AI for Research

커리큘럼

연구 지식베이스와 AI 에이전트

Obsidian의 파일과 링크로 시작해 SGB 그래프와 에이전트 조회를 배웁니다. med-lit으로 문헌을 검색·선별하고 근거 위키를 가져온 뒤 Hermes 봇의 업데이트를 검토합니다. 설치는 후속 실습으로 진행합니다. 연구 질문과 해석, 최종 결정은 연구자가 맡습니다.

기본 과정 16강 · 입문에서 중급까지 · 아래 주제별 자료는 선택 읽기

  1. 01 · 입문

    Obsidian으로 연구 지식베이스 만들기

    대화에서 얻은 답을 원자료·개념·개인 판단과 함께 보관합니다. Markdown 편집과 링크를 먼저 익힙니다.

    남는 것 · 다시 열 수 있는 보관함과 근거·판단 메모

    1. 1.LLM 시대에 지식베이스가 필요한 이유준비물 없음
    2. 2.Obsidian: Markdown을 쓰는 텍스트 편집기데스크톱 앱
    3. 3.속성과 링크로 연구 자료 연결하기데스크톱 앱
    4. 4.개인 판단과 생성 문서의 자리준비물 없음

    파일과 링크를 마련했습니다. 이제 SGB에서 개념·관계·출처를 확인합니다.

  2. 02 · 중급

    SGB로 개념과 관계를 찾아보기

    개인 메모에서 그래프를 만들고 추출 결과·별칭·검색 이유를 확인합니다. 읽기 전용 MCP로 에이전트에 연결합니다.

    남는 것 · 출처를 확인한 관계 표와 에이전트 조회 기록

    1. 1.개념·관계·출처로 그래프 읽기준비물 없음
    2. 2.SGB로 개인 메모 분석하기데스크톱 앱
    3. 3.검색 결과의 연결 이유 확인하기데스크톱 앱
    4. 4.SGB MCP로 에이전트에 보관함 연결하기터미널

    보관함을 조회할 수 있게 되었습니다. 새 문헌을 모으는 med-lit의 단계와 연결을 배웁니다.

  3. 03 · 중급

    med-lit으로 문헌을 검색하고 선별하기

    Hermes·Claude Code·Codex와 데스크톱 클라이언트의 역할을 구분합니다. 질문 승인부터 검색·선별·원문 확보까지 기록합니다.

    남는 것 · 질문·선별 기준·확보 상태가 남은 문헌 검토 기록

    1. 1.연구에서 Hermes·Claude Code·Codex의 역할준비물 없음
    2. 2.웹페이지에서 문헌 기록으로준비물 없음
    3. 3.에이전트와 데스크톱에 med-lit 연결하기데스크톱 앱
    4. 4.질문 승인부터 선별과 원문 확보까지준비물 없음

    문헌의 범위와 확보 상태를 확인했습니다. 근거 위키를 만들고 개인 그래프에 가져옵니다.

  4. 04 · 중급

    근거 위키를 가져오고 갱신하기

    med-lit의 근거 위키를 Obsidian·SGB로 가져옵니다. 에이전트 설명의 출처와 Hermes 예약 봇의 결과를 확인합니다.

    남는 것 · 위키·가져오기 기록·봇 보고서·개인 판단의 갱신 기록

    1. 1.med-lit에서 근거 위키 생성하기준비물 없음
    2. 2.med-lit 프로젝트를 SGB로 가져오기데스크톱 앱
    3. 3.에이전트의 답을 근거 구절까지 확인하기준비물 없음
    4. 4.Hermes 봇으로 문헌을 갱신하고 검토하기터미널

    기본 과정을 마쳤습니다. 자신의 질문으로 반복하고, Zotero·n8n·proof는 필요한 작업에 더하십시오.

