Research Data & AI

  AI로 인해 재편될 7대 산업 부문과 대응 전략 7 Industries AI Will Take Over by 2026 (* 이 글의 일부 내용을 요약 정리한 것입니다.) *  지난 18개월 동안 포춘 500대 기업의 AI 도입 패턴을 분석해 온 데이터 분석가의 글입니다.

[ AI Prompts for Data Analysis ] 6 Must-Try ChatGPT Prompts For Data Analysts https://analythical.com/blog/6-chatgpt-prompts-for-data-analysis 33 AI Prompts for Data Analysis https://promptdrive.ai/ai-prompts-data-analysis https://www.analyticshacker.com/analytics-resources/ai-prompts-for-data-analysis 7 ChatGPT Prompts That I use Daily as a Data Analyst https://medium.com/ai-analytics-diaries/7-chatgpt-prompts-that-i-use-daily-as-a-data-analyst-714bb47839cc 17 ChatGPT Prompts For Data Analysis To Save Time In 2025 https://team-gpt.com/blog/chatgpt-prompts-for-data-analysis

  [AI Insight] 모라벡의 역설과 사람의 자리

ChatGPT 비밀 코드 10가지 : " 말로 하는 치트 코드" (* 이 내용은  medium 사이트에 있는 내용을 요약, 정리한 것입니다.) https://medium.com/writing-for-profit-with-ai/99-of-users-dont-know-about-these-10-chatgpt-secret-codes-1f23621e0975

  AI 시대의 슈퍼리서처 (Super Researcher) AI가 재편하는 연구 생태계   인공지능(AI)은 연구자의 업무방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 데이터 수집, 문헌 검색, 기초 통계 처리와 같은 반복적 작업은 이미 AI가 훨씬 더 신속하고 정확하게 수행한다. 그렇다면 연구자에게 남은 과제는 무엇인가?  AI가 대신할 수 없는 영역에서 차별적 가치를 증명해야 한다 . 그 해법 가운데 하나로 ‘슈퍼리서처(Super Researcher, 초연구자)’라는 개념을 적용해 볼 수 있다. 이는 단순한 수사적 표현이 아니라 향후 연구 생태계가 살아남을 수 있는 전략적 좌표라 할 수 있을 것이다. 인간만이 줄 수 있는 가치   슈퍼리서처는  깊은 도메인 전문성, 폭넓은 협업 네트워크, 학제 간 시야와 문제 정의 능력 을 갖춘 연구자를 의미한다. 단순히 데이터를 정리하는 기술자 정도가 아니라  아직 정립되지 않은 질문을 찾아내고, 자료의 의미를 새롭게 해석하며, 다른 학문과 연결해 혁신의 돌파구를 여는 안내자 다. 그들의 힘은  창의적 가설 설정, 복잡한 현상 간의 맥락 읽기, 인간사회와 지식생태계의 상호작용을 이해하는 능력 에서 나온다. 이는 단순 패턴 인식과 요약에 강한 AI가 쉽게 대체할 수 없는 영역이다. AI와의 공존과 도태의 갈림길   냉정한 현실도 외면할 수 없다. 문헌 조사나 상당한 수준의 데이터 가공, 분석도 AI가 연구자들을 빠르게 대체하고 있다. 보통의 연구자는 연구 프로젝트에서 “기여도가 낮은 연구자”라는 평가를 받을 위험도 커지고 있다. 하지만 슈퍼리서처는 AI를 공동연구자(co-researcher)로 활용해 더 많은 데이터를 탐색하고, 더 빠른 시뮬레이션을 수행하며, 더 정교한 가설을 검증한다. 즉,  AI를 통해 기초를 자동화하고, 인간적 창의성으로 그 위에 건축물을 세우는 연구자 가 살아남는다. 연구자에게 던지는 질문   이 논의는 연구계를 넘어 모든 ...

