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[학술] 리뷰어가 써보라고한 모델이 결과가 더 좋은 경우
방랑9(비회원)
  (2020-01-06 10:12)
 

안녕하세요, 선배님들.

좀 난감한 상황이 생겨서 이곳에 여쭙니다.
제가 투고한 저널에서 현재 Major revision을 받았습니다.
기존의 몇가지 메소드랑 비교를 해서 제 모델에서 더 좋은 결과가 나왔었습니다.
그런데 다른게 아니라 리뷰어가 최근의 다른 모델도 추가로 비교를 해보라고 추천을 해줬는데,
문제는 그 모델이 저의 모델보다 더 결과가 좋습니다. 여러모로 비교를 해봐도 
대부분 그 모델의 성능이 더 좋은데,.. 이런 경우 어찌하는게 좋을까요?

선배님들 의견이 필요합니다...

(분야는 머신러닝 쪽 이고, 다시 제출할 것을 권유받았습니다.)

 



태그  #리비전   #논문   #수정
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  댓글 6  
회원작성글 pest(과기인)  (2020-01-06 18:16)
1
난감하겠네요.

다른 모델과 차이가 많이 안 난다면요, 논문의 결과 부분의 끝머리에 '최근에 이런 논문이 나와서 성능을 비교해 봤더니 성능이 comparable하더라', 이렇게 쓰면 되지 않을까 싶고요,

성능 차이가 많이 난다면, 그나마 본인의 모델이 나은 점을 찾아 내어서
'일반적으로는 기존 모델이 낫지만 이런 점에서는 우리 모델이 낫다, 따라서 이런 상황에서는 우리 모델을 쓸 것을 권한다', 이런 식으로 쓰면 어떨까 합니다.
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네이버회원 작성글 꼰트*(비회원)  (2020-01-10 00:32)
2
작성자입니다. 안타깝지만 여러모로 봐도 제 모델이 크게 나은점이 없네요.. 왜 이런 모델은 이제서야 알았을까 하는 후회가 밀려옵니다.. 여러 분들과 상의해본 결과 아랫 분 말씀처럼 여러 모델들을 실험해봤다 정도로 끝내야 될 것 같습니다. 댓글 감사합니다.
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회원작성글 Ais(과기인)  (2020-01-07 21:28)
3
사기를 치는 것보단 낫긴 한데 위 답변처럼 말로 슬쩍 넘어가는 것도 (리뷰어가 볼 때나 저같은 다른 독자가 볼 때) 안좋아보이죠.. 그리고 머신러닝 응용 논문은 숫자로 표현된 성능들을 비교해서 보여주는 것이 전부라 할 수 있는데 성능이 비슷하거나 부족하면 논문이 될 이유가 부족하겠지요.. '그런데 왜 이 논문을 냈지?' 이런 반응이 올 겁니다.

양심적인 고민을 하는 질문자님을 응원하며.. 제시하시는 모델에 성능 이외에 특별한 장점이 없다면 이 논문은 포기하시는 게 맞는 것 같습니다. 이 연구를 접는 건 아니죠. 징검다리라고 생각하시고..

논문 작성에 들인 노력이 아까우니 여러 모델들을 (새로 제시하는 것과 함께) 비교해봤다 하는 주제로 간단한 학회 논문으로 활용할 수 있지 않을까 합니다.
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회원작성글 Ais(과기인)  (2020-01-07 21:33)
4
연구를 할 때 다른 문헌을 충분히 찾아보지 않았다..는 잔소리를 참았으나 이게 실제로 해야 할 말이라 어쩔 수 없네요.
저도 이런 적이 좀 (두 번) 있습니다. 열심히 해놨는데 나중에 보니 이미 비슷한 내용의 논문이 있어서 제 논문을 버려야 했고.. 연구가 실패했다기보다 지금 하고 있는 연구를 아직 하는 과정이라고 생각하시면 좋을 것 같습니다. 리뷰어가 선배나 교수처럼 지식과 경험으로 도움을 준 것입니다.
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네이버회원 작성글 꼰트*(비회원)  (2020-01-10 00:38)
5
작성자입니다. 세심한 답변 감사드립니다. 아직도 연구에 있어서 많이 부족함을 느낍니다.. 너무 성급하게 논문을 썼다는 생각이 드네요. 일단은 말씀처럼 여러 모델을 비교한 것과 약간의 컨트리뷰션만 잡고 리비전은 계속 진행하기로 하였습니다. 다만 리젝당해도 겸허히 받아들여야겠죠. 댓글 감사드립니다!
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회원작성글 누구세요(대학원생)  (2020-01-31 14:43)
6
그래도 여기저기 내느라 리비전을 여기저기서 받다보면 꽤 쓸만한 논문이 됩니다.

물론 처음 내고자 한 수준의 저널이 아니라 섭섭하시겠지만 그래도 어쨌든 1건 해 낸거잖아요~ 그리고 혹 지금은 못내더라도 보완하고 further study 해가지구 훨씬 더 좋은데 논문내면 되지요~ 나중에 보면 지금 이 상황이 더 좋은 결과를 가져올 수도 있어요/
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