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암호: 9gF.N!5h

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Zoom 회의에 참가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이메일 또는 캘린더 초대, 인스턴트 메시징 초대, 웹 브라우저, Zoom 데스크톱 및 모바일 애플리케이션, 유선 또는 휴대폰,

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연구요 AI어디까지 사용해야 하나?

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연구요 AI어디까지 사용해야 하나?

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AI~ 연구에 어떻게 어느 수준으로 사용해야 하나

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AI 기반 콘텐츠 확장 시스템을 통한 디지털 복음 전파의 지식 자산 경영(Knowledge Asset Management) 효과 연구: 목회 콘텐츠의 재활용 및 선교확장을 중심으로

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AI 기반 콘텐츠 확장 시스템을 통한 디지털 복음 전파의 지식 자산 경영(Knowledge Asset Management) 효과 연구: 목회 콘텐츠의 재활용 및 선교확장을 중심으로

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스탠포드, UC 버클리의 DeepScholar AI(NEW Deep Research)

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스탠포드, UC 버클리의 DeepScholar AI(NEW Deep Research)

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DeepScholar AI by Stanford, UC Berkeley (NEW Deep Research)

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논문의 영감은 어떻게 오는가?

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논문의 영감은 어떻게 오는가?

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작곡가 김형석님이 말하는 창조적 영감에 대한 내용이다. 이것은 논문의 창조적 영감을 얻는 과정에도 적용될 수 있다.

영감이 오는 포인트:

영감은 항상 있는 것 같다고 느끼며, 매 순간이 영감의 소재가 될 수 있다.

특히 절실함이 생길 때, 즉 스스로를 벼랑 끝에 세워 놓을 때 영감이 더 잘 온다.

아주 현실적으로, 돈이 떨어지면 영감이 잘 온다.

딴짓하다가 갑자기 영감이 오는 경우는 다 거짓말이며, 영감이 올 수 있는 환경을 만들어 놓고 몰입할 때 영감이 고양이처럼 찾아온다. 고양이가 오라 하면 안 오고 딴데 보고 있을 때 툭 치듯이, 힘을 빼고 집중했을 때 찾아오는 것 같다고 말한다.

영감을 기다리는 것이 아니라 스스로 피아노 앞에 앉아 작업을 할 때 모아지경(몰입) 상태에서 테마가 오고 영감을 받을 수 있는 환경이 만들어진다.

창조 과정:

작곡 과정은 막 술술 써지는 경우가 거의 없고, 어떤 모티브가 떠오르면 계산하고 놔뒀다가 다시 고치고 하면서 완성해 가는 것이다. 이러한 시간을 견뎌내는 것 이 필요하다.

작곡가로서 매 순간이 슬럼프라고 느낀다. 14,500곡을 썼다면 14,500번의 슬럼프를 겪은 것이나 마찬가지다.

슬럼프를 해결하기 위한 여러 방법(술 마시기, 수다 떨기, 여행, 딴짓 등)이 있지만, 결국 슬럼프를 해결하는 방법은 다시 피아노 앞에 앉아 곡을 쓰는 것다.

오랫동안 작곡을 하다 보니 이제는 슬럼프를 당연하게 여기고 편안해졌으며, 그 대신 순간 집중력은 더 강해졌다.

창작 과정에서 스스로를 비워내는 것이 중요하다. 내 자신을 잊어먹고, 자신이 갖고 있는 편견이나 과거의 성과를 빨리 없애야만 스스로를 벼랑 끝에 세울 수 있다.

불안감 은 절실함과 통찰을 낳고, 상상력을 생기게 하는 중요한 양분이다. 자신의 컴플렉스를 도구화하여 나은 방향으로 사용하는 것이 중요하다.

몰입할 때 다른 모든 것이 가벼워지며 쾌감이나 성취감을 느낀다.

가수와의 작업에서는 음정이나 박자가 조금 틀려도 진심과 느낌이 중요하다고 생각하며, 이를 살리는 편이다. 요즘 음악에서는 완벽함 때문에 오히려 인간미나 아날로그 느낌이 부족한 점을 아쉬워한다.

가수와 작업할 때 서로 의견이 부딪히며 가는 것이 오히려 좋다. 일방적으로 따르는 것보다 서로 다른 의견을 가지고 충돌하며 시너지를 낼 때 좋은 작품 이 나온다고 생각하며, 이를 신뢰라고 표현한다.

창작의 결과 및 의미:

저작권협회에 등록된 곡이 1000곡이 넘지만, 쓸 만한 곡은 몇 곡 안 된다.

신경을 많이 써서 작업했는데 히트가 안 되는 경우와, 대충 썼는데 히트가 되는 경우 모두 겪었다. 특히 후자의 경우, 자신이 오롯하게 집중해서 쓴 곡이 아닌데 히트해서 현타가 오기도 한다.

노력하지 않았는데 히트한 곡은 어쩌면 힘을 빼고 썼기 때문일 수도 있다. 많은 곡을 만들고 오랜 시간 고민했기 때문에 갑작스럽게 쓴 곡도 히트작이 나올 수 있다고 본다.

결과물에 대해 자신 혼자 힘으로 했다는 생각은 들지 않는다. 들었던 음악, 대상, 다른 사람의 이야기 등 모든 것의 영향을 받기 때문 에, 어찌 보면 계속 비워내는 것이 이 직업의 측면이라고 생각한다.

성공보다는 성취감이 중요하다. 자신이 하는 일이 천성에 맞고 직업이 된 것이 큰 행운이라고 생각하며, 일을 통해 무언가를 이루고 그것으로 남들에게 선한 영향력을 미치는 과정에서 느끼는 희열이 대단하다.

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왜 작곡가 김형석은 "영감은 고양이처럼 온다"고 하나?

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AI시대에도, 인간 연구자 역량의 차이가 논문의 수준을 다르게 만든다

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AI시대에도, 인간 연구자 역량의 차이가 논문의 수준을 다르게 만든다

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추론 과정을 사례로 들어 볼게요

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인용이 필요하지 않은 문장 유형

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인용이 필요하지 않은 문장 유형

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반면, 논문을 쓰면서 모든 문장에 출처를 달 필요는 없습니다. 일반적으로 널리 알려진 사실이나 저자 자신의 연구로부터 나온 내용 등은 인용 없이 기술해도 무방합니다.

