제의 심각성을 강조한다. 2

5. 제3문장: Method - 혁신적 해결책의 제시

5.1 주인공의 등장 (Enter the Hero)

이제 연구자가 무대의 중심에 설 차례다. 제3문장은 대개 “In this paper, we propose…”, “Here, we introduce…”, **“To address this challenge, we present…”**와 같은 문구로 시작한다. 1 여기서 주어는 “We” 또는 “This paper“가 되며, 연구자의 능동적인 개입을 선언한다.

5.2 핵심 아이디어의 명명과 구조화

제3문장의 핵심은 단순히 알고리즘의 이름을 나열하는 것이 아니라, ‘어떻게(How)’ 그 알고리즘이 앞서 제기한 문제(Gap)를 해결하는지 그 메커니즘을 설명하는 것이다. 독자는 알고리즘의 이름보다는 그 작동 원리에 더 관심이 있다.

• 나쁜 예: “We use a Transformer model.” (너무 단순함)
• 좋은 예: “We propose a hierarchical planning framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automatically generate reward functions, thereby eliminating the need for manual tuning.” (우리는 LLM을 활용하여 보상 함수를 자동으로 생성함으로써 수동 튜닝의 필요성을 제거하는 계층적 계획 프레임워크를 제안한다.) 8

이 문장은 논문의 ‘방법론(Methodology)’ 섹션 전체를 한 문장으로 압축한 홀로그램과 같다. 따라서 방법론의 가장 독창적인 부분(Novelty)이 반드시 포함되어야 한다. 만약 당신의 연구가 ’도메인 랜덤화(Domain Randomization)’를 개선한 것이라면, 그 단어와 개선 방식이 명시되어야 한다. 11

5.3 능동태와 강력한 동사 (Power Verbs)

제3문장에서는 연구자의 행위가 강조되어야 하므로 강력한 동사(Action Verbs)를 선택하는 것이 필수적이다. ’사용했다(used)’와 같은 약한 동사 대신, 구체적인 행위를 묘사하는 동사를 사용하라. 15

• 창조 및 설계: Construct, Design, Engineer, Formulate, Devise
• 통합 및 적용: Integrate, Leverage, Employ, Adopt, Orchestrate
• 해결 및 개선: Address, Tackle, Overcome, Refine, Streamline

6. 제4문장: Result - 증명, 성과, 그리고 미래

6.1 The “So What?” - 가치의 최종 입증

마지막 문장은 연구의 결실을 보여주는 단계다. 제안한 방법이 이론적으로만 그럴듯한 것이 아니라, 실제로도 효과가 있음을 증명해야 한다. 독자는 여기서 “그래서 이 논문을 읽을 가치가 있는가?“에 대한 최종 답을 얻는다. 3

6.2 정량적 성과와 비교 우위 (Quantitative Superiority)

가능하다면 구체적인 수치를 제시하는 것이 가장 설득력 있다. 과학과 공학은 숫자의 언어다. “성능이 좋아졌다“라는 모호한 표현보다는 “오차율을 15% 줄였다“가 훨씬 강력하다.

• 예시: “Our method achieves a 20% improvement in success rate over state-of-the-art baselines on the standard benchmark.” (우리 방법은 표준 벤치마크에서 SOTA 베이스라인 대비 20%의 성공률 향상을 달성했다.)
• 비교 대상 명시: 성과는 반드시 비교 대상(Baselines, State-of-the-art)이 있어야 의미가 있다. 무엇보다 더 나은지를 명확히 하라. 18

6.3 정성적 성과와 함의 (Implication)

수치로 표현하기 어려운 연구의 경우, 정성적인 성취(Qualitative Achievement)를 구체적으로 명시해야 한다. 또한, 이 결과가 학계나 산업계에 미칠 파급 효과(Impact)로 문장을 마무리할 수 있다.

• 예시: “demonstrating robust transfer to real-world robots without any real-world training data.” (실제 세계 훈련 데이터 없이도 실제 로봇으로의 강건한 전이를 입증했다.) 8
• 확장성: “This work opens new avenues for generalist robot policies.” (이 연구는 범용 로봇 정책을 위한 새로운 길을 열어준다.) 20

7. 심화: 문장 결합과 분리의 미학

’4문장’은 물리적인 제약이라기보다는 ’4단계 논리 기능’을 의미한다. 연구의 복잡도나 강조점에 따라 문장을 유연하게 결합하거나 분리할 수 있다. 3

7.1 콤보 기술 (Combining Sentences)

속도감을 높이거나 지면을 절약하기 위해 두 기능을 한 문장에 담을 수 있다.

