학부생 학회 첫 출전기 — HWP 격투기, AWS 30달러, 포스터

학부생 첫 학회 논문. 처음 가니까 모르는 게 한가득이었다. 정작 알고리즘/실험보다 HWP 템플릿, AWS 비용, 포스터 발표 준비 같은 부수적 작업에 시간을 더 썼다.

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1) HWP 논문 템플릿 격투기

학술대회가 한국 학회면 거의 100% HWP 템플릿 강제. LaTeX/Word 안 됨.

다운로드 받은 템플릿이 그냥 안 켜진다. 한컴 2018 vs 2022 호환 문제. 노트북에 한컴 2022 깔고 재시도.

복붙 함정

영어 논문 일부를 번역해서 붙여 넣으니 별 게 다 깨진다.

원본	HWP에서
<sup> 위첨자	그냥 일반 텍스트로
ø (각도 기호)	□ 깨짐
가운뎃점 ·	가끔 사라짐
동그라미 숫자 ① ② ③	글꼴 따라 깨짐
이모지	절대 X

해결: 다른 곳에서 복붙 안 하기. 본문은 HWP에서 직접 타이핑. 수식은 HWP 수식 편집기로.

표 중앙정렬

표를 만들면 기본 왼쪽 정렬. 학회 템플릿은 보통 중앙정렬 요구. 표 전체 선택 → “표/셀 속성” → 정렬 변경. 이 메뉴를 30분 찾았다.

draw.io 그림 사이즈

논문에 그림 넣을 땐 본문 폭에 정확히 맞춰야 함. 학회 템플릿 본문 폭 = 71.84mm (변태같은 숫자).

draw.io에서 그림 export 시 PNG 폭 지정 못 하니, SVG로 받아서 HWP에서 사이즈 조정. 또는 처음부터 draw.io 캔버스 폭을 71.84mm로 맞춰서 작업.

일정

4월 말  주제 확정 + 실험 시작
5월 초  실험 결과 정리
5/8    교수님 1차 검토
5/10   1차 수정
5/12   교수님 2차 검토
5/15   학회 제출 마감

여유 없음. HWP 작업이 끝까지 걸린다는 사실을 처음엔 몰랐다. 알고리즘이 완성돼도 HWP 셋업에 일주일 더.

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2) AWS 30달러로 학회 실험 끝내기

논문 실험을 위해 AWS EC2가 필요했다. 처음 가입하는 게 아니라서 신규 100$ 크레딧 없음. 자비로.

예산 계획

인스턴스: ap-northeast-2 (서울), t3.medium (서버) + t3.small (클라이언트)
시간당: 0.052 + 0.026 = 0.078 USD = 약 100원

실험 시간: 누적 약 8시간 (실험 + 디버깅 + 재시도)
인스턴스 비용: 약 1 USD

스토리지: 30 GB EBS, 8시간 = ~0.05 USD
데이터 전송: 거의 0 (내부 통신만)

총: 1.5 USD ≈ 2,000원

실제 청구 1.78 USD. 30달러로 잡았는데 1/15 사용. 이유는:

Stop ≠ Terminate

실험 안 할 때 인스턴스 stop. stop은 인스턴스 비용 0, EBS 비용만(거의 무시 가능). terminate는 영구 삭제라 다음 실험에 셋업 다시 해야 함.

학회 끝나고 진짜 안 쓸 때 terminate.

자동화 — 시작/종료 스크립트

매번 콘솔 클릭이 귀찮아서:

# start.sh
aws ec2 start-instances --instance-ids i-xxxxx i-yyyyy
aws ec2 wait instance-running --instance-ids i-xxxxx i-yyyyy
echo "Instances are up. SSH ready."

# stop.sh
aws ec2 stop-instances --instance-ids i-xxxxx i-yyyyy
echo "Instances stopped. EBS only billing now."

./start.sh → 실험 → ./stop.sh. 분 단위 비용 의식.

IAM 사용자 분리

작업용 IAM 사용자 Claude-MECA 따로 만들고, 그 키로만 작업. 루트 키는 절대 쓰지 않음.

권한: AmazonEC2FullAccess (실험용 한정)
   + CloudWatchReadOnlyAccess

학회 끝나면 IAM 사용자 비활성화. 키 노출되도 영향 최소.

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3) 포스터 발표 준비

학부생 학회는 보통 포스터 발표 + (옵션으로) 짧은 oral. 풀 논문 학회와 달리 3페이지 분량 한계.

3페이지 안에 다 들어가야 함

페이지 1: 서론 + 배경 + 문제 정의
페이지 2: 방법론 + 핵심 그림
페이지 3: 실험 결과 + 결론

분량 잡는 게 진짜 어려움. 한 페이지가 표 하나로 가버리면 글이 안 들어감. 3번 갈아엎음.

포스터 디자인

A0 또는 A1 크기. PowerPoint로 직접 디자인 (학교에서 인쇄 부스 무료).

원칙:

• 글자는 멀리서도 읽혀야 함 (제목 100pt, 본문 30pt 이상)
• 그림 큼직하게, 글은 최소화
• 색깔은 2~3개로 제한 (학교 로고 색 + 강조 색 + 검정)

예상 질문 시뮬

부스에서 받을 질문 미리 정리:

예상 질문	답변 준비
”N=100 너무 작지 않나?"	"예비 실험. 본 실험은 N=1000으로 확장 예정"
"AWS만 측정했는데 Azure는?"	"방법론 동일 적용 가능. 시간 제약상 본 논문은 AWS만"
"OpenEMR 외 한국 EMR도?"	"OpenEMR는 오픈소스라 검증 가능. 의사랑/전자차트는 비공개라 향후 과제"
"리뷰어가 그러던데…”	(실제로 받은 리뷰 코멘트 인용해서 답변)

시상

학부 부문은 시상 노릴 만함. 우수 논문상 / 발표상. 발표 잘하면 충분히 가능. 자료 만들 때 시상 받을 만한 논문이라는 의식 가지면 디자인/발표 톤이 달라짐.

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만들면서 알게 된 것들

부수 작업이 80%다. 실제 알고리즘 + 실험 = 20%. HWP, 그림 그리기, 포스터, 발표 연습 = 80%. 일정 잡을 때 이 비율 모르면 마감 직전 정신없음.

한국 학회는 HWP가 standard. 거부할 수 없음. 평소에 한컴 깔아두고 친숙해지기.

AWS 학회 실험 30달러도 안 든다. stop 잘 쓰면 1~2달러. 신규 크레딧 없어도 학부 실험은 부담 없는 비용.

포스터 발표는 1대1 대화 연습. 풀 논문 발표보다 부담 적지만, 부스에 서 있는 동안 같은 설명을 30번 반복함. 미리 시뮬레이션 안 하면 매번 다른 답.

리뷰어는 까기 위해 보고 있다. “이런 점이 약하네”가 기본 모드. 미리 까이고 답을 준비. 자기 논문을 자기가 가장 까야 함.

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한 줄 결론

학부생 첫 학회는 알고리즘이 핵심이지만, 실제 시간은 부수 작업이 다 가져간다. HWP, AWS 비용 관리, 포스터, 발표 준비 — 미리 알고 시작하면 1~2주 절약.

다음에 학회 가면 일정에 부수 작업 시간 60% 잡고 시작할 거다.