한국규제과학센터 · 2026.09.17
근거를 잃지 않는
작업 환경 만들기
생성형 AI를 활용한 연구논문 작성 실무
오늘 네 시간
네 개의 블록, 하나의 사다리
주최측 사전 설문 · 실습과 사례 요청 9건
여러분이 먼저 물어보신 것들
| 미리 보내주신 요청 | 오늘 다루는 자리 |
|---|---|
| 바로 적용 가능한 쉬운 코드 또는 프롬프트 등 | 네 시간 내내, 프롬프트 전문은 배포 페이지에 |
| 연구 논문 작성 전 구성부터 실제 논문 작성 활용까지 전 단계를 실습해보고 싶습니다 | 1교시 전체에서 2교시 전체로 |
| 투고 저널 스타일에 맞춰서 포맷 맞추는 법, 올바른 레퍼런스 찾기 | 14:00 레퍼런스, 16:37 투고 서식 |
| 논문에 사용되는 표나 그림을 AI를 활용하여 제작할 수 있는 방법에 대해 알고 싶습니다 | 16:00 표와 그림 제작 |
| 논문 데이터 검증 및 자료 | 15:30 결과 검증 |
| 연구 설계 및 데이터 정리 | 14:30 연구질문, 15:00 데이터 정리 |
| 통계 및 그래프, 표 설정에 관한 부분 | 15:30 검증, 16:00 시각화 |
| 초안 도출, 레퍼런스 도출, 그래프 결과 도출 등이 어려워요 노하우 배우고 싶습니다 | 14:50 초안, 14:00 레퍼런스, 16:00 그래프 |
| 잘못된 정보 찾아내는 방법이 있을까요 | 13:20부터, 오늘 전체의 척추 |
오늘의 명제
AI를 잘 쓰는 연구자가 아니라,
AI가 일할 수 있는 구조를
가진 연구자.
오늘 배우는 것은 새로운 AI 규칙이 아닙니다. 남이 제출한 근거의 신뢰성을 심사할 때 쓰는 규율을, 자기 도구에 그대로 옮기는 일입니다.
경계를 먼저 긋습니다
작동하는가, 그리고 해도 되는가
작동하는가 — 1·2교시
- 이 인용이 실재하는가
- 이 분석이 재현되는가
- 이 숫자에 계산 과정이 있는가
- 이 그림이 주장과 일치하는가
해도 되는가 — 3교시 17:00
- 연구자의 책임은 어디까지인가
- 투고할 때 무엇을 밝히는가
- 어떤 자료를 넣어도 되는가
- 대학연구윤리협의회 이효빈 사무총장 세션
1교시 · 13:00~15:00
환경과 근거
근거를 잃지 않는 작업 환경
포맷, 메타데이터, 문헌 3단 구조
여러분 기관이 이미 답을 써뒀습니다
요약과 번역과 검토서 초안은 AI,
핵심 판단은 심사자.
식약처 2026년 주요업무 추진계획에 제출자료 요약과 번역, 검토서 초안 작성이 가능한 AI 허가·심사지원 시스템 구축이 명시돼 있습니다. 오늘 드릴 분업은 제 주장이 아니라, 여러분 기관의 공식 문서가 이미 채택한 분업입니다.
- 여러분은 AI를 쓸지 말지 고민하는 위치가 아니라, 기관이 짓고 있는 시스템의 첫 사용자가 될 위치에 있습니다.
- 오늘의 목표는 그 시스템이 책상 앞에 놓였을 때 무엇을 요구하고 무엇을 의심해야 하는지의 판단 기준입니다.
- 같은 문서에 언제 무엇이 들어오는지가 연도로 적혀 있습니다. (’26) 전문번역, 동등 의약품 검토 → (’27) 개량신약 검토 → (’28) 신약 등 검토. ’26은 올해입니다.
- 망 정책상 지금 무엇이 허용되는지는 제가 밖에서 확인할 영역이 아닙니다. 기관 정보화 담당 부서에 확인하셔야 할 부분입니다.
