소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
지난 사례게시글 (ChatGPT 로 Mapify 프롬프트 작성하여 Mapify를 통해 마인드맵 만들기) 에 스터디장님께서 댓글로 '마인드맵과 슬라이드를 자동으로 만들어주는 Felo라는 인공지능도 좋습니다. 강추드려요' 라고 안내해 주셨는데, Felo AI 사용에 도전해 봐야겠다고 생각했습니다.
Felo AI 로 제가 작성하고자 하는 논문의 구조에 따른 핵심 리서치 질문 및 추천학술자료를 추천받고자 했습니다.
더불어 Agent 기능을 사용해서 논문 주제 관련 리서치 자료를 분석해 보았습니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
ChatGPT : Felo AI 프롬프트 작성
Felo AI
1) 논문의 구조에 따른 핵심 리서치 질문 및 추천학술자료 추천
2) Agent 기능을 사용한 리서치 자료 분석
[1차]
Felo AI 에게 직접물어 볼수도 있지만, ChatGPT를 통해 프롬프트를 다듬었습니다.
ChatGPT 에게 다음과 같이 요청했습니다.
너가 최종 정리한 내용을 Fello AI 를 통해 상세한 논문 리서치 형태로 만들고자 해. 어떻게 Fello AI 에게 질문하면 될까?ChatGPT 답변
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좋아, 아주 전략적인 접근이야! Fello AI는 논문 리서치 도우미로서, 키워드 정리, 인용 검색, 관련 논문 추출, 구조 제안 등을 잘해주니까, Mapify에서 구조를 잡은 후, Fello에선 본격적인 리서치 기반 내용 확장을 요청하면 좋아.
다음은 너의 주제와 구조에 맞춰 Fello AI에게 효과적으로 요청할 수 있는 프롬프트 예시야:
✅ Fello AI용 상세 프롬프트 예시 (한국어 버전)
논문 주제: ‘게임체인저: AI 시장을 선점한 엔비디아의 자원창조 및 환경혁신 전략’
논문 목적은 엔비디아가 어떻게 기존 반도체 강자들(인텔, AMD 등)과 달리 자원을 창조하고, 외부 환경 변화에 혁신적으로 대응하며, AI 반도체 시장을 선도하게 되었는지를 메커니즘 관점(주체-환경-자원 상호작용)에서 분석하는 것입니다.
논문 구조는 다음과 같습니다:
서론 (배경, 문제의식, 연구질문)
이론적 배경
2.1 생성형 AI로 촉발된 AI 반도체 시장의 현황
- 인텔, AMD의 대응 전략
- 엔비디아의 성장 요인
- 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업의 전략 변화
2.2 주체-환경-자원 간의 메커니즘 분석 프레임워크
- Actor: 기업의 전략적 의지, 리더십, 조직역량
- Environment: 산업 구조 변화, 기술 트렌드, 정책 변화
- Resource: 내부 기술, 생태계, 인재, 파트너십
- 이 세 요소 간 상호작용으로 형성되는 전략적 우위 메커니즘사례분석 – 엔비디아 중심
3.1 주체: 젠슨 황의 리더십, 조직문화, 전략 방향
3.2 환경: 생성형 AI, 경쟁사 동향, 정책 및 산업 변화
3.3 자원: CUDA, GPU 아키텍처, 개발자 생태계, 파트너십(OpenAI 등)
3.4 메커니즘: 이 상호작용을 통한 전략 창출논의 및 시사점
결론
위 구조에 따라 관련 학술자료(국내외 논문, 학회지, 보고서 등)를 추천해주고, 각 장에 들어갈 핵심 리서치 질문 및 참고할 수 있는 이론(예: VRIO, Dynamic Capabilities, RBV 등)도 함께 정리해주세요.
해당 프롬프트를 Felo AI 에 입력해 보았고, 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
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논문 주제에 맞춰 관련 학술자료와 각 장에 들어갈 핵심 리서치 질문 및 참고할 수 있는 이론을 정리해드리겠습니다.
서론
핵심 리서치 질문:
엔비디아는 어떻게 AI 반도체 시장에서 경쟁 우위를 확보했는가?
기존 반도체 강자들과의 차별점은 무엇인가?
추천 학술자료:
NVIDIA's Strategy in the AI Era - Journal of Business Strategy
The Rise of AI and Its Impact on Semiconductor Industry - IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing
이론적 배경
2.1 생성형 AI로 촉발된 AI 반도체 시장의 현황
핵심 리서치 질문:
생성형 AI의 발전이 반도체 시장에 미친 영향은 무엇인가?
