.2. 리뷰 대응(Rebuttal)의 기술

학술적 출판 과정, 특히 인공지능(AI)과 로봇 공학(Robotics)이라는 첨단 기술 분야에서 리뷰 대응(Rebuttal)은 단순한 질의응답 과정을 넘어선다. 이것은 저자가 자신의 연구를 방어하고, 오해를 불식시키며, 최종적으로 게재 승인(Acceptance)을 관철시키는 최후의 변론이자 고도의 심리전이다. CVPR, NeurIPS, ICRA, IROS와 같은 최상위 컨퍼런스는 투고량이 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 리뷰어의 전문성 편차 문제와 리뷰 품질의 변동성이 커지고 있다. 이러한 불확실성 속에서 리버탈은 저자가 통제할 수 있는 마지막 변수다. 이 장에서는 단순히 리뷰어의 질문에 답하는 수준을 넘어, 리뷰 프로세스의 역학 관계를 통찰하고, 영역 의장(Area Chair, AC)을 설득하여 승률을 극대화하는 실전 기술을 심도 있게 다룬다.

1. 리버탈의 본질과 철학: 누구를 위한 글인가?

많은 연구자들, 특히 경험이 부족한 초심자들이 범하는 가장 치명적인 오류는 리버탈을 ’리뷰어와의 1:1 논쟁’이나 ’채점자에 대한 정답지 제출’로 인식하는 것이다. 그러나 리버탈의 본질은 전혀 다르다. 리버탈은 근본적으로 **설득 커뮤니케이션(Persuasive Communication)**이며, 그 궁극적인 청자(Audience)는 리뷰어가 아닌 **영역 의장(Area Chair, AC)**이다.1

1.1 영역 의장(AC)의 관점 이해하기

대형 컨퍼런스 시스템에서 AC는 수십 편의 논문을 관리한다. 그들은 개별 논문의 세부 사항을 모두 파악할 물리적 시간이 부족하다. AC가 최종 결정을 내릴 때 가장 의존하는 데이터는 ’리뷰어들의 초기 평가’와 ‘저자의 리버탈’, 그리고 이후 이어지는 ’리뷰어 간 토론(Discussion)’이다. 이때 리버탈은 AC에게 다음과 같은 판단의 근거를 제공해야 한다.

방어 논리의 제공 (Arming the Champion): 당신의 논문을 지지하는 긍정적인 리뷰어(Champion)가 회의 과정에서 부정적인 리뷰어를 설득할 수 있도록 강력한 논리적 무기(Ammunition)를 쥐여주는 것이다.2 긍정적 리뷰어라 할지라도 논문의 모든 디테일을 기억하지 못한다. 리버탈은 그들이 “이 논문은 이러이러한 이유로 반대 의견을 무시해도 된다“고 말할 수 있게 만드는 요약된 근거지다.
성실성의 증명 (Proof of Diligence): 저자가 비판을 진지하게 받아들이고 있으며, 추가 실험이나 수정을 통해 연구의 완성도를 높일 의지와 능력이 있음을 보여주는 것이다. 이는 ’조건부 승인(Conditional Accept)’이나 ‘수정 후 재심사’ 제도가 없는 대부분의 AI 컨퍼런스에서 “이 저자들은 최종본(Camera-ready)에서 문제를 해결할 것이다“라는 신뢰를 주는 유일한 수단이다.2
오해의 불식 (Clarification vs. Correction): 리뷰어의 지적이 사실관계에 기반하지 않았거나 논문을 잘못 읽은 결과임을 명확히(Clarify) 함으로써, AC가 해당 리뷰의 비중을 낮추거나 무시하도록(Discount) 유도하는 것이다.3

따라서 리버탈 문서는 리뷰어와의 감정적 싸움이 되어서는 안 되며, 제3자인 AC가 보기에 논리적이고, 차분하며, 학술적인 품위를 갖춘 문서여야 한다.

1.2 리뷰어 심리 분석

리뷰어 또한 사람이다. 그들은 바쁜 일정 쪼개어 무보수로 봉사하며, 종종 자신의 전문 분야가 아닌 논문을 배정받기도 한다. 이를 인정하고 들어가는 것이 중요하다.

