생성형 AI를 활용한 연구논문 작성

이 강의는 연구자들이 생성형 AI 기술을 효과적으로 활용하여 연구 논문을 작성하는 방법을 배울 수 있는 종합적인 과정입니다. 최신 AI 도구와 기술을 연구 프로세스에 통합하여 효율성을 높이고 연구 품질을 향상시키는 방법을 학습합니다.

주요 학습 내용

1. 생성형 AI 기초

• 생성형 AI의 개념 및 원리
  • 언어모델(GPT 포함)의 기본 원리 및 ChatGPT 사용법
  • 언어모델 및 서비스 비교(ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMa, Perplexity)
  • 생성형 AI와 전통적인 AI 기술의 차이점
• 생성형 AI 활용을 위한 프롬프트 엔지니어링
  • 프롬프트 엔지니어링의 개념 및 중요성
  • 효과적인 프롬프트 설계 전략 및 기법
  • 프롬프트 엔지니어링을 통한 생성형 AI 성능 향상

2. 연구 주제 선정 및 문헌 검토

• 연구 주제 선정과 연구 계획 수립
  • 연구 주제 선정을 위한 아이디어 도출 및 평가 방법
  • 연구 계획 수립 과정에서의 AI 도구 활용
  • 연구 가설 설정 및 연구 설계 최적화를 위한 ChatGPT 활용
• 문헌 검토와 AI 도구 활용
• 문헌 검토의 중요성과 체계적인 접근 방법
• AI 도구를 활용한 문헌 탐색 및 정리 (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity 등)
• 지식관리도구를 통한 효과적인 문헌 관리 및 인용 방법

3. 이론 연구 및 맞춤형 연구 지원 도구

• ChatGPT로 논문 읽고 자료 정리하기
  • ChatGPT를 활용한 논문 요약 및 핵심 내용 추출 방법
  • 연구 자료 정리 및 관리를 위한 ChatGPT의 활용
  • 학술 자료 분석 및 리뷰 과정에서 ChatGPT를 이용한 효율적 접근 방법
• 개인화된 연구 비서로서의 GPTs 생성 및 활용
  • 연구 및 논문 작성 과정에서 ChatGPT의 커스터마이징
  • 연구 및 논문 작성 프로세스별 맞춤형 사용법
  • 나만의 연구 비서 GPTs 만들기
• 맞춤형 연구 지원 도구로 생성형 AI 활용하기
  • 언어모델 연계하여 연구 프로세스에 적용하기
  • 활용 가능한 API 서비스 이해하기
  • API를 사용하여 연구 지원 도구 최적화하기
• AI 도구를 활용한 이론 통합
• 다양한 이론 및 관점의 통합 방법
• AI 도구를 활용한 이론 간 관계 분석 및 시각화
• 통합된 이론 프레임워크 구축을 위한 ChatGPT 활용

4. 데이터 수집 및 분석

• ChatGPT로 데이터 준비하기(Data Preparation)
  • 데이터 정제 및 전처리 과정에서 ChatGPT의 활용
  • ChatGPT를 이용한 데이터 분석(쉽고 빠르게 Python 사용하기)
  • 데이터 준비/분석 단계에서의 문제 해결을 위한 ChatGPT 활용 전략
• 생성형 AI를 활용한 텍스트 분석, 데이터 변환, 시각화
  • 언어모델을 통한 감성 분석, 분류 수행하기
  • 활용 가능한 데이터 형태로 변환하기
  • ChatGPT를 활용한 데이터 시각화
• 데이터 분석의 기초 – 통계, R, Python, Colab
  • 데이터 분석 및 통계 기초를 위한 Python과 R의 활용
  • Google Colab을 통한 실시간 코드 실행 및 결과 공유
  • ChatGPT를 활용하여 코드 작성 및 디버깅 방법 가이드
• ChatGPT로 가능한 통계/데이터 분석
  • ChatGPT를 사용한 데이터 분석 기법 소개 및 사례 연구
  • 데이터 분석에 필요한 Prompt Engineering 기술
  • ChatGPT를 이용한 데이터 분석 프로젝트 기획 및 실행 방법
• 논문 통계분석 및 고급 통계 활용
• ChatGPT를 활용한 논문의 통계 분석 방법 및 결과 해석
• 고급 통계 기법(구조모형방정식, 조절효과, 매개효과)의 이해 및 적용
• R과 Python을 사용한 고급 통계 분석 실습 및 ChatGPT를 이용한 분석 지원

5. 연구 윤리 및 미래 연구 방향성

• 연구 윤리와 AI 활용 시 고려 사항
  • AI 도구 활용 시 연구 윤리 준수 방안
  • 저작권, 개인정보 보호 등 AI 활용 시 주의 사항
  • 연구 역량 강화를 위한 지속적인 학습 및 협업
• 연구 역량 극대화를 위해 학습해야 할 생성형 AI
  • 생성형 AI 기술들의 최신 동향 및 연구에서의 활용 가능성
  • ChatGPT를 포함한 생성형 AI 도구의 선택 및 적용 방법
  • AI 기술 발전에 따른 연구 패러다임의 변화

이런 분들에게 추천합니다

• 연구 효율성을 높이고 싶은 대학원생 및 연구자
• AI 기술을 연구에 접목하고자 하는 학계 종사자
• 데이터 분석 및 논문 작성 능력을 향상시키고 싶은 분
• 최신 AI 기술 동향을 연구에 적용하고 싶은 교수 및 연구원

수강생이 얻을 수 있는 가치

• 연구 효율성 향상: AI 도구를 활용하여 문헌 검토, 데이터 분석, 논문 작성 등의 과정을 최적화할 수 있습니다.
• 데이터 분석 능력 강화: ChatGPT를 활용한 데이터 준비부터 고급 통계 기법 적용까지, 데이터 분석 전반의 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 맞춤형 연구 도구 개발: 개인의 연구 needs에 맞는 AI 도구를 직접 개발하고 활용하는 능력을 갖출 수 있습니다.
• 윤리적 AI 활용: 연구 윤리를 준수하면서 AI를 활용하는 방법을 학습하여, 책임 있는 연구자로 성장할 수 있습니다.
• 최신 기술 동향 파악: 생성형 AI의 최신 동향을 파악하고, 이를 연구에 적용할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

강사 소개

구요한 대표

커맨드스페이스 대표, 차의과학대학교 교수, GPTers 모더레이터

지식관리, 생성형 AI 연구, 프로젝트, 강의

연구자를 위한 생성형 AI 기초 및 활용 강의, 워크샵 300시간 이상(대학, 기업, 정출연)

구요한은 지식관리와 생성형 AI 분야의 선구자이다. 그의 목표는 학습자들이 스스로 지식을 연결하고 지휘할 수 있는 능력을 키워주는 것이다. 이를 통해 개인의 성장뿐만 아니라, 조직과 사회 전체의 지식 생태계를 더욱 풍요롭고 혁신적으로 만들어가는 데 기여하고 있으며, 다양한 기업, 연구소, 교육기관에서 AI를 활용한 업무 프로세스 개선 및 혁신 전략을 제시하고 있다.