AI STUDY · PROJECT SUMMARY

AI 스터디 한 기수 동안 진행한 작업

관심 분야의 최신 자료 수집부터 문헌 기반 토론, 서로 다른 문헌군의 비교를 통한 연구주제 도출까지 단계적으로 구현
01

관심 키워드 및 주제 관련 최신 자료 자동 업데이트 및 정리 툴 제작

관심 연구주제를 등록하면 관련 최신 자료를 주기적으로 탐색하고, 필요한 정보를 자동으로 추출·요약하여 정리하는 기능 구현
INPUT
관심 키워드·연구주제 설정

예: BCI, ECoG, neural decoding 등

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PROCESS
최신 자료 자동 수집 및 구조화
  • 논문·자료 검색 API 또는 RSS 연동
  • 신규 자료 주기적 업데이트
  • 제목·초록·연구목적·방법·결과 등 추출
  • LLM 기반 요약 및 주제별 분류
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OUTPUT
개인화된 최신 자료 목록

관심 주제별 신규 문헌과 핵심 내용을 한 화면에서 확인

구현 구성: 검색 API/RSS → 스케줄러 → 문헌 정보 추출 → LLM 요약·분류 → 데이터베이스 저장 및 화면 출력
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02

수집된 자료를 기반으로 Discussion을 도와주는 챗봇 개발

1단계에서 축적한 자료를 기반으로 질문하고, 관련 문헌을 찾아 근거 중심으로 답변과 Discussion을 제공하는 챗봇 구현
INPUT
사용자의 연구 질문

특정 주제, 방법론, 연구 결과 또는 문헌 간 차이에 대한 질문

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PROCESS
관련 문헌 검색 + 문헌 기반 답변 생성
  • 저장된 논문을 문서 단위로 임베딩
  • 질문과 관련된 문헌·문단 검색
  • 검색된 자료를 LLM context로 전달
  • 논문 간 공통점·차이점·쟁점 정리
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OUTPUT
근거 기반 Research Discussion

관련 문헌을 기반으로 질문에 답하고 후속 논의를 지원

구현 구성: 문헌 DB → Embedding / Vector DB → 유사 문헌 검색(Retrieval) → LLM 답변 생성 → RAG 기반 챗봇
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03

서로 다른 문헌군을 비교·토론하여 연구주제를 도출하는 연구기획 지원 도구 개발

서로 다른 관점이나 주제를 가진 문헌군을 각각 분석·토론시켜 아직 해결되지 않은 질문을 찾고, 이를 수행 가능한 연구주제로 구체화
INPUT
비교할 두 개 이상의 문헌군

예: 서로 다른 이론, 분석방법, 연구결과 또는 학문 분야의 문헌 그룹

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PROCESS
Multi-Agent 문헌 비교·토론
  • 각 Agent에 서로 다른 문헌군 할당
  • 각 문헌군의 주장·근거·한계 정리
  • Agent 간 비교 및 토론 수행
  • Moderator가 불일치·공백·미해결 질문 추출
  • 질문을 가설·방법·데이터·분석계획으로 구체화
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OUTPUT
실행 가능한 연구주제

Unresolved Question → Research Question → Hypothesis → Research Design

구현 구성: 문헌군 선택 → Literature Agent별 분석 → Agent Debate → Moderator Agent → 연구 Gap 추출 → 연구질문 및 연구계획 생성
전체 구현 흐름
최신 자료 자동 수집 → 자료 구조화·요약 → RAG 기반 Discussion → 문헌군 비교·토론 → 미해결 질문 탐색 → 연구주제 구체화