연구 설계를 위한 AI 워크스페이스
흩어진 아이디어를
구조화된 연구계획서로
내가 모은 연구자료를 동시에 분석하고, 패턴을 찾고, 빠진 질문을 짚어줍니다. AI가 묻고, 연구자가 답하고, 연구계획서가 만들어집니다.
프로젝트
독거노인 커뮤니티 케어
청소년 멘토링 효과
새 연구 프로젝트
연구 타입
선택한 타입에 따라 분석 방향과 질문이 달라집니다
연구 아이디어
독거노인 커뮤니티 케어 프로그램이 사회적 고립감에 미치는 영향
논문 업로드
논문 완성까지의 시간 분배
논문을 쓰는 과정은 22%
피우다는 연구 설계를 함께합니다.
논문 완성까지 시간의 78%는 기획, 문헌검토, 데이터 수집, 분석 등의 과정입니다. 피우다는 이 과정을 함께합니다.
커버리지Song D et al. "How Many Work Hours Are Requisite to Publish a Manuscript?" PRS Global Open, 2013
연구 설계에 왜 AI가 필요한가요?
놓쳤던 패턴, 빠뜨린 질문.
연구의 범위가 달라집니다.
한 사람이 읽을 수 있는 논문, 한 번에 다룰 수 있는 맥락에는 한계가 있습니다. AI는 그 한계를 넓혀, 연구자가 더 나은 판단에 집중할 수 있게 합니다.
수백 편의 패턴 탐색
사람이 놓치기 쉬운 Research Gap을 발견
설계 체크리스트 생성
방법론·통계·윤리 관점의 질문 생성
구조화된 아웃라인
Theme → RQ → Section 구조 정리
연구 방향 결정
어떤 문제를 풀지, 어떤 가설을 세울지
데이터 해석
데이터에 의미를 부여하고 결론 도출
논문 작성
모든 문장은 연구자 본인이 작성
5단계 파이프라인
연구 설계의 전 과정
연구 아이디어와 논문을 분석합니다
연구 아이디어를 자연어로 입력하고, 논문을 PDF 또는 DOI로 업로드하면 AI가 연구 유형, 방법론, 변수, 결과를 자동 추출합니다. 업로드된 논문의 인용 네트워크를 확장하여 관련 연구를 찾고, 연구 공백 (Research Gap)을 식별합니다.
- 연구 유형 자동 분류 (RCT, 관찰연구, 체계적리뷰 등)
- 논문 데이터 구조 추출 (96.3% 정확도)
- 인용 네트워크 기반 확장 검색 · 최대 20편 동시 분석
PDF 또는 DOI를 드래그하세요
연구 공백 (Research Gap)에서 구조를 제안합니다
추출된 데이터를 Knowledge Graph에 매핑하여 연구 공백 (Research Gap)을 식별하고, Theme → Research Question 계층 구조를 자동 생성합니다. 모든 제안에 논문 인용이 명시됩니다.
- 연구 공백 (Research Gap) 자동 식별 (모든 진술에 논문 인용)
- 프로젝트 구조 자동 생성 (Theme → RQ 계층)
- Semantic Scholar·PubMed·OpenAlex 메타검색
Theme
독거노인 → 사회적 고립
올바른 질문으로 설계를 명확히 합니다
ChatGPT는 답을 줍니다. 피우다는 올바른 질문을 합니다. 연구 설계 유형, 대상 집단, 핵심 변수 등 고수준 설계 의사결정을 구조화된 질문으로 안내합니다. 이 결정이 이후 섹션 개요의 뼈대가 됩니다.
- 연구 설계 유형 · 대상 집단 · 변수 결정
- 방법론 / 통계 / 윤리 전문성별 질문 라우팅
- 연구실 컨텍스트 자동 반영
무작위 배정이 가능한 연구 환경인가요?
표본 크기 산정 근거 논문을 찾을까요?
IRB 승인이 필요한 연구입니까?
섹션별 개요와 상세 설계를 완성합니다
연구 설계 결정을 바탕으로 각 섹션(연구 배경, 방법론, 분석 계획 등)의 구조화된 개요(Section Outline)를 자동 생성합니다. 섹션별로 측정 도구, 표본 크기, 분석 방법 등 상세 질문을 추가로 안내합니다.
