내 자료에서 시작

내 서재의 논문, 하이라이트, 코멘트를 AI의 재료로 활용합니다. 자료를 수집하고 읽고 정리하는 흐름을 연결합니다.

직접 만드는 결과물

첫날에는 LLM Wiki를, 둘째 날에는 프로포절 초안과 참고문헌을 만듭니다. 교육이 끝난 뒤에도 자신의 연구에 계속 활용할 수 있는 결과물을 완성합니다.

근거를 확인하는 연구

주장마다 인용 근거를 연결하고 근거가 없는 내용은 표시합니다. AI의 결과를 검토하고 최종 판단하는 방법을 익힙니다.

오리엔테이션 — 왜 LLM Wiki인가

• 연구자의 3대 병목: 수집·읽기·관리
• 챗봇 vs 내 파일을 직접 읽는 AI
• 시스템 지도(서재 → 기록 → 커맨드 센터 → 위키 → 에이전트)
• 연구 윤리(AI의 역할과 연구자의 책임)

서재 만들기 — Zotero

• 브라우저 커넥터로 논문 수집 및 메타데이터 보정
• 하이라이트·코멘트, 컬렉션과 참고문헌 생성
• AI 연결 준비 - Better BibTeX · ZotMoov · 로컬 API 설정

기록 공간 만들기 — Obsidian

• 볼트 생성, 마크다운과 링크 이해
• 연구용 폴더 구조 구성(Literature / Topic / Research)
• Zotero Integration으로 논문 노트 자동 생성
• 그래프 뷰와 데일리 노트 활용

서재를 읽는 AI — Claude Desktop + MCP

• 설치와 볼트 연결, 내 노트를 바탕으로 AI와 대화
• Zotero MCP 연결과 컬렉션 브리핑, 하이라이트·그림 정리
• NotebookLM 연동으로 팟캐스트·인포그래픽 활용

LLM Wiki 만들기

• LLM Wiki 이해
• 원문 보존 → 개념 추출 → 연결의 문헌 처리 흐름 실습
• 근거 페이지를 인용하는 질의응답
• INDEX·소스·개념 페이지 운영과 자동 처리·정독의 구분

1일차 점검 + 연구 OS 세팅

• 실습 환경 점검 및 트러블슈팅
• 연구 OS 5단계 흐름(Outline → Literature → Experiments → Manuscript → Build)
• 연구 프로젝트 폴더 구성

자료 검색·정리 — 문헌 서베이 에이전트

• 관심 키워드로 내 서재·웹·학술 DB 조사
• 토픽 노트 축적과 문헌 종합, arXiv 편중 보정
• 인용수·저널·도서관 접근 확인과 에이전트 지시서 이해

연구 주제 발굴 — 정독과 연구 갭

• 핵심 논문을 연구 질문·방법·주요 발견으로 재구성
• 위키에 문헌을 반영해 개념 그래프 확장
• 선행연구 지도에서 연구 갭을 찾고 연구 질문(RQ) 구체화

연구 설계 — 리서치 프로포절 초안

• 프로포절 아웃라인 구성(배경·연구 질문·선행연구·방법·기대효과)
• 위키의 근거를 활용해 절별 초안 작성
• 체계적 딥리서치(스크리닝과 검증 등급 이해)

검증·조립 — 나만의 연구 에이전트

• 인용 검증(주장과 근거 매칭, 근거 없는 주장 표시)
• Pandoc으로 워드·PDF와 참고문헌 생성
• 내 워크플로우에 맞춘 스킬 구성과 AI 출력 검증 체크리스트