▶️ 0. 초보 연구자의 논문작성 Pain Point
주제 타당성 검증 실패로 인한 재시작 리스크
관련 논문 검색 및 분석에 장기간 소요
연구방법론 학습과 적용 가능성 판단의 어려움
▶️ 1. Consensus: 논문 주제 선택의 리스크 경감
[프롬프트 1]
논문 주제를 문장으로 입력하면, 다른 논문들의 결론을 조사하여 내 주제의 타당성을 검토해줌
미국의 수출통제는 한국의 반도체 장비 수출에 영향을 미친다
[결과1]
연구 주제를 한국어로 입력했더니, 최소 기준인 '관련 논문 5개' 미만이라 '컨센서스 미터'가 활성화되지 않음
그래도 분석 결과 요약은 의미있게 나옴
[결과2]
다행히, Consensus가 질문을 자동으로 영어로 번역해 다시 분석을 실행
이번에는 구체적인 Consensus Meter가 표시되고, 관련 논문들의 유사도가 표시됨
▶️ 2. Elicit: 선행연구 조사시간 단축
논문 주제나 키워드를 입력하여 관련 논문을 검색하고 핵심내용을 표로 요약합니다.
[프롬프트 1]
반도체 수출통제가 한국의 반도체 장비 수출에 미치는 영향 : 시계열분석을 활용하여[결과1]
약 3분 정도의 짧은 시간에, 수많은 관련 논문을 찾아 각 논문의 초록과 결론을 한눈에 보이도록 요약
[결과2]
각 논문의 연구 주제, 방법론, 연구 기간, 핵심 변수까지 깔끔하게 정리
▶️ 3. NotebookLM: 역발상으로 교재를 만들어 학습
NotebookLM을 '개인화된 AI 연구 조교'로 활용하여 'Bottom-up 접근'
기존의 성공적인 결과물인 ‘다수의 선행 연구 논문들’에서 ‘많이 사용된 연구 방법론’을 역으로 추출
DBpia, Elicit, Consensus로 찾은 모든 논문 PDF 파일을 NotebookLM에 업로드
업로드한 자료를 기반으로 내가 검토중인 연구방법론에 대한 학습 가이드 제작 요청
[프롬프트 1]
시계열 분석 방법을 '학습 가이드'로 만들어줘[결과1]
결과물을 '메모로 추가'하여 Notebook LM에 보관
교재와 함께 활용할 구체적인 샘플 마련
교재에 가장 적합한 사례를 찾아내 분석 절차를 단계별로 요약
[프롬프트 2]
자료 중 시계열분석 시행 절차가 가장 상세하게 기술된 것을 고르고, 그 절차를 예를 들어 설명해줘.[결과 2]
▶️ 4. Lessons learned
Consensus로 연구 방향의 리스크를 줄이고, Elicit으로 광범위한 정보를 신속하게 구조화하고, NotebookLM을 통해 가장 효율적인 방식으로 새로운 지식을 습득하고 적용 가능성을 타진
Consensus
(장) 내가 생각하는 논문주제 및 방향성의 간단한 검증에 도움
(단) 해외 논문을 중심으로 분석하여 관련 논문이 크게 도움되지 않음
(단) 관련 논문 원문을 보려했으나 대부분 유료 PDF 링크라서 한계 존재
Elicit
(장) 논문의 '선행연구조사' 부분에 활용용이
(단)조사결과가 영어로 나타나 다시 번역해야 하는 번거로움 존재
(단)국내논문은 원문 전체를 분석하지 않고, 초록에만 의거하여 분석하는 한계
Notebook LM
(장) 내가 새로 사용하려는 이론, 연구방법론에 대한 학습을 기존 논문을 중심으로 진행
(장) 빠르게 실제 적용사례를 탐색하고, 적용 가능성을 신속하게 판단 /끝/