1. 일반 상식이나 확립된 사실

많은 사람들이 자유롭게 공유하는 지식(common knowledge)은 출처를 밝히지 않고 써도 표절이 아닙니다​. 예를 들어 역사적으로 명백한 사실(예: 한국의 광복 연도), 과학의 기초 원리(예: 물의 끓는 점) 등은 특별한 출처 표기 없이 사용해도 됩니다. 이러한 정보는 교과서나 백과사전에도 나올 정도로 널리 알려진 내용이기 때문에, 따로 근거를 달지 않아도 독자가 의문을 품지 않습니다. 다만, 해당 분야의 전문가들에 국한된 상식인지여부는 판단이 필요합니다. 만일 작성자가 받아들인 정보를 일반 지식으로 여길지 확신이 없다면, 출처를 명시하는 편이 안전합니다.

2. 연구자의 자체 결과 나 분석 내용

저자가 새롭게 도출한 연구 결과나 분석은 자신만의 기여이므로, 이를 기술할 때는 따로 출처를 달 필요가 없습니다. 예를 들어 본인의 실험 결과, 설문조사 분석, 또는 고유한 해석 등은 참고문헌에 없는 원 데이터이기 때문에 인용 표시 없이 쓰는 것이 당연합니다. 오히려 자신의 결과에 출처를 달면 그것이 타인의 연구성과로 오해될 수 있으므로 주의해야 합니다. 다만, 자신의 결과를 논의하면서 타인의 이론이나 선행 연구와 연결시키는 경우에는 관련 문헌을 인용할 수 있습니다.

3. 필자의 논지 전개를 위한 문장 (논문 구조 안내 등)

논문의 전체 구성이나 진행을 안내하는 문장, 또는 서론에서 연구 목적을 진술하는 부분 등은 인용이 필요 없습니다. 예컨대 “본 연구의 목적은 ~을 규명하는 것이다”, “이 논문의 구성은 다음과 같다”와 같은 문장은 저자의 자체적인 서술이며, 참고문헌에 근거한 내용이 아닙니다. 이러한 문장은 독자에게 글의 흐름을 소개하기 위한 것이므로, 출처를 붙일 이유가 없습니다.

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챗GPT로 쓴 논문 알아내는 방법

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챗GPT로 쓴 논문 알아내는 방법

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예를 들어...

1)반드시 첨부해야 할 '참고문헌(reference)'이 빠져있다.

2)있어 보이는 글처럼 보이지만, 대충 설명하고 넘어간다.

3)앞에서 언급하거나 설명하지 않은 것이 갑자기 튀어나온다.

4)논문에 사용한 측정 방법이나 도구에 대한 설명과 타당성 설명이 허술하다.

5)해당 논문이 속한 학문에서 사용하지 않는 용어를 느닷없이 사용한다.

6)이상한 표현이 문득문득 등장한다.

7)연구의 제한점(Limitaiton)을 서술할 때, 연구 초기에 이미 예측가능한 제한점이었던 것을 담는다. 이런 경우, 이미 연구 초기에 예상을 하고 해결했어야 한다.

8)실제적이지 않고, 연구자의 고민이 들어가 있지 않은 제안들을 한다.

9)논문의 형태를 갖추고, 근사한 말로 가득차 있지만, 논문 연구자의 목소리(voice)와 주장이 전혀 들어가 있지 않다.

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권정민 교수가 확인해 드립니다.

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챗GPT로 쓴 논문 알아내는 방법. 챗GPT Pro $200짜리도 교수님 눈은 못 속인다.

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AI를 논문연구에 사용하는 기본 규칙

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AI를 논문연구에 사용하는 기본 규칙

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AI를 사용할 때는 기대하는 역할에 대한 정확한 규정이 필요하다. AI의 대표적 역할은 지도교수, 협력자, 대리자, 과외교사, 경쟁자(카운터 파트너), 평가자, 친구 등이 있다.

논문을 작성하는 학생에게...

AI의 제1 역할은 '논문연구 지도교수'이다.

# 지도교수의 말을 받아 적은 내용들만으로 논문을 완성할 수 없듯이, AI가 응답한 내용들만으로 논문을 완성할 수 없다.

# AI지도교수의 도움을 잘 활용하는 연구자는 다음과 같이 행동한다.

* AI지도교수에게 자신의 생각을 '정확하게' 표현하는 노력을 한다.

* AI지도교수가 응답한 내용을 경청(꼼꼼히 읽고)하고 자신의 생각을 검토하고 발전시킨다.

* AI지도교수가 응답한 내용에서 '논문에 대한 영감'이나 '논문 연구에 필요한 정보나 지식'이나 '논문 속에서 해결해야 할 문제'에 대한 해법(방향, solution 등)에 대한 '힌트(clue)'를 얻는다.

* 위 3가지를 반복적으로 '선순환'하는 행위를 논문이 완료되는 때까지 계속 진행한다.

AI의 제2 역할은 '논문 글과 형식 작성 도우미'이다.

# 저자는 자기 글의 맞춤법, 문법, 형식 등을 '전문 편집인'에게 도움을 받을 수 있다. AI는 논문 글과 형식 작성의 훌륭한 도우미이다.

# 저자는 자기 글의 내용과 의미가 '독자'에게 잘 전달되기 위한 노력을 해야 한다.

* AI는 독자의 입장에서 논문 저자의 글을 읽고 평가하는 훌륭한 도우미이다. 논문 저자의 글이 읽기 쉬운 문체로 되어 있는지, 논문에서 말하고자 하는 내용과 의미를 충분하게 전달하는 '문장'과 '글쓰기'인지 등을 조언해 주는 훌륭한 도우미이다.

그래서, AI를 활용한 논문연구자는 AI와 협업하여 최종 결정한 영역들에 대한 대화 내용(자신의 생각들이 AI와 어떤 대화를 통해 최종 완료 되었는 지를 보여 주는 '핵심 대화 내용')과 AI와 협업한 과정(history) 중에서 자신의 논문연구와 완성에 결정적으로 기여한 대화 과정(논문의 어떤 부분에서 AI지도교수의 도움을 받았는지에 대한 history, 논문의 글과 형식에서도 어떤 도움을 받았는지에 대한 history)을 선별하여 '반드시' 인간 논문지도교수와 인간 논문심자자에게 제출해야 한다.

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4) 위 3단계 작업을 반복하면서, 내 연구 필요성과 논리를 심층 공부한다. 동시에, 연구의 필요성에 대한 아이디어를 계속 발전시킨다. 

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4) 위 3단계 작업을 반복하면서, 내 연구 필요성과 논리를 심층 공부한다. 동시에, 연구의 필요성에 대한 아이디어를 계속 발전시킨다. 