• Context + Gap: 배경 설명과 동시에 문제를 제기하여 서론을 빠르게 통과한다.
• “While deep learning has revolutionized computer vision, its deployment on resource-constrained edge devices remains limited by high computational costs.” (딥러닝이 컴퓨터 비전을 혁신했음에도 불구하고, 자원이 제한된 엣지 디바이스에서의 배포는 높은 계산 비용으로 인해 여전히 제한적이다.)
• Method + Result: 방법론을 설명하자마자 바로 결과를 제시하여 인과관계를 즉각적으로 보여준다.
• “By introducing a novel attention mechanism, our model outperforms existing methods by 5%.”

7.2 문장 분리 (Splitting Sentences)

복잡한 연구의 경우, 방법론(Method)이나 결과(Result)를 두 문장으로 쪼개어 설명할 수 있다. 이 경우 초록은 5-6문장이 되지만, ’4단계 논리 구조’는 유지되어야 한다. 1

• Method 상세화 (3-1, 3-2):
• (3-1) “We introduce, a novel framework for.”
• (3-2) “Specifically, our system integrates [Component A] to handle [Problem X] and to optimize.”
• Result 상세화 (4-1, 4-2):
• (4-1) “Experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance on.”
• (4-2) “Furthermore, ablation studies confirm the effectiveness of each component in our architecture.”

8. 분야별 4문장 공식의 변주 (Disciplinary Variations)

4문장 공식은 보편적이지만, 각 학문 분야의 ’문화’와 ’기대치’에 따라 미묘하게 변주된다. 1

8.1 컴퓨터 과학 (CS/AI/Robotics)

CS 분야, 특히 Top-tier 컨퍼런스(CVPR, ICRA, NeurIPS, RSS)는 빠른 기술 변화 속도를 반영하여 **‘성능(Performance)’**과 **‘기술적 참신성(Novelty)’**을 강조한다. 22

• 특징: 경쟁이 매우 치열하므로, SOTA(State-of-the-art)와의 비교가 필수적이다. 코드 공개(Open Source) 여부가 중요한 세일즈 포인트다. 13
• 변주 전략:
• Gap: 기존 SOTA 모델의 특정 약점(예: 샘플 비효율성, 일반화 실패, 학습 불안정성)을 공격적으로 지적한다.
• Result: 벤치마크 데이터셋에서의 순위(Rank), 속도 향상(Speed-up), 메모리 절감(Memory reduction) 등을 구체적으로 명시한다.
• 키워드: “State-of-the-art”, “End-to-end”, “Robustness”, “Generalization”, “Real-time”. 18

8.2 자연과학 (Bio/Physics)

자연과학 분야(Nature, Science, PNAS 등)는 **‘자연 현상(Phenomenon)’**의 발견과 ‘메커니즘(Mechanism)’ 규명에 중점을 둔다. 2

• 특징: 세상에 대한 새로운 진실을 밝혀냈음을 강조한다.
• 변주 전략:
• Context: 훨씬 더 넓고 근원적인 과학적 질문(예: 우주의 기원, 단백질 구조의 난제)으로 시작한다.
• Gap: 우리가 ’모르고 있었던 것(Unknown)’을 강조한다.
• Result: 이 발견이 인류 지식 확장에 어떻게 기여했는지를 설명하며, 후속 연구에 미칠 파급력을 강조한다.
• 스타일: 수동태가 더 자주 사용될 수 있으나(예: “Experiments were conducted…”), 최근에는 능동태(Active voice) 사용이 권장되는 추세다. 2

8.3 사회과학 (Social Science/Psychology)

사회과학 분야(APA 스타일 등)는 ‘통계적 유의성’, ‘연구 설계(Design)’, **‘사회적 함의’**를 중시한다. 1

• 특징: 표본(Sample)의 크기와 특성, 분석 방법론에 대한 신뢰성이 중요하다.
• 변주 전략:
• Context: 사회적 문제나 이론적 논쟁(Theoretical Debate)을 소개한다.
• Method: 연구 대상(Participants, N수), 절차(Procedure), 측정도구 등을 한 문장 안에 요약해야 한다. “We conducted a survey of 500 participants…” 7
• Result: 통계적 결과와 함께 정책적 제언(Policy Implication)이나 실무적 적용점(Practical Application)을 제시한다.

