코센

토론주제 : 인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습


뮌헨 한인 대학원생 모임

이승혜(cat4115)
포함 14명 독일, 뮌헨, Kawaru

안녕하세요! 저는 뮌헨 한인 대학원생 모임을 대표하여 KOSEN DAY를 신청한 이승혜 입니다. 저희 모임은 2023년 4월부터 독일 뮌헨에서 매달 두번의 모임을 가지며 이공계 연구자로서의 고민을 나누고 선후배간의 멘토링을 이어오고 있습니다. 기존 모임과 달리 이번 모임은 KOSEN이 후원하는 KOSEN DAY로 주최할 수 있어서 역대 최다 인원이 모여 평소보다 더 풍성하고 즐거운 토론의 장이 되었습니다. 바쁜 일정 속 시간 내어 참석해주신 모든 KOSEN 회원님들과 이 자리를 만들수 있도록 후원해주신 KOSEN에게 이 글을 빌어 감사의 마음을 전합니다. 


(본 후기는 행사 순서에 맞춰 작성되었습니다)


(사진 1. 코센 데이에 활용한 PPT)
 
 

 
Intro: KOSEN DAY 소개 및 자기 소개

 
본격적인 토론에 앞서 KOSEN 회원님들께 한번 더 KOSEN DAY를 안내하고 자기 소개를 통해 아이스 브레이킹 시간을 가졌습니다. 뮌헨은 뮌헨 대학교, 뮌헨 공대 뿐만 아니라 막스 플랑크 연구소, 헬름홀츠 연구소 등 독일 최고의 연구 인프라가 자리잡고 있는 곳입니다. 각 연구소마다 한인 과학자들이 활동하고 있다는 것은 이미 알고 있었지만 이번 모임을 통해 정말 다양한 연구에 KOSEN 회원들이 활약하고 있다는 것을 다시 한번 깨닫게 되는 계기가 되었습니다. 특히 이번 모임은 다양한 분야의 석사 과정, 박사 과정 그리고 박사후 과정의 연구자들이 골고루 참여하여 균형 있는 네트워킹을 할 수 있었다는 점이 특히 인상깊었습니다. 



(사진. 참석자들의 네트워킹을 위한 네임카드)







토론 1: 인공지능이 변화시킨 연구 현장 

첫번째 토론은 인공지능이 변화시킨 연구 현장에 대해 의견을 나눴습니다. 인공지능의 발달은 다양한 과학 분야에서 변화를 불러일으켜 실험, 데이터 분석, 예측 및 모델링 등 다양한 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 코센 회원들이 속한 전공에서 인공지능이 활용되는 예시는 다음과 같습니다. 

1. 데이터 분석에서의 인공지능 

데이터 홍수 속에서 인공지능은 대규모 데이터 세트를 처리하고 이해하는데 크게 활용됩니다. 알고리즘은 데이터에서 의미 있는 패턴을 인식하고 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 이는 단순 인포마틱에서의 연구를 떠나 생물학, 화학, 물리학 등의 분야에 넓게 적용됩니다. 

2. 신약개발에서의 인공지능 

기존 신약개발이 wet lab데이터를 기반으로 한 연구였다면 인공지능의 발달은 화합물 스크리닝, 분자 구조 예측 및 바이오 인포매틱스 분야에서 신약 개발 과정을 가속화 시키고 있습니다. 이를 통해 초기 약물 발견 및 임상 실험 설계에 이르기까지 상당한 시간과 비용을 단축시킬 것으로 기대하고 있습니다. 


3. 로봇 과학 연구에서의 인공지능

로봇 과학 분야에서의 인공지능(AI)의 활용은 로봇 시스템의 자율성, 학습 능력, 상호작용 등을 향상시키는 데 큰 영향을 미치고 있습니다. 특히 최근 주목 받는 자율 주행 로봇 연구에서 인공지능은 로봇의 센서 데이터를 분석하고 환경을 이해하는데 활용됩니다. 이를 통해 로봇은 주행 중에 장애물을 피하거나 목표 지점으로 안전하게 이동할 수 있습니다. 딥러닝과 기계 학습 기술은 실시간으로 변화하는 환경에 대응하는 데 도움이 되며, 자율 주행 차량 및 드론 등에서도 적용되고 있습니다.