피로와 인지 부하: 리뷰어는 수많은 논문을 읽어야 한다. 따라서 리버탈이 복잡하거나 가독성이 떨어지면 읽기를 포기하거나 기존의 부정적 입장을 고수할 가능성이 크다. 리버탈은 “떠먹여 주는(Spoon-feeding)” 수준으로 명확해야 한다.
방어 기제: 리뷰어는 자신의 지적을 저자가 “틀렸다(Wrong)“고 직접적으로 공격하면 본능적으로 방어적이 된다. 이는 점수 하락으로 직결된다. 따라서 리뷰어의 체면을 살려주면서 내용을 수정하는 고도의 화법이 필요하다.
확증 편향: 이미 낮은 점수를 준 리뷰어는 리버탈에서도 자신의 판단이 옳았음을 확인하려 든다. 이들을 완전히 설득하여 점수를 뒤집는 것은 매우 어렵다. 목표는 이들을 ’중립화’하거나, AC가 보기에 이들의 주장이 과도함을 인지하게 만드는 것이다.4

2. 리뷰 분석과 초기 대응 전략: 멘탈 게임

리뷰를 처음 확인하는 순간은 연구자에게 가장 스트레스가 큰 순간 중 하나다. 몇 달, 혹은 몇 년을 바친 연구가 단 몇 줄의 코멘트로 폄하당할 때의 분노와 좌절감은 자연스러운 것이다. 그러나 이 감정을 통제하지 못하면 리버탈은 실패한다.

2.1 24시간의 냉각기 (The 24-Hour Rule)

리뷰를 받은 직후에는 절대로, 무슨 일이 있어도 답변 초안을 작성하지 않는다. 격한 감정 상태에서 쓴 글은 필연적으로 방어적이고 공격적인 어조를 띠게 된다. 리뷰를 읽고 나면 파일을 덮고, 최소 24시간 동안은 연구와 무관한 활동을 하며 뇌를 식혀야 한다.

이 냉각기 동안 가져야 할 마인드셋은 **“리뷰어는 항상 옳다(The reviewer is almost always right)”**는 역설적인 명제다.4 이는 리뷰어의 사실관계가 항상 맞다는 뜻이 아니다. 리뷰어가 “이 부분이 헷갈린다“고 했다면, 저자가 헷갈리게 쓴 것이다. 리뷰어가 “중요하지 않다“고 했다면, 저자가 중요성을 충분히 설득하지 못한 것이다. 즉, 오해의 원인 제공자는 저자라는 책임감을 가질 때 비로소 건설적인 리버탈이 나온다.

2.2 리뷰의 해체 및 구조화 (Deconstruction)

감정이 가라앉으면 리뷰 텍스트를 문장 단위로 분해하여 분석해야 한다. 단순히 읽는 것에 그치지 말고, 엑셀이나 스프레드시트를 활용하여 체계적으로 정리한다. 다음은 추천하는 분류 프레임워크다.1

리뷰어 ID	원문 코멘트 (Quote)	유형 (Category)	대응 전략 (Strategy)	중요도	담당자
R1	“The proposed method lacks novelty compared to [A].”	Novelty	차별점(X, Y)을 명확히 대조하고 성능 격차 강조	High	저자 A
R2	“Why didn’t you compare with Baseline Z?”	Experiment	Z는 코드 미공개임을 밝히거나, 가능하다면 긴급 구현	Med	저자 B
R3	“Eq (3) seems incorrect.”	Factual	유도 과정 재설명 및 Reference 인용	High	저자 A
R2	“Typos in Line 142.”	Minor	“Fixed.” 한마디로 종결	Low	저자 C

이러한 구조화 과정은 다음의 효과를 가진다:

감정의 배제: 텍스트를 분석 대상으로 객관화한다.
누락 방지: 모든 지적 사항을 빠짐없이 다룰 수 있다.
패턴 발견: 여러 리뷰어가 공통적으로 지적하는 문제(Common Concerns)를 식별하여 전략적 요충지를 파악할 수 있다.

2.3 우선순위 결정 (Triage)

AI/로봇 분야의 컨퍼런스는 리버탈 분량을 매우 엄격하게 제한한다(예: CVPR 1페이지). 모든 코멘트에 답변하는 것은 불가능하며 전략적이지도 않다. 다음과 같은 기준으로 대응 순위를 정해야 한다.