이 방에 두 축이 섞여 앉아 있습니다
내 산출물은 결국 공개되는가
심사 축
- 기업이 제출한 허가심사 자료를 다룬다
- 자료 자체가 영업비밀이다
- 넣을 수 있는 것의 범위가 좁다
- 공개된 심사결과정보와 해외 공개 문서에서 논증 구조만 추출한다
연구·평가 축
- 시험법 개발, 위해평가, 용역과제를 다룬다
- 산출물이 결국 발간된다
- 과거 발간물이 현재 작업의 안전한 프록시가 된다
- 공개 코퍼스로 기관 문체와 논증 구조를 재현한다
왜 지금 이 이야기인가
연구자의 세 장면
병목은 생성이 아니라 검증입니다
무엇을 측정하지 않고 있는가
기존 벤치마크가 재는 것
- 인용이 주장을 뒷받침하는가 (support)
- 문장과 근거 사이의 정합성
- 점수가 높으면 안심하게 된다
재지 않는 것
- 그 문헌이 실재하는가 (existence)
- 서지정보가 실제로 열리는가
- 그래서 신뢰도가 체계적으로 과대평가된다
환경 설정을 다시 정의합니다
포맷은 사고를 강제한다.
여러분이 다루시는 자료는 Word 27퍼센트, HWP 16퍼센트입니다. 문서가 절반에 가깝고 통계 파일보다 두 배 이상입니다. 그런데 생성형 AI 도구 대부분은 HWP를 직접 읽지 못합니다. 환경 설정은 계정을 만드는 일이 아니라, 내 자료를 AI가 읽을 수 있는 상태로 바꾸는 일입니다.
- Delivery — 사람이 보는 포맷. HWP, Word, PPT, PDF. 결론을 보여주려고 논리를 지운 층이고, AI가 가장 못 읽는 층입니다.
- Exchangeable — 사람과 AI가 함께 읽는 포맷. Markdown, CSV, YAML, JSON. 여기서 쌓고 여기서 고칩니다.
- Plain — AI가 가장 잘 읽는 층. TXT, LOG, SRT/VTT. 장비 출력, 분석 로그, 회의·인터뷰 전사처럼 서식이 없는 원문입니다. 원본은 여기 그대로 남습니다.
AI-readiness의 최소 단위
꼬리표 일곱 개면 조건 검색이 열린다
| 필드 | 에이전트가 하는 일 |
|---|---|
| type | 종류별로 다르게 취급한다. 가이드라인인지, 시험보고서인지, 문헌노트인지. |
| description | 열어보기 전에 관련성을 판단한다. |
| author, owner | 권위와 문의처를 판정한다. |
| date created, modified | 최신본을 우선하고 낡은 것을 경고한다. |
| status | 현행인지, 개정중인지, 폐지인지. 현행본만 인용하게 만든다. |
| tags | 교차 검색의 축을 만든다. |
| source | 출처를 추적하고 검증한다. |
여러분에게 부족한 건 AI가 아닙니다
비공개 자료를 한 글자도 넣지 않고
기관 문체를 재현한다
환각 인용을 만들지 않는 구조
확보, 인덱싱, 그리고 합성
사전 질의 아홉 건 중 두 건이 여기였습니다
레퍼런스는 도구 문제가 아니라
순서 문제입니다
같은 질문, 다른 구조
도구가 검색한 코퍼스와
내가 큐레이션한 코퍼스
| 비교 축 | 도구가 검색한 코퍼스 | 내가 큐레이션한 코퍼스 |
|---|---|---|
| 예 | 챗봇 웹검색, 자동 리서치 기능 | 내 sources 폴더, 내 레퍼런스 라이브러리 |
| 인용 조작 | 위험이 남는다 | 내가 넣은 것만 말한다 |
| 재현성 | 매번 다르다 | 같은 폴더면 같은 답 |
| 축적 | 창을 닫으면 증발한다 | 복리로 쌓인다 |
| 여러분 버전 | — | 내가 모은 국내외 규제 문서 폴더 |
Generator와 Verifier를 분리합니다
초안을 쓴 세션이
자기 인용을 검증하게 하지 않는다
조금 전에 손으로 하시라고 한 그것
아까 그 네 단계 중
01과 03을 기계가 합니다
방금 보신 것의 한계
검색이 됐다고
검증이 된 것은 아닙니다
| 검증 항목 | 도구가 해준 것 | 내가 해야 하는 것 |
|---|---|---|
| 01 DOI가 실재하는가 | 레코드가 돌아왔다 | 링크를 직접 연다 |
| 02 그 주장을 하는가 | 초록까지 읽었다 | 해당 문장까지 확인한다 |
| 03 철회되지 않았는가 | 레코드가 RETRACTED를 달고 왔다 | 철회 공고 원문을 확인한다 |
| 04 현행 개정본인가 | 법령은 조회된다 | 고시와 가이드라인은 별도다 |
시점이 빠진 문장은 근거가 되지 않습니다
AI는 자기가
언제까지 아는지 모릅니다.
