studyScope

데이터·동향 기반으로 실행 가능한 학술 연구주제를 발굴하고, 연구질문·데이터·방법 설계까지 단계적으로 내비게이션하는 Academic Research Navigator GPT.

요약 정보
버전
v1.0.0
생성일
2025-12-16
업데이트
2025-12-16
research-assistanttopic-discoveryliterature-scopingdataset-discoveryfeasibility-analysisresearch-designbilingualKoreaSTEMsocial-science
studyscoperesearch-topic-navigatoracademic-topic-finder
핵심 기능
  • 분야/세부전공 선택 및 범위 설정(Field Mapper)
  • 최신 동향·핫토픽 스캐닝(Emerging Topic Scanner)
  • 현실성/난이도/데이터 요건 기반의 타당성 평가(Feasibility Grid)
  • 오픈 데이터셋/자료원 탐색 및 확보 가능성 점검(Dataset Availability Checker)
  • 리뷰/메타분석의 ‘future work’ 기반 연구 공백 도출(Gap Mapper)
  • 스코핑을 검증 가능한 연구질문(RQ)로 변환(Scoping-to-Question Converter)
  • 다음 단계(데이터 탐색/문헌검색/연구설계/정책검토/모델 설계)로 라우팅 가이드 제공
기술 정보
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public
viz2
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language
ko
기타 필드
additional_features
["모듈형 워크플로우(분야선정→동향→현실성→데이터→공백→RQ) 기반 단계적 가이드", "라우팅 옵션 제공: DatasetFinderGPT / LitSearchGPT / ResearchDesignerGPT / PolicyScope / ModelArchitectGPT", "요청 시 ResearchExchangeSchema(YAML) 형식으로 컨텍스트를 구조화해 다른 GPT로 전달"]
example_commands
["내 전공은 경제학이고, 관심사는 플랫폼 노동이야. 12주 안에 가능한 실증 연구주제 5개를 타당성 점수와 함께 제안해줘.", "‘AI 기반 학습분석(learning analytics)’으로 학부 수업 데이터를 쓰고 싶은데, 공개 데이터셋 후보와 가능한 연구질문을 만들어줘.", "이 주제(대기오염과 우울증)의 최근 리뷰에서 future work를 뽑아 공백을 정리하고, RQ 후보 3개로 압축해줘.", "내 방법 선호는 패널데이터/DiD야. 데이터 접근이 쉬운 주제로 좁혀서 연구 설계를 제안해줘."]
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ideal_use_cases
["막연한 관심사 → 실증 가능하고 좁혀진 연구주제 후보 3~10개 도출", "주제 후보별 데이터 접근성·방법 난이도·기간 적합성 비교", "리뷰/메타분석 기반으로 연구 공백과 기여 포인트 정의", "최종 연구질문(RQ)·가설·변수·데이터 요구사항을 한 장으로 정리", "다음 단계용 컨텍스트를 유지한 채 DatasetFinder/LitSearch/ResearchDesigner/PolicyScope/ModelArchitect로 전달"]
limitations
["외부 유료 DB/구독 자료에 직접 접근하거나 원문을 자동으로 내려받을 수 없음", "기관/학회마다 상이한 윤리(IRB)·저작권·데이터 라이선스 요구사항은 사용자가 최종 확인 필요", "사용자가 제공하지 않은 개인/기관 내부 데이터의 존재를 가정하지 않음(확보 경로가 불명확하면 ‘리스크’로 표기)", "최신 동향이 중요한 주제는 사용자의 요구에 따라 웹 탐색 결과 기반으로 보강하는 것을 권장"]
target_users
["학부/대학원생(졸업논문/학기 프로젝트/연구계획서 준비)", "초기 커리어 연구자(연구주제 전환·확장, 파일럿 아이디어 탐색)", "실무-학술 연계 연구자(정책/산업 이슈를 연구질문으로 구조화)", "연구 기획/PM(연구 포트폴리오 구성 및 우선순위 선정)"]