4. 항공 우주 분야에서의 인공지능 

 항공 우주 분야에서 또한 자율 주행 시스템을 활용한 비행 제어 시스템을 활용하고 있습니다.  자율 비행 시스템에서 AI는 비행 경로를 최적화하고 실시간으로 상황에 대응하여 안전한 운항을 보장합니다. 또한, 항공기의 시스템 관리 및 통제에 인공지능을 적용하여 연료 효율성을 향상시키고 유지보수 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 항공기 및 우주선에서 생성되는 대량의 데이터를 분석하여 기계의 상태를 모니터링하고 예측 유지보수를 수행합니다. 이는 비행 안전성을 향상시키고 부품 교체 및 보수 일정을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

5. 환경 공학 분야에서의 인공지능 

환경 공학과 인공지능은 일반인들에게는 조금 낯선 조합일지도 모르겠으나 사실 데이터를 기반으로 연구하는 환경 공학에서 인공지능의 활용은 필수적입니다. 환경 공학에 포함되는 기후 모델링, 환경 감시, 자원관리, 에너지 효율화 등이 인공지능을 활용하는 가장 대표적인 연구 주제라 볼 수 있습니다. 특히 인공지능은 대규모의 환경 데이터를 처리하고 해석하는데 패턴 인식 및 데이터 마이닝 기술을 활용하여 효율적인 데이터 평가를 가능하게 합니다. 


토론 2. 내가 인공 지능을 연구에 활용하는 법

 최근 chatGPT의 개발로 연구 데이터 해석 뿐만 아니라 연구 전반에 걸친 인공지능의 활용이 트랜드로 자리잡고 있습니다. 이전 토론에서 연구 분야에 인공지능이 활용되는 방법에 대해 토론했다면 이번에는 좀더 실용적으로 연구자가 연구 효율을 위해 인공지능을 활용하는 방법에 대해 이야기를 나눴습니다. 

1. 논문을 쉽게 요약해주는 AI tool, Explain Paper  


Explain paper는 아직 연구가 익숙하지 않은 초기 단계 연구원들이 특히 활용하기 좋은 툴입니다. 복잡한 개념을 알기 쉽게 요약해주고 추가적인 설명 또한 따로 검색할 필요 없이 한눈에 볼 수 있는 것이 장점입니다. 단순히 ChatGPT에 논문에 대한 요약을 검색하는 것 보다 훨씬 편하고 정확한 정보를 얻을 수 있다는 점에서 경쟁력을 가지고 있습니다. 



2. 연구 초기 논문 서치에 필수인 Research Rabbit 
 
Research Rabbit은 메인이 되는 논문의 링크를 넣으면 관련 논문, 같은 저자 논문, 비슷한 연구 주제 논문 등을 마인드맵 형식으로 나타내주는 AI tool입니다. 위 웹사이트는 특히 연구 초기 연구 아이디어 디벨롭을 위한 논문 서칭을 할 때 시간을 크게 절약해 줍니다. Biomedical 분야의 경우 논문 데이터를 Pubmed를 기반으로 가져오기 때문에 연동성이나 신뢰도가 높다는 점에서 만족스럽다는 의견입니다. 

3. 논문 라이팅에 도움을 얻고 싶다면, Paperpal 



Paperpal은 이미 출간된 연구 논문들을 기반으로 학습하여 아카데믹 라이팅을 도와주는 도구입니다. 실시간으로 맞춤법, 아카데믹 라이팅에 적합한 동의어 제안 등을 통해 글쓰기 수준을 높여줍니다. 보통 맞춤법 도구들의 경우 라이팅을 마치고 마무리 단계에 사용하는 경우가 많은데 paperpal 의 경우 실시간으로 도움을 받을 수 있어 시간을 많이 단축할 수 있는 장점이 있습니다.