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3) LLM와 인간저자가 대화를 통해 '논리'를 다음은 후, 심층리서치 기능을 사용하여, 연관된 논문과 최신 연구동향을 조사시킨다.

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3) LLM와 인간저자가 대화를 통해 '논리'를 다음은 후, 심층리서치 기능을 사용하여, 연관된 논문과 최신 연구동향을 조사시킨다.

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2) 연구 필요성의 아이디어를 정리해서 LLM 모델에 넣고 '논리'를 조언받는다. 이것은 향후.. 내 논문의 뼈대를 만드는 작업에 도움이 된다.

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2) 연구 필요성의 아이디어를 정리해서 LLM 모델에 넣고 '논리'를 조언받는다. 이것은 향후.. 내 논문의 뼈대를 만드는 작업에 도움이 된다.

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1) 평소에... 연구의 필요성에 대한 아이디어가 생각날 때마다 '메모'해 둔다

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1) 평소에... 연구의 필요성에 대한 아이디어가 생각날 때마다 '메모'해 둔다

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구글 스칼라 논문 검색 노하우

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구글 스칼라 논문 검색 노하우

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김책임=대학원X바이오X박사멘토

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논문 검색은 '이것'을 알기 전과 후로 나뉩니다!  (구글 스칼라 미친 꿀팁)

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GPT를 활용한 논문연구 기본

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GPT를 활용한 논문연구 기본

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권정민 교수가 확인해 드립니다.

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챗GPT이용해서 논문쓰는 방법(2025년) 서울교대 권정민 교수

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APA 방식 참고문헌 정리 

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APA 방식 참고문헌 정리 

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유튜브 혹은 그 외 스트리밍 비디오

- 저자는 꼭 영상을 만든 사람일 필요가 없으며, 영상을 게시한 업로더를 기재하면 됩니다.

- 채널명은 대괄호 "[ ]" 안에 기재합니다.

- 저자명은 실명을 기재하며, 저자명을 모를 때에는 채널명을 저자명 자리에 대괄호 없이 기재합니다.

- 비디오 제목은 이탤릭체 로 작성합니다.

예시

영화 혹은 다큐멘터리

- 영화 혹은 다큐멘터리 제목은 이탤릭체로 작성합니다.

- 대괄호 "[ ]" 안에 영화 혹은 다큐멘터리를 기재합니다.

예시

TV 프로그램

- TV 프로그램의 경우, 작가와 감독을 기재해주며, 해당 화(episode)가 방영된 날짜, 해당 화의 이름, 시즌 및 회차, 대괄호 "[]" 안에 'TV 시리즈' 혹은 '드라마'를 기재, 전체 시리즈의 총괄 프로듀서 이름, 시리즈명, 그리고 제작사를 기재합니다.

- 시리즈명은 이탤릭체 로 작성합니다.

예시

사진 또는 이미지

- 제목이 없는 사진 또는 이미지의 경우 설명을 대괄호 '[ ]' 안에 표시합니다.

- 형태(Format)에는 사진, 그림, 지도 등이 있습니다.

- 사진(이미지)을 열람한 웹사이트 출처 혹은 박물관명, 장소를 기재합니다.

한국어
작가명. (연도). 제목 [형태]. 출처. 혹은 박물관명, 장소. URL

영어
Last name, Initials. (Year). Image title [Format]. Site Name. or Museum, Location. URL

예시

손동현. (2006). 문자도 코카콜라 [그림]. 국립현대미술관, 대한민국. https://www.mmca.go.kr/collections

van Gogh, V. (1889). The starry night [Painting]. Museum of Modern Art, New York City, United States. https://www.moma.org/collection/works/79802

노래

- 수록된 앨범이 없으면 생략해서 기재합니다.

- 음반사 및 엔터테인먼트 회사가 복수일 때에는 쌍반점(세미콜론) ";"을 사용해 나열합니다.

한국어
가수이름. (연도). 노래제목 [노래]. 앨범이름 수록. 음반사.

영어
Singer's Last name, Initials. (Year). Song Title [Song]. On Album Title. Records Company.

예시

지코. (2020). 아무노래 [노래]. 아무노래 수록. KOZ엔터테인먼트.

L. & Kristen, L. (2019). Into the Unkown [Song]. The Walt Disney Company.

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카피킬러 출처표기법 가이드

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카피킬러 출처표기법 가이드 - Chicago, APA, MLA, Vancouver

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코딩을 강조하는 연구 vs. 그렇지 않은 연구

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코딩을 강조하는 연구 vs. 그렇지 않은 연구

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질적 연구에서 ‘코딩(Coding)’은 매우 널리 쓰이고 중요한 분석 기법이지만, “모든” 질적 연구가 반드시 코딩을 해야만 하는 것은 아니다. 질적 연구 방법론은 매우 다양하고, 연구 목적과 철학적 배경, 분석 관점에 따라 분석 절차가 달라지기 때문이다. 아래에서는 왜 ‘코딩’이 필수적이지 않을 수 있는지, 그리고 코딩을 대체·보완하는 접근 방식들에 대해 간략히 살펴보겠다.

1. 코딩은 무엇을 위한 것인가?

코딩은 방대한 자료(예: 인터뷰 전사본, 관찰 기록, 문서, 영상 등)를 ‘주제나 범주별로 분류·정돈’하는 과정을 의미한다. 이를 통해 연구자는 자료 속에서 반복적으로 등장하는 패턴, 의미 단위, 핵심 개념을 찾고, 체계적으로 비교·종합할 수 있게 된다.

이처럼 코딩은 질적 연구에서 “조직화 및 범주화”를 위해 흔히 쓰이지만, 그 형식과 깊이는 방법론에 따라 매우 다를 수 있다.

2. 코딩을 강조하는 연구 vs. 그렇지 않은 연구

1) 코딩이 핵심인 연구

- 주제분석(Thematic Analysis), 내용분석(Content Analysis), 근거이론(Grounded Theory) 등

- 이런 접근법들은 대개 명시적인 코딩 단계(개방 코딩, 축 코딩, 선택 코딩 등)를 두고, 코드 간의 관계를 체계적으로 탐색함.

- 방대한 인터뷰 데이터나 텍스트를 다루는 상황에서, 코딩을 통해 분류, 빈도파악, 패턴 식별을 용이하게 함.

