연구·논문·공모전 준비하다 보면생각보다 괜찮은 프로그램들이 많은데공고가 흩어져 있어서 놓치는 경우가 많습니다. 그래서 이번에는연구지원·펠로십·AI 공모전·법학대회·교육 프로그램까지한 번에 보기 쉽게 정리해봤습니다 🙂 1️⃣ 2026 문숙 기초의학 차세대 리더상 • 지원 분야: 기초의학 및 의생명과학 분야 연구• 지원 대상: 국내 의과대학 소속 대학원생 및 연구원(박사후연구원은 박사 학위 취득 1년 이내)• 시상 규모: 최우수상 2명(각 300만원), 우수상...

— 데이터 개수보다 더 중요한 건 따로 있습니다 📊 논문 설문조사 하다 보면 자주 나오는 상황이 있습니다. 이때 대부분 가장 먼저 의심합니다. 근데 실제 원인은 다른 경우가 훨씬 많습니다. 변수 간 차이가 제대로 안 나온 상태입니다. 표본 수 많다고 결과가 무조건 잘 나오는 건 아닙니다 ⚠️ 많이들 이렇게 생각합니다. 물론 표본 수 중요합니다....

논문 피드백에서 은근 자주 나오는 말이 있습니다. “분석은 괜찮은데 연구 필요성이 조금 약하네요.”“왜 이 연구를 해야 하는지가 더 보여야 할 것 같습니다.” 처음 들으면 당황합니다. 왜 약하다는 걸까요? 대부분 이유는 하나입니다. 연구문제가 흐릿하기 때문입니다. 논문은 분석 자체보다 “질문”이 중요합니다 ⚠️ 많이들 논문을 이렇게 생각합니다. 물론 중요합니다. 근데 논문에서 더 먼저 봐야 하는 건...

설문 척도를 만들다 보면생각보다 오래 고민하게 되는 부분이 있습니다. 그리고 대부분 처음에는 이렇게 생각합니다. “선택지가 많으면 더 정확하게 측정되는 거 아닌가?” 직관적으로는 맞는 말처럼 보입니다. 응답자가 더 세밀하게 표현할 수 있으니까요. 하지만 실제 설문에서는생각보다 다른 문제가 같이 생깁니다. 1️⃣ 응답자는 생각보다 ‘정확하게 구분’하지 않습니다 연구자는 보통 이렇게 생각합니다. 👉 6점과 7점은 다르다👉 8점과...

논문 분석을 하다 보면가끔 정말 당황스러운 순간이 있습니다. 그 순간 대부분 이렇게 생각합니다. “이거 뭔가 잘못된 거 아닌가…?” 그래서 바로 그런데 생각보다 중요한 건바로 그 “이상한 결과” 안에 숨어 있는 경우도 많습니다. 1️⃣ 현실 데이터는 원래 깔끔하지 않습니다 많이 놓치는 부분입니다. 논문을 시작할 때는 보통 👉 이론대로 결과가 나올 거라고 기대합니다 예: 그런데...

대외활동이나 공모전 준비하다 보면생각보다 다양한 기회들이 열려 있는데도모르고 지나가는 경우가 꽤 많은 것 같습니다. 그래서 이번에는장학금·AI 데이터 공모전·창업 아이디어·논문 공모전·설계 공모까지한 번에 보기 쉽게 정리해봤습니다 👀 1️⃣ LG전자 계약학과·Track 산학장학생 모집(석사과정) • 모집 분야: SW·HW·기계·통신·반도체·AI 등 계약학과 Track• 지원 대상: 2027년 대학원 진학 예정 학부생• 지원 내용: 등록금 + 생활비 + 산학장학금 지원•...

가끔 이런 논문 있습니다. 근데 읽고 나면 이상하게 힘이 없습니다. 왜 그럴까요? 대부분 이유는 하나입니다. 논문 흐름이 끊겨 있기 때문입니다 논문은 분석 모음집이 아닙니다 ⚠️ 많이들 이렇게 작성합니다. 각 파트는 다 있는데읽는 입장에서는 연결이 안 됩니다. 즉, “왜 이 분석을 했는지” 흐름이 안 보입니다. 실제로 가장 많이 끊기는 구간 ❌ 1️⃣ 선행연구 →...

논문 피드백에서 자주 나오는 말이 있습니다. “표는 잘 정리됐는데 설명이 부족합니다.” 처음엔 이해가 안 됩니다. 왜 부족하다는 걸까요? 대부분 이유는 하나입니다. 표를 ‘보여주기만’ 하고 있기 때문입니다 표는 결과가 아니라 “근거”입니다 ⚠️ 많이들 착각합니다. 표 넣으면 결과 설명 끝났다고 생각합니다. 근데 실제로 표는“근거 자료” 역할에 가깝습니다. 논문에서는 결국 실제로 많이 보이는 문제 ❌ 1️⃣...

설문 결과를 보다 보면가끔 이런 데이터가 나옵니다. 처음 보면 보통 이렇게 생각합니다. “응답이 확실해서 좋은 거 아닌가?” 그런데 실제로는조금 다르게 봐야 하는 경우도 있습니다. 1️⃣ 극단 응답이 많다고 무조건 이상한 건 아닙니다 먼저 중요한 건 이겁니다. 👉 극단 응답 자체는 자연스러운 현상일 수 있습니다 예를 들어 이런 경우는 원래 응답이 강하게 나오는 편입니다...

논문 분석을 하다 보면생각보다 자주 생기는 상황이 있습니다. 그 순간 자연스럽게 이런 생각이 듭니다. 1️⃣ 통계에는 생각보다 ‘정답’이 하나만 있는 경우가 드뭅니다 많이 오해하는 부분입니다. 👉 “이 데이터엔 이 분석만 가능하다” ❌ 실제로는 같은 데이터를 두고도 👉 선택 가능한 분석이 여러 개일 수도 있습니다 2️⃣ 그래서 교수님마다 접근이 달라지기도 합니다 이건 진짜 자주...