과학탐구 방법과 AI 데이터 리터러시

신동선

세한대학교AI융합학부조교수다.학부에서미술과컴퓨터과학을전공하고,석사과정에서는인지과학을전공했으며,해부학으로의학박사,세포생물학으로이학박사를받았다.이후킨키대학교의과대학해부학교실에서조교수로근무하며신경생물학,체내시계연구를수행했다.현재는인공지능,데이터리터러시,웹툰·애니메이션콘텐츠제작을융합한교육과연구를진행하고있으며,피지컬AI를활용한공연과예술실험도함께수행하고있다.주요연구분야는의생명과학시각화,AI기반생명과학영상분석이다.SCIE및KCI등재학술지에80편이상의논문을게재했으며,《골치아픈논문그림쉽게그리기》,《마야파이썬2024》를비롯하여AI시대의연구방법과학술글쓰기를다루는실용서를집필하고있다.또한대학생을위한AI융합교육과연구방법론강의를지속적으로개발하고있다.

AI로상상하는연구자,AI에상상력을빼앗긴연구자

01연구패러다임의전환
02연구질문설계
03선행연구분석
04데이터리터러시
05연구설계원리
06데이터분석과시각화
07AI활용논문작성방법
08연구윤리와검증
09논문투고전략
10연구자성장전략

답보다질문을지키는AI연구법
연구는거대한이론에서시작되지않는다.많은경우막연한호기심을검증가능한질문으로바꾸는작은순간에서시작된다.바로그출발점에AI가들어온시대의연구법을다룬다.AI는문헌을요약하고,연구주제를제안하고,설문문항을정리하고,데이터를시각화하며,논문문장을다듬는다.연구초보자에게AI는막막한첫걸음을함께떼어주는연습상대가될수있다.그러나AI가제안한주제를그대로받아들이고,AI가만든참고문헌을확인없이쓰고,AI가정리한선행연구를자신의판단처럼믿는순간연구는빨라질수는있지만깊어지지않는다.핵심은도구사용법보다연구자의사고과정에있다.좋은연구자는AI에게더많은답을얻는사람이아니라,AI가내놓은답을다시의심하고검증하는사람이다.문장이자연스럽다고사실이정확한것은아니며,그럴듯한참고문헌이실제논문이라는보장도없다.평균과표준편차를설명할수있다고해서데이터의편향,결측값,이상값,표본의한계까지책임져주는것도아니다.그래서AI시대의데이터리터러시는사용능력이아니라검증능력이다.이책은연구질문설계,선행연구탐색,데이터이해와시각화,논문작성,연구윤리,학술지투고와재투고까지연구의실제흐름을따라가며AI를어디에쓰고어디서멈춰야하는지짚는다.AI는연구자의상상력을대신할수없다.아직충분히질문되지않은문제를발견하고,익숙한데이터에서낯선연결을찾아내며,결과를절제해해석하는일은여전히연구자의몫이다.AI를두려워하지않되AI에끌려가지않는연구자를위한안내서다.