학회 투고 전략 (v3.3 기준, 2026-02-10)
배경: Experiment Design v3.3 완성 시점에서 실험 시작 전. 17주 파이프라인을 기준으로 현실적 학회 투고 전략을 평가한다. 기존 Section 8은 v3.0 시점에서 작성되었으며, 구체적 데드라인/타임라인 매칭이 없었다.
1. 실험 타임라인 (2월 시작 가정)
| Phase | 기간 | 완료 시점 | 보유 결과물 |
|---|---|---|---|
| Phase 0: Pilot | 2주 | 3월 초 | 1B/3B CKA 경향 + Go/No-Go |
| Phase 1: 데이터 준비 | 3주 | 3월 말 | 정제된 데이터셋 |
| Phase 2: SFT 학습 | 3주 | 4월 중순 | 100+ 모델 + delta W |
| Phase 3: 행동 평가 | 2주 | 5월 초 | H1 cross-task transfer 결과 |
| Phase 4: Representation | 3주 | 5월 말 | CKA/RSA/SRV/probing (H2, H2c) |
| Phase 5: Parameter+Causal | 2주 | 6월 중순 | H2b/H3d 완료 |
| Phase 6: 논문 작성 | 2주 | 7월 초 | Full paper draft |
2. 2026-2027 학회 데드라인 현황
이미 마감 (투고 불가)
| 학회 | 데드라인 | 비고 |
|---|---|---|
| CogSci 2026 | 2026-02-02 마감 | 6p 단편, negative result 친화적 — 아쉬운 미스 |
| ICML 2026 main | 2026-01 마감 (추정) | 서울 개최 |
| ICLR 2026 workshop | 마감 | — |
| CoNLL 2026 | 2026-02-19 | 사실상 준비 불가 |
ARR (ACL Rolling Review) 시스템
ARR은 매월 15일 제출 → ~2개월 리뷰 → 특정 venue에 commitment 하는 구조.
| ARR 제출 시점 | 리뷰 완료 | Commit 가능 venue |
|---|---|---|
| 2026년 5월 15일 | 7월 중순 | EMNLP 2026 (commitment ~7-8월 추정) |
| 2026년 6월 15일 | 8월 중순 | EMNLP 2026 또는 이후 venue |
| 2026년 7월 15일 | 9월 중순 | AACL 2026 / ACL 2027 등 |
투고 가능 학회
| 학회 | 제출 데드라인 (추정) | 학회 시기 | 형식 | 보유 결과물 |
|---|---|---|---|---|
| NeurIPS 2026 main | 2026년 5월 (추정) | 12월 | 9p | Phase 0-2 완료, Phase 3 진행 중. Pilot + 부분 behavioral만 → 리스크 높음 |
| NeurIPS 2026 workshop | 2026년 8-9월 (추정) | 12월 | 4-6p | Phase 0-5 완료 가능 → 가장 현실적 첫 타겟 |
| AAAI 2027 | 2026년 8-9월 (추정) | 2027년 2월 | 7p | Full results 가능 |
| ICLR 2027 | 2026년 9-10월 (추정) | 2027년 4-5월 | 9p | Full results + 보강 가능 |
| EMNLP 2026 (ARR) | ARR 5-6월 제출 | 10월 | 8p (long) / 4p (short) | Phase 3-4 진행 중. Behavioral + 부분 representation |
| CogSci 2027 | 2027년 1-2월 (추정) | 2027년 7월 | 6p | 모든 결과 + 개정 |
| ACL 2027 (ARR) | ARR 7-8월 → commit 2027년 2-3월 | 2027년 7월 | 8p | Full results + 충분한 개정 시간 |
| SafeAI / AAAI 2027 workshop | 2026년 10월 (추정) | 2027년 2월 | 4-6p | Full results |
3. 전략 평가: 단계별 투고 로드맵
Tier 1: 첫 번째 발표 (빠른 피드백 확보)
NeurIPS 2026 Workshop (데드라인: ~2026년 8-9월)
- 적합도: ★★★★★
- 이유: 실험 완료 후 1-2개월 여유. 4-6p workshop paper로 핵심 발견만 압축. 아이디어 도발성으로 승부 가능.
