이번 글에서는 석사 과정에 들어가면서 조금 더 연구를 심도 있게, 탄탄하게 하기 위해 실행했던 저의 방법들을 소개해 드리겠습니다. 혹시나 개인적인 관심 또는 학문적 영역에서 도전하고자 하시는 분들에게 도움이 되길 바랍니다.
연구의 뼈대 세우기 - 튼튼한 뼈대가 있어야 흔들리지 않습니다.
이번 글에서는 제가 석사 과정에 있으면서 공부를 했던 방법과 효과가 높았던 것들을 소개하려 합니다. 지난번에 말씀드렸듯이 저는 줄곧 문과에서 공부를 해서 새로 접하게 되는 이공계 계열의 공부들이 쉽지는 않았습니다.
그래서 석사 입학이 결정되면서 무엇을 해야 될지 몰라 고등학교 교과서 수학 1, 2, 미적분 등을 사서 막 공부를 했었습니다. 지금 생각해도 명확한 목표 없이 일단 닥치는 대로 배우자는 생각이 강했던 터라 효율성이 많이 떨어졌던 것 같습니다. 물론 그 사전 지식들이 전혀 무의미하기만 했던 것은 아니었습니다.
본격적인 석사 과정에 들어가게 되면 처음 1년 차는 전공 학문에 대해 이것저것 배우면서 어떤 방향으로 논문 주제를 결정할지 고민하게 됩니다. 이 시기에는 배움도 중요하지만, 다른 학회나 관련 논문들을 다량으로 읽어 보면서 나의 흥미가 어디에 쏠리는지를 잘 살펴보는 것이 중요한 것 같습니다. 저도 정말 많은 곳을 다녔고, 탐색 이론이라는 영역에 대해 발을 들여놓은 것도 이 시기의 일이었습니다.
'탐색 이론'은 아직 국내에서는 많은 연구가 있다고는 할 수 없는 분야라고 생각합니다. 어느 한 학회 발표에 가서 저의 주제를 발표했을 때, 석사 과정에 있던 한 분이 다가오셔서 본인도 탐색에 대해서 연구하고 있는데 같은 분야를 연구하는 사람을 처음 본다며 서로 반가워했던 기억이 있습니다.
그래서인지 국내 연구들을 살펴보면 볼수록 학문의 영역에서 공백들이 느껴지는 것이 더욱 커져만 갔습니다. 그래서 선택했던 것이 내가 알고 싶은 분야를 연구한 논문들을 살펴보고 그들이 인용한 논문들을 차근차근 살피면서 올라가 보자는 것이었습니다.
그렇게 되면 자연스럽게도 탐색 이론을 초창기에 발전시켰던 유명 인물들의 연구 논문까지 타고 올라가게 되고 역시 대부분의 국외의 연구자들이었습니다. 당시나 요즘에도 학술 연구를 찾아보는 것이 간편해 찾는 것은 어렵지 않았습니다.
구글 학술이라고 하는 구글 스칼라에서 간단히 검색만 하면 그 논문을 인용한 연구들까지 찾아볼 수 있기 때문입니다. 최근에는 AI 번역 기능도 효율적이라 논문을 열어두고 구글의 서클투서치 기능을 이용하면 단번에 번역된 언어까지 확인할 수 있어 국외 논문에 대한 접근성도 크게 향상한 것으로 보입니다.
하지만 제가 연구를 할 당시에는 단어마다 사전을 찾아가면서 해석을 해야 되는 상황이어서 다소 시간이 걸리기는 했습니다. 그나마 다행인 점은 이공계 계열은 해외 논문들에서 사용하는 단어가 그리 어렵지는 않았다는 점입니다. 그리고 토익 점수가 함께 올라갔다는 것도 지금 생각해 보면 감사한 일이기도 합니다.
아무튼 '꼬리에 꼬리를 물듯이' 연구들을 타고 올라가다 보니 그 공백들이 사라진 느낌을 받았습니다. 제가 연구하고자 하는 방향에 대해 역사적으로 어떤 연구들이 있어 왔는지 뼈대가 세워진 것입니다. 사실 석사 논문에서 이러한 리뷰, 리서치라고 하는 선행연구 정리를 본인 스스로 해내고 논문에 담아내는 것도 값진 일입니다.
많은 연구들 중에는 그동안의 연구들을 종합 정리한 논문도 그 가치를 우수하게 매기고 있기 때문입니다.
사실 이 과정이 쉽지는 않습니다. 인내와 끈기를 가져야 하고, 각 연구자들이 말하고자 하는 핵심도 간파해야 합니다. 그렇지만 이렇게 한번 뼈대를 세우고 나면 연구 방향이 조금 틀어지더라도 금방금방 유연하게 대처할 수 있습니다.
연구 방법론 - 새롭고 혁신적인 것만이 답은 아닙니다.
논문 주제를 정하게 되면 이제 이것을 어떤 방법론을 적용해서 모델을 만들 것인가가 중요한 고민거리로 남게 됩니다. 현실적으로는 지도 교수님이 사용했던 방법론을 적용하는 것이 연구 진행에 효율적인 것이 사실입니다.
새로운 방법론을 스스로 학습해서 적용하려다 실패하거나, 그 어느 누구의 도움도 받지 못해 성급하게 결론을 마무리 짓는 옆의 학생들을 꽤 많이 보아왔기 때문입니다. 지도 교수님이 익숙한 방법론을 쓴다면 코딩을 진행하면서 막힐 때, 그리고 어떤 로직을 써야 될지 난감할 때 여쭤보고 도움을 받을 수 있기 때문에 저 또한 이 방법을 추천하고 싶습니다.
저는 탐색 이론에 접목할 방법론, 도구로서 행위자 기반 모델이라고 하는 ABM, Agent Based Model을 활용했습니다. 지도 교수님이 알고 있는 방법론이기도 했지만 무엇보다 이 ABM은 내가 코딩하는 상황이 직관적으로, 행위를 통해 보여준다는 것이 매력이 있어 선택하게 되었습니다. 물론 문과 출신이라 시각적으로 보이는 모델에 더 끌렸던 것 같습니다.
각설하고 이런 방법을 통해서 어려웠던 석사를 무사히 졸업할 수 있었고, 과분하게도 KCI 논문게재와 졸업 논문이 우수 논문으로 채택되는 많은 성과를 거둘 수 있었습니다. 혹시 석사를 준비 중이거나 진행 중에 있는 분들에게 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다.