Dealbreakers: AC가 보기에 거절(Reject)의 합당한 사유가 될 수 있는 치명적인 지적들. (예: “이론적 증명 오류”, “핵심 실험 데이터 누락”, “선행 연구 표절 의혹”) 이것들은 반드시, 최우선으로, 완벽하게 방어해야 한다.
부정적 리뷰어의 핵심 논거: 점수가 낮은 리뷰어(Reviewer with low score)의 주된 불만 사항. 긍정적 리뷰어의 사소한 질문보다 부정적 리뷰어의 핵심 공격을 막는 것이 평균 점수 방어에 유리하다.4
공통된 우려 (Common Concerns): 두 명 이상의 리뷰어가 언급한 내용은 AC도 문제로 인식할 확률이 높다. 이는 개별 답변이 아닌 ‘공통 답변(General Response)’ 섹션을 할애하여 강력하게 대응해야 한다.
사소한 지적 (Nits): 오타, 문법, 단순 질문 등은 공간이 남으면 다루고, 아니면 “We will fix all typos” 한 문장으로 퉁치거나 과감히 생략한다.

3. 반박문의 구조적 설계: 1페이지의 예술

제한된 지면(보통 1페이지 텍스트) 안에 최대한의 정보를, 최고의 가독성으로 담아내는 것은 그 자체로 디자인의 영역이다. CVPR, NeurIPS 등은 템플릿의 여백이나 폰트 크기 조정을 엄격히 금지하므로6, 내용의 밀도를 높이는 것만이 살길이다.

3.1 서두(Opening): 긍정적 프레이밍

리버탈의 첫 문단은 전체의 분위기(Tone)를 결정한다. 여기서 AC에게 “이 논문은 살릴 가치가 있다“는 인상을 심어줘야 한다.

감사 인사: “We thank the reviewers for their constructive feedback and rigorous review.“와 같은 의례적이지만 정중한 인사로 시작한다.
강점 요약 (Highlights): 리뷰어들이 칭찬한 내용을 요약하여 재진술한다. “Reviewers appreciated our novel framework (R1, R3), state-of-the-art performance (R1, R2), and comprehensive ablation studies (R3).” 이렇게 하면 부정적인 내용을 읽기 전에 논문의 가치를 다시 한번 상기시키는 효과(Priming Effect)가 있다.1

3.2 공통 답변 섹션 (General Response)

만약 “Sim-to-Real Gap 검증 부족“이나 “비교군(Baseline) 부족“과 같은 굵직한 이슈가 있다면, 개별 리뷰어에게 답하기 전에 문서 상단에 ****과 같은 굵은 제목을 달고 통합적으로 기술한다. 이는 공간 효율적일 뿐만 아니라, 저자가 문제의 핵심을 관통하고 있다는 자신감을 보여준다. 이 섹션에는 새로 수행한 실험 결과표나 그래프가 들어가기에 가장 적합하다.

3.3 리뷰어별 대응 (Point-by-Point Response)

공통 답변 이후에는 각 리뷰어별 섹션을 나눈다. 이때 가독성을 위해 다음과 같은 형식을 추천한다.

R1, R2, R3 헤더 사용: 각 리뷰어 섹션을 명확히 구분한다.
질문 요약 및 인용: 리뷰어의 질문 전체를 복사할 공간은 없다. 핵심 키워드를 따서 요약한다. (예: [Q1. Novelty vs. [A]])
두괄식 답변: 답변의 첫 문장은 예/아니오, 혹은 핵심 결론이어야 한다. “Yes, we handle X by…” 또는 “We respectfully disagree because…“로 시작하여 답을 찾아 헤매지 않게 한다.

3.4 시각적 계층 구조 (Visual Hierarchy)

텍스트 벽(Wall of Text)은 아무도 읽고 싶어 하지 않는다. 마크다운이나 LaTeX 포맷팅을 활용해 정보를 시각적으로 구조화해야 한다.

Bold/Italic 활용: 핵심 키워드, 수치, 결과는 굵게(Bold) 처리한다. (예: “Our method achieves 85% accuracy, surpassing [A] by 5%.”)
색상 활용 (허용 시): 일부 학회나 저널은 리버탈 텍스트에 색상 사용을 허용한다. 질문은 검은색, 답변은 파란색으로 구분하거나, 변경된 내용을 파란색으로 하이라이트하면 가독성이 비약적으로 상승한다.8 단, 학회 규정을 먼저 확인해야 한다. CVPR 등은 흑백 텍스트만 허용하기도 한다.

