📊 5개 객관 지표
각 논문에 다음 5개 지표를 합산해 총점(0~100)을 부여합니다. 점수는 추천 카드의 작은 줄에 분해되어 표시됩니다 (예: +30 venue · +30 cites · +5 code · +5 recency).
| 지표 | 배점 | 부여 기준 |
|---|---|---|
| 학회 게재 venue |
0 / 10 / 20 / 30 |
S 30점 — NeurIPS · ICML · ICLR · ACL · EMNLP · CVPR · ICCV · ECCV · NAACL · KDD · SIGIR A 20점 — AAAI · IJCAI · INTERSPEECH · WWW · CIKM · SIGGRAPH · WACV · BMVC · ACMMM · MICCAI B 10점 — Workshop · IEEE Access · PAKDD · 도메인 전문 저널 0점 — 미게재 또는 미확인 |
| 피인용수 citations |
0 ~ 30 (cap) | Google Scholar / Semantic Scholar 기준 인용 1건당 1점, 30점 상한. 수집 시점의 누적 인용수 기준 (시간이 지나면 변동). 2026-11 재집계에서 새 값이 4월 값보다 작게 나오면 검색 서비스의 수록 차이로 보고 4월 값을 유지했습니다. |
| 코드 공개 github |
0 / 5 ~ 10 |
0점: 코드 미공개 5점: GitHub 공개 확인 +1: 별(stars) 50개마다 1점 (총 10점 상한) |
| 수상 award |
가산점 | Best Paper · Outstanding · Spotlight · Oral 등 학회 인정 시 추가 점수 |
| 최신성 recency |
0 / 1 / 3 / 5 |
0점: 2023년 이전 1점: 2024년 3점: 2025년 5점: 2026년 |
🏅 등급 분류
총점 구간별로 4개 등급을 부여합니다.
| 등급 | 점수 구간 | 의미 |
|---|---|---|
| S | ≥ 70 | S-tier 학회 게재 + 인용·코드 모두 강함. 학습·재현 가치 최상 |
| A | 40 ~ 69 | 학회 게재 또는 인용·코드 중 1~2개 강함. 분야 대표 라인 |
| B | 20 ~ 39 | 최신성 또는 단일 지표가 강함. 출발점·트렌드 파악용 |
| C | < 20 | 학위논문만 등재 또는 검증 정보 부족. 절대 평가 부적절 |
📈 현재 분포 (253편 기준)
- 학회 게재: S-tier 76편, A-tier 20편, B-tier 19편, 미게재/미확인 138편
- 코드 공개: 57편 (23%)
- 인용 30점 상한 도달: 23편
- 등급: S 5편, A 57편, B 54편, C 137편 (2026-11-05 재집계와 새 추천 61편 반영. 4월 192편 기준은 S 4, A 21, B 26, C 141편)
⚠️ 한계 — 정직하게
특수대학원 점수 비교 부적절
특수대학원 31편 중 30편이 C 등급입니다(평균 4.4점). 2026-11 갱신에서 더한 고려대 SW·AI 융합대학원 CREAM(KDD 2026)만 B 등급이고, 나머지는 점수 차이가 사실상 최신성(recency)뿐입니다. 이는 모델의 한계입니다.
특수대학원 31편 중 30편이 C 등급입니다(평균 4.4점). 2026-11 갱신에서 더한 고려대 SW·AI 융합대학원 CREAM(KDD 2026)만 B 등급이고, 나머지는 점수 차이가 사실상 최신성(recency)뿐입니다. 이는 모델의 한계입니다.
- 재직자 중심 운영 특성상 학회 게재 동기·여건이 약함
- 학위논문이 dCollection에만 등재되고 외부 학회로 연결되지 않는 경우 다수
- 인용·코드 공개도 트래킹 안 됨
특수대학원 논문은 점수가 아닌 학교 페이지·분야 키워드·파인만식 해석으로 평가하길 권장합니다. 일반대학원과의 직접 비교는 의미 없습니다.
