"사이언스온"이 생성형 AI 시대에 경쟁력을 가지려면 (제안)

 

👉 사이언스온(ScienceON)은 단순한 논문 검색 포털이 아니라,
      국내 과학기술 연구 생태계를 연결하는 데이터 허브로서의 위상을 갖고 있다.

     다만, 정보 소비의 방식이 정적 검색에서 동적 탐색으로 변화하고 있는 만큼,
     생성형 AI의 검색·요약·대화형 기능을 일부 흡수하거나 연계하는 혁신이 필요하다.

     정보서비스의 핵심은 “정보의 양이 아니라, 정보와 사용자의 거리”를 줄이는 것이다.
     즉, AI 시대의 경쟁력은 누가 더 스마트하게 정보를 다루게 해주느냐에 달려 있다.


👉사이언스온(ScienceON)은 국내외 과학기술 연구자들을 위해
     논문, 보고서, 특허, 연구데이터, 연구자 정보 등을
     통합적으로 검색할 수 있도록 만든 플랫폼으로 다음과 같은 특징이 있다. 
  • 국내 논문, 학술지, 정부 R&D 과제 데이터 등 공신력 있는 과학기술 정보 집약
  • KISTI의 NTIS(국가과학기술지식정보서비스), DBpia, NDSL, KCI 등과 연계된 통합 검색
  • 전문성과 신뢰도에 중점을 둔 데이터 기반 구조
     이로 인해 사이언스온(ScienceON) 나름의 고유의 경쟁력도 가지고 있다.
  • 신뢰성과 공신력 : 국가기관 주도로 구축된 데이터, 국내 학술자료 중심, 연구자 인증 정보 포함
  • 정책 연계 데이터 : 국가 R&D 과제, 예산, 연구비, 참여 연구자 이력 등은 민간 AI 검색엔 없는 정보
  • 국내 정보 특화 : 많은 AI 기반 검색 서비스는 영문 논문 중심인 반면, 사이언스온은 한글 기반 논문과 국내 과제 데이터에 강함
     하지만 인터페이스는 다소 복잡하고, 정보 소비자 중심의 설계라기 보다는
     전문 연구자 중심의 데이터 포털 성격이 강하다.


👉"사이언스온"이 생성형 AI 시대에 경쟁력을 유지하고 확장하려면

  1. 자연어 기반 검색 질문형 인터페이스 도입

  • 단순 키워드 입력이 아닌, 질문형·문장형 검색 가능하게 개선
  • (사례) “AI 윤리 관련 국내 논문 추천해줘” → 관련 논문 리스트 + 요약 제공

  2. AI 기반 요약·추천 및 해설 시스템 탑재

  • 논문 제목·초록·본문 자동 요약 기능
  • 유사 논문 추천, 인용망 기반 확장 검색 제공
  • ChatGPT, SciSpace처럼 요약 + 해설형 정보 제공 기능 도입

 3. 탐색형 지식그래프와 시각화 서비스 제공

  • 학술 개체(논문, 저자, 기관, 키워드 등) 간의 관계를 시각화
  • 방대한 과학기술 데이터를 시각적으로 표현
  • “정보를 보여주는 것을 넘어, 지식의 흐름을 보여주는 도구

 4. 사용자 맞춤형 검색 경험 강화

  • 사용자의 연구분야, 관심 키워드 기반의 개인화된 추천 시스템 제공
  • 사용자 분석을 통해 관심 논문/프로젝트 알림 기능 도입

 5. 생성형 AI와의 연계 혹은 내장

  • 자체 AI 비서형 챗봇 개발 또는 ChatGPT API와 연동한 검색 도우미 제공
  • 예: "지금 찾은 논문을 요약해줘", "관련 과제 찾아줘" 등에 실시간 대응

 6. 국내외 AI 검색 플랫폼과의 연계 또는 차별화

  • SciSpace, Perplexity가 다루지 않는 국내 R&D 데이터, 과제정보, 정책 자료 등 집중 강화
  • 국내 연구 생태계 중심의 정보허브 역할을 유지

✔️ 사이언스온 경쟁력 강화 핵심 전략 제안

     : 차별화된 사용자 경험 + 정책적 활용 가능성 + 국내 연구 생태계에 특화된 정보 구조화

* 이 내용은 이용자 시각에서 제안 방식의 내용이므로 실무적으로 충분한 검토가 필요함.

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