소개
졸업을 위해 논문을 써야 하는 상황이었지만, 예상치 못한 새로운 길이 열리면서 미뤄졌습니다. 원래는 졸업 준비를 위해 회사를 그만두었지만, 마침 지피터스 7기에 참여하게 되었고… 그렇게 졸업예심을 앞두고도, 논문은 미뤄진 채 시간이 흘러갔습니다.
논문이 하기 싫어서 회피성으로 사례를 열심히 만들었고, 그 사례가 베스트 발표가 되면서 입사까지 하게 되었죠. 그렇게 지피터스에서의 업무와 활동에 몰두하다 보니, 논문은 점점 더 뒤로 미뤄졌습니다.
그러다 이번에 지피터스 15기 스터디 중 '연구논문 스터디'가 열린다는 소식을 들었습니다. "그래, 이번 기회에 적어도 연구계획서 초안이라도 잡아보자"는 마음으로 스터디에 참여하게 되었습니다.
진행 방법
스터디에 참여하며 가장 먼저 시도한 건, 다양한 AI 모델들과 도구들을 활용해 내가 하고자 하는 연구의 방향을 정리하는 것이었습니다.
처음엔 GPT-4.5와 O1 같은 고성능 모델을 활용해보았습니다.
하지만 실제로 가장 도움이 되었던 건, 뷰티진님의 사례글을 통해 알게 된 연구계획서 작성 전용 챗봇이었습니다.
처음엔 추론형 모델이 더 나을 거라고 생각했지만, 막상 해보니 **논문의 개요나 연구 질문을 정리하는 데에는 특화된 챗봇(4o 기반)**이 훨씬 실용적이었습니다. 모델의 성능보다도, 챗봇의 목적과 설계된 인스트럭션이 훨씬 중요하다는 걸 깨달았죠.
특히 챗봇에게 이런 식으로 질문하면서 점점 연구계획서의 뼈대를 잡아갔어요 (사실 엄청 뇌 빼고 썼어요)
나는 석사 졸업논문을 작성하려고 해. 내가 하려는 연구를 여러 질문을 통해 구체화해줄래?
(중략)
내가 주장하고 싶은 건, AI 시대에는 커뮤니티 기반 학습 방법이 필요하다는 거야.
(중략)
왜냐면 AI시대에는 기술의 발전이 너무 빨라서, 강의를 듣고 공부하려고 해도 이미 outdate 되거든. 그리고 새로 나온 기술이 있는데 이게 아직 강의로도 만들어지지도 않았고, 책도 없어. 찾아서 공부할 자료가 없어. 어제 나온 기술이거든. 근데 각 분야에서 새로 나온 기술을 사람들이 써보고 그걸 따끈따끈하게 함께 공유하는 곳- 즉 커뮤니티에서는 배울 수 있어. 그리고 기술이 너무너무 많이 나와서, 내가 다 써볼 수가 없어. 10명의 사람이 각자 새로운 툴 1개씩 써보고 공유하면, 우리는 10개의 툴을 배우게 되는거야.
(중략)
이 커뮤니티는 2년 정도 되었어. 현재 15기수 데이터가 있어
무기명설문 데이터가 많고, 매 기수 멤버들의 회고, 후기 데이터가 있어. 그리고 필요한 인터뷰를 직접 수행할 수 있어. 약 500명 정도에게 설문지를 더 돌려볼 수 있고, 심층 인터뷰도 최대 50명은 할 수 있어. 심층인터뷰 몇 명 정도하면 되는지 너가 제안해주면 좋겠어.
AI시대에 커뮤니티 학습이 필요하다는 주장과, 더 나아가 기존 커뮤니티 학습이론을 AI시대에 맞게 조금 더 변형해보는 주장을 하고 싶어
(중략)
이 정도 생각해봤는데, AI 시대에는 커뮤니티 기반 학습이 필요한 방법론이다-를 주장할 수 있을까?뭔가 되게 그럴듯하게 적어줬어요. 아래 내용을 토대로 한 섹션씩 구체화해나가기 시작했어요.
선행연구 및 이론적 배경을 작성하는 데 뭔가 갈피를 못잡는 것 같아서 열심히 내가 처음에 작성한 내용을 다시 주면서 다시 써달라고 요청했어요.
중간중간 칭찬도 기깔나게 해줘서 괜히 기분 좋음
선행연구 쪽을 잘 작성하고 나니까 그 이후로는 챗봇이 완전히 내가 뭘 연구하고 싶은지 알게된 듯 했어요.
이렇게 해서 어느정도 가설 및 연구방법론까지 정리해봤는데 왠지 연구질문이 그래서 뭔지 안정한 것 같아서 또 물어봤습니다.
