소개
논문이나 발표 자료에 들어갈 과학 도식을 만들 때, 내용 자체보다 ‘어떻게 시각적으로 구조화할지’에서 시간이 많이 걸립니다. 특히 신호전달 경로, 실험 워크플로우, 장치 개념도처럼 요소가 많은 그림은 정보 계층과 화살표 관계를 먼저 정리해야 합니다.
저는 SciDraw AI 팀에서 이 문제를 해결하는 도구를 만들고 있습니다. 단순한 제품 홍보보다, 실제로 어떤 방식으로 프롬프트를 정리하면 결과가 좋아지는 지 공유해보려고 합니다.
진행 방법
사용 도구: SciDraw AI
1. 먼저 그림의 목적을 한 문장으로 고정합니다.
예: ‘면역세포가 종양세포를 인식하고 공격하는 과정을 논문용 개념도로 보여준다.’
2. 프롬프트를 대상·관계·스타일·출력 형식 네 부분으로 나눕니다.
예시 프롬프트:
Create a clean publication-ready scientific schematic showing immune-cell recognition of a tumor cell. Arrange the process from left to right. Show the receptor-ligand interaction, downstream signaling, and the final cellular response with clear arrows. Use a white background, restrained blue and red accents, consistent labels, and no decorative elements. Keep the composition suitable for a journal figure.
3. 첫 결과에서 한 번에 모든 것을 고치지 않고, 구조와 텍스트를 분리해서 수정합니다.
- 구조가 복잡하면 요소 수를 줄이고 좌→우 흐름을 명시합니다.
- 라벨이 많으면 핵심 용어만 남기고 상세 설명은 figure legend로 보냅니다.
- 스타일이 흔들리면 색상 수, 배경, 선 굵기, 그림 비율을 구체적으로 지정합니다.
4. 완성된 그림은 실제 논문 규격과 대조합니다. 저널이 요구하는 가로폭, 해상도, 글자 크기와 색상 대비를 마지막에 확인해야 합니다. AI 결과는 초안 속도를 높여주지만, 과학적 정확성과 표기 검수는 연구자가 직접 해야 합니다.
결과와 배운 점
가장 효과가 컸던 것은 ‘예쁘게 만들어줘’보다 정보 구조를 먼저 쓰는 것이었습니다. 대상이 무엇인지, 서로 어떤 관계인지, 독자가 어느 방향으로 읽어야 하 는지를 명시하면 수정 횟수가 줄었습니다.
또 하나의 시행착오는 너무 많은 세부 정보를 첫 프롬프트에 넣는 것이었습니다. 핵심 과정 3~5개로 초안을 만들고, 이후 필요한 요소를 단계적으로 추가하는 편이 더 안정적이었습니다.
SciDraw는 한국어 인터페이스를 포함한 다국어 웹사이트를 지원하며, 가입·일일 무료 크레딧으로 먼저 시험할 수 있습니다. 연구자, 대학원생, 교수·교육자분들이 실제 워크플로우에서 써보시고 ‘어떤 도식에서 가장 시간이 오래 걸리는지’ 알려주시면 개선에 큰 도움이 될 것 같습니다.
앞으로는 생명과학뿐 아니라 재료과학, 화학 반응 메커니즘, 장치 구성도와 연구 로드맵 사례도 더 정리해 공유할 예정입니다.
단백질의 과정을 보여주는 그림