- 설계 결정 기반 섹션 개요 자동 생성
- 섹션별 상세 설계 질문 (측정 도구, 표본, 분석)
- GPT/Gemini에서 바로 사용 가능한 구조화된 프롬프트
미리보기
사전등록부터 연구비 신청서까지
연구자와 지도교수의 답변을 AI가 통합하여 구조화된 연구계획서를 생성합니다. OSF 사전등록, SPIRIT, PRISMA-P 표준 양식으로 자동 변환하고, 원클릭으로 제출합니다.
- OSF 사전등록 원클릭 제출
- SPIRIT / PRISMA-P 표준 체크리스트
- Word / LaTeX / Markdown 내보내기
완성 섹션
인용 논문
협업 리뷰
초안에서 끝나지 않습니다.
계속 발전시키세요
AI 리뷰어가 방법론과 논리를 짚어주고, 지도교수와 동료가 직접 코멘트를 남깁니다. 피드백을 반복하며 연구계획서를 완성해 나갑니다.
2.1 연구 목적
커뮤니티 기반 개입 프로그램이 독거노인의 사회적 고립 감소에 미치는 효과를 도시·농촌 환경별로 비교 검증한다. 1차 결과변수는 사회적 연결감 변화량이며, 2차 결과변수로 건강 관련 삶의 질, 우울 증상, 서비스 이용률을 측정한다.
3. 연구 방법
3.1 연구 설계
본 연구는 도시와 농촌 독거노인을 대상으로 커뮤니티 케어 프로그램의 효과를 비교하기 위한 다기관 무작위 대조군 실험(Multi-site RCT) 설계를 채택한다. 도시 지역 2개 기관, 농촌 지역 2개 기관에서 동시에 진행하며, 블록 무작위 배정(block randomization)을 사용한다.
3.2 연구 대상
65세 이상 독거노인 200명 (도시 100명, 농촌 100명). 농촌의 조작적 정의는 읍면동 인구밀도 하위 30%를 기준으로 한다. 포함 기준은 ① 단독 거주 6개월 이상, ② MMSE 24점 이상, ③ 독립 보행이 가능한 자로 제한한다.이지현
제외 기준도 명시하세요: 현재 다른 임상시험 참여자, 중증 정신질환 진단자, 6개월 이내 입원 이력이 있는 자.
3.3 표본 크기 산정
선행연구의 효과 크기(Cohen's d = 0.42)를 기반으로 G*Power 3.1을 사용하여 필요 표본 수를 산출하였다. 양측 검정, 유의수준 α=.05, 검정력 1-β=.80 조건에서 집단당 최소 90명이 필요하며, 탈락률 10%를 고려하여 집단당 100명으로 설정하였다.
3.4 측정 도구
UCLA-3 사회적 고립 척도를 De Jong Gierveld Loneliness Scale을 주요 종속변수로 사용하며, SF-12를 삶의 질 보조 척도로 활용한다. 사전-사후-추적(6개월) 3시점 반복 측정 설계를 적용한다. 반영 완료
농촌 정의의 "읍면동 인구밀도 하위 30%" 기준이 행정안전부 기준과 일치하는지 확인 필요합니다.
다기관 RCT라면 기관 간 프로토콜 표준화 절차를 3.5절에 추가해야 합니다.
포함 기준에 인지기능 선별검사(MMSE ≥ 24) 조건을 추가하는 것을 권장합니다. 치매 동반 시 개입 효과 측정이 어렵습니다.
적용된 코멘트
UCLA-3 대신 De Jong Gierveld Scale도 고려해보세요. 최근 3년간 해당 도구 사용 논문이 2배 증가했습니다.
반영 완료 · §3.4활용 사례
어떻게 사용하나요
학위 논문 설계
연구 아이디어에서 출발하여 선행연구 공백 분석, 방법론 선택, 변수 설계까지 구조화된 질문으로 안내합니다.
연구비 신청서
관련 논문을 분석하여 Research Gap과 Specific Aims 구조를 자동 제안합니다. 컨텍스트가 축적되어 후속 신청이 빨라집니다.
체계적 리뷰 프로토콜
PRISMA-P 체크리스트를 자동으로 채우고, 검색어 설계부터 포함·제외 기준까지 구조화된 질문으로 안내합니다.
보고서 · 아티클
정책 보고서, 기술 보고서, 연구소 아티클 등 구조화된 문서의 설계와 논리 검토를 지원합니다.
자주 묻는 것들
검정력 분석 결과가 누락되었습니다. G*Power 기준 최소 N=180 (α=.05, power=.80)으로, 현재 200명은 적절하나 근거를 명시해야 합니다.