Top-Conf Figure Gallery: Figure 1 예시 2,298개 활용법

논문에서 가장 어려운 그림을 위한 참고 서가

머신러닝 논문을 써본 사람에게 어떤 그림이 가장 오래 걸렸는지 물어보면, 대부분 첫 번째 그림이라고 답합니다. Figure 1은 아무것도 읽지 않은 사람에게 전체 아이디어를 설명해야 하는데, 다른 사람들이 이 문제를 어떻게 풀었는지 볼 만한 곳이 지금껏 없었습니다. 마음에 들었던 그림 서너 개를 기억해 두고, 더 찾아보려고 PDF들을 스크롤하며 뒤지는 수밖에 없었습니다.

Top-Conf Figure Gallery는 바로 이 문제를 해결합니다. ICLR, ICML, NeurIPS, CVPR, ACL, AAAI의 2023년부터 2025년까지 Figure 1과 티저 그림 2,298개를 모아, 각각 원 논문으로 링크를 걸어둔 오픈소스 정적 웹사이트입니다. GitHub 저장소는 2026년 9월 17일에 공개됐고 나흘 만에 스타 250개를 넘겼는데, 이는 같은 문제를 겪은 사람이 얼마나 많았는지를 보여줍니다.

이 글에서는 갤러리에 무엇이 들어 있는지, 그 데이터가 개요 그림의 구성에 대해 무엇을 알려주는지, 그리고 둘러보기에서 시작해 내 그림을 완성하기까지의 루틴을 다룹니다.

무엇이 들어 있나

각 항목은 논문 제목, 전체 저자, 학회, 연도, 논문 링크, PDF 출처, 시각적 패턴 태그를 기록합니다. 인터페이스는 학회, 연도, 패턴으로 필터링하고 제목과 저자로 검색할 수 있으며, 그림은 라이트박스에서 열어 화살표 키로 넘겨볼 수 있습니다. 백엔드도 빌드 단계도 없어서, 저장소를 클론한 뒤 디스크에서 바로 index.html을 열면 됩니다.

이 선별 기준은 의도적으로 편향돼 있습니다. 프로젝트의 방법론 노트에 따르면, 후보는 공개된 PDF에서 잘라낸 뒤 기본 matplotlib 차트, 단순 표, 스크린샷, 라벨 없는 사진 그리드를 걸러내는 25개 이상의 배제 규칙을 통과하고, 지각적 해시로 중복을 제거하고, 학회·연도 쿼터 안에서 패턴을 층화해 선별한 다음, 사람이 페이지 단위로 직접 검토합니다. 그렇게 남은 것이 누군가 분명히 디자인한 그림들입니다. 관리자는 이것이 논문 순위표가 아니라 참고 라이브러리라는 점을 명확히 하고 있으며, 학회별로 편차가 있는 개수는 학회의 우열이 아니라 각 학회에서 디자인된 오버뷰 그림이 얼마나 흔한지를 반영할 뿐이라고 밝힙니다.

데이터가 말해주는 것

갤러리는 전체 메타데이터를 JSON 파일로 공개하고 있어서, 직접 숫자를 돌려봤습니다. 눈에 띄는 점은 세 가지였습니다.

Figure 1은 가로로 넓고, 중앙값은 거의 정확히 21:9다

가로세로 비율의 중앙값은 2.35:1입니다. 그림의 94%가 1.5:1보다 넓고, 세로가 가로보다 긴 그림은 1%도 안 됩니다. 분포의 중간 절반은 대략 1.9:1에서 2.9:1 사이에 있습니다. 이는 페이지 상단에서 두 칼럼에 걸쳐 있는 그림의 형태입니다. 가로 폭은 자유롭지만 세로는 본문 텍스트 공간을 갉아먹습니다.

실무적으로 시사하는 바는 이렇습니다. Figure 1을 정사각형이나 4:3 캔버스에 구성하지 마세요. 16:9(1.78:1)조차 여기 있는 그림 다섯 개 중 네 개보다 좁습니다. 21:9 캔버스(2.33:1)로 시작하면 첫 스케치부터 중앙값에 맞춰 들어갑니다.

여섯 개의 패턴, 그중 하나는 기타 분류

태그는 논문의 주제가 아니라 그림이 시각적으로 하는 역할을 설명합니다. architecture(모델 내부 구조), conceptual(핵심 아이디어를 나타내는 시각적 은유), pipeline(단계별 데이터 흐름), framework(서로 협력하는 모듈), taxonomy(태스크나 벤치마크 개요)를 합치면 갤러리의 54%를 차지합니다. 나머지 46%는 teaser로 태그돼 있는데, 프로젝트는 이 태그를 디자인된 혼합 레이아웃 그림에 씁니다. 실제로는 단일 패턴에 들어맞지 않는 모든 것이 teaser로 모이므로, 하나의 카테고리라기보다 "한번 훑어보라"는 표시로 받아들이는 편이 낫습니다.

각 패턴의 실제 예시를 하나씩 뜯어본 글은 최상위 학회 논문들이 계속 재사용하는 Figure 1 레이아웃 6가지에서 볼 수 있습니다.

벤치마크 개요는 늘고 있고, 학회마다 습성이 있다

2023년 그림 중 taxonomy 태그가 붙은 비율은 2%였습니다. 2024년과 2025년 그림에서는 8%입니다. 같은 기간 framework는 6%에서 9%로 늘었고, architecture는 18%에서 12%로 줄었습니다. 벤치마크와 에이전트 시스템은 늘고, 새로운 블록 다이어그램을 헤드라인으로 내세우는 논문은 줄어든 셈입니다.