2) 코딩을 ‘형식적으로’ 강조하지 않는 연구

- 현상학적 연구(Phenomenology), 해석학적 연구(Hermeneutics), 담론분석(Discourse Analysis), 내러티브분석(Narrative Analysis) 등 일부 접근법

- 연구자가 텍스트를 반복적으로 읽고, ‘해석’이나 ‘의미 구성’을 중심에 두며, 굳이 ‘코딩’이라는 명시적 단계 없이 의미 단위(meaning unit)를 확인하고, 그 흐름이나 맥락을 해석해 나가는 방식

- 물론 이때도 자료를 분류하고 묶는 과정이 ‘이름(레이블)’을 부여하는 형태로 이뤄질 수 있지만, 이를 전통적 의미의 “코딩”이라 부르지 않을 때가 많음.

3. 질적 연구에서 코딩을 쓰지 않아도 되나?

- 연구 목적 및 방법론의 요구에 따라 다르다.

- 예를 들어, 해석학적(hermeneutic) 연구나 예술 기반 연구(arts-based research) 등에서는, 데이터(텍스트·이미지·작품 등)에 대한 심층적인 해석과 통합적인 서사가 핵심이므로, 정형화된 코딩 절차를 두지 않기도 한다.

- 내러티브 연구(Narrative Analysis)도 개인(또는 집단)의 이야기 구조, 스토리텔링 맥락, 이야기 전개 방식 등에 대한 정성적 해석이 주요 초점이라서, 전통적 코딩보다 이야기 흐름, 구성요소, 시간성을 중심으로 분석하는 경우도 많다.

결국, 질적 연구 전체가 코딩에 의존하는 것은 아니지만, 체계적인 범주화나 패턴 인식이 필요한 경우에는 코딩 기법이 매우 유용하고 대표적인 방식으로 자리 잡았다.

4. 코딩 대신(또는 병행) 다른 방법들은?

1) 의미 단위(Meaning Units) 추출 및 통합: 현상학적 접근에서 흔히 보이는 방식으로, 각 텍스트에서 ‘의미 단위’를 뽑아내고 이를 바탕으로 공통된 본질(essence)을 기술.

2) 서사/스토리 구조 분석: 내러티브 분석에서는 이야기의 시점, 인물, 갈등, 해결, 맥락 등을 중심으로 해석하는 접근을 취함.

3) 담론분석(Discourse Analysis) 기법: 언어가 사용되는 맥락, 권력 관계, 사회·문화적 상호작용을 중시하며, 특정 단어·구문의 빈도보다 맥락적·사회적 의미에 집중.

4) 비언어적 요소 분석: 영상, 제스처, 표정, 그림, 예술 작품 등을 분석할 때는, 전통적 텍스트 코딩만으로는 충분하지 않으므로 심미적·맥락적 해석이 우선될 수 있음.

이처럼 ‘코딩’이라는 용어를 사용하지 않고도, 다양한 해석·분석 방법이 존재하며, 연구자들이 이를 자신만의 분석 틀로 구성·운용하는 경우도 적지 않다.

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논문 글쓰기 점검 포인트

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논문 글쓰기 점검 포인트

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문법, 맞춤법 점검

스타일 점검

논리 흐름 점검

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구글 Illuminate, 논문을 팟캐스트 토론하며 학습하기

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구글 Illuminate, 논문을 팟캐스트 토론하며 학습하기

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복잡한 논문과 과학적 콘텐츠를 AI가 대화형 팟캐스트로 변환합니다.

“인공지능의 윤리적 문제” 논문을 업로드하면, 두 명의 AI 진행자가 대화 형태로 주요 내용을 들려줍니다.

특징: 제미니 기반의 200만 토큰 처리로 방대한 자료를 간결하게 요약해줍니다.

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Transform research papers into AI-generated audio summaries with Illuminate, your Gen AI tool for understanding complex content faster.

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구글 AI studio로 선행논문들에서 내 논문의 문제 설정에 대한 아이디어를 얻는다

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구글 AI studio로 선행논문들에서 내 논문의 문제 설정에 대한 아이디어를 얻는다

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구글 AI Studio에서 구글의 추론전용 엔진을 선택한다.

1) 내 연구논문 작성에 가장 중요한 선행논문 2~3개를 선택한다.

2) 해당 선행논문들에서 주제, 문제, 해결방법, 한계를 정리하여 비교하게 한다. (파생주제 idea 찾기 단계에서 작업한 내용이 있으면, 그 내용을 프롬프트 창에 재입력해도 된다)

3) 앞서 추천받은 '파생 주제'에 대한 아이디어를 프롬프트 창에 재입력하고, '내 논문 주제와 문제를 좁히는 효과적인 방법들'을 참고하여 질문을 한다.

Google AI Studio를 사용하지 못하는 상황일 경우, 클로드, 챗GPT, 구글 제미나이 등의 LLM 모델을 사용하여 같은 방법으로 작업을 할 수 있다. (하지만, 해당 작업은 Google AI Studio가 가장 뛰어난 성능을 보인다)

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일반 글쓰기 교정 및 훈련을 돕습니다.

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깃 허브에서 PDFMathTranslate 프로그램 설치파일 받기

https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate

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AI로 논문 읽기 혁신! | DeepL vs Papago+ vs PDFMathTranslate

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ChatGPT로 쓰는 의학 논문 (Part 4: Writing an Abstract, 초록작성하기)

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ChatGPT로 쓰는 의학 논문 (Part 3: 데이터 분석 및 시각화, Data analysis and Visualization)

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Customized GPT를 이용하여 통계 Package를 만드는 방법에 대해 알려드립니다. 

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Customized GPT를 이용하여 통계 Package를 만드는 방법에 대해 알려드립니다. 

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닥터지피티 Episode 023. ChatGPT MediStat: 의학통계 SPSS, R 은 끝장났다!

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클로드를 내 문체로 글쓰게 만들기

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클로드를 내 문체로 글쓰게 만들기

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AI 겸임교수 이종범 

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클로드 AI로 나만의 글쓰기 스타일 만들기 | 보고서부터 일상 글쓰기까지 완벽 복제하는 방법

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구글 AI Studio에서 구글의 추론전용 엔진을 선택한다.

원본 글이 "기본적이고, 깨끗하고 편안한 호텔이다. 단기 숙박으로는 나쁘지 않다. 모든 것과의 접근성이 좋다"였을 때, GPT는 온도 설정에 따라 다음과 같이 다른 텍스트를 생성했다.

