Connected Papers

Connected Papers AI란?

Connected Papers AI는 방대한 학술 데이터에서 관련 논문을 시각적으로 탐색할 수 있게 해주는 연구 보조 도구입니다. 사용자는 관심 주제의 연구 맵을 생성해 분야의 전반적 지형을 빠르게 파악하고, 핵심·대표 논문을 식별하며, 하위 분야 간의 연결 관계와 흐름을 한눈에 확인할 수 있습니다. 이 도구는 Semantic Scholar 데이터베이스를 기반으로 수억 건의 논문 메타데이터를 활용하며, 단방향 인용 추적에 머무르지 않고 선행연구와 파생연구를 모두 살펴보는 양방향 탐색을 지원합니다. 그 결과, 전통적인 키워드 검색만으로는 놓치기 쉬운 중요한 문헌을 보완하고, 문헌 검토와 연구 동향 파악에 드는 시간을 크게 줄여줍니다. Connected Papers AI는 학술 검색의 정확성과 탐색의 직관성을 결합해, 초기 아이디어 확장부터 체계적 리뷰의 출발선 마련까지 폭넓게 활용될 수 있습니다.

Connected Papers AI의 주요 기능

• 연구 맵 시각화: 관련 논문을 노드-엣지 그래프로 배치해 주제 간 유사성과 연결성을 직관적으로 표시합니다.
• 양방향 탐색: 관심 논문의 선행연구(prior)와 파생연구(derivative)를 모두 추적해 맥락을 폭넓게 파악합니다.
• 핵심 논문 식별: 인용·연관도 등 신호를 바탕으로 영향력이 큰 대표 논문을 드러내어 빠른 우선순위 결정을 돕습니다.
• 분야 개관과 세부 확장: 큰 흐름을 조망하면서도 세부 군집을 확대해 미세한 연구 주제를 탐색할 수 있습니다.
• 필터링과 정렬: 연도, 주제군 등 기준으로 그래프를 조정해 최신 동향 혹은 고전 문헌에 초점을 맞춥니다.
• 논문 상세 패널: 그래프에서 선택한 논문의 요지, 인용 관계, 원문 링크로 빠르게 이동해 2차 탐색을 가속화합니다.
• 누락 최소화: 키워드 중심 검색의 한계를 보완해 숨은 연관 논문을 발견하고 문헌 검토의 맹점을 줄여줍니다.
• 대규모 데이터 기반: Semantic Scholar의 수많은 분야 데이터를 활용해 폭넓은 커버리지를 제공합니다.
• 저장·공유 기능: 생성한 그래프를 보관하거나 링크로 공유해 협업과 커뮤니케이션을 간소화합니다.

Connected Papers AI을(를) 사용할 사람

Connected Papers AI는 새로운 주제를 빠르게 파악해야 하는 대학원생과 연구자, 문헌 검토 업무가 많은 R&D 엔지니어와 데이터 사이언티스트, 신기술 스카우팅을 진행하는 기업 리서처, 리뷰 기사나 보고서를 작성하는 과학 커뮤니케이터와 에디터, 추천과 큐레이션을 지원하는 사서 및 정보전문가에게 특히 적합합니다. 초기 아이디어의 타당성 조사, 연구 계획 수립, 선행연구 점검, 동향 보고서 작성 등 다양한 상황에서 효율적인 학술 탐색 경험을 제공합니다.

Connected Papers AI 사용 방법

1. 접속 후 검색창에 키워드 또는 시작점이 될 대표 논문(제목/DOI)을 입력합니다.
2. 검색 결과에서 적합한 논문을 선택하거나 여러 개의 시드 논문을 지정해 연구 맵 생성을 요청합니다.
3. 생성된 그래프에서 군집(클러스터)을 확인하고, 노드를 클릭해 각 논문의 초록·인용 관계·원문 링크를 살펴봅니다.
4. Prior/Derivative 뷰를 전환해 선행연구와 파생연구의 흐름을 비교하며 맥락을 파악합니다.
5. 연도·주제 필터와 확대/이동 조작으로 최신 트렌드 또는 기초 이론에 초점을 맞춰 탐색 범위를 조정합니다.
6. 주요 노트를 북마크하거나 그래프를 저장/공유해 팀원과 의견을 교환합니다.
7. 필요 시 원문 리포지터리(저널, preprint 등)로 이동해 전문을 확인하고 참고문헌 관리 도구에 기록합니다.

Connected Papers AI의 산업별 활용 사례

학계에서는 신입 연구자가 전공 분야의 지도를 빠르게 그려 연구 공백과 핵심 고전을 파악하는 데 활용합니다. 제약·바이오 R&D 분야는 타깃 기전, 바이오마커, 임상 설계와 연관된 문헌을 군집 단위로 검토해 후보 아이디어를 선별합니다. 인공지능·소프트웨어 기업은 모델·데이터셋·벤치마크의 계보를 시각화해 기술 로드맵을 수립하고, 에너지·환경 분야는 정책·기술 연구의 상호 참조 구조를 분석해 근거 기반 의사결정을 지원합니다. 출판·미디어는 리뷰 기사나 스페셜 이슈 기획 시 핵심 축과 주변 연구를 구조적으로 정리해 콘텐츠 품질을 높입니다.

Connected Papers AI 요금제

Connected Papers AI는 일반적으로 기본적인 그래프 생성·탐색을 무료로 시작할 수 있으며, 사용량 확대나 고급 기능, 팀 협업 등을 위한 유료 플랜을 별도로 제공할 수 있습니다. 구체적인 가격, 제한 조건, 기관용 옵션 등은 변경될 수 있으므로 최신 정보는 공식 웹사이트의 요금 안내 페이지에서 확인하는 것이 가장 정확합니다.

Connected Papers AI의 장점과 단점

Connected Papers AI 관련 자주 묻는 질문

• Connected Papers AI는 어떤 데이터 소스를 사용하나요?

  Semantic Scholar의 대규모 학술 데이터베이스를 기반으로 논문 간 연관성을 계산하고 그래프를 생성합니다.

• 일반 학술 검색 엔진과 무엇이 다른가요?

  키워드 중심의 목록 나열 대신, 논문 간 관계를 시각화해 분야의 구조·군집·흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.

• 시드 논문은 어떻게 고르는 것이 좋나요?

  주제의 대표성·인용도·최신성 등을 기준으로 1~3편을 우선 선택하고, 탐색 결과를 보며 점진적으로 보완하는 방식을 권장합니다.

• 체계적 문헌고찰(SLR)에 바로 활용할 수 있나요?

  아이디에이션과 스코핑 단계에 매우 유용하지만, 공식 SLR에는 프로토콜, 포함·배제 기준, 수작업 검증이 추가로 필요합니다.

• 생성한 그래프를 공유하거나 저장할 수 있나요?

  그래프를 저장하고 링크 형태로 공유해 팀 협업과 리뷰 과정을 간소화할 수 있습니다.

• 한국어 논문도 검색되나요?

  데이터 소스 수집 범위에 따라 일부 비영어권 문헌이 포함될 수 있으나, 분야와 저널 인덱싱 상황에 따라 커버리지가 달라질 수 있습니다.