Phase 01 선행연구 조사 및 라이브러리 구축

수백 편의 논문 속에서 필요한 핵심 데이터와 연구 맥락을 포착합니다.
AI 환각 없는 고속 독해부터 학술 지형도 분석, 나만의 똑똑한 AI 서재 구축까지 선행연구 단계를 압도적으로 단축합니다.

Phase 02 연구 지식 관리 및 데이터 자동화

파편화된 연구 아이디어와 정제되지 않은 Raw Data를 하나의 유기적인 자산으로 연결합니다.
실험 로그 통제와 지식 네트워크(세컨드 브레인) 구축, AI 기반 데이터 시각화로 연구 효율을 극대화합니다.

Phase 03 막힘없는 논문 초안 작성

탄탄한 구조적 뼈대를 바탕으로 글로벌 학술지 규격에 맞는 최종 논문을 완성합니다.
AI를 활용한 Draft 작성부터 Overleaf와 LaTeX를 통한 실시간 협업 및 조판 마감까지 전 과정을 마스터합니다.

Phase 01 AI 환각 통제 및 3단계 구조적 프롬프트 설계

3단계 프롬프트로 [사실·해석·추정]을 분리하고 '실제 논문 범위'에서만 답변하도록 생성 영역을 제약합니다.

Phase 02 3-PASS 기반 선행연구 원문 교차 검증

체계적인 '3-Pass 독해법'을 통해 논문 읽기 속도를 높이며, AI 요약본과 실제 논문 원본의 데이터·맥락을 대조합니다.

Solution 데이터 리스크 트래킹

AI가 작성한 코드의 논리적 오류를 추적하고, 에러 메시지와 수정 이력까지 누적하여 재현 가능성을 확보합니다.

Phase 01 문헌 탐색 및 선행연구 분석

생성형 AI로 산더미 같은 논문 속에서 무작정 읽는 비효율을 걷어냅니다.
핵심 Novelty를 빠르게 찾아내기 위해 학술 지형도를 시각화하고 필터링 프로세스를 구축합니다.

Phase 02 연구 일지 및 지식 관리

휘발되는 아이디어를 영구적인 연구 자산으로 축적할 세컨드 브레인을 구축합니다.
매일 쌓이는 연구 로그와 AI 에이전트를 결합하여 탄탄한 proposal 뼈대를 도출합니다.

➊ 빠르게 배우는 연구자 Obsidian 핵심 사용법

➋ Codex를 내 연구 파트너로 만드는 핵심 기능

➌ AI Agent와 Obsidian으로 나만의 세컨드 브레인 구축

Phase 03 실험 로그 기록 및 데이터 관리

데이터 분석 코드 실행부터 결과 해석까지, 비전공자도 장벽 없이 실험의 전 과정을 원활하게 주도합니다.
시행착오와 에러 이력마저 연구 자산으로 축적하는 아카이빙 파이프라인을 구축합니다.

Phase 04 연구 자산 기반 논문 작성

축적된 연구 자산과 데이터 분석 결과를 연결하여 학술지 규격에 맞춘 논문 초안을 자동화합니다.
구조화된 논문 뼈대를 기반으로 LaTeX 변환까지 한 번에 해결하여 효율성을 극대화합니다.

Phase 05 연구 맥락 유지 및 업무 자동화

개별 연구 맥락 주입부터 답변 검증, 그리고 팀 공유까지.
AI와의 상호작용과 랩미팅 이력을 영구적인 자산으로 축적하는 Harness를 구축합니다.

* Window OS, Mac OS 둘 다 가능합니다.
* 프로그램은 별도로 제공하지 않습니다.
* 상기 목록 이외의 프로그램은 무료 플랜으로 이용이 가능합니다.
* 툴이나 프로그램 사용 환경과 버전 업데이트에 따라, 강의 내 화면(UI) 구성이나 기능이 실제 수강 시점과 다를 수 있습니다.
* 본 강의는 촬영 시점의 버전을 기준으로 학습 흐름과 개념 전달에 중점을 두었으며, 이후 버전 업데이트에 따른 내용 수정이나 추가는 제공되지 않습니다.
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