온라인 기술 작문 교과서: 문헌 검토

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문헌 리뷰는 특정 연구 주제에 대해 알려진 내용을 요약하고, 연구 역사의 이정표를 서술하며, 현재 지식 간의 충돌이 있는 부분을 나타내고, 여전히 알려지지 않은 영역을 논의합니다.

문헌 리뷰는 독립 문서가 될 수도 있고 주요 연구 보고서의 구성 요소가 될 수도 있습니다(앞서 논의된 바와 같이). 연구 저널에는 문헌 리뷰를 제공하는 것이 유일한 목적이 있는 기사들이 자주 포함되어 있습니다. 연구 보고서의 구성 요소로서 문헌 리뷰는 책의 한 전체 장만큼 길거나, 연구 기사에서 단락 하나만큼 짧거나, 서론에서 몇 문장 정도로 짧을 수 있습니다. 모든 경우에 문헌 리뷰의 기능은 동일합니다: 주제에 대한 연구의 역사와 현재 상태를 요약하는 것입니다.

앞서의 섹션에서 알다시피, 주요 연구 보고서(예: 공학 연구 저널의 보고서)는 특정 질문에 집중합니다: 예를 들어, 무중력이 채소 재배에 미치는 영향. 해당 보고서의 문헌 리뷰 섹션은 이 주제에 대해 알려진 내용을 요약하고, 현재 지식이 충돌하는 지점을 나타내며, 여전히 알려지지 않은 영역에 대해 논의합니다.

잘 구성된 문헌 리뷰는 이야기를 전합니다. 특정 질문이나 특정 분야에 대한 연구의 주요 사건들을 서술합니다:

이 주제에 대한 최초의 현대 연구자들은 누구였나요? 그들의 발견, 결론, 이론은 무엇이었나요? 그들이 해결할 수 없었던 질문이나 모순은 무엇이었나요?
그들을 따라간 연구자들은 무엇을 발견했습니까? 그들의 작업은 선행 연구자들의 작업을 확인했습니까, 모순했습니까, 아니면 뒤집었습니까? 그들은 선행 연구자들이 해결하지 못한 질문들을 해결할 수 있었습니까?

이 연구 사건의 시리즈를 문헌 리뷰에서 서술합니다. 이 연구를 논제–반론–합성 과정과 유사하다고 볼 수 있습니다. 처음에는 논제가 있고, 그 다음에는 이를 반박하는 반론이 등장하며, 결국 이러한 모순의 어떤 해결책인 합성이 달성됩니다. 이는 실제로 해당 주제에 대한 지식에서 한 걸음 나아가는 것입니다. 하지만 이제 이 합성이 논제가 되고, 과정이 다시 시작됩니다.

문헌 조사를 더 나아가다

스탠포드 대학교의 힐튼 오벤징거는 "문헌 리뷰를 연구하고, 작성하고, 생존하는 방법?"에서 이렇게 말했습니다.) 이 유형의 문헌 리뷰를 "로드 맵"이라고 부른다. 그는 연구 결과뿐만 아니라 연구 방법론을 검토하는 여러 가지 다른 유형도 식별한다. 오벤징어는 문헌 리뷰가 단순히 주제에 대한 연구의 수동적인 요약이 아니라, 해당 연구의 강점과 약점을 평가하는 것이라고 강조한다—그 연구가 "불완전하거나, 방법론적으로 결함이 있거나, 일방적이거나, 편향된" 부분을 확인하려는 노력이다. 어쨌든, 다음의 예들이 보여주듯이, 문헌 리뷰는 주석이 달린 서지 목록이 아니라 연구 문헌의 본론에 대한 논의이다. 다음 예들에서 문헌 리뷰는 표준 괄호된 IEEE 텍스트 인용 스타일을 사용하고, 참고 문헌("References")으로 끝나는 것을 주목하라.

다음 발췌문을 고려해 보십시오. 이는 A. S. Tolba, A.H. El-Baz, A.A. El-Harby가 저술한 "얼굴 인식: 문헌 리뷰"의 문헌 리뷰 시작 부분입니다. 국제 신호 처리 저널, 제 2권, 제 2호, 2005:

얼굴 인식은 은행 카드 식별, 출입 통제, 범죄자 사진 검색, 보안 모니터링 및 감시 시스템과 같은 여러 실제 응용 프로그램을 갖는 것 외에도, 사람들 간의 효과적인 의사소통과 상호작용을 위해 필수적인 근본적인 인간 행동입니다.