토론 3. 인공지능이 연구 현장에 불러온 장단점 

마무리 주제로는 인공지능의 발달이 연구 현장에 불러온 장단점에 대한 짧은 토론을 나눴습니다. 위에서 언급한 대부분의 토론 내용에서도 알 수 있듯이 인공지능은 연구자가 데이터 처리 및 분석에 효율을 극대화하여 연구자들이 더 많은 정보를 신속하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 인공지능은 빠르게 발전하는 연구 분야에서 혁신을 촉진하고 새로운 통찰력을 제공하여 연구의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있다는 기대감을 주고 있습니다. 
하지만, 이러한 인공지능이 반드시 장점만 가진 것은 아닙니다. 최근 연구자들 사이에서 ChatGPT를 활용한 논문 작성이 논란이 된 것 처럼 과연 인공지능이 만든 결과물을 사람의 연구 결과로 인정할 수 있는 가는 어쩌면 연구에서 가장 핵심적인 논란이라 생각합니다. 충분한 문헌 조사를 거치지 않고 인공지능 도구에 의존하여 쓰여진 글들은 논문 자체의 정확성, 독창성, 창의성을 제한하게 됩니다. 이처럼 양날의 검과 같은 인공지능 기술을 연구 환경에 올바르게 활용하기 위한 제도적, 윤리적 장치를 마련하기 위한 연구자들의 관심을 촉구하며 이번 토론을 마쳤습니다. 


코센 데이를 마치며 

 이번 코센 데이를 통해 인공지능이라는 주제로 다양한 분야의 뮌헨 거주 코센 회원분들과 의견을 나눌 수 있어서 뜻 깊은 시간이었습니다. 이번 토론의 결론은 “인공지능의 양면성”이라는 주제로 귀결되는 것 같습니다. 인공지능이 연구에 엄청난 효율을 불러일으킬 도구인 것은 모두가 인정하지만, 인공지능의 활용과 인간이 할 수 있는 일, 그 차이를 명확히 구별하는 것이 우리에게 주어진 과제라고 생각됩니다. 미래 세대에게 올바른 연구 환경을 이어주기 위해 우리가 노력할 점을 다시 한 번 마음에 새겼습니다.
 다양한 연구 분야에서 활약하는 멋진 코센 회원들을 한 자리에서 만나 이야기를 나눌 수 있어서 정말 행복한 시간이었습니다. 바쁜 일정 속 시간 내서 참석해주신 모든 회원님들과 맛있는 저녁을 함께할 수 있도록 지원해주신 코센측에 다시 한번 감사의 인사를 전하며 이번 코센데이 후기를 마무리 하겠습니다. 



와 승혜님 늘 좋은 자리 마련해주셔서 감사한 마음 가득입니다. Explain paper 너무 좋더라고요 그리고 최근에 lily라는 유튜브 요약툴도 나왔던데 그것도 좋았어요

바쁜 일정 중에 댓글까지..! 감사해요 은희님!

김민주(minjoo) 2023-12-18

승혜님 덕분에 의미있고 즐거운 식사 자리에 참여할 수 있어서 너무 좋았어요.
Explain Paper 안 써봤는데 한번 찾아봐야겠네요. Research Rabbit은 제가 제일 자주 사용하는 툴인데 요즘 안 쓰는 연구자가 드문 것 같아요! 저는 이외에도 Connected Papers, Research Rabbit, Sementic Scholar를 주로 사용하는데 (Google Scholar와 PubMed는 그냥 기본) 코센 데이 이후에는 Scite.ai도 결제해서 쓰고 있어요. 은희님이 후기 댓글로 말씀해주신 Lily도 한번 찾아봐야겠어요.
코센 데이 때 참석 인원이 특별히 많았는데, 이번처럼 좋은 기회가 또 있으면 좋겠네요!

