인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 과학 연구의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 특히 생성형 AI의 등장은 연구자들에게 새로운 도구를 제공하며, R&D 프로세스를 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 보여주고 있습니다. 이 책의 주제 "R&D, 연구 실험 계획서, 생성형 AI(인공지능) 활용하기: 키워드 하나로 유효 성분 분석 및 예측까지"는 이러한 변화의 현장에서 생성형 AI를 활용한 연구 방법론을 탐구하고자 합니다.
단일 키워드, "Hedera rhombea" (송악)를 출발점으로 삼아, 생성형 AI가 어떻게 광범위한 연구 데이터를 수집, 분석하고, 새로운 실험 가설을 생성할 수 있는지 단계별로 살펴볼 것입니다. 이 과정은 전통적인 연구 방법론과 최첨단 AI 기술의 융합을 보여주며, 연구의 효율성과 창의성을 동시에 높일 수 있는 가능성을 제시합니다.
본 내용의 구성은 다음과 같습니다:
자료조사: 생성형 AI를 활용한 효율적인 문헌 검토 방법을 소개합니다. AI에게 질문하는 방식으로 관련 정보를 빠르게 수집하고, PDF 자료에서 핵심 정보를 추출하는 과정을 설명합니다.
유효성분 자료조사: Hedera rhombea의 주요 성분과 그 효능에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 항암 작용뿐만 아니라 다양한 성인병에 대한 잠재적 효과를 탐구합니다.
연구 실험법: AI가 제안하는 실험 설계 방법론을 상세히 설명합니다. 이는 전통적인 실험 설계 방식과 AI의 창의적 제안을 결합한 새로운 접근법입니다.
연구 실험 결과 예측: AI의 데이터 분석 능력을 활용하여 실험 결과를 예측하는 방법을 소개합니다. 이는 연구 방향을 설정하고 자원을 효율적으로 분배하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Prompt 엔지니어링: AI와의 효과적인 상호작용을 위한 prompt 작성 기법을 다룹니다. 이는 AI로부터 더 정확하고 유용한 정보를 얻는 핵심 기술입니다.
이를 통해, 우리는 생성형 AI가 R&D 분야에 가져올 수 있는 혁신적 변화의 가능성을 탐구합니다. 동시에, 이러한 기술이 기존의 연구 방법론을 완전히 대체하는 것이 아니라, 보완하고 강화하는 도구로 사용되어야 함을 강조합니다.
이 접근 방식이 향후 R&D 분야에서 AI의 활용을 더욱 확대하고, 혁신적인 연구 성과를 창출하는 데 기여할 수 있기를 기대합니다. 또한, 이 출판물이 AI와 인간 연구자의 협력이 어떻게 연구의 효율성과 창의성을 높일 수 있는지에 대한 통찰을 제공하고, 미래 연구 방법론의 새로운 지평을 열어갈 수 있기를 희망합니다.

CONTENTS
프롤로그 3
1. 자료조사 6
가) 생성형 AI에게 자료조사 질문하기 6
나) 생성형 AI에게 PDF 자료 질문하기 30
2. 유효성분 자료조사 60
가) 주성분 및 용량 60
나) 항암작용 이외 성인병에 다른 효능, 효과 62
다) 유효성분 PDF 자료 질문하기 74
3. 연구 실험법 86
가) 유효성분 연구 실험 설계 86
나) 참고 문헌 123
4. 연구 실험 결과 예측 134
5. Prompt 139
* 연구 실험 계획 설계도/** 참고 PDF 파일 143

에필로그 144