4. AI 및 로봇 분야별 핵심 방어 논리 (Domain-Specific Tactics)

각 학문 분야에는 리뷰어들이 습관적으로 던지는 질문(Stock Criticisms)들이 있다. AI와 로봇 분야에서 빈번하게 등장하는 쟁점들과 이에 대한 효과적인 대응 논리를 사전 구축해 두어야 한다.

4.1 로보틱스 분야: Sim-to-Real과 하드웨어 제약

로봇 논문 리뷰에서 가장 흔하고도 대응하기 까다로운 지적은 “시뮬레이션 결과만 있고 실제 로봇 실험(Real-world experiment)이 부족하다“는 것이다.

시뮬레이션의 타당성 방어 (Simulation Only Validity):

연구의 목적 정의: 연구의 핵심 기여가 ’새로운 학습 알고리즘의 탐색 효율성’이나 ’이론적 수렴성’에 있다면, 통제 불가능한 변수가 많은 현실 세계보다 시뮬레이션이 더 적합한 검증 환경임을 주장한다. “As the focus is on algorithmic efficiency, simulation provides a controlled environment to isolate variables…”.10
선행 사례 인용: 동급 최상위 컨퍼런스에서 시뮬레이션만으로 출판된 논문들을 인용한다. “Following standard practices in robot learning [Ligot et al., 2020; Hwangbo et al., 2019], we validate our core hypothesis in high-fidelity simulation…”.11
물리 엔진의 신뢰성: MuJoCo, Isaac Gym 등 검증된 물리 엔진을 사용했음과, 파라미터 튜닝(System Identification) 과정을 상세히 기술하여 시뮬레이션의 현실성을 강조한다.

Sim-to-Real Gap 극복 노력 강조:

단순히 시뮬레이션만 돌린 것이 아니라, **도메인 무작위화(Domain Randomization)**를 통해 현실 세계의 불확실성에 대비했음을 정량적 데이터(예: 다양한 마찰계수에서의 성공률)로 보여준다.12
“Although real-world deployment is future work, our extensive randomization tests (Table R2) suggest high transferability.”

하드웨어 제약(Hardware Limitations)의 정당화:

리뷰어가 “왜 더 무거운 물체를 들지 않았나?” 혹은 “왜 야외에서 실험하지 않았나?“라고 물을 때, “안 했다“가 아니라 “못 했다(물리적으로)“고 답해야 한다.
구체적 스펙 제시: “The Franka Emika Panda arm has a payload limit of 3kg. Reviewer’s suggested object weighs 5kg.“와 같이 하드웨어 스펙을 명시하여 방어한다.14
안전 및 윤리: 사람과의 상호작용 실험이 부족하다면 IRB 승인 문제나 안전 규정을 들어 실험의 한계를 설명한다. 이는 연구자의 게으름이 아니라 윤리적 준법정신으로 포장될 수 있다.15

4.2 AI/Computer Vision 분야: SOTA 비교와 신규성

AI 분야는 매주 수십 편의 논문이 쏟아지는 속도전의 장이다. 여기서 발생하는 주된 공격은 “Novelty 부족“과 “Baseline 누락“이다.

동시 연구(Concurrent Work) 방어:

리뷰어가 불과 몇 주 전 아카이브(arXiv)에 올라온 논문과 비교를 요구할 때가 있다.
NeurIPS, CVPR 등 주요 학회는 “투고 시점 기준 2개월(혹은 그 이상) 이내에 공개된 논문은 비교 의무가 없다“는 규정을 가지고 있다. 이를 정중히 인용하여 방어한다. “According to NeurIPS policy, [A] is considered concurrent work as it was published within 2 months of submission.”.16
그럼에도 불구하고, 가능하다면 간단한 질적 비교(Qualitative Comparison)를 추가하여 “우리가 인지하고 있으며, 접근 방식이 다르다“는 것을 보여주는 것이 좋다.

공정한 비교(Fair Comparison) 주장:

리뷰어가 비교를 요구한 SOTA 모델이 본 연구와 조건이 다른 경우(예: 더 많은 학습 데이터 사용, 더 큰 백본 네트워크 사용), 이를 조목조목 지적해야 한다.
“Comparison with is unfair because uses 10x more pre-training data (JFT-300M). When trained on standard ImageNet, our method is superior.”

