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AI 최고 학회 '문턱' 높아지나? 논문 게재 고민에 빠진 연구자들의 속사정
글 · 서아람
인공지능 연구자들 사이에서 논문 게재를 둘러싼 고민이 깊어지고 있습니다. 최근 인기 커뮤니티인 레딧(Reddit)의 r/MachineLearning 스레드에는 최고 수준의 인공지능 학회에서 예상되는 탈락 통보에 대비해 학술지 투고를 고려하는 한 연구자의 이야기가 올라와 많은 공감을 얻었습니다. 이 연구자는 자신의 뉴립스(NeurIPS) 논문이 2/3/3점(리뷰어별 점수)을 받아 사실상 게재가 어렵다고 판단, 비슷한 결과가 예상되는 ICLR이나 CVPR 대신 학술지 투고로 방향을 선회하려 한다고 밝혔습니다. 이는 비단 한 연구자만의 고민이 아닌, 급변하는 인공지능 연구 생태계에서 겪는 보편적인 딜레마를 보여줍니다.
과거 인공지능 연구 분야에서는 컨퍼런스 게재가 학술지 게재보다 더 빠르고 시의적절하다는 인식이 지배적이었습니다. 기술 발전 속도가 워낙 빨라, 학술지의 긴 심사 과정을 거치기보다는 컨퍼런스를 통해 최신 연구 결과를 신속하게 공유하고 피드백을 받는 것이 중요했기 때문입니다. 하지만 최근 몇 년 사이, 뉴립스(NeurIPS), ICLR, CVPR과 같은 최고 학회들의 문턱이 상상 이상으로 높아지면서 경쟁이 극에 달했습니다. 평균 20% 미만의 낮은 게재율은 연구자들에게 엄청난 부담으로 작용하며, 참신하고 중요한 기여를 담은 논문조차도 사소한 결점 때문에 탈락하는 경우가 허다합니다.
이런 상황에서 연구자들이 학술지로 눈을 돌리는 것은 자연스러운 흐름입니다. 특히 레딧의 연구자는 TPAMI, IJCV, TMLR과 같은 최상위 학술지가 아닌, 그보다는 한 단계 낮은 학술지를 고려하고 있다고 언급했는데, 이는 학술지 투고가 최고 학회보다 상대적으로 더 현실적인 대안이 될 수 있다는 판단이 깔려 있습니다. 그렇다면 최고 학회와 학술지 간의 경쟁 구도는 어떤 차이를 보일까요?
- 최고 학회는 빠른 피드백과 높은 가시성을 제공하지만, 심사 기간이 짧아 논문의 완성도보다 신속한 아이디어와 실험 결과에 중점을 두는 경향이 있습니다.
- 학술지는 더 깊이 있고 엄격한 심사 과정을 거치며, 반복적인 수정과 보완을 통해 연구의 완성도와 학술적 깊이를 높이는 데 유리합니다. 대신 게재까지 오랜 시간이 소요될 수 있습니다.
- 과거에는 컨퍼런스 발표가 ‘최신 트렌드’를 상징했지만, 최근에는 학술지들도 인공지능 분야의 중요한 연구를 꾸준히 발표하며 위상을 높이고 있습니다.
인사이트
최고 인공지능 학회들의 경쟁이 심화되면서, 연구자들이 학술지 투고로 눈을 돌리는 경향은 인공지능 연구 생태계의 성숙과 변화를 보여주며, 연구 결과의 확산 방식에 대한 새로운 고민을 던지고 있습니다.
자주 묻는 질문
- AI 학회 발표가 학술지보다 무조건 더 중요하다고 들었는데, 이제는 아닌가요?
- 과거에는 빠른 피드백과 최신 트렌드 공유 측면에서 AI 학회 발표가 선호되었으나, 최근 최고 학회들의 게재율이 극도로 낮아지면서 학술지의 학술적 깊이와 완성도에 대한 가치가 재조명되고 있습니다. 연구의 성격과 목표에 따라 중요도가 달라질 수 있습니다.
- 논문 심사 기준이 학회랑 학술지랑 완전히 다른가요?
- 학회는 시의성과 참신한 아이디어에 중점을 두고 비교적 짧은 기간 내에 신속한 심사를 진행합니다. 반면 학술지는 연구의 학술적 깊이, 방법론의 엄밀성, 결과의 재현성 및 완성도를 더 중요하게 여기며, 여러 차례의 반복적인 심사와 수정을 요구하는 경향이 있습니다.
- 그럼 AI 연구자들은 학회와 학술지 중 어디에 논문을 내는 게 가장 좋을까요?
- 연구의 참신성과 최신성을 빠르게 알리고 싶다면 최고 학회에 도전하는 것이 좋습니다. 반면, 연구의 깊이와 완성도를 중요시하고 장기적인 학술적 기여를 목표로 한다면 학술지 투고가 더 적합할 수 있습니다. 최근에는 두 가지 경로를 병행하거나, 학회에서 탈락한 논문을 보완하여 학술지에 재투고하는 전략도 일반적입니다.
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