9. 실전 사례 분석 (Case Studies)

9.1 사례 1: 로보틱스 Sim-to-Real 연구 (개선 전후)

Robots need to learn walking skills. But it is hard to do in the real world because it is slow. So we used a simulator. We made a system that uses LLMs. It generates reward functions automatically. The robot learned to walk well on rough terrain. This is better than manual tuning.

(분석: 문장이 뚝뚝 끊기고, 어휘가 초보적이다. ’Better’라는 모호한 표현을 사용했으며, 구체적인 방법론적 기여가 드러나지 않는다.)

[Good Abstract: 4문장 공식 적용]

(1. Context) Transferring policies learned in simulation to the real world is a promising strategy for acquiring agile robotic skills at scale, yet bridging the reality gap remains a fundamental challenge. (2. Gap) Conventional approaches typically rely on tedious manual tuning of reward functions and physics parameters, which is labor-intensive and limits scalability. (3. Method) In this paper, we investigate using Large Language Models (LLMs) to automate the sim-to-real loop by generating task-appropriate reward functions and domain randomization distributions without human intervention. (4. Result) Our approach, DrEureka, successfully trains quadruped locomotion policies that outperform human-designed baselines by 34% in forward velocity and demonstrate robust zero-shot transfer to novel real-world terrains.

(분석: 8 내용을 바탕으로 재구성. 1번 문장에서 전이 학습의 중요성과 난제를 동시에 언급. 2번 문장에서 ’수동 튜닝’과 ’확장성 제한’이라는 구체적 문제 지적. 3번 문장에서 LLM을 이용한 자동화(Method) 제시. 4번 문장에서 ‘34% 속도 향상’, ’제로샷 전이’라는 강력한 결과 제시.)

9.2 사례 2: 인공지능 모델 (NeurIPS Best Paper 스타일)

(1. Context) Autoregressive models have achieved remarkable success in natural language processing, but their application to high-resolution image generation has been hindered by the quadratic complexity of attention mechanisms. (2. Gap) Existing visual autoregressive models struggle to scale effectively, often resulting in inferior image quality compared to diffusion-based approaches. (3. Method) We propose Visual Autoregressive Modeling (VAR), a novel framework that predicts images in a coarse-to-fine manner using a next-scale prediction paradigm rather than the traditional next-token prediction. (4. Result) VAR outperforms state-of-the-art diffusion models in both inference speed (20x faster) and generation quality (Fréchet Inception Distance of 1.8), establishing a new scaling law for visual generation.

(분석: 23 내용을 바탕으로 재구성. 1번 문장에서 NLP 성공과 이미지 생성의 한계 대조. 2번 문장에서 확장성 문제 지적. 3번 문장에서 ’Next-scale prediction’이라는 핵심 아이디어 제시. 4번 문장에서 속도(20배)와 품질(FID 1.8)의 구체적 수치로 SOTA 갱신 선언.)

10. SEO와 어휘의 연금술: 검색 엔진과 심사위원을 동시에 사로잡기

초록은 사람뿐만 아니라 알고리즘도 읽는다. 검색 엔진 최적화(SEO)는 논문의 노출 빈도를 결정하는 핵심 요소다. 1

10.1 키워드 배치 전략 (Keyword Placement)

구글 스칼라(Google Scholar)와 같은 학술 검색 엔진은 초록의 앞부분(특히 첫 두 문장)에 등장하는 단어에 더 높은 가중치를 부여하는 경향이 있다.

• 전략: 연구 분야의 표준 용어(Standard Terminology)와 최신 트렌드 키워드(Trending Keywords)를 초록의 초반부에 배치하라.
• 반복: 핵심 키워드는 초록 내에서 문맥에 맞게 자연스럽게 2-3회 반복되도록 구성한다(Context에서 한 번, Method에서 한 번, Result에서 한 번). 이는 연관성(Relevance) 점수를 높인다.
• 피해야 할 것: 키워드 스터핑(Keyword Stuffing - 문맥 없이 키워드만 나열하는 행위)은 오히려 검색 패널티를 받을 수 있다.

