I. 연구배경
 

1.1 소프트웨어의 발전과 연구 혁신
 

□ 소프트웨어 기술의 발전은 연구 자료 접근성 제고, 연구 생산성 도구 확대, 연구 데이터 공유 및 글로벌 협력 등을 촉진해

    연구 생태계 활성화에 기여해 옴
 

◦ 인터넷과 소프트웨어의 확산은 자료 접근성과 연구 효율성을 제고

인터넷 기반 학술 검색 엔진의 등장으로 연구자들은 문헌 탐색의 시간을 줄이고, 지식 통합에 집중할 수 있게 됨
* 온라인 학술 정보 검색 사이트인 Google Scholar는 2004년 출시된 이후 2025년 9월 기준 매월 1억 명 이상이 이용하는 사이트로     성장(Similarweb, 2025)1)

논문 서지 관리, 각종 통계·데이터 분석 소프트웨어 및 온라인 기반 협업 소프트웨어 등이 도입되어 연구 생산성을 높이고

연구자 간 협업 활성화
* 1982년 최초의 서지 관리 소프트웨어 Reference Manager가 개발된 후 현재 EndNote, Zotero, Mendeley, RefWorks 등

   다양한 서지 관리 SW가 연구자들 사이에서 필수 도구로 자리매김
* 1980년대 컴퓨터 비전문가도 쉽게 통계·데이터 분석을 할 수 있게 도와주는 소프트웨어의 (VisiCalc(1979), SPSS/PC+(1984),

   MS-EXCEL(1985) 등) 확산
* 2006년 출시된 온라인 기반 협업 소프트웨어인 Google Workspace(문서 작성, 원격 회의 도구 등 포함)는

   2024년 기준 30억 명 이상이 사용 중2)

1.2 AI가 가져온 연구 혁신
 

□ AI가 다양한 학문적 난제 해결로 인류 지식의 지평을 넓히는 중
 

◦ 인공지능이 정보과학을 넘어 과학분야 전반에 적용되며 난제로 여겨졌던 문제들을 해결할 수 있는 도구로 부상

◦ 생물학 분야에서 50년 난제로 여겨졌던 단백질 접힘 문제9)를 AI 예측모델을 활용해 해결하여 2024년 관련 연구자들이

    노벨 화학상을 수상 [참고1]
구글 딥마인드의 데미스 허사비스, 존 점퍼가 AlphaFold를, 데이비드 베이커 워싱턴대 교수가 RosettaFold를 개발해 단백질 구조

예측과 새로운 단백질 설계에 기여한 공로를 인정 받음

2.2 연구 단계별 AI의 혁신
 

1) 연구 단계 분류
 

□ 연구의 개념과 의미 : 데이터에서 지식과 지혜를 발견하고 창출하는 과정
 

◦ 연구는 가설 형성, 실험 설계, 데이터 수집, 분석 등 연구 단계 거쳐 새로운 과학적 지식과 통찰을 창출하는 일련의 과정

◦ AI 시대의 연구는 빅데이터 해석을 통한 지혜의 창출로 패러다임 전환중
“지혜”란 단순 정보나 지식을 넘어 의미 있는 해석과 예측까지 아우르는 고차원의 의사결정 역량
AI 시대의 연구는 “AI가 과학의 전 과정에 참여하여 인간과 협력적으로 연구를 수행하는 것”을 의미

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------