필요할 때 찾아보는 주제별 자료

모듈 3–6은 위 기본 과정과 같은 순서입니다. 기존 주소는 유지합니다. PubMed·Zotero, n8n, proof와 저자의 수정 결정, 공개 모델·합성 데이터·연구 공동체는 필요한 작업에 더 읽으십시오.

  1. 채팅의 벽

    챗봇에게 무엇을 시키고 있는지 살펴보고, 채팅만으로는 연구가 되지 않는 이유를 확인합니다.

  2. 질문의 기술

    도구를 바꾸기 전에 질문을 바꿉니다. 대답 가능한 질문이 AI의 작업 범위를 정합니다.

  3. Obsidian으로 연구 지식베이스 만들기

    대화에서 얻은 답을 원자료·개념·개인 판단과 함께 보관합니다. Markdown 편집과 링크를 먼저 익힙니다.

  4. SGB로 개념과 관계를 찾아보기

    개인 메모에서 그래프를 만들고 추출 결과·별칭·검색 이유를 확인합니다. 읽기 전용 MCP로 에이전트에 연결합니다.

  5. med-lit으로 문헌을 검색하고 선별하기

    Hermes·Claude Code·Codex와 데스크톱 클라이언트의 역할을 구분합니다. 질문 승인부터 검색·선별·원문 확보까지 기록합니다.

  6. 근거 위키를 가져오고 갱신하기

    med-lit의 근거 위키를 Obsidian·SGB로 가져옵니다. 에이전트 설명의 출처와 Hermes 예약 봇의 결과를 확인합니다.

  7. 원고 작성과 점검

    "써 줘"라고 말하지 않고 원고를 진행하는 법, 그리고 사람이 놓치는 것을 기계가 잡아내는 법.

  8. 자동화: 반복 흐름을 워크플로로

    매주 같은 손으로 하던 일을 트리거·처리·액션의 워크플로로 옮깁니다. 판단이 필요 없는 반복부터 시작합니다.

  9. 연구 대상으로서의 공개 모델·데이터셋

    AI를 쓰는 것에서 AI를 연구하는 것으로. 공개 모델과 데이터셋 자체가 논문 주제가 됩니다.

    • 1Hugging Face는 논문 창고이기도 하다준비 중
    • 2사례: 700만 명의 한국인 페르소나준비 중
    • 3사례: 한국어 개인정보 비식별화 모델준비 중
    • 4연구 아이디어로 바꾸기준비 중

  10. 합성 데이터와 시뮬레이션

    실제 환자 자료 없이 연구 설계를 연습하고 검정력을 가늠하는 법, 그리고 그 한계.

    • 1왜 합성 데이터인가준비 중
    • 2페르소나로 가상 응답자 만들기준비 중
    • 3합성 전사록으로 질적 연구 연습하기준비 중
    • 4한계: 주변분포가 맞다고 결합분포가 맞지는 않다준비 중

  11. 경계: 맡기면 안 되는 것

    연구 윤리와 출판 규범 안에서 AI를 쓰는 법. 무엇을 사람이 쥐고, 무엇을 밝혀야 하는지.

    • 1사람이 쥐는 자리준비 중
    • 2맡기면 안 되는 것과 공개해야 하는 것준비 중
    • 3기관 자료와 환자 자료준비 중
    • 4선택 읽기: 자율 연구실과 AI 과학자준비 중
    • 5절차의 책임: 기록과 감사 가능성준비 중

  12. 연구 공동체: 함께 만들고, 기여하고, 연구하기

    혼자 쓰는 도구에서 함께 만드는 연구로. 프로그래밍 없이도 기여할 수 있는 자리들.

    • 1도구를 함께 만드는 연구 공동체준비 중
    • 2프로그래머가 아니어도 기여한다준비 중
    • 3한국형 커뮤니티 모델준비 중
    • 4공개 생태계에 기여하기준비 중
    • 5작은 기여의 사다리준비 중
    • 6이 커뮤니티의 설계도준비 중