낮은 온도(0.1)에서는 "저렴하면서도 깨끗하고 아늑한 숙소를 제공하는 호텔이다. 빠른 숙박에 적합하다. 편리한 위치 덕분에 모든 편의시설에 쉽게 접근할 수 있다"와 같이 원본에 충실한 표현을 생성했다. 중간 온도(0.7)에서는 "아늑하고 잘 관리된 호텔로 모든 필수 시설을 갖추고 있다. 짧은 휴가에 딱 좋다. 위치의 편리함이 큰 장점이다"처럼 좀 더 자연스러운 변형이 이루어졌다. 높은 온도(1.5)에서는 "이 부티크 호텔은 기대 이상이었다. 객실은 아늑했고 직원들도 친절했다. 도시를 둘러보기에 완벽한 위치였다. 짧은 여행을 위한 훌륭한 선택이다"와 같이 원본과는 상당히 다른, 더 창의적이고 열정적인 표현이 생성됐다.

구글 AI studio에서 온도 설정이 높아질수록 AI가 더 자유롭고 창의적인 표현을 생성하지만, 동시에 원본의 의도나 톤에서 더 멀어질 수 있음을 보여준다.

Top-p sampling은 '누적 확률' p를 기준으로 가변적인 토큰 수를 선택한다. 가장 높은 확률을 가지는 토큰부터 시작해, 확률 값의 합이 top-p로 설정한 값을 넘을 때까지 샘플링 풀에 토큰을 추가한다. 만약 p가 0.9이면, 확률 합계가 0.9를 넘으면 중단한다. 이 방식은 맥락에 더 적합한 결과를 얻을 때 사용한다. 과도하게 반복되거나 말이 되지 않는 텍스트 생성 위험 감소 효과도 낸다. 예를 들어 '나는 ___에 잠깐 다녀왔다'라는 문장을 챗GPT가 생성할 때 Top-p 값을 낮게(0.1) 설정하면 도서관, 집, 학교, 회사와 같이 정말 현실적인 후보('누적 확률' 10%) 중에서 무작위 선택해 문장을 완성한다. Top-p 값을 높게(0.95) 설정하면 누적 확률 95%에 '~에 다녀왔다'에 상응하는 단어 대부분이 후보로 들어가게 된다. 이렇게 되면 '달에 다녀왔다', '호그와트에 다녀왔다' 같이 현실적이지 않은 문장을 생성할 수도 있게 된다(환각현상, 아무 말 대잔치).

주의점) Top-p sampling(0 < p <= 1)은 확률 임계값을 너무 낮게 설정하면, 적은 확률을 가진 관련 없는 토큰이 샘플링에 포함되어 덜 일관된 출력을 생성할 수 있다.

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오픈AI, 학생들을 위한 글쓰기 공식자료

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오픈AI, 학생들을 위한 글쓰기 공식자료

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SciSpace를 사용해서 연구계획서 작성하기

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SciSpace를 사용해서 연구계획서 작성하기

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[챗GPT 일잘러 무료강의] 회사에서 가장 많이 사용하는 데이터 분석, 시각화 2시간 완성

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양적 연구에 대한 사소한 모든 것을 알려 드립니다. 양적연구를 이해하고 수행할 수 있도록 단계별로 안내하며, 사용자와의 대화를 통해 학습을 돕는 역할을 합니다.

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질적 연구에 대한 사소한 것까지 모든 궁금증을 답해 드립니다. 질적연구를 수행할 수 있도록 단계별로 안내하며, 사용자와의 대화를 통해 학습을 돕는 역할을 합니다.

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최진이교수의 논문지도방법론입니다

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2025-1-12 NorthPoint University 논문방법론 최진이교수

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데이터 분석 및 시각화

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데이터 분석 및 시각화

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2-3 빅데이터 분석_빅데이터 분석 및 시각화

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데이터분석 머신러닝-오렌지

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데이터분석 머신러닝-오렌지

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코딩을 몰라도 할 수 있는 데이터분석, 머신러닝. 초등학생부터 일반인까지 처음부터 하나씩 차근차근 배울 수 있습니다. 강의 문의 : ai.ellielee@gmail.com 엘리쌤의 [Orange3 데이터분석, 머신러닝] 강의 영상 전체 보기 - https://tinyurl.com/…

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Cursor AI 논문통계분석 추가 동영상:

https://www.youtube.com/watch?v=aC_2n9VM8fo

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결국 Python 외장함수 처리에 달렸다

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AI 데이터 분석, 어디까지 왔니? 다섯가지 툴 비교해보기 (ChatGPT, Gemini, Tableau, Vizly, HEARTCOUNT)

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데이터 분석 도구의 진화: AI로 싹 다 바뀌는 데이터 분석 도구들!

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한글 폰트 설정

"code interpreter를 활용한다, whl file 다운로드 후, 너의 가상 환경에 설치해줘, 한국어 사용 환경 설정해줘"

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클러스터링 및 시계열분석 

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클러스터링 및 시계열분석 

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이 챗봇은 사용자가 논문연구 분석중 클러스터링 및 시계열 분석을 성공적으로 수행할 수 있도록 돕는 체계적인 가이드를 제공합니다.

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이 챗봇은 초보 연구자가 가설 검정, t-검정, ANOVA를 설계하고 수행할 수 있도록 안내하는 연구 도우미입니다.

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상관분석 및 회귀분석 도우미

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상관분석 및 회귀분석 도우미

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ChatGPT - 초보연구자를 위한 상관분석 및 회귀분석 도우미

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챗봇은 초보연구자가 상관분석 및 회귀분석을 설계, 데이터 정리, 분석 및 해석 과정을 단계적으로 진행할 수 있도록 지원하는 도우미 역할을 합니다.

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추론통계 분석을 위한 GPT

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추론통계 분석을 위한 GPT

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논문 작성 초보자가 연구 방법으로 추론 통계를 사용하는 과정을 단계적으로 안내하는 도우미. 사용자와 대화를 통해 연구 설계, 데이터 준비, 통계 기법 선택, 분석 수행, 결과 해석까지의 전 과정을 지원함.

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기술통계분석을 위한 GPT

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기술통계분석을 위한 GPT

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이 챗봇은 사용자가 기술 통계 분석을 쉽게 이해하고 수행할 수 있도록 데이터 설계에서부터 결과 해석까지 모든 단계를 대화형으로 안내하는 도우미 역할을 하게 됩니다.

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논문 설계 연습 자료1

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논문 설계 연습 자료1

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Mixture-of-Agents를 선택하면, 여러 엔진으로 번역을 한 후에 그중에서 어떤 것이 가장 좋은 번역인지를 반성(Reflection)하는 기능도 있다.

