.2. 영어 표현 다듬기

연구의 내용이 아무리 혁신적이고 실험 결과가 최신 기술(State-of-the-art, SOTA)을 갱신한다 하더라도, 이를 전달하는 그릇인 ’언어’가 불완전하다면 그 가치는 온전히 평가받기 어렵다. 특히 인공지능(AI)과 로봇 공학(Robotics) 분야는 CVPR, NeurIPS, ICRA, IROS 등 최상위 학회에 투고되는 논문의 수가 기하급수적으로 증가하고 있어, 리뷰어들은 제한된 시간 내에 수많은 논문을 검토해야 하는 압박에 시달린다. 이러한 상황에서 비문(非文)이 많거나 가독성(Readability)이 떨어지는 논문은 무의식적으로 ’완성도가 낮은 연구’로 치부될 위험이 크다.

본 절에서는 단순한 문법 교정을 넘어, 한국인 연구자가 흔히 범하는 논리적 오류와 어색한 표현(Konglish)을 심층적으로 분석하고, 이를 학술적 권위가 느껴지는 세련된 영어(Academic English)로 변환하는 구체적인 전략을 다룬다.

1. 학술적 글쓰기의 기본 원칙과 한국어의 간섭

영어 논문 작성의 첫걸음은 한국어와 영어의 구조적, 문화적 차이를 인식하는 데서 시작한다. 한국어는 고맥락(High-context) 언어로, 청자나 독자가 문맥을 통해 주어조차 생략된 문장의 의미를 파악하는 것을 허용한다. 반면, 영어는 저맥락(Low-context) 언어로, 모든 정보가 문장 내에 명시적(Explicit)으로 드러나야 하며, 논리적 연결 고리가 엄밀해야 한다.1 이러한 차이가 논문 작성 시 한국인 연구자들에게 가장 큰 장벽으로 작용한다.

1.1 두괄식 사고와 정보의 전진 배치(Front-loading)

한국어의 논리 구조는 배경과 근거를 장황하게 설명한 뒤 결론을 마지막에 제시하는 미괄식 구성이 흔하다. “우리는 A도 해보고 B도 해보았는데, 결과적으로 C가 좋았다“는 식이다. 그러나 영어 논문, 특히 초록(Abstract)과 서론(Introduction)은 핵심 주장과 결과를 문두에 배치하는 두괄식(Front-loading) 구성을 선호한다.2

문장 단위에서도 이 원칙은 적용된다. 중요한 정보는 문장의 주어와 동사 자리에 위치해야 한다. 한국인 연구자가 쓴 초안을 보면, 부사구나 전치사구로 문장을 시작하여 핵심 주어가 문장 중간이나 뒤로 밀리는 경우가 많다. 이는 독자의 인지 부하를 가중시킨다.

수정 전 (Korean Style): In the chaotic environments where dynamic obstacles are moving fast, utilizing the proposed Lidar-based tracking algorithm, the robot can navigate safely. (핵심 주어인 ’robot’이 너무 늦게 등장한다.)
수정 후 (Academic Style): The robot navigates safely in chaotic environments with fast-moving dynamic obstacles by utilizing the proposed Lidar-based tracking algorithm. (주어와 동사가 문장 앞부분에서 뼈대를 잡는다.)

영어권 독자는 문장의 앞부분에서 ‘누가(Who/What)’ ’무엇을 했는지(Did what)’를 파악하고 싶어 한다. 따라서 실험 조건이나 배경 설명은 문장의 뒤로 보내거나, 주어의 수식어로 통합하는 것이 바람직하다.3

1.2 무생물 주어(Inanimate Subject)의 전략적 활용

한국어는 사람이 주어가 되는 것을 자연스럽게 여기지만, 학술 영어에서는 사물(연구 결과, 표, 알고리즘, 데이터)이 주어가 되어 능동적으로 행위를 하는 ’무생물 주어 구문’을 적극적으로 활용한다. 이는 문장을 간결하게 만들고 객관성을 높이는 효과가 있다.4

많은 한국 연구자들이 “We found that…”, “We confirm that…“과 같은 표현을 남발하는 경향이 있는데, 이는 문장을 지루하게 만들 뿐만 아니라 ’우리’라는 주관적 개입이 느껴지게 한다. 대신 데이터나 모델이 스스로 말하게 해야 한다.

