소개
SCI저널 게재를 위해 까다로운 Reviewer의 코멘트를 받았어요.
그분을 만족시킬만큼 논문을 업그레이드 시켜야 할 상황이었어요.
그런데, 같은 내용으로 2nd round에서도 지적받았답니다.
여기서 reject이 된다면, 이제까지 수고를 다시 해야하는 상황이었기에 최선 을 다하고 싶었죠.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
기존의 그래프는 이러했습니다. 엑셀로 만든 평범한 결과지만, 저로서는 최선이었답니다.
그런데, 파이선으로 시각화가 좋다던데.... 코딩이 가능할까? 싶어서 시도해봤지요.
우선 코딩을 잘 해준다는 o3-mini-high로 했구요, 기존에 제출했던 논문에 있었던 그래프와 표를 주었습니다. GPT에 주었습니다. 그리고 처음 받은 그래프는 다음과 같아요. (표의 내용이 완전 일치하지 않으니 진행상황만 봐주세요)
그리고 여러번의 수정요청을 거쳐 아래와 같은 그래프가 나왔지요.
오차범위도 엑셀의 그래프보다 만족스러웠고, 통계적으로 유의한 차이에 대한 표식(*)을 해주는 것도 너무 좋았어요.
만족할만한 그래프가 나올때 까지 계속 요청하심 가깝게 가게 되는거 같아요.
대략 저는 아래와 같은 프롬프트를 사용했었네요.
위와같이, 처음에는 어떻게든 원하는 모양의 그래프가 나오도록 요청하며 완성도를 다지다가,
다음부터는 일관성있는 그래프를 만들어달라고 했지요.
근데 중간에 엉뚱하게 LaTeX로 주기도 더라구요? 그래서 파이선으로 달라고 했죠.
만족할만한 버전의 코드가 나왔으면, 그걸 복사해 두고 원하는걸 추가했습니다.
결과와 배운 점
파이선의 시각화가 PPT보다 훨씬 더 낫다는걸 경험했어요.
저같은 코린이도 GPT로 파이선 코드를 만들 수 있다는건, 기적과도 같았죠.
아무래도 좋은 결과물을 보여주고, "이렇게 만들어줘~"라고 했다면 더 빨랐을거 같고요,
다른 더 좋은 방법이 있다면 듣고 싶습니다.