[1]에서 얼굴을 분류하는 정식 방법이 처음 제안되었습니다. 저자는 얼굴 프로필을 곡선으로 수집하고, 이들의 기준을 찾은 다음, 기준으로부터의 편차에 따라 다른 프로필을 분류하는 방법을 제안했습니다. 이 분류는 다중 모드이며, 즉, 데이터베이스의 다른 벡터와 비교할 수 있는 독립적인 측정값의 벡터로 결과를 냅니다.

첫 번째 단락은 주제와 그 중요성을 확립하고 있습니다. 두 번째 단락은 컴퓨터 기반 얼굴 인식을 위한 기초를 제공한 현대 연구의 시작으로 돌아갑니다. 이 문헌 리뷰는 이 분야의 현재 연구 상황으로 넘어갑니다:

얼굴 인식 시스템이 실제 환경에서 시연될 만큼 진전이 이루어졌습니다 [2]. 얼굴 인식의 빠른 발전은 알고리즘의 적극적인 개발, 대규모 얼굴 이미지 데이터베이스의 가용성, 그리고 얼굴 인식 알고리즘의 성능을 평가하는 방법의 결합에 기인합니다.

이 다음 발췌문이 이 주제에 대한 연구에서 중요한 발전을 설명하지만, 그 결점을 지적하는 방법에 주목하세요:

컴퓨터 기반 얼굴 인식 연구의 문헌 검토는 다양한 방법들을 살펴봅니다. 각 방법에 대해 요약하고, 결과 및 장단점을 정리합니다. 이 예는 위에서 언급한 주제-대주제-종합 패턴이라기보다는 모두가 공통의 목표인 컴퓨터 기반 얼굴 인식의 정확성 향상을 위해 노력한 사례들의 모음입니다. 문헌 검토에서 이 과정의 요약은 다음과 같이 끝납니다:

[83]에서는 신경망 앙상블로 구성된 결합 분류기 시스템이 분류기 설계 및 훈련과 관련된 매개변수를 변경하는 데 기반하고 있습니다. 부스팅 알고리즘은 기본 분류기로 MLP를 사용하여 훈련 세트에 대한 변화를 만들기 위해 사용됩니다. 최종 결과는 단순 다수결 규칙을 사용하여 결합됩니다. 이 시스템은 Yale 얼굴 데이터베이스에서 99.5%, ORL 얼굴 데이터베이스에서 100%의 성과를 달성했습니다. 우리의 지식으로는, 이러한 결과는 문헌에서 최고입니다.

다음 예시에서 저자, 기사 제목, 저널 이름은 언급되지 않고, 해당 기사들의 첫 부분만 표시됩니다:

유기 오염물질의 지속적인 수생 환경으로의 방출은 생태계와 인간 건강에 심각한 위험을 초래하는 지속적인 글로벌 과제가 되었습니다 [1], [2], [3], [4], [5]. 급속한 산업화, 도시 확장 및 농업 활동은 오염물질의 다양성과 농도를 증가시켜 효과적인 수처리 기술에 대한 수요를 강화하고 있습니다 [6], [7], [8]. 대부분의 개발된 수처리 기술은 인프라 의존적인 접근 방식에 기반한 대규모 복원에 주로 초점을 맞추어 설계되었습니다 [9]. 따라서 원격 지역이나 긴급 대응 시나리오에서 운영할 수 있는 컴팩트하고 적응 가능한 정수 플랫폼의 개발이 시급합니다 [10]. 컴팩트하고 현장 배치 가능한 수처리를 위해, 이동식 및 사용 지점에서 사용할 수 있는 플랫폼이 흡착, 막 분리 및 전기화학적 처리를 이용하여 개발되고 입증되었습니다 [11], [12], [13]. 그럼에도 불구하고 많은 기존 이동식 접근 방식은 유지 관리 수요, 소모품 의존성, 에너지 요구, 부산물 관리 및 인프라 외부에서의 신뢰할 수 있는 운영 제한이라는 지속적인 장애물에 직면해 있습니다. 이러한 한계는 유기 오염물질 분해를 위한 시약이 필요 없는 광범위한 적용 플랫폼으로서 태양 에너지 기반 광촉매에 대한 관심을 높이고 있습니다.

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