학습 시점 이후를 모르는데, 모른다고 말하지 않습니다. 낡은 답을 현재형으로 말합니다. 그리고 최신이라는 말을 덧붙이는 순간, 그 문장은 검증할 수 없는 문장이 됩니다.
- 버전, 개정일, 수치, 규정을 물을 때 특히 위험합니다. AI가 아는 것은 학습 시점의 상태이고, 그 시점이 언제인지는 AI 자신도 정확히 말하지 못합니다.
- 같은 질문을 두 세션에 던져 보십시오. 답이 갈리면 둘 중 하나는 틀린 것이고, 답이 같아도 둘 다 낡았을 수 있습니다. 일치는 정확성의 증거가 아닙니다.
- 그래서 날짜 앵커는 사람이 붙입니다. 무엇을, 어디서, 언제 확인했는지를 그 문장 옆에 적습니다. 한 줄이면 됩니다.
비교 축은 여러분 주제에 맞게 정하십시오
같은 스키마로 정렬하면
빈 칸이 다음에 읽을 것을 알려준다
| 정렬 축 | 문헌 A | 문헌 B | 문헌 C |
|---|---|---|---|
| 연구설계 | |||
| 표본과 대상 | |||
| 측정 방법 | |||
| 주요 결과 | |||
| 저자가 밝힌 한계 |
용법 전환 · 답변기에서 반론기로
넓은 관심사를 검증 가능한 질문으로
IMRaD는 형식이 아니라 사고 도구입니다
논문 절과 지식 베이스를 맞대면
초안이 건강검진표가 된다
| 논문 절 | 채우는 재료 | AI에게 시킬 한 줄 | 비었을 때의 의미 |
|---|---|---|---|
| Introduction | notes 폴더의 문제와 공백 문장 | 공백 진술을 모아 세 문단 뼈대로 | 아직 문제를 세우지 못했다 |
| Methods | 시험법 SOP와 프로토콜 기록 | 기록을 재현 가능한 서술로 | 기록을 남기지 않았다 |
| Results | 분석 로그, 표, 그림 | 로그의 수치만, 해석 없이 | 분석이 끝나지 않았다 |
| Discussion | 해석 노트, 선행연구 대조 | 일치와 불일치를 대조표로 | 읽은 것을 소화하지 못했다 |
| Limitations | 검증 로그의 답할 수 없는 것 | 로그에서 그대로 옮김 | 한계를 적지 않았다 |
| References | 레퍼런스 라이브러리 | 라이브러리 밖 인용 생성 금지 | — |
1교시 마무리 · 14:45~15:00
하네스
규칙을 폴더에 심는다
프롬프트는 휘발하고, 하네스는 남습니다
오늘의 사다리
묻는 방식이 바뀌면 남는 것이 바뀐다
같은 질문, 세 개의 답
어떤 전처리와 농도 구간에서
회수율과 RSD가 판정 기준을 만족하는가
| 비교 축 | v1 Prompt | v2 Context | v3 Harness |