지난 번에 GPT 4.5랑 끄적대면서 걔가 정리해준 연구질문을 주면서, 이건 좋은 연구질문이야 물었더니, 열심히 잘된 점과 보완할 점을 정리해서 최종 제안버전까지 완벽하게 제시해주었습니다.
결과와 배운 점
일단 연구계획서 초안은 나왔어요. 주제명과 핵심 연구 문제 및 질문, 그리고 가설까지 정리가 되었어요. 이걸 이제 mapify에 넣어서 마인드맵으로 시각화를 해봤습니다! 그냥 다 때려넣고 만들어달라고 했어요!
그리고 이 다음 스텝을 위해 뭉게뭉게님이 추천해준 유튜브 영상을 보고 좀 정리해봤어요. 이걸 다음 주에 해보려고 해요. (Elicit, Scite, SciSpace 등의 툴을 활용해볼 예정)
먼저 GPT에게 내가 하려는 연구의 구조를 잡기
Elicit 으로 내가 하려는 연구랑 비슷한 연구들을 미리 비교해보기
요약, 연구 구조, 대상자 수 등
원하는 항목들을 클릭하면 각 연구를 비교 가능
export csv 파일 → 나중에 GPT에게 주기 위해
다시 GPT에게 csv 파일을 줄테니 APA 인용 스타일로 바꿔달라고 요청하기
이유 : 나중에 글은 클로드로 쓸건데 클로드는 파일이 안올라가니까 미리 GPT에게 글로 받아적게 하기
근데 5개월 전 유튜브인데, 지금의 클로드는 엑셀 파일 거뜬히 읽기 때문에 바로 클로드에게 가도 될듯
Scite - 인용구를 직접 보여줌
논문들이 서로 어떻게 인용됐는지 관계도도 보여주고, 어떤 문장을 인용했는지 직접 볼 수 있음
내가 레퍼런스로 받아온 논문을 여기서 검색해서, 해당 논문에서 어떤 문장을 인용하면 되는지 확인 및 확보
클로드 - 글쓰기를 잘함.
3문단으로 구성된 인트로 섹션을 써달라고 요청
내가 이제 곧 여러 지시를 줄건데, 내가 ‘작성 시작’ 말하기 전까지는 계속 알겠다고만 대답하고 글쓰기를 시작하지 말아줘.
이제 차례로 GPT로 받은 연구 구조 주고, 모은 레퍼런스를 주고, 인용구를 주며 요청.
SciSpace - 논문에 대해 AI랑 대화할 수 있음. Method(방법론)을 이걸 통해 씀
이 논문의 방법론을 추출해줘, 설명해줘 등
연구하다보면 메인 레퍼런스로 삼는 논문이 2-3개 있음. 그 논문의 방법론 추출해서 그 내용을 AI에게 주면서 참고해달라고 요청할 수 있음.
연구 진행 과정에 따른 주요 툴 설명
Chat GPT - 파일 올려서 분석하는 것, 논리/추론하는 것 위주
Elicit - 레퍼런스 논문들을 한 눈에 파악하기 편함
Scite - 레퍼런스 논문들의 인용구를 직접 보여줌
SciSpace - 논문에서 내용이나 섹션, 방법론 등을 추출 가능
Claude - 최종 한국어 글쓰기
💬 마무리 메시지
논문을 시작조차 못 하고 있던 내가, 이제는 연구계획서를 구체화하는 단계에 들어서게 되었어요.
무조건 더 높은 성능의 모델이 더 좋은 건 아니란 걸 알게 됐고,
특화된 챗봇과 커뮤니티 기반 학습이 더 실질적인 도움을 준다는 걸 경험했습니다.
특히 내가 지금 처한 상황—지도교수나 연구교수의 도움을 받기 어려운 위치—에서, AI가 '가상의 지도교수' 역할을 해주는 느낌이 정말 컸어요.
연구질문은 어떻게 짜야 할지, 가설은 어떻게 세워야 할지, 내가 세운 방향이 맞는 건지 불안했는데, AI와 함께 그 막막함을 하나씩 덜어내고 있어요.
저처럼 학교를 떠난 지 오래되어 논문이 막막한 사람이라면, 이제는 AI를 지도교수처럼 활용할 수 있는 시대라는 걸 전하고 싶어요. 혼자 끙끙대기보다는, AI의 도움과 커뮤니티의 자극 속에서 조금씩 단서를 찾는 과정이 시작이라 생각해요.
그 리고 무엇보다, 시작이 반이에요. 진짜로.