공모전이나 연구 프로젝트 준비하다 보면생각보다 괜찮은 지원사업이나 데이터 기반 공모들이 많이 열려 있는데놓치고 지나가는 경우가 많습니다. 그래서 이번에는AI·데이터·연구계획·산학협력·논문 공모전 관련 공고들을한 번에 보기 쉽게 정리해봤습니다 🙂 1️⃣ 병무청·방위사업청·질병관리청 공공데이터·AI 활용 경진대회 • 공모 분야: 공공데이터·AI 기반 아이디어 기획 및 제품·서비스 개발• 참가 대상: 개인, 예비창업자, 기업, 학생 등 대한민국 국민• 활용 데이터: 병무청·방위사업청·질병관리청...

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 ❌...

설문 문항 만들 때생각보다 아무렇지 않게 결정하는 부분이 있습니다. 👉 응답 보기 수 보통은 이렇게 생각합니다. “보기 몇 개 차이가 그렇게 중요할까?” 그런데 실제로는이 선택 하나 때문에 👉 응답 패턴 자체가 달라지기도 합니다 1️⃣ 보기 수는 단순 ‘디자인’ 문제가 아닙니다 많이 놓치는 부분입니다. 응답 옵션 개수는그냥 보기 예쁘게 정하는 게 아닙니다. 👉 응답자가...

설문 데이터를 처음 정리하다 보면생각보다 자주 이런 유혹이 생깁니다. 특히 결과가 애매할수록손이 더 많이 갑니다. 그런데 데이터 정리에는생각보다 중요한 기준이 하나 있습니다. 👉 “어디까지 건드려도 되는가” 1️⃣ 데이터 정리는 가능하지만, ‘수정’은 다릅니다 많이 헷갈리는 부분입니다. ✔ 가능한 것 👉 이건 정리 ❗ 조심해야 하는 것 👉 이건 “정리”가 아니라 “개입”에 가까워집니다 2️⃣ 가장...

설문 데이터를 정리하다 보면한 번쯤 이런 생각이 듭니다. “이 응답… 제대로 한 거 맞나?” 특히 온라인 설문에서는이런 데이터가 생각보다 자주 등장합니다. 1️⃣ 가장 흔한 패턴: 한 번호만 계속 선택 가장 먼저 눈에 띄는 유형입니다. 예: 이걸 보통 👉 직선응답(Straight-lining)이라고 부릅니다. ✔️ 왜 문제일까요? 응답을 읽고 판단했다기보다👉 “빨리 끝내기” 가능성이 높기 때문입니다 특히 문항...

논문을 쓰다 보면어느 순간 이런 고민이 생깁니다. 그래서 결과적으로이런 문장이 나오기 시작합니다. 👉 “통계 용어는 많아졌는데, 읽기는 더 어려운 상태” 1️⃣ 용어가 많음 = 전문적 ❌ 많이 하는 오해입니다. 어려운 용어 많이 쓰기 = 전문성 ❌ 실제로는 반대인 경우도 많습니다. 👉 오히려 읽는 흐름만 끊깁니다 2️⃣ 통계 용어는 ‘설명용’이어야 합니다 통계 용어의 역할은...

연구나 프로젝트를 준비하다 보면생각보다 다양한 지원사업과 공모가 열려 있는데도놓치고 지나가는 경우가 많습니다. 그래서 이번에는연구지원·공익사업·학술지원·창작지원 분야 공고들을한 번에 보기 쉽게 정리해봤습니다 🙂 1️⃣ 2026 국방핵심기술 연구개발 과제 공모 • 공모 분야: 국방 첨단기술·무기체계·민간 우수기술 활용 연구개발• 지원 대상: 산업체·연구기관·대학 등 관련 기관 및 연구자• 사업 특징: 민간 첨단기술의 국방 분야 활용 확대 목적• 참여...

논문에서 많이들 통계부터 걱정합니다. 근데 실제로 더 중요한 건 따로 있습니다. 변수 설정 이 단계가 흔들리면분석을 아무리 잘해도 결과가 애매해집니다. 변수 설정은 “이름 정하기”가 아닙니다 ⚠️ 많이들 변수 설정을 단순하게 생각합니다. 근데 논문에서는 “왜 이 변수를 넣었는가”가 훨씬 중요합니다. 실제로 가장 많이 생기는 문제 ❌ 1️⃣ 비슷한 변수 너무 많이 넣음 예: 전부...

논문 처음 쓸 때 많이 하는 생각이 있습니다. 그래서 점점 늘어납니다. 가설 10개, 15개, 많게는 20개 가까이 가는 경우도 있습니다. 근데 실제로는 반대입니다. 가설이 많을수록 논문이 오히려 약해지는 경우가 많습니다 왜 이런 일이 생길까 ⚠️ 가설은 단순히 많이 세우는 것이 아닙니다. 핵심은왜 이 관계를 검증하는지 설명할 수 있어야 한다는 것 그런데 가설이 많아지기...