표 7.2.1. 무생물 주어 변환 예시

한국식 사고 및 표현 (Avoid)	학술적 영어 표현 (Recommended)	효과 및 의도
In this paper, we propose a novel attention mechanism.	This paper proposes a novel attention mechanism.	논문 자체가 제안의 주체가 됨으로써 객관성 강조
Through the experiment, we showed that the accuracy increases.	Experimental results demonstrate that the accuracy increases.	불필요한 “We showed” 절 제거 및 결과 강조
Using Figure 3, we can see the convergence speed.	Figure 3 illustrates the convergence speed.	도표가 직접 정보를 전달하는 간결한 구조
We utilized a ResNet-50 backbone to extract features.	A ResNet-50 backbone extracts features from the input images.	방법론 설명 시 시스템의 작동 원리에 집중

이처럼 주어를 This study, The results, Figure 1, The proposed method 등으로 설정하고, 이에 맞는 타동사(suggest, indicate, reveal, outperform)를 연결하는 훈련이 필요하다.5

2. 문법적 정확성과 학술적 뉘앙스 (Grammar & Nuance)

문법 오류는 단순히 영어 실력의 문제가 아니라, 연구자의 꼼꼼함(Rigor)을 보여주는 지표다. 특히 관사(Articles)와 시제(Tense), 태(Voice)는 한국어에 없거나 용법이 다르기 때문에 각별한 주의가 요구된다.

2.1 관사(Articles): The, A/An, Zero Article의 정복

한국어에는 관사가 없기 때문에, 한국 연구자들은 관사를 생략하거나 오용하는 실수를 가장 빈번하게 저지른다.1 컴퓨터 공학 논문에서 관사는 단순한 문법 요소가 아니라, 그 대상이 ’일반적인 개념’인지 ’구체적인 인스턴스’인지를 구분하는 중요한 의미적 장치다.

일반적 개념 vs. 특정 대상:

Zero Article (무관사 복수형): 특정 모델이 아닌 일반적인 기술이나 개념을 논할 때 사용한다.
예: “Convolutional Neural Networks (CNNs) are widely used in computer vision.” (세상의 모든 CNN)
Definite Article (The): 본 논문에서 제안하거나 앞서 언급된 특정 대상을 지칭할 때 사용한다.
예: “The CNN architecture proposed in Section 3 consists of…” (우리가 만든 바로 그 CNN)
Indefinite Article (A/An): 여러 개 중 하나의 예시를 들거나, 처음 도입되는 개념일 때 사용한다.
예: “We introduce a novel module called…” (새로운 모듈 하나를 소개함)

알고리즘 및 모델 명칭의 관사 규칙:

고유명사화된 알고리즘: 널리 알려진 알고리즘 이름 앞에는 관사를 쓰지 않는 경우가 많다.
예: “We use Adam optimizer.” (X) -> “We use the Adam optimizer.” (O) 또는 “We use Adam.” (O - Adam을 고유명사처럼 사용)
예: “ResNet-50 shows high performance.” (O)
약어(Acronym) 앞의 관사: 약어의 발음에 따라 a와 an을 구분한다.
예: “An MLP” (M이 [em]으로 발음되므로 모음 취급), “A GAN” (G가 자음으로 발음됨).

데이터셋:

데이터셋 이름은 관습적으로 관사를 붙이지 않는 경우가 많으나, dataset이라는 단어와 함께 쓰일 때는 the를 붙인다.
예: “We trained the model on ImageNet.” (O)
예: “The model was trained on the ImageNet dataset.” (O)

2.2 능동태(Active)와 수동태(Passive)의 전략적 균형

과거에는 과학적 객관성을 위해 수동태 사용이 장려되었으나, 최근 IEEE, ACM, Nature 등 주요 학술지는 명확하고 힘 있는 전달을 위해 능동태(Active Voice) 사용을 강력히 권장한다.4

능동태 권장 섹션 (Abstract, Introduction, Discussion): 연구의 기여(Contribution)와 저자의 주장을 강조해야 할 때 능동태가 효과적이다. 수동태를 쓰면 행위의 주체가 모호해져 책임 소재가 불분명해질 수 있다.
Passive: “A new reinforcement learning framework is proposed.” (누가 제안했는지 모호함)
Active: “We propose a new reinforcement learning framework.” (저자의 기여가 명확함)
수동태 허용 섹션 (Methodology, Experimental Setup): 실험의 절차나 방법론을 설명할 때, 연구자(We)가 아닌 실험 대상(데이터, 파라미터)이 문장의 초점이 되어야 할 때는 수동태가 자연스럽다.
예: “The images were resized to 256x256 pixels.” (누가 리사이즈했는지는 중요하지 않음)
예: “Hyperparameters were tuned using grid search.”

