원문의 중요성

   언급된 사실에 대하여, 그 사실이 근거하고 있는 원문을 직접 찾아보는 것은 참 중요하다. 왜냐 하면, 인용한 사람은 자신의 논지를 풀어 나가는데에 필요한 사실만을 인용했기 때문에, 원문에 있을 보다 많은 가치있는 정보들을 부득이하게 언급할 필요가 없었고, 따라서 원문을 직접 찾아보지 않는다면 매우 중요한 사실들을 놓칠 수 있기 때문이다.


   생물학 논문들의 impact factor가 높은 이유는, impact factor를 계산하는 방식에 의하면, 상호 참조(인용)을 많이 하기 때문이다. 리뷰 논문들은 보통 수백개의 인용문이 달린다. 다른 사람들은 어떤지 모르겠고, 나의 경우 그 중 정말로 중요하다고 생각하는 논문 몇 개만을 원문을 직접 읽어볼 뿐이다. 흥미로운 점은 리뷰 논문을 읽을 경우, 기존에 알고 있던 사실을 비롯하여 몇 개의 특이한 내용을 제외하면 기억에 별로 남지 않는 반면, 실험 논문(즉 원문)을 읽으면 매우 자세하게 거의 다 기억에 남게 된다. 또한 다른 사람들이 별로 생각지 않고 당연한 사실처럼 받아들이는 것에 있어, 그 내용의 기초가 된 논문을 읽어 보면 이러저러해서 그러지 않을 수도 있다, 라고 말할 수 있을만큼 기존의 사실에 얽메이지 않게 해주기도 한다.


   지난 토요일 1964년에 발표된 논문을 읽었다. 화학 관련 저널에 발표된 것인데 내용은 컴퓨터 관련 내용이다. Savitzky-Golay smoothing의 원문이었는데, smoothing이야 쉬운 내용이니까 별로 중요하게 생각하지 않았었는데, 얼마 전 우연히 저 알고리즘을 알게 되었고, 그 웹페이지에 있는 방법으로 구현해 사용해오고 있었다. 그런데 어찌저찌하여 원문을 읽어 보니, 장난이 아니군. 게다가 Savitzky-Golay 방법은 local least square deviation 을 가장 작게 해주는 smoothing인 것은 둘째치고, data의 regression 된 함수의 1차,2차, 3차 미분값도 구해낼 수 있다는 것이다. 2차 미분값이 필요했기 때문에 그냥 cubic spline으로 interpolation시킨 후 얻어진 각 식을 미분해서 사용했었는데, 그것을 더 정확하게 하는 것이 SG 방법에 이미 나와 있었던 것. 가장 감동적인 부분은, "It is not approximate." 오~ 아직 수식까지는 정확히 따라가지 않았는데, 거기서 나오는 숫자들이 대중쳐서 근사치를 구해주는 것이 아닌, 정확한 값(가정하에)을 구해주는 것이라는 사실.


   한 40~50년 된 논문을 읽을 때가 가끔 있는데, 그럴 때면 연구내용이 너무 진부한 것이 아닌가 생각했었는데, 이제 그런 걱정은 조금 덜 수 있게 되었다. 지금 하는 일도 한 20~30년 전에 관련 논문이 많아서 왜 하는 건지 의아해했었는데, 역시나 변죽만 잔뜩 울렸지 정작 중요한 것은 하지 않았었고, 지난 주 산 심혈관계 관련 책을 보아도 지금 연구하는 내용의 가치를 폄하할 필요는 없다는 것을 알게 되었으니까. 그러니까, 오래된 논문을 읽어야 하는 연구라 해도 진부하거나 시대에 뒤떨어진 일은 아니라는 것.

원본 작성일 : 2009-01-12 00:34
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