[논문 예문] 인공지능을 활용한 논문 작성 프롬프트 설계_논문 구조별 명령어 예시

논문 작성에 AI를 이용하고 싶다면, 제대로 설계하고 정확하게 명령하자

요즘 논문 작성을 시작하는 대학원생들에게 AI는 강력한 조력자이다.

하지만 같은 인공지능(AI) 도구를 사용하더라도, 그 결과물의 수준은 천차만별이다. 그 것은 AI가 만들어낸 글의 수준은 AI의 능력이 아닌 연구자가 입력하는 명령(Prompt)의 정밀도에 달려 있기 때문이다.

AI는 주어진 파라미터와 논리 구조를 따라 최적의 텍스트를 생성할 뿐, 연구의 독창성(Originality)이나 깊이 있는 비판적 통찰은 오직 연구자가 '나의 논지'를 담아 구체적으로 지시했을 때만 발현된다. 따라서 논문의 수준은 AI의 성능이 아닌, 연구자가 논문의 구조와 목적을 얼마나 완벽하게 이해하고 전략적으로 명령을 내리는가 하는 인간의 지적 리더십에 의해 결정된다.

 

그렇기 때문에 전공을 불문하고 모든 논문에 공통으로 적용되는 논문 구조(Structure)를 이해하고, 그 기능에 맞는 '파라미터 중심'의 명령을 내리는 것이 AI 활용의 핵심 전략이다.

 

논문 구조별 AI 프롬프트 활용법

 1. 서론 (Introduction) 작성 프롬프트: 연구의 독창성 확보

서론은 연구의 필요성, 문제 제기, 그리고 독창성을 설득력 있게 제시해야 하기때문에 AI에게 단순한 요약을 넘어 논리적 설득 구조를 구축하도록 명령해야 한다.

 

프롬프트 목표	핵심 파라미터	프롬프트 예시
문제 제기 및 배경	[연구 분야], [핵심 문제], [시급성 근거]	"[연구 분야]에서 현재 대두되는 [핵심 문제]의 사회적/학문적 배경을 요약하고, 이 문제 해결의 [시급성 근거]를 제시하는 문단을 작성해 줘."
선행 연구의 틈새 확인	[주요 선행 논문 3가지의 한계], [본 연구가 채울 틈새]	"제시된 [주요 선행 논문 3가지의 한계]를 비판적으로 분석하고, 이 한계를 극복하는 [본 연구가 채울 틈새]를 강조하는 문단 초안을 작성해 줘."
연구 질문/가설 선언	[연구 질문 3가지] 또는 [최종 가설], [연구의 목적]	"위의 [연구 질문 3가지]에 답하기 위한 [연구의 목적]을 학술적인 문체로 명료하게 선언하는 문장을 제안해 줘."

 

 

 

2. 선행 연구 검토 (Literature Review) 프롬프트

선행 연구 검토는 연구 질문을 이론적으로 정당화하고, 논의의 장을 마련하는 과정이므로, AI에게 개념 간의 관계와 이론적 논쟁을 요구한다.

프롬프트 목표	핵심 파라미터	프롬프트 예시
핵심 개념 정의 및 관계 정립	[주요 변인 A, B], [핵심 이론], [이론적 연결고리]	"[핵심 이론]을 바탕으로, [주요 변인 A]와 [주요 변인 B]가 어떻게 연결되어 상호작용하는지 설명하는 문단을 작성해 줘."
이론적 논쟁의 맥락 정리	[논쟁이 되는 특정 개념], [두 상반된 학파의 주장]	"[논쟁이 되는 특정 개념]에 대해 [두 상반된 학파의 주장]을 정리하고, 이 논쟁이 본 연구에 미치는 영향을 서술해 줘."
변수별 측정 도구 정리	[핵심 변수], [주요 측정 척도 2개], [척도별 장단점]	"[핵심 변수]를 측정하는 [주요 측정 척도 2개]를 비교하고, 각 척도의 [장단점]을 논문 형식에 맞게 요약해 줘."

 

 

3. 연구 방법 (Methods) 작성 프롬프트

연구 방법은 연구 설계의 타당성, 재현성, 윤리성을 증명하는 섹션이므로, AI에게 복잡한 연구 방법과 절차를 명확하고 객관적인 서술로 전환하도록 지시한다.