|---|---|---|---|
| 입력 길이 | 한 줄 | 서른 줄 이상 | 한 줄, 규칙은 한 번만 설계 |
| 데이터 품질 점검 | 그냥 지나간다 | 지시하면 찾는다 | 규칙이 매번 강제한다 |
| 같은 질문 두 번 | 답이 달라진다 | 들쭉날쭉하다 | 같은 폴더면 같은 답 |
| 산출물 위치 | 채팅창 | 채팅창 | clean, figures, notes 폴더 |
| 다음 사람 | 처음부터 다시 | 프롬프트를 아는 사람만 | 폴더를 열면 된다 |
| 여섯 달 뒤 리비전 | 남는 게 없다 | 대화 기록뿐 | 로그와 코드로 설명된다 |
하네스의 실물
폴더 하나가 규칙의 본체다
$ tree 내-연구-2026
내-연구-2026/
├── CONTEXT.md # 작업 규칙 — 이게 하네스의 본체
├── sources/ # 확보한 원문 — 여기 없으면 존재하지 않는 것
├── notes/ # 내가 읽고 쓴 것
├── draft/ # AI가 만든 초안 — 아직 본문이 아니다
└── figures/ # 코드가 만든 그림, 파일명 규칙 포함
1교시의 최종 산출물
CONTEXT.md 한 장
# CONTEXT.md — 연구논문 작성 작업 규칙
## 문헌 규칙
- sources/ 와 레퍼런스 라이브러리 밖의 문헌을 인용하지 않는다.
- 뒷받침할 문헌이 없으면 "라이브러리에 없다"고 말한다.
## 작성 규칙
- 숫자는 출처가 있는 것만 쓴다. 근사와 추정은 [추정]으로 표시한다.
- 재료가 없는 칸은 채우지 말고 [근거 미확보 — 무엇이 필요한지] 로 남긴다.
## 산출물
- AI가 만든 문장은 draft/ 에 둔다. 본문은 내가 검토한 문장뿐이다.
2교시 · 15:00~16:00
분석과 검증
숫자가 아니라 절차를 받는다
실습 데이터, 함정 다섯 개, 검증 네 절차
두 시간을 관통하는 한 문장
믿을 수 있게 만드는 것은
모델이 아니라 여러분이 만든 절차입니다.
더 좋은 모델이 나오면 해결되는 문제가 아닙니다. 모델은 분기마다 바뀌고, 지금 이 순간에도 바뀌고 있습니다. 바뀌지 않는 것은 그 모델을 어떤 환경에서 굴리느냐입니다.
- 기업이 자료를 들고 오면 결론만 보지 않습니다. 시험법이 무엇이었는지, 원자료가 있는지, 판정 기준이 사전에 정해져 있었는지를 봅니다.
- 결론이 아니라 결론에 이른 경로를 봅니다.
- 그런데 정작 본인이 AI에게 분석을 시킬 때는 결론만 받아 들고 나옵니다. 오늘은 그 규율을 도구 쪽으로 한 칸 옮깁니다.