Connected Paper도 너무 좋죠~ 랩에도 소개해 줘야겠어요. 참석해주셔서 감사합니다!

KOSEN 데이 덕분에 다양한 분야에서 연구를 하고 있는 분들과 얘기를 나눌 기회가 되어 정말 좋았습니다.
요즘은 연구에서 인공지능이 쓰이지 않는 분야가 없는데, 다른 분들의 연구분야에서도 인공지능이 어떻게 이용되는지 알 수 있게 된 뜻깊은 자리였어요.
저는 그동안 들어보지 못했던 Explain Paper나 Research Rabbit 등에 대해서도 알게 되었고, 앞으로 논문을 작성하는 데에 있어서 많은 도움이 될 것 같습니다. 뿐만 아니라 다른 분들의 연구와 해외 생활 얘기를 들을 수 있는 기회가 되어 좋았습니다.
앞으로도 코센 데이를 통해 더 많은 교류를 할 수 있는 기회가 많아지면 좋겠습니다.

무려 4시간을 함께했지만 계속 이야기 나누고 싶던 소중한 시간이었어요! 참석해주셔서 감사합니다

정재석(jjs916) 2023-12-18

KOSEN 데이의 일환으로 다양한 분야의 사람들을 만날 수 있어 좋은 시간이었습니다. 이야기를 나누다 보니 정말 많은 분야에 AI가 사용되고 있다고 생각되었고, 연구 방식에도 큰 변화를 가져온 것 같습니다. 뿐만아니라 앞으로 근본적인 연구방법론이 바뀔것 같다는 생각도 듭니다. 또 좋은 기회를 통해 많은 사람들과 교류할 수 있으면 좋겠습니다.

AI를 실제로 연구에 활용하는 주제로 함께 의견 나눌 수 있어서 정말 뜻깊은 시간이었습니다. 다음 코센 모임도 함께해요!

언제나 이러한 뜻 깊은 모임을 주선해주시는 승혜님께 감사드립니다. 다양한 전공을 공부한 사람들과 하나의 주제에 대해 각자가 가진 관점으로 의견을 공유할수있어서 의미있는 시간이였습니다.

바쁜 시간 속 참석해주셔서 감사합니다! 다음 코센데이에도 또 만나요

손민(aracde000) 2023-12-18

다양한 분야의 분들과 좋은 자리에서 새로운 이야기를 나눌 수 있어 좋은 시간이었습니다.
아무래도 전공분야 이외에는 트렌드를 놓치기 쉬운데 AI 툴을 활용한 다양한 application 사례를 들으며 연구에 도움이 되는 아이디어를 수집할 수 있었습니다.
그리고 새로운 분들과 더 넓은 인맥을 쌓을 수 있는 유익한 저녁이었습니다.
즐거운 자리를 만들어주신 승혜님께 감사드립니다.

연구 선두에 계신 포닥분들과 이야기 나눌 수 있어서 정말 알찬 시간이었습니다. 다음 코센 데이에서도 함께해주세요!

최원준(wjchoi) 2023-12-18

생성형 AI가 점점 연구 현장 뿐만 아니라 삶에 깊숙히 녹아들어가는 요즈음 다양한 분야에서 인공지능을 활용해 생산성을 높일 수 있을지 경험을 나눌 수 있는 소중한 자리였습니다. 제가 몸담고 있는 물리학계에서도 AI를 실험과 이론을 아울러 도입하려는 시도가 계속 눈에 띄는데, 이번 자리를 말미암아 최신 트렌드를 조금 더 기민하게 쫓아가봐야겠다는 동기 부여를 얻을 수 있어 알찼습니다.

알찬 시간 만들어주셔서 감사합니다! 저도 즐거운 시간이었습니다.