GPT-5 연구 워크플로우 활용 가이드북 (연구자를 위한 단계별 매뉴얼) 📌 <1단계>  빠른 개요 잡기 – 직접 답변 활용 활용법 “ 이 주제를 학술적 배경 중심으로 500자 요약해 줘. ” “북한의 정보화 정책의 특징을 학술논문 스타일로 요약해 줘.” 효과 : 방대한 자료를 직접 읽기 전에 연구 주제의 큰 그림을 빠르게 파악할 수 있음. 📌 < 2단계>  편향 줄이기 – 다양한 출처 종합 활용법 “ 이 이슈를 찬성·반대 입장에서 각각 요약해 줘. 출처도 알려줘. ” “북한의 AI 기술 도입에 대한 긍정·부정 평가를 구분해 설명해 줘.” 효과: 구글 검색의 상위 노출 편향 대신, 여러 관점을 동시에 확보 가능 📌 < 3단계>  맞춤형 산출물 – 연구 목적에 맞게 가공 활용법 “ 이 내용을 학술 논문 서론에 쓸 수 있는 형식으로 다듬어 줘. ” “ 정책 브리핑용으로 5줄 요약해 줘. ” 효과 : 논문 초안, 연구보고서, 발표자료 등 다양한 산출물 을 즉시 준비 가능 📌 < 4단계>  복잡한 질문 다루기 – 맥락 기반 질의 활용법 “ 2010년 이후 북한의 AI 정책을 중국과 러시아 협력 사례와 연결해 설명해 줘 .” 효과 : 단순 키워드 검색으로는 힘든 다차원적 질문 에 대해 종합 분석 가능 팁 : 질문을 점차 구체화하며 후속 질문을 던지면, 연구 맥락이 깊어짐. 📌 < 5단계>  대화형 연구 – 후속 질문 유지 활용법 “ 앞에서 요약한 2015년 이후 논문 중 중국 연구자 이름이 포함된 사례만 정리해 줘 .” 효과 : 맥락을 이어가면서 연구 주제를 점차 좁히거나 확장 가능. 장점 : 일회성 검색이 아닌, 지속적 연구 파트너 로 활용 📌 < 6단계> 정보 소음 제거 – 집중된 결과 활용법 “ 이 주제의 핵심 논문만 추려서 요약해 줘. 광고성 자료...

구글 검색보다  챗GPT를 이용하는 8가지 이유   (연구자 관점에서 확장 설명)

  'AI에 대한 건강한 회의주의'란 무엇인가? AI가 빠른 속도로 우리의 일터를 바꾸고 있다. 코드 작성, 문서 정리, 데이터 분석까지, 사람이 수행하던 이 상한 업무를 이제는 몇 줄의 프롬프트로 대체해 나가고 있다. 하지만 바로 이 지점에서 우리는 한 가지 중요한 태도를 잃지 말아야 한다. 그것은 바로 “AI에 대한 건강한 회의주의”이다. AI의 본질을 직시해야 하는 이유 언어 텍스트를 이해하고 생성하는 대규모 모델인 LLM은 근본적으로 통계적 패턴 기반의 텍스트 생성 모델로, 매우 정교한 자동완성기계 같은 이 다. 질문에 답하는 것 같지만 사실은 학습된 패턴을 바탕으로 그럴듯한 말을 이어 붙이는 것이다. 다시 말해, AI는 정답을 아는 존재가 아니라 그럴듯한 문장을 잘 만들어내는 존재 다. 이 본질을 잊는 순간 우리는 AI의 말에 쉽게 속아 넘어간다. 맹신 대신 검증하기 AI는 때때로 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 꾸며내기도 한다. 흔히 말하는 ‘환각(Hallucination)’ 현상이다. 또 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 드러내기도 하고, 특정 맥락을 이해하지 못한 채 답을 내놓기도 한다. 그렇기에 AI의 답변은 참고자료일 수는 있지만, 절대 최종 결론이 될 수는 없다. 회의주의적 실천 방법 건강한 회의주의는 단순히 불신하는 태도가 아니다. 오히려 비판적으로 수용하며 활용하는 능동적 태도이 다. AI의 답을 공식 문서나 다른 출처로 교차 검증 하기 답의 근거가 무엇인지 묻고, 불분명하다면 다시 확인하기 그대로 받아들이지 않고, “왜 이런 답이 나왔는가?”를 자문하기 특히 기술 분야라면 반드시 직접 실행·테스트 를 통해 검증하기 책임 있는 활용을 위한 태도 법조계에서는 AI가 생성한 허위 판례를 그대로 제출한 변호사가 징계를 받는 사건도 있었다. 이 사건이 보여주듯 AI의 결과를 그대로 받아들이는 것은 단순한 실수가 아니라 심각한 책임 문제 로 이어질 수 있다. 따라서 'AI에 대한 건강한 회의주의...