데이터셋 및 윤리 체크리스트 (NeurIPS/CVPR):

최근 학회들은 데이터셋의 라이선스, 개인정보 보호, 편향성(Bias) 문제에 민감하다. 리뷰어가 이 부분을 지적하면 “기술적 답변“이 아니라 “윤리적/법적 답변“을 해야 한다.
“The dataset is anonymized and IRB-approved,” 또는 “We clarify the license permits research use,“와 같이 명확한 준수 사실을 밝힌다.17

5. 데이터 중심의 설득: 말보다 표(Table)

리버탈에서 백 마디 말보다 강력한 것은 하나의 잘 정리된 표(Table)다. 추가 실험 결과는 반드시 마크다운 테이블 형태로 제시하여 시각적 임팩트를 줘야 한다.

[예시: 추가 실험을 통한 성능 방어]

“R2 raised concerns about noise robustness. We conducted additional experiments with varying noise levels ( $\sigma$ ).”

Noise Level (σ)	Baseline (Soft Actor-Critic)	Ours (Robust-RL)	Gain
0.0	85.4%	88.2%	+2.8%
0.1	72.1%	84.5%	+12.4%
0.2	45.3%	79.1%	+33.8%

이러한 표는 텍스트를 읽지 않아도 “우리 방법이 노이즈에 훨씬 강하다“는 사실을 직관적으로 전달한다. 표를 삽입할 때는 캡션을 달 공간이 없으므로, 표 바로 위나 아래 문장에서 결과를 직접적으로 해석해 주어야 한다 (“As shown in the table above, our method degrades gracefully…”).

6. ’리뷰어 2’와 적대적 리뷰 대응 전술

’Reviewer 2’는 학계에서 악명 높은, 비합리적이고 공격적이며 때로는 엉뚱한 리뷰어를 상징하는 밈이다. 이들은 논문을 제대로 읽지 않고 비판하거나, 자신의 연구를 인용하지 않았다고 불평한다. 이들을 다루는 기술은 리버탈의 성패를 가른다.

6.1 사실관계 오류의 정정 (Factual Correction)

리뷰어가 명백히 틀린 사실(예: 수식이 틀렸다고 주장하지만 실제로는 맞음, 논문에 있는 내용을 없다고 함)을 말할 때가 가장 억울하다. 이때 감정적으로 “틀렸다(Wrong)“라고 쓰면 싸움이 난다. 대신 **“오해(Misunderstanding)”**라는 단어를 사용하여 책임을 분산시켜야 한다.

나쁜 예: “Reviewer 2 is wrong. Eq (5) is correct.” (공격적)
좋은 예: “We suspect there might be a slight misunderstanding regarding Eq (5). As derived in, this term represents…” (객관적, 근거 제시).18
좋은 예: “We apologize if Section 3 was unclear. To clarify, we use…” (저자의 탓으로 돌리며 바로잡기).

6.2 전략적 양보 (Strategic Concession)

적대적 리뷰어와 모든 전선에서 싸우려 들지 마라. 핵심이 아닌 사소한 지적(오타, 그림 폰트 크기, 문장 스타일 등)은 전적으로 수용하고 고쳐라. 이는 저자가 고집 불통이 아니라 “수용적이고 합리적인(Receptive and Reasonable)” 사람이라는 인상을 AC에게 심어준다.1

“We agree with R2 that Figure 3 could be improved. We have increased the font size in the revision.”
“Excellent point. We have added the suggested reference.”

6.3 상충되는 리뷰의 중재 (Conflict Resolution)

R1은 “A를 더 설명하라“고 하고, R2는 “A는 불필요하니 줄이라“고 하는 경우 난감하다. 이때는 침묵하거나 둘 다 만족시키려다 실패하지 말고, AC를 심판으로 소환해야 한다.

“We note a conflict between R1 (asking for more A) and R2 (asking for less A). We chose to follow R1’s suggestion because A is central to our contribution. We hope the AC finds this reasonable.”.5
이 방식은 저자가 딜레마를 인지하고 있으며, 논리적인 근거 하에 선택을 내렸음을 보여준다.