프롬프트 목표	핵심 파라미터	프롬프트 예시
연구 대상/표본 정당화	[표본 추출 방식], [연구 대상 집단], [선택 이유]	"[표본 추출 방식]을 사용하여 [연구 대상 집단]을 선정한 [선택 이유]를 설명하고, 이 방식의 한계를 보완할 [추가 조치]가 있다면 함께 명시해 줘."
데이터 수집 절차 상세 기술	[자료 수집 기간], [수집 도구/장비], [구체적인 5단계 절차]	"[자료 수집 기간] 동안 [수집 도구/장비]를 활용한 [구체적인 5단계 절차]를 수동태를 사용하여 객관적으로 기술해 줘."
분석 방법 정당화	[데이터의 유형], [연구 질문의 목적], [선택한 통계/분석 기법]	"[데이터의 유형]과 [연구 질문의 목적]을 고려했을 때, [선택한 통계/분석 기법]이 가장 적합한 이유를 논리적으로 설명하는 문단을 작성해 줘."

 

 

4. 결과 및 논의 (Results & Discussion) 프롬프트

결과는 객관적인 보고, 논의는 결과를 이론적 맥락에 연결하고 가치를 부여하는 해석의 영역이다. 그러므로 연구자 스스로 연구 결과에 물리적 의미를 부여하고, 논지를 담은 프롬프트를 이용하여 AI에게 논리적 구조화를 요청해야 한다.

프롬프트 목표	핵심 파라미터	프롬프트 예시
핵심 결과의 객관적 보고	[주요 변인 간의 관계], [통계적 수치], [가설 채택 여부]	"분석 결과 [주요 변인 간의 관계]가 [통계적 수치]에서 [유의미한 경향]을 보였음을 객관적으로 보고하고, [가설 채택 여부]를 명시하는 문장을 작성해 줘."
이론적 해석 및 함의	[가설 검증 결과], [지지/반박하는 이론], [이론적 함의]	"[가설 검증 결과]를 바탕으로, 이 결과가 [지지/반박하는 이론]에 대해 어떤 [이론적 함의]를 가지는지 깊이 있게 논의하는 문단을 작성해 줘."
선행 연구와의 비교 및 차별성	[본 연구 결과], [선행 연구의 결과], [결과의 차이점과 원인]	"[본 연구 결과]가 [선행 연구 $\text{X}$의 결과]와 상이하게 나타난 [결과의 차이점과 원인]을 논리적으로 분석하고, 이로써 본 연구의 차별성이 강화됨을 설명해 줘."
연구의 한계점과 미래 제언	[연구의 가장 큰 한계점], [한계를 극복할 미래 연구 주제 2가지]	"본 연구의 [가장 큰 한계점]을 솔직하게 인정하고, 이 한계를 극복하여 [미래 연구 주제 2가지]를 제언하는 문단을 작성해 줘."

 

구조를 알아야 AI를 통제한다

AI는 글쓰기에 들어가는 시간을 줄여주지만, 논문의 구조적 기능을 아는 연구자만이 AI에게 고도의 지적 작업을 명령할 수 있다. 대학원생은 AI를 활용하기 전에, 각 섹션이 왜 존재하며 어떤 정보를 담아야 하는지 그 기초 논리부터 확립하는 것이 성공적인 논문 작성의 첫걸음이다.

결론적으로 AI 시대, 대학원생의 경쟁력은 복잡한 AI 툴을 다루는 기술이 아니다. 바로 논문의 구조와 각 섹션의 논리적 기능을 꿰뚫어 보고, AI에게 전략적 질문을 던지는 능력이다. 이 구조적 이해가 곧 AI를 단순한 번역기가 아닌 '연구 파트너'로 활용하는 마스터 키가 된다.

이렇듯 요즘에는 논문작성을 편리하게 해주는 인공지능들이 있지만, 이것도 어느 정도 본인이 논문에 대한 기초를 알고 있어야 인공지능의 자료와 글이 제대로인지 판단할 수 있다. 논문에 대한 기초가 없이 인공지능을 활용하면, 인공지능을 연구보조로 쓰는 것이 아니라 본인이 끌려다니게 된다. 이를 위해 일부 대학들은 대학원생들을 위해 인공지능 사용법 뿐만 아니라 논문 말하기와 발표하기, 학술적 글쓰기를 중심으로 훈련시키는 논문 수업을 자체 도입하거나, '방학기간 논문특강'을 통해 학생들의 논문작성을 돕고 있다. (요즘논문 논문특강 문의: privatalab@gmail.com)

하지만, 혼자 논문에 대해 공부하기에 너무 기초가 부족하다고 생각되면, 기초 논문읽기와 해석 수업을 들어보는 것이 좋다. 
 
클래스유 '논문의 모든 것' 수업을 한 달 들으면 5만원 정도인데, 논문 검색부터 논문 작성까지 기초를 알 수 있도록 연구/논문 전문기업 연구소 박사들이 만든 커리큘럼이라서 신입생이나 연구소 석사 연구원들에게 추천하곤 한다.

논문은 본인 전공과 경험에 따라서 읽고 해석하는데에 필요한 수업이 다르니, 많이 찾아보고 책이나 수업을 선택해보면 좋을 것 같다.

https://me2.do/FfMPkFja

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