인용수의 시간 의존성
인용수와 GitHub 별점은 2026-04에 처음 모았고 2026-11-05에 Semantic Scholar, GitHub에서 다시 모았습니다. 이번에 인용수를 새로 확인한 논문은 48편이고, 확인하지 못한 144편은 4월 값을 그대로 두었습니다. 11월에 새로 더한 추천 61편은 이날 처음 모은 값입니다. 최근 발표 논문은 인용 기회가 적어 점수가 낮게 측정될 수 있습니다.
인용수와 GitHub 별점은 2026-04에 처음 모았고 2026-11-05에 Semantic Scholar, GitHub에서 다시 모았습니다. 이번에 인용수를 새로 확인한 논문은 48편이고, 확인하지 못한 144편은 4월 값을 그대로 두었습니다. 11월에 새로 더한 추천 61편은 이날 처음 모은 값입니다. 최근 발표 논문은 인용 기회가 적어 점수가 낮게 측정될 수 있습니다.
학회 매칭 실패 138편
138편은 venueScore가 0인데, 이는 "학회 게재가 안 됐다"가 아니라 "학회 매칭을 자동으로 확인하지 못했다"는 뜻입니다. 학위논문만 dCollection에 등재된 경우, 학회 게재가 있어도 자동 검색에서 누락된 경우가 섞여 있습니다. 점수가 낮아도 좋은 연구일 수 있으니 절대 판단 기준으로 쓰지 마세요.
138편은 venueScore가 0인데, 이는 "학회 게재가 안 됐다"가 아니라 "학회 매칭을 자동으로 확인하지 못했다"는 뜻입니다. 학위논문만 dCollection에 등재된 경우, 학회 게재가 있어도 자동 검색에서 누락된 경우가 섞여 있습니다. 점수가 낮아도 좋은 연구일 수 있으니 절대 판단 기준으로 쓰지 마세요.
추천 중 박사논문 11편
2026-11 갱신 때 원문을 찾아보니 4월 추천 가운데 11편은 학교 학위논문 시스템에서 박사논문으로 나왔습니다. 석사논문 사이트라 따로 알 수 있게 카드에 '박사논문'으로 표시했고, 원본 보기 버튼은 그 박사논문으로 연결했습니다.
2026-11 갱신 때 원문을 찾아보니 4월 추천 가운데 11편은 학교 학위논문 시스템에서 박사논문으로 나왔습니다. 석사논문 사이트라 따로 알 수 있게 카드에 '박사논문'으로 표시했고, 원본 보기 버튼은 그 박사논문으로 연결했습니다.
학회 티어 분류는 통념 기반
S/A/B 분류는 CSRankings, BK21 학회 분류, KCI 등 학계 일반 통념을 참고했지만 절대 기준은 아닙니다. 분야별로 핵심 학회가 다르며(예: HCI 분야의 CHI는 컴퓨터공학에서 A로 보지만 HCI에서는 S), 본인 분야의 평가 관습을 우선 참고하세요.
S/A/B 분류는 CSRankings, BK21 학회 분류, KCI 등 학계 일반 통념을 참고했지만 절대 기준은 아닙니다. 분야별로 핵심 학회가 다르며(예: HCI 분야의 CHI는 컴퓨터공학에서 A로 보지만 HCI에서는 S), 본인 분야의 평가 관습을 우선 참고하세요.
자동 검색의 한계
인용수·GitHub stars·학회 게재는 모두 외부 검색 API·웹 페이지 자동 파싱으로 수집했습니다. RISS 인증 차단, Google Scholar rate limit, dCollection 외부 IP 차단 등으로 일부 학교(특히 성균관대·시립대·경희대)는 데이터 sparse가 더 심합니다. 점수가 낮은 학교는 채점이 어려운 학교일 가능성도 있습니다.
인용수·GitHub stars·학회 게재는 모두 외부 검색 API·웹 페이지 자동 파싱으로 수집했습니다. RISS 인증 차단, Google Scholar rate limit, dCollection 외부 IP 차단 등으로 일부 학교(특히 성균관대·시립대·경희대)는 데이터 sparse가 더 심합니다. 점수가 낮은 학교는 채점이 어려운 학교일 가능성도 있습니다.