2025 AI 및 디지털 트렌드 https://business.adobe.com/content/dam/dx/us/en/resources/digital-trends-report-2025/2025_Digital_Trends_Report-kr.pdf (요약) 기업은 생성형 AI의 잠재력을 활용하기 위해 적극적으로 나서고 있습니다. 생성형 AI를 활용하면 매출 성장 가속화, 생산성 향상, 효율적인 콘텐츠 제작 등그야말로 혁신적인 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 명확한 ROI지표를 수립해야 하며, 그 출발점은 데이터 통합과 부서 간 협력 강화입니다. 개인정보 보호 우려와 AI 도입의 복잡성은 여전히 큰 걸림돌입니다. 고객 데이터를통합하려면 개인정보 보호, 보안, 거버넌스에 관한 강력한 프레임워크를 마련해야합니다. AI 도입 수준이 높아질수록 여기서 발생하는 복잡성을 관리하기 위해 더많은 역량과 리소스가 필요합니다. 경쟁사보다 빠르게 AI를 도입한 ‘얼리 어답터’기업은 명확한 목표와 측정 지표를 세워놓고 있습니다. 에이전틱 AI는 경험과 워크플로우를 모두 향상하는 새로운 기회를 제공합니다. 상호 연동되는 자율적인 AI 에이전트는 마케터에게는 효율성 향상과 한층 스마트한지원을, 소비자에게는 컨시어지 서비스처럼 편리하면서도 개인화된 경험을 신속하게전달할 것입니다. 에이전틱 AI는 마케팅을 확장하고, 품질을 향상하고, 전환율을높이는 데 도움을 줄 새로운 솔루션으로 부상하기 시작했습니다. 기업은 고객의 니즈 파악을 넘어, 이를 예측하는 수준으로 발전하고 있습니다. 한때 탁월하다고 여겼던 경험은 이제 표준이 되었습니다. 고객은 간편하면서도유의미한 상호 작용을 기대합니다. 그럼에도 여전히 많은 조직이 고객 여정의 전과정에서 연관성 있고 시의적절한 경험을 전달하는 데 고전을 면치 못하고 있습니다.이러한 문제들을 해결하기 위해 AI와 예측 분석이 올해의 우선순위로 떠올랐습니다. 실시간 인사이트를 제공하기 위해서는 연결과 상호 운용성을 위한 통합 플랫폼이필요합니다. 기업...

  미 연방 기관, AI 중심의 미국 인력 구조 전면 개편 계획 발표 Agencies Unveil AI-Driven US Workforce Overhaul Plans – MeriTalk 📌 주요 요점 요약 목표 : 미국 인력 시스템 전면 개혁 → AI 시대에 맞춘 기술, 문해력, 신속 재교육 강화 배경 : ‘대학 진학 중심’ 모델 실패 → 교육·훈련이 노동시장 수요와 불일치 핵심 전략 : AI 문해력·기술 우선, 신속 재교육, 혁신 촉진 집행 방법 교육·훈련 체계 전 단계 통합 개혁 WIOA 면제·권한 확대 및 실험적 시범사업 AI·VR 기반 경력 탐색·지도 시스템 구축 데이터 통합·디지털 플랫폼 현대화 장기 비전 : 전국 AI 문해력 표준 제시, 산업 연계 강화, 고임금·미래형 일자리 창출 트럼프 행정부가 인공지능(AI) 기술 습득, 신속한 재교육, 그리고 ‘대학 진학 중심(college-for-all)’ 모델 탈피를 축으로 하는 미국 인력 시스템 전면 개편안을 추진하고 있다. 행정부는 현행 교육·훈련 체계가 실패했다고 판단했다. 노동부, 상무부, 교육부가 8월 12일 공동 발표한 ‘인재 전략(Talent Strategy)’ 은 다음과 같이 밝히고 있다. “수십 년 동안 미국은 ‘대학 진학 중심’ 모델에 의존해 인력을 준비시켜 왔지만, 이 접근법은 고용주와 근로자 모두의 요구를 충족시키지 못했습니다.” 보고서는 또, “ 현재 인력 개발 프로그램은 부처별로 분산되어 있고, 관료주의적 규제에 묶여 있으며, 고용주가 필요로 하는 기술과 자주 불일치합니다. ” 라고 지적했다. 이번 계획의 핵심은 AI 문해력(AI literacy) 과 기술 개발을 우선시하고, “신속한 재교육과 AI 시대의 혁신을 촉진”하는 시범사업을 도입하는 것 이다. 세 부처는 다음과 같이 강조했다. “AI는 노동시장을 재편하고 있으며, 근로자가 이러한 기회와 도전에 대응할 수 있도록 지속적인 혁신이 필요합니다. AI는 새로운 고임금 직종과 생산성 향상을 제공할 수 있지만, 이러한 번...

