PaperPulse: AI 기반 연구 자동화 시스템 구축 및 개인화된 리서치 다이제스트 생성

핵심 기술

PaperPulse는 Runner H라는 AI 플랫폼을 활용하여 arXiv 및 PubMed에서 최신 논문을 자동으로 검색, 요약하고 개인화된 리서치 다이제스트를 생성하는 시스템입니다. 코드 작성 없이 단일 프롬프트와 Google Drive 연동만으로 자동화된 문헌 검토 프로세스를 구축합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 소스: arXiv, PubMed
• 검색 범위: 지난 24시간 동안 출판된 논문
• 키워드 기반 검색: 사용자가 제공한 키워드 (예: "machine learning", "neural networks", "artificial intelligence")
• 정보 추출: 논문 제목, 저자, 날짜, 초록
• 초록 요약: 3-5개의 글머리 기호로 문제점, 방법론, 주요 결과 요약
• 결과 저장: 'Research Digests – YYYY-MM-DD' 형식의 Google Doc 생성 또는 업데이트
• 문서 구성: "arXiv", "PubMed" 헤더 및 타임스탬프 포함
• 결과 통보: 이메일을 통한 요약본 링크 및 핵심 하이라이트 제공
• 특이사항 처리: 새로운 논문이 없을 경우에도 "No new papers found today" 표시와 함께 다이제스트 생성
• 자동화: 모든 과정이 사용자 개입 없이 자동으로 실행
• 구현 방식: Runner H 플랫폼에서 단일 통합 프롬프트 작성, Google Drive 연동

개발 임팩트

• 시간 절약: 수동적인 논문 검색 및 정보 취합 시간을 대폭 단축하여 심층 분석에 집중할 수 있도록 함.
• 업무 효율 증대: 연구 및 개발 관련 최신 정보를 놓치지 않고 체계적으로 관리 가능.
• 워크플로우 개선: 지루했던 문헌 검토 과정을 일상적인 루틴으로 전환.
• 협업 강화: 개인화된 다이제스트를 팀원과 공유하여 실시간 인사이트 기반 협업 촉진.
• 의사결정 가속화: 최신 연구 동향을 바탕으로 빠른 의사결정 지원.

커뮤니티 반응

원문에는 X(구 트위터)에 게시했다는 내용이 언급되어 있으나, 구체적인 커뮤니티 반응에 대한 상세 내용은 포함되어 있지 않습니다.

톤앤매너

전문적이고 실용적인 톤으로, 복잡한 연구 과정을 AI 도구를 활용하여 어떻게 간소화하고 자동화할 수 있는지 명확하게 제시합니다.