소개
논문 아이디어를 기획하고 구체화하는 단계에서, 여러 AI 기반 도구들을 적극 활용해 주제를 선정하고 확장하는 과정을 진행했습니다. 단순히 논문을 찾는 수준이 아닌, 핵심 개념의 타당성 확인부터 관련 논문 간 연결성 파악까지 다양한 단계에서 AI 도구들을 비교해보는 것이 핵심이었습니다.
진행 방법
다양한 도구를 조합해 다음과 같은 방식으로 논문 주제 설계 단계를 구성했습니다:
논문 분석 도구
Scispace: 논문 PDF를 넣으면 요약과 구조 분석이 자동으로 제공되어, 빠르게 논문 핵심을 파악할 수 있었어요.
한국어가있는 웹 사이트의 스크린 샷
팩트 체크 및 주제 타당성 검토
젠스파크 팩트체크: 사회과학적 주제를 확인할 때 신뢰 기반 정보를 빠르게 얻는 데 유용했어요.
한국 웹 사이트의 스크린 샷
Consensus: 자연어로 질문하면 관련 논문을 기반으로 정리된 답변을 제공해줘서 초기 주제 검토에 적합했습니다.항목 목록을 보여주는 페이지의 스크린 샷
질문 기반 논문 탐색 및 확장
ELICIT: "이런 주제에 대해 기존 연구가 있나?"라는 질문을 직접 던질 수 있어, 리서치 아이디어 확장에 적합했어요.연구의 이점을 보여주는 문서
oo.ai: 유사한 기능을 직관적인 UI로 제공해 논문 비교 탐색에 유리했습니다.
논문 키워드 관계 시각화
RESEARCH RABBIT: 논문 간 인용 관계, 관련 키워드, 저자 연결 등을 그래프로 볼 수 있어 전체 맥락을 잡는 데 큰 도움을 줬어요.RESPORTION RESTURE Landing Page
결과와 배운 점
각 도구는 특정 목적에 맞게 특화되어 있음: 논문 전체를 커버하기보다는, 각 도구의 강점을 이해하고 단계별로 나눠서 활용하는 전략이 효과적이었어요.
AI가 만능은 아니지만, 사고를 보조하는 강력한 도우미: 도구가 결과를 "정답"처럼 주는 것이 아니라, 사용자의 생각을 정리하고 다음 단계로 넘어가는 데 결정적 도움을 줬습니다.
특히 시각화 도구(RESEARCH RABBIT)는 관계 구조를 파악하는 데 탁월: 기존엔 놓쳤던 논문들까지 확인할 수 있었습니다.
