초록에 들어간 요소 하나가 본상 비율을 6~8%p씩 올렸습니다. 2021~2026년 8,207건에서 새로움 주장(novel, first to)이 있는 초록은 45.2%, 없는 초록은 22.2%였습니다. 비용·저가 언급은 39.2% 대 24.7%, 기존 방법과의 비교는 39.2% 대 25.7%, 정확도·AUC·RMSE 같은 지표 명시는 33.9% 대 24.9%, p값 보고는 34.5% 대 26.6%입니다. 수치로 적은 결과가 0개면 22.8%, 1~2개 29.3%, 3~5개 34.5%입니다. 길이는 200단어를 넘으면 차이가 없습니다. 모든 등급의 중앙값이 246단어였습니다.
초록 요소별 본상 비율
요소는 정규식으로 찍은 것이라 느슨하지만 방향은 분명합니다. 한계와 후속 연구를 적은 초록(12.0%)은 오히려 25.1%로 조금 낮았고 표본 수를 적은 초록은 차이가 없었습니다. 1인칭 단수(I developed)로 쓴 초록은 34.6%, 1인칭 복수(we developed)는 28.9%, 비인칭은 26.5%였습니다.
수치로 적은 결과의 개수
| 요소 | 비중 | 본상 (있음) | 본상 (없음) | 차이 (%p) | p값 |
|---|---|---|---|---|---|
| 연구 공백 서술 (however, current methods lack) | 31.5% | 30.3% | 25.6% | +4.7 | <0.001 |
| 기존 방법·기준선과 비교 | 9.9% | 39.2% | 25.7% | +13.5 | <0.001 |
| 지표 명시 (accuracy, AUC, F1, RMSE) | 24.1% | 33.9% | 24.9% | +9.0 | <0.001 |
| p값 보고 | 6.2% | 34.5% | 26.6% | +8.0 | <0.001 |
| 표본 수 보고 | 5.6% | 29.8% | 26.9% | +3.0 | 0.165 |
| 반복 실험 언급 | 2.2% | 31.1% | 27.0% | +4.2 | 0.215 |
| 한계·후속 연구 | 12.0% | 25.1% | 27.3% | -2.2 | 0.147 |
| 비용·저가 언급 | 16.0% | 39.2% | 24.7% | +14.4 | <0.001 |
| 적용·확장 가능성 | 19.8% | 30.9% | 26.1% | +4.8 | <0.001 |
| 새로움 주장 (novel, first to) | 21.2% | 45.2% | 22.2% | +23.0 | <0.001 |
| 1인칭 복수 (we developed) | 6.6% | 28.9% | 26.9% | +2.0 | 0.320 |
| 1인칭 단수 (I developed) | 7.0% | 34.6% | 26.5% | +8.1 | <0.001 |
요소를 쌓을수록 올라가는 사다리
연구 공백, 기준선 비교, 지표, 표본 수, 비용, 적용 가능성, 새로움, 수치 3개 이상의 8가지를 세었습니다. 0개 17.2%, 1개 22.7%, 2개 30.2%, 3개 38.0%, 4개 44.7%, 5개 58.1%입니다. 요소 하나가 6~8%p입니다. 심사위원이 초록만 보고 상을 주는 것은 아니지만 이 요소들은 연구 자체가 그렇게 설계됐다는 신호입니다.
초록에 들어 있는 논문형 요소 개수 (0~6)
막대 옆의 가는 선은 95% 신뢰구간입니다. 표본이 작을수록 선이 깁니다.
| 요소 개수 | 프로젝트 | 본상 비율 (95% CI) |
|---|---|---|
| 0 | 2025 | 17.2% (16~19) |
| 1 | 2653 | 22.7% (21~24) |
| 2 | 1843 | 30.2% (28~32) |
| 3 | 1043 | 38.0% (35~41) |
| 4 | 436 | 44.7% (40~49) |
| 5 | 167 | 58.1% (51~65) |
| 6 | 36 | 55.6% (40~70) |
제목 패턴
시스템에 이름을 붙인 제목(SmartBlink: ...)은 전체의 11.2%인데 본상 41.0%였고, novel이 들어간 제목은 41.6%, 콜론이 있는 제목은 33.8%, using·via·with로 방법을 적은 제목은 31.3%였습니다. 반대로 'The Effect of X on Y'나 Does, Can으로 시작하는 질문형 제목(6.8%)은 12.7%, 물음표가 있는 제목(2.4%)은 11.6%였습니다. 제목 길이는 1~6단어 10.3%, 7~10단어 23.1%, 11~14단어 28.7%, 15단어 이상 32.2%입니다.
