기획 · 공공기관 (정책연구실)
교육 과정에서 수강생과 함께 만든 AI 활용 예시
글로벌 리서치 페이퍼 요약 봇
arXiv, SSRN, NBER 등의 신규 페이퍼를 모니터링해 30페이지 분량의 영문 논문을 한국어 3줄 요약과 자사 영향도 1줄로 정리하고, 매일 아침 슬랙 카드로 전달하는 요약 봇의 구조를 정리한 가이드입니다.

매일 아침 사내 슬랙으로 전날 arXiv 등에 올라온 자사 분야 논문을 정리한 페이퍼 카드 5장이 전달됩니다. 카드에는 30페이지 분량의 영문 논문을 한국어 핵심 3줄과 자사 사업과의 연관성 1줄로 요약한 내용이 담깁니다.
글로벌 리서치 페이퍼 요약 봇은 arXiv, SSRN, NBER와 자사 산업 학회지를 매일 모니터링해 관심 키워드와 일치하는 페이퍼를 선별하고 한국어 요약 카드로 만듭니다.
이 가이드는 페이퍼 요약 봇 도입 후 R&D, 전략, 신사업 담당자의 업무 변화, 구축에 필요한 도구 조합, 도입 시 주의할 점을 도입 판단에 필요한 범위에서 정리했습니다.
주요 질의 예시
요약 봇은 이번 주 자사 산업에 의미 있는 새 페이퍼 5편을 찾는 질문에 자동으로 답합니다. 자주 들어오는 질문은 다음과 같습니다.
"어제 자사 핵심 기술 분야에 새로 올라온 페이퍼가 있나요?"
"이번 주 경쟁사가 인용한 논문 중 검토가 필요한 논문이 있나요?"
"지난달 미국 대학에서 발표한 페이퍼 중 자사 제품에 영향을 줄 만한 것을 선별해 주세요."
"30페이지 분량의 이 페이퍼에서 핵심 결론과 한계를 한국어 3줄로 요약해 주세요."
답변은 관련도 점수, 한국어 3줄 요약, 자사 영향도 1줄, 원문 링크로 구성된 카드로 전달됩니다. 매일 아침 5장 이내로 보내 수신자가 알림에 둔감해지지 않도록 합니다.
일일 처리 흐름
봇이 새벽에 작동해 아침에 카드를 전달하기까지의 흐름은 다음과 같습니다. 단계마다 관여하는 시스템과 담당자가 다릅니다.
관련도 점수가 낮은 페이퍼도 보관함에 저장됩니다. 지난달 특정 키워드의 페이퍼가 있었는지 묻는 질문에는 보관함에서 바로 찾아 답하므로, 보관함 자체가 사내 검색 자산이 됩니다.
도입 효과
도입 전후를 비교하면 다음 5가지 변화가 자주 나타납니다.
페이퍼 탐색 시간은 주 5~10시간의 직접 검색에서 카드 검토 주 1시간 미만으로 줄어듭니다.
검토하는 페이퍼의 범위는 익숙한 저자와 저널 위주에서 키워드 매칭으로 찾은 새 저자와 학회까지 넓어집니다.
한국어 접근성은 영문 원문을 직접 읽어야 하던 방식에서 한국어 3줄과 자사 영향도 1줄로 판단하는 방식으로 바뀝니다.
사내 공유는 메신저로 PDF를 공유하던 방식에서 카드 자동 알림으로 바뀌어, 부서 전체가 같은 페이퍼를 확인한 상태로 회의를 시작합니다.
아카이브 검색은 폴더에 쌓여 찾기 어렵던 페이퍼를 보관함이 자동으로 인덱싱해 사내 메신저에서 바로 찾는 방식으로 바뀝니다.
도입 시 주의 사항
가장 흔한 실패는 환각 요약입니다. LLM이 영문 페이퍼의 핵심 결론을 사실과 다르게 요약하는 오류가 자주 발생합니다. 시스템 프롬프트에서 결론 섹션과 abstract만 인용하도록 제한하고, 인용한 문장의 원문 위치를 카드에 함께 표시합니다.
두 번째는 키워드 사전의 품질입니다. 자사 관심 분야가 명확하지 않으면 매일 카드 50장이 전달되어 수신자가 첫 주에 알림을 끄게 됩니다. 처음 2주는 키워드 사전 정리에 집중하는 것이 ROI가 가장 높습니다.
세 번째는 저작권입니다. 페이퍼 PDF 전체를 외부 LLM에 보내면 일부 출판사 약관과 충돌할 수 있습니다. 오픈 액세스 페이퍼만 본문을 요약하고, 그 외에는 abstract만 요약하는 정책이 일반적입니다.
네 번째는 한국어 번역 품질입니다. 영문 학술 용어를 직역하면 어색하므로, 자사 분야 용어집(예: "regularization은 규제화", "ablation은 부분 제거 실험")을 시스템 프롬프트에 함께 넣으면 번역 결과가 빠르게 안정됩니다.
구글 알리미, RSS와의 차이
구글 알리미로 비슷한 알림을 이미 받고 있다는 의견이 자주 나옵니다. 요약 봇과의 차이는 3가지입니다.
관련도 필터링은 키워드 일치 여부만 보는 알리미와 달리 LLM이 자사 사업과의 연관성을 한 번 더 점수로 평가합니다. 매일 50장이던 카드가 5장으로 줄어듭니다.
한국어 요약은 영문 abstract를 그대로 보내지 않고 한국어 3줄로 요약합니다. 비전공자도 바로 내용을 판단할 수 있습니다.
사내 검색 자산화는 보관된 페이퍼를 사내 챗봇 인덱스에 통합해, 지난 분기에 특정 키워드의 페이퍼가 있었는지 묻는 질문에도 바로 답할 수 있게 합니다.
도입 시작 방법
사내에서 직접 시작한다면 자사 키워드 사전과 오픈 액세스 출처 화이트리스트를 1장씩 준비하는 것으로 첫 카드를 받아 볼 수 있습니다.
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