박사 논문을 준비하며 상상하는 후기! 시행착오를 줄이자
상상으로 써보는 박사 논문 작성기
석사나 박사학위를 취득하기 위해 꼭 넘어야 할 과정이 바로 논문이란 큰 산입니다.
아직 논문을 작성하지 않은 필자가 앞으로 겪게 될 전반적인 작성 과정을 여러 선배 박사님들의 생생한 증언을 통하여 재 구성해 글을 작성해 보았습니다.
시크릿이란 자기 개발서를 보면 자기 암시의 힘이 모든 성공을 이루는 비결이라고 합니다.
(단 너무 심취하게 되면 허무맹랑한 일에도 우주의 기운이 도와준다는 말을 남발함으로 눈총을 받을 수 있으니 주의가 필요합니다.)
상상의 힘은 생각보다 큰 힘을 주는 것이 사실이라 어려운 박사 논문을 준비하면서 자기 암시 차원에서 정리한 글임을 먼저 밝힙니다.^^
박사님이 된 필자가 후배분들에게 얘기할 내용을 시작해 보겠습니다~
공학이나 순수 과학 쪽은 잘 모르겠습니다만 경영 쪽 논문에서는 지도 교수님이나 연구실 팀원과의 긴밀한 협력 관계가 중요합니다.
논문 주제와 연구 분야를 정하는 것부터 시작해 통계 분석에 이르기까지 혼자서 공부하며 논문을 쓰는 것은 매우 어려워서 실제 입학 후 박사 학위를 받는 분들이 생각보다 많지 않은 것이 사실입니다.
(교육 과정을 다 수강하고 졸업 논문 심사를 통과하지 못하면 박사가 아닌 수료생으로 마치게 됩니다.)
박사라는 학문을 향한 고난의 길을 걸어가시기로 생각하셨다면 이미 많은 선행 연구자들이 걸어가며 만들어 놓은 큰길을 따라가는 것이 시행착오를 최소화하기 위한 가장 효율적인 선택이 아닐까 합니다.
물론 박사라면 창조적인 길을 스스로 개척하며 학문 발전에 이정표를 세우는 것이 진정한 의미의 박사이겠지만 세상에는 그런 천재가 흔하지 않고 특히 본인의 경우는 절대 해당 사항 없음을 인정합시다.^^
그럼 첫걸음 연구 주제를 잡는 방법부터 생각해 보겠습니다.
논문이라는 큰 산을 넘는 천리길을 가는데 첫걸음을 떼는 것이 오백 리를 가는 것과 같을 정도로 논문 주제를 잡는데 대학원 과정의 대부분을 소비하게 됩니다.
자신만이 떠올린 기발한 연구 주제라고 생각했던 방향도 다시 한번 곰곰이 생각해 보면 별로 매력적이지 않거나 이미 다른 연구자들의 논문으로 충분히 검증되었던 경우가 99%입니다.
그럼에도 연구 주제를 써보고 지우고 다시 쓰고 하면서 기존에 선행 연구들에서 부족했던 점들을 보완한다면 훌륭한 시사점을 가진 논문을 완성할 수 있게 됩니다.
세상을 놀라게 하거나 변화시킬 가능성을 가진 논문을 쓰는 분들의 특징은 자신이 가장 잘 알고 흥미를 가진 분야를 파고들어 완성하게 된다고 합니다.
한마디로 요약하자면 자신이 하는 현재의 업무 관련 분야에서 연구 주제를 잡아 세부 사항을 구체화하는 것이 차별회 된 논문을 명확하게 작성할 수 있는 가장 좋은 방법입니다.
연구 주제를 선정했다면 그다음은 이미 정형화된 템플릿(templet)을 따라 순차적으로 연구를 진행하게 됩니다.
템플릿은 대학원 홈페이지 보면 공지되어 있어 가져다 그대로 내용만 채워 넣으면 되게 준비되어 있습니다.
폰트(font), 글 사이즈(size), 글씨 간격 등 세부적인 사항들을 나중에 따로 정리하려고 하면 어려울 수 있으니 가능하면 처음부터 템플릿을 사용하시길 강력 추천드립니다.