GPT-5 프롬프트 가이드 핵심 정리 1. 프롬프트 작성 기본 원칙 명확하게 작성하기 모호한 질문보다는 구체적이고 분명한 지시가 더 좋은 답변을 이끌어낸다. 예) “AI에 대해 설명해줘” → “AI가 의료 분야에서 어떻게 활용되는지, 실제 사례를 중심으로 300자 이내로 설명해줘.” 맥락 제공하기 필요한 배경이나 상황을 알려주면 답변 품질이 올라간다. 예) “중학생 수준에도 맞게 개념 이해를 위해 설명해줘.” 출력 형식 지정하기 답변을 표, 글머리표, 요약문 등 원하는 형식으로 요청한다. 예) “장단점을 표로 정리해줘.” 2. 효과적인 프롬프트 작성 기술   1) Role(역 할) 부여 모델에게 특정 전문가 역할을 부여하면 답변이 더 전문적이고 일관된다. 예) “너는 역사 선생님이야. 19세기 조선의 사회 변화를 학생에게 설명하듯 말해줘.”   2)  Chain-of-thought 유 도 (생각 단계 나누기) 모델이 문제 해결 과정을 단계별로 설명하도록 요청. 예) “답을 바로 말하지 말고, 풀이 과정을 단계별로 설명해줘.”   3)  예시(Few-shot prompting) 원하는 답변 스타일을 예시로 보여주면 유사하게 생성된다. 예)   Q: “한국의 수도는?”          A: “서울입니다.”        Q: “일본의 수도는?”        A: …   4)  제약  조건 주기 길이, 언어, 어휘 수준 등을 명시. 예)  “대학생이 이해할 수 있도록, 200자 이내로 설명해줘.” 3. GPT-5에서 추가로 유용한 점 복잡한 작업 분해 GPT-5는 여러 단계를 거쳐 문제를 푸는 능력이 강화되어 있어, “먼저 개요 → 세부 설명 → 최종 요약” 식의 단계 지시가 효과적이다. 일관성 유지 ...

  1. GPT-5의 기본 구조와 특징 MoE(Mixture of Experts)  구조 GPT-5는 MoE(Mixture of Experts) 구조를 채택하여, 겉으로는 하나의 모델처럼 보이지만 실제로는 질문 유형에 따라 수많은 내부 전문가 모델이 동작하는 방식이다. 즉, “배우는 한 명이지만 뒤에는 수많은 스태프가 돕는” 형태로 이해하면 된다. GPT-5의 5대 특징 1) 이해·추론 능력      GPT-4보다 맥락 유지력이 안정적      모호한 지시에도 들쭉날쭉하지 않고 일정한 결과 제공 2)  에이전트형 작업      목표를 분해 → 단계별 계획 → 실행      스스로 전략 수정 및 의사결정 가능 3)  프롬프트 민감 도      프롬프트 최적화 도구(Prompt Optimizer) 활용 시 높은 재현성 확보      같은 지시문 반복 시 결과의 일관성이 크다 4)  코딩 성능      더 빠른 실행, 더 적은 메모리 사용      높은 정확도의 코드 작성 및 디버깅 지원 5)  멀티모달 처리      텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 형식을 동시에 처리 가능 2. 프롬프트 기반 커스터마이징 GPT-5는 프롬프트만으로도 모델의 동작 방식을 조정할 수 있다. 핵심은 두 가지 축이다. 레벨(Level) → 자율성의 크기 추론(reasoning_effort) → 사고의 깊이 이 두 가지를 조합하여 총 12가지 모드를 만들 수 있다. 3. 레벨(Level) ― 자율성 설정   레벨 설명 활용 예시 Level 0  (완전 수동)        지시만 그대로 수행, 해석·추가...

  AI시대, 글로벌 불평등 심화 - 『 The Global Impact of AI: Mind the Gap 』(IMF, 2025.4) 분석 * 이 내용은 IMF의 보고서 내용을 함축적으로 정리하고, 한국의 역할 등을 부가한 내용임 .

