[Youtube] Mini Masterclass: How to Write a CHI Paper

Based on Prof. Lennart Nacke’s YouTube lecture, “Mini Masterclass: How to Write a CHI Paper.”

1. CHI 학회란

• CHI(Conference on Human Factors in Computing Systems)는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야에서 가장 영향력이 큰 국제 학회다.
• 매년 약 4 000편이 넘는 논문이 접수되며, 평균 채택률은 26 % 수준에 머문다.
• Google Scholar가 제공하는 H-index가 129에 달하므로, 다수의 최상위 저널보다 두 배 이상 높은 인용도를 자랑한다.
• 22개 sub committee가 운영되며, 전통적 HCI부터 UX·게임·Health·AI까지 다양한 세부 영역을 포괄한다.

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2. 논문 형식 및 분량

• Short paper는 5 000단어 이하로 집약적 기여를 요구하며, 기존에는 ‘Note’라 불렸다.
• Full paper는 8 000±1 000단어 분량으로 가장 일반적이며, 실험 두세 개 수준의 실질적 증거 제시가 권장된다.
• Excessively long paper는 12 000단어 이상일 때 분류되며, 리뷰어에게 가중되는 부담을 정당화할 수 있을 만큼 심층적·종합적 기여를 입증해야 한다.
• 2024년부터는 5분 내외의 동영상 요약 제출이 의무화되었으므로, 시각적 스토리텔링 능력도 필수 역량이 되었다.

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3. CHI 리뷰 기준

• Originality는 주제·방법론·데이터가 얼마나 참신한지를 평가한다.
• Significance는 연구가 학문적·실무적으로 미치는 잠재적 영향력을 측정한다.
• Research Quality는 실험 설계·데이터 수집·통계 분석의 신뢰도와 타당성에 초점을 맞춘다.
• Handling of Prior Work는 선행연구를 올바르게 해석·비교하면서 연구 간 갭을 논리적으로 제시했는지를 본다.
• Presentation은 글의 구조·가독성·도표 품질 등을 종합적으로 판단한다. 명료한 제목·초록·시각 자료가 점수에 직접적 영향을 준다.

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4. 3 C 모델

• Context 단계에서는 해결하고자 하는 문제의 배경·중요성을 명확히 밝힌다.
• Content 단계에서는 문제 해결을 위해 설계한 방법·시스템·실험을 구체적으로 기술한다.
• Contribution 단계에서는 연구 결과가 가져올 학문적 진전·실무적 기회·정책적 함의를 제시한다.
• 세 단계가 선형이 아니라 상호 보강 관계를 이루어야 논리적 흐름이 자연스럽다.
• 각 단계를 서론·본론·결론에 대응시켜 작성하면 독자가 메시지를 쉽게 추적할 수 있다.

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5. 아워글라스 & IMRaD(+R)

• CHI 논문은 넓은 문제 제시 → 좁은 분석 → 넓은 해석으로 이어지는 아워글라스 구조를 따른다.
• 이는 ‘IMRaD(Introduction–Methods–Results–and–Discussion)’ 형식과 대응되며, HCI에서는 Related Work가 서론 바로 뒤에 별도 섹션으로 배치된다.
• 서론에서 관심을 끈 후 Method·Results에서 구체적 근거를 제시하고, Discussion에서 다시 큰 그림으로 확장해 의의를 강조함으로써 설득력을 높인다.
• 논문 길이가 길어질수록 섹션 간 균형이 중요하므로, 각 파트의 분량을 25 % 이내로 유지하는 것을 권장한다.

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6. 초록 7문장 공식

1. 연구 맥락을 한 문장으로 제시한다.
2. 아직 해결되지 않은 문제·갭을 명확히 설명한다.
3. 해당 문제의 중요성을 수치나 사례로 뒷받침한다.
4. 접근법·연구 설계를 간결히 소개한다.
5. 무엇을 했는지(데이터·실험 조건)를 구체적으로 언급한다.
6. 가장 핵심적인 결과를 수치·통계와 함께 제시한다.
7. 연구가 제공하는 기여·시사점을 요약하여 마무리한다.

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7. 준비 타임라인

• D-12 개월: 연구 질문 도출, 윤리(IRB) 승인 신청을 완료한다.
• D-10 ~ 5 개월: 실험 프로토타입 제작 후, 여름 방학 기간을 활용해 데이터 수집·1차 분석을 마무리한다.
• D-4 ~ 3 개월: 결과를 바탕으로 논문 초안을 작성하고 내부 피드백을 받는다.
• D-2 ~ 1 개월: 최소 두 차례 집중 리비전 및 교정을 진행한다.
• D-0 개월(9월 중순): 최종 원고·보조자료·동영상 제출을 완료한다.

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8. LLM 활용 가이드

• ChatGPT, Claude, Gemini 등의 생성형 AI는 초안 문장 다듬기·도입부 아이디어 발산에 유용하다.
• Consensus·Scite·Elicit 같은 AI 기반 학술 검색 도구를 사용하면 선행연구 메타데이터를 빠르게 수집할 수 있다.
• AI가 제시한 인용은 반드시 DOI·PDF 원문을 확인해 사실성을 검증해야 한다.
• 연구자는 통계 분석과 코드 실행 결과를 직접 재현함으로써 연구 신뢰도를 확보해야 한다.
• AI 활용 내역은 ‘Method’나 ‘Acknowledgements’에 투명하게 명시하는 것이 바람직하다.

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9. Q&A

• “준비를 언제 시작해야 하나?” → 학회가 끝나는 즉시 다음 사이클을 준비하면 IRB 지연을 피할 수 있다.
• “Discussion을 설득력 있게 쓰려면?” → 결과와 선행연구를 1:1 대응시키고, 실무 적용 가능성이 높은 디자인 가이드라인을 제시해야 한다.
• “LLM 사용으로 통과가 더 어려워지나?” → 문체는 부드러워질 수 있으나, 근거 부족·과대 해석은 리뷰어에게 즉시 지적되므로 데이터 품질이 관건이다.

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10. 최종 체크리스트

• 문제 정의와 의의가 분명한가?
• 연구 질문·방법·결과가 논리적으로 이어지는가?
• 최신·핵심 선행연구를 충분히 참고했는가?
• 3 C 구조가 서론과 결론에서 선명하게 드러나는가?
• 결과를 설명하는 표·그래프가 직관적인가?
• 한계·윤리·미래 과제를 솔직히 적시했는가?
• 데이터·코드·영상 등 보조자료를 공개할 준비가 되었는가?
• 마감 2주 전 전체 교정·포맷 점검을 마쳤는가?