아래 나온 논문 순서는 반드시 그대로 따라 지키셔야 심사를 통과하게 됩니다.
서론에는 연구의 배경 및 목적, 범위와 기대 효과를 서술하고 관련 선행 연구 분석을 통해 연구의 차별성을 부각하는 과정이 있습니다.
그리고 자신의 연구 모델을 만들어 가설을 설정하고 검증을 위해 설문 혹은 실험이라는 방식을 통해 객관적인 조사 자료를 취합한 후 통계 분석을 통해 타당성 및 적합성을 검증하여 결론을 도출하게 됩니다.
모든 논문이 동일한 방식과 방법론을 채택하고 있으니 혹여나 자신만이 아는 방식으로 쓰게 된다면 심사 시작도 전에 탈락하는 경험을 하고 말 것입니다.
논문 초안을 어느 정도 완성했다면 일반적으로 3차에 걸친 발표 과정을 거치게 됩니다.
1차는 제안 발표로 연구 모형 및 설계에 대한 내용을 심사할 교수님들 앞에서 발표하는 시간입니다.
여기서는 연구 모형이 적합한지 그리고 실제로 가치가 있는 연구 주제인지 등을 다루게 됩니다.
2차 발표는 설문 혹은 실험을 완료한 후 취합된 자료를 통계 분석까지 완료한 상태로 내용을 발표하게 되며 결과의 근거와 타당성 등 세부 사항에 대한 내용을 심사 위원들에게 설명할 수 있어야 합니다.
2차부터는 주로 심사할 교수님만 참여하는 비공개로 진행이 됩니다.
2차까지 통과가 되면 거의 박사 학위는 받은 상태입니다.
3차는 단순히 글자 오류나 맞춤법 등 사항만 수정하여 최종 승인받는 단계이기 때문입니다.
참고로 글자 오류 등은 논문 작성자 스스로는 찾아내기 힘들기 때문에 주변 지인들에게 부탁하여 점검하는 것이 효율적입니다.
연구 모델 작성에 대하여 좀 더 살펴보겠습니다.
기본적으로 마케팅을 비롯한 사회 과학 논문 작성을 위해서는 통계 분석에 대한 지식이 필수적입니다.
분석에 대한 이론까지 잘 알고 있다면 이상적이겠지만 수리에 약한 분들도 너무 걱정할 필요는 없습니다.
마치 운전을 잘 하기 위해 꼭 엔진의 원리 및 공학적 지식을 알아야 할 필요가 없듯이 운전 자체는 기능적인 면이 더 중요하기 때문입니다.
다만 전문 운전자라면 차량 고장 시 긴급 조치는 할 수 있어야 하는 것처럼 논문에 사용된 각종 통계적 기법들에 대한 내용은 잘 파악하고 최소한 이론적 기초는 알고 있어야 논문의 타당성과 신뢰성을 다른 사람들에게도 설득할 수 있을 것입니다.
일반적인 연구 모델은 아래와 같이 구성되어 있습니다.
독립 변수(independent variable)는 종속 변수(dependent variable)에 영향을 미치는 특성 혹은 개념의 서술입니다.
예를 들어 보면 지능지수(IQ)와 학교 성적과의 관계를 들 수 있습니다.
지능 지수가 높은 아이는 일반적으로 학교 성적이 높다고 말할 수 있을 텐데요.
여기서 이미 숫자로 결정이 되어 있는 지능지수가 독립변수의 역할을 하게 되는데 지수가 높고 낮음에 따라 성적도 종속 변수로써 그 영향을 받게 되는 것입니다.
매개 변수란 독립 변수와 종속 변수 사이에서 유의미한 결과 차이를 이끌어 낼 수 있는 관련성을 가진 변수라고 정의할 수 있습니다.
예로 든 지능지수와 학교 성적과의 관계를 생각해 본다면 학생의 태도, 가정환경 등 영향을 미칠 수 있는 매개 변수는 다양하게 존재할 수 있습니다.
여기서 중요한 점은 변수 사용에 있어 치밀한 검증 절차 없이 자신의 직관으로 만들어낸 변수는 결코 용인되지 않는다는 것입니다.
