[인공지능 활용] 연구 계획서 작성: 논문 에디터의 Proposal 명령어 모음집

어떤 연구계획서가 '광속 탈락'할까? 
매년 입시 철이 되면 수많은 연구 계획서가 에디터의 책상 위에 놓인다. 

최근의 가장 큰 특징은 단연 생성형 AI의 흔적이다. 문장은 매끄러워졌고 형식은 갖춰진 듯 보이지만, 역설적으로 '합격할 만한' 계획서는 줄어들었다. 왜일까? 많은 지원자가 AI에게 '대필'을 맡기느라 연구자의 가장 중요한 덕목인 '문제의식'을 포기했기 때문이다.

교수님은 AI가 쓴 정답 같은 문장을 보고 싶어 하지 않는다. 
비록 투박하더라도 질문을 던지고, 그 문제를 해결하기 위해 고뇌한 흔적을 보고 싶어 한다. AI를 단순히 글쓰기 도구로 쓰는 자는 탈락하고, AI를 지적으로 부려 자신의 논리를 정교화하는 자만이 합격한다. 
 
서울대 박사 선배들이자 현직 논문에디터들로서, 대학원 합격의 문을 여는 'AI 활용 연구 계획서 작성 팁'을 공개한다.

 
합격을 부르는 연구 계획서 작성 10계명: 논문 에디터가 전하는 AI사용 전략
 
1. AI에게 '주제'를 묻지 말고 '빈틈(Gap)'을 물어보자
대부분 "무슨 연구가 좋을까?"라고 묻지만, 이는 하책이다. 고수는 "지금까지의 연구에서 무엇이 부족한가?"를 묻는다. 학계에서 아직 해결되지 않은 지점(Research Gap)을 찾는 데 AI를 활용해보자.

프롬프트 전략: "최근 3년 내 [전공분야]의 주요 리뷰 논문들을 바탕으로, 학계에서 공통적으로 지적하는 '한계점과 후속 연구의 필요성' 5가지를 분석해 줘."
 
> "나는 현재 [전공명] 석사/박사 과정을 준비 중이야. [구체적인 관심 분야]와 관련하여 최근 3년 내 권위 있는 학계 리뷰 논문들이 공통적으로 지적하고 있는 '아직 해결되지 않은 문제(Unresolved Problems)'나 '후속 연구 제언' 5가지를 정리해 줘. 각 제언이 왜 학술적으로 중요한지 근거를 함께 제시해 줘."

 
2. '유령 논문'의 공포를 기억하자(할루시네이션 방지)
AI는 존재하지 않는 참고문헌을 가장 당당하게 지어낸다. 가짜 문헌이 포함된 계획서를 제출하는 것은 교수님께 "나는 연구 윤리에 무지하다"고 고백하는 것과 같다.

실천 강령: AI가 제시한 모든 참고문헌은 반드시 Google Scholar나 RISS에서 실존 여부를 직접 확인(Crosscheck)해야 한다(원문 링크를 꼭 첨부하라고 명령하자). 확인되지 않은 문헌은 삭제하는 것이 정답이다.
 
> "[주제]에 대한 이론적 배경을 요약하되, 다음의 제약을 엄격히 지켜라. 1) 절대로 존재하지 않는 논문을 지어내지 마라 2) 근거가 되는 연구의 저자명과 발행 연도를 명시하되, 확실하지 않다면 '정보 없음'으로 표기하라 3) 너의 창의적 추측을 배제하고 오직 원문에 기반한 사실만을 요약하라."
 
https://anplab.tistory.com/112

[AI 논문예시] 10년차 논문 에디터가 뽑은 AI의 거짓말 TOP 5_ 인공지능의 할루시네이션(Hallucination)

 
 

3. AI를 '지식 창고'가 아닌 '비판적 에디터'로 설정하자
AI에게 처음부터 써달라고 하지 것이 아니라, 당신의 거친 아이디어를 먼저 던지고, AI에게 이를 비판하게 해보자.

프롬프트 전략: "너는 까다로운 대학원 면접관이다. 내가 제안한 이 연구 주제의 '독창성'과 '실현 가능성' 측면에서 예상되는 비판 3가지를 제시하라."

 
4. 연구 방법론의 '타당성'을 AI와 토론해보자
"열심히 설문하겠다"는 식의 계획은 탈락이다. 특정 방법론을 왜 써야 하는지 통계적, 학술적 근거를 AI를 통해 보완하자.

프롬프트 전략: "내가 선택한 [방법론 명칭]이 [연구 대상]의 특성을 분석하는 데 있어 타 방법론보다 우월한 이유를 학술적 용어로 정리해 줘."
 
> "나는 본 연구에서 [A 현상]을 분석하기 위해 [특정 방법론/분석 도구]를 사용하려고 해. 이 방법론이 [유사한 다른 방법론]보다 본 연구 주제를 분석하는 데 있어 통계적/설계적으로 우월한 이유를 전문적인 학술 용어를 사용하여 서술하고, 이 방법론을 적용할 때 반드시 준수해야 할 엄밀한 절차를 단계별로 제시해줘."
 

5. AI 특유의 '매끄러운 말투'를 경계하라
AI가 쓴 글은 특유의 서술 방식이 있다. "결론적으로", "중요한 점은" 등의 표현이 남발되는 글은 교수님의 눈에 '영혼 없는 글'로 읽힌다.

실천 강령: AI의 초안을 바탕으로 하되, 문장은 반드시 연구자 본인의 목소리로 다시 써라. 문체는 차갑고 건조해야 하며, 논리는 단단해야 한다.