AI로 논문 표절율(유사도) 줄이는 방법( 가이드) * 이 내용은 단순히 표절검사 시스템에서의 표절율을 줄이기 위한 테크닉이 아니라    논문의  의미를 유지하면서도 표현을 독창적으로 변환 하는 전략에 초점을 두었다. 표절율이 높게 나오는 원인 공용 문구·전형적 표현  : 학술 문장에서 반복하여 쓰이는 서술 (“본 연구는…을 목적으로 한다”) 단순 어휘 치환  : 단어만 바꾸고 문장 구조는 그대로 유지 → 검사에서 여전히 높은 유사도 인용·출처 누락  : 원 자료의 내용을 재작성했지만 출처 표기 안 함 번역 후 직역 형태  : 외국어 자료를 그대로 직역하면 구조 유사도가 유지됨 A I 를  활용한 표절율 감소 전략 (1) 문장 구조 변경 원문  : "이 연구는 기후 변화가 농업 생산성에 미치는 영향을 분석하였다." 변환  : "농업 생산성에 대한 기후 변화의 영향을 본 연구에서 심층적으로 살펴보았다." 생성형AI 프롬프트 예시 :  “다음 문장을 같은 의미로, 문장 구조와 어휘를 바꿔서 다시 작성하되, 학술적 표현을 유지하라.” (2) 다중 문장화와 합성 긴 문장을 2~3개의 짧은 문장으로 분할하거나, 짧은 문장을 합쳐 새로운 흐름으로 재작성 이는 검사 시스템의 ‘문장 단위 비교’를 피하는 데 효과적 (3) 동의어와 대체 표현 활용 전문 용어는 그대로 두되, 주변 어휘를 동의어·유사 어구로 치환 예) “분석하다 → 규명하다”, “영향을 미치다 → 작용하다” (4) 데이터·사실 유지, 표현만 변경 수치·고유명사는 변형하지 않고, 서술 방식만 새롭게 구성 예) “20% 감소했다” → “감소율은 20%에 달했다.” (5) 인용·출처 강화 원 자료 기반 내용은 AI로 재작성하더라도 출처를 명시 AI 활용은 ‘표현 변환’일 뿐, 출처 표기의 의무를 면제하지 않음 표절율 감소 작업 절차 원문 분석  → 유사도가 높게 나올 가능성이 있는 문장 표시 AI 변환 ...

생성형 AI를 연구논문을 윤문할 때의 연구윤리와 주의사항 1. 연구윤리와의 관계 허용 가능 범위 문법·맞춤법·어휘·가독성 개선 등  형식적·언어적 보완 은 대부분 연구윤리 위반이 아님. 전문 교정·교열 서비스를 이용하는 것과 유사하게 ChatGPT를 ‘언어 보정 도구’로 활용하는 것은 일반적으로 문제 없음. 주의가 필요한 범위 AI가  연구 내용, 해석, 결론 을 새로 만들거나 변경하면, ‘저작권·창작성 훼손’ 또는 ‘대필’로 간주될 소지 있음. AI 생성 문장을 그대로 사용하면서 출처를 밝히지 않으면, 일부에서는 ‘표절’로 해석될 가능성 있음 2. 주의해야 할 점 활용 범위 명확화 :  “문장 다듬기” 수준에 한정하고, 데이터·결과·논리 구조 변경 금지 기록과 투명성 확보 :  AI 요청문·응답문, 수정 전후 버전을 보관 기관·학술지 규정 확인 :  일부 학술지·연구기관은 AI 사용 지침을 별도로 두고 있음 의미 변질 방지 :  숫자, 고유명사, 인용문이 변형되지 않았는지 직접 검토 3. 표절검사 시스템 대응 및 체크리스트 AI로 윤문하면 표절률이 높게 나올 수도 있는 이유 AI가 흔히 쓰는 학술표현·전형적 문장 구조 재사용 → 기존 문헌과 유사도 증가 대응 체크리스트 AI 윤문 후 표절검사(예: Turnitin, 카피킬러) 실행 유사 판정 문장은  문장 구조 변형 과  어휘 재선택 으로 재작성 공용 문구(“본 연구는 …을 목적으로 한다”)는 변형 수정 후 재검사 최종본과 검사 보고서, 수정 로그 보관 4. 안전하게 활용하는 법 요청문 예시 “다음 문단을 문법과 표현만 다듬어 달라. 의미·데이터·결론은 변경하지 말 것.” 사람 검증 필수 AI 윤문 결과를 사람이 직접 확인하여 의미 변질·사실 오류 방지 표절검사와 후속 수정 AI 윤문 후 반드시 표절검사 → 유사도 높은 문장은 재작성 활용 사실 명시 필요시 감사문(acknowledgment)에 “본 문서의 일부 문장은 AI 도구(ChatGP...