앞서 얘기했듯이 이미 정형화된 논문 작성 양식을 따라야 하는 것과 동일하게 변수 사용은 선행 연구를 통해서 검증된 변수만을 가져다가 자신의 논문에 인용해야 합니다.
이유는 단순합니다.
설문을 통한 변수 추출이라고 한다면 각 설문 문항들의 공통 요소가 변수가 되는데 각각의 변수에 대한 요인 분석 및 신뢰도 분석이 제대로 되지 않았다면 결과 자체도 전혀 신뢰할 수 없는 엉터리가 될 것이기 때문입니다.
또한 기존 검증된 설문 문항 조차도 응답자가 답변을 작성하는 과정에서 착오나 다양한 오류가 발생할 수 있기에 통계적 처리를 위한 여러 번의 적용 절차를 스스로 돌려 보아 잘못된 설문 문항은 제거해야만 합니다.
결론적으로 박사 논문에서는 기존에 선행 연구들에서 사용되었던 설문들을 대부분 그대로 차용하여 사용하게 되는데 그래도 박사 논문이라면 10~20% 정도는 자신만의 문항을 시도해 보는 것도 바람직하지 않을까 합니다.
물론 자신의 설문 문항에 대해서는 심사하는 교수님들의 날카로운 질문을 통과할 수 있도록 충분한 사전 신뢰도 및 타당성 검증을 실시하여야 하는 것은 두말할 필요가 없겠습니다.
참고로 기존 연구에서 사용한 설문 문항들은 논문의 부록에 보면 수록되어 있습니다.
선행 연구 자료는 어디서 찾을 수 있을까요?
아래 사이트들이 자료 검색에 도움이 될 수 있습니다.
1) 각 학교 전자 도서관
- 유료인 학술 논문도 학교가 업체와의 계약을 통해 학생들은 무료로 다운로드할 수 있기 때문에 무조건 강력 추천합니다!
2) 구글 학술 검색: http://scholar.google.co.kr/
- 전 세계에서 쏟아지는 엄청난 양의 논문 자료를 검색할 수 있습니다. 영어에 자신 있는 분은 강력 추천합니다.
3) 한국 교육학술정보원: http://www.riss.kr/index.do
- 역시 강력 추천하는 학술 자료 검색 사이트입니다.
4) 데브피아(Devpia): http://www.dbpia.co.kr/
- 일부 자료들은 유료로 다운로드할 수 있습니다. 수준 높은 유료 자료들 검색에 유용합니다.
선행 연구를 위한 최고의 효율적인 방법은 자신의 연구 주제와 가장 유사한 논문을 찾아서 참조(reference)에 수록된 풍부한 참고 논문들을 모두 찾아 읽어 보는 것입니다.
고구마 줄기와 같이 좋은 논문은 부모 논문이 자식 논문을 낳고 또 손자, 증손자까지 줄줄이 이어지는 선행 연구를 위한 자료의 금맥을 발견하실 수도 있다고 합니다~!
기존에 학계를 뒤엎을 만한 논문을 쓰기는 어렵겠지만 박사 논문을 위해서는 최소한 자신의 연구 분야에서는 전문가로서 부끄럽지 않기 위해 충분한 선행 연구를 하여야 할 것입니다.
기존 연구들을 꼼꼼히 읽고 분석한 후 기존 논문들이 연구의 한계점으로 제시한 내용들을 종합하여 해결 방안을 제시하는 것만으로도 훌륭한 논문이 될 수 있다고 합니다.
좋은 논문은 끊임없는 고민과 반복적인 수정, 그리고 후속 연구자들의 업데이트(update)로 이루어진다고 믿고 있습니다.
업데이트가 이루어지기 위해서는 먼저 자신이 작성한 논문이 다른 연구자들에 읽힐 만한 가치가 있어 많이 인용이 되어야 할 것입니다.
무수히 쏟아지는 많은 논문들 가운데 다른 학자들에게 영감을 줄만한 논문을 쓴다는 것 자체가 정말 어려운 일인 것 같습니다.
인생 자체가 도전이며 세상에 쉬운 일은 결코 없습니다.
필자를 포함해 박사 과정에 도전하는 모든 분들 파이팅하시길~!