주의: 한 문단 내에서 태(Voice)를 빈번하게 바꾸는 것은 피해야 한다. 주어를 일관되게 유지하는 것(Topic Consistency)이 가독성에 더 중요하다.4

2.3 시제(Tense)의 일관성: 섹션별 가이드

논문의 각 섹션은 관습적으로 선호되는 시제가 정해져 있다. 이를 위반하면 독자는 혼란을 느낀다.8

표 7.2.2. 논문 섹션별 권장 시제 가이드

섹션	권장 시제	사용 맥락 및 예시
Abstract	현재 / 과거	연구의 목적과 주요 결과 요약. 생동감을 위해 현재 시제를 주로 사용한다. (e.g., “This paper presents* a novel approach…”)*
Introduction	현재 / 현재완료	일반적 사실(Current), 연구 배경, 관련 연구 동향(Present Perfect). (e.g., “Recent advances have demonstrated…”)
Related Work	과거 / 현재	특정 연구자가 수행한 행위는 과거, 그 연구가 제안한 이론이나 방법론 자체는 불변의 사실이므로 현재를 혼용. (e.g., “Kim et al. proposed* (행위) a method that uses (내용) attention.”)*
Methodology	현재	제안하는 시스템이나 알고리즘의 작동 원리는 불변의 진리처럼 취급하여 현재 시제 사용. (e.g., “The decoder generates* the output sequence.”)*
Experiments	과거	실험을 수행한 것은 과거의 사건이므로 과거 시제 원칙. (e.g., “We collected* data from…”)*
Results	현재 / 과거	표나 그림이 보여주는 사실은 현재(“Figure 1 shows”), 실험 결과로 얻어진 수치나 관찰 사실은 과거(“Accuracy increased”).
Conclusion	현재 / 현재완료	연구의 요약과 의의 설명. (e.g., “We have presented* a framework…”)*

3. 어휘 선택과 콩글리시(Konglish) 탈피

한국인 연구자 논문에서 가장 흔하게 발견되는 문제는 한국어 단어를 영어로 1:1 직역하면서 발생하는 어색한 표현, 즉 콩글리시와 학술적이지 못한 어휘 사용이다.

3.1 학술적 어휘(Academic Vocabulary)로의 업그레이드

구어체(Colloquial) 표현이나 의미가 모호한 기본 동사(Basic Verbs)는 논문의 전문성을 떨어뜨린다. 정밀하고 구체적인 의미를 가진 ’Power Verbs’를 사용해야 한다.12

표 7.2.3. 구어체 동사 vs. 학술적 동사 대체 리스트

피해야 할 표현 (Basic/Colloquial)	권장 학술적 표현 (Academic/Precise)	뉘앙스 차이
get	obtain, acquire, derive, attain	’얻다’의 과정을 더 구체적으로 명시
do	perform, conduct, execute, carry out	실험이나 연구를 수행한다는 전문적 느낌
make	create, generate, synthesize, construct, fabricate	단순히 만드는 것이 아니라 생성/구축의 의미
look into	investigate, examine, explore, analyze	깊이 있는 연구와 분석을 암시
come up with	propose, devise, formulate, develop	아이디어나 방법론을 고안해냄
check	evaluate, validate, verify, confirm, assess	’Check’는 단순 점검의 의미. 검증이나 평가로 대체
prove	demonstrate, show, suggest, indicate	수학적 증명이 아니면 ’Prove’는 너무 강한 표현
know	understand, recognize, identify	인지적 과정을 명확히 표현
use	utilize, employ, leverage, exploit, adopt	단순 사용을 넘어 목적에 맞게 활용함을 강조
say / tell	state, argue, discuss, mention, claim	저자의 주장이나 논의를 격식 있게 표현

3.2 빈번한 콩글리시(Konglish) 및 오용 사례 교정

한국어의 사고방식이 영어로 전이되면서 발생하는 전형적인 오류들을 바로잡아야 한다.15

“Proposed method“의 기계적 반복:

한국 논문에서는 “제안하는 방법은~“이라는 주어를 습관적으로 쓴다. 영어 논문에서 매 문장마다 The proposed method를 반복하면 매우 지루하다.
대안: Ours, Our model, Our framework, The proposed architecture, 또는 모델에 구체적인 이름(e.g., “NeuroNet”)을 붙여 사용하는 것이 좋다.

