AI 연구자들, 사례와 방법

함께 연구하는 디지털 동료, AI
연구자들이 AI를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지에 대해 다룬다. AI 기술의 발전과 그 활용 방법에 대한 이해를 바탕으로 연구자들이 다양한 분야에서 AI를 어떻게 도구로 활용할 수 있는지 안내한다. AI의 역사와 발전을 간략하게 소개하며 AI 연구 방법론을 설명한다. 특히 데이터 분석 도구로서 기계학습, 생성형 AI, 전문가 시스템 등을 활용한 구체적 사례를 통해 연구자들이 AI를 연구 작업에 통합하는 방법을 제시한다. 또한 연구자들이 AI를 활용할 때 필요한 기술적 이해와 윤리적 고려사항을 설명한다. AI 시스템을 이용해 문헌 분석, 프로그래밍, 연구 프로세스 효율화, 데이터 분석 및 시각화 등을 수행할 수 있는 방법을 구체적으로 설명하며, AI를 활용한 연구 효율화를 위한 다양한 전략을 제시한다.
이 책은 AI가 연구의 ‘디지털 동료’로 자리 잡을 미래를 대비하며 연구자들이 AI와 협업하는 방식에 대한 새로운 시각을 제공한다. AI 기술의 발전 속도를 따라가며, 이를 연구에 적용하는 데 필요한 전략과 방법론을 가이드한다.

연구자들이 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 다룬다. 기계학습, 생성형 AI 등 다양한 AI 기술을 연구에 적용하는 사례를 소개하며 AI를 통해 연구 효율성을 높이는 방법과 윤리적 고려사항을 설명한다. AI를 연구의 ‘디지털 동료’로 활용하는 방법을 제시해 미래 연구자의 역할을 탐구한다.

유용균
한국원자력연구원 책임연구원, 인공지능응용연구실장이다. 카이스트(KAIST) 기계공학과에서 바이올린의 위상 최적 설계 주제로 박사학위를 받았다(2010). 카이스트 모바일하버사업단의 연구교수, 팀장으로 재직하면서 크레인 제어 소프트웨어를 개발하였다(2010~2012). 한국원자력연구원에서는 소형원자로의 해석 및 설계 업무를 담당하다가, 알파고 이후로 독학으로 인공지능을 공부하여 세계 최초로 인공지능 기반 위상 최적 설계 논문을 출간하였다. 현재 인공지능 커뮤니티/사단법인 AI프렌즈의 대표를 맡고 있다(2019~). 또한 과학기술연합대학원대학교(UST) 인공지능전공 전임교원(2023~), 엔비디아(Nvidia) 앰배서더(2021~), 대한기계학회 인공지능머신연구회 이사(2020~)로도 활동하고 있다. 주요 논문으로 “바이올린 브릿지의 위상 최적설계”(2013), “딥러닝을 활용한 위상 최적설계”(2018) 등이 있으며 18편의 SCI 논문을 게재했다. 과기정통부 주최 인공지능그랜드챌린지 5차 대회에 원자력연구원-젠티 연합팀의 대표로 참가하여 2021년도 우승 및 장관상을 수상하였다.

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

AI를 연구에 활용할 때 개인정보 보호와 지식재산권 문제는 매우 중요한 이슈다. 많은 연구자가 이 문제에 대해 우려를 표하고 있으며, 특히 59퍼센트의 연구자들이 AI가 지식재산권을 훼손할 수 있다고 생각한다고 우려를 표하고 있다. 옥스퍼드 대학출판부는 학술 연구자 2345명을 대상으로 AI 활용에 대해서 조사해 본 결과 59퍼센트의 연구자들이 AI가 지식재산권을 훼손할 수 있다고 발표하였다(Oxford University Press). 이러한 문제를 해결하기 위해서는 철저한 데이터 관리와 법적, 윤리적 가이드라인 준수가 필요하다.
－09_“AI 활용의 윤리적 고려 사항과 주의점” 중에서