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표제지 1

목차 3

요약문 4

Executive Summary 5

Ⅰ. 연구배경 6

1.1. 소프트웨어의 발전과 연구 혁신 6

1.2. AI가 가져온 연구 혁신 8

Ⅱ. AI가 이끄는 연구 혁신 10

2.1. 연구 패러다임의 전환 : AI가 이끄는 5번째 과학 혁명 10

2.2. 연구 단계별 AI의 혁신 11

1) 연구 단계 분류 11

2) 가설 형성 단계 12

3) 실험 설계 15

4) 데이터 수집 17

5) 데이터 분석 20

2.3 AI 활용 연구 한계점 22

Ⅲ. 요약과 시사점 26

3.1. 요약 26

3.2. 정책적 시사점 27

[참고 1] 구글의 생명분야 단백질 구조 예측 인공지능 알파폴드(AlphaFold) 30

[참고 2] 중국과학원의 '과학을 위한 AI 플랫폼' 사이언스원(ScienceOne) 31

[참고 3] 연구 과정에 활용하는 AI 도구 사례 33

[참고 4] AI에 기반한 문헌탐색 아키텍처 - Semantic Scholar 34

[참고 5] 자율실험실 개념, 역사, 분류 35

참고문헌 36

표목차 13

[표 2-1] 주요 AI 기반 문헌탐색 도구 예시 13

[표 4-1] S1 모델 파라미터 크기별 특징 비교 32

[표 4-2] 연구 과정에 활용하는 AI 도구 정리 33

그림목차 10

[그림 2-1] AI가 불러온 연구 패러다임의 변화 10

[그림 2-2] Research Rabbit 논문 네트워크 그래프 14

[그림 2-3] AI를 활용한 자율실험실 17

[그림 2-4] AI 에이전트 기반 사회과학 데이터 수집 프로세스 18

[그림 2-5] ChatGPT 이후 과학논문 발간 추이 분석 24

[그림 4-1] Nature Alphafold 표지 30

[그림 4-2] 세계 단백질 구조 예측대회 모델 예측 중앙값 30

[그림 4-3] ScienceOne플랫폼 S1-Literature, S1-Toolchain 화면 32

[그림 4-4] Semantic Scholar 검색 엔진 아키텍처 34

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