“Check“의 오용:

“성능을 확인했다“를 check로 번역하는 것은 위험하다. check는 가볍게 살펴보거나 명단에서 이름을 확인하는 뉘앙스다. 연구 결과의 확인은 verify(검증), validate(타당성 확인), confirm(확정), observe(관찰) 등을 써야 한다.
Bad: “We checked the performance.” -> Good: “We evaluated the performance.”

“Simulation” vs. “Experiment”:

CS/AI 분야에서 컴퓨터로 데이터를 돌려보는 것은 experiment다. simulation은 물리 엔진이나 가상 환경(Simulink, Gazebo 등)을 돌리는 경우에만 쓴다. 단순한 딥러닝 모델 학습 및 테스트는 experimental results라고 해야 한다.

“Novel“의 남발:

Novel은 “이전에 전혀 없던 획기적이고 독창적인” 것을 의미한다. 많은 한국 연구자가 자신의 연구를 강조하기 위해 Novel을 남발하지만, IEEE나 ACM 등의 스타일 가이드에서는 제목이나 초록에 과도한 Novel 사용을 자제하고 독자가 판단하게 하기를 권고한다.19 Proposed, New, Presented 등으로 담백하게 표현하는 것이 오히려 신뢰감을 준다.

“Related Works” vs. “Related Work”:

관련 연구 섹션 제목은 Related Work (불가산 명사, 연구라는 행위 전체)가 표준이다. Related Works는 개별적인 작품들의 집합(문학 작품 등)으로 들릴 수 있다. 다만 학회마다 관습이 다를 수 있으므로 타겟 저널의 최근 논문을 참고한다.

전형적인 콩글리시 단어:

Skinship -> Physical contact, Physical interaction (로봇 공학에서 인간-로봇 상호작용 시 주의)
Hand phone -> Mobile phone, Smartphone
SNS -> Social Media
After service (AS) -> Maintenance, Customer support, Warranty
Man-to-man -> One-on-one
Cost-effective (가성비) -> 단순히 싸다는 뜻이 아니라 성능 대비 비용 효율이 좋다는 뜻으로, 공학 논문에서는 Computationally efficient (연산 효율적) 등의 표현이 더 적절할 때가 많다.

3.3 ’AI 냄새’가 나는 표현 피하기 (Avoid AI Clichés)

최근 ChatGPT 등 생성형 AI를 활용한 영작이 늘어나면서, AI가 습관적으로 과용하는 단어들이 논문에 범람하고 있다. 리뷰어들은 이러한 단어들이 보이면 “AI가 쓴 글“이라고 의심하며 독창성을 낮게 평가할 수 있다.20

표 7.2.4. AI 생성 텍스트에서 과도하게 나타나는 어휘(Clichés)

AI 선호 단어 (Avoid Overuse)	의미 및 문제점	대체 가능한 자연스러운 표현
Delve (into)	“탐구하다”. AI가 문두에 습관적으로 씀.	Investigate, Explore, Examine, Study
Tapestry	“복잡한 조합/직물”. 비유적 표현으로 공학 논문에 부적절.	Complex array, Combination, Framework, Structure
Paramount	“가장 중요한”. 너무 고전적이고 문어체적임.	Crucial, Critical, Essential, Vital
Landscape	“분야의 현황”. 과도한 비유.	Field, Domain, Area, State
Leverage	“활용하다”. 나쁜 단어는 아니나 AI 빈도수가 너무 높음.	Utilize, Exploit, Employ, Make use of
Unlock	“가능성을 열다”. 마케팅 용어 같음.	Enable, Facilitate, Allow, Reveal
Realm	“영역”. 판타지 소설 같은 뉘앙스.	Domain, Field, Scope
Underscore	“강조하다”.	Highlight, Emphasize, Indicate
Spearhead	“선봉에 서다”.	Lead, Initiate, Pioneer

논문 작성 시 이러한 단어들이 문장에 포함되어 있는지 검색(Ctrl+F)하여, 다른 학술적 단어로 교체하는 것이 ’사람이 쓴 글’의 뉘앙스를 유지하는 비결이다.