인텔과 AMD의 대응 전략은 어떤가?
추천 학술자료:
AI and Semiconductor Industry: A New Era - International Journal of Technology Management
Competitive Strategies of Intel and AMD in the AI Market - Strategic Management Journal
2.2 주체-환경-자원 간의 메커니즘 분석 프레임워크
핵심 리서치 질문:
주체, 환경, 자원 간의 상호작용은 어떻게 전략적 우위를 형성하는가?
추천 학술자료:
Dynamic Capabilities and Strategic Management - Strategic Management Review
Resource-Based View and Competitive Advantage - Academy of Management Review
사례분석 – 엔비디아 중심
3.1 주체: 젠슨 황의 리더십, 조직문화, 전략 방향
핵심 리서치 질문:
젠슨 황의 리더십이 엔비디아의 전략에 미친 영향은 무엇인가?
추천 학술자료:
Leadership in Technology Companies: The Case of NVIDIA - Journal of Leadership Studies
3.2 환경: 생성형 AI, 경쟁사 동향, 정책 및 산업 변화
핵심 리서치 질문:
생성형 AI와 관련된 정책 변화는 엔비디아의 전략에 어떤 영향을 미쳤는가?
추천 학술자료:
The Impact of AI Regulations on Semiconductor Firms - Journal of Policy Analysis and Management
3.3 자원: CUDA, GPU 아키텍처, 개발자 생태계, 파트너십(OpenAI 등)
핵심 리서치 질문:
엔비디아의 기술적 자원과 생태계가 경쟁 우위에 어떻게 기여했는가?
추천 학술자료:
CUDA and the Evolution of GPU Computing - ACM Transactions on Graphics
3.4 메커니즘: 이 상호작용을 통한 전략 창출
핵심 리서치 질문:
주체, 환경, 자원 간의 상호작용이 엔비디아의 전략 창출에 어떻게 기여했는가?
추천 학술자료:
Strategic Interactions in the Semiconductor Industry - Journal of Business Research
논의 및 시사점
핵심 리서치 질문:
엔비디아의 사례에서 얻을 수 있는 전략적 시사점은 무엇인가?
추천 학술자료:
Lessons from NVIDIA: Strategic Insights for the Semiconductor Industry - Harvard Business Review
결론
핵심 리서치 질문:
엔비디아의 성공 사례가 향후 AI 반도체 시장에 미칠 영향은 무엇인가?
추천 학술자료:
Future Trends in AI and Semiconductor Industry - Future Generation Computer Systems
이 자료들을 통해 엔비디아의 전략을 다각도로 분석하고, 각 장의 핵심 질문에 대한 답을 도출하는 데 도움이 될 것입니다.
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답변 하단에 마인드맵 생성 기능이 있는데, 자동으로 답변에 대해 정리해 줍니다.
[2차]
Felo AI 가 찾아준 학술자료에 대해 간략히 알고 싶었고, 또한 영문 학술자료 외에 한글로된 자료는 없는 지 확인하고자 다음과 같이 입력하였습니다.
혹시 위에 나열된 추천 학술자료를 한글로 요약해 줄 수 있어? 혹은 한글 학술자료가 있는지 검색해 줄 수 있어?위의 프롬프트 입력에 대한 Felo AI 답변입니다.
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추천한 학술자료를 한글로 요약해 드리겠습니다. 또한, 한글 학술자료를 찾는 데 도움이 될 수 있는 자료도 제안하겠습니다.
서론
NVIDIA's Strategy in the AI Era - Journal of Business Strategy
요약: 엔비디아가 AI 시대에 어떻게 전략을 수립하고 시장에서의 위치를 강화했는지를 분석. AI 기술의 발전과 함께 엔비디아의 혁신적인 접근 방식이 강조됨.
The Rise of AI and Its Impact on Semiconductor Industry - IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing
요약: AI의 발전이 반도체 산업에 미친 영향을 다루며, AI 기술이 반도체 설계 및 제조 과정에 어떻게 통합되고 있는지를 설명.
이론적 배경
AI and Semiconductor Industry: A New Era - International Journal of Technology Management
요약: AI 기술의 발전이 반도체 산업의 구조와 경쟁 환경에 미친 영향을 분석. 새로운 기술이 기업 전략에 미치는 영향에 대해 논의.
