논문 표절률 낮추기, 패러프레이징!

논문 표절률의 핵심은 패러프레이징(paraphrasing)이다.

논문을 작성할 때 표절에 대하여 막연한 두려움이 있었다. 워낙 유명 인사의 논문 표절 관련 이슈가 많기도 하고, 제대로 알지 못하면 내가 의도하지 않게 표절로 분류된다는 카더라 통신도 널렸기 때문이다.

결론적으로, 내 석사학위 논문의 카피킬러 표절검사 결과는 10% 미만의 수준으로 논문 심사를 안전하게 통과하였다. 또한, 표절 관련하여 어떠한 곤란한 경우에 처한 적도 없다.

기본적으로 '마음먹고 복사 붙여 넣기를 하겠다'라는 마인드만 아니면 표절 의혹은 얼마든지 피할 수 있고 표절률 또한 낮출 수도 있다. 약간의 스킬이 필요한 것뿐이다. 논문 표절률의 핵심은 바로 패러프레이징이다.

출처: 나무위키

패러프레이징 전에 하는 사전 작업에 대하여 먼저 정리해 보겠다.(깔끔한 전처리 필수)

첫째, 관련 주제의 논문을 읽다가 필요한 내용은 워드에 복사 붙여 넣기 한다.

(워드가 Endnote와 연동이 된다. 한글은 안된다.)

둘째, 구글스칼라에서 서지정보를 찾아서 Endnote 목록에 추가한다.

셋째, 연구 목차에 따라 내 PC에 각각의 폴더를 생성하고 그 폴더 안에 워드 파일을 집어넣는다.

이 세 가지를 동시에 해야만 한다. 안 그러면 어디서 가지고 온 문장인지 나중에 너무나도 혼란스러운 상황이 발생한다.(출처 없이 사용하면 그냥 표절이다.) 이런 식으로 자료를 계속 수집한다. 지도 교수님께 피드백 듣고 또 수집하고, 내용을 추가해야 하면 또 수집하고, 새로운 소목차가 생기면 또 수집하고, 이런 식으로 말이다.

그러게 하다 보면 수집한 워드 파일에 있는 내용을 내 논문 어딘가에 적절하게 배치하고 싶은 때가 다가올 것이다. 이때가 중요하다. 이 문장을 가져와서 패러프레이징을 잘하는 것이 핵심이다. 처음에는 나도 이 방대한 내용을 언제 다 일일이 패러프레이징하지? Chat GPT 돌려버릴까? 이런 생각도 했다. 실제로 돌려보기도 했다. 그러나 결과물을 보고 내가 하기로 마음을 다잡았다.

패러프레이징의 예시는 아래와 같다.

<원문>

환자들의 다양한 생존기간(완결되거나 절단된) 자료를 모아놓았을 때, 이들은 정규분포를 보이지 않으므로 선형회귀분석이나 분산분석을 사용해서 통계분석을 할 수 없다(김재균 외, 2009).

<패러프레이징>

환자의 생존기간(완결 또는 절단)에 대한 자료는 정규분포를 나타내지 않기 때문에 분산분석 또는 선형회귀분석을 사용한 통계 분석이 불가하다(김재균 외, 2009).

원문의 의미를 손상시키지 않는 범위에서 유의어 사용, 조사나 연결어 바꿈 등의 방법으로 꾸준히 패러프레이징하다 보면 익숙해진다. 처음에는 오래 걸렸던 것이 신기하게도 일주일이 지나고 이주일이 지나고 한 달이 지나면, 이 과정이 쉬워진다.

그 후, 카피킬러를 한번 돌려보아라. 눈에 띄게 표절률이 낮아질 것이다. 논문 표절률의 핵심은 패러프레이징! 인용문을 잘 분류하고 정리하여, 패러프레이징만 잘하면 표절률 걱정은 끝이다.