[큰글자책] AI와 연구자들, 사례와 방법

인공지능의 역사와 분류

01 인공지능 종류와 활용 방법
02 대화형 AI의 이해와 프롬프트 엔지니어링
03 AI를 활용한 문헌 분석 및 논문 작성
04 AI를 활용한 프로그래밍 효율화
05 수학적 도구로서의 AI 활용
06 AI를 활용한 연구 프로세스 효율화
07 대화형 AI를 활용한 연구 데이터 분석 및 시각화
08 AI를 활용한 연구 행정의 자동화
09 AI 활용의 윤리적 고려 사항과 주의점
10 AI 발전과 미래의 연구자 역할

한편, 포(POE)와 같은 플랫폼은 여러 생성 AI 서비스를 한곳에 모아 둔 통합 서비스를 제공한다. 이러한 플랫폼의 장점은 개별적으로 서비스를 구독하지 않고도 다양한 AI 모델을 비교하며 사용할 수 있다는 것이다. 연구자들은 이를 통해 각 AI 모델의 특성을 비교 분석하고, 자신의 연구 목적에 가장 적합한 모델을 선택하여 활용할 수 있다.

－01_“인공지능 종류와 활용 방법” 중에서

논문의 수정 과정에서도 AI의 도움을 받을 수 있다. “다음은 내 논문에 대한 심사자의 의견입니다: [심사자 의견]. 이에 대한 효과적인 대응 전략을 제안해 주세요”라고 요청하면, AI는 각 의견에 대한 대응 방안과 논문 수정 아이디어를 제공할 수 있다. 심사자와의 의견 차이를 조율할 때도 “이 심사자 의견에 동의하지 않습니다. 정중하게 반박하는 방법을 제안해 주세요”와 같은 프롬프트를 사용하여 전문적이고 정중한 표현 방법에 대한 조언을 얻을 수 있다

－03_“AI를 활용한 문헌 분석 및 논문 작성” 중에서

스마트 실험실 구현은 이러한 자동화와 AI 통합의 정점이라 할 수 있다. AI 기반 실험 모니터링 시스템은 실험실 환경을 실시간으로 감시하고 제어한다. 온도, 습도, 압력, 가스 농도 등 다양한 환경 변수를 지속적으로 측정하고, AI 알고리즘을 사용해 이상 징후를 감지한다. 스마트 재고 관리 시스템은 AI와 무선 주파수 식별(RFID, Radio Frequency Identification) 기술을 사용하여 실험실 물품을 효율적으로 관리하며, AI 기반 실험 보조 로봇은 반복적이거나 위험한 실험 작업을 수행한다.

－06_“AI를 활용한 연구 프로세스 효율화” 중에서