AI로 만드는 나만의 연구 지식 체계🗂️ '연구를 위한 LLM Wiki: 서재에서 연구 설계까지' (11/12~13) 교육 (AD)

2026. 10. 29.

WHY THIS COURSE

논문은 쌓이는데,
필요한 지식은 다시 찾기 어렵습니다.

Zotero에 모은 논문과 Obsidian의 노트를 AI가 읽고, 연구자료와 지식이 계속 쌓이는 나만의 LLM Wiki를 구축합니다. 검색과 정리에 쓰는 시간을 줄이고 연구 질문을 다듬는 데 집중하세요.

수집　흩어진 논문과 출처를 하나의 서재로

연결　하이라이트와 노트를 개념 지도로

검증　AI가 작성한 주장과 인용 근거를 확인

BUILDING A RESEARCH SYSTEM

다섯 단계가 하나의 연구 흐름으로 연결됩니다.

도구 사용법을 따로 익히는 데서 끝나지 않고, 자료가 쌓이고 연구 설계로 이어지는 구조를 직접 만듭니다.

STEP 01

Zotero

수집·인용

STEP 02

Obsidian

노트 연결

STEP 03

Claude Desktop
+ MCP

자료 읽기

STEP 04

LLM Wiki

지식 축적

STEP 05

연구 설계

초안·검증

BEFORE THE CLASS

과정 개요

교육명

연구를 위한 LLM Wiki — 서재에서 연구 설계까지

일정

2026년 11월 12일(목)–13일(금), 10:00–17:00

교육방식

오프라인 / 온라인 Live　약도 보기

수강료

440,000원 (VAT 포함)

교육 신청하기

수강 전 준비사항

프로그램

개인 노트북에 Zotero / Obsidian / Claude Desktop을 설치해 주세요.

Claude Desktop
계정

•

Claude Pro 플랜($20/월) 계정 1개를 준비해 주세요. Pro 계정으로 모든 실습을 진행하실 수 있습니다.

•

개인 사용량에 따라 실습 중 잠시 대기가 필요할 수 있습니다.

•

이미 구독 중인 ChatGPT 또는 Codex로도 실습에 참여하실 수 있습니다.

사전 안내

환경 세팅 가이드와 도구 소개서는 교육 1주일 전 이메일로 보내드립니다.

선택 옵션　Claude Pro 계정을 직접 준비하기 어려운 경우, 교육 신청 시 계정 제공 옵션을 선택하실 수 있습니다. (추가 비용 35,000원 · 활성화일로부터 1개월 이용)

※ 자세한 사항은 상세페이지에서 확인 가능합니다.

PRACTICE PREVIEW

실습 결과물을 미리 확인하세요.

PRACTICE 01논문에서 추출한 개념이 자동 연결되는 LLM Wiki

PRACTICE 02근거와 검증 상태를 확인하는 문헌 리뷰 (검증 등급 포함)

PRACTICE 03Zotero 서재의 논문 15편을 대화만으로 NotebookLM 노트북으로 변환

상세 커리큘럼

DAY 01 · 10:00–17:00

서재를 연결하고 LLM Wiki 완성

DAY 01 · 최종 산출물

서재 · 연구용 볼트 · 연결된 AI · 나만의 LLM Wiki

10:00–10:30

오리엔테이션 — 왜 LLM Wiki인가

• 연구자의 3대 병목: 수집·읽기·관리

• 챗봇 vs 내 파일을 직접 읽는 AI

• 시스템 지도

• AI의 역할과 연구자의 책임

10:30–11:10

서재 만들기 — Zotero

• 브라우저 커넥터로 논문 수집 및 메타데이터 보정

• 하이라이트·코멘트, 컬렉션과 참고문헌 생성

• AI 연결 준비 - Better BibTeX · ZotMoov · 로컬 API 설정

11:10–12:00

기록 공간 만들기 — Obsidian

• 볼트 생성, 마크다운과 링크 이해

• 연구용 폴더 구조 구성(Literature / Topic / Research)

• Zotero Integration으로 논문 노트 자동 생성

• 그래프 뷰와 데일리 노트 활용

13:00–14:30

서재를 읽는 AI — Claude Desktop + MCP

• 설치와 볼트 연결, 내 노트를 바탕으로 AI와 대화

• Zotero MCP 연결과 컬렉션 브리핑, 하이라이트·그림 정리

• NotebookLM 연동으로 팟캐스트·인포그래픽 활용

14:30–17:00

LLM Wiki 만들기

• LLM Wiki 이해

• 원문 보존 → 개념 추출 → 연결의 문헌 처리 흐름 실습

• 근거 페이지를 인용하는 질의응답

• INDEX·소스·개념 페이지 운영과 자동 처리·정독의 구분

DAY 02 · 10:00–17:00

문헌 조사부터 연구 설계와 검증까지

DAY 02 · 최종 산출물

리서치 프로포절 초안 · 참고문헌

10:00–10:40

1일차 점검 + 연구 OS 세팅

• 실습 환경 점검 및 트러블슈팅

• 연구 OS 5단계 흐름

• 연구 프로젝트 폴더 구성

10:40–12:00

자료 검색·정리 — 문헌 서베이 에이전트

• 관심 키워드로 내 서재·웹·학술 DB 조사

• 토픽 노트 축적과 문헌 종합, arXiv 편중 보정

• 인용수·저널·도서관 접근 확인과 에이전트 지시서 이해

13:00–14:00

연구 주제 발굴 — 정독과 연구 갭

• 핵심 논문을 연구 질문·방법·주요 발견으로 재구성

• 위키에 문헌을 반영해 개념 그래프 확장

• 선행연구 지도에서 연구 갭을 찾고 연구 질문(RQ) 구체화

14:00–15:20

연구 설계 — 리서치 프로포절 초안

• 프로포절 아웃라인 구성(배경·질문·선행연구·방법·기대효과)

• 위키의 근거를 활용해 절별 초안 작성

• 체계적 딥리서치(스크리닝과 검증 등급 이해)

15:20–17:00

검증·조립 — 나만의 연구 에이전트

• 인용 검증(주장과 근거 매칭, 근거 없는 주장 표시)

• Pandoc으로 워드·PDF와 참고문헌 생성

• 내 워크플로우에 맞춘 스킬 구성과 AI 출력 검증 체크리스트

교육 신청하기

INSTRUCTOR

브라이언 강사

GIST AI 정책 대학원 박사과정
서울대학교 경영정보(MIS) 석사
Brain Trinity 크리에이터 · L그룹사 AI 연구소 소속

2024–2026년 40회 이상 강의 · 수강생 2,000명 이상

교육 문의 🙋

E-mail. training@datasolution.kr, Tel. 02-3467-7221, 7225, 7229

※ 본 메일은 (주)데이타솔루션의 고객님과 관련 행사에 참여하신 분 또는 홈페이지 회원들께 발송되는 메일입니다.
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