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논문의 약점을 공격하는 챗봇

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논문의 약점을 공격하는 챗봇

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논리적 약점을 공격해드립니다. 기꺼이.

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마인드 맵；브레인스토밍；온라인 도구

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무료 도구；ai를 통해 생성

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Mapify: Xmind에서 제공하는 AI 구동 온라인 마인드 맵핑 도구

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Mapify------AI를 이용해 마인드 맵과 브레인스토밍을 자동으로 생성할 수 있는 무료 온라인 툴로 Xmind 팀에서 유래했습니다.

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AI가 낸 연구 아이디어, 사람보다 더 창의적이라고?

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AI가 낸 연구 아이디어, 사람보다 더 창의적이라고?

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AI가 낸 연구 아이디어, 사람보다 더 창의적이라고?

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논문에서 펼치는 '논리' 만들

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논문에서 펼치는 '논리' 만들기 : 선행연구의 동향(내 연구의 토대가 되는 이론적 배경 근거), 선행연구의 한계, 새로운 연구의 필요성(내 연구의 정당성 논리구축 - 새로운 추론, 새로운 관점)

연구 설계 방법 선택 : 연구 대상(사람, 사물), 연구 도구, 연구 방법(기법)

논문 작성법 구상 : 논문작성 구조 정하기(장, 절 - 목차 구성은 논문의 제목을 어떻게 풀어가는지를 세부적으로 보여주는 기능을 한다), 논문 세부 양식 맞추기

[추가 관련 동영상들]

논문 전체 구조에 대해서

https://www.youtube.com/watch?v=RDLMPfVImpI&t=3s

논문에서 글쓰기가 안되는 이유 - 연구의 논리적 흐름 만들기

https://www.youtube.com/watch?v=g5FvKkFveF4&t=2s

내 주장은 글이 아니라 논문 구조(흐름)로 펼친다

https://www.youtube.com/watch?v=oODK133pl7U&t=1s

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제발 논문공부 좀 합시다

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Taguette is a free and open-source tool for qualitative research

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FEEDING YOUR QUALITATIVE NEEDS

Have you ever searched "free qualitative research software" only to be disappointed that nothing lets you tag your materials? Search no more! Taguette is a free and open-source tool for qualitative research. You can import your research materials, highlight and tag quotes, and export the results!

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After you've done your work highlighting materials in Taguette, you can export in a variety of ways -- your whole project, codebook, all your highlighted quotes (or ones for a specific tag!), and highlighted documents. It's a good practice to keep an archival copy of your work!
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Taguette, the free and open-source qualitative data analysis tool

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Have you ever searched "free qualitative research software" only to be disappointed that nothing lets you tag your materials? Search no more! Taguette is a free and open-source tool for qualitative research. You can import your research materials, highlight and tag quotes, and export the results!

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독립변수

정의: 독립변수는 연구자가 조작하거나 선택하여 변화를 주는 변수입니다. 연구에서 이 변수의 변화가 종속변수에 어떤 영향을 미치는지 관찰합니다.

예시: 식물의 성장 속도를 연구할 때, 빛의 양을 독립변수로 설정할 수 있습니다. 이 경우, 다양한 빛의 양(많음, 적음)이 식물의 성장에 어떤 영향을 미치는지 관찰합니다.

종속변수

정의: 종속변수는 연구에서 측정하고자 하는 결과입니다. 이 변수는 독립변수의 변화에 따라 달라지며, 연구자는 이 변화를 관찰합니다.

예시: 위의 식물 성장 연구에서, 식물의 성장 속도나 높이가 종속변수가 됩니다. 빛의 양(독립변수)이 변할 때 식물의 성장 속도나 높이(종속변수)가 어떻게 변하는지 측정합니다.

매개변수

정의: 매개변수는 독립변수와 종속변수 사이의 관계를 설명하거나 영향을 전달하는 역할을 합니다. 매개변수는 독립변수의 영향을 종속변수에 전달하는 과정에서 중간 역할을 하는 변수입니다.

예시: 식물의 성장 연구에서, 토양의 종류를 매개변수로 고려할 수 있습니다. 토양의 종류는 빛의 양(독립변수)이 식물의 성장(종속변수)에 미치는 영향을 매개하는 역할을 할 수 있습니다. 즉, 토양의 종류에 따라 빛의 양이 식물 성장에 미치는 영향이 달라질 수 있습니다.

이 세 가지 변수를 이해하고 올바르게 구분하는 것은 연구의 설계와 분석에서 매우 중요합니다. 독립변수의 변화가 종속변수에 미치는 영향을 관찰하고, 매개변수가 이러한 관계에 어떻게 영향을 미치는지 파악하는 것이 연구의 핵심입니다.

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연구논문의 정의와 중요성

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연구논문의 정의와 중요성

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정의: 연구논문은 특정 학문 분야에 대한 체계적인 연구와 분석을 통해 새로운 지식이나 이해를 제공하는 학술적 작업이다 (미국심리학회, 2013). 이는 해당 분야의 지식을 확장하고 실제 문제 해결에 기여하는 데 중요한 역할을 한다. 연구논문은 학문적 성취의 증거이자 연구자의 전문성을 입증하는 중요한 도구라고 할 수 있다. 연구논문은 엄격한 방법론을 따르며, 객관적인 데이터 수집과 분석을 통해 결론을 도출하는 과정을 포함한다. 이를 통해 학문 공동체 내에서 새로운 아이디어를 공유하고 검증하는 역할을 수행한다.

중요성:
- 지식의 확장: 연구논문은 특정 분야의 지식을 확장하고 깊이 있는 이해를 제공한다 (마상욱, 김세광, 2024). 이를 통해 학문의 발전과 혁신을 이끌어낸다.
- 문제 해결: 연구논문은 실제 문제에 대한 해결책을 제시하거나 새로운 접근 방식을 제안한다. 이는 이론과 실제의 간극을 좁히는 데 기여한다.
- 학문적 성취 입증: 연구논문은 연구자의 전문성과 학문적 성취를 입증하는 중요한 수단이다 (미국심리학회, 2013). 이는 학계에서의 인정과 경력 발전에 핵심적인 역할을 한다.
- 비판적 사고 능력 향상: 연구논문 작성 과정은 비판적 사고와 분석 능력을 향상시킨다. 이는 학문적 영역뿐만 아니라 일상생활에서도 유용하게 적용될 수 있다.
- 학술 커뮤니티 기여: 연구논문은 학술 커뮤니티 내에서 아이디어를 공유하고 토론을 촉진하는 매개체 역할을 한다. 이를 통해 학문의 발전과 협력을 도모한다.
- 사회 발전 기여: 많은 연구논문들이 사회적 문제 해결이나 정책 수립에 기여함으로써 사회 발전에 중요한 역할을 한다.
Keypoint: 연구논문은 학문적 성취의 증거이자 연구자의 전문성을 입증하는 중요한 도구다.