- 적합 워크숍 후보:
- “Workshop on Theory of Mind” (있을 경우)
- “Socially Responsible Language Modelling Research (SoLaR)”
- “Workshop on Behavioral ML”
- AI Safety 관련 워크숍
- “Workshop on Representational Alignment (Re-Align)”
- 내용: Pilot + Full CKA/RSA 결과 + SRV + “깨움 vs 생성” 분석. Safety spillover 프레이밍.
- 가치: 학회 피드백 확보 → full paper 개선에 직접 활용. 첫 연구자에게 발표 경험 + 네트워킹 기회.
Tier 2: 메인 학회 첫 도전
Option A: AAAI 2027 (데드라인: ~2026년 8-9월)
- 적합도: ★★★★☆
- 이유: 7p format으로 전체 4-level evidence 구조를 간결하게 담기 가능. AI+Cognition track이 이 연구와 정확히 맞음. Interdisciplinary 연구에 상대적으로 관대.
- 리스크: Top venue 중 리뷰 품질 편차가 큼. Interdisciplinary 연구가 “어디에도 완전히 맞지 않는” 리뷰를 받을 수 있음.
- 결과 커버리지: Phase 0-5 전부 (Full results)
Option B: EMNLP 2026 Findings via ARR (ARR 제출: ~2026년 6월)
- 적합도: ★★★☆☆
- 이유: Chen et al. (2025)이 ACL Findings에 게재된 venue. 직접적 선행연구 대비 차별화 주장 가능. 8p long paper.
- 리스크: 6월 ARR 제출 시 Phase 4 진행 중 — SRV 분석과 H3d causal이 미완료일 수 있음. 부분 결과로 제출해야 할 수 있음.
- 현실적 판단: Behavioral (H1) + CKA/RSA (H2)만으로도 Findings 수준은 가능하지만, H2c + H3d 없이는 차별화 약화. 타이트하지만 시도 가치 있음.
- 전략: Short paper (4p)로 제출하면 부담 감소. Pilot + behavioral + CKA만으로도 충분한 분량.
Tier 3: Full Paper 완성본
Option A: ICLR 2027 (데드라인: ~2026년 9-10월)
- 적합도: ★★★★☆
- 이유: 9p format으로 4-level evidence + scaling + “깨움 vs 생성” 분석까지 완전히 담기 가능. Representation learning 커뮤니티에서 CKA/RSA 방법론이 자연스러움.
- 경쟁력: v3.3의 reversed chain + testable predictions이 theoretical framing을 강화. 다만 ICLR은 purely empirical 연구에 대해 “novelty” 기준이 높음.
Option B: CogSci 2027 (데드라인: ~2027년 1-2월)
- 적합도: ★★★★★ (특히 negative result 시)
- 이유: 6p 단편 format. Interdisciplinary 성격에 가장 잘 맞음. C0-C1-C2 프레이밍이 인지과학 커뮤니티에서 직접 관련. Negative result에 가장 관대한 venue.
- 결과 커버리지: Full results + 충분한 개정 시간
- 전략: Positive든 negative든 투고 가능. Safety framing보다는 cognitive architecture framing이 적합.
Option C: ACL 2027 via ARR (ARR 제출: 2026년 7-8월)
- 적합도: ★★★☆☆
- 이유: NLP 최상위. 8p long paper. Chen et al. (2025) 후속으로 positioning 가능.
- 경쟁력: ACL main은 “방법론적 기여”를 강하게 요구. CKA/RSA 자체는 새로운 방법이 아님. SRV 분석 + H3d causal이 차별화 핵심. Findings로 갈 가능성이 현실적.
