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논문 비교분석 통한 인사이트 도출까지! ScienceON AI-Reviewer 서비스 출시
- 11개 관점에서 비교분석, 질의응답까지! 문헌조사 시간 단축 및 정확도 향상 -
- KISTI 개발 생성형 AI 고니(KONI) 기반, 신뢰도 높은 분석 결과 제공 -
□ 한국과학기술정보연구원(원장 이식, 이하 KISTI)은 과학기술 지식인프라 ScienceON*(이하 ScienceON)에서 여러 논문의 비교분석 및 질의응답을 통해 인사이트 도출이 가능한 ‘AI-Reviewer’ 서비스를 출시했다고 19일 밝혔다.
* 과학기술 지식인프라 ScienceON(https://scienceon.kisti.re.kr)은 국내외 논문, 특허, 국가R&D 보고서 등의 과학기술정보와 연구데이터, 정보분석 서비스 및 연구인프라를 연계·융합하여 한 곳에서 제공하는 개방형 협업 연구 환경 플랫폼이다.
□ AI-Reviewer는 최대 10개의 논문을 비교‧분석해 연구의 목적, 제약 및 한계점, 선행연구와의 차별성, 연구 방법 등 11개의 관점에서 리뷰 결과를 제공하는 서비스다.
○ ScienceON에서 검색한 논문은 물론이고, 이용자가 별도로 보유한 논문도 PDF 파일로 업로드하면 함께 비교해 분석 결과를 제공한다.
○ 11개의 관점별로 논문의 개별 리뷰를 확인할 수 있으며, 논문들을 전체적으로 종합하여 비교 분석한 종합 리뷰 결과도 제공한다. 이를 통해 각 논문의 세부적인 특징은 물론, 여러 논문 간의 차이를 명확하게 파악할 수 있다.
○ 또한 이용자는 AI와 질의응답 형식의 대화를 진행할 수 있고, AI가 제시하는 추천 질문을 통해 추가적인 인사이트를 얻을 수 있다.
○ 이뿐만 아니라 논문 요약·번역·용어 설명을 제공하는 기존 AI 서비스 AI-Helper와 연계되어 개별 논문에 관한 내용 검토까지 가능하다.
□ AI-Reviewer의 고도화된 기능 구현이 가능한 이유는 과학기술정보에 특화되고 보안이나 정보 유출에 안전한 KISTI 개발 생성형 언어 모델 고니(KONI)를 기반으로 개발됐기 때문이다.
○ 개발에 활용된 고니(KONI)의 특성으로 방대한 과학기술정보 데이터를 더 정교하게 분석할 수 있을 뿐만 아니라, On-premise 방식의 개발을 통해 이용자가 보유한 논문을 분석에 활용하더라도 정보 유출의 가능성이 적다는 장점이 있다.
○ 또한 검색 증강 생성(RAG) 기법을 활용하여 생성형 AI 서비스의 문제로 지적되는 할루시네이션(hallucination, 환각 현상) 을 최소화하여 보다 신뢰도 있는 분석 결과를 제공한다.
□ KISTI 융합서비스센터 유수현 센터장은 “문헌조사는 연구의 기본이자 향방을 결정하는 중요한 과정이지만, 많은 연구자가 어려움을 겪곤 한다.”라며, “AI-Reviewer를 활용하여 연구 주제와 유관한 논문 간 맥락을 파악하고 연구 공백을 발견할 수 있다.”라고 설명하며, “AI-Reviewer를 통해 연구의 방향성을 더욱 체계적으로 설정하고 궁극적으로 연구의 인사이트를 제공받을 수 있기를 기대한다”라고 밝혔다.
□ 한편, AI-Reviewer는 ScienceON 홈페이지(www.kisti.re.kr)에서 확인할 수 있다.
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