10.2 강력한 동사 리스트 (Power Verbs Inventory)

초록에서 ‘하다(do)’, ‘만들다(make)’, ’사용하다(use)’와 같은 약한 동사는 피해야 한다. 대신 연구의 전문성과 능동성을 강조하는 강력한 동사를 사용하라. 15

10.3 “State-of-the-art“의 올바른 사용

“State-of-the-art (SOTA)“라는 표현은 AI 분야에서 매우 강력하지만, 남용되어서는 안 된다. 18

• 조건: 명확한 벤치마크 데이터셋에서 정량적으로 기존 최고 성능을 경신했을 때만 사용하라.
• 대안: 만약 성능이 비슷하지만 효율성이 좋아졌다면 “Competitive performance with significantly lower cost“라고 표현하는 것이 더 정직하고 전략적이다.

11. 나쁜 초록의 유형과 교정 (Common Mistakes & Fixes)

훌륭한 초록을 쓰기 위해서는 무엇이 나쁜 초록인지 알아야 한다. 다음은 초보 연구자들이 자주 범하는 실수들과 그 해결책이다. 12

11.1 미래 시제의 남용 (The “Will” Trap)

• 실수: “This paper will examine…” 또는 “We will show…“와 같이 미래 시제를 사용하는 것. 초록은 이미 완료된 연구에 대한 보고서다. 연구 계획서(Proposal)가 아니다.
• 교정: 현재형(“This paper examines…”) 또는 현재 완료형(“We have developed…”)을 사용하라. 결과는 과거형(“Results showed…”)이나 현재형(“Results show…”)을 쓴다. 1

11.2 정의되지 않은 약어 (Undefined Acronyms)

• 실수: “Our method improves the BER of the OMD system using a GNN.”
• 교정: 널리 알려진 약어(AI, DNA, HTTP 등)가 아니라면, 초록에서 약어를 처음 사용할 때는 반드시 풀어서 써야 한다. “Our method improves the Bit Error Rate (BER)…” 독자가 약어의 뜻을 찾기 위해 다른 창을 띄우게 하지 마라. 32

11.3 불필요한 배경 설명 (Over-contextualization)

• 실수: 초록의 절반을 일반적인 배경 설명(“인터넷은 현대 사회에서 중요하다…”)에 할애하는 것.
• 교정: 배경 설명은 1-2문장으로 압축하고, 바로 문제(Gap)와 해결책(Method)으로 넘어가라. 독자는 당신의 연구가 궁금한 것이지, 교과서적인 지식을 원하지 않는다.

11.4 모호한 표현 (Vagueness)

• 실수: “results were good”, “significant improvement”, “various methods”.
• 교정: “Good“이 무엇을 의미하는지 수치로 말하라. “Significant“는 통계적 유의성(p < 0.05)이 있을 때만 써라. “Various methods” 대신 구체적으로 어떤 방법들인지 명시하라. 3

12. 참고문헌 인용 (Citations in Abstract)

• 실수: “According to Smith et al….”
• 교정: 초록에는 원칙적으로 참고문헌 인용을 포함하지 않는다. 초록은 논문 본문과 분리되어 독립적으로 유통되므로, 참고문헌 목록이 없는 상태에서도 그 자체로 완결성을 가져야 한다(Self-contained). 1

13. 도구와 프로세스: 초록 작성의 기술

13.1 언제 쓸 것인가? (Timing)

많은 연구자들이 논문을 쓰기 시작할 때 초록부터 쓰려고 한다. 하지만 초록은 가장 마지막에 작성하는 것이 원칙이다. 1 본문을 다 쓰고 난 뒤에야 연구의 전체적인 흐름, 실험 결과의 뉘앙스, 강조해야 할 포인트가 명확해지기 때문이다.