 
6. '역공 프롬프트'로 논리적 비약을 잡아라
계획서를 다 썼다면, AI에게 논리적 결함을 찾아내라고 명령해보자.

 
프롬프트 전략: "이 계획서의 서론에서 결론까지 이어지는 논리 구조 중 인과관계가 부족하거나 설명이 모호한 부분을 모두 찾아내어 지적하라."

> "너는 [전공명] 분야의 매우 까다롭고 보수적인 심사위원이야. 내가 제안한 연구 주제인 '[본인의 연구 주제]'에 대해 1) 연구의 독창성 부족 2) 샘플링의 한계 3) 이론적 근거의 미비함이라는 3가지 관점에서 독설에 가까운 비판을 쏟아내줘. 이후 각 비판을 방어하기 위해 내가 보완해야 할 논리적 장치가 무엇인지 조언해줘."
 
https://anplab.tistory.com/113

[AI 논문쓰기] 10년차 논문 에디터의 인공지능 사용법_AI의 할루시네이션(Hallucination)을 이기는 역

 
 


7. 산업계와 학계의 '연결 고리'를 AI로 강화하라
연구의 당위성을 확보하려면 현재의 트렌드를 반영해야 한다. AI를 통해 당신의 연구가 사회적으로 어떤 가치를 갖는지 보완해보자.

프롬프트 전략: "나의 연구 주제인 [주제]가 최근 [관련 산업/사회 이슈]와 어떤 연관성이 있는지, 그리고 이 연구가 사회적/학술적으로 기여할 수 있는 구체적인 기대효과를 서술하라."

 
 8. 학술적 용어(Terminology)의 정밀도를 높여라
초보 연구자는 일상 용어를 쓰지만, 프로는 학술 용어를 쓴다. AI를 활용해 당신의 문장을 '학계의 언어'로 격상시켜줄 수 있다.

실천 강령: 당신이 쓴 문장을 제시하고 "이를 학계에서 통용되는 전문 용어를 사용하여 더욱 엄밀하고 간결한 학술적 문체로 변환하라"고 요청해보자.
 
> "아래 초안 문장들을 10년 차 논문 에디터의 시각에서 다듬어 줘. 1) 주관적인 형용사를 배제하고 객관적인 수치나 근거 중심의 표현으로 바꿀 것 2) 구어체 표현을 학술 전용 전문 용어로 대체할 것 3) 문장 간의 논리적 연결성(접속어 활용)을 강화할 것. [여기에 본인의 초안 입력]"


9. '제한 조건'을 걸어 AI의 창의성을 억제하라
AI의 상상력은 논문에서 독이다. 답변의 범위를 좁혀야 정보의 밀도가 올라간다.

프롬프트 전략: "답변 시 추측이나 원문에 없는 내용은 배제하고, 오직 검증된 이론적 배경만을 근거로 답변하라. 근거가 부족하면 '정보 없음'이라고 말하자."

10. 결국 '엔진'은 당신의 기본기임을 잊지 마라
AI는 비서일 뿐이다. 질문을 던지는 힘, 답변의 진위를 가리는 눈, 그리고 끝까지 연구를 밀어붙이는 끈기는 오직 당신에게서 나온다. 기초 체력 없는 연구자는 AI라는 날개를 달아도 추락할 뿐이다.

대학원 입학은 연구자로서의 삶을 시작하는 첫 번째 관문이다. 연구 계획서는 그 관문을 여는 열쇠다. AI라는 강력한 도구가 주어진 시대에, 당신이 보여줘야 할 차별성은 '도구를 얼마나 잘 쓰는가'가 아니라 '도구를 통해 얼마나 깊이 있는 고민을 했는가'이다.

 
우리는 서울대학교에서 박사 과정을 밟으며 수많은 밤을 고뇌로 지새웠다.
그때 AI가 있었다면 조금 더 편했겠지만, 그때 겪었던 그 치열한 고뇌의 시간들이 결국 오늘의 나를 만들었다. 도구의 화려함에 속지 마라. 기초에 집중하고, AI를 지적으로 통제하라. 본질에 충실한 연구 계획서는 반드시 합격이라는 열매를 맺어줄 것이다.

[실전용] 연구 계획서 최종 검토 체크리스트
1. AI가 제시한 참고문헌 5개 이상을 직접 검색하여 실존 여부를 확인했는가?
2. 연구 주제가 단순한 '공부'가 아닌, 학계의 '빈틈(Gap)'을 겨냥하고 있는가?
3. 선택한 연구 방법론의 통계적/학술적 근거를 스스로 설명할 수 있는가?
4. AI 특유의 말투를 지우고, 나의 문체로 전체 문장을 다듬었는가?
5. 연구의 기대 효과가 개인적 성취를 넘어 학술적 기여를 담고 있는가?

 

*복잡한 명령어 필요 없이 논문 작성을 위해 개발된 인공지능은 아래 포스팅을 참조

https://anplab.tistory.com/72

[제니.에이아이_Jenni.ai] 논문 작성을 위한 인공지능 무료가입부터 사용법까지!

 

 

 

이렇듯 요즘에는 연구와 논문 작성을 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, '토론식 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. 
 
아래 링크의 클래스유 '논문의 모든 것' 수업은 한 달에 52,000원인데, 딱 한 달만 들어도 논문 검색부터 논문 작성까지 기초를 알 수 있도록 연구/논문 전문기업 연구소 박사들이 만든 커리큘럼이라서 신입생이나 연구소 석사 연구원들에게 추천하곤 한다.
 
https://me2.do/FfMPkFja

[논문의 모든 것] 요즘논문 읽기부터 쓰기까지 기초 논문클래스 (논문인강)!

 

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