한국GPT협회
2026

고려대학교 교수진 대상
Smart AI Tools for Researchers

연구 논문의 아이디어 구체화 → 선행연구 조사 → 데이터 분석 전과정에서
AI 도구를 활용하는 방법을 인문계·자연계 맞춤 사례로 전달합니다.

문의 한국GPT협회 02-562-1552 · GPT@Rnbdp.com

한눈에 보는 제안

인문계·자연계 교수진의 연구 특성에 맞춘 2개 트랙으로 구성합니다.

교육 대상

전임교원 (인문·자연 2그룹)

교육 형태

그룹별 1시간 (총 2시간)

교육 방식

오프라인 + 온라인 실시간 송출

핵심 목표

AI 기반 연구 생산성 향상

TRACK A인문계

사회과학 연구 설계에 초점. AI 기반 설문 문항 설계, Google Apps Script로 Google Form 자동 생성, 응답 데이터 수집·분석 파이프라인을 중심으로 구성합니다.

TRACK B자연계

실험 데이터 분석에 초점. 실험 변인(Input/Output) 체계적 설계, Python/Colab 기반 통계 분석·시각화 자동화, 재현 가능한 분석 코드 구축을 중심으로 구성합니다.

CURRICULUM

교육 커리큘럼

TRACK A

인문계실습 사례 — SNS와 실제에서의 친분 상관관계 연구

60분

교육 목표

  • AI를 활용한 사회과학 연구 설계 역량 확보
  • 설문지 설계부터 데이터 수집·분석까지 AI 파이프라인 체험
  • Apps Script → Google Form 자동 생성 워크플로우 습득
차시 주제 세부 내용
01 마크다운을 활용한 논문 문서 구조화 GPT Notion StackEdit
  • 마크다운 기본 문법 — 제목, 본문, 리스트, 표, 인용 표현
  • 논문의 표준 구조(서론-방법-결과-논의)를 마크다운으로 설계
  • AI가 이해하기 쉬운 문서 구조 = 높은 품질의 AI 출력물
  • Notion, StackEdit 등 실시간 마크다운 편집 도구 소개
02 연구 아이디어 구체화와 연구계획서 작성 ChatGPT Gemini Claude
  • 프롬프트 엔지니어링 핵심 — 지시문(Instruction)과 맥락(Context) 분리 기법
  • 하이픈(-) 구조화로 복잡한 연구 질문을 체계적으로 AI에게 전달
  • AI를 사회학·심리학 분야 연구 동료로 설정, 대화형으로 주제를 좁히는 실습
  • 대화 결과를 바탕으로 연구계획서 초안 자동 생성
  • ▸ 시연: "SNS 친구 수와 오프라인 친분 깊이의 상관관계" 주제 구체화
03 선행 논문 조사 및 리뷰 작성 Consensus Scholar GPT ChatPDF NotebookLM
  • Consensus — 학술 논문 전용 AI 검색으로 관련 연구 즉시 탐색
  • Scholar GPT — GPTs 챗봇 기반 논문 검색·요약·인용 정보 추출
  • Few-Shot 프롬프팅 — 우수 논문 요약 사례를 예시로 제공하여 동일 품질의 리뷰 생성
  • Gemini Deep Research — 연구계획서 기반 심층 리서치 프롬프트 작성법
  • NotebookLM — 수집 논문을 소스로 추가하여 Literature Review 자동 생성
04 설문조사 설계와 데이터 수집 자동화 GPT Apps Script Google Form
  • AI에게 연구계획서를 첨부하고 독립/종속/통제 변인 및 측정 항목 자동 설계
  • 설문 문항(리커트 척도, 객관식, 주관식) 자동 생성 프롬프트 작성
  • Google Apps Script로 설문 문항을 Google Form으로 원클릭 변환
  • 구글 드라이브 → 앱스스크립트 생성 → 실행 → 폼 자동 생성 전과정 시연
  • ▸ 시연: SNS 이용 패턴과 오프라인 관계 만족도 설문지 자동 생성
05 데이터 분석과 통계 해석 GPT Python Colab
  • ChatGPT 내장 Python으로 설문 응답 데이터 기초 분석 (기술통계, 빈도분석)
  • 사회과학 통계 기법 — 상관분석, 회귀분석, 교차분석 AI 활용
  • AI 생성 코드를 Google Colab에서 실행, 재현 가능한 분석 환경 구축
  • 분석 결과 시각화(차트·그래프) 및 논문용 해석문 자동 생성
TRACK B

