대학원생·연구원 AI 활용법: 논문 읽기, 영문 교정, 코드 정리 (프롬프트 예시)

논문 40편 중 읽을 것 고르기

검색 결과로 초록 40편이 쌓였을 때 처음부터 다 읽지는 않습니다. 초록만 붙여 넣고 내 연구 질문과의 관련도로 분류하게 하면 읽는 순서를 잡을 수 있습니다. 이 작업은 AI가 잘합니다.

다만 이건 선별용입니다. 요약이 논문의 방법이나 한계를 빼먹는 경우가 있어서, 인용하거나 근거로 삼는 논문은 본문을 직접 읽어야 합니다. PDF를 올려 요약시키는 경우에도 숫자와 표는 원문과 대조하세요.

내 연구 질문은 "원격근무가 신입 직원의 조직 적응에 미치는 영향"이야. 아래 초록 10개를 (A) 직접 관련 (B) 방법론 참고용 (C) 관련 낮음으로 분류해서 표로 줘. 열은 번호 / 분류 / 이유 한 줄. 초록에 없는 내용은 추측하지 마.

[초록 붙여넣기]

아래 논문 본문을 읽고 (1) 연구 질문 (2) 표본과 방법 (3) 주요 결과: 수치 포함 (4) 저자가 밝힌 한계 (5) 내 연구와 다른 점 순으로 정리해줘. 본문에 없는 정보는 "본문에 없음"으로 표시해.

존재하지 않는 논문이 나올 때

AI에게 "이 주제의 선행 연구를 참고문헌과 함께 알려줘"라고 하면 저자, 연도, 학술지, 권호까지 완벽한 서지 정보가 나옵니다. 그런데 이게 가짜인 경우가 흔합니다. 진짜 저자 이름에 가짜 제목을 붙이거나, 진짜 제목에 틀린 연도를 붙이기도 합니다.

그래서 AI가 준 참고문헌은 반드시 구글 스칼라, 학교 도서관 검색, DOI 조회로 하나씩 확인합니다. 열리지 않는 것은 쓰지 않습니다. 검색 기능이 붙은 AI를 쓰더라도 링크는 내가 직접 열어 봅니다. 링크는 맞는데 내용이 AI 요약과 다른 경우도 있습니다.

가짜 데이터, 가짜 참고문헌, 기밀 원고

학위논문은 소속 대학원의 규정이 따로 있을 수 있습니다. 지도교수와 소속 기관의 규정 확인이 먼저입니다.

• 데이터, 결과, 그림을 만들게 하는 일. 가상의 데이터를 만들어 쓰면 날조입니다. 모의 데이터가 필요한 분석 코드 테스트는 가능하지만, 논문의 결과에 들어가면 안 됩니다.
• 확인하지 않은 참고문헌을 인용하는 일.
• 참가자 정보, 인터뷰 녹취, 미공개 원자료를 외부 AI에 올리는 일. 연구윤리위원회(IRB) 승인과 동의서 범위에 외부 서비스 전송이 포함되는지 확인해야 합니다. 대개는 포함되지 않습니다.
• 미발표 연구 아이디어와 투고 중인 원고를 공개 서비스에 올리는 일. 입력 내용이 학습에 쓰일 수 있는 설정인지 /ai/basics/privacy-settings에서 먼저 확인하세요.
• 심사를 맡은 타인의 원고를 AI에 넣는 일. 심사 원고는 기밀로 다루는 것이 일반적이니, 해당 학술지의 심사자 안내를 확인하세요.
• AI 사용 사실을 학술지 규정에 맞게 밝히지 않는 일. 학술지와 학회마다 AI 사용 공개 규정이 다릅니다. 투고 전에 해당 학술지의 저자 안내(Instructions for Authors)를 읽으세요.

영문 초고 교정, 내 문장은 지키면서

영어가 모국어가 아닌 연구자에게 가장 쓸모 있는 용도입니다. 다만 "고쳐줘"만 하면 AI가 문장을 통째로 새로 쓰고 내 주장의 강도까지 바꿉니다. "may suggest"가 "demonstrates"로 바뀌는 식입니다. 지시를 좁혀야 합니다.

교정 후에는 변경 내역을 표로 달라고 해서 하나씩 수락합니다. 전부 받아들이면 내 글이 아닌 것 같은 어색함이 남고, 심사자가 보기에도 문체가 갑자기 달라지는 일이 있습니다.

Below is a paragraph from my paper (public health, observational study). Correct grammar and awkward phrasing only. Do not change the claims, hedging words (may, suggest, associated with), numbers, or terminology. Show the result as a table: original / revised / reason.

[paragraph]

아래 한국어 문단을 학술 논문체 영어로 번역해줘. 전문 용어는 괄호 안에 한국어를 같이 적어 주고, 불확실한 용어 번역에는 [확인 필요] 표시를 달아줘. 문장은 한 문장 40단어를 넘기지 마.

분석 코드가 하는 일 설명받기

선배가 넘겨준 R이나 파이썬 코드가 무엇을 하는지 모를 때 AI 설명이 도움이 됩니다. 코드를 붙여 넣고 줄 단위로 설명을 받으면 이해가 빠릅니다. 새 분석 코드를 짜게 하는 것도 가능하지만, 통계 방법 선택 자체는 맡기지 않습니다. 가설검정을 잘못 고르면 결과 전체가 의미가 없어집니다.

AI가 짠 코드는 작은 데이터로 먼저 돌려서 내가 손으로 계산한 값과 맞는지 봅니다. 맞지 않는데 에러 없이 돌아가는 경우가 가장 위험합니다.

아래 R 코드가 하는 일을 줄 단위로 설명해줘. 각 줄이 데이터에 어떤 변화를 주는지, 결측치는 어떻게 처리되는지를 중심으로. 의심스러운 부분(예: 이상치 제거 기준, 임의로 정한 상수)이 있으면 따로 표시해줘.

[코드 붙여넣기]

리뷰어 코멘트 답변 초안

심사 의견이 15개 오면 답변서 틀을 짜는 것만으로도 하루가 갑니다. 의견을 붙여 넣고 "수용 / 부분 수용 / 반박" 중 내가 정한 방침을 주면 정중한 답변 문장이 나옵니다. 방침은 내가 정합니다. 어떤 의견에 수정할지는 연구자의 판단입니다.

답변서에 쓴 "추가 분석을 수행했다"가 실제로 한 일이어야 한다는 건 말할 필요도 없지만, AI 초안이 하지 않은 분석을 한 것처럼 쓰는 일이 실제로 생기니 문장마다 확인하세요.

리뷰어 2의 코멘트 3번과 내 대응 방침이야. 정중한 영어 답변 문단을 써줘. 방침에 없는 분석을 했다고 쓰지 마. 수정한 위치는 [Page X, Line Y]로 비워둬.

[코멘트] The sample size seems too small to support the subgroup analysis.
[방침] 부분 수용. 하위집단 분석은 탐색적이라는 점을 본문에 명시하고, 한계 단락에 표본 크기 문제를 추가. 추가 분석은 하지 않음.

자주 묻는 질문

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