ISEF 재도전: 다시 나온 파이널리스트는 37.8%, 첫 출전은 22.4%

왜 두 번째가 유리한가

데이터는 이유를 직접 말해 주지 않지만 설명은 자연스럽습니다. 첫 출전에서 심사 인터뷰와 포스터 발표를 경험하고 같은 질문을 1년 더 깊이 파고 제휴 페어 선발 과정을 이미 알고 있는 학생이 다시 옵니다. 다년 연구는 Translational Medical Science(24건), Animal Sciences(21건), Earth and Environmental Sciences(20건), Environmental Engineering(17건), Biomedical and Health Sciences(16건), Plant Sciences(14건)처럼 데이터셋이나 생물을 이어 쓸 수 있는 분야에 많습니다.

이름 기준 매칭이라 같은 나라의 동명이인이 섞일 수 있습니다. 한국처럼 흔한 성명이 많은 나라에서는 과대 집계 가능성이 있어, 한국 13명은 상한으로 읽어야 합니다.

2년 계획에 적용하면

• G9~G10의 첫 출전은 준비 단계입니다. 그 자체로 본상 비율 22%의 도전이지만 심사 경험과 질문의 깊이를 얻는 것이 목표입니다.
• G11~G12의 재출전이 현실적인 수상 기회입니다. 같은 질문을 'Year 2'로 이어 가면 데이터, 기준선, 한계가 이미 손에 있습니다.
• 일정은 거꾸로 셉니다. ISEF는 5월, 한국의 선발은 12월~1월에 결정되므로 1년차 결과는 그 전해 11월까지 손에 있어야 합니다. KSEF 2027 국내분야 접수는 2026년 11월 23일부터 12월 22일까지입니다.
• 다년 연구 표기는 정직하게 합니다. 2026~2027 ISEF 규정은 이전 연구를 이어 쓰는 경우 연속 연구 서식(Form 7)과 이전 연구의 공개를 요구합니다. 자세한 절차는 KSEF·ISEF AI 연구 준비 순서에 있습니다.

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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