• 팁: 연구 시작 전에는 ’가상의 초록(Mock Abstract)’을 써보며 연구 방향을 잡고(Kent Beck의 조언), 논문 작성이 끝난 후에는 본문을 바탕으로 완전히 새로 써라. 4

13.2 AI 도구의 활용과 주의점

최근 ChatGPT나 Claude와 같은 LLM을 활용해 초록을 작성하거나 다듬는 경우가 많다. 이는 유용한 도구이지만 주의가 필요하다. 31

• 활용법: 본문의 주요 문단을 입력하고 “4문장 구조로 요약해줘“라고 요청하거나, 작성된 초록의 문법 교정 및 윤문(Polishing)을 맡긴다.
• 주의점: AI가 자주 쓰는 상투적인 단어(delve into, intricate, pivotal, realm, tapestry 등)는 AI가 쓴 글이라는 인상을 줄 수 있으므로 피하거나 수정해야 한다. 34 또한, AI는 존재하지 않는 사실을 지어낼 수 있으므로(Hallucination), 팩트 체크는 연구자의 몫이다.

13.3 시각적 초록 (Graphical Abstract)과의 연계

ICRA, CVPR 등 주요 학회에서는 텍스트 초록 외에 그래픽 초록(Graphical Abstract) 제출을 요구하는 추세다. 37 4문장 공식은 그래픽 초록 구성에도 그대로 적용된다.

• Image 1 (Context/Gap): 문제 상황 묘사.

• Image 2 (Method): 제안하는 시스템의 다이어그램.

• Image 3 (Result): 성공적인 결과 그래프나 스냅샷.

텍스트와 이미지가 1:1로 매칭될 때 전달력은 극대화된다.

14. 결론: 연구의 정수(Essence)를 담아라

4문장 초록 공식은 단순한 글쓰기 기교가 아니다. 이것은 연구자가 자신의 연구를 얼마나 명확하게 이해하고 있는지를 보여주는 리트머스 시험지다. 배경(Context), 문제(Gap), 방법(Method), 결과(Result)라는 네 가지 기둥이 논리적으로 완벽하게 연결될 때, 그 연구는 비로소 독자를 설득할 힘을 얻는다.

초록은 당신의 연구가 세상과 만나는 첫 번째 접점이다. 부디 이 제한된 지면을 허투루 쓰지 마라. 불필요한 단어를 깎아내고, 핵심만을 남겨, 당신의 연구가 빛나는 보석처럼 드러나게 하라. 독자는 짧고 명확한 초록에서 지적 희열을 느끼고, 기꺼이 당신의 본문으로 여행을 떠날 것이다. 이것이 바로 ’The Hook’의 진정한 힘이다.

14.1 부록: 최종 점검을 위한 4문장 초록 자가 진단표

초록 제출 전, 다음 질문들에 대해 ’Yes’라고 답할 수 있는지 확인하라.

이 공식과 체크리스트를 마스터한다면, 당신의 논문은 수많은 정보의 바다 위에서 등대처럼 빛나게 될 것이다.