7. 정중하지만 단호한 영어 표현: 문장 은행 (Phrase Bank)

리버탈의 언어는 외교 문서와 같아야 한다. 정중함(Politeness)은 기본이지만, 비굴함(Subservience)과는 다르다. 자신감 있게 자신의 연구를 방어하되, 상대를 존중하는 뉘앙스를 담은 표현들을 익혀두어야 한다.20

7.1 피해야 할 금기어 (Taboo Words)

다음 단어들은 리뷰어의 지적 능력을 무시하거나, 비과학적인 느낌을 주므로 절대 사용해서는 안 된다.21

Obviously / Clearly: “Obviously, X is Y.” -> 리뷰어가 X를 Y로 보지 못했다면 그는 바보라는 뜻이 내포된다. 대신 “As shown in Figure 1…“로 팩트를 가리켜라.
Trivial / Simple: 리뷰어의 우려를 하찮게 취급하는 느낌을 준다.
Ideally / We hope: 과학적 확신이 부족해 보인다.
Unfair / Biased: 심판(AC)에게 불평하는 듯한 인상을 준다. 불공정함은 팩트로 보여주면 AC가 알아서 판단한다.
A lot of / Kind of: 모호하다. “Significant number of” / “Approximately” 등으로 대체하라.

7.2 권장되는 표현 패턴 (Do’s)

1. 동의 및 긍정적 수용

“We thank the reviewer for the insightful suggestion.” (통상적인 시작)
“We appreciate the reviewer highlighting this issue.”
“We agree that this is an important baseline to consider.”

2. 정중한 반박 (Polite Disagreement)

“We respectfully disagree with the premise that…” (상대의 주장이 아닌 ’전제’를 반박)
“While we understand the reviewer’s concern, we would like to clarify that…”
“There seems to be a slight misunderstanding. We actually do not assume X; instead, we…”
“This is a valid point for, but in our context of,…”

3. 제약 조건 설명

“Due to the strict page limit, we have moved the detailed proofs to the supplementary material.”
“Addressing this fully is beyond the scope of this paper, but we have added a discussion in the Limitations section.”
“We acknowledge that X is a limitation, which we plan to address in future work.”

4. 실험 결과 제시

“As requested, we performed…”
“The results (Table R1) confirm that…”
“Empirically, we find that…”

8. 리버탈 체크리스트 및 최종 점검

리버탈 제출 버튼을 누르기 전, 다음 사항들을 반드시 점검해야 한다. 이 체크리스트는 실수로 인한 데스크 리젝트(Desk Reject)를 방지하고 리버탈의 품질을 보장한다.17

항목	점검 내용	확인
규정 준수	1페이지 제한, 폰트 크기, 여백, 익명성(저자 정보 포함 금지) 준수 여부	[ ]
모든 리뷰어 커버	모든 리뷰어(특히 부정적 리뷰어)의 ID가 언급되었는가?	[ ]
톤 앤 매너	비꼬거나 공격적인 표현(“Obviously”, “Wrong”)이 없는가?	[ ]
약속 이행	“수정하겠다(Will fix)“고 한 내용은 실제로 수정 계획이 구체적인가?	[ ]
가독성	중요한 수치나 결과가 Bold 처리되어 눈에 띄는가?	[ ]
데이터 검증	새로 추가한 표의 수치에 오류는 없는가?	[ ]
제3자 검토	저자가 아닌 동료가 읽었을 때도 논리적이고 정중한가?	[ ]

특히 **제3자 검토(Peer Review of Rebuttal)**는 필수적이다. 저자는 이미 내용에 매몰되어 있어 자신의 글이 얼마나 공격적으로 들리는지 인지하지 못할 때가 많다. 연구실 동료에게 리버탈을 보여주고 “기분 나쁜 부분이 있는지” 물어보라.

9. 리버탈 그 이후: 토론과 기다림

리버탈 제출은 끝이 아니라 새로운 시작이다. NeurIPS, ICLR 등 많은 학회는 리버탈 제출 후 **‘저자-리뷰어 토론 기간(Author-Reviewer Discussion Period)’**을 갖는다.26

이 기간 동안 리뷰어들은 당신의 리버탈을 읽고 추가 질문을 하거나 점수를 수정한다. 이때의 전략은 **’신속함’과 ‘끈기’**다.

즉각 대응: 리뷰어가 추가 질문을 남기면 가능한 한 빨리(수 시간 내에) 답변하라. 이는 당신이 이 논문에 대해 매우 진지하고 성실하다는 신호를 준다.
AC 호출: 만약 리뷰어가 비합리적인 주장을 반복하거나, 리버탈을 읽지 않은 것이 명백하다면, AC에게 비공개 댓글(Official Comment to AC)을 통해 상황을 알리고 중재를 요청할 수 있다(단, 매우 조심스럽게 사용해야 한다).27
마지막까지 최선을: 토론이 종료되는 순간까지 예의를 갖추고 논리적으로 대응하라. 마지막 인상(Last Impression)이 AC의 최종 결정에 영향을 미칠 수 있다.