Competitive Strategies of Intel and AMD in the AI Market - Strategic Management Journal
요약: 인텔과 AMD가 AI 시장에서 경쟁하기 위해 채택한 전략을 비교 분석. 각 기업의 강점과 약점을 평가.
Dynamic Capabilities and Strategic Management - Strategic Management Review
요약: 동적 역량 이론을 통해 기업이 변화하는 환경에 어떻게 적응하고 경쟁 우위를 확보하는지를 설명.
Resource-Based View and Competitive Advantage - Academy of Management Review
요약: 자원 기반 관점에서 기업의 자원이 어떻게 경쟁 우위를 창출하는지를 다룸.
사례분석 – 엔비디아 중심
Leadership in Technology Companies: The Case of NVIDIA - Journal of Leadership Studies
요약: 엔비디아의 젠슨 황 CEO의 리더십 스타일과 조직 문화가 기업 전략에 미친 영향을 분석.
The Impact of AI Regulations on Semiconductor Firms - Journal of Policy Analysis and Management
요약: AI 관련 규제가 반도체 기업에 미치는 영향을 다루며, 정책 변화가 기업 전략에 미치는 영향을 분석.
CUDA and the Evolution of GPU Computing - ACM Transactions on Graphics
요약: CUDA 기술의 발전과 GPU 컴퓨팅의 진화를 설명하며, 엔비디아의 기술적 자원이 경쟁 우위에 어떻게 기여했는지를 분석.
Strategic Interactions in the Semiconductor Industry - Journal of Business Research
요약: 반도체 산업 내 기업 간의 전략적 상호작용을 분석하고, 이러한 상호작용이 기업 전략에 미치는 영향을 논의.
논의 및 시사점
Lessons from NVIDIA: Strategic Insights for the Semiconductor Industry - Harvard Business Review
요약: 엔비디아의 성공 사례에서 얻을 수 있는 전략적 교훈을 제시하며, 다른 반도체 기업들이 참고할 수 있는 시사점을 논의.
한글 학술자료 검색
한글로 된 학술자료를 찾기 위해 다음과 같은 방법을 추천합니다:
Google Scholar: "엔비디아 AI 반도체" 또는 "AI 반도체 시장"과 같은 키워드로 검색.
KISS (Korean Studies Information Service System): 한국 학술지 논문을 검색할 수 있는 플랫폼.
DBpia: 다양한 분야의 한국 학술자료를 제공하는 데이터베이스.
이러한 방법을 통해 한글로 된 관련 자료를 찾을 수 있을 것입니다. 필요하다면 특정 주제에 대한 검색을 도와드릴 수 있습니다.
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추가로, Felo Agent 기능을 사용해서 논문 주제 관련 리서치 자료를 분석해 보았습니다.
Felo Agent 의 추천 템플릿 중, 학습과 연구의 PDF 논문 빠르게 읽기를 선택했습니다.
원하는 논문자료를 업로드 합니다.
저의 경우에는 '적수 없는 ‘AI 황제주’ 엔비디아 독주, 어디까지 이어질까' 라는 리서치 자료를 업로드 했습니다.
업로드 후 분석 버튼을 누르면 Agent 에서 제시하는 단계를 바탕으로 분석할 수 있고, 본인의 취향에 맞게 추가/제거 하실 수도 있습니다.
실행을 누르시면 아래와 같이 자료를 정리/분석해 줍니다. 이를 통해 필요한 내용을 빠르게 얻으실 수 있습니다.
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
Felo AI 는 다른 AI 리서치 툴들에 비해 자동으로 마인드맵을 만들어 주는 기능과 Agent 를 이용해 편리하게 논문자료를 분석하는 기능이 돋보였습니다.
Felo AI 하나만 있어도 논문구조 와 이에 필요한 학술자료, 그리고 이런 학술자료 분석까지 논문작성 초반에 아주 유용한 툴인 것 같습니다.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
시행착오는 아니지만, 한글학술자료를 찾아달라고 요청했더니 찾아주는 대신, 다른 툴을 추천한 것으로 보아 영문학술자료만 찾아 주는 것 같습니다.
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
이번 스터디를 수강하기 전에는 ChatGPT 하나에 의존하여 자료 조사 및 논문 초안을 만들고자 했는데, '세상은 넓고 할일은 많다'고, 세상에 이렇게 많은 AI 툴들을 다양하게 사용해 보고 나에게 맞는 툴을 2 ~ 3개 정도 찾아서 논문작성에 활용하면 좋겠다는 생각이 듭니다.
도움 받은 글 (옵션)
이지영 교수님의 Felo AI 소개
