연구를 위한 AI

커리큘럼

연구 자동화, 세 가지 접근

반복 업무 하나를 골라 완성형 프로그램으로 시작합니다. 여러 단계를 연결할 때는 n8n을, 자료의 내용에 따른 점검이 필요할 때는 에이전트 플러그인을 배웁니다. 내 일에 맞는 단계에서 멈추고 적용하셔도 됩니다. 연구 질문과 해석, 최종 결정은 연구자가 맡습니다.

기본 과정 14강 · 입문에서 중급까지 · 아래 주제별 자료는 선택 읽기

  1. 01 · 입문

    완성형 프로그램으로 시작하기

    반복 업무 하나를 고르고 PubMed와 Zotero의 준비된 기능으로 문헌을 모읍니다.

    남는 것 · 검색 피드와 참고문헌 파일

    1. 1.연구에서 반복되는 일들준비물 없음
    2. 2.연구 자동화의 세 가지 접근준비물 없음
    3. 3.PubMed와 Zotero로 첫 문헌 자동화데스크톱 앱

    준비된 기능으로 충분하면 여기서 적용하셔도 됩니다. 여러 단계의 연결이 필요하면 노코드로 이어 갑니다.

  2. 02 · 중급

    n8n으로 반복 흐름 연결하기

    문헌 수집과 표 저장을 연결하고, 같은 일을 다시 실행해도 결과가 쌓이는 방식을 확인합니다.

    남는 것 · 다시 실행할 수 있는 워크플로와 문헌 표

    1. 1.n8n 시작하기준비물 없음
    2. 2.n8n으로 문헌 읽기 목록 만들기준비물 없음

    정해진 흐름으로 끝나는 일은 n8n에 둡니다. 자료의 내용에 따른 검토가 필요할 때 플러그인을 배웁니다.

  3. 03 · 중급

    플러그인으로 원고 점검하기

    에이전트의 작업 범위를 정하고 proof로 원고를 점검합니다. 보고서를 검토하고 수정은 저자가 결정합니다.

    남는 것 · 점검 보고서, 수정 결정, AI 사용 기록

    1. 1.자동화에 에이전트 플러그인을 붙이는 자리준비물 없음
    2. 2.에이전트란: 시키면 다녀오는 AI준비물 없음
    3. 3.스킬: 순서를 적어 둔 파일 하나준비물 없음
    4. 4.작업 폴더 만들기준비물 없음
    5. 5.내 원고를 점검하는 proof터미널
    6. 6.작업 지시와 AI 사용 계획터미널
    7. 7.참고문헌과 숫자를 따로 확인하기터미널
    8. 8.점검표로 원고 검토하기터미널
    9. 9.수정 결정과 AI 사용 공개터미널

    기본 과정을 마쳤습니다. 내 연구에 적용할 업무 하나를 정하고, 필요한 주제만 더 읽으십시오.

필요할 때 찾아보는 주제별 자료

기존 모듈 번호와 주소는 자료를 찾기 위한 분류입니다. 학습 순서는 위의 기본 과정을 따릅니다. 지식 그래프, 공개 모델, 합성 데이터, 연구 공동체는 관심에 따라 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. 메신저 속의 에이전트

    터미널 없이 만나는 첫 에이전트. 시키면 다녀와서 결과를 알려주는 AI를 내 컴퓨터에서 만나고, 메신저에 붙이려면 무엇이 필요한지까지 봅니다.

  4. 에이전트의 작업대: 스킬과 폴더

    스킬과 작업 폴더의 역할을 익힙니다. Hermes 설치·검색 실습은 선택해서 읽습니다.

  5. 지식 그래프와 LLM 위키

    모은 자료를 개념과 연결로 다시 읽습니다. 그래프가 목차가 되고, 위키가 근거 있는 요약이 됩니다.

  6. 연구 도구: 모으기 · 세우기 · 쓰고 점검하기

    근거와 개념을 정리하는 도구에서, 저자의 원고를 점검하는 에이전트 플러그인 proof로 이어집니다.

  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