Runner H AI를 활용한 학술 논문 자동 요약 및 리서치 보조 도구 개발

핵심 기술

Runner H의 AI 에이전트 기능을 활용하여 Google Scholar, PubMed, ResearchGate 등에서 학술 논문을 검색하고, 주요 논문을 요약하며 APA/MLA 형식의 참고 문헌을 생성하는 자동화된 리서치 보조 도구를 구축했습니다.

기술적 세부사항

• 자동화된 논문 검색: 지정된 주제에 대해 Google Scholar, PubMed, ResearchGate와 같은 신뢰할 수 있는 출처에서 관련성 높은 학술 논문 검색
• 핵심 정보 추출 및 요약: 상위 5개 논문의 제목, 저자, 출판 연도, 초록, 핵심 결과 및 방법론을 150-200 단어로 요약
• 참고 문헌 생성: APA 및 MLA 스타일의 인용 형식 자동 생성
• 결과 통합 및 저장: 요약된 내용과 참고 문헌을 'Research Summary on {topic}' 제목의 Google Doc으로 통합하여 Google Drive에 저장
• 도구 통합: Runner H 에이전트에 Google Drive 통합 및 내장 브라우징 기능 추가
• 프롬프트 엔지니어링: AI 에이전트에게 명확한 역할과 작업 단계를 정의하는 프롬프트 사용

개발 임팩트

• 시간 절약: 학술 논문 검색, 요약, 인용 생성 등 시간 소모적인 문헌 검토 작업을 몇 분 안에 자동화하여 사용자(학생, 연구원 등)의 작업 효율성을 크게 향상시킵니다.
• 정보 접근성 향상: 연구에 필요한 핵심 정보를 빠르고 정확하게 제공하여 정보 격차를 해소하고 연구 접근성을 높입니다.
• 생산성 증대: 연구의 초기 단계인 문헌 검토 과정을 간소화하여 실제 연구 및 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다.

커뮤니티 반응

해당 프로젝트는 Twitter 등 소셜 미디어를 통해 공유되었으며, #RunnerH, #AI, #devchallenge, #students 해시태그를 사용하여 개발 커뮤니티의 관심을 유도했습니다.