4. 논리적 흐름과 연결어 (Cohesion & Flow)

문법적으로 완벽한 문장이라도 문장 간의 연결이 뚝뚝 끊기면 좋은 글이 아니다. 한국어는 접속사를 생략해도 문맥 파악이 쉽지만, 영어는 명시적인 연결어(Transition Words)가 논리적 표지판(Signpost) 역할을 해야 한다.23

4.1 기능별 연결어 활용 전략

단순히 However, Therefore만 반복하는 것은 초보적인 글쓰기다. 문맥의 미세한 차이에 따라 다양한 연결어를 구사해야 한다.

추가 (Addition): 논거를 보강하거나 새로운 특징을 나열할 때.
Basic: Also, And
Academic: Furthermore, Moreover, In addition, Additionally, Significantly, Notably.
대조 (Contrast): 기존 연구의 한계를 지적하거나 실험 결과의 반전이 있을 때.
Basic: But, However
Academic: In contrast, Conversely, On the contrary, While, Whereas, Despite this, Nevertheless, On the other hand.
결과 및 인과 (Result & Cause): 실험 데이터로부터 결론을 도출할 때.
Basic: So, Thus
Academic: Therefore, Consequently, As a result, Hence, Accordingly, For this reason.
예시 (Exemplification): 구체적인 데이터나 사례를 들 때.
Basic: For example
Academic: For instance, To illustrate, Specifically, In particular, A case in point is.
요약 및 결론 (Summary): 섹션을 마무리할 때.
Basic: In short
Academic: In summary, To summarize, Overall, Ultimately, Taken together, In conclusion.

4.2 문단 내 정보의 흐름 (Old-to-New Principle)

영어 문장은 독자가 이미 알고 있는 정보(Old Information)로 시작해서 새로운 정보(New Information)로 끝나는 구조가 가장 이해하기 쉽다. 이를 통해 문장들이 꼬리에 꼬리를 물고 이어지는 느낌(Flow)을 줄 수 있다.

부자연스러운 흐름 (Bad Flow):
Sentence A: We introduced a new loss function. (New info: loss function)
Sentence B: The accuracy was improved by this function. (New info가 갑자기 주어로 튀어나옴)
자연스러운 흐름 (Good Flow):
Sentence A: We introduced a new loss function. (끝부분에 New info 배치)
Sentence B: This function significantly improved the accuracy. (앞 문장의 끝부분을 뒷 문장의 주어(Old info)로 받아 연결)

이 원칙을 지키면 접속사 없이도 문장이 매끄럽게 연결된다. 문장을 쓸 때 “이 문장의 주어가 앞 문장의 내용과 연결되는가?“를 항상 자문하라.

5. AI 및 로봇 공학 특화 표현 가이드

일반 학술 영어를 넘어, 해당 도메인(Computer Science, Robotics)에서 관습적으로 굳어진 표현들을 익혀두면 전문성을 드러낼 수 있다.

5.1 성능 향상 묘사 (Describing Performance Improvement)

“성능이 좋다(good)“는 표현은 지양하고, 구체적인 뉘앙스를 담은 동사를 사용하라.

능가하다 (SOTA 갱신): outperform, surpass, exceed, beat, eclipse.
예: “Our model outperforms the state-of-the-art methods by 2.5%.”
달성하다: achieve, obtain, yield, attain.
예: “The proposed method achieves an accuracy of 95%.”
보여주다: demonstrate, exhibit, reveal, illustrate, showcase.
예: “The robot demonstrates robust navigation capabilities.”
향상시키다: improve, enhance, boost, augment, refine.
예: “Data augmentation boosts the generalization performance.”
비교 우위:
competitive with (비슷하거나 약간 우위)
comparable to (동등한 수준)
superior to (명확한 우위)
marginal improvement (소폭 향상)
significant gain (대폭 향상)

5.2 알고리즘 및 구조 설명

구성되다: consist of (가장 일반적), comprise (타동사임에 주의, comprise of는 비문), be composed of.
해결하다: address (문제를 다루다), tackle (씨름하다), solve (완전 해결), mitigate (완화하다 - 주로 노이즈나 오버피팅 등 완전 제거가 불가능할 때), alleviate.
적용/활용하다: apply, adopt (채택하다), adapt (조정하여 맞추다), employ.

5.3 수식(Equations)과 기호의 문법적 처리

수식은 그림이 아니라 문장의 일부로 취급해야 한다.

