생성형 AI 환경에서 과학기술 연구자의 연구 전주기별 정보요구 분석

An Analysis of Information Needs Across the Research Lifecycle of Science and Technology Researchers in the Era of Generative AI

본 연구는 과학기술 분야 연구자의 실제 연구행태를 기반으로 연구 전주기를 재구성하고, 연구 전주기 단계별 정보요구와 데이터 활용 특성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 연구 전주기 전반에 대한 경험을 보유한 과학기술 분야 연구자를 대상으로 심층인터뷰를 수행하고 주제 분석 방법을 적용하였다. 연구 결과, 연구 전주기는 아이디어 도출, 연구비 수주, 선행연구조사, 연구계획 수립, 연구수행, 성과창출, 데이터 배포, 평가의 8단계로 도출되었다. 연구자들은 연구 전 과정에서 논문, 특허, 연구데이터 등 다양한 정보원을 활용하고 있었으나, 분산된 정보와 데이터로 인해 정보 탐색과 활용에 어려움을 겪고 있었다. 또한 생성형 AI를 연구동향 분석, 선행연구 탐색, 연구계획 수립, 논문 작성 등에 활용하고 있었으며, 데이터의 신뢰성 검증과 구조화·표준화된 AI Ready Data 구축의 필요성을 제기하였다. 분석 결과, 논문, 특허, 연구데이터를 통합적으로 탐색하고 활용할 수 있는 연구환경의 필요성이 강조되었으며, 데이터 연계 기반 연구지원서비스에 대한 수요가 나타났다. 본 연구는 연구 전주기 단계별 정보요구를 분석하고, 생성형 AI 환경에서 요구되는 AI Ready Data와 데이터 중심 연구지원서비스의 발전 방향을 제시하였다. 아울러 데이터 연계 기반 연구지원서비스와 AI 기반 학술정보서비스 설계를 위한 기초자료를 제공한다.

This study reconstructs the research lifecycle based on the actual research practices of science and technology researchers and analyzes their information needs and data utilization characteristics at each stage. In-depth interviews were conducted with experienced researchers, and the data were analyzed using thematic analysis. The results identified eight stages of the research lifecycle: idea generation, research funding acquisition, literature review, research planning, research execution, research output creation, data dissemination, and evaluation. Researchers experienced difficulties in information discovery and utilization due to fragmented information and data resources. They also actively used generative AI for literature exploration, research planning, and manuscript writing, while emphasizing the need for reliable and standardized AI-ready data. The findings also highlighted the importance of an integrated research environment that enables the combined use of scholarly articles, patents, and research data. They revealed growing demand for data-linked research support services. This study analyzes information needs across the research lifecycle and suggests directions for AI - ready data and data - driven research support services in the era of generative AI. It provides a foundation for developing data-linked research support services and AI-based scholarly information services in Korea.