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KCI 문헌 유사도 검사 서비스

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KCI 문헌 유사도 검사 서비스

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Publish or Perish 사이트 링크

https://harzing.com/resources/publish-or-perish

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논문 데이터베이스 통합 검색하기 (Publish or Perish) | 연구자를 위한 세컨드 브레인 Zero to Hero (9/11)

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서론에 쓸 구체적인 내용은 2~3장 작업을 마친 후에 입력한다

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서론에 쓸 구체적인 내용은 2~3장 작업을 마친 후에 입력한다

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Google AI Studio로 선행논문들의 서론 구조를 분석하고 조언을 받은 후에...

사회적 배경에 대한 내용은... Google AI Studio로 선행논문들 전체의 내용을 분석하게 하여, 내 논문의 사회적 배경 섹션(선행연구들이 시행된 이유와 배경-연구의 계기: 연구 대상이 갖는 문제를 제기해서 계기로 삼는다)을 작성하는 전략을 조언받는다.

나머지... 선행연구의 동향, 선행연구의 한계, 본 연구의 필요성과 목적은 2장(이론적 배경), 3장(선행연구) 작업을 한 후에 정리하여 쓴다.

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제프리 힌튼: LLM은 90%의 인간보다 더 창의적이다

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제프리 힌튼: LLM은 90%의 인간보다 더 창의적이다

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AI는 여러 장르를 학습하여 기본 구조와 패턴을 찾아내어, '동일한 구조의 기본 구조, 패턴'을 가진(모방) 새로운 것을 생성(응용)한다. 이런 의미에서 AI는 사람이 창조성을 발휘하는 방식을 모방해서 작동한다.

인간의 뇌는 100조개의 시냅스를 가지고 있다. 인공지능은 인간의 뇌보다 적은 파라미터(시냅스, 연결)를 가지고도 인간보다 많은 정보를 저장하는 능력을 발휘한다. 그 이유는 "서로 다른 하드웨어에 정확히 동일한 신경망의 여러 복사본을 실행할 수 있기 때문"이다. 예를 들어, 하나의 복사본으로는 인터넷에 있는 A지식을 다른 하나의 복사본으로는 B지식을 학습한다. 그리고 두 복사본은 각자 자신의 가중치를 어떻게 변경할 지를 결정할 수 있다. 그리고 그 변화의 평균을 구한다면, 두 복사본 모두가 각자가 경험한 바를 학습했다고 할 수 있다. 이런 복사본이 수 천 개가 있는 셈이다. 그래서 사용자(우리)는 수 천 명의 전문가를 거느린 효과를 보는 것이다.

인공지능이 왜 인간의 창의성에 도움이 되느냐? LLM이 많은 양의 정보를 저장하려면 유사성을 기반으로 가중치를 공유해야 한다. 그래서 LLM은 유사성 검색을 잘한다. 이렇게 다양한 정보,지식들 속에서 LLM은 인간이 볼 수 없었던 많은 유사점을 빛의 속도로 찾아 주기 때문이다. 유사성 발견(유사성 연결)은 창조의 기반이다.

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라이프 3.0 스토리즈

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제프리 힌튼: LLM은 90%의 인간보다 더 창의적이다

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기타: 논문읽을 때 좋은 추가 SW

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기타: 논문읽을 때 좋은 추가 SW

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논문 읽을 때 진짜 좋은 소프트웨어들 | Moonlight Bookends Obsidian SCISPACE

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구글 AI studio로 선행논문들의 서론 구조를 분석한다

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구글 AI studio로 선행논문들의 서론 구조를 분석한다

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구글 AI Studio에서 구글의 추론전용 엔진을 선택한다.

1) 내 연구논문 작성에 가장 중요한 선행논문 2~3개를 선택한다.

2) 해당 선행논문의 서론 구조를 분석하게 한다.

3) 분석한 서론 구조를 바탕으로, 내 연구논문의 서론 작성에 대한 아이디어를 얻는다.

Google AI Studio를 사용하지 못하는 상황일 경우, 클로드, 챗GPT, 구글 제미나이 등의 LLM 모델을 사용하여 같은 방법으로 작업을 할 수 있다. (하지만, 해당 작업은 Google AI Studio가 가장 뛰어난 성능을 보인다)

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김정운 박사가 말하는 "창조는 무엇일까?"

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김정운 박사가 말하는 "창조는 무엇일까?"

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창조적 논문이란 무엇일까?

"창조는 이미 존재하는 것들의 '새로운 편집'이다"

그래서...

창조적 논문의 시작은 "이미 존재하는 선형연구들의 '새로운 편집'에서 시작된다"

단... 편집은 짜집기가 아니다. 창조적 편집은... 편집의 단위, 편집의 차원이 다르다.

지식은 정보와 정보의 관계다.

청조적 편집은 이미 존재하는 정보와 정보, 지식과 지식의 '새로운 관계'를 만들어내는 것이다.

논문에 '주석'을 다는 이유는 정보의 출처이고, 이것을 어떻게 해석하고, 어떻게 새로운 관계(연결)를 만들어내느냐, 어떻게 재분류하느냐가 '창조'이다.

시각적 사고는 '창조'를 하고, 언어적 사고는 '문제 해결'을 한다.

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죽을 때까지 집 평수만 늘리는 한국 사회의 최후ㅣ지식인초대석 EP.13 (김정운 박사)

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https://www.drawio.com

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The ultimate file converter for images, audio, video, documents and more. It handles individual or batch uploads, supports ZIPs, and provides a download link.

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The ultimate file converter for images, audio, video, documents and more. It handles individual or batch uploads, supports ZIPs, and provides a download link.

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표절에 대해 생각해 봤습니다

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노션-논문자료 정리에 사용

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노션-논문자료 정리에 사용

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노션 사용법 추가 동영상:

https://www.youtube.com/watch?v=ktvRbNcAtwc

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[노션] 논문 쓰는 사람 다 모여라! 대학원생 이거 하나면 논문 정리 끝!! 노션 논문정리 템플릿

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옵시디언-지식창출과 실행

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옵시디언-지식창출과 실행

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옵시디언으로 지식의 창출부터 실행까지, 생산성 관리 워크플로우!