수식 뒤에는 문맥에 따라 콤마(,)나 마침표(.)를 반드시 찍어야 한다.
본문에서 수식을 언급할 때는 Equation (1), Eq. 1 등 학회 스타일 가이드에 맞춰 통일한다.
변수명은 본문에서도 반드시 수식 모드(이탤릭체)로 표기한다. (e.g., “The variable x denotes…”)

6. AI 도구를 활용한 교정 및 윤문 전략

원어민이 아닌 연구자에게 DeepL, Grammarly, ChatGPT는 강력한 보조 도구다. 하지만 이를 맹신해서는 안 되며, ‘어떻게’ 사용하는지(Prompt Engineering)가 결과물의 품질을 좌우한다.25

6.1 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 (Editing Prompts)

단순히 “Fix grammar“라고 요청하면 ChatGPT는 문장을 너무 평이하게 만들거나, 위에서 언급한 AI 상투어를 남발할 수 있다. 구체적인 페르소나와 제약 조건을 부여해야 한다.

추천 프롬프트 예시 (Copy & Paste 권장):

Role: Act as a professional editor for top-tier computer science conferences like CVPR, NeurIPS, and ICRA.

Task: Refine the following text to be concise, formal, and academic.

Constraints:

Improve clarity, flow, and cohesion, but strictly preserve the original technical meaning. Do not alter technical terms.

Use active voice where appropriate to emphasize the authors’ contribution (e.g., “We propose”).

Avoid flowery language, clichés (e.g., ‘delve’, ‘tapestry’, ‘unlock’), and over-exaggeration (e.g., ‘extremely’, ‘perfect’).

Ensure correct usage of articles (the/a/zero) and prepositions.

Suggest precise and strong verbs suitable for engineering contexts (e.g., ‘utilize’, ‘demonstrate’, ‘outperform’).

Check for ‘Konglish’ or awkward phrasing typical of Korean speakers and correct them naturally.

Text to edit:

[여기에 본문 입력]

이 프롬프트는 AI에게 구체적인 지침을 제공하여, 불필요한 미사여구를 줄이고 공학 논문에 맞는 건조하고 명확한 톤을 유지하게 한다.

6.2 역번역(Back-translation)을 통한 자가 검증

DeepL과 같은 번역기를 활용하여 자신이 쓴 영어 문장을 다시 한국어로 번역해본다. 만약 한국어 결과물이 원래 의도와 다르게 왜곡되어 있다면, 이는 영어 문장의 구조나 어휘 선택에 문제가 있다는 신호다. 역번역 결과가 자연스러운 한국어로 나올 때까지 영어 문장을 다듬는 과정은 매우 효과적인 훈련법이다.

7. 최종 점검: 셀프 리뷰 체크리스트 (Self-Review Checklist)

논문 투고 직전, 다음 체크리스트를 통해 귀하의 논문이 언어적으로 완성되었는지 최종 점검하라.28

표 7.2.5. 영어 표현 셀프 리뷰 체크리스트

카테고리	점검 항목	확인
Title	제목이 간결하고 논문의 핵심 기여를 정확히 반영하는가? (불필요한 “A Study on…”, “Novel” 등 제거)	□
Consistency	주요 용어와 약어가 논문 전체에서 통일되었는가? (e.g., `Loss function` vs `Cost function`, `Time-step` vs `Timestep`)	□
Active Voice	Abstract와 Introduction에서 우리의 기여를 설명할 때 능동태(We propose, We introduce)를 사용하여 주도권을 명확히 했는가?	□
Subject	문장의 주어가 너무 길지 않은가? 주어가 길다면 문장을 분리하거나 가주어 `It`을 활용하는 것을 고려했는가?	□
Articles	`The`와 `A`의 사용이 정확한가? 특히 알고리즘명, 일반 명사 복수형, 데이터셋 이름 앞의 관사를 확인했는가?	□
Verbs	`be` 동사(is, are) 사용을 최소화하고, 의미가 명확한 타동사(Show, Indicate, Suggest, Reveal)를 사용했는가?	□
Nominalization	동사로 쓸 수 있는 것을 억지로 명사화하여 문장을 무겁게 만들지 않았는가? (e.g., `perform an analysis of` -> `analyze`)	□
Flow	문장 간 연결어(However, Furthermore, Therefore)가 적절히 배치되어 논리적 흐름이 끊기지 않는가?	□
Prepositions	전치사 사용이 정확한가? (e.g., `discuss about`(X) -> `discuss`, `married with`(X) -> `married to`)	□
Konglish	`Proposed method`의 기계적 반복, `Check` 오용, `Simulation` vs `Experiment` 혼동, `Novel` 남발 등을 확인하고 수정했는가?	□
AI Clichés	`Delve`, `Tapestry`, `Unlock`, `Landscape` 등 AI 상투어가 포함되어 있지 않은가?	□
Spell Check	스펠링 체크를 수행했는가? 타겟 학회의 기준(미국식 `color` vs 영국식 `colour`)을 준수했는가?	□

