“연구는 더 깊게, 반복 업무는 AI에게” — 조선대학교 연구 현장에 찾아온 AI 에이전트 혁신
최종 업데이트: 2026.05.15
2026년 5월 15일, 조선대학교 교수 및 연구자를 대상으로 디지털융합교육원 최재용 원장의 온라인 특강이 진행됐다.
이번 강의는 “연구자와 교육자를 위한 생성형 AI 에이전트 활용”을 주제로, 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트(Agentic AI) 시대에 연구 생산성을 혁신하는 실질적 방법을 공유하는 자리였다.
특히 Genspark와 Claude를 활용한 연구 혁신 전략, 논문 초안 작성, 심층 연구 자동화, 학술 윤리까지 실제 연구 현장에서 즉시 활용 가능한 사례 중심으로 구성됐다.
생성형 AI에서 ‘AI 에이전트’ 시대로
이번 강의에서 가장 강조된 메시지는 “이제는 단순히 질문하는 AI(Chatbot)를 넘어 스스로 실행하는 AI Agent의 시대” 라는 점이었다.
최재용 원장은 생성형 AI의 발전 흐름을 설명하며, 기존 챗봇이 질문에 답하는 수준이었다면 AI 에이전트는 목표를 주면 스스로 검색·분석·정리·산출물 생성까지 수행하는 자율 실행형 시스템이라고 설명했다.
연구자에게는 마치 ‘디지털 연구조교(RA)’가 생긴 것과 같은 변화라는 설명이 이어졌다.
특히 반복적인 문헌 탐색과 데이터 정리 업무를 AI가 맡고, 연구자는 통찰과 해석에 집중하는 역할 변화가 필요하다는 점이 강조됐다.
왜 지금 교수·연구자에게 AI 에이전트가 필요한가?
최 원장은 전통적인 연구 프로세스와 AI 통합 연구 프로세스를 비교했다.
기존 연구 방식은 문헌 검색 → PDF 분석 → 엑셀 정리 → 초안 작성 과정이 수개월 소요되었지만, AI 에이전트를 활용하면 3개월6개월 걸리던 연구 과정을 36주 수준까지 단축할 가능성을 제시했다.
다만 이는 연구 주제·방법론·데이터 접근성에 따라 달라질 수 있으며, 최종 검증은 반드시 연구자의 몫이라고 설명했다.
강의에서는 특히 다음과 같은 연구 활용 흐름이 소개됐다.
1. 주제 탐색
Genspark Deep Research를 활용한 최신 연구 트렌드 분석
2. 문헌 조사
Claude Projects를 활용한 대량 논문 PDF 분석
3. 심층 분석
긴 컨텍스트 기반 연구 갭(Gap) 도출
4. 논문 초안 작성
Claude Skills 기반 IMRaD 구조 자동 초안 생성
5. 결과 검증
다중 출처 교차 검증을 통한 AI 환각(Hallucination) 방지
Genspark vs Claude, 연구자는 어떻게 선택해야 할까?
강의에서는 연구 목적에 따라 AI 도구를 전략적으로 선택해야 한다는 점도 강조됐다.
구분
Genspark
Claude
강점
외부 정보 수집
심층 분석
특징
웹 기반 최신 정보 탐색
긴 문서 분석
활용
슬라이드·문서 자동 생성
논문 초안 작성
적합 상황
탐색·수집
글쓰기·해석
최 원장은 이를 “Genspark는 능숙한 연구조교, Claude는 꼼꼼한 박사후 연구원(Postdoc)” 에 비유하며, 단일 AI 도구에 의존하기보다 연구 단계별 최적의 도구를 조합하는 전략을 추천했다.
실제 시연: 최신 논문 자동 수집부터 논문 초안 작성까지
이번 특강에서는 단순 이론 설명이 아니라 실제 데모도 진행됐다.
대표적으로:
‘ChatGPT의 고등교육 활용’ 최신 논문 10편 자동 수집
논문 핵심 발견사항 자동 요약
연구 갭(Gap) 분석
통계 해석 문장 자동 생성
IMRaD 구조 기반 논문 초안 작성
특히 R-C-T-F(Role–Context–Task–Format) 프롬프트 공식은 연구자들에게 큰 관심을 받았다.
예를 들어 단순히
“ChatGPT 교육 논문 찾아줘”가 아니라,
“당신은 교육공학 박사다. 2023년 이후 발표된 ChatGPT 교육 활용 SSCI 논문 5편을 비교하고, 저자·연도·연구방법·한계점을 표로 정리해줘”
와 같이 역할·맥락·과제·결과 형식을 명확히 지시하는 프롬프트 설계법이 소개됐다.
“AI는 동료다. 하지만 운전대는 연구자가 잡아야 한다”
강의 후반부에서는 연구 윤리와 AI 활용 한계도 깊이 다뤄졌다.
최 원장은 AI 활용 시 가장 주의해야 할 점으로 다음을 꼽았다.
존재하지 않는 논문 인용(환각) 검증
민감 연구 데이터 업로드 주의
저자성(authorhip) 문제
학술지별 AI 활용 정책 준수
AI 생성 결과물 직접 검토
특히 Nature, Science, Elsevier, 한국연구재단(KCI) 등의 AI 활용 가이드라인 사례를 소개하며, “숨기지 말고, 자랑하지도 말고, 정확히 보고하라”는 원칙을 제시했다.
강의 개요
강의명: 연구자와 교육자를 위한 생성형 AI 에이전트 활용
강사: 최재용 원장 (디지털융합교육원 원장)
대상: 조선대학교 교수 및 연구자
일시: 2026년 5월 15일
장소: Zoom 온라인 강의
주요 도구: Genspark, Claude, Claude Skills, Deep Research
조선대학교 교수·연구자 대상 특강에서 최재용 원장은 Genspark와 Claude 기반 생성형 AI 에이전트 활용법을 소개하며, 문헌조사·심층연구·논문 초안 작성 등 연구 생산성을 높이는 실전 전략과 연구 윤리를 제시했다.
FAQ
Q1. 연구자가 생성형 AI를 쓰면 논문 작성 시간이 줄어들까?
반복적인 문헌 정리, 자료 요약, 초안 작성 시간을 크게 줄일 가능성이 있다. 다만 연구 설계와 해석, 최종 검증은 연구자의 핵심 역할로 남는다.
Q2. Genspark와 Claude 중 무엇이 더 좋을까?
목적에 따라 다르다. 최신 정보 수집과 산출물 자동화는 Genspark, 긴 문서 분석과 학술 글쓰기는 Claude가 강점으로 소개됐다.
Q3. AI가 논문 저자가 될 수 있나?
현재 주요 학술지 정책상 AI는 저자가 될 수 없다는 원칙이 일반적이다. 활용한 AI 도구와 단계는 투명하게 공개하는 것이 권장된다.