연구원은 논문 조사, 연구자료 검색, 시장 트렌드 조사, 자료 정리, 실험기록 작성 등 연구 수행에 필요한 다양한 PC 업무를 반복적으로 수행하고 있습니다. 이러한 업무는 필수적이지만, 반복적인 자료 탐색 / 내용 정리 / 정보 입력 / 문서 양식 통일 등 전문적 판단이 직접 요구되지 않는 세부 작업까지 처리하면서 많은 시간이 소요됩니다. 그 결과 가설 수립, 실험 설계, 결과 해석, 기술적 의사결정 등 핵심 연구업무에 집중할 시간이 줄어듭니다. 또한 연구자료가 개인 PC와 여러 저장공간에 분산되어 있어 필요한 정보를 다시 찾거나 과거의 검토 내용과 의사결정 근거를 활용하는 데에도 비효율이 발생합니다. 따라서 본 과제에서는 연구원들의 AI Agent를 구축하여, 반복적으로 발생하는 정보 수집·정리·기록·검색·문서화 등 정형화된 작업을 Agent가 대신 수행하여 연구 업무의 효율성을 증대하고자 합니다.
본 과제는 다음과 같이 범용성과 개인화를 함께 확보하는 연구업무 Agent 체계를 구축합니다. ① 연구원 니즈·반복업무 분석 → ② 수요가 높은 범용 Agent 구축 → ③ 연구원 개별 업무에 맞춤 Agent로 확장 즉, 다수 연구원이 공통적으로 필요로 하는 기능을 범용 Agent로 개발하고, 이 기능들을 담당 연구분야, 보유 자료, 관심 키워드, 출력 양식, 실행 조건 등을 연구원별로 설정하여 Personalized Agent로 확장합니다. 1. 공통 핵심 기능 구현 · 사내 연구 데이터 외부 유출 차단을 위한 로컬 LLM 모델 적용 · 논문, 보고서, 실험기록 등 조직·개인 연구자료 검색 및 활용 · PDF, 표, 이미지, 음성 등 다양한 자료의 정보 추출·구조화 · 자료 수집 → 분석 → 요약 → 문서화 등 반복 업무 자동 실행 · 주요 결과에 대한 연구원 검토·수정·승인, 결과물 및 실행 이력 저장·관리 2. 연구원 니즈 기반 AI Agent 구축 ① Agent P | 실험기록 작성 지원 - 실험 사진, 조건 및 결과자료를 자동으로 인식·구조화하여 사내 연구노트 양식에 맞는 초안을 생성하고, 반복적인 기록·문서화 시간 단축 - Flow: 실험자료 입력(이미지, 문서파일, 음성) → 연구노트 초안 생성 → 연구원 검토·확정 → 파일 출력 ② Agent H | 선행문헌 및 연구자료 검색, 정리 - DB화된 논문, 보고서, 특허, 실험자료를 검색하여 주요 결과와 조건을 비교·정리하여, 연구 디자인 및 계획 수립 시 선행연구 검토 시간 단축 - Flow: 질문 입력 → 핵심 기능 기반 자료 검색 → 핵심정보 추출·비교 → 근거 기반 답변 → 연구원 활용 ③ Agent J | 관심분야 트렌드 수집 및 요약 - 관심 분야와 키워드에 따른 국내외 웨비나 및 뉴스 정보를 수집하여, 트렌드 키워드와 자사 소재 특성 DB를 매핑하여 적용 가능성 탐색 - Flow: 관심조건 설정 → 웨비나·시장 자료 수집 → 핵심 기능 기반 정보 전처리 → 트렌드 키워드 추출 및 자사 소재 매핑 → 연구원 검토·검증 3. 범용 Agent → Personalized Agent 확장 개발된 Agent는 공통 기능을 모든 연구원이 활용할 수 있는 범용으로 개발하고, 이후 연구원별 담당 분야, 보유 데이터, 업무 양식, 관심 키워드 등을 연결하여 개인 업무에 특화할 수 있도록 합니다.
1. 반복적인 자료 검색·정리·기록 업무를 Agent가 지원함으로써 연구원 1인당 반복 업무시간을 절감하고, 확보된 시간을 실험 설계, 결과 해석, 기술 검토 및 신규 아이디어 발굴 등 핵심 연구업무에 재투입 2. 분산되어 있던 연구자료와 업무 결과를 표준화된 형태로 축적하여 조직의 연구자산으로 활용하고, 중복 조사와 정보 손실 감소 3. 사내 환경 내에서 연구자료를 처리하는 Agent 체계를 통해, 외부 생성형 AI 서비스 이용 시 발생할 수 있는 실험 데이터 및 미공개 연구성과의 유출 위험을 차단하여 연구 보안 강화 4. 범용 Agent를 연구원별 업무에 맞게 확장함으로써 연구 생산성과 지식 활용도를 지속적으로 높일 수 있는 연구업무 체계 구축