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옵시디언 Excalidraw 액스캘리드로우 마스터하기! 최강의 비쥬얼 노트테이킹 도구 |  비쥬얼 노트테이킹, 개인지식관리, 씽킹

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커맨드스페이스 CMDS

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옵시디언에서 RAG를 할 수 있다고? Cursor 보다 쉽고 편한 방법 #SmartComposer

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옵시디언-코딩 공부 기록

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옵시디언-코딩 공부 기록

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🧑‍💻 코딩 공부 기록, 옵시디언에 깔끔하게 정리하기

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옵시디언과 커서AI 연결

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옵시디언과 커서AI 연결

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옵시디언 + 커서 AI로 내 두뇌를 업그레이드하는 활용법 공개 l 지식관리 전문가 커맨드스페이스 대표 구요한님(AI 팟캐스트 #34) @cmdspace

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옵시디언-옵시디언 자료를 MS워드 파일로 변환하기

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옵시디언-옵시디언 자료를 MS워드 파일로 변환하기

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메모를 바로 워드 파일로! 옵시디안 Pandoc 플러그인 사용법

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옵시디언 메모를 마인드맵으로 정리하기

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옵시디언 메모를 마인드맵으로 정리하기

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옵시디안 메모를 마인드맵으로 정리하자! Enhancing Mindmap 플러그인

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옵시디언-수업자료관리사용법

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옵시디언-수업자료관리사용법

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대학생활을 뽀개기 위한 옵시디언 볼트 설계하기 | 대학생 대학원생 필수 시청! | 옵시디언 Vault 디자인

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PDF로 공부하고 옵시디안으로 정리하고! PDF Highlights 플러그인

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Obsidian 활용도 높이기: Copilot AI 플러그인 설치 및 사용 방법 (Ollama 로컬 모델)

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옵시디언-챗GPT 연결하기

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옵시디언-챗GPT 연결하기

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옵시디언-메모자료 가지고 오기(앱 메모장,어버노트,노션,베어,MS원노트 등)

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옵시디언-메모자료 가지고 오기(앱 메모장,어버노트,노션,베어,MS원노트 등)

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흩어진 자료 합치기, 옵시디언으로 이사

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플러그인-템플레이터 1(기능설명)

https://www.youtube.com/watch?v=17tThWhNNGw&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=6

플러그인-템플레이터 2(daily, weekly,monthly, yearly note)

https://www.youtube.com/watch?v=Q2-aHQKEOHs&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=7

https://www.youtube.com/watch?v=1j5Q_UgQ70s&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=10

https://www.youtube.com/watch?v=mcPAaVrA6b0&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=11

플러그인-데이터뷰(옵시디언의 꽃)

https://www.youtube.com/watch?v=Iv7wCJArqPI&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=9

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옵시디언 Tasks 플러그인으로 스마트한 할 일 관리하기, 투두리스트, GTD

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옵시디언(기초/설치법)-지식관리

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옵시디언(기초/설치법)-지식관리

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옵시디언 사이트

https://obsidian.md

옵시디언 초기 설정 방법

https://www.youtube.com/watch?v=RKKVIyZUuVw&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=2

Frontmatter-옵시디언의 강력한 기능

https://www.youtube.com/watch?v=zvXPn5tPNfw&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=3

MarkDown

https://www.youtube.com/watch?v=rzor1oQyY9U&list=PL-KPFbwFiAWA3bR3QSK3w6r_XM0KRzEFl&index=4

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지식관리 끝판왕 옵시디언 설치 및 기본 설명, 세컨드 브레인 구축

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논문을 서치하여 특정주제에 관련된 논문을 찾습니다.

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나만의 논문검색 챗봇 만들기

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나만의 논문검색 챗봇 만들기

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30분 투자로 챗GPT 돈벌기 (논문 검색 GPT 앱 출시해 보기 - My GPTs)

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SciSpace 사용방법 추가 동영상들:

https://www.youtube.com/watch?v=o2unVCLS190

https://www.youtube.com/watch?v=iv1TYuI6ndE

https://www.youtube.com/watch?v=n32PCsd4DNw&t=839s

PDF to Video, PPT

https://www.youtube.com/watch?v=AbP_qv1YAgw

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SciSpace로 연구의 모든 걸 해결하세요: 빠르고, 쉽고, 정확하게!

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선택한 선행논문을 업로드하고, 챗GPT Deep Research 기능을 사용하여, 해당 선행논문과 비슷한 논문들을 리서치하게 한다.

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[한영자막]오픈AI가 공개한 'DeepResearch' 충격적인 성능 공개!30분만에 전문가급 보고서 작성.

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SciSpace(개별논문 탐색&읽기-내가 직접논문을 올리고 종합검색 가능)

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SciSpace(개별논문 탐색&읽기-내가 직접논문을 올리고 종합검색 가능)

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SciSpace 홈페이지

https://typeset.io

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https://www.connectedpapers.com

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논문 연구 주제의 레벨을 평가하고, 연구 질문 작성을 돕고, 연구 질문의 레벨도 평가해주는 AI봇

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MS코파일럿(화면에 띄운 PDF논문 파일을 가지고 직접 작업)

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MS코파일럿(화면에 띄운 PDF논문 파일을 가지고 직접 작업)

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기존 논문을 읽고 주요내용을 훑어주는 챗봇

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기존 논문을 읽고 주요내용을 훑어주는 챗봇

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논문봇 사용안내 동영상

https://www.youtube.com/watch?v=ug48jhfndO8&t=1230s

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기존논문을 비판적 사고로 분석하는 챗봇

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기존논문을 비판적 사고로 분석하는 챗봇

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비판적 사고를 하고 싶으신 글이나 생각을 입력해 주세요!

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기존의 논문을 AI로 비판적사고로 평가하여, 새로운 연구 주제에 대한 아이디어를 얻는다

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기존의 논문을 AI로 비판적사고로 평가하여, 새로운 연구 주제에 대한 아이디어를 얻는다

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논문 결론 작성에 필요한 주요 요소를 안내하고, 작성된 결론을 검토하여 피드백을 제공하는 것입니다. 주요 기능은 사용자가 작성한 결론을 기반으로 논문 결론의 구조와 내용을 개선하는 것입니다.

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논문 결과 코칭 챗봇은 사용자가 제공한 논문의 서론과 연구 방법에 대한 텍스트나 파일을 분석하여, 논문의 결과와 관련된 조언 및 피드백을 제공하는 것입니다.