15. 참고 자료

1. Writing an Abstract for Your Research Paper, https://writing.wisc.edu/handbook/assignments/writing-an-abstract-for-your-research-paper/
2. How to write a killer abstract in 10 sentences - ASBMB, https://www.asbmb.org/asbmb-today/careers/092221/how-to-write-a-killer-abstract-in-10-sentences
3. How to Write an Abstract - Carnegie Mellon University, https://users.ece.cmu.edu/~koopman/essays/abstract.html
4. Writing with Me - Titus Barik, https://www.barik.net/posts/writing-with-me/
5. Title, abstract and keywords: a practical guide to maximize the visibility and impact of academic papers - PubMed Central, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11288685/
6. 4 Writing research - Telling Stories with Data, https://tellingstorieswithdata.com/04-writing_research.html
7. Running head: SAMPLE APA PAPER FOR STUDENTS 1 Sample APA Paper for Students Learning APA Style Your Name The Name of the Course, https://www.uv.es/mperea/apa2.pdf
8. Language Model Guided Sim-To-Real Transfer - DrEureka, https://eureka-research.github.io/dr-eureka/
9. A Survey of Robotic Language Grounding: Tradeoffs between Symbols and Embeddings - IJCAI, https://www.ijcai.org/proceedings/2024/0885.pdf
10. Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots, https://www.roboticsproceedings.org/rss14/p10.pdf
11. Sim-to-Real Transfer in Deep Reinforcement Learning for Robotics: a Survey - arXiv, https://arxiv.org/abs/2009.13303
12. Writing an Abstract | Writing In… - The Writing Center - George Mason University, https://writingcenter.gmu.edu/writing-resources/different-genres/writing-an-abstract
13. Language Model Guided Sim-To-Real Transfer - DrEureka, https://eureka-research.github.io/dr-eureka/assets/dreureka-paper.pdf
14. One-shot sim-to-real transfer policy for robotic assembly via reinforcement learning with visual demonstration | Robotica | Cambridge Core, https://www.cambridge.org/core/journals/robotica/article/oneshot-simtoreal-transfer-policy-for-robotic-assembly-via-reinforcement-learning-with-visual-demonstration/FC22E58B7B0876F0E5F151A229E241FD
15. Strong Action Verbs - College of Education - UT Austin, https://education.utexas.edu/students/career-engagement/resources-students/strong-action-verbs/
16. Computer Science Action Verbs For Your Resume: Use These Power Words, https://resumeworded.com/computer-science-resume-action-verbs
17. Features of A Good Abstract | Writing Handouts | Resources for Faculty - Brandeis University, https://www.brandeis.edu/writing-program/resources/faculty/handouts/features-good-abstract.html
18. Generative artificial intelligence, human creativity, and art | PNAS Nexus | Oxford Academic, https://academic.oup.com/pnasnexus/article/3/3/pgae052/7618478
19. Automatic Generation of Abstracts for Research Papers - ACL Anthology, https://aclanthology.org/2022.rocling-1.28.pdf
20. Robot Policy Evaluation for Sim-to-Real Transfer: A Benchmarking Perspective - arXiv, https://arxiv.org/html/2508.11117v1
21. How to write an abstract for your conference talk or webinar | by Dormain Drewitz | Medium, https://medium.com/@dormaindrewitz/how-to-write-an-abstract-for-your-conference-talk-or-webinar-66ae959be2e6
22. Abstract Submission Guidelines | Best AI & ML Conference 2026, https://wisdomconferences.com/artificialintelligence/abstract-guidelines1/
23. Announcing the NeurIPS 2024 Best Paper Awards, https://blog.neurips.cc/2024/12/10/announcing-the-neurips-2024-best-paper-awards/
24. CVPR 2024 Awards - The Computer Vision Foundation, https://cvpr.thecvf.com/virtual/2024/awards_detail
25. Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements - arXiv, https://arxiv.org/html/2409.02413v1
26. How to write a good abstract for a scientific paper or conference presentation - PMC - NIH, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3136027/
27. Sample APA Paper 1 Running head, https://www.uv.es/mperea/APA.pdf
28. 100+ Research Vocabulary Words & Phrases - Wordvice Writing Resources, https://blog.wordvice.com/recommended-verbs-for-research-writing/
29. How to Write a Research Paper Abstract for 2026: Guide With Examples, https://research.com/research/how-to-write-a-research-paper-abstract
30. How to Write an Abstract for a Research Paper (Step-by-Step Guide) - Research Rabbit, https://www.researchrabbit.ai/articles/write-an-abstract-for-a-research-paper
31. AI 101: Common Mistakes to Avoid When Using AI - University of Louisiana at Lafayette, https://louisiana.edu/online/blog/ai-101-common-mistakes-avoid-when-using-ai
32. Structuring Robotics Conference Papers | MichaelMilford.com, https://michaelmilford.com/structuring-robotics-conference-papers/
33. Structuring Robotics Conference Papers - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=C8ZlyA-CMJI
34. Common Words in AI-Generated Student Papers : r/Professors - Reddit, https://www.reddit.com/r/Professors/comments/1c9rzqh/common_words_in_aigenerated_student_papers/
35. 10 AI Content Mistakes and Fixes for 2025 - Wellows, https://wellows.com/blog/ai-mistakes-marketers-should-avoid/
36. Make the Most of AI Content Creation: 10 Common Mistakes to Avoid - Narrato, https://narrato.io/blog/10-ai-content-creation-mistakes-to-avoid/
37. Authors Presentation Materials Instructions - IEEE ICRA 2025, https://2025.ieee-icra.org/contribute/authors-presentation-materials-instructions/
38. Final Paper Submission Instructions - ICRA 2024, https://2024.ieee-icra.org/contribute/final-paper-submission-instructions/