제목의 단어 수
| 제목 요소 | 비중 | 본상 (있음) | 본상 (없음) | p값 |
|---|---|---|---|---|
| 콜론 (이름 또는 부제) | 32.0% | 33.8% | 23.9% | <0.001 |
| 물음표 | 2.4% | 11.6% | 27.4% | <0.001 |
| 시스템 이름·약어 | 11.2% | 41.0% | 25.3% | <0.001 |
| novel 포함 | 11.9% | 41.6% | 25.1% | <0.001 |
| using / via / with / through | 28.1% | 31.3% | 25.4% | <0.001 |
| Effect of X on Y, Does, Can, How | 6.8% | 12.7% | 28.1% | <0.001 |
| Development of, Design of | 2.6% | 30.2% | 27.0% | 0.287 |
수상 초록의 어휘, 비수상 초록의 어휘
1·2등상 초록(515건)과 무수상 초록(5,030건)에서 치우친 단어입니다. 수상 쪽: custom, billion, robust, pipeline, novel, presents, architecture, millions, algorithm, annually, enables, cost, scalable, low-cost, validated, existing, rapid, datasets, optimized, framework, achieved, worldwide. 무수상 쪽: took, plates, agar, survey, hypothesis, divided, experiment, valuable, purpose, should, amount, what, concluded, correlation, school. 한쪽은 시스템과 검증된 성능을 제시하고 다른 쪽은 절차를 서술합니다.
ISEF 2026~2027년 규정은 연구계획서, 초록, 포스터, 참고문헌을 생성형 AI로 쓰는 것을 금지합니다. 위 요소들은 학생이 직접 쓸 때 연구가 갖춰야 할 내용의 목록으로 읽어야 합니다. 초록 길이는 모든 본상 등급에서 중앙값 246단어, 무수상 243단어로 같았습니다.
표 전체 보기 (30행)
| 단어 | 1·2등상 초록 (515건) | 무수상 초록 (5,030건) | 로그 오즈 |
|---|---|---|---|
| custom | 40 | 92 | 1.435 |
| billion | 34 | 117 | 1.035 |
| robust | 31 | 107 | 1.031 |
| pipeline | 25 | 95 | 0.934 |
| novel | 228 | 935 | 0.867 |
| presents | 45 | 189 | 0.839 |
| architecture | 27 | 117 | 0.804 |
| millions | 26 | 113 | 0.801 |
| algorithm | 66 | 297 | 0.772 |
| algorithms | 43 | 196 | 0.757 |
| annually | 28 | 128 | 0.751 |
| enables | 29 | 134 | 0.741 |
| cost | 75 | 351 | 0.733 |
| scalable | 29 | 136 | 0.726 |
| low-cost | 43 | 206 | 0.707 |
| validated | 31 | 150 | 0.696 |
| targets | 25 | 121 | 0.694 |
| expensive | 39 | 190 | 0.69 |
| computational | 54 | 266 | 0.681 |
| capture | 26 | 128 | 0.677 |
| vitro | 27 | 133 | 0.677 |
| existing | 65 | 323 | 0.673 |
| rapid | 37 | 184 | 0.67 |
| regions | 38 | 190 | 0.664 |
| motion | 25 | 125 | 0.662 |
| million | 72 | 362 | 0.661 |
| datasets | 35 | 176 | 0.658 |
| highly | 55 | 279 | 0.652 |
| constructed | 31 | 157 | 0.65 |
| optimized | 36 | 184 | 0.642 |
자주 묻는 질문
데이터와 방법
출처는 두 곳입니다. Society for Science의 공개 초록 데이터베이스(abstracts.societyforscience.org)에서 2014~2026년 ISEF 파이널리스트 프로젝트 17,565건의 제목, 분야, 출전 국가, 수상 내역, 초록을 모았고, isef.net 프로젝트 라이브러리에서 2021~2026년 8,134건의 수상 등급 표시를 받아 연도와 부스 번호로 연결했습니다. 집계일은 2026년 10월 11일입니다.
본상(Grand Award)은 1~4등상과 Best of Category를 합한 것으로, 각 분야 상위 약 27%에 해당합니다. 특별상은 후원 단체가 따로 심사해 주는 상입니다. 2020년 ISEF는 심사 없이 열려 모든 비율 계산에서 뺐습니다. 초록 데이터베이스에는 2025년 수상 내역이 없고 2018년 이후 Materials Science 본상 대부분이 빠져 있어, 2021~2026년 수상 여부는 두 출처를 합쳐 판정했습니다. 'AI 언급'은 제목이나 초록에 머신러닝 관련 용어가 있다는 뜻이고 프로젝트의 핵심이 AI라는 뜻은 아닙니다. 모든 수치는 상관관계이며 한국 분야별 수치는 표본이 2~24건이라 방향만 읽어야 합니다.
출처
- https://abstracts.societyforscience.org/
- https://isef.net/search-results/projects
- https://www.societyforscience.org/isef/international-rules/
이 페이지의 수치는 공개된 ISEF 결과를 집계한 분야별 기준 비율입니다. 특정 학생의 수상, 선발, 입학을 예측하거나 약속하지 않습니다. CIT는 수상·선발·합격을 보장하지 않습니다.
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