자연계실습 사례 — 알로에 성분 섭취가 인체에 미치는 영향 연구

60분

교육 목표

  • AI를 활용한 실험 연구 설계 및 변인 체계화 역량 확보
  • Python/Colab 기반 실험 데이터 분석·시각화 자동화 체험
  • 재현 가능한 분석 코드 환경 구축으로 연구 효율 극대화
차시 주제 세부 내용
01 마크다운을 활용한 논문 문서 구조화 GPT Notion StackEdit
  • 마크다운 기본 문법 — 제목, 본문, 리스트, 표, 수식·화학식 표현
  • 자연과학 논문 구조(IMRaD)를 마크다운으로 설계
  • 실험 프로토콜, 측정값 테이블을 마크다운 표로 정리하는 방법
  • Markdown → docx 변환 자동화로 논문 서식 일괄 적용
02 연구 아이디어 구체화와 연구계획서 작성 ChatGPT Gemini Claude
  • 프롬프트 엔지니어링 핵심 — 지시문(Instruction)과 맥락(Context) 분리 기법
  • AI를 분야별 전문가(생명공학·영양학·의학·통계)로 설정하여 연구 설계 대화
  • 실험 변인 도출 — 독립변수(성분 농도, 제형, 투여 기간)와 종속변수(TAC, HbA1c 등) 정의
  • 대화 결과를 바탕으로 연구계획서 초안 자동 생성
  • ▸ 시연: "섭취형 알로에(크로모노이드·다당류 복합체)의 인체 영향" 주제 구체화
03 선행 논문 조사 및 리뷰 작성 Consensus Scholar GPT ChatPDF NotebookLM
  • Consensus — 학술 논문 전용 AI 검색으로 실험 기반 선행연구 탐색
  • Scholar GPT — 특정 성분·바이오마커 키워드 기반 논문 검색·인용 추출
  • Few-Shot 프롬프팅 — 우수 논문 요약 사례를 예시로 제공하여 동일 품질의 리뷰 생성
  • NotebookLM — 논문 PDF를 소스로 등록, Literature Review·인포그래픽·슬라이드 자동 생성
  • ▸ 시연: 알로에 성분(크로모노이드·다당류) 관련 선행문헌 검색 및 리뷰 생성
04 실험 데이터 구조 설계와 분석 변인 정의 ChatGPT Claude
  • 실험 데이터 프레임 설계 — Input 변인(제품 유형, 섭취 방법, 성분 농도, 투여 기간) 체계화
  • Output 변인 설계 — 바이오마커(TAC, HbA1c, CRP, 혈당 등) 측정 항목 정의
  • 인과관계 규명을 위한 통제 변인·교란 변인(연령, BMI, 식이 등) 식별
  • AI를 활용한 분석 방법론 선정 — 다중회귀, ANOVA, 매개효과 분석 등
  • ▸ 시연: 알로에 섭취 실험의 Input/Output 데이터 프레임 설계
05 실험 데이터 분석 자동화와 시각화 GPT Python Colab
  • ChatGPT에 실험 데이터(CSV/Excel) 업로드 → 탐색적 데이터 분석(EDA) 자동 수행
  • AI 생성 Python 코드로 기술통계·상관분석·회귀분석·분산분석(ANOVA) 실행
  • Google Colab에서 분석 코드 실행 — 재현 가능한 실험 분석 환경 구축
  • 논문용 그래프(scatter plot, box plot, heatmap 등) 자동 생성 및 저널 서식 맞춤
  • 분석 결과 해석문 자동 작성 — Results 섹션 초안 생성
  • ▸ 시연: 알로에 섭취 실험 데이터 분석 Colab 노트북 라이브 실행

한국GPT협회 교육 실적

538개 기업·기관, 1,700회 이상 교육 진행

538+
교육 기업/기관
1,700+
교육 회차
72+
대학/교육기관
55+
정부/공공기관
PREPARATION

교육장 준비사항

교육장 환경

  • 프로젝터 및 대형 스크린
  • 마이크 (강의용 무선 마이크)
  • 안정적인 Wi-Fi 환경
  • 온라인 실시간 송출 장비 (Zoom 등)