영어 표현을 다듬는 과정은 연구의 내용을 포장하는 것이 아니라, 연구의 논리를 완성하는 마지막 단계다. 위에서 제시한 원칙들을 체화하고, AI 도구를 현명하게 활용하며, 지속적으로 좋은 논문을 읽고 모방하는(Imitate) 연습을 한다면, 언어의 장벽을 넘어 연구의 본질로 전 세계 연구자들과 소통할 수 있을 것이다.

8. 참고 자료

An Analysis of Errors in English Writing Made by Chinese and Korean University Students - Academy Publication, https://www.academypublication.com/issues/past/tpls/vol03/08/06.pdf
Differences of Essay Writing in English, Korean - The Korea Times, https://www.koreatimes.co.kr/southkorea/society/20090812/differences-of-essay-writing-in-english-korean
Improving Your Scientific Writing, https://www.med.upenn.edu/bushmanlab/assets/user-content/documents/scientificwritingv67.pdf
Scientific Writing: Active and Passive Voice, https://gwc.ucr.edu/sites/default/files/2019-01/Scientific-Writing-Active-and-Passive-Voice.pdf
VERB TENSE IN SCIENTIFIC WRITING, https://berks.psu.edu/sites/berks/files/campus/VerbTense_Handout.pdf
Active Verbs for Discussing Ideas | Writing Handouts | Resources for Faculty, https://www.brandeis.edu/writing-program/resources/faculty/handouts/active-verbs-discussing-ideas.html
Korean ESL Students’ Use of English Definite Articles - Liberty University, https://digitalcommons.liberty.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1264&context=honors
How to Use Tenses within Scientific Writing - University of Nevada, Reno, https://www.unr.edu/writing-speaking-center/writing-speaking-resources/how-to-use-tenses-within-scientific-writing
The passive and active voices and when to to use them - Mathematical, Physical and Life Sciences Division, https://www.mpls.ox.ac.uk/training/resources-for-researcher-and-career-development/communication-skills/scientific-writing/the-passive-and-active-voices-and-when-to-to-use-them
Verb tense - APA Style - American Psychological Association, https://apastyle.apa.org/style-grammar-guidelines/grammar/verb-tense
Verb Tenses to Use in a Research Paper - Wordvice, https://blog.wordvice.com/video-which-verb-tenses-should-i-use-in-a-research-paper/
Words to Avoid in Academic Writing | Cambridge Proofreading, https://proofreading.org/blog/words-to-avoid-in-academic-writing/
Words and Phrases to Avoid in Academic Writing - Scribbr, https://www.scribbr.com/academic-writing/taboo-words/
Words to Avoid in an Essay: A Guide for Stronger Arguments - EssayPro, https://essaypro.com/blog/words-to-avoid-in-an-essay
Konglish - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Konglish
The most common examples of awkward English found in Korea - DC CopyPro, https://dccopypro.com/2022/06/26/the-most-common-errors-and-examples-of-awkward-english-found-in-korea/
Konglish: 30+ Korean Loanwords You Never Knew Existed - Lingopie, https://lingopie.com/blog/konglish-korean-loanwords/
Two Approaches for the Resolution of Word Mismatch Problem Caused by English Words and Foreign Words in Korean Information Retrieval | Request PDF - ResearchGate, https://www.researchgate.net/publication/220155830_Two_Approaches_for_the_Resolution_of_Word_Mismatch_Problem_Caused_by_English_Words_and_Foreign_Words_in_Korean_Information_Retrieval
Author Guidelines - ACS Researcher Resources - American Chemical Society, https://researcher-resources.acs.org/publish/author_guidelines?coden=psabes
How AI-generated prose diverges from human writing and why it matters - Reuters Institute, https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/news/how-ai-generated-prose-diverges-human-writing-and-why-it-matters
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