4. 추천 로드맵
gantt title 투고 로드맵 (2026-02 ~ 2027-02) dateFormat YYYY-MM axisFormat %Y-%m section 실험 Phase 0 Pilot :done, p0, 2026-02, 2w Phase 1 데이터 준비 :p1, after p0, 3w Phase 2 SFT 학습 :p2, after p1, 3w Phase 3 행동 평가 :p3, after p2, 2w Phase 4 Representation :p4, after p3, 3w Phase 5 Parameter+Causal:p5, after p4, 2w Phase 6 논문 작성 :p6, after p5, 2w section 투고 EMNLP ARR short paper 준비 :e1, 2026-05, 4w ARR 6월 제출 (EMNLP 2026) :milestone, 2026-06, 0d NeurIPS 2026 Workshop :n1, 2026-07, 6w NeurIPS WS 제출 :milestone, 2026-09, 0d AAAI 2027 main :a1, 2026-07, 8w AAAI 제출 :milestone, 2026-09, 0d ARR 8월 제출 (ACL 2027) :milestone, 2026-08, 0d ICLR 2027 :i1, 2026-08, 8w ICLR 제출 :milestone, 2026-10, 0d CogSci 2027 :c1, 2026-12, 8w CogSci 제출 :milestone, 2027-02, 0d
텍스트 로드맵
2026.02 ── 실험 시작
│
2026.03 ── Pilot 완료 (CP0)
│
2026.05 ── Phase 3 완료 (Behavioral)
│ ├─ [검토] NeurIPS 2026 main 제출 가능성 판단
│ │ (Pilot + behavioral만으로는 리스크 높음 — 권장하지 않음)
│ └─ [준비] EMNLP ARR short paper 초안 시작
│
2026.06 ── Phase 4 진행 중
│ └─ [제출] ARR 6월 → EMNLP 2026 short/Findings 도전
│ (H1 + H2 CKA/RSA 결과 중심, H2c/H3d 미포함 가능)
│
2026.07 ── Full results 완료 + 논문 작성
│
2026.08-09 ──
│ ├─ [제출] NeurIPS 2026 Workshop ★ 첫 번째 발표 목표
│ ├─ [제출] AAAI 2027 main (7p full paper)
│ └─ [제출] ARR 8월 → ACL 2027 / NAACL 2027 대비
│
2026.09-10 ──
│ ├─ [제출] ICLR 2027 (9p, 결과 가장 완성된 버전)
│ └─ [제출] SafeAI / AAAI 2027 Workshop
│
2027.01-02 ──
│ └─ [제출] CogSci 2027 (6p, negative result 시 최적)
5. 핵심 권고
- NeurIPS 2026 Workshop을 첫 타겟으로 설정 — 실험 완료 후 충분한 시간, 낮은 진입 장벽, 피드백 확보
- AAAI 2027과 동시 제출 — Workshop과 main을 병행하여 exposure 극대화
- EMNLP 2026 ARR은 도전적이지만 시도 가치 — Short paper로 scope 줄이면 Phase 3-4 부분 결과만으로 가능
- CogSci 2027은 보험 — 어떤 결과든 (positive/negative) 투고 가능한 안전 venue
- Negative result 시: CogSci 2027 (최적) > AAAI AI+Cognition > ACL Findings 순
6. 참고사항
- 모든 데드라인은 2026년 2월 기준 추정치이며, 실제 CFP 공개 시 업데이트 필요
- ARR 시스템의 월별 데드라인은 공식 사이트에서 재확인 필요
- NeurIPS 2026 workshop CFP는 보통 6-7월에 공개 — 그때 적합 워크숍 선별
- 이중 투고(dual submission) 정책은 venue별로 다름 — 제출 전 반드시 확인
다음 업데이트 시점: Phase 0 Pilot 완료 후 (2026년 3월 초) — Go/No-Go 결과에 따라 전략 조정