학회별 차이도 있습니다. ACL에서는 선별된 그림의 11%가 taxonomy이고 architecture는 6%뿐입니다. AAAI는 반대로 architecture 18%, taxonomy 1%입니다. CVPR은 전체 학회 중 framework 그림 비중이 가장 낮아 4%에 그칩니다.

이 수치들은 분야 전체를 측정한 값이 아니라, 큐레이션된 표본에 대한 묘사로 읽어야 합니다. 갤러리는 한 명의 관리자가 디자인 품질을 기준으로 걸러냈고, 파이프라인은 학회·연도 쿼터 안에서 패턴을 층화해 선별하므로, 어떤 비율이든 일부는 큐레이션 결정의 결과입니다. 가로세로 비율에 대한 발견은 태그에 의존하지 않지만, 패턴 추이는 여러분이 직접 읽어본 내용과 대조해볼 만한 힌트일 뿐, 그 이상의 근거는 아닙니다.

활용을 위한 루틴

갤러리를 훑어보는 일은 생산적으로 느껴지지만 실제로는 그렇지 않을 때가 많습니다. 다음과 같은 루틴을 제안합니다.

1. 갤러리를 열기 전에 한 문장짜리 스토리를 쓰세요. 입력, 그것에 무슨 일이 일어나는지, 출력. 이걸 쓸 수 없다면 어떤 레이아웃도 그림을 구해주지 못하며, 결국 가장 관련 있는 예시가 아니라 가장 예뻐 보이는 예시를 고르게 됩니다.

2. 주제가 아니라 패턴으로 필터링하세요. 본능적으로 자기 세부 분야를 검색하고 싶어질 것입니다. 처음에는 그 충동을 누르세요. 리트리벌 논문과 로보틱스 논문이라도 스토리 형태가 같다면("세 단계, 두 번째가 우리 것") 같은 골격을 원합니다. 자기 문장에 맞는 패턴을 고른 다음, 분야를 가리지 않고 열 개 정도의 그림을 살펴보세요.

3. 스타일이 아니라 골격을 적으세요. 마음에 드는 그림마다 네 가지를 기록하세요. 읽는 방향, 패널 개수, 시각적 중심에 무엇이 있는지, 의미를 담은 색이 몇 가지인지. 그림 열 개를 보고 나면 두세 개의 골격이 반복되는 것이 보일 것입니다. 그중 하나를 고르세요.

4. 그다음에 자기 주제를 검색하세요. 이제 검색창에 agent, diffusion, retrieval, benchmark 같은 키워드를 넣어, 심사위원들이 익숙한 관례를 확인하세요. 자기 커뮤니티가 고정된 인코더, 메모리, 툴 콜을 어떻게 그리는지 말입니다. 제목 키워드는 커버리지 감각을 줍니다. 논문 제목 중 196개가 "LLM"을, 161개가 "graph"를, 121개가 "diffusion"을, 112개가 "agent"를, 103개가 "multimodal"을 포함합니다.

5. 논문 폭에서 확인하세요. 무엇을 그리든, 두 칼럼짜리 페이지 폭으로 줄여보세요. 읽을 수 없는 라벨은 크게 만들거나, 옮기거나, 없애야 합니다.

이것이 아닌 것

무료 이미지 라이브러리가 아닙니다. 저장소의 코드는 MIT 라이선스지만, 그림 자체는 여전히 원저자와 출판사의 소유이며, 프로젝트도 이 점을 명확히 밝히고 72시간 내 삭제 요청 경로를 제공합니다. 라이선스는 학회마다, 때로는 논문마다 다릅니다. 2016년 이후 ACL Anthology 자료는 CC BY 4.0이며, 그래서 관련 글에서는 ACL 그림을 출처 표기와 함께 재수록했습니다. 그 밖의 경우에는 그림을 어디에든 재사용하기 전에 반드시 논문 자체의 라이선스를 확인해야 합니다.

완전하지 않습니다. 여섯 개 학회, 3개년만 다룹니다. EMNLP, CHI, CoRL, RSS는 로드맵에는 있지만 아직 데이터에는 없으며, 관리자는 GitHub 이슈를 통한 제안을 환영합니다.

그림마다 별도 페이지가 있는 것은 아닙니다. 사이트는 단일 페이지라서 공저자에게 특정 그림 하나만 링크로 보낼 수는 없습니다. 대신 카드에 있는 논문 링크를 보내면 됩니다.

골격에서 그림으로

갤러리는 "이걸 어떻게 배치해야 하는가"라는 질문에 답해줄 뿐, 아무것도 직접 그려주지는 않습니다. 골격이 정해졌다면, PaperBanana가 텍스트 설명만으로 출판 가능한 수준의 학술 그림을 생성해줍니다. 선택한 레이아웃을 설명하고, 자신의 모듈과 예시 사례에 이름을 붙이고, 가로세로 비율을 21:9로 설정하면 됩니다. Figure 1 레이아웃 6가지 글에는 바로 시작할 수 있는 여섯 가지 레이아웃 프롬프트가 준비돼 있고, 심사위원이 라벨 하나를 더 요구하면 결과물을 완전히 편집 가능한 SVG로 변환할 수도 있습니다.

출처

• Top-Conf Figure Gallery와 그 GitHub 저장소, 그중 data/figures.json, docs/METHODOLOGY.md, IMAGES_POLICY.md. 스타 수는 2026년 9월 21일 기준입니다.
• "데이터가 말해주는 것" 절의 모든 통계는 PaperBanana가 2026년 9월 21일에 data/figures.json(2,298건)을 바탕으로 계산했습니다.
• ACL Anthology: 저작권 및 라이선스 FAQ.