원하는 주제의 Deep Learning 논문을 찾는 방법

자신이 원하는 주제에 대해 논문을 검색하자면 정말 막막할 때가 많다. 하물며 논문과 코드를 같이 찾고싶을때는 어떠하리. 이번 글에서는 자신이 원하는 주제에 대한 논문을 찾는 여러가지 방법을 소개하고자 한다.

논문'만' 찾고 싶을경우

1. Arxiv Sanity Preserver (http://www.arxiv-sanity.com/)

원하는 주제의 논문을 찾기에 적합하다. 보통은 Arxiv에 바로 들어가서 검색하는 경우도 많지만, 이 사이트는 원하는 논문을 찾을 수 있게 해줌과 동시에 오늘, 이번주, 이번달에 제일 핫한 논문이 뭔지 보여준다! (여기서는 논문에 대해 언급하는 트윗의 갯수로 순위를 매긴다.)

또한, 원한다면 추천 논문을 받아볼 수도 있는 장점이 있다. 2019년 1월 현재 본인이 논문을 찾고자 할 경우 가장 많이 사용하는 사이트이다.

2. Google Scholar (https://scholar.google.co.kr/)

구글에서는 생각보다 많은 것을 검색할 수 있다. 학술검색도 그중 하나인데, 많은 사람들이 논문을 찾고자 할때 사용하는 사이트이다. 우선 무엇보다도 굉장히 심플한 UI가 돋보이는 사이트이다. 또한 구글 검색과 동일한 User Experience를 제공해 준다는 점을 장점으로 꼽을 수 있을 것이다. 트랜드와 관계없이 찾고자 하는 것이 확실하게 존재한다면 아마 구글 학술검색이 제일 유용하지 않을까?

3. Sci-hub (https://sci-hub.tw/)

여기는 최근에 발견한 사이트이다. 사실, 잘 쓰여진 다양한 과학 논문을 찾으려면 비용이 드는 것이 많은 것이 현실이다. Sci-hub는 이러한 장벽을 허물기 위해 딥러닝 뿐만이 아닌 여러 과학에 관련된 논문을 검색할 수 있게 해주는 점이 장점이다. 사실 즐겨찾기만 등록해놓고 자주 사용하지 않았지만, 뭔가 유료로 할 수 밖에 없을 경우 한번쯤 사용해보면 좋지 않을까?

논문과 코드를 '동시에' 검색하고 싶을 경우

1. Model Zoo (https://modelzoo.co/)

굉장히 깔끔한 UI가 돋보이는 웹사이트인 Model Zoo이다. 여기서는 자신이 주로 사용하는 프레임워크에 따라서도 검색을 할 수 있다는 점이 장점이며, 논문과 코드를 동시에 찾을 수 있는점이 최대 장점으로 꼽힌다. 2019년 1월 현재 코드와 논문을 동시에 찾고자 할 경우 본인이 가장 많이 사용하는 사이트이며, 실제로도 대부분 잘 찾는다. 다만 마이너한 논문을 구현한 사례는 잘 올라오지 않는점을 단점으로 꼽을 수는 있을것 같다.

2. Papers with Code (https://paperswithcode.com/)

Arxiv-Sanity처럼 Trend를 보면서 찾기에 적합한 사이트인 Papers with Code라는 웹사이트이다. 여기서도 프레임워크에 따라서 구분지으며 검색할 수 있지만, 가장 좋은점은 모델에 대한 논문/테스트 스크린샷을 바로 볼 수 있다는 점이 장점이라고 할 수 있을 것이다. 또한 Weekly Digest라는 기능을 통해 구독을 할 수 있다는 점도 장점으로 꼽을 수 있을 것이다. Model Zoo와 함께 가장 많이 사용하고 있는 사이트이다.

여기까지 논문을 찾는 방법에 대해 간단하게 소개했다. 물론 작성자도 이러한 정보에 대해 다 알고 있는 것이 아니라 모든 사이트를 소개해 주기는 좀 뭐하지만, 그래도 개인적으로 '유용하다'라고 생각했던 웹사이트들을 소개하려고 했다. 혹시 다른 더 좋은 사이트들이 있다면 댓글로 알려주길 바란다.