Scinapse AI 활용 가이드

안녕하세요, Scinapse AI를 가장 효과적으로 활용하는 방법을 안내해 드립니다. 이 서비스는 정해진 '워크플로우'를 따르면서도, 여러분과의 '유연한 대화'를 통해 최적의 결과물을 만들어가는 것을 목표로 합니다.

가장 먼저 이해해야 할 것은 Scinapse AI가 따르는 기본적인 연구 흐름입니다. 이 7단계 워크플로우는 아이디어를 체계적으로 발전시키기 위한 로드맵과 같습니다.

단계	역할
1. 초기 탐색 (Initial Survey)	앞으로 진행될 문헌 리뷰에 필요한 전체적인 연구 타겟 범위를 설정합니다.
2. 문헌 리뷰 (Literature Review)	주로 최근 5년간의 핵심 동향과 최신 지식을 깊이 있게 파악합니다.
3. 챌린지 도출 (Research Challenges)	해결해야 할 중요한 문제점(Research Gaps)을 찾아냅니다.
4. 아이디어 생성 (Idea Generation)	문제에 대한 초기 해결책을 구체적으로 제시합니다.
5. 참신성 평가 (Novelty Assessment)	체계적이고 다각적인 심층 검색 과정을 통해 아이디어가 기존 연구와 어떻게 다른지 객관적으로 검증합니다.
6. 비판적 검토 (Critical Review)	아이디어의 잠재적인 약점이나 논리적 허점을 분석합니다.
7. 아이디어 개선 (Idea Refinement)	비판적 검토를 바탕으로 아이디어를 더 단단하게 보완합니다.

Scinapse AI는 기본적으로 이 흐름에 따라 다음 단계를 제안합니다. 이 구조를 알고 있으면 현재 연구가 어느 지점에 와 있는지, 다음에 무엇을 할지 예측하기 쉽습니다.

이 워크플로우를 더 효과적으로 활용하기 위해, 아래 세 가지 팁을 기억해 주세요.

연구를 시작할 때는 가장 중요한 핵심 키워드 1~2개로 넓게 시작하는 것이 가장 좋습니다.

예시: saRNA research 또는 Stochastic Computing Memristor
왜 이렇게 하나요? AI가 첫 단계에서 수행하는 '초기 탐색'은 이후 진행될 '문헌 리뷰'의 범위를 결정하는 매우 중요한 과정입니다. 여기서 너무 좁게 시작하면, 문헌 리뷰 자체가 편협해지거나 불가능해질 수 있으며, 결국 편향된 연구 챌린지만 도출될 위험이 있습니다. 넓게 시작해서 AI에게 풍부한 재료를 주어야, 더 객관적이고 깊이 있는 분석이 가능해집니다.

Scinapse AI는 여러분의 상황을 알 때 훨씬 더 유용한 결과물을 만듭니다. 대화 중에 여러분의 전문 분야나 현실적인 제약조건을 편하게 이야기해주세요.

대화 예시:

"저는 재료과학 전공자인데, 제 관점에서 볼 만한 논문 좀 뽑아주세요."

"소규모 랩이라 장비가 한정적인데, 해볼 만한 챌린지가 어떤 걸까요?"

"ALD랑 CMOS 관련 장비는 우리가 강점인데, 이걸 활용할 수 있는 아이디어로 다시 제안해주세요."

AI는 이 정보를 바탕으로 수많은 가능성 중에서 지금 여러분에게 가장 적합하고 실용적인 선택지를 찾아 제안합니다.