결론적으로, 리버탈은 위기에 처한 논문을 구해내는 구조대와 같다. 냉철한 분석, 전략적인 글쓰기, 그리고 예의 바른 태도로 무장한다면, 불가능해 보이던 ’Reject’를 ’Accept’로 뒤집는 기적을 만들 수 있다. 설령 이번에 실패하더라도, 치열하게 작성한 리버탈과 그에 대한 리뷰어의 반응은 다음 연구를 위한 가장 훌륭한 교과서가 될 것이다. 거절을 두려워 말고, 당신의 연구를 가장 잘 아는 전문가는 바로 당신이라는 믿음으로 당당하게 변론하라.

10. 참고 자료

How we write rebuttals - Devi Parikh, https://deviparikh.medium.com/how-we-write-rebuttals-dc84742fece1
Rebuttal How-to: Strategies, Tactics, and the Big Picture in Research - People, https://people.cs.vt.edu/~danfeng/papers/Yao-Rebuttal-Howto.pdf
How to write a rebuttal for a conference - Academia Stack Exchange, https://academia.stackexchange.com/questions/955/how-to-write-a-rebuttal-for-a-conference
Some Lessons on Reviews and Rebuttals • David Stutz, https://davidstutz.de/some-lessons-on-reviews-and-rebuttals/
How to Respond to Journal Reviewer Comments and Conflicting Reports - Thesify, https://www.thesify.ai/blog/how-to-respond-to-reviewer-comments
What will be a good way to write CVPR rebuttal? : r/computervision - Reddit, https://www.reddit.com/r/computervision/comments/l0b1x8/what_will_be_a_good_way_to_write_cvpr_rebuttal/
2025 Author Guidelines - CVPR 2026 - The Computer Vision Foundation, https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2025/AuthorGuidelines
Checklist for writing effective Stat-ML rebuttals - Carnegie Mellon University, https://www.stat.cmu.edu/~aramdas/checklists/aadi-rebuttal-checklist.pdf
5 Effective Tips for Writing a Good Academic Rebuttal Letter - Enago Academy, https://www.enago.com/academy/five-tips-for-writing-a-good-rebuttal-letter/
Export Reviews, Discussions, Author Feedback and Meta-Reviews - NIPS papers, https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/file/38af86134b65d0f10fe33d30dd76442e-Reviews.html
A model-free method to learn multiple skills in parallel on modular robots - PubMed Central, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11269725/
SPiDR: A Simple Approach for Zero-Shot Safety in Sim-to-Real Transfer | OpenReview, https://openreview.net/forum?id=Pe1ypX9gBO
Review for NeurIPS paper: An Imitation from Observation Approach to Transfer Learning with Dynamics Mismatch, https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2020/file/28f248e9279ac845995c4e9f8af35c2b-Review.html
OK-Robot: What Really Matters in Integrating Open-Knowledge Models for Robotics - arXiv, https://arxiv.org/html/2401.12202v2
A Roadmap for Responsible Robotics: Promoting Human Agency and Collaborative Efforts - IEEE Xplore, https://ieeexplore.ieee.org/iel8/100/4600619/11236462.pdf
NeurIPS 2020 Style Files, https://neurips.cc/Conferences/2020/PaperInformation/StyleFiles
NeurIPS Paper Checklist Guidelines, https://neurips.cc/public/guides/PaperChecklist
Responding to a reviewer who misunderstood key concepts of a paper, https://academia.stackexchange.com/questions/28054/responding-to-a-reviewer-who-misunderstood-key-concepts-of-a-paper
How to Handle Conflicting Reviewer Comments: A Guide for Authors, https://www.proof-reading-service.com/blogs/academic-publishing/how-to-handle-conflicting-reviewer-comments-a-guide-for-authors
Academic-Tone-for-Formal-Writing.pdf, https://www.antioch.edu/wp-content/uploads/2018/06/Academic-Tone-for-Formal-Writing.pdf
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[R] : Is it acceptable to contact the editor after rejection if reviewer feedback was inconsistent and scientifically incorrect ? : r/MachineLearning - Reddit, https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1pbcpog/r_is_it_acceptable_to_contact_the_editor_after/