KOSEN 데이 덕분에 여러 분야에서 연구를 하고 계신 선배님들을 만나고 유익한 이야기들을 들을 수 있어 뜻깊은 시간이었습니다! 제가 공부하고 있는 분야 외의 곳에서는 AI가 어떻게 활용되고 있는지도 배울 수 있었고 학술논문 작성 등에서 어떤 식으로 AI를 활용할 수 있으며 어떠한 장단점이 있는지 이야기를 나누며 인사이트를 얻을 수 있었던 재미있는 시간이었습니다. 소중한 자리를 마련해주신 KOSEN과 승혜님께 감사드립니다. 앞으로도 모임이 더욱 활성화되어 많은 분들과 교류할 수 있었으면 좋겠어요 :)

다음 모임도 조만간 기획하도록 하겠습니다. 연말 잘 보내시고 저희는 2024년 1월 모임으로 만나요!

이번 대학원생 모임에서 코센 데이를 기념해 인공 지능에 관한 각 분야별 의견들을 나눌 수 있어서 즐거웠습니다. 제가 전공하는 천체물리 분야에서보다 더 활발하고 다양한 방법의 기계 학습, 인공 지능을 사용하는 얘기들을 들을 수 있어서 제가 인공 지능을 활용할 방법에 대해 생각을 해보게 되었고, 다른 분야에서 사용하는 방법들을 들을 수 있어서 재밌었습니다. 항상 즐겁게 대화 나눌 수 있는 모임을 주최해주시는 승혜님께 감사드립니다!

인공지능을 실제로 연구에 사용하는 분과 이야기 나눌 수 있어서 더욱 값진 시간이었습니다. 바쁜 시간 내어 참석해주셔서 감사합니다!

본격적인 연구 생활을 시작하면서, 연구에 대한 기본적인 방법론과 요즘 유행하는 AI의 활용방법을 선배님들에게 들을 수 있는 뜻깊은 시간이었습니다!
특히 바이오, 물리, 환경공학 등 다양한 분야에서 어떤 연구가 어떻게 진행되는지, 그리고 어떤 AI 활용사례들이 있는지를 현직 선배들에게 들을 수 있어서 바로 제 연구에 적용할 수 있었습니다.
앞으로도 계속 꾸준한 교류를 통해 더 뛰어난 연구자로 성장하겠습니다!

도움이 되는 시간이었다니 정말 뿌듯합니다. 참석해 주셔서 감사합니다!

뮌헨에서 석사를 시작한지 두 달 정도 되었던 시기에 KOSEN 데이를 통해 다양한 뮌헨 한인 연구원 선배님들을 만나서 유익한 대화를 할 수 있었습니다.
환경 공학 분야에서도 AI를 활용한 연구방법이 근래 계속 얘기되는 주제였는데, 제가 공부하고 있는 분야 뿐 아니라 다양한 분야에서 인공지능이 어떻게 활용되고 있는지 서로 공유할 수 있는 시간이어서 많은 점을 배우게된 저녁 식사 였습니다.
다양한 AI 적용 방법을 알게된 만큼 저도 꾸준히 새로운 활용 방법을 찾아볼 것입니다. 승혜님이 이번 KOSEN 데이를 주관해주신 덕분에 멋진 뮌헨 연구 선배님들을 만나고 네트워킹을 할 수 있었습니다. 감사합니다!

처음 참여하시는 모임임에도 불구하고 적극적으로 참여해주셔서 감사합니다! 다음 코센 모임에도 꼭 참석해주세요!

여러 연구분야에 계시는 연구자분들을 만나 최첨단의 주제로 토론할 기회가 흔치 않은데 이렇게 자리를 마련해주셔서 감사합니다. 이 네트워크가 앞으로도 계속 이어졌으면 좋겠습니다!

참석해주셔서 정말 감사합니다! 다음 모임에서 또 뵐께요!

다양한 분야의 연구자분들과 좋은 이야기를 나눌 수 있어서 정말 뜻깊은 시간이었습니다. 참석해주신 모든 분들 감사합니다!