실습 데이터 · 밸리데이션 기록 121행
일부러 심어 둔 함정 다섯 개
| 함정 | 데이터에 남은 모습 | 놓치면 어떻게 되는가 |
|---|---|---|
| 01 단위 혼입 | 농도 일부가 다른 단위로 입력됨 | 농도 구간 결론이 뒤집힌다 |
| 02 표기 불일치 | 축산물과 축산 물, 대소문자와 공백이 섞임 | 그룹 수가 부풀려진다 |
| 03 결측과 중복 | 반응변수가 비어 있거나 검체번호가 겹침 | 특정 조건이 과대평가된다 |
| 04 교락 | 분석자 세 명과 장비 두 종이 완전히 분리되지 않음 | 전처리 효과가 사실은 장비 효과일 수 있다 |
| 05 이상치 | 비고 컬럼에 원인 단서가 남아 있음 | 근거 없이 지우면 안 되고, 근거를 찾아 처리해야 한다 |
2교시의 심장
숫자를 묻지 말고 계산 과정을 내놓게 하라
숫자를 묻는다
- 회수율 평균이 얼마인가
- 숫자 하나가 돌아온다
- 맞는지 확인할 방법이 없다
- 다시 물으면 다른 숫자가 나온다
계산 과정을 내놓게 한다
- 평균을 계산하는 코드를 쓰고 실행해서 출력을 보여달라
- 코드가 보이고, 몇 행을 썼는지 보이고, 어떤 행을 제외했는지 보인다
- 같은 코드를 다시 돌리면 같은 숫자가 나온다
- 숫자가 아니라 숫자를 만든 절차를 받는다
보고서에 쓸 수 있는 숫자의 조건
네 가지가 갖춰진 숫자만 쓴다
이 데이터의 가장 중요한 함정
전처리 효과인가, 장비 효과인가
2교시 후반 · 16:00~17:00
시각화와 완성
그림은 주장의 증거다
그림 선택 규칙, 역검, AI 교정의 세 가지 실패
취향이 아니라 결과의 유형이 결정합니다
네 가지면 충분하다
사전 질의 아홉 건 중 세 건이 여기였습니다
표와 그림은 이렇게 시킵니다
01 표 clean/validation_clean.csv 로 Table 1 을 만들어라.
행은 전처리 A, B, C. 열은 n, 회수율 평균과 표준편차, RSD 중앙값, 기준 충족 비율.
표를 만든 코드와 각 셀에 들어간 행 수를 함께 출력하고, 결측은 n에서 빼되 뺀 수를 표 아래에 적어라.
02 그림 같은 파일로 전처리별 회수율 박스플롯을 그려라. 개체 점을 겹쳐 뿌린다.
회수율 80과 120에 판정 기준선을 긋고, 군별 n을 x축 라벨에 적는다.
figures/fig01-recovery-by-prep.png 로 300dpi 저장. 축 라벨에 단위, 흑백 인쇄에서도 구분되게.
03 캡션 위 그림의 캡션을 쓰되 에러바가 표준편차인지 표준오차인지 신뢰구간인지를 명시하고,
데이터에 없는 해석은 한 문장도 넣지 마라. 그림만 보고 확인할 수 있는 것만 쓴다.
그림이 주장과 일치하는가
배경 설명 없이 그림만 던진다
마지막에 손해 보는 구간
AI 교정은 세 가지로 실패한다
문장이 딛는 단을 먼저 정합니다
주장 강도의 네 단
사전 질의 · 투고 저널 스타일에 맞춰서 포맷 맞추는 법
원고가 끝난 뒤에 남는 일
내일 하실 일 하나
폴더 하나, 파일 한 장
$ mkdir 잔류물질-분석-2026
$ cd 잔류물질-분석-2026
$ open CONTEXT.md
# 분석 작업 규칙
- 원본은 고치지 않는다.
- 정리는 코드로 하고, 몇 행이 바뀌었는지 남긴다.
- 결측은 조용히 버리지 않는다.
- 분석자, 장비, 분석일이 결과와 교락되어 있는지 먼저 확인한다.
- 판정 기준을 명시한다.
- 분석이 끝나면 로그를 덧붙인다.
오늘 가져가시는 것
프롬프트는 휘발하고,
규칙은 남습니다.
AI는 시키는 만큼 의심합니다. 그러니 의심을 매번 말로 하지 말고 규칙으로 만드십시오.
- 분석 환경은 개인의 요령이 아니라 부서의 인프라입니다.
- 마크다운으로 쓴 규칙은 어느 도구로든 옮겨 갑니다. 기관에 AI 시스템이 들어왔을 때 그대로 가져가서 쓰실 수 있습니다.
- 여러분의 하네스는 이미 여러분 손에 있습니다. 여러분이 읽고 쓰고 검토해온 모든 것.
드리고 가는 것
자리에서 처음부터
하실 수 있게 만들어 뒀습니다.
구요한 · 커맨드스페이스 대표 · 차의과학대학교 겸임교수 · KIRD 객원교수